СПОСОБ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПОРАЖЕННЫХ ПОМЕХАМИ ПОДНЕСУЩИХ В СИСТЕМЕ СВЯЗИ С OFDM

Заявляемое изобретение относится к области телекоммуникаций, а более конкретно к способам повышения качества мобильной связи, и может найти применение в организации беспроводных каналов связи.

На современном этапе развития систем мобильной связи наиболее перспективными являются технологии, основанные на Ортогональном Частотном Мультиплексировании (Orthogonal Frequency Division Multiplexing - OFDM), которые и используются в большинстве систем мобильной связи нового поколения. При этом некоторые OFDM системы, такие как WLAN, функционируют в нелицензируемых частотных диапазонах, где возможны помехи, которые могут существенно ухудшить характеристики OFDM систем (см. [1]). Помехи могут иметь различное происхождение, например существующие локальные сети, радиотелефоны, электронные сигналы открывания гаражей, микроволновые печи. Одновременное функционирование различных систем, таких как WLAN и Bluetooth, в одном и том же частотном диапазоне существенно ухудшает характеристики обеих систем (см. [2], [3]). В работе [4] показано, что помехи, занимающие часть спектра WLAN систем, основанных на технологии OFDM, приводят к существенным проблемам. При этом мешающий сигнал рассматривался как непреднамеренная помеха, сгруппированная в некоторой частотной области.

Одним из известных методов подавления помех является введение кодовой последовательности в OFDM сигнал [5, 6], что эффективно лишь для относительно маломощных помех.

Другой подход заключается в определении пораженных помехами поднесущих и прекращении их использования при передаче данных.

Два метода обнаружения помех представлены в [7]. Они определяют, какие частотные составляющие содержат помехи. Анализ выполняется в частотной области. Он предполагает, что спектр сигнала идеально равномерный, а корреляция между различными отсчетами в частотной области всегда равна нулю.

Алгоритм, который устанавливает фиксированную долю частотной области равной нулю, получил название FZ (fraction zeroize) алгоритм. Он выбирает М частотных составляющих с наибольшими амплитудами. М/N - это доля спектра, которая исключается, М - количество выброшенных частотных составляющих, N - длина дискретного преобразования Фурье. Заметим, что для этого алгоритма потери являются постоянными и не зависят от изменений параметров, таких как мощность входного сигнала или мощность входного шума. Если величина потерь, которые допустимы, известна для слабого сигнала в гауссовском канале, максимальная доля полосы, которая вырезается, может быть вычислена.

Другой алгоритм - TZ (threshold zeroize) алгоритм - устанавливает все частотные составляющие, для которых амплитуды превосходят порог T, равными нулю.

В отличие от FZ алгоритма TZ алгоритм требует оценки мощности шума. Эта оценка должна иметь некоторую инерционность, так как достаточно точная оценка мощности шума требует значительного времени анализа, и, соответственно, появляется задержка при адекватном слежении за изменениями условий приема. Когда мощность шума внезапно повышается, большая часть частотных составляющих вырезается, пока порог не отследит мощность шума. Связанные с этим потери могут быть значительными.

Показано, что FZ алгоритм инвариантен к изменениям канала, в то время как TZ алгоритм весьма чувствителен к этим изменениям.

Очевидно, отсутствие корреляции между количеством реально пораженных помехами частотных составляющих и количеством вырезанных частотных составляющих является недостатком FZ алгоритма. TZ алгоритм является неэффективным в многолучевой нестационарной среде. В этом случае будут приниматься ошибочные решения, поскольку амплитуда сигнала существенно различна для различных частотных составляющих.

Наиболее близким к предлагаемому решению является подход, сформулированный в [8, 9], где описан алгоритм идентификации узкополосных помех в частотно-селективном федингующем канале. Если поднесущая OFDM системы подвергается воздействию мощной узкополосной помехи, в приемнике наблюдается увеличение мощности сигнала на этой поднесущей. Суть алгоритма-прототипа заключается в усреднении и получении в реальном времени спектральной информации для построения гистограммы (N элементов) канала в частотной области. Каждый элемент соответствует частотному подканалу. Гистограмма сравнивается со спектральным шаблоном ожидаемого сигнала для определения подканалов, которые имеют повышенную мощность. Эти подканалы считаются подверженными воздействию помех. Таким путем можно получить приближенную оценку центральной частоты w_c и полосы В узкополосной помехи. Этого достаточно, поскольку характеристики системы не очень чувствительны к ошибкам оценок w_c и В.

При использовании этого алгоритма имеется непростая проблема выбора длительности усреднения спектра. При увеличении этой длительности возможен пропуск относительно коротких помех. При уменьшении длительности усреднение осуществляется недостаточно эффективно, особенно в условиях медленного фединга. Это приводит к ошибкам в определении пораженных помехами частотных составляющих.

