一種應用于OFDM系統(tǒng)中的符號精確定時算法的FPGA實現(xiàn)

摘要：OFDM技術是下一代移動通信的主流技術，在信息量大，功率受限的多媒體傳感網(wǎng)的OFDM系統(tǒng)中，以突發(fā)模式傳輸數(shù)據(jù)，要求快速精確地完成定時同步。這里分析了一種應用于OFDM系統(tǒng)中基于長訓練序列與本地序列互相關的精同步算法原理，同時給出了算法的FPGA設計方案，并在ISE中和FPGA測試板上進行驗證。在實現(xiàn)的過程中，對傳統(tǒng)實現(xiàn)方法進行了改進，對本地序列的位數(shù)進行截取符號位處理，并且對判決函數(shù)進行了近似處理。實現(xiàn)結果表明，該方法在不降低性能的前提下優(yōu)化了系統(tǒng)資源損耗和運算速度，具有較好的工程實踐價值。
關鍵詞：OFDM；精確定時；同步算法；FPGA

0 引言
    目前，正交頻分復用(OFDM)技術成為多媒體傳感器網(wǎng)絡信息傳輸?shù)闹髁餮芯糠较?，并越來越受到人們的關注。OFDM對于符號定時非常敏感，定時誤差會造成符號間干擾(ICI)，所以符號定時算法的研究在OFDM技術中是至關重要的。
    定時同步算法通常分為基于非輔助數(shù)據(jù)的同步算法和基于輔助數(shù)據(jù)的同步算法。目前應用最廣泛的基于導頻的定時和頻偏估計算法是由Schmidl提出的。這種算法采用相同的兩段訓練序列進行定時，該方法采用遞推公式進行計算，實現(xiàn)復雜度很低，在OFDM系統(tǒng)中被廣泛采用，然而這種方法的定時判決函數(shù)存在一個誤差平臺，會引起很大的定時偏差。為了減小定時判決函數(shù)的誤差平臺造成的影響，Minn對Schmidl的方法做出了一定的改進。Minn的定時判決函數(shù)是一個尖峰，在一定程度上消除了誤差平臺的影響；Park提出了一種定時判決函數(shù)更加尖銳的波形。但是由于循環(huán)前綴的存在，這種方法的判決函數(shù)有很大的旁瓣，在循環(huán)前綴較長時，幾乎與主瓣的高度相同，在信噪比較低的情況下，很難得到正確的定時結果。采用訓練序列與本地PN碼互相關有明顯的單峰值，但在頻偏較大的情況下，定時判決函數(shù)會嚴重變形，引起較大的定時誤差。
    本文針對一種長短序列相結合的符號定時算法，給出了精確定時的FPGA設汁方案，并對該方法進行了FPGA實現(xiàn)。在實現(xiàn)的過程中，采用狀態(tài)機、流水線等設計方法，優(yōu)化了系統(tǒng)的資源和運算速度，增強了本設計的應用價值。
    本文首先介紹了OFDM系統(tǒng)的幀結構，然后介紹了精同步的FPGA實現(xiàn)結構，并對實現(xiàn)結構進行了分析，最后對相關Matlab仿真結果進行了分析，并給出精同步FPGA的實現(xiàn)資源損耗報表。

1 OFDM數(shù)據(jù)幀結構
    本文中OFDM系統(tǒng)參照目前廣泛應用于無線局域網(wǎng)中的IEEE 802．11a標準，以突發(fā)模式傳輸數(shù)據(jù)，其數(shù)據(jù)幀前端的前導碼用作同步，AGC，頻偏估計。它的前導碼結構如圖1所示。前導碼包括長訓練序列和短訓練序列兩個部分。短訓練序列分為10段，每段長度為32個抽樣點；長訓練序列分為2段，每段長度為128個抽樣點，加上保護前綴，總長度為640個抽樣點。前導碼之后是數(shù)據(jù)部分。

2 精同步FPGA設計及分析
2．1 精同步FPGA設計
    精同步用于信號的精確定時。本文假設系統(tǒng)已經(jīng)完成粗頻偏估計，系統(tǒng)的頻偏在精同步能夠容忍的范圍內(nèi)。該設計采用本地序列地與長訓練序列相關的方法，由于本地序列不受噪聲的影響，相關運算后，判決函數(shù)存在明顯的單峰值，可進行精確定時。系統(tǒng)后續(xù)數(shù)據(jù)幀還有循環(huán)保護前綴和信道估計的處理，精同步的已經(jīng)可以達到系統(tǒng)性能的要求。
    本文從資源消耗角度出發(fā)，對傳統(tǒng)方法進行了改進，在不降低系統(tǒng)性能的前提下優(yōu)化了系統(tǒng)資源消耗。
    精同步主要由本地相關器、累加器和閾值判決器三個模塊組成，設計采用流水線的方式，實現(xiàn)結構如圖2所示。
   
