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。
關鍵詞： OFDM； 幀檢測； FPGA

正交頻分復用[1]OFDM（Orthogonal Frequency Division Multiplexing）技術作為4G通信系統(tǒng)的物理層調制方式，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） 等領域，其在無線局域網(wǎng)（WLAN）的應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，較少采用導頻信息，而是利用數(shù)量較多信息量較大的訓練符號[2]。
合理的幀檢測過程最大程度地濾除了前導訓練符號前的噪聲信息，可以較為準確地找到每個OFDM幀的起始和結束位置，精確地提取出訓練符號的信息，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幀檢測算法，它利用短訓練序列的長度信息和相關特性，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)單幀結構
IEEE 802.11a的幀結構包括10個周期重復的短訓練符號、2個周期重復的長訓練符號、SIGNAL域以及數(shù)據(jù)域。詳細幀結構如圖1所示，其中G1、G2、G3為循環(huán)前綴。
幀檢測利用了幀結構中經(jīng)過精心設計的短訓練符號。根據(jù)協(xié)議規(guī)定[3]，每個短訓練符號包含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存儲器中，發(fā)送時只需按規(guī)定時序重復讀出，加在長訓練序列前。短訓練符號的周期性使其具有理想的相關特性，本文采用的延時相關幀檢測算法就是利用前導結構中10個短訓練序列的相關性對接收數(shù)據(jù)的訓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練符號的長度及其相關特性，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，其相關性很差，相關運算得到的結果較小，故判決值較小，基本都在0.5以下。當采樣點在800~1 600時，分組數(shù)據(jù)到來，由于分組數(shù)據(jù)的短訓練序列具有周期性，故其具有理想的相關性，若沒有噪聲干擾，判決值應保持為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)和結果分析
本設計使用了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用IP核中的數(shù)據(jù)作為接收數(shù)據(jù)?；贔PGA的算法設計中采用了模塊化的編程思想，根據(jù)延時相關算法的流程圖，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)過延時相關運算和能量計算，運算模塊將相關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)較大功率噪聲對結果的干擾。功能仿真的結果如圖5所示。輸入數(shù)據(jù)結構如圖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，延時相關算法幀檢測誤差較小，雖然由于模塊設計產(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頻，多數(shù)情況下是利用前導結構中的短訓練符號進行。延時相關算法合理利用了幀結構中的短訓練符號，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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