图9形象的描述了帧同步流程。有用信号未到时,噪声与本地UW窗的互相关值很小;随着窗口的滑动,当接收到的一段UW正好落入并对准窗口的一段本地UW时,判决变量将产生一个峰值,此后每经过一个UW块时间产生一个峰值,并且峰值不断增加,直到图9中窗与接收UW值完全对齐,判决变量达到最大值,而后每经过一个UW块时间判决变量峰值减小直到窗口滑过块UW块区间。如果信道为理想信道不存在多径的影响,判决变量的峰值如图10所示,基本是以最大峰值为轴呈对称分布。由于实际信道存在多径及噪声的影响,使得峰值不再对称,但改进方法是与本地多段UW做互相关运算,因此只要滑动窗与接收UW完全对齐最大的峰值就会出现,该最大峰值点即是帧的起始位置,另外该方法克服了前面使用单个UW窗对高阶调制帧同步检测不准的缺点,后面的仿真实验将做证明比较。
图 10 理想信道下基于UW的帧同步算法判决变量值 5仿真仿真选择UW长度为,UW选择Frank Zadoff序列,PN序列由3段UW组成,数据块长度加前缀的长度为4倍的UW长度,这样一来本地的UW的窗长度为5倍的UW长度(PN序列加两个前缀),信号采用16QAM、64QAM调制,采样率为2MHz,信号帧前添加1024噪声样值作为传输延时,信噪比。仿真中采用了IEEE802.16.3建议的SUI-5信道模型,其延时传播模型如图 11所示,该模型最大延时为。
图 11 SUI-5信道延时传播模型
图12、图13和图14分别是在多径和高斯信道下双窗口能量检测、基于训练序列双窗口检测和基于UW的改进算法的检测概率分布,从中不难看出,检测概率最高的是基于UW的改进检测算法。图15是三种算法的判决变量的波形图仿真,从中可以观察到:由于多径和噪声的影响,基于训练序列双窗检测所形成的平台存在抖动,起始位置不是特别明显;虽然双能量检测能够在信号到达的时刻形成峰值,由于该峰值与其相邻的数值之间的差距不是很明显,因此很容易造成误判。信道条件不变,信号调制变为64QAM调制时,改进前的算法不在适合帧同步检测,如图7所示;而改进后的算法依然可以在准确时刻保持最大峰值,如图16所示。
图 12双窗口能量检测概率分布
图 13基于训练序列双窗口检测概率分布
图 14基于UW的改进算法检测概率分布
图 15 16QAM调制下判决变量比较
图 16 64QAM调制下的改进算法的判决变量 6结束语 本文设计了用于信道估计、同步的帧结构,并改进了基于UW的帧同步算法,根据设计的帧结构,文中把本地单个UW窗改进为多段重复UW窗,虽然改进算法增加了一定运算量,但改进后明显提高了帧同步检测概率,增强了同步算法的鲁棒性,同时克服了原有算法不适用于高阶调制的弊端。
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