基于PN序列的OFDM时频同步改进算法

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1、第38卷第21期计算机工程2012年11月Vol.38No.21ComputerEngineeringNovember2012···网络与通信·网络与通信···文章编号：：：1000———3428(2012)21———0089———04文献标识码：：：A中图分类号：：：TP393基于PN序列的OFDM时频同步改进算法王振朝，，，孙，孙孙孙博博博，博，，，王王王王芳芳芳(河北大学电子信息工程学院，河北保定071002)摘摘摘要要要：要：：：在训练符号辅助的正交频分复用同步算法中，训练符号中循环前缀的起始位置会出现与正确定时位置处强度相近的相关

2、峰，从而造成定时错误。针对该问题，将现有共轭对称结构的训练符号，乘以伪随机加权因子而构造出新的同步训练符号，基于新的训练符号给出定时同步测度函数，并提出相应的定时同步算法和频偏估计算法。利用伪随机加权因子的自相关性，可有效消除循环前缀的相关峰，减少定时错误，提高频偏估计精度。理论分析和仿真结果表明，该算法在改善同步性能的同时，可降低计算复杂度。关键词：：：正交频分复用：；伪随机加权因子；定时同步；频偏估计；循环前缀ImprovedOFDMTimingandFrequencySynchronizationAlgorithmBasedonPNS

3、equenceWANGZhen-chao,SUNBo,WANGFang(CollegeofElectronicandInformationEngineering,HebeiUniversity,Baoding071002,China)【【【Abstract】】】ThecorrelationpeaklocatedintheinitialpositionofCyclicPrefix(CP)intrainingsymbolhasthesimilarintensitywiththeoneatthecorrecttimingposition,whic

4、hcausesthetimingerrorinOrthogonalFrequency-DivisionMultiplexing(OFDM)preamble-aidedsynchronizationalgorithms.Toovercometheproblem,anewsynchronizationtrainingsymbolisformedwiththeconjugatedsymmetricaltrainingsymbolbymultiplyingPseudo-Noise(PN)weightedfactor,thispaperpropose

5、sanewtimingmetricaswellasthecorrespondingalgorithmofimprovedtimingsynchronizationandfrequencyoffsetestimationbasedonthenewstructureoftrainingsymbol.Theproposedalgorithmeliminatescyclicprefixcorrelationpeakeffectivelysoastoovercometheinaccuratetimingandimprovetheaccuracyoff

6、requencyoffsetestimationbyutilizingautocorrelationofthepseudo-randomweightedfactor.Simulationresultsshowthattheproposedalgorithmnotonlyimprovesthesynchronizationperformance,butalsoreducesthecomputationalcomplexity.【【【Keywords】】】OrthogonalFrequency-DivisionMultiplexing(OFDM

7、);Pseudo-Noise(PN)weightedfactor;timingsynchronization;frequencyoffsetestimation;CyclicPrefix(CP)DOI:10.3969/j.issn.1000-3428.2012.21.0241概述在文献[3]的基础上进行改进，将定时位置调整为训练符号正交频分复用(OrthogonalFrequency-DivisionMulti-的起始位置，从而消除了N/4处的旁瓣，降低了定时错误plexing,OFDM)技术是一种多载波数字调制技术，它具有概率。但是，当循

8、环前缀CP的长度为训练符号长度的1/4抗多径能力强、频谱利用率高等优点，从而得到了广泛的时，文献[3-4]中定时估计曲线不仅在正确定时位置出现一[1]应用。但OFDM技术的缺点是