交织OFDMA上行链路系统的载波频偏估计方法

摘要

本发明属于宽带无线接入领域，其特征在于，该方法通过改造接收机的信号结构，使得接收信号以每个子信道中的子载波数作为其周期，以便接收机对该信号依次进行数据重组、计算协方差矩阵、计算Jacobi特征值和特征向量后，再采用AIC准则估计用户的个数，在计算出频偏谱后，通过粗估计、精确估计两个阶段从而得到用户载波频偏的估计值。实验证明，得到的用户频偏的估计值接近于实际值。

主权项

1、交织OFDMA上行链路系统的载波频偏估计方法，其特征在于：在交织OFDMA上行链路的发射端，在集成电路芯片上依次按照以下步骤来构造接收端接收到的OFDM信号的信号结构：步骤a：把用户m在一个OFDMA符号块内的P个调制符号{S0(m)，S1(m)，…，SP-1(m)}输入到一个子载波映射电路，即把{Sp(m)}P＝0p-1映射到N个子载波上，得到{Xi(m)}i＝0N-1，其对应关系为：其中，i＝0，1，…，N-1表示频率采样序号，p＝0，1，2，…，P-1为该P个调制符号的序号，Q为子信道数，满足M≤Q，M为用户个数，q(m)为第m个用户所占用的子信道序号，q(m)∈{0，1，…，Q-1}；步骤b：把步骤a中得到的{Xi(m)}i＝0N-1输入到一个N点的IFFT运算电路，转化为时域OFDM信号；步骤c：把步骤b的时域OFDM信号后面的NCP个数据通过一个移位寄存器插入沿时间轴排列的OFDM信号之前，完成插入循环前缀的操作；步骤d：把步骤c得到的已完成插入循环前缀操作的时域OFDM信号送往一个并/串变换电路，从而转化为串行OFDM信号，用x(m)(n)表示；步骤e：把步骤d得到的串行OFDM信号送往一个数/模转换电路转化为模拟信号，用x(m)(t)表示；步骤f：把步骤e得到的模拟信号输入到一个载波调制电路后，再通过天线把时域OFDM信号发射出去；在接收端，在集成电路芯片上依次按以下步骤进行基于子空间的两阶段频偏搜索操作：步骤g：接收端把接收到的时域OFDM信号输入到另一个移位寄存器以去掉CP，得到的包含所有用户信号的OFDMA符号：$r\left(n\right)=\underset{m=1}{\overset{M}{\Sigma }}{r}^{\left(m\right)}\left(n\right)$ 其中r(m)(n)表示第m个用户的OFDM符号：$r^{\left(m\right)}\left(n\right)=\underset{p=0}{\overset{P-1}{\Sigma }}{H}_p^{\left(m\right)}{S}_p^{\left(m\right)}{e}^{j\frac{2\pi }{N}(\mathrm{pQ}+q^{\left(m\right)}+{ϵ}^{\left(m\right)})n}$ $=e^{j\frac{2\pi }{N}(q^{\left(m\right)}+{ϵ}^{\left(m\right)})n}\underset{p=0}{\overset{P-1}{\Sigma }}{H}_p^{\left(m\right)}{S}_p^{\left(m\right)}{e}^{j\frac{2\pi }{P}\mathrm{pn}}$ 其中，n＝0，1，…，N-1表示时域采样序号，ε(m)∈(-0.5，0.5)为第m个用户的归一化频偏：${ϵ}^{\left(m\right)}=\frac{\Delta f^{\left(m\right)}}{\mathrm{\Delta f}}$ Δf(m)表示用户m的频偏，而Δf表示子载波间隔，则{Δf(m)}Mm＝0表示所有用户的频偏；Hp(m)表示用户m在第(pQ+q(m)个子载波上的信道频率响应，其表达式为：$H_p^{\left(m\right)}=\underset{l=1}{\overset{L^{\left(m\right)}}{\Sigma }}{\alpha }_l^{\left(m\right)}{e}^{-j2\pi (q^{\left(m\right)}+\mathrm{pQ})\mathrm{\Delta f}{\tau }_l^{\left(m\right)}}$ 