付博煒,李明齊
(1.中國(guó)科學(xué)院上海高等研究院,上海 201210;2.上海科技大學(xué)信息學(xué)院,上海 201210;3.中國(guó)科學(xué)院大學(xué),北京100049)
在無(wú)線通信中,信號(hào)的同步至關(guān)重要,錯(cuò)誤的定時(shí)同步可能會(huì)產(chǎn)生符號(hào)間的干擾(ISI),錯(cuò)誤的頻率同步會(huì)產(chǎn)生載波間的干擾(ICI),從而降低系統(tǒng)的性能[1]。現(xiàn)有的無(wú)線通信系統(tǒng)中常常加入特定的輔助信號(hào)用于同步[2]。文獻(xiàn)[3,4]提出了基于自相關(guān)的同步方法,盡管實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單,但在低信噪比的情況下,由于自相關(guān)運(yùn)算受限于噪聲,使得該方法的時(shí)頻同步性能較差[10]。文獻(xiàn)[5]使用互相關(guān)同步算法將接收信號(hào)與本地序列做互相關(guān)運(yùn)算,由于本地序列不受噪聲影響,相關(guān)峰值尖銳,抗干擾能力強(qiáng),在低信噪比條件下,比自相關(guān)同步精度更高[8,9]。但是,相比于自相關(guān)同步,互相關(guān)的計(jì)算不依賴歷史結(jié)果,計(jì)算復(fù)雜度高,需要大量并行運(yùn)算,不利于實(shí)際工程實(shí)現(xiàn)。文獻(xiàn)[6,7]使用時(shí)域偽隨機(jī)碼(PN code)作為輔助序列,由于PN序列的值只有1和-1,在互相關(guān)實(shí)現(xiàn)上,可以將復(fù)雜的復(fù)數(shù)乘法簡(jiǎn)化為數(shù)據(jù)選擇(MUX),降低實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜度。但在低信噪比工作時(shí)需要長(zhǎng)訓(xùn)練序列的情況下,大量的加法運(yùn)算仍會(huì)帶來(lái)巨大的開(kāi)銷。
針對(duì)在長(zhǎng)訓(xùn)練序列情況下基于PN碼互相關(guān)同步方法實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度仍然較高的問(wèn)題,本文設(shè)計(jì)了一種基于PN碼序列的近似互相關(guān)同步(PNACCS)實(shí)現(xiàn)方法。該方法使用近似加法器替換傳統(tǒng)方法中的二元加法器,降低了互相關(guān)同步算法的實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度,但其時(shí)頻同步性能與傳統(tǒng)互相關(guān)幾乎相同。
使用的前導(dǎo)輔助序列結(jié)構(gòu)與文獻(xiàn)[6]中相似,訓(xùn)練序列為p=[ABAB],其中A,B為長(zhǎng)度為N的時(shí)域PN序列。
對(duì)于發(fā)送信號(hào)p(n),接收的離散基帶信號(hào)為
(1)
其中h(l)代表第l條多徑信道,d是接收信號(hào)的時(shí)間偏移,τl為第l條徑的延時(shí)。ε為歸一化載波頻偏,w(n)為均值為零的加性高斯白噪聲。
接收信號(hào)與本地第i(i=1,2,3,4)段訓(xùn)練序列,分別對(duì)應(yīng)(ABAB)的互相關(guān)輸出為
(2)
定時(shí)同步判決測(cè)度為
(3)
根據(jù)判決門限θ,估計(jì)的定時(shí)同步結(jié)果為
(4)
根據(jù)定時(shí)同步結(jié)果,估計(jì)的歸一化頻偏為
(5)
接收機(jī)的同步算法實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)如圖1所示,由互相關(guān)、定時(shí)同步、頻偏估計(jì)3個(gè)部分構(gòu)成?;ハ嚓P(guān)器將接收序列與本地序列進(jìn)行滑動(dòng)互相關(guān),將即時(shí)的相關(guān)結(jié)果傳遞給定時(shí)同步和頻偏估計(jì)。定時(shí)同步將相關(guān)結(jié)果與門限進(jìn)行比較,判定信號(hào)的起始位置。頻偏估計(jì)部分將互相關(guān)結(jié)果運(yùn)用cordic算法求得偏移角度,得到歸一化頻偏,根據(jù)信號(hào)起始位置和歸一化頻偏對(duì)接收到的信號(hào)進(jìn)行頻偏補(bǔ)償。
圖1 基于互相關(guān)的同步結(jié)構(gòu)
