非整数倍采样情况下的符号定时同步研究-论文.pdf

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1、第14卷第21期2014年7月科学技术与工程Vo1．14No．21Jn1．20141671—1815(2014)21—0239—05ScienceTechnologyandEngineering⑥2014Sci．Tech．Engrg．非整数倍采样情况下的符号定时同步研究林素红李迟生萋志英(南昌大学信息工程学院，南昌330031)摘要符号定时同步是数字信号解调的关键技术之一。实际应用中，为简化模数转换操作，数字接收机通常采用相对固定的采样速率对不同符号速率的信号进行采样，而传统的符号同步算法无法实现每个符号非整数个采样点的信号的同步。针对非整

2、数倍采样情况下的定时同步问题，在传统最大平均功率算法的基础上，提出一种由多相滤波器、改进的积分级联梳状(CIC)插值滤波器和最大平均功率算法构成的符号同步方法，对非整数倍采样信号进行整数倍采样变换，再进行符号定时同步。以最具有代表性的16QAM和32QAM信号为例对算法进行仿真，仿真结果表明，新算法在保证较低的运算复杂度的同时，具有较高的估计精度，能够适用于MQAM信号在非整数倍采样情况下的符号定时同步。关键词符号定时同步多相滤波器最大平均功率算法插值滤波器最佳采样点中图法分类号TN911．72；文献标志码A在短波通信系统中，设计一种不易受

3、信号带宽[6]提出一种利用最大平均功率和两边的次最大平影响的通用型接收机是要实现的一大目标，这一目均功率值联合估计出定时误差的方法，但是这两种标要求接收机能够快速高效地处理各种速率的信方法都只能适用于码元宽度为整数的情况。号。符号定时同步技术是接收机的一个重要组成部文章针对最大平均功率算法的缺陷，提出一种分，其估计性能的好坏将影响整个解调系统的性能。适用于每个符号非整数个采样点的信号的符号定时目前最常用的符号定时同步算法主要包括：Gardner同步方法，结构如图1所示。应用多相滤波器对基算法⋯及其改进算法J、最大平均功率算法及带信号进行分数

4、倍抽取，实现信号采样率与符号速其改进算法等。Gardner算法采用闭环结构，同率的整数倍关系，使每个码元含有整数个采样点；使步时间较长，收敛速度慢，且定时误差波动较大，不用改进的CIC插值滤波器内插出同步信号，保证新适用于突发信号的解调。最大平均功率算法采用开算法适用于低信噪比和低信号采样率的情况，降低环结构，同步时间短，实现简单且与载波相位无关，码间干扰，即使每个码元采样点的个数远小于32，因此适合突发信号的解调。也能保证同步的准确性。仿真实验证明，新方法具实际应用中，由于采样速率受到一定的限制，导有良好的性能，且运算复杂度低。致接收到的

5、信号采样速率通常与符号速率不成整数输入(n)多相I!改进的C1C．最大平均功率最佳一—滤波器f插值滤波器'算法倍关系，形成非整数倍的采样信号，这时直接采用最大平均功率算法将造成极大的误差；文献[5]指出，图1本文提出的定时同步结构每个符号需要至少32个采样点才能保证最大平均Fig．1Timingsynchronizationstructure功率算法的估计精度，这样将会导致太大的运算量，proposedinthispaper因此实际接收的信号每个符号采样点个数通常远小于32，这时严重的码间干扰也会导致最大平均功率1基于多相滤波器的分数倍抽取

6、算法无法准确地恢复信号的信息。文献[5]提出一种一阶卡尔曼滤波、最大平均功率算法和Lagrange传统分数倍抽取滤波器是根据输入序列和输出插值滤波器联合估计的方法，先用最大平均功率算序列的采样率之比=D／K(其中D和是互质法求出最大平均功率点和次最大平均功率点，然后的整数)，先对信号进行倍的内插，经过低通滤波对信号进行插值滤波处理，求出最大平均功率点与器后，再进行D倍的抽取。当D和的值较大时，次最大平均功率点之间的点作为最佳采样点。文献运算复杂度将相当高，这样会大大增加硬件的实现难度，不适合实际应用。2o13年12月20日收到国家自然科学基

7、金(61261010)资助针对传统分数倍抽取方法的弊端，文章采用一第一作者简介：林素红(199O一)，女，汉族，江西省吉安市人，硕士研种基于多相滤波器的分数倍抽取方法【J，结构如究生。研究方向：短波通信。E—mail：lisuhong—ynf@163．com。图2所示。K是多相滤波器的阶数，其原理是将滤波240科学技术与工程l4卷器的传递函数分解为K个不同相位的分支，每一个(1一)Ti1一叼(m+1)：(3)分支的滤波器系数将减小为原来的1／K倍，这样大卵(m)大降低了滤波器的运算量。对于任意采样率和码率根据m和(m+1)Ti时刻对应的寄存

8、器值的情况，均可利用基于多相滤波器的分数倍抽取方，7(m)和叼(m+1)就可以求得最佳抽取时刻法实现每个符号整数个采样点，且保证不发生频谱为：的混叠。设滤波器的输入为(n)，输出