适用于OFDM-UWB系统的低复杂度同步器设计.doc

第1期王雪静等：适用于OFDM-UWB系统的低复杂度同步器设计81适用于OFDM-UWB系统的低复杂度同步器设计王雪静，刘亮，叶凡，任俊彦(复旦大学 专用集成电路与系统国家重点实验室微纳创新平台，上海 201203)摘 要：提出的同步器包括无匹配滤波器的符号同步模块，基于改进Moose算法的载波频偏纠正模块以及基于符号自相关的包检测模块。在0.13mm CMOS工艺下，实现相同的数据吞吐率528Msample/s，面积和功耗仅为传统实现方法的24%和25%。关键词：匹配滤波；改进Moose算法；OFDM-UWB中图分类号：TN492 文献标识码：B 文章编号：1000-436X(2009)01-0076-06Low-complexity synchronizer used in OFDM-UWB systemWANG Xue-jing, LIU Liang, YE Fan, REN Jun-yan(State-Key Lab of ASIC & System, Micro-/Nano-Electronics Science and Technology Innovation Platform, Fudan University, Shanghai 201203, China)Abstract: An efficient synchronizer for OFDM-based UWB system was proposed, which consists of the filter-free symbol synchronizer, frequency synchronizer with improved Moose algorithm and sign-based auto-correlator. According to the results of synthesis using SMIC, 0.13m CMOS process, the proposed design can achieve the throughput requirement with only 24% gate count and 25% power consumption of the conventional four-parallelism approach.Key words: filter-free symbol synchronizer; improved Moose algorithm; OFDM-UWB1 引言收稿日期：2007-04-28；修回日期：2008-11-25基金项目：上海市科委集成电路设计专项课题基金资助项目（077062005）；英特尔博士生论文计划基金资助项目（2006071）Foundation Items: STCSM ASIC Design Project (077062005); Intel PhD Thesis Sponsorship (2006071)超宽带（UWB）系统是针对未来无线个域网（WPAN）应用的近距离、高速、无线数据传输技术，其传输速率定位在50500Mbit/s。目前UWB主要有DS-UWB和MB-OFDM两种方案，其中基于OFDM技术的方案具有频谱利用率高，抗多径效应好等优点，比较适用于室内高速无线通信。在基带接收机中，需要对接收信号进行同步处理，具体包括包检测、符号同步、载波频偏估计等。对于包检测和载波频偏估计，目前的方法主要是基于自相关运算13，但自相关运算将消耗大量的寄存器资源，由此文献4提出一种基于数据分组的相关算法，寄存器数量可减小为原来的1/4，但性能受到一定影响。对于符号同步，目前的方法都需要大量的匹配滤波器，不仅面积很大，而且速度受到限制，尤其不适于UWB这类对数据吞吐量要求很高的系统。为了在算法性能几乎无损失的条件下，设计一个面积和功耗都更加优化的同步器，本文对UWB数据帧格式重新进行了设计，提出一种不需要匹配滤波器的符号同步算法，而对于消耗寄存器资源很大的包检测和载波频偏估计，分别采用基于符号的相关算法和改进型Moose算法，将寄存器数量减少为原来的1/6，此外，利用同步处理在时序上的先后性，通过时分复用提高了硬件利用率。