用于IEEE802.11g帧头类型识别的一种新方法

1 引 言

在IEEE 802.11g物理层中。基带处理器要处理3种不同的帧结构SSS_CCK(直接序列扩频补码键控)、OFDM(频分复用)和DSSS_OFDM(直接序列扩频正交频分复用)。图1显示了这3种不同的帧结构。因此在设计接收机时，首先要考虑数据帧的检测与判别问题，因为检测算法的正确性与准确性就决定了整个接收机的性能上限。

因此在设计接收机时，必须考虑不同类型信号的检测问题。在接收机前端，要先检测到接收的信号，再判别是哪种前导格式，才能进行余下的处理。

2 802.11g标准的帧头格式

在IEEE 802.11g标准中，其帧头可以采用两种形式中的一种：正交频分复用(OFDM)类型和直接序列扩频(DSSS)类型。

在OFDM类型的帧头中，位于基带信号最前端的是short preamhie前导信号，这是由10个相同的符号序列组成，一个符号的周期为0.8μs。每个符号序列由16个点构成，每个点都可以看成是有实部和虚部的复数，该帧头字列以20 M速率发送。

在DSSS类型的帧头中，前导信号以11 M速率发送，由多个同相或反相的符号周期地重复构成，周期为1μs。一个符号由11个点组成，每个点都可以看成是有实部和虚部的复数，前导(preamble)最基本的作用就是用来指示分组的到来，实际上对前导的检测是接收的准备。设计检测算法要考虑两个方面的指标：有效性与可靠性。

首先，不能在有分组到达时候检测不到，这就是所谓的丢帧，网络质量会因此而下降。提高分组到来时的检测率就是提高有效性。其次，不能在没有分组到达到时做出错误的到达指示，或者将一种分组误判无另外一种，引起网络资源的浪费，为了防止这种情况的发生，就要提高检测的可靠性。除了用来进行接收信号检测，无线局域网设备还要利用preamble完成其他接收中的任务。比如在OFDM类型preamble情况下，接收机还要用他来进行自动增益控制(AGC)，频偏估计等。

因此，preamble检测必须在AGC调整的同时进行。AGC调整算法可以看作一个反复迭代的过程，目的是将信号幅度调整到A／D转换器的转换范围之内，这就使得检测算法的输入信号幅度是在不停变化的，因此检测算法必须能够应对这种情况。

3 检测算法

检测信号最简单的方法就是侦听周围环境中能量的增加，能量监测器可以在模拟域也可以在数字域实现。可以设置一个门限，然后采用门限触发方式来实现。这种方法可能会不实用，特别在11g这样存在潜在噪声的环境中。如果有许多其他信号存在并且接收机检测设备的灵敏度非常高，则数字信号处理器件就会被频繁地唤起，引起能耗增加。

一种好的办法是利用preamble自身的周期性，这种性质可以抵抗无线环境中的所有损伤，可以通过自相关结构利用preamble的周期性。既然DSSS preamble与OFDM preamble都有严格定义的周期，接下来需要做的就是设计一种结构来寻找两种周期。将接收到的采样值与0.8 μs以及1μs之前的采样值做比较，不管接收的是哪一种preamble，都会产生一个匹配。

两种preamble周期的不同可以用来区分他们，为了提高检测的可靠性，可以用好几个周期。用4μs之内的采样值会比较方便，因为正好包含了4个DSSS preamble周期，5个OFDM preamble周期。因此，延迟线结构的4μs之内的采样值相关并将相关值与设定的门限做比较就构成了一个非常有效的区分两种不同preamble的算法。

因为在相关检测的同时，AGC正在调整接收信号的幅度，将信号的幅度限制在AD转换器工作范围之内。因此采样幅度受AGC影响而变化，这样做相关就会很难得到正确定判断，所以不能简单的进行抽样值的相关。不过仍然存在简单且节省能量的方法，可以用接收信号采样值的符号位做相关，这实现起来很简单，而且将被证明非常有效。

图2为具体的电路实现是示意图，将I，Q两路采样值的符号位组合成幅度，相位各不相同的复数，可以规定当采样幅度大于或者等于零时，符号位设为-1，小于零时设为1。这样一来，进行自相关的值就是实部与虚部为1或者-1的一系列值，这样做是为了充分利用前导的周期性，测试结果也表明此种方法优于将I路与Q路的符号位分开进行自相关。当频偏50 ppm，多径与其他损伤都一样的情况下，信噪比7 dB，测得检测错误率降低2／3。图3为用两种帧头I，Q两路采样值的符号位组合成的复信号进行相关的结果，可以清楚地看出，因为周期的不同，出现峰值的位置也不同，可以由此分辨出不同的帧头。

4 性能评估

既然发送的preamble是严格定义好的，所以是否能够正确接收取决于信号在发射机与接收机之间遇到的损伤。比如频偏，多径以及噪声都使得preamble难以辨别。所以检测算法必须要考虑这些损伤。

频偏的影响使得信号的频谱发生搬移，也可以看作时域的旋转。多径可以看作原始信号的几个拷贝以不同的幅度与相位叠加在一起，在一些情况下，这些因素已经使得信号难以辨别。在极端接收情况下，热噪声的幅度可以和有用信号差不多大，使得信号非常难以辨别。所有这些损伤都源自802.11协议的自然属性，所以不能预见也不能消除。

上述提到的信号损伤只是纯的WLAN环境下存在的，如果考虑相同频带的微波炉、蓝牙、无绳电话以及许多其他信号的影响，这些干扰信号都能够使得WIAN的preamble检测失败。

经过测试发现，各种不利因素中，只有当频偏比较大时，检测的性能才会严重恶化，其他的诸如多径、采样偏差以及噪声对性能的影响都是很小的，可以说算法对这些因素来说是健壮的，经过下面的分析将会揭示其中的原因。

假设发送的信号没有任何偏差的接收，采样值必定为严格满足周期性的，表示为：A1ejβ1，A2ejβ2，…，A16ejβ16，A1ejβ1，A2ejβ2，…，A16ejβ16，…(以OFDM preamble为例，20 M采样时，每16个采样点为一周期)，因为可以只取他们的符号位做相关，所以幅度上的误差不会影响性能，而相位的剧变则是致命的。

噪声只是混杂在有用信号中，使得信号难以分辨，并不能影响信号本身的幅度与相位，测试发现，当信噪比在3 dB以上时，噪声对检测算法的影响就很微小了。

采样时刻偏差同样不能恶化算法性能，假设存在采样偏差，使得采样时刻比标准时刻延迟了一个点，但是采样点的周期性依然保持，没有受到任何影响，20 m采样时钟下，OFDM preamble依然是16个点为一个周期。同理，DSSS也是如此。下面再来看看多径效应对算法的影响，以OFDM preamble为例，20 MHz采样时，每16个采样点为一周期，第k个周期的采样点可以表示为：