一种基于MCCDMA的测距算法

李 瑶,汪 涛,刘珞琨,王道岷

摘 要:多载波CDMA技术在无线衰落信道中传输高速数据时具有突出的优势。同时伴随着无线电网络的发展,各种基于测距定位的业务也越来越多的涌现出来。给出一种快速测距方法,利用MC-CDMA信号扩频码的频域相关性,进行精确测距,具有一定的创新性。仿真表明,该算法的抗噪声性能好,在非常低的信噪比下,具有良好的测距精度,且能通过过采样进一步提高精度,具有很好的应用前景。

关键词:多载波码分多址;测距;扩频码;正交频分复用

中图分类号:TN92文献标识码:A

文章编号:1004-373X(2009)20-157-03

Ranging Scheme for MC-CDMA

LI Yao,WANG Tao,LIU Luokun,WANG Daomin

(Information Engineering College,PLA Information Engineering University,Zhengzhou,450002,China)

Abstract: Multi-carrier code division multiple access(MC-CDMA) technology has superior performance when transmitting high rate data in wireless fading channel.Meanwhile,with development of the wireless radio networks,there are more and more services based on ranging and positioning.A fast ranging method is presented.The precise range utilizes the pertinence of CDMA codes in the frequency domain.Computer simulation shows that this method is robust to the noise and has good precision for ranging at very low SNR′s.It can improve the precision with resampling,and has a good prospect of application.

Keywords:MC-CDMA;ranging;spread-spectrum code;OFDM

0 引 言

CDMA(MC-CDMA)[1,2]技术作为一种扩频技术,避免了在深度衰落时整个信号几乎完全损失的情况,但是高速数据传输时,由于多径信道的影响,系统性能受到限制。OFDM技术将高速数据流分成多路低速数据流并行传输,具有很强的抗多径能力;同时子载波间相互重叠正交,提高了频谱利用率。多载波CDMA技术充分利用了OFDM和CDMA两种技术的利弊,取长补短,以求获得高容量、高频谱利用率和高抗干扰的能力,该项技术引起了无线通信界的广泛兴趣。

同时伴随着无线电网络的不断发展,各种基于测距定位的业务越来越多。在基于MC-CDMA信号的考虑下,研究测距的关键问题,即精确确定信号的到达时间。

在介绍测距原理并分析现有算法的基础上,充分利用MC-CDMA信号中扩频码的特性,提出了一种在时域上能够快速捕获,精度高的测距算法。

1 测距原理

通过测量信号的传播时间,再将时间乘以光速,即可得到信号的传播距离,其基本原理如图1所示。由待测节点A向参考节点B发送测距信号,并同时记录下最初发送的时间t0。节点B接收到信号后,尽管节点A和节点B之间时间不同步,但节点B只需标记信号的到达时间,由于此时节点A和节点B之间存在传输时延τ,故节点B记录下的时间是t0+τ。然后节点B对收到的测距信号进行相关处理,处理时延不大于系统给定的默认时延Δ,然后将处理后的信号发回给节点A。节点A最终接收到的信号时间为t0+τ+τ+Δ,由节点A的最初发送时刻t0、最终接收时刻t1及固定时延Δ,可得出传输时延:

τ=(t1-t0-Δ)/2(1)

已知信号的传输速度为光速,只要将光速c乘以传输时延τ,就可得到A与B之间的距离,从而完成整个测距过程。

由测距原理可以得知,欲获得高精度的信号传输时间估计,就必须尽可能精确地检验到信号到的达时间,反映在无线电通信系统中即是定时同步算法。但是现有的算法并不完全满足实际需求,有必要研究新的测距算法,以提高定时估计精度。

图1 节点间传输时延的测量原理

2 新的测距算法

现有的定时同步算法主要是完全将MC-CDMA信号看作OFDM信号进行处理的方法,可以将其分为两类:基于导频的同步算法[3]和基于循环前缀的同步算法[4-6]。这两类算法都已经很成熟,两者各有优劣。基于导频的同步算法,经过长时间的研究,产生了多种构造方式,同步精度较高,尤其是在信道条件恶劣时保护间隔的数据损伤严重的条件下仍有较好的性能;但是相对于基于循环前缀的同步算法,会导致数据传输速率下降。

在这两类算法中基于导频的同步算法比较适合成为测距算法,文献[3]的算法中构造了一种特殊结构的导频,但算法判决变量数值会出现一段平台,不利于精确判决。文献[7,8]又对导频的构造进行了改进,使得判决变量的数值会出现明显的峰值,但效果仍然不理想,其需要工作在较高的信噪比之下,精度也不令人满意。这两类算法都是只考虑信号的OFDM特性,而忽略了MC-CDMA信号中的扩频码特性。基于以上研究,在文献[9,10]的启发下,提出一种利用IFFT之后的PN序列作为导频的测距算法。