2 帧结构设计图1显示了新的数据帧结构，前导序列包括21个包检测序列（PS），3个帧检测序列（FS）及6个信道估计序列（CE）。每一个PS符号由128个采样点组成，如文献5中的定义，但不包括零前缀和保护间隔。每一个FS符号也由128个采样点组成，由PS符号反相位得到。每一个CE符号由165个采样点组成，包括128个数据点，32个零前缀和5个保护间隔5。新数据帧结构的惟一改动之处在于将PS和FS符号的零前缀和保护间隔去除，由此导致其周期由165T变为128T（T为采样周期），本文将在第3节详细解释如此改动的原因。图1 UWB数据帧结构（前导序列）PS序列用于包检测、自动增益控制、载波频偏估计及符号同步，FS序列用于检测PS序列的结束和CE序列的开始，CE序列用于信道估计。3 同步算法设计3.1 无匹配滤波器的符号同步目前的符号同步算法均是在时域对接收信号进行处理，匹配滤波器用于将接收信号和已知的PS序列作相关并找到符号的有效起始位置，见式（1）。(1)其中，N是一个OFDM符号的采样点数，Ng表示保护间隔的采样点数，k表示输入到匹配滤波器中的接收信号的起始点，范围从0至NNg-1，cn是已知的PS序列。当匹配滤波器输出值最大时，相应的k值即为OFDM符号的有效起始位置。对于每一个k值，都需要存储N个数据采样点，匹配滤波器阶数为N，对于UWB系统来说，N等于128，k的范围为0164，因此匹配滤波器消耗的资源很大，并成为制约电路工作速度的瓶颈。为了降低匹配滤波器的复杂度，文献4提出基于数据分组的匹配滤波器，对输入数据每隔4个周期取一个采样点与PS序列相关，从而使寄存器数目和匹配滤波器阶数减少为原来的1/4，但这种方法是以牺牲性能来降低面积和功耗，容易发生误判，而且即使如此，系统的数据吞吐量也仍然无法达到528Msample/s，仍旧需要并行处理，因此这种方法对于降低面积和功耗的作用相当有限。考虑在频域进行符号同步，对进行傅立叶变换，得到的频谱为(2)因为接收信号以128个采样点为周期循环，利用FFT的圆周移位特性，对于k取任意值，可推出(3)因此，可表示为接收信号频谱和PS共轭序列频谱的乘积(4)再对作傅立叶反变换，即求得。上述符号同步算法主要包括两次FFT/IFFT运算及128次复数乘法运算。由于FFT模块是系统原有的，且在进行符号同步时，实际传输的有用数据尚未接收到，即FFT模块是闲置的，可以复用于符号同步中。此外，通过合理设计PS序列令其在频域上只取QPSK星座图上任意一点，可以将复数乘法运算转换为两次加法运算。可见，在频域进行符号同步可以充分利用系统原有的资源，避免使用高阶的匹配滤波器及大量的存储器，显著降低了电路的复杂度，而且频域处理和时域处理从数学的角度来看是完全等价的，因此不会影响符号同步的性能。3.2 基于改进Moose算法的载波频偏恢复载波频偏（CFO）恢复算法具体包括CFO估计和CFO补偿。CFO估计通常有两种算法，分别利用循环前缀和训练序列。在UWB系统中利用前导序列中的PS符号进行，属于后者。Moose算法6是最常见的算法之一，设归一化载波频偏为，在时域上引起第n个采样点发生的相位偏转(5)利用发送符号以N点为周期重复的特点，可以推出相隔N个采样周期的数据之间的相位偏转为(6)因此，对相邻两个符号作相关运算，再求反正切函数即可估计出归一化载波频偏(7)根据估计出的依次对接收信号进行相应的相位补偿(8)这种算法的主要硬件消耗包括3个部分：1)相关运算所需的N级数据寄存器和复数乘法运算；2)计算反正切函数；3)相位补偿时的正弦函数和余弦函数计算。为了减小硬件复杂度，本文对Moose算法作了改进。将式(7)中的求和运算与求反正切函数的运算次序交换，即对每一个接收到的采样点数据求相位，将前N个点的相位求和得到1，将后N个点的相位求和得到2，将2减去1并对N求平均即估计出归一化载波频偏(9)由于不需要对数据做相关运算，因此相应的寄存器和复数乘法器不再需要，将有效降低面积和功耗。式(7)和(9)均表示对相隔N个采样周期的两个采样点之间的相位偏转求平均，但式(7)实际上是加权平均，加权值即为信号的能量|y(n)|2，而式(9)忽略了信号能量因子，直接对相位偏转求平均。