對(duì)于長(zhǎng)度為4N的訓(xùn)練序列,每個(gè)采樣時(shí)刻需要計(jì)算2N點(diǎn)的互相關(guān)結(jié)果并進(jìn)行存儲(chǔ)。由于訓(xùn)練序列的值只有1和-1,式(2)中的乘法可以轉(zhuǎn)換成邏輯操作。大量的加法器是互相關(guān)實(shí)現(xiàn)中的主要開(kāi)銷。
與傳統(tǒng)互相關(guān)方法相比,改進(jìn)方法在實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)中將互相關(guān)運(yùn)算中部分全精度加法器用復(fù)雜度優(yōu)化的近似加法器進(jìn)行了代替。
圖2(c)是文獻(xiàn)[11]提出的一種四輸入一輸出的四元近似加法器,相比于圖2(a)中給出的傳統(tǒng)二輸入一輸出的二元加法器,圖2(b)中主流FPGA提供的一種三輸入的三元加法器結(jié)構(gòu),三種加法器結(jié)構(gòu)在FPGA中都只占用一個(gè)ALUT(Altera)/quarter-slice(Xilinx)邏輯資源,但近似加法器以損失部分進(jìn)位精度為代價(jià),處理的數(shù)據(jù)更多,在加法樹(shù)的實(shí)現(xiàn)中占用的邏輯資源最少。
圖2 常用加法器和近似加法器的實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)
圖3為PNACCS采用的基于近似加法器的互相關(guān)結(jié)構(gòu)。由于在同步算法中,互相關(guān)運(yùn)算的結(jié)果主要用于判斷和估計(jì),能容忍一定的計(jì)算誤差,因此,PNACCS方法的互相關(guān)器在三元加法器和四元近似加法器的基礎(chǔ)上,將接收的數(shù)據(jù)分為高位和低位兩部分。數(shù)據(jù)的高位部分的計(jì)算全部采用精確的三元加法器,而低位部分的計(jì)算可以在第一層使用近似加法器以減少實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜度,最后將兩部分的計(jì)算結(jié)果加上先驗(yàn)的誤差補(bǔ)償?shù)玫阶罱K的互相關(guān)輸出。
圖3 基于近似加法器的互相關(guān)結(jié)構(gòu)
在自動(dòng)增益控制(AGC)的作用下,ADC接收的信號(hào)將處于一個(gè)穩(wěn)定的范圍,接收數(shù)據(jù)的低位部分將滿足均勻分布,當(dāng)相關(guān)窗口N足夠大時(shí),根據(jù)中心極限定理,低位部分近似計(jì)算的誤差e可以近似為正態(tài)分布e~N(Lμ,Lσ2),μ,σ與低位位寬P有關(guān),L=N/4為四輸入近似加法器個(gè)數(shù)。根據(jù)近似加法器的結(jié)構(gòu)可得近似誤差的均值和方差參數(shù)為
μ=2P-1-0.5
令誤差補(bǔ)償為L(zhǎng)μ,補(bǔ)償后近似加法器產(chǎn)生的誤差為e~N(0,Lσ2),在低信噪比的情況下,誤差功率Lσ2遠(yuǎn)小于信道噪聲。對(duì)同步性能影響較小,合理地選擇低位位寬P可以在同步性能和實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度間獲得一個(gè)折衷。
為驗(yàn)證3.2節(jié)中結(jié)論以及PNACCS方法的可行性,合理選擇低位的位寬,本文對(duì)位寬P的PNACCS方法的時(shí)頻同步性能進(jìn)行仿真驗(yàn)證。針對(duì)極低信噪比的情況,使用N=4096的相關(guān)長(zhǎng)度。ADC接收數(shù)據(jù)位寬為14位,歸一化頻偏ε=0.1。選擇合適判決門限θ使得虛警概率PFA≈10-3。在加性高斯白噪聲(AWGN)信道和ITU-VA多徑信道下進(jìn)行仿真[13]。仿真次數(shù)為12000次/SNR。
根據(jù)序列結(jié)構(gòu)和多徑信道特性,當(dāng)定時(shí)同步誤差小于4個(gè)采樣點(diǎn)時(shí),性能損失較小,可以認(rèn)為定時(shí)同步成功。圖4和圖5比較了不同位寬P的PNACCS方法在AWGN信道和多徑信道下的同步檢測(cè)概率PD。從仿真結(jié)果中可以看出,在信噪比較高的情況下,PNACCS方法沒(méi)有定時(shí)性能的損失,在信噪比較低的情況,同步性能會(huì)隨著低位位寬P的增加而下降,但在P<=8時(shí),性能損失小于0.01。
圖4 AWGN信道下定時(shí)同步性能
圖5 多徑信道下定時(shí)同步性能
