Transcript 开题报告示例一

OFDM与OFDMA系统中的
同步技术研究
学生姓名： 赵林靖
指导教师： 李建东 教授
学
科： 通信与信息系统
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研究背景和现状
 20世纪70年代，随着半导体技术、微电子技术和计算机技
术的发展，移动通信得到了迅猛发展和应用。
– 1978年，美国芝加哥开通第一台模拟移动电话，标志着第一代移
动通信（1G）的诞生。
– 1987年，我国第一个模拟移动电话系统建成并投入使用。
– 1993年，我国第一个全数字移动通信系统（GSM）建成开通，使
我国进入了第二代移动通信（2G）时代。
– 2001年，数个国家相继开通了3G商用网，标志着第三代宽带数据
移动通信时代的到来。
 从移动通信的发展历史来看，从1978年到2001年的23年时
间里，每11年进行一次更新换代
 ITU(国际电信联盟)已将3G之后的移动通信技术定义为
B3G(Systems Beyond IMT-2000)，目前有些国家称之为
4G
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研究背景和现状
 新一代（B3G/4G）的移动通信系统可能采用演进或革新
的方式来实现。
– 所谓演进指的是对3G系统IMT－2000加以改善，而革新则指的是完
全新开发的系统。
– 新的4G无线系统设想能支持高速移动性高达100Mb/s的峰值数据率，
而对低速移动性则可达1Gb/s的数据率。
 近年来，人们对实现B3G/4G的关键技术进行了大量的研
究，并取得了初步的成果。正在研究的热点技术包括自适
应调制与编码（AMC）、自适应复合ARQ、正交频分复
用（OFDM）、软件无线电、多输入多输出（MIMO）天
线系统等
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研究背景和现状
 未来的移动通信业务将从话音扩展到数据、图像、视频等
多媒体业务，
– 对服务质量和传输速率的要求越来越高，这对移动通信系统的性能
提出了更高的要求。
– 必须采用先进的技术有效地利用宝贵的频率资源，以满足高速率、
大容量的业务需求；同时克服高速数据在无线信道下的多径衰落，
降低噪声和多径干扰，达到改善系统性能的目的
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研究背景和现状
 正交频分复用（OFDM）在众多技术中显示出优越的性能
– OFDM应用开始于20世纪60年代，主要用于军事通信中，但因其结
构复杂限制了进一步推广。
– 70年代，人们提出了采用离散傅氏变换实现多载波调制，由于FFT
和IFFT易用DSP实现，使OFDM技术开始走向实用化。
– 较早采用OFDM技术包括DAB(数字广播)和DVB(数字电视)。随后，
宽带无线接入系统IEEE802.11g/a、802.16d/e、802.20
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OFDM原理
 OFDM（正交频分复用）技术实际上是MCM（多载波调制）的一种。
其主要思想是：将信道分成若干正交子信道，将高速数据转换成并行
的低速子数据流，并调制到每个子信道上进行传输。每个子信道上的
信号带宽小于信道的相关带宽，因此每个子信道都可以看作是一个平
坦衰落信道。
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OFDM的优点
 抗时延扩展能力强：
– OFDM系统把高速数据分散到许多个子载波上，这大大降低了各子
载波的符号速率，从而可以减轻无线信道时间弥散所带来的ISI影
响。
– 通过插入循环前缀的方法，可以非常有效的减轻或完全消除ISI影
响。这样接收机就可以采用简单甚至不采用时域均衡器，降低了
接收机设计的复杂度。
 频谱利用率高：
– OFDM各子载波间相互正交，相邻子载波频谱有1/2重叠，因此可以
大大提高频谱利用率，这对于频谱资源有限的无线通信非常有意
义
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OFDM的优点
 具有很强的抗衰落能力：
– OFDM技术本身就可以自动提供频率分集的好处，再通过各子载波
的联合编码，可以进一步增强处于深衰落的子载波所携带的信息
能够被正确恢复的能力。
 调制解调容易实现：
– 正交调制和解调可以采用快速算法（FFT）实现，而FFT非常容易
用DSP实现。
 具有抗窄带干扰能力：
– 因为窄带干扰只会影响到一小部分子信道，所以OFDM系统可以在
某种程度上抵抗这种窄带干扰。
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OFDM的缺点
 对载波频率偏差非常敏感：
–
这是由于OFDM正交子信道的频谱互相重叠的缘故。载波频偏是
由于发射/接收机振荡器频率不匹配或多普勒频移引起的。
 峰值平均功率比高：
–
OFDM输出信号有多个子信道信号的叠加而成，有时会出现叠加
信号的瞬时功率远远大于信号的平均功率的情况。
–
大的峰值平均功率比（PAR）要求发射机线性放大器必须具有
大的的动态范围，这增加了发射机设计难度和成本。
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OFDMA
 正交频分多址接入（OFDMA, OFDM Access）被广泛应用于
宽带通信系统的上行链路，例如：有线电视（CATV），
IEEE 802.16a标准。
 在多用户移动环境中，OFDMA方案具有两个主要的优点：
– 合理使用循环前缀，就可以避免使用自适应均衡器；
– 通过FFT/IFFT运算每个用户可以很方便的访问每个子载波，这使
得动态信道分配变得简单
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OFDMA缺点
 对载波频率偏差非常敏感
 峰值平均功率比高
 多用户系统中，多参数估计
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认知无线电
认知无线电（Cognitive Radio）是由MITRE公司的顾问、瑞
典皇家技术学院博士生约瑟夫·米托拉(Joseph. Mitola)和
GERALD Q. MAGUIRE, JR.教授于1999年8月在IEEE Personal
Communications杂志上明确提出的。
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IEEE终身会士Haykin, S.
 认知无线电是一个智能无线通信系统，它能够意识到它周围的环境（即
外部世界），并且通过Understanding-by-building的方法从环境中学习，
