OFDM系统改进的训练序列结构及时频同步算法

提出了一种改进的基于Zadoff-Chu(ZC)序列的正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM)系统时频同步算法。该算法构造了一个具有共轭重复关系结构的训练序列，首先利用时域训练序列前后的共轭特性完成定时同步，同时得到整数倍频偏估计，使定时结果不受频率同步性能影响，然后在获取精确的定时同步之后利用训练序列的重复性完成小数频偏估计。理论分析和仿真结果表明，在高斯信道和多径信道下，改进算法的定时估计和频偏估计均方误差较低，同时扩大了整数和小数频偏估计范围，降低了系统计算复杂度。 正交频分复用(OFDM)是一种广泛应用于现代无线通信技术中的调制方式，它通过将高速数据流分割成多个较低速率的子载波进行传输，以提高频谱效率并减少多径干扰。然而，OFDM系统对于符号定时和载波频率偏差极其敏感，这两者都是系统性能的关键因素。 在本文中，研究者提出了一种改进的基于Zadoff-Chu(ZC)序列的OFDM系统时频同步算法。ZC序列因其良好的自相关特性而常用于同步过程。该新算法通过构建一个具有共轭重复关系的训练序列，旨在同时解决定时同步和频偏估计的问题，降低计算复杂度，并提高估计精度。 利用训练序列在时域的前后共轭特性，算法能完成定时同步，同时估算出整数倍频偏。这一过程使得定时结果独立于频率同步的性能，提高了同步的稳定性。接下来，在获得精确的定时同步后，通过训练序列的重复性，算法能够进一步估计小数频偏。这种方法扩大了整数和小数频偏的估计范围，减少了因估计不准确带来的性能损失。 现有的同步算法通常存在一定的局限性，例如定时同步的精度、频偏估计范围以及计算复杂度之间的平衡。文献中的其他方法，如基于循环前缀的算法、训练序列算法和盲同步算法，各有优缺点。文献[11]的定时同步易受频偏影响，小数频偏估计范围有限，而本文提出的改进算法则试图克服这些问题。 在新算法中，训练序列结构经过优化，占用两个OFDM符号，由不同长度的ZC序列组成。整数倍频偏的影响分析表明，它会导致互相关峰值的循环移位，而新算法通过调整训练序列结构，有效地应对了这一问题。 频偏估计算法部分，传统方法往往依赖于循环前缀，但其估计范围有限。本文的算法在精确定时同步基础上，利用训练序列的重复性进行小数频偏的粗略和精细估计，显著扩展了估计范围，并减少了多径延迟的影响。 仿真结果证明，改进的算法在高斯信道和多径信道环境下，定时估计和频偏估计的均方误差较低，表明了算法的优越性能。整个同步流程清晰，结构紧凑，降低了计算复杂度，从而提高了系统的实时性和效率。 总结来说，本文提出了一种创新的OFDM系统时频同步解决方案，通过改进训练序列结构和优化同步算法，解决了同步精度、估计范围和计算复杂度的平衡问题，为OFDM系统的设计提供了有价值的参考。