一種基于前導序列的OFDM 信息調制技術

何瑞軒 劉瀟然 熊 俊 趙海濤 魏急波 趙敏軍

（1.國防科技大學電子科學學院，湖南長沙 410005；2.中國人民武裝警察部隊湘潭支隊，湖南湘潭 411100）

1 引言

正交頻分復用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM）技術具有高速率、高頻譜利用率的優點，并且能夠對抗信道帶來的頻率選擇性衰落，被廣泛應用于現代數字通信系統中。OFDM 系統對定時誤差和頻率偏移較為敏感，因此有效的時間和頻率同步是實現可靠傳輸的保證。非數據輔助算法和數據輔助算法是OFDM 同步算法中的兩種研究方向。非數據輔助算法一般利用循環前綴（Cyclic Prefix，CP）等的相關特性來估計載波頻偏，如最大似然估計（Maximum Likelihood Estimation，MLE）［1］算法。此類算法通常估計精度較低且計算量大。數據輔助類同步算法通過添加特殊前導序列進行定時和頻偏估計，由于其復雜度低、性能較好等優點得到廣泛應用。典型的基于前導序列的同步算法中，Schmidl 和Cox［2］構造了兩個不同的符號作為前導序列，通過第一個符號前后兩部分的相關性完成定時估計和小數倍頻偏（Fraction Fre?quency Offset，FFO）估計，利用兩個同步符號之間的差分關系估計出整數倍頻偏（Integer Frequency Off?set，IFO），但該算法的定時度量會出現“峰值平臺”現象。在此基礎上，Minn算法［3］利用四分之一符號長度的偽噪聲（Pseudo-Noise，PN）序列構造了前導序列，一定程度上改善了定時性能。Park算法［4］則利用PN序列設計了共軛對稱結構的前導序列，通過對稱自相關求和，提高了度量函數峰值的銳度，但是該算法存在兩個子峰，且無法估計頻偏。文獻［5-6］利用恒幅零自相關（Constant Amplitude Zero Auto-Correlation，CAZAC）序列構造了具有重復和共軛結構的前導序列，并利用CAZAC序列的中心對稱性設計定時同步算法，一定程度上提高了同步性能。……