其中，αl(m)和τl(m)分别为第l条路径的复增益和时间延迟，L(m)为总的路径数；步骤h：把步骤g得到的r(n)输入到一个串/并存储转换器，对剩余的N点采样信号进行数据重组，得到一个OFDM符号块的矩阵表达式Y，Y＝A+z＝vs+z；其中，Z为Q×P维的加性高斯白噪声矩阵；步骤i：把步骤h得到的矩阵Y输入到一个协方差矩阵计算电路，得到矩阵Y的协方差矩阵估计值$\hat{\Psi }=\frac{1}{P}{\mathrm{YY}}^H=\frac{1}{P}\underset{l=1}{\overset{P}{\Sigma }}{y}_l{y}_l^H$ (·)H表示共轭转置；步骤j：采用Jacobi特征值分解电路对进行特征值分解，得到的特征值和特征向量，并通过比较器把特征值按从大到小的顺序排列，得到： λ1≥λ2≥…≥λM≥λM+1≥…≥λQ 相应的特征向量表示为：$u_1=\left[\begin{array}{c}{u}_{1,1}\\ u_{\mathrm{1,2}}\\ ·\\ ·\\ ·\\ u_{1,Q}\end{array}\right],u_1=\left[\begin{array}{c}{u}_{\mathrm{2,1}}\\ u_{\mathrm{2,2}}\\ ·\\ ·\\ ·\\ u_{2,Q}\end{array}\right]$$,...,u_Q=\left[\begin{array}{c}{u}_{Q,1}\\ u_{Q,2}\\ ·\\ ·\\ ·\\ u_{Q,Q}\end{array}\right]$ 步骤k：采用AIC用户个数估计电路得到用户个数的估计值$\hat{M}=\arg \underset{m}{\min }\{2m(2Q-m)+2P(Q-m)\mathrm{lgL}\}$ $L=\frac{\underset{i=m+1}{\overset{Q}{\Sigma }}{\lambda }_i/(Q-m)}{{\left(\underset{i=m+1}{\overset{Q}{\Pi }}{\lambda }_i\right)}^{\frac{1}{(Q-m)}}}$ 通过比较器把，…，λQ对应的特征向量选出来组成矩阵_z，从而得到Uz的估计值；步骤l：在粗估计电路中，对频偏谱PCFO(θ)在θ∈[(0-0.5)/Q，((Q-1)+0.5)/Q]剑内进行大尺度谱峰搜索，(Q-1)表示子信道序号，θ的递增值为θinc＝0.1/Q，再利用PCFO(θ)的个峰值位置得到大尺度搜索的估计值：其中θ(m)＝(q(m)+ε(m)/Q；该步骤l依次按照以下步骤进行：步骤l.1：同一个频偏谱计算电路按下式计算频偏谱PCFO(θ)：$P_{\mathrm{CFO}}\left(\theta \right)=\frac{1}{{\left|\right|a^H\left(\theta \right)U_z{U}_z^{H}a\left(\theta \right)\left|\right|}^2}$ 步骤l.2：把步骤l.1得到的PCFO(θ)、步骤k得到的用户个数估计值输入到一个选择电路，得到所述估计值步骤，l.3：按下式经乘法器、加法器、向上取整电路后得到每个用户占用的子信道序号的估计值：步骤m：对频偏谱PCFO(θ)在每个用户的θ(m)∈[(q(m)-0.5)/Q，(q(m)+0.5)/Q]范围内进行小尺度搜索，得到频偏的精确估计值，θ(m)的递增值为θinc＝0.001/Q，所述步骤m在一个精确估计电路中依次按照以下步骤实现：步骤m.1：通过选择电路从个用户中任选一个用户m；步骤m.2：在精确估计电路中，利用频偏谱计算电路计算在$\theta \in [({\hat{q}}^{\left(m\right)}-0.5)/Q,({\hat{q}}^{\left(m\right)}+0.5)/Q]$范围内进行小尺度谱峰搜索时的频偏谱PCFO(θ)，再利用PCFO(θ)的峰值位置得到θ(m)小尺度搜索的估计值：步骤m.3：按下式经乘法器、减法器、乘法器得到用户m的频偏估计值$\Delta {\hat{f}}^{\left(m\right)}={\widehat{ϵ}}^{\left(m\right)}\mathrm{\Delta f}=(Q{\hat{\theta }}_s^{\left(m\right)}-{\hat{q}}^{\left(m\right)})\mathrm{\Delta f}$ 依次进行以上操作，则可以得到所有用户的频偏估计值：