                
    式中：r(n)表示輸入數(shù)據(jù)；C(n)是與本地序列相關的相關值；P(n)表示信號的功率，用作信號能量的歸一化。

    本地相關器的實現(xiàn)是精同步的關鍵部分，本地相關器的實現(xiàn)中需要用到復數(shù)乘法器，本文采用的復數(shù)乘法算法如式(5)所示：
   
    由于精同步是與本地序列相關，不存在遞推公式，為了降低資源損耗，在選取本地序列時，僅截取實部和虛部的符號位，即每個本地序列的實部和虛部僅用-1，0，1表示，這樣每個復數(shù)乘法可以轉換成加法。
    本文對判決函數(shù)的計算方法進行了改進，式(3)是對|C(n)|進行一階泰勒展開，只取0次項與1次項作為|C(n)|的近似結果。
    在峰值檢測時，本文采用乘法代替除法進行門限判定，門限判決函數(shù)如式(6)所示：
    |C(n)|>gate*P(n)     (6)
    達到門限判定條件時，精捕獲成功，并通過計數(shù)的方式找到FFT窗的位置，完成定時同步。
2．2 FPGA設計方案資源消耗分析
    與傳統(tǒng)方法相比，本文提出的方案在資源消耗上大大降低，主要體現(xiàn)在以下幾個方面：
    (1)在本地相關器的實現(xiàn)上。式(5)表明，每次復數(shù)乘法運算只需要進行3個乘法運算，節(jié)省了1個乘法資源。在進行相關運算時，傳統(tǒng)方法在計算每個相關值時需進行384個乘法運算，在本文中，由于實部和虛部都只用符號位表示，乘法器可以用數(shù)據(jù)選擇器與加法器實現(xiàn)，大大節(jié)省了乘法器資源。
    (2)在判決函數(shù)的計算上。傳統(tǒng)方法每計算一個判決函數(shù)的值，需要進行4個乘法，2個加法計算。本文提出的近似方法中，每次判決函數(shù)的計算只需要2次乘法，2次加法，1次比較與1次移位操作，節(jié)省了乘法器資源。
    (3)在硬件實現(xiàn)時。除法器對資源消耗非常大，本文用比較容易實現(xiàn)的乘法代替?zhèn)鹘y(tǒng)方法中的除法運算，節(jié)省了系統(tǒng)資源。
    當然，本文對資源的優(yōu)化是因為采取了一定的近似處理和截位處理，會帶來一定的量化誤差，在一定程度上會降低系統(tǒng)的性能，但仿真結果表明，這種性能的損失在可接受范圍內(nèi)。

3 仿真及實現(xiàn)
3．1 仿真結果
    利用本地序列截取符號和判決函數(shù)的近似對改進方案進行了仿真。該系統(tǒng)中，給定子載波數(shù)為N=128，碼速率定為Rb=5 Mb／s，子載波間隔為19．2 kHz，數(shù)字調(diào)制采用QPSK，信道模型選用AWGN模型，設定信噪比為5 dB。

    圖3是采用本地序列截取2 b的判決函數(shù)M(n)的Matlah仿真圖；圖4是采用本地序列截取4 b的Matlab仿真圖。檢測峰值時，第一個峰值是由于循環(huán)前綴存在的影響，峰值檢測時檢測第二個峰值。
    從圖3，圖4中可以看出，截位雖然會損耗算法的性能，但是判決函數(shù)存在明顯峰值，選擇適當?shù)拈撝禃r，仍然可以精確定時同步，可見減少本地序列的精度對性能并未造成很大的影響。

    圖5是采用判決函數(shù)取近似值的Matlab仿真圖，圖6是判決函數(shù)取確定值的Matlab仿真圖。檢測峰值時，第一個峰值是由于循環(huán)前綴存在的影響，峰值檢測時檢測第二個峰值。從圖5，圖6中可以看出，在判決函數(shù)近似處理雖然會損耗算法的性能，但是判決函數(shù)仍然存在明顯峰值，選擇適當?shù)拈撝禃r，仍然可以精確定時同步，可見減少對判決函數(shù)的近似對性能并未造成很大的影響。
    表1是在AWGN環(huán)境下精同步位置的仿真結果，每個信噪比下經(jīng)過5 000幀的仿真。符號同步偏差表示每個信噪比下的精同步平均錯誤長度，可見在系統(tǒng)的性能并未明顯降低。
3．2 精同步模塊實際實現(xiàn)
    硬件設計是基于XLINX公司的SPRTAN6系列中的XC6SLX150-2FGG484芯片，采用Verilog HDL語言，仿真軟件是ISE自帶的ISIM，開發(fā)環(huán)境是ISE。
    整個OFDM系統(tǒng)同步的ISIM仿真波形如圖7所示。其中：clk_i表示時鐘信號；reset_i表示同步復位信號；clk5M_en_i表示5 MHz時鐘使能信號；nrst_j表示異步復位信號；acq_val_o表示粗捕獲指示信號；dataI_o，dataQ_o表示經(jīng)過粗捕獲和粗頻偏估計的輸出信號；
sync_val_o表示精同步指示信號。

    經(jīng)過ISE綜合后，改進前和改進后精同步占用資源分布如表2所示。

    由表2可見本文對系統(tǒng)資源優(yōu)化的效果十分明顯。

4 結語
    本文分析了一種OFDM系統(tǒng)精同步算法的原理，給出了FPGA硬件實現(xiàn)方案和結果分析，該方案在采用經(jīng)典算法的同時，對算法進行了改進，在不降低精同步性能的前提下大大降低了計算復雜度，并且設計結構簡單，易于實現(xiàn)，具有較好的工程實用價值。a