两者在无噪声的理想情况下是等价的，但在高斯噪声或由于ADC/DAC有限精度引入的噪声环境中，两个相隔N个周期的采样点上的相位偏转不完全一致，如果用信号能量作为加权值求平均，相当于在信噪比较低的点上，噪声引起的估计误差对加权平均后的影响被相对减弱，从而提高估计的精度。仿真结果表明，式(7)估计出的的方差为1.210-7，而式(9)估计出的的方差为2.110-7。尽管改进后的Moose算法在性能上有所下降，但考虑到此处仅是对载波频偏进行初始估计，在随后的数据帧传输中，还将利用符号中的导频信息进一步对载波频偏进行精细估计，从而将此处估计的误差纠正，经过仿真，系统的整体性能并未受到显著影响。无论在CFO估计还是CFO补偿中，都涉及到三角函数的运算。常见的三角函数运算方法有两种：查表法及CORDIC迭代算法。查表法占用存储器资源较大，在本系统中，需要求反正切函数、正弦函数和余弦函数，则至少需要两个存储器来存储。CORDIC算法可以仅用加法和移位操作来实现求向量角度以及向量旋转等操作，并且通过增加迭代次数获得理想的精度。由于在UWB系统中，既需要求反正切函数，又需要求坐标旋转，本文提出了一种兼容两种模式的CORDIC运算单元，能有效减少面积，提高硬件利用率。3.3 基于符号自相关的包检测由于UWB协议对发射信号能量做了严格的限制（EIRP41.3dBm），基于能量检测的方法容易发生误判或漏判的现象，通常利用PS序列的周期性，对前后两个符号进行自相关检测2,5(10)其中，N表示一个PS符号的采样点数，表示第m个接收符号的第n个采样点数据。由于本文提出的数据帧格式将PS序列的零前缀和保护间隔去除，因此N=128。为了降低复杂度，文献7提出基于数据分组的自相关算法，每隔个周期取一个采样点作相关运算(11)但随着的增加，噪声的自相关结果会相对增大，容易引起误判。本文采用基于符号的自相关算法进行包检测，即对接收到的信号只取其符号位进行相关运算(12)利用高斯白噪声的不相关特性，当检测到相关结果大于某个预先设定的阈值时，即认为检测到数据包。由于只采用符号位运算，所以存储器的数目减少为原来的1/6（ADC/DAC的精度为6bit），复数乘法运算简化为异或运算。此外，当系统处于待机模式时，可以关掉ADC，用一个比较器来判断接收信号的符号位，从而有效降低待机模式下的功耗。尤其UWB系统可能进行突发传输，为保证不丢失数据包，将持续进行包检测，此举有效地延长系统的待机时间。4 仿真结果采用蒙特卡罗方法对上述同步算法的性能进行仿真。仿真环境为室内多径信道8，加性高斯白噪声，载波频偏为100ppm。图2分别对时域和频域进行的符号同步进行了比较，正确的符号起始位置设为0ns处。曲线表示相关结果随k值变化的趋势。图2(a)中两条几乎完全重合的曲线分别代表从时域和频域计算的值，显然，这两种算法的性能完全一致。图2(b)和图2(c)表示了文献7提出的基于数据分组的匹配滤波算法，分别等于2和4。显然，随着的增加，的峰值与次峰值之间的差距变小，甚至发生峰值位置的转移，极易引起误判。(a) 时域符号同步与频域符号同步比较(b) 基于数据分组的符号同步（2）(c) 基于数据分组的符号同步（4）图2 符号同步中的信号相关结果图3比较了自相关，基于符号自相关及基于数据分组自相关的包检测性能。对大量信道进行仿真来确定阈值，令包检测错误率（PDER）最小，PDER包括由于噪声干扰发生的误检率和漏检率。对基于数据分组自相关的算法来说，随着的增加，PDER迅速增大。对于基于符号自相关的算法，当信噪比大于4dB，出现明显的错误平台，但PDER低于510-4，这对于整个系统的误包率（PER）小于8%已足够。相比文献7中基于数据分组的自相关算法，符号自相关算法的性能介于等于2和等于4之间。图3 包检测性能比较图4对整个系统在480Mbit/s速率下的误包率性能进行了定点仿真，其中ADC/DAC的精度为6bit。相比传统的基于数据相关和时域符号同步的算法，在误包率为8%处，本文提出的同步算法信噪比损失仅为0.3dB。图4 误包率性能定点仿真（480Mbit/s）5 硬件结构图5给出了UWB系统同步框图。为了实现528Msample/s的数据吞吐率，采用4路并行处理，每一路工作在频率为132MHz的时钟下。