Заявляемое изобретение направлено на решение технической задачи по определению пораженных помехами поднесущих OFDM сигнала для систем связи, в которых возможны помехи в полосе сигнала.

Эта задача решена за счет разработки и применения способа-алгоритма, эффективно функционирующего в присутствии полезного сигнала при произвольных соотношениях между мощностями полезного сигнала, помех и шума. Такой способ подразумевает определение пораженных помехами поднесущих OFDM системы, выполняемое по группе OFDM символов, содержащих полезный сигнал, подверженный частотно-селективным замираниям, при произвольных соотношениях между сигналом, помехами и шумом, при этом способ заключается в выполнении следующих операций:

формируют спектр принимаемого сигнала для каждого последовательно поступающего OFDM символа группы путем выполнения быстрого преобразования Фурье отсчетов этого символа;

формируют усредненный спектр мощности принимаемого сигнала путем вычисления для каждой поднесущей отношения суммы квадратов модулей спектров по всем OFDM символам группы к числу OFDM символов группы;

находят среднее значение компонент усредненного спектра мощности путем вычисления отношения суммы всех компонент усредненного спектра мощности к числу компонент;

формируют первый порог H1 путем вычисления произведения среднего значения компонент усредненного спектра мощности на коэффициент С1;

сравнивают компоненты усредненного спектра мощности принимаемого сигнала с первым порогом H1 и в случае превышения порога полагают, что соответствующие поднесущие поражены помехами, и относят их к первой группе пораженных помехами поднесущих;

формируют разностный спектр мощности для каждой пары соседних OFDM символов группы путем вычисления для каждой поднесущей квадрата разности модулей соответствующих компонент спектров соседних OFDM символов;

формируют усредненный разностный спектр мощности принимаемого сигнала путем вычисления для каждой поднесущей отношения суммы разностных спектров по всем парам соседних OFDM символов группы к числу этих пар;

находят среднее значение усредненного разностного спектра мощности принимаемого сигнала путем вычисления отношения суммы всех компонент усредненного разностного спектра мощности к числу компонент;

формируют массив из компонент усредненного разностного спектра мощности принимаемого сигнала, значения которых не превысили среднее значение усредненного разностного спектра мощности принимаемого сигнала;

находят среднее значение элементов сформированного массива путем вычисления отношения суммы всех элементов этого массива к числу элементов массива;

формируют второй порог Н2 путем вычисления произведения среднего значения элементов сформированного массива на коэффициент С2;

сглаживают усредненный разностный спектр мощности принимаемого сигнала;

сравнивают компоненты сглаженного усредненного разностного спектра мощности принимаемого сигнала со вторым порогом Н2 и в случае превышения порога полагают, что соответствующие поднесущие поражены помехами, и относят их ко второй группе пораженных помехами поднесущих;

формируют пораженные помехами поднесущие путем объединения первой и второй групп пораженных помехами поднесущих.

Предлагаемый алгоритм обнаруживает помехи различного типа в условиях глубоких частотно-селективных замираний полезного сигнала.

При этом следует отметить, что коэффициент С1 определяется числом OFDM символов в группе и может быть выбран, например, как С1=4, в то время как коэффициент С2 определяется в результате моделирования различного типа встречающихся в системе помех и может быть выбран, например, как С2=3.

Данное изобретение может быть использовано для OFDM систем связи, работающих в условиях возможного наличия помех в полосе сигнала. Предлагаемое изобретение решает задачу определения пораженных помехами поднесущих посредством анализа реализации сигнала в виде суммы полезного сигнала, подверженного частотно-селективным замираниям, помех в полосе сигнала произвольного типа и происхождения, а также шума. Полученный результат может быть использован для блокирования передачи на пораженных поднесущих.

В предлагаемом изобретении формируется усредненный спектр мощности принимаемого сигнала, а также сглаженный усредненный разностный спектр мощности. Компоненты этих спектров сравниваются со специальным образом формируемыми порогами. По результатам этого сравнения определяются пораженные помехами поднесущие. Анализ сглаженного усредненного разностного спектра мощности позволяет выявить поднесущие, пораженные помехами, мощность которых соизмерима или меньше уровня полезного сигнала.

Особенности предлагаемого алгоритма позволяют эффективно обнаруживать помехи различного типа в условиях глубоких частотно-селективных замираний полезного сигнала.

Для лучшего понимания сущности заявляемого изобретения далее приводится его детальное описание с привлечением графических материалов.

