算法芯片符号基于循环前缀ML估计的同步分析及FPGA实现

基于循环前缀ML估计的同步分析及FPGA实现

时间:2011年11月29日
如图1所示,假设观察接收信号r(n)的连续2N+NCP个样值。在这些样值中必然包含了一个长为N+NCP的OFDM符号。由于无法知道符号的开始位置,只能将其设为变量。定义两个索引集合(Indexsets): 网络业务结构北京邮电大学:解读NGMN白皮书物联网产业协会:无限潜力的二维码应用德国太阳能上议院德国议会就削减太阳能补贴投票电感器电流器件Vishay推出IHLP-6767GZ-01薄型大电流电感器三星代工成品率全球代工进入投资竞赛2011年半导体产业发展十大主题英特尔巴塞罗那芯片传AMD将外包部分芯片生产 价格战有望结束太阳能电池厂商日元2012年前全球太阳能电池市场将以每年27%的均速增长放大器基站噪声安华高科技完成新一代低噪声放大器系列产品开发

  如图1所示,假设观察接收信号r(n)的连续2N+NCP个样值。在这些样值中必然包含了一个长为N+NCP的OFDM符号。由于无法知道符号的开始位置,只能将其设为变量。定义两个索引集合(Indexsets):

  其中,I表示的是OFDM符号最后NCP个样值,I′表示的是循环前缀的样值。将观察区间内的2N+NCP个样值作为一个集合,可表示为:

  式(4)中同时使用了一维和二维概率密度函数。其中乘积项是对所有2N+NCP点求乘积,所以与符号起点εt兀关,如果假设信息是独立同分布的,即r(n)的实部和虚部是互相独立的,则也与εf无关,所以可以忽略。据此式(4)可以被化简为:


  根据集合I的范围,式(5)也可以写作:


  通过一系列代数运算之后,可被简化为:


  其中∠表示取复数的角度,且:


  r(n)和r(n+N)的相关系数的幅度用ρ表示。

  对于频偏εf而言,要使式(6)最大,即使余弦项达到最大值1,即:

  其中k为整数。由于余弦函数有周期性,所以根据k的不同会得到很多个最大值。如果考虑|εf|<0.5,则k=0。这样就得到εf的极大似然估计值:


  要估计出频偏就必须对符号精确定时。由此继续简化可得到:


  由于式(11)只与时偏有关,所以可以得到的极大似然估计值为:


  图2显示了极大似然估计算法的方框图。它增加了能量部分,能量部分是通过极大似然准则推导出来的,能量部分的引入弥补了单纯利用循环前缀相关性算法的缺点,使得定时更准确。

  算法的FPGA实现

  结语

  上述FPGA实现的是基于数据符号的OFDM系统同步算法,采用Altera公司的芯片EPlS25102015进行试验仿真,该芯片有25660个逻辑单元,1944576个存储模块单元,80个DSP模块单元,707个I/O输出引脚。

  基于循环前缀的同步算法占用芯片资源适中,但是占用了27%的芯片I/O引脚,另外,时钟频率也较低,设计电路较难,但是它达到更高的同步精度还要结合其他同步方式,它也可以应用于无线信道通信中。综合算法设计占用芯片资源以及相关情况的分析,算法在FPGA中的实现是可行且可靠的,充分发挥了FPGA芯片集成密度大、速度快、功耗低、通用性好、适应性强和重复编程的特点。通常,可编程逻辑芯片都能提供人容量的逻辑和存储单元,因此,芯片预留资源都是有富余的,信号处理的实时性和可靠性是关注的重点,当然成本也是考虑的一个因素,与此同时,也要考虑电路的设计复杂程度,因为它会影响数据处理的速度。

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