OFDM 系统同步问题研究

吴浩森，林 云

(重庆邮电大学个人通信技术实验室，重庆 400065)

近年来，数字信号处理和大规模集成电路技术飞速发展，OFDM 由于其高速数据传输能力、高宽带利用率和良好的抗噪声性能等，受到人们的广泛关注。MIMO 技术利用多对收发天线对无线信道加以利用，在不增加额外功率和频谱资源的情况下，使系统的容量成倍增加性能极大提高。因此，将能有效对抗频率选择性衰落的OFDM 技术与能利用空间分集、有效提高系统容量的MIMO 技术结合就成为必然的趋势。两者的结合在提高无线通信系统的传输速率和可靠性方面具有巨大的潜力。

MIMO-OFDM 技术虽然继承了OFDM和MIMO的技术优点，但在无线通信系统中的实际应用还面临着许多技术难题，其中同步就是关键技术之一。同步性能的优劣直接影响到OFDM 技术能否真正被用于无线通信领域。

1 OFDM 系统基本原理概述

下面将分别对传统的SISO-OFDM 系统和MIMO-OFDM系统的基本原理进行阐述。

1.1 SISO-OFDM 系统模型［1］

图1 SISO-OFDM 系统原理图

由图1 可以看到OFDM 系统的整个流程。

1.2 MIMO-OFDM 系统模型

图2和图3 分别为MIMO-OFDM 系统发射和接收原理图。

图2 MIMO-OFDM 系统发射机原理图

图3 MIMO-OFDM 系统接收机原理图

在发送端，数据流首先经过QPSK 映射调制，映射后的数据符号通过空时编码器，将输入数据流变成Nt路并行的数据流，它们分别对应Nt根发射天线。分配到每根天线上的数据流被分为N个一组，对应N个子载波，进行IFFT 变换到时域，然后加入CP，经过上变频后经DAC 进入模拟通道，最后用射频天线发射。

在接收端，首先要确保获得的载波频率和采样时钟都是正确的，然后对数据进行采样，再通过FFT 进行解调。FFT变换后在频域实现信道估计，OFDM 解调后的信号还要进行空时解码，最后对数据进行QAM 或MPSK 解调，得到最终的接收信号。

2 OFDM 系统同步算法

目前已有很多文献对OFDM和MIMO-OFDM 系统的同步进行研究，下面将分别进行介绍。

2.1 SISO-OFDM 系统同步算法

SISO-OFDM 系统的同步算法主要可以分为两类:基于数据辅助的同步算法和盲同步算法。基于数据辅助的OFDM 同步算法又可以分为两种:利用循环前缀的算法和利用训练序列的算法，前者一般用于连续传输系统，后者比较适用于突发式传输的系统。

基于训练序列的同步算法:P.Moose［2］使用重复的训练序列实现了载波最大似然估计，在发送端发送重复的序列，经过FFT 后在频域中计算频偏。Schmidl［3］提出一种利用两个训练符号进行时间频率同步的方法。由于CP的影响，这种算法在相关峰的顶峰处会出现一段平台，定时不准确，符号同步估计出现误差。H.Minn［4］引进了两段PN 序列的相反数来降低定时算法的误差，出现了明显的峰值，避免了平坡的出现，但是在距离正确定时点两侧有较明显的旁瓣出现。Park［5］引进了PN 序列的对称序列得到了峰值尖锐的冲激脉冲形式的曲线，但是有时会产生两个主峰值，带来很大的定时误差，而且在频偏方面也遇到瓶颈。

基于循环前缀的同步算法:Van de Beek［6］等人提出了利用OFDM 系统循环前缀所携带的信息进行同步估计的方法，不会降低系统传输效率，避免了频谱和功率资源的浪费。Tufvesson［7］提出了利用重复的PN 序列来进行时频同步的方法，将接收信号与本地序列相关，在多径信道下也有尖锐的峰值，定时精确，频偏估计范围大，但频偏估计精度不太高。

盲估计方法有Liu［8］的MUSIC方法和Tureli［9］的ESPRIT方法，它们都是基于信号子空间的方法，不需要导频，不浪费带宽，但要求比较准确的定时同步，而且运算量大，影响在工程中的应用。

