DST-DCO-OFDM中STO和STO估计的影响

可在www.sciencedirect.com在线获取ScienceDirectICTExpress 8（2022）414www.elsevier.com/locate/icte基于DST-DCO-OFDM的可见光通信系统中STO和STO估计的影响Suseela Vappangi，Vakamulla Venkata Mani电子工程学院，Vellore理工学院，Amaravati，印度电子和通信工程，国家理工学院，Warangal，印度接收日期：2021年7月10日;接收日期：2021年11月8日;接受日期：2022年2月8日2022年2月15日在线提供摘要本文研究了直流偏置光正交频分复用（DCO-OFDM）系统中利用离散正弦变换（DST）等实三角变换的定时同步问题。引人注目的是，没有必要的厄米对称性标准，光OFDM系统利用真正的信号处理变换技术，如DST。此外，本文还比较了利用DST-DCO-OFDM符号周期性的定时同步算法和基于训练符号的STO估计算法的性能。在STO估计算法中，基于训练符号的STO估计技术与基于初始值的STO估计算法相比具有更好的均方误差。此外，这项工作验证了推导出的Cramer Rao下界（CRLB）的定时误差。版 权 所 有 2022 作 者 。 出 版 社 ： Elsevier B.V. 代 表 韩 国 通 信 和 信 息 科 学 研 究 所 这 是 CC BY 许 可 下 的 开 放 获 取 文 章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。关键词：VLC; DST-DCO-OFDM; STO; CRLB1. 介绍可见光通信（VLC）利用发光二极管（LED）可以被认为是一个迷人的解决方案，以克服过度拥挤和有限的RF频谱。光正交频分复用（O-OFDM）技术被广泛应用于VLC中，以保证数据的高速传输。在这样的系统中，强度调制（IM）和直接检测（DD）是最可行的调制方式[1]。利用傅里叶信号处理的OFDM系统输出信号格式复杂，且具有双极性在自然界中。然而，强度调制的光信号应该是实数和正值。因此，在IFFT模块的输入端强制执行Hermitian对称性准则，以获得时域中的实值信号[2]。然而，实值信号仅以利用一半子载波为代价而被获取。最终，这包括强调可用的实数变换技术，如离散正弦变换（DST）。为了转换时域信号，*通讯作者：电子工程学院，Vellore技术学院，Amaravati（VIT-AP大学），印度。电子邮件地址：suseela. vitap.ac.in（S.Vappangi），vvmani@nitw.ac.in（V.V.Mani）。同行审议由韩国通信研究所负责教育与信息科学（KICS）。https://doi.org/10.1016/j.icte.2022.02.005对于正值信号是双极性的，本文利用直流偏置光OFDM（DCO-OFDM）。定时同步是OFDM接收端需要实现的关键技术之一。相反 ， 符 号 时 间 偏 移 （ STO ） 由 于 有 害 的 载 波 间 干 扰（ICI）和符号间干扰（ISI）的表现而被认为是光OFDM系统的主要缺点之一，从而影响了其性能。文献[3]中的先前研究提出了一种用于DCO-OFDM系统的低复杂度的基于最大似然的定时同步方法。我们利用了O-OFDM信号的周期性，估计了STO，并与基于训练符号的STO估计技术的性能进行了比较。本文首次阐述了空时对基于DST的DCO-OFDM 系 统 的 影 响 。 此 外 ， Cramer Rao 下 界（CRLB）的STO估计的DST为基础的DCO-OFDM推导和它与其他STO估计技术进行了比较第二节详细阐述了空时码在基于DST的DCO-OFDM系统中的不利影响第3节描述了不同的STO估计算法，并推导出CRLB。结果和讨论见第4节。最后，在第五部分给出了本文的结论。2405-9595/© 2022作者。 