MIMO技術近年來得到了很多學者和研究機構的重視，但是它要求信道平衰落的前提條件限制了它在寬帶無線通信中的應用，為了避免符號間干擾，通常需要在接收端加信道均衡器。由于有很多根收發天線，這種均衡器是非常復雜的。另一種解決方法是將OFDM技術與MIMO技術結合起來，利用OFDM技術對多徑的對抗能力，去除符號間干擾，實現寬帶高速無線通信。但MIMO-OFDM系統對同步誤差很敏感：在多徑環境下， MIMO-OFDM系統對時間同步的要求很高；頻率同步方面，由于MIMO-OFDM系統可以視為N個并行的MIMO子系統，因此頻偏所引入的ICI會惡化每個子載波的信噪比，從而惡化整個MIMO-OFDM通信系統的傳輸性能。

對MIMO-OFDM系統來說，時間同步方面，接收端需要對各個天線上的信號分別進行延時估計和調整。頻率同步方面，接收端需要對各個天線上的信號分別進行頻率偏移估計和補償。傳統的MIMO-OFDM同步算法，未能完全解決這種情況下的同步問題。這種新的適用于 MIMO-OFDM系統的時間頻率同步算法考慮了各發射天線到達時延各不相同的情況，因此具有更廣泛意義，可適用于分布式MIMO系統。

1、MIMO-OFDM技術概述

對MIMO-OFDM技術來說，其核心部分是OFDM技術和MIMO技術。OFDM通過將頻率選擇性多徑衰落信道在頻域內轉換為平坦信道，從而減少了多徑衰落的影響。而MIMO技術能夠在空間中產生獨立的并行信道同時傳輸多路數據流，這樣就有效地增加了系統的傳輸速率。這樣，OFDM和MIMO兩種技術的結合，就能達到兩種效果：一種是系統具備很高的傳輸速率，另一種是通過分集達到很強的可靠性。

2、MIMO-OFDM同步技術研究現狀

在MIMO系統中，由于發射天線的增加導致發射信號不但要受到與傳統單天線系統中相同的各種干擾的影響，而且還存在天線間干擾。因此MIMO- OFDM系統中的同步問題比單天線系統中要困難得多，許多用于單天線系統的同步方法不能直接應用于MIMO-OFDM系統。目前對MIMO-OFDM系統同步的研究還剛剛開始，公開發表的文獻還不多，其中既有研究集中式MIMO的，也有研究分布式MIMO的，但研究集中式MIMO的居多，而且在分布式 MIMO中大都是研究頻率同步的，沒有研究時間同步，都假設時間同步已經完成，而且各天線對之間的時延均相同。

3、新的MIMO-OFDM同步算法

3.1系統設計

算法框圖如圖1所示。

圖1MIMO-OFDM系統結構圖

假設一個MIMO-OFDM系統有N個子載波，M個發射天線，P個接收天線，定義第m個發射天線上的OFDM調制信號為：

這里△表示多徑信道的徑數，hlmp表示第mp個MIMO子信道中第l徑的衰落系數。Sl表示MIMO子信道中第l徑的時延。dm表示接收天線收到各路發射天線信號的相對時延。這里定義第一路發射天線的相對時延是零。Np（t）是第p路接收天線上的加性噪聲，設

Dp=max{d1，d2，…，dm}。

這種新的時間同步算法適用于各路天線到達時延不同的情況。傳統的MIMO-OFDM系統同步算法并不能解決當各路天線到達時延不同時的同步問題。針對這種情況，我們提出了新的導引符號配置方法：第一，頻域各天線的訓練序列分開放置，用來區分不同時延，可以進行時間精同步；第二，在接收端時域，這些分開放置的訓練序列又具有相同的兩個半段，可以用來做時間粗同步和頻率粗同步。

在發射端的頻域，如果訓練序列的齊位插入偽隨機序列，偶位插入零，那么經過IFFT之后就可以得到前后兩個相同的半段序列。于是我們的訓練序列的插入方法如下，該方法可以保證M條發射天線上的訓練序列經過IFFT之后，都可以得到兩個相同的半段序列。因此即使當各個發射天線到達接收天線的時延不同時，接收天線依然可以得到兩段相同的序列。

定義每個天線發射的訓練序列為Tm（i），其中插入的偽隨機序列為Cm（k），長度為Q，這里總的子載波數N和發射天線數M間必須滿足：N=2MQ，第m個發射天線插入練序列的方式為