Фиг.1 - структурная схема устройства, реализующего заявляемый способ-алгоритм, где

1 - приемник OFDM сигнала,

2 - блок формирования усредненного спектра мощности принимаемого сигнала,

3 - блок формирования первого порога H1,

4 - блок сравнения компонент усредненного спектра мощности с первым порогом,

5 - блок объединения групп пораженных помехами поднесущих,

6 - блок формирования разностных спектров мощности,

7 - блок формирования усредненного разностного спектра мощности,

8 - блок формирования среднего значения усредненного разностного спектра мощности,

9 - блок сравнения компонент усредненного разностного спектра мощности со средним значением,

10 - блок сглаживания усредненного разностного спектра мощности,

11 - блок формирования второго порога Н2,

12 - блок сравнения компонент сглаженного усредненного разностного спектра мощности со вторым порогом.

Фиг.2 - средняя спектральная плотность мощности помехи I,

Фиг.3 - средняя спектральная плотность мощности помехи II,

Фиг.4 - спектр мощности двулучевого полезного сигнала,

Фиг.5 - сглаженный спектр мощности и второй порог Н2, помеха I, отношение сигнал-шум 6 дБ, отношение сигнал-помеха 3 дБ,

Фиг.6 - сглаженный спектр мощности и второй порог Н2, помеха II, отношение сигнал-шум 3 дБ, отношение сигнал-помеха 3 дБ, минимальная и максимальная компоненты спектра помехи II U₁=60, U₂=180.

Заявляемый способ реализуют на устройстве, структурная схема которого представлена на Фиг.1.

Входной высокочастотный сигнал поступает на вход приемника OFDM сигнала 1, где формируется спектр принимаемого сигнала (комплексные амплитуды поднесущих) для каждого последовательно поступающего символа группы OFDM символов Y_i,k, , посредством быстрого преобразования Фурье отсчетов этого символа, N - количество поднесущих OFDM сигнала, К - число OFDM символов в группе. Пример реализации приемника OFDM сигнала приведен в [10, 11].

С выходов приемника 1 OFDM сигнала компоненты спектров символов принимаемого сигнала последовательно поступают на входы блока 2 формирования усредненного спектра мощности принимаемого сигнала, где для каждой поднесущей вычисляют отношение суммы квадратов модулей спектров по всем OFDM символам группы к числу OFDM символов группы

С выходов блока 2 компоненты усредненного спектра принимаемого сигнала V_i, поступают на входы блока 3 формирования первого порога H1 и входы блока 4 сравнения компонент усредненного спектра мощности с первым порогом. В блоке 3 сначала находят среднее значение компонент усредненного спектра мощности М как отношение суммы всех компонент усредненного спектра мощности к числу компонент

Затем в блоке 3 формируют первый порог H1 как произведение среднего значения компонент усредненного спектра мощности на коэффициент С1

где коэффициент С1 определяется числом OFDM символов в группе и может принимать значение, например, С1=4.

Сформированный таким образом первый порог H1 с выхода блока 3 поступает на вход блока 4, где с ним сравниваются компоненты усредненного спектра мощности принимаемого сигнала. В случае превышения порога принимается решение о том, что соответствующие поднесущие поражены помехами. Эти поднесущие относят к первой группе пораженных помехами поднесущих и их номера передают на входы блока 5 объединения групп пораженных помехами поднесущих.

С выходов приемника 1 OFDM сигнала компоненты спектра символов принимаемого сигнала последовательно поступают также на входы блока 6 формирования разностных спектров мощности для каждой пары соседних OFDM символов, где для каждой поднесущей вычисляют квадрат разности модулей соответствующих компонент спектров соседних OFDM символов

С выходов блока 6 компоненты разностных спектров мощности пар символов принимаемого сигнала поступают на входы блока 7 формирования усредненного разностного спектра мощности, где для каждой поднесущей вычисляют отношение суммы компонент этой поднесущей по всем парам соседних символов группы к числу этих пар

С выходов блока 7 усредненный разностный спектр мощности Q_i, принимаемого сигнала поступает на входы блока 8 формирования среднего значения усредненного разностного спектра мощности, на входы блока 9 сравнения компонент усредненного разностного спектра мощности со средним значением и на входы блока 10 сглаживания усредненного разностного спектра мощности.

В блоке 8 определяют среднее значение усредненного разностного спектра мощности принимаемого сигнала, вычисляя отношение суммы всех компонент усредненного разностного спектра мощности к числу компонент

С выхода блока 8 величина М' поступает на вход блока 9, где производится сравнение компонент спектра Q_i, со средним значением М'. В блоке 9 формируют массив из компонент усредненного разностного спектра мощности принимаемого сигнала, значения которых не превысили среднее значение М', L - длина массива. Компоненты массива Q' поступают на входы блока формирования второго порога 11.

В блоке 11 сначала рассчитывают среднее значение М" элементов массива Q' как отношение суммы всех элементов этого массива к числу элементов массива

Затем в блоке 11 формируют второй порог Н2 как произведение среднего значения элементов сформированного массива на коэффициент С2

Коэффициент С2 определяют в результате моделирования различного типа помех, и он может принимать значение, например, С2=3. Сформированный таким образом второй порог Н2 поступает на вход блока 12 сравнения компонент сглаженного усредненного разностного спектра мощности со вторым порогом.