由Elsevier B.V.代表韩国通信和信息科学研究所出版。这是一CC BY许可下的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。S. Vappangi和V.V. ManiICT Express 8（2022）414415=+[客户端]（）下一页2πl2C0≤100≤1000c（）=√∑4N图1.一、基 于 DST的DCO-OFDM系统的示意图。偏置附加信号可以表示为xq[n]xq[n]BDC（3）DC此外，接收信号可以表示为：yq[n]=xq[n]<$hq[n]+wq[n]（4）从等式（4），xq[n]，hq[n]表示发送的DST。DCDCO-OFDM信号与信道相关系数到第q个符号。而加性高斯白噪声（AWGN）由wq[n]描述。图图2描绘了一个典型的VLC通道环境，强调LED安装在天花板顶部，光电二极管充当接收器终端。原则上，从LED发送的信号通过直接线路到达接收器终端视线路径（LOS）的一部分，而另一部分路径可以被称为非视线路径（NLOS），其主要是由于来自墙壁、家具和存在于室内环境中的其他这样的障碍物的反射的发生而发出的。此外，为了消除环境噪声和由于人造光源引起的噪声，采用具有滤波器系数Ts（λ）的光学为了在接收端处聚焦光束信号，利用光学集中器，其具有由参数g（λ）表示的增益。因此，LOS信道分量被给出为[5]：⎧⎪⎨A pd(m+1)cosm(φ)Ts(ψ)g(ψ)cosψδ(n−l),hq[n]=NLOS路径Los0.00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000（五）2. 系统模型图1是基于DST/IDST的DCO-OFDM系统的原理框图. 1强调，根据（5），m表示朗伯（六）、(The所采用的LED是朗伯类型的，其规定这种LED在所有方向上均匀地照明。从诸如M进制脉冲幅度调制（M-PAM）的实星座映射技术中提取实符号块Xk，并将其作为输入应用于IDST变换块。因此，时域信号xq[n]对应于m−ln2ln cosφ12特别地，φ1（六）在（6）中表示的是到第q个符号和频域变换Xq[k]得到了下面的表达式，由[4]给出LED。在接收器处由g（n）表示的c2集中器gain被确定为[5]xq[n]=2∑N−1NXq[k]sinπ（2n+ 1）（ 2k+1），4N（一）g（）=R2sin2（εc），0≤λ≤λc（七）Xq[k]=k=02N−1Nn=0n= 0，1，2，3，4，. . . ，N − 1xq[n]sin（π（2n+ 1）（ 2k+1）），0，0 ≥100c其中，（7）中的参数r指定折射率。此外，从Eq。在等式（5）中，参数Apd表示光电二极管的面积，而发射LED和接收器光电二极管之间的距离由l表示，并且由δ（l-c）指定的函数对应于狄拉克δn= 0，1，2，3，. . . ，N − 1（2）从（1）可以肯定，IDST的内核是实数，并且为了允许纯实数和单极信号传输，添加了DC偏置BDC。给出了要添加的直流偏置量 BDC= 10log10k2+ 1d B.得到的离散DC说明信号的传播延迟和光速的函数由c表示。在计算与NLOS路径对应的信道的脉冲响应时，需要考虑反射的总数。因此，信道脉冲响应由于DC{图二. 突出LOSS. Vappangi和V.V. ManiICT Express 8（2022）4144161 2⎪⎩公司简介∑⏐N−1cp∑∑24N4N⏐∑N−1N−1N−1A pd（m+1）ρdAwallcosm （φ）cos（α）cos（β）Ts （φ）g（φ）cos（φ），（xq[nγ] hq[n]）DCBol对应于重复结构。STO估计W2如下：N=-2N反射可以表现为[5]hq[n]=02π2l2l20≤100≤1000cN LOS0，>c（八）图三. 基于DST的光OFDM系统中利用训练符号的STO估计。