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      優(yōu)化的用于符號偏移和頻率偏移聯(lián)合粗估計的硬件結(jié)構(gòu)的制作方法

      文檔序號:7954086閱讀:232來源:國知局
      專利名稱:優(yōu)化的用于符號偏移和頻率偏移聯(lián)合粗估計的硬件結(jié)構(gòu)的制作方法
      技術(shù)領(lǐng)域
      本發(fā)明涉及一種優(yōu)化的用于符號偏移和頻率偏移聯(lián)合粗估計的硬件結(jié)構(gòu),屬于OFDM通信接收系統(tǒng)的技術(shù)領(lǐng)域。
      背景技術(shù)
      OFDM是一種多載波調(diào)制技術(shù),發(fā)送端將數(shù)據(jù)調(diào)制到多個相互正交的子載波上同時發(fā)送,頻譜利用率高,支持傳輸數(shù)據(jù)速率大,抗多徑衰落能力強(qiáng),是新一代移動通信系統(tǒng)的核心技術(shù),已經(jīng)被應(yīng)用于DVB-T/H、HyperLanII、WLAN IEEE 802.11a/b等系統(tǒng)。由于發(fā)送端和接收端系統(tǒng)時鐘之間存在偏移,此載波偏移會破壞子載波之間的正交性,會引入子載波之間的干擾(ICI),子載波之間的干擾會引起較大的誤碼率。另外由于接收端對數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣的起始時刻存在隨機(jī)性,當(dāng)采樣起始時刻沒有落在時域保護(hù)間隔內(nèi),則會引入符號間干擾(ISI),此符號間干擾同樣會引起較大的誤碼率。因此必須對符號偏移和頻域偏移進(jìn)行正確估計,并對符號偏移和頻域偏移進(jìn)行恢復(fù)。進(jìn)行粗符號和頻率偏移估計最有效的方法是最大似然(Maximum-Likelihood,ML)估計方法。通常的ML都比較復(fù)雜,需要大量的硬件資源。因此研究能保證ML性能的前提下簡化硬件結(jié)構(gòu)很有必要。

      發(fā)明內(nèi)容
      本發(fā)明的目的是推出一種優(yōu)化的用于符號偏移和頻率偏移聯(lián)合粗估計的硬件結(jié)構(gòu),該硬件結(jié)構(gòu)可以使ML的復(fù)雜度大大簡化和降低實現(xiàn)ML時對硬件資源的消耗,此外,該硬件結(jié)構(gòu)還有結(jié)構(gòu)簡單、易于實現(xiàn)的優(yōu)點。
      下面結(jié)合附圖,對所述的硬件結(jié)構(gòu)進(jìn)行描述。
      一種優(yōu)化的用于符號偏移和頻率偏移聯(lián)合粗估計的硬件結(jié)構(gòu),其特征在于,由時鐘分頻器單元1,保護(hù)間隔采樣點長度分頻器單元2,取符號模塊3,保護(hù)間隔長度延遲單元4,相關(guān)計算單元5,實部移動求和器模塊6,虛部移動求和器模塊7,取絕對值單元8,求和單元9,取最大值位置單元10和CORDIC模塊11組成,時鐘分頻器單元1含一個輸入端In1_1,兩個輸出端Out1_1和Out1_2,保護(hù)間隔長度分頻器單元2含兩個輸入端In2_1和In2_2,一個輸出端Out2_1,取符號單元3含五個輸入端In3_1,In3_2,In3_3,In3_4和In3_5,兩個輸出端Out3_1和Out3_2,保護(hù)間隔長度延遲單元4含四個輸入端In4_1,In4_2,In4_3和In4_4,三個輸出端Out4_1,Out4_2和Out4_3,相關(guān)計算單元5含七個輸入端In5_1,In5_2,In5_3,In5_4,In5_5