一种新的基于ieee802.11n定时同步算法

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1、一种新的基于IEEE802.11n定时同步算法李新明（陕西天元通信规划设计咨询有限公司陕西西安710000）【摘要】由于基于IEEE802.11n的MIMO-OFDM无线局域网系统中，引入循环移位避免不必要的波束形成，但同时给同步带来了困难，这会造成本地训练序列和接收信号之间的伪相关，影响接收性能。充分利用短训练序列的结构特点，本文提出一种新的定时同步算法，很好的抑制了短训练序列中伪相关峰的产生，提高了检测准确性。.jyqkingsynchronizationalgorithmbasedonIEEE802.11nLiXin-ming(S

2、haanxiTianyuanmunicationPlanningandDesignConsultingCo.,LtdXiacute;anShaanxi710000)【Abstract】SincetheMIMO-OFDM-based,inIEEE802.11n,thecyclicshiftisintroducedtoavoidunnecessarybeamforming,butmakesitdifficulttosynchronize,pactreceptionperformance.Fulluseoftheshorttrainingse

3、quencestructure,thispaperproposesaneingsynchronizationalgorithm,averygoodsuppressionofshorttrainingsequencesspuriouscorrelationpeaks,andtoimprovethedetectionaccuracy.【Keyingsynchronization1.引言正交频分复用（OFDM）是宽带无线通信中的一项重要调制技术，它和多输入多输出(MIMO)传输系统结合可以有效提高系统容量和传输速率［1］，MIMO-OFDM技

4、术已经在IEEE802.11n中得到应用。然而，OFDM系统对符号定时偏差很敏感，错误的符号定时会导致符号间干扰(ISI)和载波间干扰（ICI），从而导致系统性能下降［2］。针对单输入单输出-正交频分复用（SISO-OFDM）系统的同步算法已有很多，文献［3］提出的是一种数据辅助的同步算法，修正后才能应用于MIMO-OFDM系统中。由于基于IEEE802.11n无线局域网中CSD的应用，使得接收信号和本地训练序列相关会产生伪相关峰，影响同步位置的判断，本文提出一种基于短训练序列的定时同步方法，抑制了伪相关峰的产生，能有效提高检测准确度。

5、2.MIMO-OFDM系统模型2.1假设MIMO-OFDM系统中有根发射天线，根发射天线，图1是x的MIMO-OFDM系统示意图。2.2每个OFDM符号包含个子载波。在发射端第i根发射天线上，设映射到第k个子载波上的数据为｛S(k),k=0…N-1｝，经过N点IFFT（逆傅立叶变换）后得到的时域表达式为［4］si(n)=1N∑N-1k=0S(k).exp(j2πnk/N)（1）2.3调制后的数据加上保护间隔（GIGuardinterval）及加窗后得到一个完整的OFDM符号，经过数模转换器变换为模拟信号，再经射频模块上变频后发射出去。在

6、接收端，接收的数据先经下变频，经过模数转换变为数字信号，第j根接收天线接收到的信号去除保护间隔后得到的采样序列为ri(n)=∑Nii=1hi,j(n)?si(n)+at，HT-mixedFormat和HT-GreenfieldFormat，文中以20M带宽下的HT-mixedFormat为例进行说明，如图2所示，这种情况下兼容低速模式。HT-mixedFormat的前导由短训练序列和长训练序列组成，短训练序列由10个重复的序列组成，每个序列包含16个采样点，长训练序列由保护间隔(GI)和2个重复的序列组成，每个序列包含64个采样点，短训

7、练序列和长训练序列如图3所示。当发射端使用多根天线时，若每根天线发射相同的信号，则会引起不必要的波束形成，为了避免这种情况，IEEE802.11n协议规定信号在进行IFFT之前进行不同长度的循环移位，前导也使用了该规定。3.1延时相关算法。利用IEEE802.11n短训练序列的周期性和相关性，将文献［3］中的应用于SISO-OFDM系统的SchCox的延时相关算法应用于802.11n多天线系统中，延时相关检测算法框图如图4所示。图4延时相关算法框图利用该方法，接收信号和相隔D个采样点的信号的共轭做相关，得到公式（4）Cj(n)=∑D-1

8、m=0rj(n+m)·rj*(n+m+D)（4）其中，j代表第j根接受天线，D为短训练序列的长度，在长度为D的时间内接收信号的功率为Pj(n)=∑D-1m=0｜rj(n+m+D)｜2（5）判决变量为M(n)