圖2訓練序列插入方式

如圖2所示，這樣插入就保證了每路發射天線的訓練序列都是在偶位全為零，奇位則為偽隨機序列和零，可以保證在IFFT之后，每路天線的導引在時域都對稱，這樣在時延不同的情況下疊加，都可以得到兩個相同的半段序列。

設tm（i）是對應的Tm（i）經過IFFT之后的結果：

如圖3所示，假設ai，bi，ci分別是t1（i），t2（i），t3（i）的序列。d2，d3分別是t2（i），t3（i）序列相對于t1（i）的延遲。當d3為最大延遲時，按照圖中的方式疊加后，兩個半段序列1和2是完全相同的。

圖3時域上各路有延遲的序列疊加

3.2時間同步

3.2.1粗同步

首先在接收端建立一個長度為N的滑動窗，按照我們提出的訓練序列插入方式，當處于正確的時間點時，在滑動窗中的訓練序列就是兩個相同的前后部分。

考慮到M路天線相對延遲不同，所以前后兩個半段有Dp長度部分不同。于是我們可以定義時間粗同步公式為：

上面的計算，因為除掉了上面提到的小部分的不同，所以在訓練序列正好對齊的時候就可以得到一個歸一化的峰值。

然后設置一個硬判門限和搜索長度L，將從M（d）超過門限的滑動窗中的那段序列開始，連續將L個長度為N的序列送入后續的精同步部分處理，并且記錄超過門限的時間點為。設這段序列為gi（t），i=0，1，…，L-1，t=0，1，…。，N-1。

3.2.2精同步

得到了L個長度為N的序列，將他們分別進行FFT運算：

上式中，i=0，1，…，L-1，k=0，1，…。，N-1。

然后將Gi（k）按照先前插訓練序列的方式，將其中的偽隨機序列抽取出來，和本地序列進行相關相乘，就可以得到第m路發射天線信號的時間精同步點了：

上式中，m=1，2，…。，M。

因為有m個發射天線，因此公式（9）要進行m次運算，確定每個發射天線到第p個接收天線的時間精同步點。

所以，得到第m路發射天線信號到達第p路接收天線的時間同步點：

3.3頻率同步

在時間同步后實現頻率同步。這里我們仍然可以利用在時域得到的兩個相同的半段訓練來進行頻率偏移估計，與時間粗同步一樣，也要除去兩個半段序列中τ長度部分的序列，假定各路發射天線的時間同步點中，的相對延遲為零。于是得到頻偏估計：

3.4數據與仿真結果

設MIMO系統為四發四收和兩發兩收結構，子載波數為N=2048，帶寬是20 MHz，信道是COST207六徑rayleigh信道，各徑時延以40個采樣點遞增，功率以6 dB遞減，速率為70 km/h。四個發射天線到達接收天線的時延分別為0，5，10，15個采樣點，因此我們令τ為20個采樣點，來進行時間和頻率同步。頻偏設為0.4，時間精同步搜索長度L=250。由于進行時間粗同步時，得到的峰值會受到噪聲的影響，因此硬判值在不同信噪比條件下并不相同，一般來說，是隨信噪比的升高呈遞增趨勢。仿真數據長度是10萬幀。

如圖4所示。在信噪比較低的情況下，兩種情況下時間同步的錯誤率比較高，并且隨著信噪比的升高而逐漸降低，在10 dB的時候錯誤率降低幅度很大。在12，14 dB的時候錯誤率幾乎為零。說明新算法在各路發射天線時延不同情況下，仍然可以得到良好的時間同步性能。

圖4新算法的時間同步性能曲線

如圖5所示。兩種情況下頻率同步的MSE值隨著信噪比的升高而逐漸降低，四發四收和兩發兩收情況得到的MSE值很接近，說明頻率同步算法可以得到和Schmidl算法同樣的頻率同步性能。

圖5新算法的頻率同步性能曲線

通過以上仿真可以看到，該算法在多徑環境下可以得到良好的同步性能。

4、結束語

目前，世界各國和各大電信廠商都已經展開了新一代移動通信系統的研究，而且由于MIMO-OFDM在提高無線鏈路的傳輸速率和可靠性的巨大潛力，使得這兩種技術的結合有望成為過渡到4G的潛在技術。因此MIMO-OFDM已經成為目前4G研究的熱點。本文提出的新的 MIMO-OFDM同步方法設置了新的導引符號配置方法，可以在接收端時域得到相同的兩個半段序列，進行時間粗同步和頻率同步，頻域再根據導引插入規則進行時間精同步。仿真結果表明，該方法能實現對多個發射天線時間延遲估計，可適用于分布式MIMO系統。

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