并实时的通过工作参数的相应变化使其内部状态能适应在输入RF激励
（stimuli）方面的统计变化，这些工作参数包括发送功率、载波频率和
调制策略等；
 其两个主要目标是任何时间任何需要地点的高可靠通信以及有效的无线
频谱利用率。
 该文还进一步阐明了干扰温度（Interference Temperature）的概念和
单位、以及频谱空隙（SPECTRUM HOLES）的概念。并对认知无线电的主
要技术进行了讨论。
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IEEE 802.22
 IEEE于2004年10月正式成立IEEE802.22工作组——无线区域网络
（WRAN），计划2007年下半年完成标准化作业。
 其目的是研究基于认知无线电的物理层、MAC层和空中接口，以无干扰
的方式使用已分配给电视广播的频段。将分配给电视广播的VHF/UHF频
带（北美为54MHz～862MHz）的频率用作宽带接入频段。
 IEEE802.22的数据通信速率为数Mbit/s～数十Mbit/s，基站设备可覆盖
的范围很大，如半径可超过40km。
 这是继2002年实现民用的“ UWB”之后又一新的无线频率应用技术
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美国XG
 针对认知无线电，美国国防部提出下一代无线通信（NeXt
Generation）的项目，2004年该项目进入第三个研究阶段，
投资1700万美元，预计在2006年底完成第三阶段的研究。
该项目将研制和开发频谱捷变无线电（spectrum agile
radios），这些无线电台在使用法规的范围内，可以动态
适应变化的无线环境，在不干扰其他非合作无线电台的前
提下，使得可接入的频谱范围扩大10倍。
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认知周期
无线信道环境
发射
RF检测
空闲
信道
发射功率控制
频谱资源管理
无线信
道分析
干扰温度
信道
容量
信道
状态估计
预测建模
发射机
接收机
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OFDM、OFDMA在认知无线电中的应用
 根据反馈回来的信道信息，OFDM可根据不同子载波的衰减
程度调整相应的子载波上的负荷。
 随着空闲频谱的改变，OFDM可动态的修改所使用的子载波
位置和子载波个数。将动态频谱分配和功率控制联合使用，
以满足多址接入控制要求。
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OFDM、OFDMA在认知无线电中的应用
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研究内容、所要解决的关键问题
OFDM信号对频偏十分敏感 ，必须对频偏进行估计。
频偏(Carrier Frequency Offset)对OFDM系统的影响：
小数倍频偏(Fractional part of Frequency Offset)
– 破坏子载波之间的正交性
整数倍频偏(Integral part Frequency Offset )
– 虽然不会破坏子载波之间的正交性，但是会引起接收机恢复的数
据码元序列的循环移位和相位旋转
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研究内容、所要解决的关键问题
由于频率同步对OFDM、OFDMA系统的重
要性，因此引起了广泛的关注和研究。论文
主要研究成果将体现在对OFDM、OFDMA
频偏问题的解决上
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研究内容、所要解决的关键问题(一)
 同步问题是通信信号处理中首先需要解决的重要问题，其
直接关系到后续的基带信号处理算法的性能。
 配合十五期间军事预研软件无线电项目的研究工作，主要
研究了OFDM系统中的载波频偏估计问题
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研究内容、所要解决的关键问题（二）
 由于OFDMA适合于多用户通信系统，因此在OFDMA上行链路
中（例如：802.16），同步是一个关键技术
 频偏估计是一个多参数估计问题
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研究内容、所要解决的关键问题（三）
认知无线电系统
 各用户所使用的子载波位置随频谱的使用情况和信道质量
变化
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拟采取的研究方法及其可行性研究
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OFDM整数倍频偏估计
 已有的算法
–SC算法
• 使用一个OFDM符号进行符号同步和小数倍频偏
• 利用连续的两个OFDM符号之间的差分关系进行整数倍频偏
–Kim算法
• 提出使用一个OFDM码元进行频偏估计,将连续的两个OFDM码元
数据序列之间的差分关系应用于一个OFDM码元的数据序列之间
 不仅减少了训练序列的个数，而且提高了频偏估计的性能
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OFDM整数倍频偏估计
核心思想：
把已知差分序列依次进行循环移位，把移位结果和接收机恢
复得到的差分序列进行相关，根据相关模值最大的循环移位
序列的移位值就可估计出整数倍频偏。
差分序列的定义
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OFDM整数倍频偏估计
差分序列的定义
x0,0
x1,0
x0,2
x1,2
…
…
x0,2k
x1,2k
… x0,N-2
… x1,N-2
x0,0 x0,2 … x0,2k … x0,N-2
x0,2 x0,4 …
x0,2k＋2
ck 
… x0,0
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ck 
x 1, 2 k
x 0, 2 k
x0,2 k 2
x0,2 k
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OFDM整数倍频偏估计
 软件电台的传输效率
 使用一个OFDM符号进行同步
 改进KIM算法
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OFDM整数倍频偏估计
 使用最大似然估计方法改进Kim算法，小数倍频
偏和SC算法相同
 N / 21


