OFDM系统中ICI自消除算法研究

郑刘娟，朱正平，陈 锟

（中南民族大学 电子信息工程学院，湖北 武汉 430074）

正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）技术被认为是3G，4G及未来高速无线多媒体通信系统一种行之有效的方法[1]。正交频分复用（OFDM）通信系统是将所传输的数据符号并行调制在若干个子载波上，而所有子载波间具有正交性，使之较传统的串行调制通信系统具有结构简单，频带利用率较高，抗多径衰落等很多优点[2]。然而，OFDM系统对频率同步有很高的要求，在实际应用过程中，易发生频率偏移，从而导致各子载波之间失去正交性，产生干扰，降低系统性能[3]。主要由发送端与接收端振荡频率不同及多普勒频移导致。因此，对频率偏差敏感是OFDM系统的主要缺点之一。

在2001年由Zhao和Haggman共同提出的ICI自消除算法[4]（ICI self-Cancellation）是一种非常有效地ICI消除算法。主要思想是通过在相邻子载波上发送相同但互为相反数的符号，以消除该相邻子载波上的信号因载波频率偏移而产生的干扰。目前为之，对ICI自消除算法的研究只是停留在Maltab仿真的层面上。

本文通过GNU Radio和通用软件无线电外设（Universal Software Radio Peripheral,USRP）平台，在实际环境中验证该算法。

1 OFDM技术基本原理

在OFDM系统的发送端，原始数据经过基带调制变成串行的高速数据流，然后经串并变换后成为并行的N路低速数据流，采用IFFT变换得到N个样点的离散时域信号为

其中：N为子载波个数；X(k)表示第k个子载波上传送的数据，发送之前，x(n)的最后L个样点作为循环前缀（CP）复制到其前端，与x(n)构成OFDM码元。

在接收端，信号经过串并变换为N个离散的信号y(n)，经过FFT调制。调制后的符号如下：

其中：W(m)为w(n)经过FFT的采样信号，w(n)表示为信道引入的高斯白噪声。

移动端由于受到多径信道的影响能收到不同时间，由于不同路径达到的若干个信号的叠加信号。并且接收信号相对于原信号还会在时域上出现时延扩展。为了更好的抑制多径导致的ISI的影响，一般在OFDM符号之间插入保护间隔，保护间隔应大于多径信道的最大时延扩展。

2 ICI自消除算法

2.1 ICI自消除调制

OFDM系统采用N个子载波，为了消除相邻子载波上的信号干扰，把数据符号映射到相邻的两个子载波上，使数据符号满足：X(1)=-X(0),X(3)=-X(2),…..,X(N-1)=-X(N-2)。

根据式（4），第k个和第k+1个子载波的接收信号为：

ICI系数变为

在式（5）中，ICI分量的总和被分成两半，只有偶数的子载波加进来。

2.2 ICI自消除解调

ICI在接收端调制引进冗余，因为每两个子载波只传输了一个数据符号。这些冗余可以用来提高系统的功率效率，但是这样也降低了带宽效率。为了利用这些冗余，在接收端将第k+1（k为偶数）个子载波上的信号减去第k个子载波上的信号，表达式如下

相应的系数变为：

ICI自消除算法中,信号电平的降低导致了更高的载波干扰比(CIR)[5]。 从式（6）中可以推导出CIR的理论值，如式（8）所示：

图1 ICI自消除算法与OFDM的CIR比较Fig.1 CIR versus ε for a standard OFDM system and ICI theory

图1 比较了OFDM系统理论上的CIR曲线和ICI自消除算法理论上的CIR曲线。从图中可以看出，使用ICI自消除算法之后，CIR增加了许多。在0＜ε＜0.5时，CIR增加了15 dB。ICI自消除算法的CIR性能优良明显提高，极大改善了OFDM系统对抗频率偏移能力。