根据（8），参数l1对应于发射LED到位于墙壁上的某个反射点之间的距离，而l2指定墙壁上的反射点到接收器终端之间的距离。而d Awall表示小区域的反射面积，ρ对应于反射率参数。对特定反射点的辐射角用φ和α表示。到接收器的辐照角由β给出，β表示来自反射表面的入射角，βc对应于光电二极管的视场（FOV）现在，我们假设该发射信号由于γ的STO而受到影响，则接收信号可以表现为：2∑N−1Nn=03. STO估计算法3.1. 基于周期性的STO估计算法首先，对应于OFDM系统，很明显，循环前缀是指将符号的最后部分添加到符号的前面。因此，可以采用该周期性属性来促进同步。如果属于循环前缀的样本被存储在窗口中，W和属于数据符号的最后部分的样本被放置在窗口W′中，如果这两个窗口中包含的样本之间的差异被最小化，则这两个窗口之间的相同性质可以被最大化，并且该技术被称为最小化差分法[6，7]。数学表示为：具体如下：×sin（π（2n+ 1）（ 2k+1））+Wq[k]（9）Ncp−1==⏐2⏐ ⏐24N此外，对应于频域时域信号的表示可以表示为γ γ arg mini=0n=q[n+i]⏐∑+yq[n+i+N]−⏐N −1N −1Y[k]=X [p]H[p]2i=0yq[n+i+N]。yq<$[n+i]（12）⏐q q qn 0p 0DC×sin（π（2n+ 2γ+ 1）（ 2p+ 1））此外，还适当地利用放置在两个窗口内的这些样本之间的相关性，这被称为最大相关方法，其由下式给出：×sin（π（2n+ 1）（ 2k+ 1））γ =γNcp−1=yq[n+i+N]。yq<$[n+i]<$（十三）+Wq [k]（10）arg mini=0可以求解由（10）描绘的上述方程以产生以下表达式3.2. 训练基于符号的STO估计算法：1∑jπ jπ（p-k）sin（π（p-k））2单个基于DST的光OFDM符号连同Yq[k]=2Np=0 Xq[p]Hq[p]e2Nγ（2p+ 1）e2DCsin（π（p-k））+训练符号如图所示。 3、凡培训机构--1∑-jπ2p+1— jπ（ p-k）sin（π（p-k））222N该技术通过最小化平方距离来获得2Np=0 Xq[p]Hq[p]eDC2Nγesin（π（p-k））−在包含在窗口W1中的两个样本之间，1∑p=0p= kjπ jπsin（π（p+k+1））22N=Yq[k]=p=kp=kS. Vappangi和V.V. ManiICT Express 8（2022）4144172∑∑2N=yq[n+i]−yqn+ I+2⏐N[]Xq[p]Hq[p]e2Nγ（2p+ 1）e2（p+k+1）2NDCsin（π（p+k+1））−22−1+γ⏐∗⏐1N−1 X [p]H[p]e−jπγ（2p+ 1）e−jπ（p+k+1）sin （π（p+k+1））i=02Nq q2Np=0DCp= k2sin（π（p+k+1））+Wq[k]（11）3.3. 中STO的 Cramer Rao下限（CRLB）DST-DCO-OFDM系统当量（11）清楚地表示接收信号由于ICI而受到影响，即，干扰源自子载波p到k。CRLB定义的界阐明了任何无偏估计量的方差都是Fisher信息矩阵的逆。原则上，对于Nγ γarg min（十四）S. Vappangi和V.V. ManiICT Express 8（2022）414418× ×- −;（）[−El nP]（）下一页NlnP（ Y;γ）= −π（8N2+ 24N+ 22）∑X2 [k]−见图4。 STO影响下的DST-DCO-OFDM系统性能分析表1用于仿真的系统参数。