2.2 MIMO-OFDM 系统同步算法

和传统OFDM 系统一样，MIMO-OFDM 系统同步算法也可以分为数据辅助类同步算法和盲同步算法。

基于训练序列的MIMO-OFDM 同步算法:Mody［10］算法假设所有发射天线到达所有接收天线的时延和频偏都相同，在发射端频域的数据符号前面插入重复的单元，然后在接收端完成时间和频率同步。该算法克服了多天线间的干扰，但前导产生比较麻烦而且占用系统资源比较多。Yao yao［11］在收发天线之间的时延相同但频偏不同的前提下，提出一种适用于分布式MIMO-OFDM 系统的同步算法。该算法频率性能良好，但频偏估计范围较小，而且在多径衰落信道下同步性能不太好。

基于导频的MIMO-OFDM 同步算法:Mi-Kyung OH［12］针对MIMO的多天线设计了一种能够同时用于频偏和信道估计的hopping 导频，在符号块中插入hopping 导频可以扩大频偏估计范围。

盲估计的侧重点在载波频偏估计上，不需要训练数据，频带利用率高，但是计算复杂，运算量大，不适合分组突发式传输系统。一般的做法是计算出接收数据的均值并求平均和加权，推导出带有频偏值的项，然后对其进行计算。

3 结束语

在未来无线宽带通信系统中，多径衰落和带宽效率将是两个最严峻的挑战。OFDM 通过子载波将频率选择性多径衰落信道在频域内转变成平坦信道，减少了多径衰落的影响;MIMO 技术能够在空间产生独立的并行信道，复用了空间，使系统容量成倍增加。MIMO 与OFDM的结合，能够充分利用两者的优点，更加满足未来移动通信的要求，而对同步和信道估计等关键技术的研究则需更加深入。

［1］王文博，郑侃.宽带无线通信OFDM 技术［M］.第2版.北京:人民邮电出版社，2007.

［2］Moose PH.A Technique for Orthogonal Frequency Division Multiplexing Frequency Offset Corrention［J］.IEEE Trans.on Commun，1994，42(10):2908－2914.

［3］Schmidl T M，Cox D C.Robust Frequency and Timing Synchronization for OFDM［J］.IEEE Transactions.Communication，1997，45(12):1613－1621.

［4］Minn H，Zeng M，Bhargava V K.On Timing Offset Estimation for OFDM Systems［J］.IEEE Communcations Letters，2000，4(7).

［5］Byunjoon Park，Hyunsoo Cheon，Changwn Kang，et al.A Novel Timing Estimation Method for OFDM Systems［G］.IEEE.2002.

［6］Jan-Jaap van de Beek，Ove Edfors，Magnus Sandell，et al.On Channel Estimation in OFDM Systems［G］.IEEE，1995.

［7］Fredrik Tufvesson，Mike Faulkner，Ove Edfors.Time and Frequency Synchronization for OFDM Using PN-sequence Preambles［G］.Proceedings of IEEE Vehicular Technology Conference，Amsterdam，The Netherlands，1999:2203－2207.

［8］Liu H，Tureli U.A High Efficiency Carrier Estimator for OFDM Communications［J］.IEEE Communication Letters，1998，2(4):104－106.

［9］Tureli U，Liu H，Zoltowski M D.OFDM Blind Carrier Offset Estimation［J］.IEEE Transactions Communication，2000，48(9):1459－1461.

［10］Mody，A.N.Stuber，G.L.Synchronization for MIMOOFDM Systems［G］.Global Telecommunications Conference，2001.GLOBECOM＇01.IEEE，2001(1):509－513.

［11］Yao Yao，Tung-Sang Ng.Correlated-Based Frequency Offset Estimation in MIMO System.Proc［G］.IEEE Vehicular Technology Conference Fall 2003(VTC Fall 2003)，Orlando (FL)，2003(10):6－9.

［12］Xiaoli Ma，Mi-Kyung Oh，Georgios B.Giannakis，et al.Hopping Pilots for Estimation of Frequency-Offset and Multiantenna Channels in MIMO-OFDM［J］.IEEE Transactions on Communications，2005，(53)1.