gˆ Kim  arg max  ck  g y2 k y 2 k  2 
2 gA
 k 0

gˆ ML
  N / 21


 arg max Re   ck  g y2 k y2 k  2  
2 g A

  k 0
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OFDM整数倍频偏估计
 频偏估计算法的性能：
– 频偏估计的错误概率，方差
– 频偏估计范围
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OFDM整数倍频偏估计
1
N=24,Kim
N=24,ML
N=32,Kim
N=32,ML
N=64,Kim
N=64,ML
估计错误概率
0.1
0.01
1E-3
1E-4
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
信噪比 (dB)
系统参数对两种对估计器的性能影响
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OFDM整数倍频偏估计
1
Kim 算法
ML 算法
0.1
估计错误概率
SNR = 3dB
0.01
1E-3
1E-4
1E-5
-12 -10
-8
-6
-4
-2
0
2
4
6
8
10
12
14
频偏估计范 围
频偏大小对估计器性能的影响
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使用一个OFDM符号完成同步
 符号同步：BP算法
第偶数个子载波上对应调制数据为一个随机实数，第奇数
个子载波上对应的调制数据为0
[ AN/4 BN/4 AN/4 BN/4 ]
 小数倍频偏：SC算法
 整数倍频偏：ML方法
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OFDMA频偏估计
OFDMA发射机原理图
c
S/P
d (k )
(k )
P