符号同步模块框图如图6所示，除了已有的FFT/IFFT模块，只需再增加K个复数乘法器，由于C*(m)在集合A(见式(13)中取值，一个复数乘法器可以简化为两个加法器，如接收信号频谱R(m)a+bj，则R(m)与C*(m)的乘积只有4种可能的取值，如表1所示，由于只需比较结果的相对大小，幅度因子不需补偿。根据同步处理的流程，符号同步只需在收到CE序列之前完成即可，将R(m)与C*(m)相乘的操作分为8个周期完成，每个周期并行运算16次，因此需要32个实数加法器。(13)图5 UWB系统同步框图图6 符号同步框图表1C*(m)与R(m)的乘积C*(m)R(m)C*(m)(a-b)+(a+b)j-(a+b)+(a-b)j-(a-b) -(a+b)j(a+b) -(a-b)j包检测模块仅处理符号位，因此用于存储接收数据的寄存器数量为128个，乘法运算简化为异或运算，加法运算简化为2，包检测框图如图7所示。图7 包检测框图图8给出采用Moose算法进行CFO恢复的框架，其中CFO估计包括自相关器、128级寄存器和用于计算反正切函数的CORDIC单元。估计出的CFO被送入CFO补偿模块，通过另一个CORDIC单元，对输入数据进行如式（8）所表示的向量旋转。用于计算反正切函数的CORDIC单元对数据吞吐率要求不高，采用迭代结构以减小面积，而用于向量旋转的CORDIC单元需要对每个输入采样数据进行处理，因此要求数据吞吐率为528Msample/s，采用流水线结构实现。图8 Moose算法对应的CFO估计和补偿图9给出基于改进Moose算法的CFO恢复模块的框图，核心是一个兼容两种工作模式的CORDIC运算单元。首先，CORDIC单元工作在反正切运算模式，计算每个接收采样数据的相位，并对N个连续采样点的相位进行累加得到i，类似地，计算出第二组连续N个采样点的累加相位i+1。对i和i+1求差值，并在N个采样点上求平均值，即得到CFO的估计值。此时，将CORDIC单元切换到向量旋转模式，对输入数据进行CFO补偿。CORDIC单元采用流水线结构实现528Msample/s的数据吞吐率，由于反正切和向量旋转运算非常相似，仅仅操作数不同，因此只需增加一些多路选择器即可兼容两种模式。图9 改进Moose算法对应的CFO估计和补偿表2为3种算法的面积和功耗比较，均采用0.13m CMOS工艺实现。本文提出的同步器由于省略了匹配滤波器，并简化了自相关运算，使面积降为传统方案的24%。图10表示在整个前导序列中，同步器的各个模块的工作状态。当系统处于待机模式时，仅有包检测模块在工作，所以待机时的功耗主要包括自相关器和寄存器的功耗。当检测到有效包时，所有的同步模块开始启动。无论在待机模式还是同步模式，本文提出的同步器的功耗均为传统方案的1/4左右。表2面积功耗比较传统同步算法本文提出的算法等效门数功耗/mW等效门数功耗/mW自相关器16 90012.85 1003.1寄存器9 6007.33 4001.9匹配滤波器112 10045.800CFO补偿24 10010.724 10010.7其他5 2003.28 1004.3总计168 000待机20.140 700待机5同步79.8同步20图10 数据帧中不同阶段同步器的工作状态6 结束语本文设计了一个新型同步器，适用于基于OFDM技术的UWB系统。对于面积较大的符号同步模块，设计了一种不需要匹配滤波器的算法，它利用了系统原有的FFT/IFFT模块，从而显著减少了面积。在CFO估计中，对传统的Moose算法进行了改进，以避免复杂的自相关运算，并设计了一个兼容两种工作模式的CORDIC运算单元，将CFO估计和补偿集成到一个模块中，使设计更为紧凑。此外，为了降低系统在待机模式下的功耗，采用基于符号相关的算法进行包检测，一方面减少了相关运算的复杂度和寄存器的消耗，同时，采用比较器替代模数转换器工作，进一步减少待机时的功耗。在0.13m CMOS工艺下，实现528Msample/s的数据吞吐率，本文提出的同步器的面积和功耗仅为传统方案的24%和25%。参考文献：1HSIEH M H. 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