OFDM同步算法之Minn算法

minn算法代码

算法原理

训练序列结构 T=[B B -B -B],其中B表示由长度为N/4的复伪随机序列PN，ifft变换得到的符号序列

(原文解释)：B represent samples of length L=N/4 genereated by N/4 point IFFT of \(N_u/4\) length modulated data of a PN sequence.也就是说B是一个长度为N/4的序列，其通过对一个PN序列进行编码后，通过IFFT获得

\(\bigstar\)minn:为了消除Schmidl算法出现的平顶影响，minn等人改变了训练队列的结构，并重新设计了一种新的同步度量函数，虽然成功消除了schmidl算法的平顶效应，使得同步自相关峰变得尖锐，提高了定时同步估计的精度和可靠性，但是该向相关峰还不够尖锐，而且在同步度量函数曲线主峰两边出现了多个副峰，在信道环境恶劣的条件下，也即低信噪比条件下，定时同步估计将受到较大的影响。

参考文献

Minn H ,Zeng M,BHARGAVA V K.On timing offser estimation for OFDM systems[J].IEEE Commun.Lett.2000,4(7):242-244.

\[M(d)=\frac{\left | P(d) \right |}{R^{2}(d)}^{2}
\]

\[P(d)=\sum_{k=0}^{1}\sum_{m=0}^{N/4 -1}r^{*}(d+m+\frac{Nk}{2}) r(d+m+\frac{N}{4} + \frac{Nk}{2})
\]

\[R(d)=\sum_{k=0}^{1}\sum_{m=0}^{N/4-1}\left | r(d+m+\frac{N}{4} + \frac{Nk}{2}) \right |^{2}
\]

所求得的d对应的是训练序列（不包含循环前缀）的开始位置。

%********************schmidl algorithm*******************

%Example:

  %  If

    %   X = rand(2,3,4);

   % then

    %   d = size(X)              returns  d = [2 3 4]

     %  [m1,m2,m3,m4] = size(X)  returns  m1 = 2, m2 = 3, m3 = 4, m4 = 1

    %   [m,n] = size(X)          returns  m = 2, n = 12

    %   m2 = size(X,2)           returns  m2 = 3

%close all;

clear all;

clc;

%参数定义

N=256;       %FFT/IFFT 变换的点数或者子载波个数（Nu=N）

Ng=N/8;      %循环前缀的长度 (保护间隔的长度)

Ns=Ng+N;     %包括循环前缀的符号长度 

%************利用查表法生成复随机序列**********************

QAMTable=[7+7i,-7+7i,-7-7i,7-7i];

buf=QAMTable(randi([0,3],N/2,1)+1); %加1是为了下标可能是0不合法

%*************在奇数子载波的位置插入零*********************zj:是偶数吧？

x=zeros(N/2,1);

index = 1;

for n=1:2:N/2

     x(n)=buf(index);

     index=index+1;

end; 

%**************利用IFFT变换生成Schmidl训练符号***************

sch = ifft(x);   %[A A]的形式

sch2=[sch;(-1).*sch];

%*****************添加一个空符号以及一个后缀符号*************

src = QAMTable(randi([0,3],N,1)+1).';

sym = ifft(src);

sig =[zeros(N,1) sch2 sym]; 

%**********************添加循环前缀*************************

tx =[sig(N - Ng +1:N,:);sig]; 

%***********************经过信道***************************

recv = reshape(tx,1,size(tx,1)*size(tx,2)); %size的1表示行，2表示列，从%前向后数，超过了为1

%recv1 = awgn(recv,1,'measured');

%recv2 = awgn(recv,5,'measured');

%recv3 = awgn(recv,10,'measured');

%*****************计算符号定时*****************************

P=zeros(1,2*Ns);

R=zeros(1,2*Ns);

%P1=zeros(1,2*Ns);

%R1=zeros(1,2*Ns);

P2=zeros(1,2*Ns);

R2=zeros(1,2*Ns);

%P3=zeros(1,2*Ns);

%R3=zeros(1,2*Ns);

for d = Ns/2+1:1:2*Ns

    for k=1:2

    for m=0:1:N/4-1

        P(d-Ns/2) = P(d-Ns/2) + conj(recv(d+m+(k-1)*N/2))*recv(d+N/4+(k-1)*N/2+m);

        R(d-Ns/2) = R(d-Ns/2) + power(abs(recv(d+N/4+(k-1)*N/2+m)),2);

        %P1(d-Ns/2) = P1(d-Ns/2) + conj(recv1(d+m))*recv1(d+N/2+m);

        %R1(d-Ns/2) = R1(d-Ns/2) + power(abs(recv1(d+N/2+m)),2);

        %P2(d-Ns/2) = P2(d-Ns/2) + conj(recv2(d+m))*recv2(d+N/2+m);

        %R2(d-Ns/2) = R2(d-Ns/2) + power(abs(recv2(d+N/2+m)),2);

       % P3(d-Ns/2) = P3(d-Ns/2) + conj(recv3(d+m))*recv3(d+N/2+m);

       % R3(d-Ns/2) = R3(d-Ns/2) + power(abs(recv3(d+N/2+m)),2);

    end

end

end

M=power(abs(P),2)./power(abs(R),2);

%M1=power(abs(P1),2)./power(abs(R1),2);

%M2=power(abs(P2),2)./power(abs(R2),2);

%M3=power(abs(P3),2)./power(abs(R3),2);

 [a b]=max(M)

%**********************绘图******************************

figure('Color','w');

d=1:1:400;

figure(1);

plot(d,M(d));

grid on;

axis([0,400,0,1.1]);

title('minn algorithm');

xlabel('Time (sample)');

ylabel('Timing Metric');

%legend('no noise','SNR=1dB','SNR=5dB','SNR=10dB');

hold on;

巴特西

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