Freq.
mapping

s ( k ) (n)
IFFT

P/S
Add
prefix
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channel
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user2
user1
user2


user2
N-1
user2
user1
user1
user2
1

user2
user1
0
user1
OFDMA频偏估计
 

0
N-1
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OFDMA频偏估计
已有的算法：
 基于高阶累计量：基于四阶统计量的频域载波频偏估计方
法
 重复发送
 基于循环平稳特性：过采样接收信号的二阶循环平稳统计
特性
 转化为DOA估计方法
……
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OFDMA频偏估计
802.16上行链路
 考虑一个OFDMA上行链路的基带模型，系统共有N个子
载波， K个用户.
如何估计出K个频偏
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OFDMA频偏估计
 将OFDMA接收信号经过变换，可写成等距线阵的模型，
从而将频偏估计等效为DOA估计。
 问题：在接收端如何实现频偏到用户的映射
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OFDMA频偏估计
将N个子载波分成Q个子信道，每个子信道有P=N/Q个子载波。
由于交织，所以子信道q由该集合构成:
{q, Q+q, … ,(P-1)Q+q},
q=0, 1, … ,Q-1
K-1
1
c
(k )
p
Q
Q+1
user2
user1

 
0
cP(1)1 cP(2)1
user2
user1
userK
c1(1) c1(2)
user2
user1
c0(1) c0(2)

(P-1)Q (P-1)Q+1
N-1
the data of the kth user
the pth data
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OFDMA频偏估计
子载波分配方式：交织
在没有噪声的情况下，每个用户的等效频偏不重叠
根据每个用户的频偏（对应一个到达方向）
分布区间进行频偏和用户的匹配
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匹配错误
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OFDMA频偏估计
假设第k个用户使用第q个子信道，cP( k ) 表示 P个调制数据。则
第k个用户在加循环前缀前的信号可以表示为：
N 1
s ( k ) (n)   d ( k ) (i )e
j
2
in
N
i 0
P 1
  c (pk ) e
j
2
 pQ  q  n
N
(k )

c
d ( k ) (i)   p
 0
i  p ( k ) (l )
ot her s
p 0
d (k )


 0, , 0, c0( k ) , 0, , 0,

P 1 q ( k )
 q( k )


(k )
, 0, , 0, cP 1 , 0, , 0 
q( k )
P 1 q ( k ) 

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OFDMA频偏估计
第 k个用户的接收信号可以表示为：
P 1
r ( n)   H c e
(k )
(k ) (k )
p
p
p 0
e
j


2
k
q    n
N
j
2
pQ  q  ( k ) n
N
P 1


  H p( k ) c (pk ) e
j
 z ( k ) ( n)
2
pn
P
z ( k ) ( n )
p 0
这里， (k )
是第k个用户的归一化频偏，定义为：
(k )

f
 (k ) 
f
由于绝对频偏 f ( k )
小于OFDMA的子载波间隔的一半，因此
 ( k )  (0.5,0.5)
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OFDMA频偏估计
当 z
(k )
( n)  0
r (n  vP)  e
(k )

 r ( n)
k
j 2 v q    / Q ( k )
v 是一个整数
一个OFDMA符号上
的每P个数据有一个特
殊的周期结构
第k个用户的接收信号可以写成 QxP 的矩阵：

A( k )  v ( k ) u ( k )

(k )
b
 W
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OFDMA频偏估计
A( k )
 r ( k ) ( 0)
 (k )
r (P)