3 软件无线电

软件无线电[6]是指以计算机技术为基础的无线通信系统硬件平台，采用软件编程的方式来实现多种通信功能的一种新型的无线电技术。经过多年的发展，GNU Radio[7]与软件无线电外围设备(USRP)的组成的软件无线电平台由于其软件是完全开源的，具有系统灵活性强，硬件成本较低等优势。开源软件无线电GNU Radio主要基于Linux操作系统，它的编程语言为C++和Python。GNU Radio使用流图机制，即由Python语言创建流图，顶层的模块调用底层的C++信号处理模块，通过SWIG的方法粘合实现通信系统的各种功能。通用软件无线电外设USRP是由Matt Ettus开发的，为GNU Radio打造的硬件平台。从结构上而言，USRP由一个母版和不超过4个子板组成。其中母版包含高速信号处理的硬件FPGA，子板涵盖了不同频率范围，并且通过插槽与母板进行组装[8]。从功能上来看，USRP包括射频处理，模数转换，数模转换，中频采样，数字上变频，数字下变频，主机接口，时钟管理，电源等部分。图2和图3是在GNU Radio平台上数据处理流程。

图2 发送端数据处理Fig.2 Steps of preparing binary

图3 接收端数据处理Fig.3 Data retrieval

4 结果分析

发送端得到的频谱图如图4所示，图5为发送信号的时域图。图6为OFDM接收端收到信号的频谱图，与图4相比信号在传播中受到衰减和载波间干扰，信号的总功率明显的降低。频谱中有很多低谷。OFDM系统接收端接收的数据进行处理，恢复得到的时域信号如图7所示。与图5比较，信号受到噪声和载波间干扰的影响。

然而载波间干扰问题可以通过ICI自消除算法得到解决。如图8所示是使用ICI自消除算法得到的频谱图。与图6比较明显得到改善，恢复的时域图如图9所示，与图7比较失真率更小。

图4 发送端频谱图Fig.4 Transmit spectrum

图5 信号时域图Fig.5 Message signal

图7 OFDM系统恢复信号时域图Fig.7 Received signal of OFDM

图8 ICI自消除算法接收端信号频谱图Fig.8 Received spectrum of ICI self-Cancellation

图9 ICI自消除算法恢复信号时域图Fig.9 Received signal of ICI self-Cancellation

通过以上实验结果充分说明ICI自消除算法对消除OFDM系统中由于频偏导致的载波间干扰是可行的，并且改善了OFDM系统对抗频率偏移能力。

5 结束语

OFDM系统主要缺点是对载波频偏的敏感。载波频偏导致载波间干扰(ICI)，从而降低系统性能。本文主要研究分析ICI自消除算法对OFDM系统抑制ICI的影响。并在软件无线电（SDR）平台上编写程序，在发送接收端采用该算法改善OFDM系统性能，并在实际环境中运行。研究表明ICI自消除算法对系统的性能有很大提升，同时对载波干扰比（CIR）也有提升。

[1]Nee R,Prased R.OFDM for wireless multimedia communication[M].Artech House,INc.,2000.

[2]尹长川,罗涛,乐光新.多载波宽带无线通信技术[M].北京：北京邮电大学出版社，2004

[3]NEE R V,PRASAD R.OFDM for Wireless Multimedia Communications[M].London:Artech House,2000.

[4]Zhao Y,Haggman S G.Intercarrier interference self-cancellation scheme for OFDM mobile communication systems[J].IEEE Transactions on Communication,2001,49(7):1185-1191.

[5]Moose P H.A technique for orthogonal frequency division multiplexing frequency offset correction[J].IEEE Transactions on Communication,1994,42(10):2908-2914.

[6]肖维民.软件无线电综述[J].电子学报,1998,26(2):65-70.XIAO Wei-ming.Software Radio Review [J].Journal of Electronic,1998,26(2):65-70.

[7]Blossom E.GNU Radio:tools for exploring the radio frequency spectrum[J].Linux Journal,2004(122):4.

[8]赵志伟,陈学有,潘琼.采用特征值法和Prony法相结合的PSS自适应控制[J].陕西电力，2012（6）：49-52，62.ZHAO Zhi-wei,CHEN Xue-you,PAN Qiong.Adaptive control of pss based on eigen value analysis and Prony analysis[J].Shaanxi Electric Power,2012（6）：49-52，62.