室内VLC通信系统的定时同步技术研究

王勇杰 周文杰 魏涛

【关键词】Park算法;改进算法;可见光通信系统

【中图分类号】TN929.12;TN914.332【文献标识码】A【文章编号】1674-0688（2021）09-0034-03

0 引言

随着移动互联网行业的快速发展，高速的Wi-Fi在人们的生活和工作中已经不可或缺，但是Wi-Fi技术存在应用领域被限制、频谱范围窄及安全性较差等问题[1]，于是VLC技术应运而生。VLC技术很好地解决了这些问题，满足了人们对新型通信的需求，它不仅具有通信的功能，还能辅助照明。基于此，VLC技术高速发展，成为无线通信领域中炙手可热的研究内容[2]。

本文对可见光通信系统的同步技术加以研究，分Park算法、Minn算法和S&C算法，以及当下研究中存在的不足，提出了一种新的算法，并将上述算法应用于所建立的系统模型中测试相应的性能后发现，改进优化的算法具有极强的抗干扰能力、良好的实时性及均方差小等优点。

1 可见光通信系统的建模

1.1 LED的布局建模

设LED为朗伯（Lambertian）点光源s，用一个三元组表示，即s=（r，n，m），其中r为点光源的位置向量;n为发光面的法线方向，沿此方向光强最大;m为表示发光方向性的模式参数[3]。光源的光强分布：

上式中，Rs（θ，φ）代表光源方向的辐射强度[4]。

1.2 探测器和接收电路建模

在可见光通信中，因为LED的电光效应主要用作发送光信号的信号源，所以通信的接收端大多采用光电二极管（PD）或雪崩光电二極管（APD）。有一些研究人员注意到发光二极管可以被光子激发，这是发光二极管对光的反应能力，即光致发光（PL），发光二极管在吸收光子后发出光。所以，可利用光到光的转换测试LED的结构。

由于LED具有电光效应，所以它可以同时作为接收器和发射机，还可以形成半双工VLC通信系统。通常，接收探测器采用宽光谱吸收，峰值宽度相当长，而想要提高信噪比，就需要过滤干扰光，大幅度接收信号频段的光。为了解决这个问题，可以在接收端配合上一个波长范围大小固定的滤波片，形成一个符合要求的滤波器。LED具有的窄频接收特性，可以通过天然滤波器的特性弥补，节省了滤波器的采购成本，简化了接收机结构，降低了成本。近年来，一些团队已经开始研究如何利用路灯通过感知光线变化监控交通流量。这种路灯中只嵌入了一个很小的电路，不需要其他设备。与监控摄像头相比，每套系统设备可以节省数万元的成本。LED在人们的生活中无处不在，将LED作为探测器，可以利用冗余照明或显示屏开发传感和通信功能，从而减少空间资源占用，降低设备成本。因此，研究LED光通信系统具有非常重要的现实意义。

光电接收电路由电源电路、二阶RC高通滤波电路、前端光接收电路及二级放大电路4个部分组成。电源电路的作用是给光电接收电路的芯片提供合适的工作电压。前端光电接收电路的作用是接收调制后的光波信号，然后转换为电信号。高通滤波电路的作用是滤除环境光和电路中的直流分量。二级放大电路的作用是放大有用信号，达到FPGA处理单元解调的要求。

PIN光电探测器用于调制光强信号的接收端，通过PIN探测器转换放大信号和能级联的信号，相关的探测器峰值波长为800 nm，响应带宽为500 MHz。因为PIN型光电探测器转换电信号的能力较弱，所以系统分别把OPA847芯片和THS3091芯片当成一级放大电路芯片和二级放大电路芯片。OPA847芯片和THS3091芯片在正常工作情况下的电压分别为5 V和-5 V，它们的工作电压由电源电路提供。D1是PIN光电二极管，相应的型号为S597，由电源电路提供偏置电压为-5 V。PIN二极管生成微弱电流信号通过OPA847芯片放大后转换变成电压信号（可识别）。THS3091放大器放大收到的一级信号二级放大，可以满足后续电路电压的要求。电阻R2与R3的比值和OPA847和THS3091的信号放大倍数息息相关，相位补偿功能则由C3电容实现。

1.3 可见光通信系统的信道建模

可见，光通信系统有两种数据链路类型：视光（LOS）链路和散射（DIF）链路。在视线链接中，LED发射器发送的信号在接收器的视野范围内，必须与PD对应。视光链路通过点对点的方式进行直接通信，相应的功率效率非常高。在散射链路部分，通过墙壁等相应介质或其他介质反射发射器产生的相应信号，让对应的光信号在接收器的视野范围内。DIF链路比LOS链路接收到更多的信号，但时延引起的多径效应也会影响系统性能，这是因为传输信号到达每个散射点的时间不同。

在VLC系统中，传统的定时同步算法总是存在码间干扰，它是由正交频分复用符号的延迟扩展所引起的相邻信号干扰造成的。为了解决这个问题，可以在相邻符号之间插入保护间隔。通常，将帧的末尾复制到帧的头部，称为循环前缀（Cycle Prefix，CP），它是一个保护间隔，这个保护间隔的长度大于OFDM符号的延迟扩展。由于CP是重复的信息，所以在对数据执行Slide Auto-Correlation（SAC）时，头部和尾部信息是相同的，相关性值必须是峰值。受噪声和干扰的影响，相关峰不是峰值，导致时序模糊，特别是在信噪比低的情况下。为了改善这一现象，有4种传统的算法。

