联合导频CP的大规模MIMO-OFDM同步方法

宋冬梅，颜 彪，张 锐

(扬州大学 信息工程学院，江苏 扬州225009)

0 引言

第五代移动通信系统的研发是继4G移动通信技术的又一次技术革新，其关键技术包括小蜂窝技术、高频段通信、大规模MIMO技术、光载OFDM技术和软件定义网络技术等[1]。随着5G技术的不断研究发展，大规模MIMO技术已成为新的研究热点之一。大规模MIMO技术，是指在基站配置大量天线，通常有几十甚至上百根天线，可以充分发掘系统的空间自由度，同时可以在提高系统的频谱利用率和功率效率时予以系统较低的信号处理复杂度[2-5]。OFDM技术是高速无线局域网的核心技术，它通过将频率选择性多径衰落信道在频域内转换为平坦信道，减小多径衰落对系统的影响[6-9]。因此，将大规模MIMO技术与OFDM技术结合将会是未来5G的核心技术之一[10-11]。

载波的频率偏移在多载波系统当中会导致子信道之间产生干扰，而对于要求子载波保持严格同步的大规模MIMO-OFDM系统来说，载波的频率偏移所带来的影响则会相对更加严重，因此对频率偏移的敏感性是大规模MIMO-OFDM系统要面临解决的同步问题之一[12-13]。本文结合导频与CP结构，先通过导频结构的时域相关性求得频率偏移值，然后利用该值对数据进行频率补偿，再利用CP 相关性求得二次频率偏移值，最后通过取两次频率偏移的平均值来获得最终的频偏值。该方法相对于传统的多天线MIMO-OFDM系统的同步方法[14-19]，加入了大规模MIMO思想，同时改进了同步结构设计和算法，使系统的同步性能得到相对提高。

1 大规模MIMO-OFDM系统模型

大规模MIMO系统需要在基站配置大量天线，天线数可达几十甚至上百根，利用该方式可提高统的频谱利用率和功率效率,其系统模型如图1所示。

图1大规模MIMO系统模型

现假定基站发射端的天线根数为Nt，子载波数为N,通过子载波向多个用户同时发送数据，每个用户接收端的天线根数为Nr。发送的数据经过OFDM调制之后被映射到不同的子载波上，则第p根发射天线的发射信号为[20]：

(1)

信号经信道传输过后，第q根接收天线在第k个子载波上所接收到的信号为：

(2)

其中：

(3)

(4)

2 联合导频与CP同步分析

2.1 符号设计

时域导频符号采用在恒包络零自相关序列基础之上提出的Zadoff-Chu序列[21]：

(5)

(6)

式中，M与N1是互为质数的整数，q可取值任意整数，本文取其值为0。

2.2 结构设计

在MIMO-OFDM系统面对同步问题的时候，系统往往选择运用导频结构、训练符号和插入CP等方法来解决。本文为了进一步减小同步误差、提高系统的同步性能，选择联合导频结构与CP结构的方法。

联合导频与CP的结构设计如图2所示，导频结构分为A1和A2两部分，A2完全复制A1，再结合CP思想，将A2部分的尾部B1部分复制到A1的前面使其变成整体结构的头部。其中，A1与A2的长度L取N的1/2，B1与B2的长度G则取A1与A2长度的1/4，即L=N/2，G=L/4，加入CP后的OFDM的符号长度为N+G。

图2 联合导频与CP结构

这样，代表CP部分的B2与导频结构尾部的B1将携带完全相同的信息，实现了CP部分对整个OFDM符号的循环扩展，最后通过B1、B2、A1、A2所携带的符号信息的相关性来实现载波频率的同步和符号定时同步。通过对Zadoff-Chu序列进行循环移位得到不同天线上的序列符号：xi(n)=smod(n+Di)N，n=0,1,2...,N-1,式中smod(n+Di)N表示为序列循环移位Di个位置。

2.3 同步算法改进

结合符号结构设计图和判决函数公式，再根据A1和A2的相关性，对A1和A2进行相关计算求得初步频率偏移ε1[21-22]：

rq(d+m+G+L) ，

(7)

(8)

(9)

(10)

根据ε1对接收数进行频率补偿：

(11)

(12)

(13)

(14)

(15)

最后取2次频率偏移的均值，得到相对精确的频率偏移ε:

(16)

通过对算法的改进，可以提高系统对频率偏移量估计的准确性，从而提高系统的同步性能。

3 仿真分析

本文通过软件MATLAB对提出的联合导频与CP的大规模MIMO-OFDM同步方法进行了仿真，其仿真参数设置值如表1所示。

表1 仿真参数设置

系统参数数值子载波数目信噪比范围/dB归一化频偏ε信道模型调制方式带宽/MHz采样速率/GHz信道抽头数信道抽头功率/dB信道时延256-15～200.45多径瑞利衰落信道BPSK2055[0 -0.9 -4.9 -8.0 -7.8][0.01 4 16 24 64 ]

图3表示了收发天线数目分别在1*1、2*2和32*32的情况下传统方法与本文算法在信噪比(Signal Noise Ratio,SNR)与误码率(Bit Error Rate,BER)方面的曲线图，从图中可以看出，在SNR一定时，不论是单天线数还是多天线数，本文改进算法的BER均比传统算法的BER要低，系统同步性能相对提高。

图3 SNR与BER曲线

图4则显示了收发天线数目分别在2*2、16*16、32*32、64*64、65*65和100*100的情况下随着天线数目的增加，本文改进算法的SNR与BER曲线图。从图中可以看出，当天线数高于64根之后，BER随着天线数目的增加而增加，尤其当天线数为100时，其BER只低于在SNR>10 dB的情况下的2*2天线，同步性能优越性降低，但是在天线数低于64根之前，系统的BER随着天线数目的增加而减小，同步性能优越性随之增加，由此可以看出本文改进算法在大规模MIMO-OFDM 系统中，在天线数低于64根的情况下同步性能最佳。

图4 天线数递增SNR与BER曲线

4 结束语

本文针对大规模MIMO-OFDM系统有关频率偏移方面的同步问题，将导频与CP结构联合的同时，对同步算法也进行了改进。虽然在结构复杂度上稍有增加，但是通过仿真验证分析，其最佳天线数为64根，同时在SNR一定时，本文改进算法在BER方面相对传统算法要低，提高了频率偏移的估计性能，也就提高了系统的同步性能。

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