圖6和圖7比較了不同位寬P的PNACCS方法在AWGN信道和多徑信道下頻偏估計(jì)的性能。從仿真結(jié)果可以看出,該方法的頻偏估計(jì)性能隨著位寬P的增加而下降。當(dāng)位寬P=7時(shí),頻偏估計(jì)性能幾乎沒(méi)有損失,當(dāng)P>=9時(shí),頻偏估計(jì)性能損失較大。在信噪比較高,估計(jì)性能較好的情況下,可以選擇低有效位的位寬P=9以降低實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度。在信噪比較低,估計(jì)性能較差的情況下,選擇低有效位的位寬P=7以降低估計(jì)誤差。
圖6 AWGN信道下頻偏估計(jì)性能
圖7 多徑信道下頻偏估計(jì)性能
在Altera FPGA中,圖3所示的三種加法器結(jié)構(gòu)在實(shí)現(xiàn)時(shí)都占用一個(gè)自適應(yīng)查找表(ALUT)的邏輯資源?;ハ嚓P(guān)器中使用的加法器越多,實(shí)現(xiàn)就越復(fù)雜。對(duì)位寬為W,長(zhǎng)度為N的復(fù)數(shù)相關(guān)器,基于二元加法器實(shí)現(xiàn),需要二元加法器的數(shù)量為:
使用三元加法器實(shí)現(xiàn),三元加法器的數(shù)量為
而使用低位位寬為P的部分近似加法樹(shù),需要三元加法器和近似加法器的總數(shù)量約為
從表達(dá)式中可以看出,使用三元加法器和部分近似加法樹(shù)的方法資源占用要遠(yuǎn)少于傳統(tǒng)二元加法器的方法,而且隨著低位位寬P的增加,部分近似加法樹(shù)的方法將進(jìn)一步減少實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜度。
為驗(yàn)證上述分析,將量化位寬W=14,長(zhǎng)度為N=4096的復(fù)數(shù)相關(guān)器基于以上三種結(jié)構(gòu)的分別在Altera Stratix V 5SGSD8 FPGA上實(shí)現(xiàn),通過(guò)Quartus II軟件平臺(tái)進(jìn)行綜合。
實(shí)現(xiàn)結(jié)果如表1所示,由于實(shí)際實(shí)現(xiàn)中一些邏輯控制、位寬擴(kuò)展以及綜合上的優(yōu)化,實(shí)際結(jié)果比理論結(jié)果占用資源略有提升,但與理論分析基本相符。在Altera FPGA中,綜合了自適應(yīng)查找表(ALUT),全加器以及寄存器的自適應(yīng)邏輯模塊(ALM)是FPGA的基本邏輯資源。相較于比較充裕的片內(nèi)存儲(chǔ)(Memory bits),ALM的占用是FPGA中制約同步實(shí)現(xiàn)的主要因素。相比于傳統(tǒng)二元加法器的互相關(guān)實(shí)現(xiàn),PNACCS方法節(jié)約了近45%的ALM資源。相較于全三元加法器的實(shí)現(xiàn),低位位寬P為7-9的PNACCS方法的ALM占用也減少了3%-6%。
表1 不同加法器結(jié)構(gòu)的互相關(guān)實(shí)現(xiàn)在FPGA中的資源占用情況
本文針對(duì)傳統(tǒng)互相關(guān)同步方法實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度高的問(wèn)題,提出了一種基于近似加法器的互相關(guān)同步改進(jìn)方法。根據(jù)接收信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特性和近似加法器原理,設(shè)計(jì)了一種改進(jìn)的互相關(guān)結(jié)構(gòu);并對(duì)改進(jìn)方法的同步性能和實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度進(jìn)行了分析。通過(guò)matlab平臺(tái)對(duì)改進(jìn)方法的時(shí)頻同步性能進(jìn)行了仿真,通過(guò)Quartus II和FPGA平臺(tái)對(duì)改進(jìn)方法進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)驗(yàn)證。仿真和實(shí)現(xiàn)結(jié)果與理論分析相一致:與傳統(tǒng)的互相關(guān)方法相比,改進(jìn)方法以較小同步性能的損失為代價(jià);大大降低了實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜度。所提方法有效彌補(bǔ)了傳統(tǒng)互相關(guān)同步實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度高的缺點(diǎn),適用于各種需要精確同步的低信噪比無(wú)線通信系統(tǒng),有良好的工程應(yīng)用價(jià)值。