参数值房间的尺寸663LED和接收器之间的间隔可变LED总数1200每个LED的功率20 mWLED半角度56度光电二极管的FOV为40度光电二极管面积Apd1 cm2光学滤波系数Ts（λ）1折射率1.5反射系数ρ0.8子载波总数512循环前缀的长度128DST-DCO-OFDM符号的长度640调制格式PAMSTO [ 3,1、1、3]直流偏置7 dB当P（ Y;h）=1时2（2πσ）2∑N−1（y[n]−<$2∑N−1X[k]sin[π（2n+2γ+1）（2k+1）]）2QQ-n= 0Nk= 04 Ne2σ2此外，对数似然函数由参数L（ Yγ）表示可以说是L（ Y;γ）= ln P（ Y;γ）=∑N−1（2∑N−1 ）2Nln2（2πσ2）−n=0yq[n]−Nk=0 Xq[k]sin2σ2（16）CRLB是Fisher信息矩阵其由下式给出1变异度γε ≥ε2∂γ2（Y;γ）（十七）图五. DST-DCO-OFDM系统中STO估计算法的比较其中，（17）中的E[]表示期望运算符。关于γ的二阶导数可以导出为：2 2N−1在STO的影响下，在接收机终端处接收到∂γ212σ2Nk=0Q（十八）在DST-DCO-OFDM系统中，可以解释为最后，STO估计的方差推导为：12σ21yq[n]=2∑N−1Xq[k]sin[π（2n+ 2γ+ 1）（ 2k+1）]+变异度γ≥DST− DC O− O F DMπ2 ×（8N2+24N+ 22）Nk=04Nwq[n]（15）4. 结果和讨论模拟参数如表1所示。 图 4（十九）S. Vappangi和V.V. ManiICT Express 8（2022）414419（）（4N[]）Nk=0AWGN本质上是随机的，构成0均值和σ2的方差，并且可以表示为wN0，σ2。最终，合成信号y[n]演变为本质上随机的可以确定为y q[n]<$N2∑N−1X q[k] sin演示了使用4-PAM调制格式的基于DST的DCO-OFDM系统的BER性能，并且随着定时偏移范围的增加，获得降低的错误平层概率 图 5描绘了STO估计技术在平均值方面的性能π（2 n+2 γ+1）（2 k+1），σ2. 因为γ是要估计的包含在罪分量的论证中，让我们方差（MSE）和SNR。与基于循环前缀的STO估计相比，假设值π（2n+ 2γ+ 1）（ 2k+ 1）要想获得成功，技术，基于训练符号的STO估计赋予h4eN合成信号的线性函数可以用公式表示在多径信道环境S. Vappangi和V.V. ManiICT Express 8（2022）414420××−××−22这是因为它采用了具有重复结构的光OFDM符号。而在多径信道中，由于码间干扰的存在，基于循环前缀的空时码估计方法的性能会恶化。这一事实可以从仿真结果中得到证实，仿真结果表明，与其他两种STO估计技术相比，训练符号辅助的STO估计算法具有更优越的性能。而CRLB给出了最小MSE。从仿真结果可以看出，在信噪比为60dB时，训练符号辅助的STO估计该技术实现了MSE为4。523 10 −9，而最大相关和最小差异方法的MSE为6。972 10 - 6和2。505 10-5分别。 而在相同的信噪比下，CRLB优于以前的STO估计技术，通过实现3的MSE。54 10- 12.在基于循环前缀的STO估计方法中，最小差分法需要3Ncp乘法和3Ncp1加法。而最大相关方法涉及Ncp次乘法和Ncp1次加法，并且训练符号辅助的STO估计算法需要与DST-DCO-OFDM系统中的其他两种空时估计技术进行了比较。然而，CRLB的STO估计优于三个STO估计技术，因为它实现了最小的MSE。竞合利益作者声明，他们没有已知的可能影响本文所报告工作引用[1] A.A. Sharifi，可见光通信中光OFDM信号的PAPR降低，ICT Express5（3）（2019）202-205。[2] S. Vappangi ， V.M. Vakamulla ， Channel estimation in ACO-OFDMploying different transforms for VLC ， AEU-Int. J. Electron.Commun. 84（2018）111-122.[3] Y. Jiang，Y. Wang，P. Cao，M. Safari，J. 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