,In5_6和In5_7,兩個輸出端Out5_1和Out5_2,實部移動求和單元6含四個輸入端In6_1,In6_2,In6_3和In6_4,一個輸出端Out6_1,虛部移動求和單元7含四個輸入端In7_1,In7_2,In7_3和In7_4,一個輸出端Out7_1,取絕對值單元8含兩個輸入端In8_1和In8_2,兩個輸出端Out7_1和Out7_2,求和單元9含兩個輸入端In9_1和In9_2,一個輸出端Out9_1,取最大值位置單元10含兩個輸入端In10_1和In10_2,一個輸出端Out10_1,CORDIC旋轉(zhuǎn)單元11含三個輸入端In11_1,In11_2和In11_3,一個輸出端Out11_1,電路連接,輸入端In1_1、輸入端In2_1、輸入端In3_3、輸入端In4_3、輸入端In5_6、輸入端In6_3和輸入端In7_3連接在一起作為全局時鐘信號c1k的輸入端,輸入端In3_4、輸入端In4_4和輸入端In5_7連接在一起作為全局復(fù)位信號rst的輸入端,輸入端In2_2和輸入端In3_5連接在一起作為開始信號的輸入端,輸出端Out1_1連接到輸入端In10_2,輸出端Out1_2連接到輸入端In6_2和輸入端In7_2,輸入端Out2_1與輸入端In6_4和輸入端In7_4相連,輸入端In3_1和輸入端In3_2連接在一起作為外部數(shù)據(jù)的輸入端,輸出端Out3_1與輸入端In4_1和輸入端In5_1相連,輸出端Out3_2與輸入端In4_2和輸入端In5_2相連,輸入端In4_1和輸入端In4_2分別與輸出端Out3_1和輸出端Out3_2相連輸出端Out4_1與輸入端In5_3相連,輸出端Out4_2與輸入端In5_4相連,輸出端Out4_3與輸入端In5_5相連,輸出端Out5_1與輸入端In6_1相連,輸出端Out5_2與輸入端In7_1相連,輸出端Out6_1與輸入端In8_1相連,輸出端Out7_1與輸入端In8_2相連,輸出端Out8_1與輸入端In9_1和輸入端In11_1相連,輸出端Out8_2與輸入端In9_2和輸入端In11_2相連,輸出端Out9_1與輸入端In10_1相連,輸入端In10_2與輸出端Out1_1相連,輸出端Out10_1與輸入端In11_3相連作為最大值位置的輸出端,輸入端In11_1與輸出端Out8_1相連,輸入端In11_2與輸出端Out8_2相連,輸出端Out11_1為估計的角度的輸出端。
      本發(fā)明的有益效果是能夠大量的節(jié)約最大似然估計(ML估計)所耗費的硬件資源,已有的技術(shù)需要采用數(shù)據(jù)的所有位數(shù)進(jìn)行相關(guān)和累積等計算,而本發(fā)明僅取輸入數(shù)據(jù)的符號部分進(jìn)行處理,大大縮小了數(shù)據(jù)處理量。同時采用了改進(jìn)的移動求和模塊,優(yōu)化了累加器結(jié)構(gòu),這也減小了硬件資源的開銷。與采用普通方法,即不取符號位直接計算以及使用加法樹進(jìn)行累加求和所耗費的資源相比本發(fā)明可以節(jié)約至少30%的硬件資源。


      圖1優(yōu)化的最大似然估計結(jié)構(gòu)框2為使用華萊士樹結(jié)構(gòu)的累加器。
      圖3為使用改進(jìn)結(jié)構(gòu)的累加器。
      具體實施例方式
      實施例本實施例采用圖1中的結(jié)構(gòu)完成一次最大似然估計的過程,現(xiàn)結(jié)合圖1說明本發(fā)明的技術(shù)方案和工作原理。