 (k )
 r ( N  P )
b ( k )   H1( k ) c1( k )
(k )
v
(k )
u
 r ( k ) ( P  1) 

(k )
 r ( 2 P  1)




(k )
 r ( N  1) 


j 2( k ) / P
 1 e
1 e
 e



e




2 ( P 1 )( P 1 ) 
j
P

 e

1
2 ( P  1 )
j
P
H P( k ) cP( k ) 
H 2( k ) c2( k )
j 2 ( k )
1
1

j 2 / P
1 e
W 


2 ( P  1 )

j
1 e P
j 2 ( Q 1 ) ( k )
 e

T
j 2 ( P 1) ( k ) / P

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OFDMA频偏估计
 (k )
q( k )   ( k )

Q
定义  ( k ) 为第k个用户等效频偏。如果用户使用子信道q，
由于  ( k )  (0.5,0.5) ，那么他的等效CFO 为（（q-0.5）
/Q,（q+0.5）/Q）。因为不同的用户占用不同的子信道，所
以他们的等效频偏不重叠
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Page 45
OFDMA频偏估计
K 个用户的接收信号
K
A   A( k )  VS  V U
( BW )
k 1





T
U  u(1) u( 2)  u( K ) , B  b(1) b( 2)  b( K )
V  v (1) v ( 2 )  v ( K )
1

 e j 2 ( 1 )



 j 2 ( Q 1) ( 1 )
e
1
e
j 2 ( 2 )

e
j 2 ( Q 1 ) ( 2 )

T

1


j 2 ( K )

e




j 2 ( Q 1 ) ( K ) 
 e
 QxK
是一个 范得蒙矩阵
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OFDMA频偏估计
必要条件：
由于使用了阵列信号子空间的方法，阵列信号的信源数小于
阵源数，在该模型中等效为
K<Q
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Page 47
OFDMA频偏估计
去掉循环前缀的K 个用户的接收信号为：
2
P 1
j  pQ  q  ( k )  n


(k )
(k ) (k )
(k )
N
r (n)   r (n)     H p c p e
 z ( n) 
k 1
k 1  p 0

K
K
根据ML方法，最优的估计值为：
  arg max r C  C C  CH r
H
H
1

这里

C  C(1) ,, C( k ) ,, C( K )
C (n)  e
(k )
j 2 n ( k )

s ( k ) (n)
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Page 48
OFDMA频偏估计
 使用DOA估计的方法得到K个等效频偏；
 使用  ( k )  Q ( k )  q 得到频偏的集合
 使用ML估计式，在已经得到的频偏集合中完成频偏匹配
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Page 49
OFDMA频偏估计
1
K=4
K=8
K=12
0.1
MSE
0.01
1E-3
1E-4
1E-5
0
5
10
15
20
25
SNR
载波频偏估计在多径环境的MSE性能（N=512, P=32,Q=16）
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Page 50
OFDMA频偏估计
认知无线电中，子载波的使用情况是变化的
 如何同步
 如何自适应信道的使用情况，子载波接入的方法
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研究计划
 2006.9月完善OFDMA（802.16）频偏估计的性能分析
 2007年上半年结合认知无线电，研究OFDMA的子载波分
配策略和频偏估计算法。
 2007年下半年论文初稿
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Page 52
文章发表情况
 《基于ML估计的高效OFDM整数倍频偏估计算法》，西
电学报Vol.32,No.4, 2005,9 EI:05369347119
 Carrier-Frequency Offsets Estimation Based on ML and
ESPRIT Method for OFDMA Uplink IEEE Aina2006
 基于ML和ESPRIT方法的OFDMA上行链路频偏估计算法
已投电子与信息学报
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Page 53
所从事的科研工作
 “十五”国防预研项目：软件电台基础理论和算法研究
 “863”项目：认知无线电技术研究
 基金重大课题：新型载波系统和智能无线媒体接入技术
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Page 54
谢谢！
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Page 55