基于序列自相关的信道估计与均衡算法FPGA实现

丁永强，马林华，茹 乐，孙康宁,周慧玲

(1. 空军工程大学 航空航天工程学院，陕西 西安 710038；2. 空军第一航空学院，河南 信阳 464000;3.中国人民解放军95746部队，四川 成都 611531)

基于序列自相关的信道估计与均衡算法FPGA实现

丁永强1,2，马林华1，茹 乐1，孙康宁1,周慧玲3

(1. 空军工程大学 航空航天工程学院，陕西 西安 710038；2. 空军第一航空学院，河南 信阳 464000;3.中国人民解放军95746部队，四川 成都 611531)

针对传统的单载波频域均衡算法存在的受信道随机噪声影响较大的缺点，利用序列自相关性进行信道估计，有效解决了随机噪声对信道均衡的影响问题，并结合工程实际，在该信道估计算法的基础上，对频域均衡的实现进行了适应性改进。选用Altera公司的EP3C120F484芯片实现了该算法，设计了频域均衡系统的FPGA实现方案。经验证，该算法能同时适应多径和噪声干扰严重的复杂信道。

信道估计；频域均衡；自相关；FPGA

1 频域均衡

对于同样的信道环境，当符号宽度小于最大多径时延时，接收信号往往发生了时延扩展和畸变。若只发送一个码元脉冲，接收信号可能是一串脉冲。这些增加的脉冲一旦落入下一抽样时刻，就会形成严重的码间干扰(Inter Symbol Interference， ISI)。消除码间干扰的一个办法是均衡，均衡技术的基本思想是认为信道参数在发送一帧数据的时间内是不变的。

频域均衡的最早提出是在二十世纪七八十年代[1-2]，真正对其展开研究是在九十年代后期。文献[3-5]提出了采用FFT和添加循环前缀(Cyclic Prefix，CP)来实现频域均衡的方法，由于频域均衡很大部分的运算量集中在时频变换上，采用FFT大大简化了频域均衡的复杂度；添加CP一方面可以吸收前面数据帧的干扰，另一方面使信道响应满足循环卷积特性。最近十多年来，设计快速收敛的自适应滤波实时修正算法已成为重要的研究课题。在接收信号总的频谱形状已知的情况下，正交LMS算法能够在部分响应系统中达到快速收敛；当干扰信号和输入信号或信道特性都不能控制时，一般要采用可快速跟踪的递归最小二乘RLS算法。这些改进的算法统称为LMS类算法和RLS类算法，但均有唯一的共通之处。即这些算法的实现都需要进行可靠的信道估计。文献[6-7]中介绍了几种无线信道的均衡技术，然而，一旦信道中有深衰落，信道估计值就会出现较深的凹陷，得到的均衡参数就会发生极大的变化。

针对此问题，本文从理论上分析了利用m序列自相关特性进行频域均衡的原理，并针对工程应用，对一种基于序列自相关特性进行频域均衡的方法进行了改进，设计了频域均衡系统的FPGA实现方案。

2 基于序列自相关特性的信道估计原理

设信道的冲激响应函数为h(t)(t≥0)，若输入X(t)(-∞

(1)

傅里叶变换得

SXY(ω)=SX(ω)H(iω)

(2)

若X(t)为一白噪声信号，那么RX(τ)=S0δ(τ)(S0为大于0的常数)，做傅里叶变换得SX(ω)=S0，那么，SXY(ω)=S0H(iω)。

(3)

(4)

由上述推导可得出结论：如果将一个白噪声输入信道，计算得到与输出信号的互相关函数RXY(τ)，那么就能够获得信道的冲激响应函数和传输函数。但白噪声不能通过实验重复得到。伪随机序列(PseudorandomNoise，PN)具有与白噪声类似的自相关特性，其自相关值只有两种取值。尖锐的自相关特性使得伪随机序列能够携带信道信息，因此可用于信道估计与均衡[8-9]。

作为一种有着严格数学结构的序列，伪随机序列具有其他序列不具备的特性和优点。伪随机码各码组之间的相关性很弱，受到干扰后不容易互相混淆，因而具有较强的抗干扰能力。利用伪随机序列的这一特点，可以解决传统频域均衡算法受噪声影响较大的问题。

3 信道估计与均衡算法的工程化改进

TDS-OFDM中采用的基于序列自相关性的频域均衡算法可以解决传统的频域均衡算法存在的受噪声干扰影响大的问题。由于在算法中使用了迭代方法进行干扰滤除，这种算法运算量大。为了工程实现的需要，将该算法进行以下适应性改进。一方面，为了使系统具有更强的抗码间干扰的能力，为帧体增加了循环前缀；另一方面，为了减小运算量，在对自相关值进行干扰滤除时，使用了门限比较的方式。