      取符號單元3用于處理ADC采樣之后的數(shù)字信號,取出其符號位,取符號單元3的輸出只有三種可能00,01,10。保護(hù)間隔長度延遲單元4用于對取符號單元3輸出后的數(shù)據(jù)進(jìn)行保護(hù)間隔長度個采樣點的延時,之后輸出給后一級模塊進(jìn)行相關(guān)操作。相關(guān)計算單元5用于完成相關(guān)操作Δ(k)=c(k)gc*(k-N),其中c(k)的實部、虛部數(shù)據(jù),c*(k-N)以Delayed_Sign_Data_re和Delayed_Sign_Data_im分別為其實部、虛部數(shù)據(jù)。相關(guān)計算單元5的輸出即為Δ(k)的實部和虛部。改進(jìn)的實部移動求和單元6和改進(jìn)的虛部移動求和單元7用于完成改進(jìn)的移動求和運(yùn)算,其完成的操作為&Sigma;1Ng&Delta;(k)=&Sigma;1Ngc(k)gc*(k-N).]]>該模塊的改進(jìn)在于簡化了求和結(jié)構(gòu),省去了一般移動求和中常需用到的WallaceTree加法器,而采用“加進(jìn)減出”的方法完成累加,具體結(jié)構(gòu)改進(jìn)見圖2和圖3的比較。這是針對ML這一特定場合的改進(jìn)。取絕對值單元8用于獲得移動求和之后的數(shù)據(jù)的絕對值。求和單元9完成取絕對值模塊輸出后的兩組值的求和,其輸出結(jié)果為&Lambda;=|Re{&Sigma;1Ngc(k)gc*(k-N)}|+|Im{&Sigma;1Ngc(k)gc*(k-N)}|.]]>取最大值位置單元10將一個循環(huán)周期內(nèi)輸入到它內(nèi)部的數(shù)據(jù)的最大值的所在采樣點位置輸出,即完成一個arg max(Λ)的操作。這個輸出值在ML操作中即為所希望得到的定時偏移的粗估計值。同時CORDIC旋轉(zhuǎn)單元11接收求絕對值模塊送來的 和 兩組值,通過這兩組值可以計算得到其對應(yīng)的偏轉(zhuǎn)角度f=12&pi;tan-1|Im{&Sigma;1Ngc(k)gc*(k-N)}||Re{&Sigma;1Ngc(k)gc*(k-N)}|.]]>這是ML估計得到的小數(shù)倍頻率偏移的粗估計值。至此上述的硬件結(jié)構(gòu)完成了對輸入數(shù)據(jù)的符號定時偏移和分?jǐn)?shù)倍頻率偏移的聯(lián)合粗估計。
      權(quán)利要求
      1.一種優(yōu)化的用于符號偏移和頻率偏移聯(lián)合粗估計的硬件結(jié)構(gòu),其特征在于,由時鐘分頻器單元(1),保護(hù)間隔采樣點長度分頻器單元(2),取符號模塊(3),保護(hù)間隔長度延遲單元(4),相關(guān)計算單元(5),實部移動求和器模塊(6),虛部移動求和器模塊(7),取絕對值單元(8),求和單元(9),取最大值位置單元(10)和CORDIC模塊(11)組成,時鐘分頻器單元(1)含一個輸入端(In1_1),兩個輸出端(Out1_1、Out1_2),保護(hù)間隔長度分頻器單元(2)含兩個輸入端(In2_1、In2_2),一個輸出端(Out2_1),取符號單元(3)含五個輸入端(In3_1、In3_2、In3_3、In3_4、In3_5),兩個輸出端(Out3_1、Out3_2),保護(hù)間隔長度延遲單元(4)含四個輸入端(In4_1、In4_2、In4_3、In4_4),三個輸出端(Out4_1、Out4_2、Out4_3),相關(guān)計算單元(5)含七個輸入端(In5_1、In5_2、In5_3、In5_4、In5_5、In5_6、In5_7),兩個輸出端(Out5_1、Out5_2),實部移動求和單元(6)含四個輸入端(In6_1、In6_2、In6_3、In6_4),一個輸出端(Out6_1),虛部移動求和單元(7)含四個輸入端(In7_1、In7_2、In7_3、In7_4),一個輸出端(Out7_1