《電子技術(shù)應(yīng)用》
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基于IEEE 802.11a的OFDM幀檢測算法研究與FPGA實現(xiàn)
來源:電子技術(shù)應(yīng)用2012年第8期
崔麗珍, 曹 成, 趙曉燕
內(nèi)蒙古科技大學(xué) 信息工程學(xué)院,內(nèi)蒙古 包頭014010
摘要: 通過對傳統(tǒng)基于能量值的幀檢測算法的研究,采用了一種延時相關(guān)算法,克服了傳統(tǒng)算法中能量值變化大的缺點,使閾值的選取較為簡便,并基于FPGA硬件平臺實現(xiàn)了該算法。硬件仿真結(jié)果表明,該算法達到了低運算量,具有可實現(xiàn)性的要求,是一種比較理想的幀檢測算法。
關(guān)鍵詞: OFDM 幀檢測 FPGA
中圖分類號: TN911.5
文獻標識碼: A
文章編號: 0258-7998(2012)08-0096-03
The frame detection algorithm of OFDM and FPGA implementation based on IEEE 802.11a
Cui Lizhen, Cao Cheng, Zhao Xiaoyan
School of Information Engineering,Inner Mongolia University of Science and Technology, Baotou 014010, China
Abstract: This paper analyses the traditonal frame detection algorithm based on the energy value,and uses a algorithm of delay correlation.It overcomes the shortcoming of variable energy value in the traditonal algorithm,making the selection of the threshold more convenient,and accomplishes the algorithm in the FPGA-based hardware platform.The hardware simulation results show that,the algorithm achieves a low complexity and it can be accomplished. So the delay correlation is an ideal frame detection algorithm.
Key words : OFDM; frame detection; FPGA

     正交頻分復(fù)用[1]OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)技術(shù)作為4G通信系統(tǒng)的物理層調(diào)制方式,具有抗頻率選擇性衰落、抗載波間干擾(ICI)、頻譜利用率高以及克服符號間干擾(ISI)等優(yōu)點。到目前為止,OFDM 已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于歐洲的廣播電視系統(tǒng)、ADSL、數(shù)字音頻廣播(DAB)、數(shù)字視頻廣播(DVB)、高清晰度電視(HDTV) 等領(lǐng)域,其在無線局域網(wǎng)(WLAN)的應(yīng)用也是研究的熱點問題之一。

     根據(jù)IEEE 802.11a標準規(guī)定,在52個子載波中插入了4個導(dǎo)頻符號。因其信息量較小,而且提取過程繁瑣,所以在同步過程中,較少采用導(dǎo)頻信息,而是利用數(shù)量較多信息量較大的訓(xùn)練符號[2]。
    合理的幀檢測過程最大程度地濾除了前導(dǎo)訓(xùn)練符號前的噪聲信息,可以較為準確地找到每個OFDM幀的起始和結(jié)束位置,精確地提取出訓(xùn)練符號的信息,實現(xiàn)準確的定時和頻率偏差估計。本文采用一種改進的延時相關(guān)幀檢測算法,它利用短訓(xùn)練序列的長度信息和相關(guān)特性,與常用算法對比,此算法能夠較準確地找到幀的起始位置,并具備FPGA硬件實現(xiàn)的合理性。
1 IEEE 802.11a物理層數(shù)據(jù)單幀結(jié)構(gòu)
    IEEE 802.11a的幀結(jié)構(gòu)包括10個周期重復(fù)的短訓(xùn)練符號、2個周期重復(fù)的長訓(xùn)練符號、SIGNAL域以及數(shù)據(jù)域。詳細幀結(jié)構(gòu)如圖1所示,其中G1、G2、G3為循環(huán)前綴。
    幀檢測利用了幀結(jié)構(gòu)中經(jīng)過精心設(shè)計的短訓(xùn)練符號。根據(jù)協(xié)議規(guī)定[3],每個短訓(xùn)練符號包含16個時域樣值,實際中一般都是將它們的時域樣值存儲在片內(nèi)存儲器中,發(fā)送時只需按規(guī)定時序重復(fù)讀出,加在長訓(xùn)練序列前。短訓(xùn)練符號的周期性使其具有理想的相關(guān)特性,本文采用的延時相關(guān)幀檢測算法就是利用前導(dǎo)結(jié)構(gòu)中10個短訓(xùn)練序列的相關(guān)性對接收數(shù)據(jù)的訓(xùn)練符號位置信息進行提取的過程。
2 OFDM幀檢測算法
  常用的幀檢測算法是利用短訓(xùn)練符號的長度及其相關(guān)特性,將通過算法后的判決值與規(guī)定閾值進行比較判斷幀檢測的情況。若判決值大于或等于規(guī)定閾值,則判定檢測到幀頭;若判決值小于規(guī)定閾值,則判定為噪聲或無信號,未檢測到幀頭,即:
   