В блоке 10 производят сглаживание усредненного разностного спектра мощности принимаемого сигнала Q_i, , например, методом «скользящего окна» в соответствии с выражением

где

Компоненты сглаженного спектра мощности W_i, поступают на входы блока 12, где они сравниваются со вторым порогом Н2. В случае превышения этого порога принимают решение о том, что соответствующие поднесущие поражены помехами. Эти поднесущие относят ко второй группе пораженных помехами поднесущих и их номера передают на входы блока 5 объединения результатов.

В блоке 5 объединяют первую и вторую группы пораженных помехами поднесущих. Номера сформированных таким образом пораженных помехами поднесущих поступают на выход устройства.

Подробное тестирование алгоритма выполнялось для двух типов помех. Помеха I представляла собой псевдослучайную последовательность BPSK символов. Фиг.2 показывает усредненную спектральную плотность мощности помехи I, используемой при моделировании. Помеха II представляла собой узкополосный сигнал, задаваемый в частотной области. Синфазная и квадратурная составляющие помехи II предполагались нормально распределенными случайными величинами с нулевым средним и определяемыми в частотной области (от минимальной компоненты U₁ до максимальной компоненты спектра U₂). Таким образом, спектральная амплитуда помехи описывалась распределением Релея. Фиг.3 показывает усредненную спектральную плотность мощности помехи II (U₁=60, U₂=100). В примере, приведенном ниже, полезный сигнал - двулучевой. Фиг.4 показывает спектральную плотность мощности полезного сигнала.

Результаты моделирования показали высокую эффективность предлагаемого алгоритма определения помех при различных условиях приема. Алгоритм обнаруживает как узкополосные помехи различной мощности, так и помехи, занимающие существенную часть полосы сигнала.

Примеры сглаженного спектра мощности и второго порога в присутствии помех различного типа показаны на Фиг.5, Фиг.6.

Данное изобретение может применяться в любых OFDM системах, таких как WLAN, WiMAX, функционирующих в нелицензируемых частотных диапазонах, где возможно присутствие помех от различных источников.

Источники информации

1. Kari Pietikainen, Aki Silvennoinen, Michael Hall, Sven-Gustav Häggman, "IEEE 802.11g tolerance to narrowband jamming", MILCOM 2005 - IEEE Military Communications Conference, vol.24, no.1, October 2005, pp.3002-3002.

2. Jeongho Park, Dongkyu Kim, Changeon Kang, Daesik Hong, Effect of Bluetooth on OFDMbased WLAN, Vehicular Technology Conference, 2003. VTC 2003-Fall. 2003 IEEE 58th, Volume 2, 6-9 Oct. 2003, pp.786-789.

3. Lauri Sydänheimo, Mikko Keskilammi, Markku Kivikoski, Performance Issues on the Wireless 2,4 GHz ISM Band in a Multisystem Environment, IEEE Transactions on Consumer Electronics, Vol.48, No 3, August 2002, IEEE.

4. Jeongho Park, Dongkyu Kim, Changeon Kang, Daesik Hong, Effect of Partial Band Jamming on OFDM-based WLAN in 802.11g, Acoustics, Speech, and Signal Processing, 2003. Proceedings. (ICASSP'03). 2003 IEEE International Conference on Volume 4, 6-10 April 2003, pp.560-3.

5. Zhiqiang Wu, Carl R. Nassar, "Narrowband Interference Rejection in OFDM via Carrier Interferometry Spreading Codes", IEEE Transactions on Wireless Communications, vol.4, no.4, July 2005.

6. Diakoumis Gerakoulis, Paola Salmi, "An interference suppressing OFDM system for wireless communications", ICC 2002 - IEEE International Conference on Communications, no.1, April 2002, pp.480-484.

7. Jeffrey A.Young, J.S.Lehnert, "Analysis of DFT-Based Frequency Excision Algorithms for Direct-Sequence Spread-Spectrum Communications", IEEE Trans. Commun., vol.46, pp.1076-1087, Aug. 1998.

8. Darbyshire, E.P., "Narrowband interference identification and rejection applied to baseband radio signals", the fifth International Conference on Radio Receivers and Associated Systems 1989, pp.217-221, Jul. 1990.

9. Dan Zhang, Pingyi Fan, Zhigang Cao, "A novel narrowband interference canceller for OFDM systems", WCNC 2004 - IEEE Wireless Communications and Networking Conference, no.1, March 2004, pp.1414-1418.

10. J.G.Proakis, Digital Communications, NY: McGraw-Hill, 1995.

11. Richard van Nee, Ramjee Prasad, OFDM Wireless Multimedia Communications, Artech House, Boston-London, 2000.