一種基于循環(huán)累積的多普勒頻偏估計(jì)方法【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種基于循環(huán)累積多普勒頻偏估計(jì)方法，用于檢測(cè)OFDM系統(tǒng)的終端在高速移動(dòng)情況下的多普勒頻偏估計(jì)。首先計(jì)算出接收信號(hào)的整數(shù)頻偏和小數(shù)頻偏，然后與前一時(shí)刻的對(duì)應(yīng)頻偏值進(jìn)行比較，采用黃金分割法重新計(jì)算頻率偏移量，直至算法收斂，從而得到最優(yōu)的頻偏估計(jì)值。本發(fā)明的基于循環(huán)累積的多普勒頻偏估計(jì)方法具有良好的估計(jì)性能和誤比特率性能，特別適用于OFDM系統(tǒng)在終端或用戶高速移動(dòng)情況下對(duì)所產(chǎn)生的多普勒頻偏進(jìn)行估計(jì)和補(bǔ)償?！緦?zhuān)利說(shuō)明】一種基于循環(huán)累積的多普勒頻偏估計(jì)方法【
技術(shù)領(lǐng)域：
】[0001]本發(fā)明涉及基于循環(huán)累積的多普勒頻偏估計(jì)方法，尤其涉及一種適用于OFDM(OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing,正交頻分復(fù)用)系統(tǒng)中，終端高速移動(dòng)的情況下對(duì)所產(chǎn)生的的多普勒頻偏估計(jì)的方法。【
背景技術(shù)：
】[0002]由于OFDM系統(tǒng)對(duì)于頻率的敏感性，對(duì)于載波的同步問(wèn)題已經(jīng)有很多解決方法。主要的解決方法有:[0003](1)數(shù)據(jù)輔助算法(data-aided):通過(guò)在發(fā)送的信息內(nèi)嵌入特定訓(xùn)練信息，在接收端對(duì)特定訓(xùn)練信息進(jìn)行頻偏估計(jì)，來(lái)完成頻率校正。這種算法的處理速度快、效果較好，但因?yàn)橛?xùn)練信息的嵌入，會(huì)導(dǎo)致整體頻譜利用率的下降。[0004](2)非數(shù)據(jù)輔助算法(nondata_aided):只對(duì)頻域接收信號(hào)進(jìn)行分析,來(lái)估計(jì)頻偏大小，以達(dá)到最大的頻譜利用率。但這種算法需要對(duì)接收信息經(jīng)過(guò)濾波器后的平穩(wěn)特性進(jìn)行估計(jì)，所需要的接收信息較多，耗費(fèi)時(shí)間較長(zhǎng)。[0005](3)基于循環(huán)前綴的算法:利用OFDM結(jié)構(gòu)中的循環(huán)前綴部分進(jìn)行估計(jì)，也可以獲得較高的頻譜利用率，但是估計(jì)精度不高。[0006]考慮到高速列車(chē)運(yùn)行時(shí)，由于自身速度變化和經(jīng)過(guò)不同環(huán)境下，電磁場(chǎng)模型的多變性，所以應(yīng)當(dāng)采用較快的處理方法。其中數(shù)據(jù)輔助算法較適合于實(shí)際的需求，盡管頻譜利用率會(huì)下降，但可以獲得較快的處理速度。[0007]在數(shù)據(jù)輔助同步算法中，較經(jīng)典的是Classen和Meyr提出的兩步式同步方法(F.ClassenandH.Meyr.“CommunicationoverfrequencysynchronizationalgorithmsforOFDMsystemssuitableforfrequencyselectivechannels(適用于頻率選擇性信道下正交頻分復(fù)用系統(tǒng)的頻率同步算法)，”IEEEVehicularTechnologyConference,1994:pp.1655-1659)。