2.2.1 改进的前导序列结构
由于WPS算法的定时准确性受频偏的影响，因此对同步序列结构进行一定的改进，采用如图4所示的序列结构。
该序列占用2个OFDM符号长度，由周期分别为Nc和N的CAZAC序列组成，N=2Nc。各天线上的序列由CAZAC序列循环移位得到。若第1根发射天线上的序列为c(n)，则第i根发射天线上的序列可以表示为c(n-(i-1)·D)，D表示循环移位数。
当存在频偏ε时，将接收端接收到的信号同本地序列c(n)进行互相关如下：
其中l=N/Nc。对比式(5)和式(8)可以看出：当存在频偏时，互相关函数峰值位置相对理想位置有[ε/l]长度的移位。
2.2.2 改进的时间同步算法
本文提出的方法利用接收信号同本地序列进行互相关来进行定时同步。假设本地序列分别为长度为Nc的c1(n)和长度为N的c2(n)，则判决函数可表示为：
在P1(d)和P2(d)分别取得最大值处即为训练序列c1(n)和c2(n)的起始位置处。
由于信号传输过程中存在频偏ε，由式(8)可知，求得的P1(d)、P2(d)的峰值位置
相对于理想定时点分别有[ε/2]和[ε]的移位，如图5所示。
与WPS算法相比，本文采用的方法虽然增加了训练序列的长度，占用了一定的信道资源，但是能够直接地得出准确的定时点，使定时不受频偏影响，并且在定时的同时能够估计出整数倍频偏，缩短了同步过程，从而降低了系统同步的复杂度。
3 仿真与比较
参考IEEE802.11n标准[10]，在高斯信道和多径信道下对本文提出的算法和WPS算法分别进行了仿真。天线数为2发1收，更多天线数目的情况可由此推广得到。仿真各参数如表1所示。
忽略频偏影响，在单径信道下，对WPS算法和本文提出算法的正确定时概率进行比较，在不同信噪比下的曲线如图6所示。可以看出本文提出的算法定时性能优于WPS算法，尤其在低信噪比条件下更为明显。
图7所示分别为在多径条件下，频偏为0、信噪比为10时，WPS算法和本文提出算法的定时判决函数曲线。可以看出，图7(a)中WPS算法在两根发射天线信号处都能产生峰值，但是由于伪峰存在，难以判断定时点的具体位置；图7(b)、图7(c)中，本文提出的算法对两根发射天线信号分别进行判断，虽然判决函数也存在伪峰，但是在最强径定时点上一定取得最大值，伪峰的存在对定时点的判断并没有太大影响。
图8所示为本文提出方法在单径无频偏和多径有频偏下的性能对比。由图中可以看出，算法在多径与单径条件下性能差别不大，多径的存在几乎不对算法性能产生大的影响，同时也可以看出，算法在有频偏的情况下也能正确定时。
4 结束语
本文针对MIMO-OFDM系统，提出了一种改进的训练序列结构和定时同步方法。采用不同长度的CAZAC序列构成训练序列，接收时利用本地互相关的方法进行定时同步。虽然增加了训练序列的长度，但是能够直接得出正确的定时点，使定时位置不受频偏影响；并且能同时估计出整数倍频偏，缩短了同步过程，从而降低了系统的复杂度。理论和仿真分析表明，该方法相对WPS算法有着明显的性能提升。扁平线圈电感制造厂
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