2 Park算法

2.1 Park算法的帧结构

传统的定时同步算法有S&C算法、S&C优化算法和Minn算法。前两种算法都有不足之处，Minn算法虽然可以让定时偏差的方差较低，也抹去了S&C的峰值平台，但是无法避免副峰的产生，而且相应的判决的度量太大。因此，对Park算法进行改进，提出了新的定时同步算法，此算法的帧结构如图1所示。

此算法和Park算法一样的判决度量一样，对于OFDM的第N/2个点对称的结构，它也有相似的判决方案。因为在信号N/4和3N/4点处这两个没有对称，所以在两点处没有小的相关峰，抹除了Park算法中干扰的两个副峰，比Park算法性能更佳。

2.2 Park改进算法定时测度

图2显示了在光信道中，当N数=256、Ng数=32和SNR数=20 dB时，改进Park算法的判决量一般情况下的位置为0。从图2可以看出，改进Park算法独到的判决量，直接抹除副峰，相比Park算法是很大的进步。循环前缀导致相应的峰值平台，偏差大的S&C算法定时模糊。Minn算法峰值较缓，有明显的副峰。Park算法的定时测量非常尖锐，但子峰仍然较大，对定时干扰严重。由此，本文所设计的Park改进算法适用于DCO-OFDM系统。

3 仿真结果

设置室内无线可见光信道，采用DCO-OFDM方案，循环前缀Ng=32，N数=256，得到了改进Park算法在不同判决端口下的帧误检率。由于检测率取决于判决容易产生很大的影响，别的算法在判决门限难以抉择，所以选择改进Park算法。此外，算法基本都有以下规律，判决门限越大，漏检率越高;判决门限越小，帧误检率越高。

图3比较了帧误检率在不同自相关的定时同步算法的情况。可以看出，所有算法随着X变大，相应减小的是帧误检率，而一直有较高的帧误检率的是S&C算法，当然它也在缓慢下降。如果在理想的无噪声信道情况下，将会有一个相似的平台，相比它峰值相同，判决度量减小。但是受外部因素影响，可能造成错误的判决，峰值可能不在相同位置;而Park算法帧误检率低，Park算法的性能相应在高信噪比情况下也是不错的，但是Park算法在低信噪比情况下容易发生误差，副峰过高。当然，Park改进算法相比之下略胜一筹，相同条件下，Park算法帧误检率最低。

Park改进算法相比基础的算法，不仅有一部分性能得到提升，而且没有副峰的干扰，检测率有所上升。在较低的信噪比下，符号量化单周期互相关算法比另外两种互相关算法的性能更好。但是，随着信噪比的增大，符号量化单周期互相关算法基本趋于平缓，而另外两种互相关算法还在持续下降，当信噪比达5 dB时，改进的多周期互相关算法性能超过符号量化单周期互相关算法，当信噪比达11 dB时，多周期互相关算法性能也超过符号量化单周期互相关算法，这是符号量化性能下降导致的，即使性能很高，也会有一定的差错概率。可以看出，改进后的多周期互相关算法的性能相比原多周期互相关算法提高了6 dB左右。与原多周期互相关算法相比，多周期互相关算法的性能有了明显的提高。改进的多周期互相关算法不仅性能比原多周期互相关算法高，而且信噪比的要求很低，资源利用率也很高。

对不同算法的定时均方误差进行比较，因为低通的室内VLC通信系统的多径效应不太明显，所以只要保持正确的帧同步，采样点就能达到最佳。基于互相关的算法和改进的Park算法只要不漏检，无虚检，定时均方误差都为0，但是其他基础算法在相应的低信噪比条件下定時均方误差就显得比较大了，尤其是S&C算法，即使在高信噪比下定时均方误差都特别大。

4 结论

本文提出的传统算法和改进Park算法采用峰值检测技术进行检测。在一般科学检测中，不能实现绝对峰检测，只能实现宽范围或局部峰检测。传统算法在同步前采用最小检测，同步后采用局部检测。在检测中不能只做阈值检测，因为只做阈值检测可能会把副峰误认为是正确的定时位置，导致错误。相比其他算法，改进的Park算法没有干扰项，可以采用局部峰值检测作为检测方法，大大提高了检测精度。

在VLC系统中，本文提出的改进Park算法有两个优点：一是对传输字符串具有较高的准确性，二是具有处理图片大量数据信息的可行性。通过改进后的算法，弥补了大部分传统算法的缺陷，它具有更好的实时性、更低的误码率及更强的抗干扰能力;但是它还有一些不足之处，例如在实际的通信环境里，外界干扰元素太多，各种情况难以预知。

参 考 文 献

[1]刘婷婷.基于OFDM的可见光通信系统最优谱效和能效研究[D].徐州：中国矿业大学，2020：21.

[2]梁爽.基于LED探测器的可见光通信系统性能研究[D].合肥：中国科学技术大学，2019：2-4.

[3]蒋明争.室内可见光通信系统的自动对准技术研究[D].西安：西安理工大学，2020：18.

[4]陈颖.OFDM系统时频同步算法的研究与实现[D].北京：北京化工大学，2020：22.

[5]万飞.可见光OFDM通信系统同步技术研究[D].南京：东南大学，2015：28-30.