3.1 帧结构设计

单载波传输系统的数据帧结构如图1所示。

图1 单载波系统的帧结构

这种数据帧由两部分组成，即帧头和帧体。帧体是要传输的数据，而帧头既可能是循环前缀，也可能是某种独特字。独特字可以参与信道估计，即具有消除码间干扰的能力。循环前缀的作用在于吸收前帧数据的多径时延，同样具有一定的抗码间干扰的能力。为使新的数据帧结构具有较强的抗码间干扰的能力，将单载波通信系统的帧结构重新设计。当CP的持续时间大于无线信道的最大时延扩展时，可以完全消除码间干扰。因此，将帧结构进行类似改进，为帧体增加循环前缀。如图2所示。

图2 改进后的帧结构

这种帧结构的优点在于数据受到了双重保护，即在多径信道中，CP和帧头能同时起到抵抗码间干扰的作用。一方面，CP从结构上就能消除一部分码间干扰。另一方面，利用帧头数据还能对接收数据进行均衡处理。

3.2 均衡算法设计

改进后算法的实现步骤如下：

1)用接收数据和本地PN序列进行自相关运算。

2)找出自相关值中的最大值，作为主径的相关峰。

3)干扰消除。相关值中有很多小值的数据，这一方面是本地PN序列与接收信号中的多径信号和噪声进行相关运算的相关值，另一方面是PN序列的相关峰值。由于本地PN序列与噪声不相关，因此在输出相关结果作为初步信道冲激响应(Channel Impulse Response，CIR)估计前设置适当的门限，把低于门限值的相关结果清零来减小这些较小值的影响。

4)抽样、移位、填零重新构造相关值，得到数据块长度的信道估计h。重新构造相关值的目的是为了使得到的信道冲激响应是因果系统的。因此，将主径的相关值放置在开头，前径的相关值放置在末尾处。中间段数据可以用0进行填充。即得到信道估计h。

4 实现方案

本文以FPGA平台为载体，采用改进的频域均衡算法，借鉴软件无线电的设计理念，完成整个单载波频域均衡系统的硬件实现，用于复杂环境下宽带图像的无线传输，并给出实际的测试结果。

4.1 硬件实现方案

整个系统包括发射端和接收端两个部分，采用双工形式，即使用单块硬件平台同时实现收发通信的基带功能。图3为总体硬件设计图，FPGA选用Altera公司的EP3C120F484。数模转换芯片选用12位D/A转换器AD9773，工作刷新率为 60 MSample/s。 模数转换芯片选用10位A/D转换器AD9216，工作采样率90 MSample/s，这两个芯片具有高动态信号输入的特点。正交下变频解调器选用AD8348，中频本振为Si-4133，工作频率280 MHz，参考本振10 MHz。信息发送接口为MAX3485串口芯片，可以实现图像数据与传输系统的高速数据差分接口。

图3 总体硬件设计图

4.2 软件实现方案

该宽带图像无线传输系统码片速率为2.5 MHz，最大信息传输速率为2 Mbit/s，调制方式为OQPSK，数据帧结构如图4所示。

图4 无线传输系统的帧结构

该帧结构可分为前后两个部分。前半部分是前导头PRE，用于帧同步、载波同步、相位同步、定时同步以及频域均衡。前导头的主要组成有：

AGC：用于接收机增益稳定。

PN1、PN2：225位PN序列，用于系统同步和频域均衡。

G：PN序列的循环前缀，用于保护PN序列，取32或64chip。

帧结构的后半部分是数据块，时隙间隔为8～10 ms。其中的DATA为256～512位数据，GD为32位数据保护块。

该无线传输系统的发射机结构如图5所示。

图5 无线传输系统的发射机结构框图

图像数据经过前向纠错后，加入循环前缀，并与存贮在ROM中的前导头组成信号帧，再经过数模转换后发射出去。

接收机的结构框图如图6所示。

图6 无线传输系统的接收机结构框图

接收信号经过模数转换、滤波后分为2路，一路为前导头序列，与本地PN序列进行相关运算后在CE模块得到信道估计值，经FFT模块转换到频域；一路为数据块，经FFT模块后在频域进行均衡处理，再经IFFT模块转换到时域，经判决后输出。

5 测试结果

仿真测试工具采用QuartusⅡ9.0软件自带的在线逻辑分析仪通过Signal Tap II界面图形显示这些数字信号。它根据设计者设定的时钟采样，采用FPGA内部存储单元，存储指定管脚和内部信号，通过Signal Tap II界面图形显示这些数字信号，以便于调试程序者，从而极大简化了FPGA的程序设计过程。

5.1 信道估计仿真分析结果

图7为信道估计单元在线测试图。图中：信号1为接收端经AD采样后，前导序列i路的时域波形；信号2为接收端经AD采样后，前导序列q路的时域波形；信号3为经过PN码并行相关运算的相关值；信号4为重构的信道估计数据实部；信号5为重构的信道估计数据虚部。

从图7中可以看出接收信号受到多径影响，存在一定的码间干扰，波形失真较为严重。另外由于采用并行相关运算，相关峰值在前导序列结束后很短时间内出现，处理时延仅为1.8 μs。