該方法通過(guò)對(duì)于OFDM符號(hào)中的導(dǎo)頻進(jìn)行頻率的粗同步和精同步，來(lái)得到可靠的頻偏估計(jì)。但是該方法在精同步的算法搜索開(kāi)銷(xiāo)比較大。[0008]Schmidl和Cox對(duì)于上述方法進(jìn)行了改進(jìn)，通過(guò)利用構(gòu)造特殊的訓(xùn)練符號(hào)進(jìn)行定時(shí)和頻偏估計(jì)(Τ.M.SchmidlandD.C.Cox.“RobustfrequencyandtimingsynchronizationforOFDM(正交頻分復(fù)用系統(tǒng)的魯棒頻率與時(shí)間同步算法)，”IEEETrans.Commun.,vol.45,n0.12:ρρ.1621-1623，Dec.1997)，這里將該方法稱(chēng)為S&C算法。該算法通過(guò)構(gòu)造一個(gè)訓(xùn)練序列，在偶子載波上發(fā)送預(yù)訂序列。該序列的前半部分和后半部分相同，當(dāng)發(fā)生頻率偏移時(shí)，根據(jù)前后序列的結(jié)構(gòu)特征，可以從中估計(jì)出子載波間小數(shù)倍的頻率偏移量。再通過(guò)前后兩個(gè)OFDM符號(hào)在同一子載波數(shù)據(jù)符號(hào)的差分關(guān)系，可以得到其整數(shù)倍頻偏。S&C算法通過(guò)最大似然估計(jì)的方法，對(duì)頻偏做出估計(jì)。因此只需要在預(yù)訂發(fā)送的信息前，人工構(gòu)造兩個(gè)符號(hào)的訓(xùn)練序列，就可以快速得到系統(tǒng)的一個(gè)頻偏估計(jì)。很多最新的研究，都是對(duì)S&C算法性能的進(jìn)一步改良。比如Byungjoon提出的一種S&C的改良算法(P.Byungjoon,C.Hyunsoo,K.ChangeonandH.Daesk.“AnoveltimingestimationmethodforOFDMsystems(一種新的用于正交頻分復(fù)用系統(tǒng)的定時(shí)估計(jì)算法)”IEEEGlobecom2002,vol.1:pp.17-21),進(jìn)一步改善了S&C算法的性能,但是同時(shí)也很大地增加了復(fù)雜性，并不適用于一個(gè)需要快速反應(yīng)的系統(tǒng)。[0009]因此，本領(lǐng)域的技術(shù)人員致力于開(kāi)發(fā)一種基于循環(huán)累計(jì)和黃金分割的高速情況下多普勒頻偏估計(jì)方法。【
發(fā)明內(nèi)容】[0010]有鑒于現(xiàn)有技術(shù)的上述缺陷，本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題是提供一種基于循環(huán)累計(jì)和黃金分割的高速情況下多普勒頻偏估計(jì)方法，能夠在終端用戶高速移動(dòng)的情況下有效提高頻偏估計(jì)的有效性和可靠性，而且其計(jì)算復(fù)雜度與現(xiàn)有的S&C算法相當(dāng)。[0011]為實(shí)現(xiàn)這一目的，首先對(duì)S&C算法的性能進(jìn)行分析:s&c算法在性能和復(fù)雜度上，達(dá)到了較好的平衡。[0012]訓(xùn)練序列前一半的采樣信號(hào)的接受能量為【權(quán)利要求】1.