),取絕對值單元(8)含兩個輸入端(In8_1、In8_2),兩個輸出端(Out7_1、Out7_2),求和單元(9)含兩個輸入端(In9_1、In9_2),一個輸出端(Out9_1),取最大值位置單元(10)含兩個輸入端(In10_1、In10_2),一個輸出端(Out10_1),CORDIC旋轉(zhuǎn)單元(11)含三個輸入端(In11_1、In11_2、In11_3),一個輸出端(Out11_1),電路連接,輸入端(In1_1)、輸入端(In2_1)、輸入端(In3_3)、輸入端(In4_3)、輸入端(In5_6)、輸入端(In6_3)和輸入端(In7_3)連接在一起作為全局時鐘信號(clk)的輸入端,輸入端(In3_4)、輸入端(In4_4)和輸入端(In5_7)連接在一起作為全局復(fù)位信號(rst)的輸入端,輸入端(In2_2)和輸入端(In3_5)連接在一起作為開始信號的輸入端,輸出端(Out1_1)連接到輸入端(In10_2),輸出端(Out1_2)連接到輸入端(In6_2)和輸入端(In7_2),輸入端(Out2_1)與輸入端(In6_4)和輸入端(In7_4)相連,輸入端(In3_1)和輸入端(In3_2)連接在一起作為外部數(shù)據(jù)的輸入端,輸出端(Out3_1)與輸入端(In4_1)和輸入端(In5_1)相連,輸出端(Out3_2)與輸入端(In4_2)和輸入端(In5_2)相連,輸入端(In4_1)和輸入端(In4_2)分別與輸出端(Out3_1)和輸出端(Out3_2)相連輸出端(Out4_1)與輸入端(In5_3)相連,輸出端(Out4_2)與輸入端(In5_4)相連,輸出端(Out4_3)與輸入端(In5_5)相連,輸出端(Out5_1)與輸入端(In6_1)相連,輸出端(Out5_2)與輸入端(In7_1)相連,輸出端(Out6_1)與輸入端(In8_1)相連,輸出端(Out7_1)與輸入端(In8_2)相連,輸出端(Out8_1)與輸入端(In9_1)和輸入端(In11_1)相連,輸出端(Out8_2)與輸入端(In9_2)和輸入端(In11_2)相連,輸出端(Out9_1)與輸入端(In10_1)相連,輸入端(In10_2)與輸出端(Out1_1)相連,輸出端(Out10_1)與輸入端(In11_3)相連作為最大值位置的輸出端,輸入端(In11_1)與輸出端(Out8_1)相連,輸入端(In11_2)與輸出端(Out8_2)相連,輸出端(Out11_1)為估計的角度的輸出端。
      全文摘要
      一種優(yōu)化的用于符號偏移和頻率偏移聯(lián)合粗估計的硬件結(jié)構(gòu),屬于OFDM通信接收系統(tǒng)的技術(shù)領(lǐng)域。由時鐘分頻器單元(1),保護(hù)間隔采樣點長度分頻器單元(2),取符號模塊(3),保護(hù)間隔長度延遲單元(4),相關(guān)計算單元(5),實部移動求和器模塊(6),虛部移動求和器模塊(7),取絕對值單元(8),求和單元(9),取最大值位置單元(10)和CORDIC模塊(11)組成。該硬件結(jié)構(gòu)可以使ML的復(fù)雜度大大簡化和降低實現(xiàn)ML時對硬件資源的消耗,此外,該硬件結(jié)構(gòu)還有結(jié)構(gòu)簡單、易于實現(xiàn)的優(yōu)點。
      文檔編號H04L27/32GK1968240SQ20061002793
      公開日2007年5月23日 申請日期2006年6月21日 優(yōu)先權(quán)日2006年6月21日
      發(fā)明者鄭宇 , 李小進(jìn), 賴宗聲 申請人:華東師范大學(xué)
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