基于模式化压缩感知的帧定时同步研究

发布时间：2020-02-29 11:15

【摘要】：作为数据检测的必要前提,帧定时同步一直是通信领域的研究热点与难点。然而,现有非压缩感知帧同步方法必须满足奈奎斯特速率,导致过度功耗以及模拟—数字转换器(Analog-to-Digital Converter,ADC)设计难度;而采用压缩感知(Compressed Sensing,CS)帧同步方法的正确同步性能有待进一步提高。为此,将模式化压缩感知(Model-based Compressed Sensing)技术引入到帧定时同步中,提出了一种基于模式化压缩的采样匹配追踪(Compressive Sampling Matching Pursuit,Co Sa MP)方法,用以重构压缩采样下的同步度量并完成帧同步。分析与仿真结果表明,相对于现已有的基于CS的帧定时同步方法,提出方法改善了帧定时同步的正确同步概率。
【图文】：

中，提出基于模式化CoSaMP的帧定时同步方法。相对于文献[12]方法，本文方法改善了帧定时同步的正确同步概率。2传统帧同步方法根据文献[2]和文献[14]，假设帧的长度为N，长度为L的同步序列（SynchronizationSequence，，SW）表示为：c=(c)0,c1,…,cL-1，则数据部分的长度为N-L且可表示为d=(d)L,dL+1,…,dN-1，其中ci,i=0,1,…,L-1和dj,j=L,L+1,…,N都是复数。基于奈奎斯特采样的接收到的信号r可以被表示为[2，14]：r=Tm(cd)+n（1）其中，m表示帧同步的起点位置，如图1所示，它可能出现在观察窗中N个位置中的任何一个位置[2，15]；n=(n0,n1,…,nN-1)为高斯白噪声，其组成元素ni,i=0,1,…,N-1是平均值为0，方差为σ2的高斯随机变量；cd=(c0,c1,…,cL-1,dL,dL+1,…,dN-1)是c和d的连接，循环移位运算定义为：T()cd=(dN-1,c0,c1,…,cL-1,dL,dL-1,…,dN-2)。根据文献[2，14-16]，利用互相关法进行帧定时同步的方法为：ìíSC(μ,r)=∑i=0L-1ci*(ri+μ)modNm=argmaxμ∈{0,1,…,N-1}SC(μ,r)（2）其中，上标“*”表示的是复共轭运算，(ri+μ)modN代表每次对接收信号截取长度N进行运算。同步度量SC(0),SC(1),…,SC(N-1)，可以用x以矩阵形式表示：x=è÷÷÷÷÷÷x0x1xN-1=è÷÷÷÷SC(0,r)SC(1,r)SC(N-1,r)=ΨrT（3）其中，上角标“T”代表转置运算，ψ为：ψ=è÷÷÷÷

中，提出基于模式化CoSaMP的帧定时同步方法。相对于文献[12]方法，本文方法改善了帧定时同步的正确同步概率。2传统帧同步方法根据文献[2]和文献[14]，假设帧的长度为N，长度为L的同步序列（SynchronizationSequence，SW）表示为：c=(c)0,c1,…,cL-1，则数据部分的长度为N-L且可表示为d=(d)L,dL+1,…,dN-1，其中ci,i=0,1,…,L-1和dj,j=L,L+1,…,N都是复数。基于奈奎斯特采样的接收到的信号r可以被表示为[2，14]：r=Tm(cd)+n（1）其中，m表示帧同步的起点位置，如图1所示，它可能出现在观察窗中N个位置中的任何一个位置[2，15]；n=(n0,n1,…,nN-1)为高斯白噪声，其组成元素ni,i=0,1,…,N-1是平均值为0，方差为σ2的高斯随机变量；cd=(c0,c1,…,cL-1,dL,dL+1,…,dN-1)是c和d的连接，循环移位运算定义为：T()cd=(dN-1,c0,c1,…,cL-1,dL,dL-1,…,dN-2)。根据文献[2，14-16]，利用互相关法进行帧定时同步的方法为：ìíSC(μ,r)=∑i=0L-1ci*(ri+μ)modNm=argmaxμ∈{0,1,…,N-1}SC(μ,r)（2）其中，上标“*”表示的是复共轭运算，(ri+μ)modN代表每次对接收信号截取长度N进行运算。同步度量SC(0),SC(1),…,SC(N-1)，可以用x以矩阵形式表示：x=è÷÷÷÷÷÷x0x1xN-1=è÷÷÷÷SC(0,r)SC(1,r)SC(N-1,r)=ΨrT（3）其中，上角标“T”代表转置运算，ψ为：ψ=è÷÷÷÷

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