一種基于循環(huán)累積的多普勒頻偏估計(jì)方法，其特征在于，所述方法是通過(guò)使用寄存器S和頻偏估計(jì)器，并利用S&C算法來(lái)完成的，包括:步驟一，清空所述寄存器S，并初始化最大搜索邊界Afmax和最小搜索邊界Afmin;步驟二，根據(jù)S&C算法計(jì)算進(jìn)入所述頻偏估計(jì)器的第一訓(xùn)練信號(hào)的頻偏fA，并將所述第一訓(xùn)練信號(hào)的頻偏存入所述寄存器S中作為初始值，其中，所述第一訓(xùn)練信號(hào)的頻偏包括整數(shù)頻偏值ΛfA和小數(shù)頻偏值；步驟三，根據(jù)所述S&C算法計(jì)算下一時(shí)刻進(jìn)入所述頻偏估計(jì)器的訓(xùn)練信號(hào)，即第二訓(xùn)練信號(hào)的頻偏fB，并將所述第二訓(xùn)練信號(hào)的頻偏存入所述寄存器S中，其中，所述第二訓(xùn)練信號(hào)的頻偏包括整數(shù)頻偏值Λ&和小數(shù)頻偏值；步驟四，比較所述第一訓(xùn)練信號(hào)的整數(shù)頻偏值和所述第二訓(xùn)練信號(hào)的整數(shù)頻偏值A(chǔ)fB:如果所述第一訓(xùn)練信號(hào)的整數(shù)頻偏值ΛfA和所述第二訓(xùn)練信號(hào)的整數(shù)頻偏值A(chǔ)fB相等，則跳轉(zhuǎn)至步驟七；如果所述第一訓(xùn)練信號(hào)的整數(shù)頻偏值ΛfA和所述第二訓(xùn)練信號(hào)的整數(shù)頻偏值ΛfB不等，則跳轉(zhuǎn)至步驟五；步驟五，劃定所述最大搜索邊界Afmax和所述最小搜索邊界Afmin;步驟六，在所述步驟五中劃定的所述最大搜索邊界Afmax和所述最小搜索邊界Afmax之間使用黃金分割法的一維搜索算法重新計(jì)算所述第二訓(xùn)練信號(hào)的頻偏fB;步驟七，計(jì)算所述第一訓(xùn)練信號(hào)的整數(shù)頻偏值和所述第二訓(xùn)練信號(hào)的整數(shù)頻偏值之差是否小于預(yù)設(shè)的頻率偏差量:如果小于所述預(yù)設(shè)的頻率偏差量，則跳轉(zhuǎn)至步驟八；如果大于所述預(yù)設(shè)的頻率偏差量，則將所述第二訓(xùn)練信號(hào)的整數(shù)頻偏值和小數(shù)頻偏值存入所述寄存器S，替換所述第一訓(xùn)練信號(hào)的整數(shù)頻偏值和小數(shù)頻偏值，跳轉(zhuǎn)至所述步驟三；步驟八，結(jié)束。2.如權(quán)利要求1所述的基于循環(huán)累積的多普勒頻偏估計(jì)方法，其中，所述最大搜索邊界Δfmax(900Hz，所述最小搜索邊界Δfmin≥O。3.如權(quán)利要求1所述的基于循環(huán)累積的多普勒頻偏估計(jì)方法，其中，所述步驟五中，所述最大搜索邊界Afmax和所述最小搜索邊界Afmin按照如下規(guī)則劃定:當(dāng)AfB>AfA時(shí)，Af；ax=AfB，Δfmin=ΔfA；當(dāng)AfB〈AfA時(shí)，Afmax=AfA,Afmin=AfBO4.如權(quán)利要求1所述的基于循環(huán)累積的多普勒頻偏估計(jì)方法，其中，所述步驟六中，所述黃金分割法的一維搜索法包括:首先，設(shè)定兩個(gè)黃金分割頻率參量AjPX2A1=Afmil^OJSZ(Afmax-Afmin)；λ2=Δfmin+0.618(Λf—-Δfmin)；其次，將入1和λ2代入所述S&C算法中計(jì)算相應(yīng)的頻偏估計(jì)值fU1)和fU2);最后，根據(jù)所述f(Xi)和?.(λ2)計(jì)算所述第二訓(xùn)練信號(hào)B的整數(shù)頻偏AfB:當(dāng)f(λD>f(λ2)時(shí)，ΔfB=λj；當(dāng)f(λ)<f(λ2)時(shí)，ΔfΒ=λ205.如權(quán)利要求1所述的基于循環(huán)累積的多普勒頻偏估計(jì)方法，其中，所述預(yù)設(shè)的頻率偏差量是根據(jù)OFDM系統(tǒng)的多普勒頻偏估計(jì)所需的精度來(lái)設(shè)定的?！疚臋n編號(hào)】H04L27/26GK103795676SQ201410049077【公開(kāi)日】2014年5月14日申請(qǐng)日期:2014年2月12日優(yōu)先權(quán)日:2014年2月12日【發(fā)明者】何迪,洪韻律申請(qǐng)人:上海交通大學(xué)