5.2 信道均衡仿真分析结果

图8为信道均衡单元在线测试图。图中：信号1为信道估计值的频域特性；信号2为接收信息数据的频域输出值实部；信号3为接收信息数据的频域输出值虚部；信号4为均衡后经解调输出的基带数据I路；信号5为均衡后经解调输出的基带数据Q路。

图7 信道估计单元在线测试图(截图)

图8 信道均衡单元在线测试图(截图)

从图中可以看出，接收信号受到多径影响，频域特性出现明显的衰落。经过均衡并解调后输出数据已经无明显的码间干扰，能够保证正常接收。

5.3 时频分析仪测试结果

使用时频分析仪测试均衡后经上变频的端口处输出，如图9所示，可以看出星座点清晰，达到了可以进行硬判决的程度，也就证明本文中设计的信道估计和信道均衡模块在实际接收机中工作正常，达到了预期的目的。

图9 接收端输出数据实测星座图与功率谱测试图(截图)

6 小结

本文利用FPGA实现了一种基于改进的m序列信道估计与均衡算法，并将其成功运用到复杂环境下宽带图像的无线传输，通过在线逻辑分析及时频分析仪实测，信道估计与均衡模块在接收机中工作较为稳定，且性能优异。

[1] WALZMAN T， SCHWARTZ M. Automatic equalization using the discrete frequency domain[J]. IEEE Trans. Information Theory，1973，19(1)：59-68.

[2] FERRARA E R， Jr. Frequency-domain adaptive filtering[M]. COWAN C F N，GRANT P M， ed. [S.l.]：Prentice-Hall， 1985.

[3] SARI H， KARAM G，JEANCLAUDE I. Channel equalization and carrier synchronization in OFDM systems[C]//Proc. Int. Tirrenia Workshop in Digital Communications.[S.l.]：IEEE Press，1993：191-202.

[4] SARI H， KARAM G，JEANCLAUD I. Frequency-domain equalization of mobile radio and terrestrial broadcast channels[C]//Proc. Globecom San Francisco. [S.l.]：IEEE Press，1994：1-5.

[5] SARI H， KARAM G，JEANCLAUDE I. Transmission techniques for digital terrestrial TV broadcasting[J].IEEE Comm.， 1995， 22(2)：100-109.

[6] 李彦兢.高速率无线通信系统中均衡技术的研究[D].上海：同济大学，2007.

[7] CHOI E-R， CHOI Jinyong， JANG Jungyup， et al. MMSE equalization with interference cancellation for SC-FDE over single frequency network channel[C]//Proc. 2011 IEEE International Conference on Consumer Electronics (ICCE). [S.l.]：IEEE Press， 2011：457-458.

[8] FILGER A，ZEPERNICK H-J.伪随机信号处理——理论与应用[M]. 甘良才，译.北京：电子工业出版社，2007.

[9] 曾兴雯，刘乃安，孙献策.扩展频谱通信及其多址技术[M].西安：西安电子科技大学出版社，2004.

责任编辑：闫雯雯

FPGA Realization of Channel Estimation and Equalization Algorithm Based on Self-correlation of Sequence

DING Yongqiang1,2，MA Linhua1，RU Le1，SUN Kangning1，ZHOU Huiling3

(1. College of Aeronautics and Astronautics Engineering, Air Force Engineering University, Xi’an 710038, China; 2. The First Aeronautics College of Air Force, Henan Xinyang 464000, China; 3. No.95746 Unit of PLA, Chengdu 611531, China)

In view of the shortcomings that the traditional single carrier frequency domain equalization algorithm is easily affected by channel random noisy, using the self-correlation of sequence to estimate the channel has effectively solve the problem of random noisy on channel equalization. Considering the engineering practice, on the basis of the channel estimation algorithm mentioned above, some adaptive improvement has been placed to the realization of frequency domain equalization, and the EP3C120F484 from Altera has been chosen as the FPGA platform to achieve the algorithm. Besides, the application scheme on FPGA has been designed. It has been proved by practical test that the algorithm can adapt to the complicated channel which is interference seriously by multipath propagation and noisy.

channel estimation; frequency domain equalization; self-correlation; FPGA

航空科学基金项目(20130596008)

TN492

A

10.16280/j.videoe.2015.20.005

丁永强(1981— )，硕士生，主要研究方向为信号处理、信道均衡；

马林华(1965— )，博士生导师，主要研究方向为抗干扰通信、编码理论、无线组网通信；

茹 乐(1975— )，硕士生导师，主要研究方向为抗干扰通信、专用集成电路；

孙康宁(1991— )，硕士生，主要研究方向为信道编码、专用集成电路。

2015-06-08

【本文献信息】丁永强，马林华，茹乐，等.基于序列自相关的信道估计与均衡算法FPGA实现[J].电视技术,2015，39(20).