基于复倒谱的ofdm信号检测方法

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1、基于复倒谱的OFDM信号检测方法　　摘要OFDM信号的盲识别技术是非协作通信领域的一项重要内容。本文在分析已有盲识别理论的基础上，提出利用复倒谱检测相关周期峰值，从而完成OFDM信号的盲识别。算法计算量小，处理速度快，具有一定的可行性和实用性。　　【关键词】复倒谱正交频分复用信号检测　　1引言　　正交频分复用（OFDM）作为WiMAX、WLAN、4G-LTE等现代通信系统下行链路中的关键技术，利用等频宽并相互正交的子载波调制码元信号，复用后频谱互相重叠，极大提高了系统传输速率和频谱利用率，具有良好地抗多径、抗衰落能力，易搭配MIMO（多入多出）技术，扩展应用于更为复杂的通信系统内

2、。工程实践方面，OFDM信号盲分析已成为非协作通信领域的一项重要课题，在复杂电磁环境中正确识别信号，是准确估计正交频分复用参数，完成原始信息解调接收的前提，体现出极大的商业和军事应用价值。　　当前，对OFDM信号的调制识别研究发展迅速，方法较多。文献[2]利用OFDM信号频域幅值具有渐近高斯性的特点，通过计算高阶混合矩数值识别OFDM信号与非高斯分布的单载波信号、多载波信号，该方法仅适用于加性高斯白噪声信道，不能有效对抗衰落信道的乘性干扰；文献[3]利用OFDM信号的循环前缀与自身的相关性，通过判定特定延时下的零循环频率来识别信号，但该方法需要预先估计符号周期、循环前缀等参数，并

3、且在多径条件下识别率较低；文献[4]验证OFDM信号的多尺度小波分解系数趋于平稳，利用固有时间尺度分解（ITD）产生的特征向量组进行盲识别，缺点在于需要通过多层小波变换，算法复杂度较高。　　本文在上述研究的基础上，提出一种基于OFDM信号复倒谱内周期谐波特性，从未知信号中进行检测的方法。该方法不依赖系统原始参数，接收端可以在较低信噪比和多径条件下快速识别采样信号，算法简单实用，易于工程实现。最后以802.11n标准生成OFDM信号数据源，利用MATLAB仿真验证方法的可行性。　　2OFDM信号模型　　正交频分复用（OFDM）的基本原理是将高速串行的数据流做并行处理，相同符号周期内

4、传输若干个子信道上并行子载波的携带数据。其复数基带形式的OFDM符号可以表示为：　　典型的OFDM信号发送流程如图1所示。实际工程中，OFDM信号通常由复数IFFT变换算法生成，子载波数量相同时，该算法可传参数最多，带宽利用率最高。算法依据基波频率和频点带宽产生两组子载波信号，QAM调制后的复数数据作为输入端进行IFFT运算，从而得到I、Q两路OFDM输出信号，经上变频后合路，由天线将射频信号发射到无线信道中。　　3OFDM信号检测方法　　3.1检测原理　　复倒谱（ComplexCepstrum）属于同态信号处理范畴，是一种能将特定域上的非线性信号运算（如卷积）映射为信号相加运算

5、的变换形式（如图2所示）。由输入序列x[n]运算后的复倒谱序列一般具有以下性质：一是任何信?的复倒谱无限长；二是是一个衰减的有界序列；三是等间隔的冲激信号的x[n]的复倒谱也是冲激信号，并且他们的间隔相同。　　采用复倒谱的方法处理未知信号，通过计算采样后含噪信号分量的复倒谱，将OFDM信号功率谱谱线的准周期特性转变为周期性谐波谱线的形式，从而利用算法判决实现OFDM信号的检测，其复倒谱可表示为：　　SOFDM（t）为时域因果序列，可采用最小相位信号法计算其复倒谱，此方法能有效避免求解时的相位卷绕问题。由于POFDM（ω）>0，可进一步将上述流程简化，将OFDM信号的对数功率谱利用

6、泰勒级数展开，为便于分析，取展开式前两项，略去高次项：　　由（6）式可知，ROFDM（τ）以△ω为周期而改变，因此，OFDM信号的复倒谱也呈现出明显的周期性。　　3.2OFDM信号检测流程　　非协作通信领域中，信号的调制、编码等方式均为未知量，由（9）式可知，OFDM符号的复倒谱中包含低频分量和周期性的谐波分量，若少于一个符号周期，则没有低频冲激分量产生，故通过谱峰检测能有效检测OFDM信号的存在性。　　检测流程为：　　（1）采样一段信号并在时域加窗；　　（2）从中截取K个样本后求其复倒谱；　　（3）进行门限判决，复倒谱内幅值超过0dB则算法继续，反之则利用滑动窗的方法重新截取样

7、本，将样本容量加倍。参照LTE和802.11标准，这里将样本容量最大值设置为2048，超出容量后判定为非OFDM信号，结束算法；　　（4）周期性判决，当复倒谱内谱峰具有明显的周期性，且呈衰减趋势时，则判定样本中包含OFDM信号，反之为其它信号；　　（5）输出检测结果，完成算法。　　4算法仿真与性能分析　　4.1仿真条件　　为检验算法性能，参照802.11n标准，在Matlab软件平台中设置仿真参数如下：调制方式16QAM，子载波数56，基波频率312.5KHz，频点带宽20MHz