時,窗口A的能量最大。當(dāng)數(shù)據(jù)經(jīng)過窗口A到達窗口B時,窗口B的能量開始增加,而窗口A的能量不變。數(shù)據(jù)分組從窗口A到窗口B有一個從小到大再到小的變化過程,故取判決值:
    

    圖4中,橫坐標為接收信號采樣點數(shù),縱坐標為算法判決值的大小。當(dāng)采樣點在0~800時,接收數(shù)據(jù)為噪聲信息。由于噪聲的相似度很低,其相關(guān)性很差,相關(guān)運算得到的結(jié)果較小,故判決值較小,基本都在0.5以下。當(dāng)采樣點在800~1 600時,分組數(shù)據(jù)到來,由于分組數(shù)據(jù)的短訓(xùn)練序列具有周期性,故其具有理想的相關(guān)性,若沒有噪聲干擾,判決值應(yīng)保持為1。在加入噪聲干擾的情況下,判決值在很短的時間內(nèi)增加到較大的數(shù)值,并在判決值1上下小范圍浮動。
    從仿真結(jié)果可以看出,噪聲的判決值和分組數(shù)據(jù)的判決值相差明顯,所以閾值可以選在0.5~0.8之間。相比以上兩種算法,延時相關(guān)算法精度較高,且閾值選取容易了很多。
3.3 硬件實現(xiàn)和結(jié)果分析
    本設(shè)計使用了XILINX公司的Spartan-3E開發(fā)板,接收數(shù)據(jù)由MATLAB仿真的IEEE 802.11a OFDM發(fā)送系統(tǒng)產(chǎn)生,將其轉(zhuǎn)換為二進制數(shù)據(jù)并存儲于IP核存儲器中,進行算法硬件下載實現(xiàn)時,可以通過代碼直接調(diào)用IP核中的數(shù)據(jù)作為接收數(shù)據(jù)?;贔PGA的算法設(shè)計中采用了模塊化的編程思想,根據(jù)延時相關(guān)算法的流程圖,將算法一一模塊化。接收數(shù)據(jù)首先進入數(shù)據(jù)控制模塊,控制模塊將數(shù)據(jù)分流為兩路相差32個時間長度的數(shù)據(jù),分別送入運算模塊。經(jīng)過延時相關(guān)運算和能量計算,運算模塊將相關(guān)運算與能量計算的比值送入判決模塊,最終判決模塊根據(jù)判決值與閾值的比較結(jié)果,向數(shù)據(jù)控制模塊反饋使能信號,控制數(shù)據(jù)的輸出與否。這種模塊分工的思想便于程序的修改,尤其便于閾值的選取。通過ISE軟件中的功能仿真結(jié)果對比,最終將閾值選擇為0.6,并要求判決值保持48個長度,這是為了避免實際中的突發(fā)較大功率噪聲對結(jié)果的干擾。功能仿真的結(jié)果如圖5所示。輸入數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)如圖5所示,分為實部(datainRe)和虛部(datainIm)兩部分。410 ns前為加入的噪聲序列,410 ns后為數(shù)據(jù)幀序列。

 

 


    通過定義管腳,生成比特流,將其下載到Spartan-3E開發(fā)板中,使用在線邏輯分析儀(chipscope)觀察管腳輸出,如圖7所示。在實際硬件中,幀檢測模塊能夠完成幀檢測過程,并保持一定精度,其波形與功能仿真一致。

    從功能仿真和硬件輸出來看,延時相關(guān)算法幀檢測誤差較小,雖然由于模塊設(shè)計產(chǎn)生了一定的延時,但檢測精度得到了改進,閾值波動范圍小,容易選擇,且能夠在硬件上實現(xiàn)??傮w來講,延時相關(guān)算法是一種可行的幀檢測算法。
    幀檢測作為接收機同步的第一步,有著舉足輕重的意義,其準確性直接影響接收機以及整個OFDM系統(tǒng)的性能。根據(jù)IEEE 802.11a標準規(guī)定,幀檢測算法一般不利用導(dǎo)頻,多數(shù)情況下是利用前導(dǎo)結(jié)構(gòu)中的短訓(xùn)練符號進行。延時相關(guān)算法合理利用了幀結(jié)構(gòu)中的短訓(xùn)練符號,通過與兩種常用幀檢測算法的對比,這種算法閾值選取范圍小,易于硬件實現(xiàn);提取精度高,沒有增加過多的運算量,有助于節(jié)省硬件資源。FPGA硬件平臺的功能仿真充分驗證了延時相關(guān)算法的優(yōu)越性,它可以較為精確地找到接收信號數(shù)據(jù)分組的開頭部分,是一種較為理想的幀檢測算法。
參考文獻
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