以一段长度为Nμ的PN序列S(n)作为导频,用于测距实现;设接收信号序列为R(k),R(k)为S(n)的IFFT:

R(k)=1Nμ∑Nμ-1n=0S(n)ei2πknNμ(2)

c(n)为扩频序列,c(n)的Nμ点IFFT为:

C(k)=1Nμ∑Nμ-1n=0c(n)ei2πknNμ(3)

设x(n)=S(l+n)c(n),0≤n≤Nμ-1,l为接收信号相对于本地信号的时延,则相关值可以表示为:

P(l)=∑Nμ-1n=0x(n)=∑Nμ-1n=0S(l+n)c(n)(4)

对于一般的CDMA系统,在码捕获时利用扩频序列良好的自相关性和互相关性,将接收序列与本地序列做相关运算得到相关峰作为判决标准。在MC-CDMA系统中发射机直接采用扩频码序列的IFFT作为导频,由此联想到可利用扩频码的相关性进行帧捕获,以实现测距。设X(k)为接收序列R(k)与本地序列C(k)的循环卷积:

X(m)=R(k)狢(k)(5)

式中:表示循环卷积。由时域与频域的关系可知,X(m)蹻FTIFFTx(n),0≤m≤Nμ-1,0≤n≤Nμ-1,即:

X(m)=∑Nμ-1n=0c(n)S(n)ei2πmnNμ ,0≤m≤Nμ-1(6)

在式(6)中,令m=0,得到相关值X(0),见式(7)。

X(0)=∑Nμ-1n=0S(n)c(n)(7)

根据以上推导,帧定时捕获算法可以描述为:将接收序列R(k)与本地序列C(k)做长度为Nμ卷积运算,在这里只计算第一项X(0),X(0)即为发送扩频码与接收机本地扩频码的相关值x(n),将X(0)与门限比较,当接收序列和扩频序列的相位对齐,则得到相关峰。实现流程如图2所示。

图2 实现流程

利用此原理,可在对接收信号做FFT之前,最短的时间内实现捕获,获得信号传输时间,得到测距估计。考虑到扩频处理增益,该捕获算法可在低信噪比下,保持良好的捕获性能。但是即使精确地捕获测距信号,测距误差也只能控制在采样间隔以内。往往一个采样间隔以内的误差仍然是不能接受的,比如码片速率60 MHz,那么由这部分产生的测距偏差为3×1082×60×106=2.5 m。要进一步提高测距精度,还可以考虑增加对接收信号的采样率。相应地,如果增加了接收信号的采样率,那么必然会增加精确捕获所需要的信噪比,但在精确捕获测距信号之后就可以把误差控制在更窄的间隔之内。

3 仿真验证

通过仿真验证该算法的实用性。MC-CDMA信号是周期为1 024的伪随机码,循环前缀长度为256,信噪比为-15 dB。仿真结果如图3所示。可见,在-15 dB的信噪比下的算法相关值曲线在257位置有良好的峰值,可以进行精确的捕获。

仿真观察该算法在不同信噪比下的性能,以及采样率增加之后的精度变化。仿真采用周期为1 024的伪随机码,码片速率为60 MHz,接收端采样率为60 MHz,并分别进行2倍、3倍和4倍的过采样。首先考察算法的捕获性能。由图4可以看出,单倍采样时,信噪比在-15 dB左右,算法即可实现精确捕获。同时,从图4中可以看出,随着采样率的增加,信号的精确捕获概率确实有一定的下降。即使是4倍过采样,在信噪比为-11 dB左右仍然可以实现对测距信号的精确捕获。再考察采样率提高后测距精度的改善。

图3 -15 dB下的相关值输出

图4 考察捕获概率

由图5可以看出,在信噪比过低的情况下,不同的采样率对应的测距精度偏差并不是很大。但在可以精确捕获信号之后,高采样率可以明显地提高测距精度。

图5 考察测距误差

4 结 语

随着无线电网络的发展,各种无线电通信系统,都需要开发自身平台之上的测距定位功能。MC-CDMA系统因其优良的性能,广泛引起了业界的关注。研究基于MC-CDMA的测距算法有着很大的实际意义。这里提出的测距算法,充分利用了MC-CDMA信号的扩频码特性,实现了快速的帧定时捕获。算法可以工作在很低的信噪比之下,所获精度比较满意,且可以进一步提高。通过仿真,验证了该算法的实用性,以及进一步提高测距精度的可能性。

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