一种新的基于IEEE802.11n定时同步算法.docVIP

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一种新的基于IEEE802.11n定时同步算法.doc

  一种新的基于IEEE802.11n定时同步算法 李新明 (陕西天元通信规划设计咨询有限公司陕西西安710000) 【摘要】由于基于IEEE802.11n的MIMO-OFDM无线局域网系统中,引入循环移位避免不必要的波束形成,但同时给同步带来了困难,这会造成本地训练序列和接收信号之间的伪相关,影响接收性能。充分利用短训练序列的结构特点,本文提出一种新的定时同步算法,很好的抑制了短训练序列中伪相关峰的产生,提高了检测准确性。 .jyqkingsynchronizationalgorithmbasedonIEEE802.11n LiXin-ming (ShaanxiTianyuanmunicationPlanningandDesignConsultingCo.,LtdXiacute;anShaanxi710000) 【Abstract】SincetheMIMO-OFDM-based,inIEEE802.11n,thecyclicshiftisintroducedtoavoidunnecessarybeamforming,butmakesitdifficulttosynchronize,pactreceptionperformance.Fulluseoftheshorttrainingsequencestructure,thispaperproposesaneingsynchronizationalgorithm,averygoodsuppressionofshorttrainingsequencesspuriouscorrelationpeaks,andtoimprovethedetectionaccuracy. 【Keyingsynchronization 1.引言 正交频分复用(OFDM)是宽带无线通信中的一项重要调制技术,它和多输入多输出(MIMO)传输系统结合可以有效提高系统容量和传输速率[1],MIMO-OFDM技术已经在IEEE802.11n中得到应用。然而,OFDM系统对符号定时偏差很敏感,错误的符号定时会导致符号间干扰(ISI)和载波间干扰(ICI),从而导致系统性能下降[2]。 针对单输入单输出-正交频分复用(SISO-OFDM)系统的同步算法已有很多,文献[3]提出的是一种数据辅助的同步算法,修正后才能应用于MIMO-OFDM系统中。由于基于IEEE802.11n无线局域网中CSD的应用,使得接收信号和本地训练序列相关会产生伪相关峰,影响同步位置的判断,本文提出一种基于短训练序列的定时同步方法,抑制了伪相关峰的产生,能有效提高检测准确度。 2.MIMO-OFDM系统模型 2.1假设MIMO-OFDM系统中有根发射天线,根发射天线,图1是x的MIMO-OFDM系统示意图。 2.2每个OFDM符号包含个子载波。在发射端第i根发射天线上,设映射到第k个子载波上的数据为{S(k),k=0…N-1},经过N点IFFT(逆傅立叶变换)后得到的时域表达式为[4] si(n)=1N∑N-1k=0S(k).exp(j2πnk/N)(1) 2.3调制后的数据加上保护间隔(GIGuardinterval)及加窗后得到一个完整的OFDM符号,经过数模转换器变换为模拟信号,再经射频模块上变频后发射出去。 在接收端,接收的数据先经下变频,经过模数转换变为数字信号,第j根接收天线接收到的信号去除保护间隔后得到的采样序列为 ri(n)=∑Nii=1hi,j(n)?si(n)+at,HT-mixedFormat和HT-GreenfieldFormat,文中以20M带宽下的HT-mixedFormat为例进行说明,如图2所示,这种情况下兼容低速模式。 HT-mixedFormat的前导由短训练序列和长训练序列组成,短训练序列由10个重复的序列组成,每个序列包含16个采样点,长训练序列由保护间隔(GI)和2个重复的序列组成,每个序列包含64个采样点,短训练序列和长训练序列如图3所示。 当发射端使用多根天线时,若每根天线发射相同的信号,则会引起不必要的波束形成,为了避免这种情况,IEEE802.11n协议规定信号在进行IFFT之前进行不同长度的循环移位,前导也使用了该规定。 3.1延时相关算法。 利用IEEE802.11n短训练序列的周期性和相关性,将文献[3]中的应用于SISO-OFDM系统的SchCox的延时相关算法应用于802.11n多天线系统中,延时相关检测算法框图如图4所示。 图4延时相关算法框图 利用该方法,接收信号和相隔D个采样点的信号的共轭做相关,得到公式(4) Cj(n)=∑D-1m=0rj(n+m)·rj*(n+m+D)(4) 其中,j代表第j根接受天线,D为短训练序列的长度,在长度为D的时间内接收信号的功率为 Pj(n)=∑

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