本發(fā)明涉及無線通信領域中fbmc系統(tǒng)的頻偏估計方法，具體涉及一種cp-fbmc通信系統(tǒng)中的盲頻偏估計方法。

背景技術：

由于多載波調制系統(tǒng)不僅能夠提供高速的數據傳輸，成倍的提升系統(tǒng)容量，同時能夠有效地對抗信道的頻率選擇性衰落，因此受到了學術界和工業(yè)界的廣泛關注和研究。然而，帶外泄漏過高一直是到載波調制系統(tǒng)的一大弊病。fbmc(循環(huán)濾波器組多載波)技術通過采用具有良好時頻聚焦特性的原型濾波器，可以有效降低信號的帶外泄漏。此外，fbmc技術引入多相濾波器和快速傅里葉變換等操作，大大降低了自身的復雜度和運算量，應用前景廣闊。為了提高fbmc的頻譜效率，循環(huán)濾波器組多載波cyclic-fbmc被提出，同時為了對抗頻率選擇性衰落，基于cyclic-fbmc添加cp，組成cp-fbmc系統(tǒng)，并推導出較好的快速實現結構。

像其他多載波系統(tǒng)一樣，fbmc對于同步失真同樣非常敏感，時頻同步一直以來都是fbmc的研究熱點。目前fbmc時頻同步的方法主要包括基于數據輔助的估計算法和盲估計算法?；跀祿o助的估計方法利用重復符號的相關運算進行同步計算的方法，需要很多同步符號和保護符號才能抵消fbmc系統(tǒng)的重疊性，頻譜效率較低。該類方法最先提出于tildefusco，angelopetrella，mariotanda在ieeetransactionsonwirelesscommunications,2009,8(5):2705-2715上發(fā)表的“data-aidedsymboltimingandcfosynchronizationforfilterbankmulticarriersystems”。在中國專利201110215577.0《一種ofdm/oqam系統(tǒng)及其時頻同步方式》中，通過相關運算的選取和最大后驗概率準則對上述方法中的估計性能進行了改善，但頻譜效率依然很低。早期的盲估計算法主要利用了fbmc多載波系統(tǒng)的二階循環(huán)平穩(wěn)性，復雜度高。davidemattera，mariotanda在ieeetransactionsonwirelesscommunications，2013，12(1)：268-277上發(fā)表的“blindsymboltimingandcfoestimationforofdm/oqamsystems”提出利用fbmc的共軛對稱性，大大降低了復雜度，但性能有所降低。所以折衷考慮fbmc中的頻譜效率和估計性能，是目前亟待解決的。同時考慮到在頻率選擇性嚴重的信道條件下需要基于cyclic-fbmc系統(tǒng)添加cp，所以cp-fbmc系統(tǒng)下的頻偏估計和補償問題同樣亟待解決。

技術實現要素：

為了解決現有技術中的問題，本發(fā)明提出一種通過設計合理的虛擬子載波分配方式，在保證頻譜效率的同時，提高估計性能的cp-fbmc通信系統(tǒng)中的盲頻偏估計方法。

為了實現以上目的，本發(fā)明所采用的技術方案為：包括以下步驟：

1)發(fā)射端采用隨機連續(xù)方式分配虛擬子載波，分配連續(xù)三個及以上的虛擬子載波；

2)根據步驟1)的子載波分配方式對子載波的信息比特流進行調制；

3)采用cyclic-fbmc系統(tǒng)對步驟2)的子載波數據進行分塊得到若干數據塊；

4)對步驟3)的各數據塊進行調制，即不同頻率時間點上的數據符號乘以相對應的基函數，則發(fā)射端發(fā)送信號sl：

其中，表示歸一化的lc點的dft變換；表示頻域傳輸處理，λm＝diag(λm)，為廣義dft，

5)接收端基于cyclic-fbmc添加cp組成cp-fbmc系統(tǒng)，發(fā)送端信號sl經過多徑信道，在接收端發(fā)生頻率偏移得到接收信號rl，接收端接收到的頻率偏移信號表示為：

其中φ為頻偏實際值，nl表示均值為0，方差為σ²的加性高斯白噪聲；

6)假設cfo試探值對接收信號rl進行頻偏試探補償：

解調得到：

7)采用連續(xù)虛擬子載波不與數據子載波相鄰的虛擬子載波計算代價函數：

對進行遍歷并分別計算代價函數，則頻偏的估計值通過求解下面的最小化問題得到：

的最小結果對應的頻偏試探值即為頻偏的估計值完成盲頻偏估計。

所述步驟1)中選擇虛擬子載波組數p，每組連續(xù)虛擬子載波個數q，其中q≥3，記每組第一個虛擬子載波的序號為mi,1，i＝1,2,…p，mi,1∈[0,m-1]，各組其余虛擬子載波序號為mi,1+j＝((mi,1+j))m，((mi,1+j))m表示mi,1+j以m為循環(huán)的結果，i＝1,2,…p,j＝0,1,…q-1，mi,1+j∈[0,m-1]，m個子載波中除虛擬子載波外其余均為數據子載波，記與數據子載波不相鄰的虛擬子載波為p×(q-2)個，為集合mused-null。

所述步驟2)中調制包括：根據步驟1)的子載波分配方式對子載波分配qpsk符號，虛擬子載波上不承載符號信息，并進行串并轉換，然后進行oqam預處理，將復數數據符號轉換成實數數據符號。

所述步驟3)中子載波數據分塊包括：在子載波m上，數據符號序列am[n]分成包含nc個復數符號，大小為2nc的數據塊，長度為lc＝m·nc，令am,l[n]表示子載波m上第l個數據符號塊，am,l[n]＝am[2lnc+n],n＝0,1,…,2nc-1。

所述步驟4)的調制過程為：

4.1)發(fā)射端待發(fā)送的調制信號為：

其中，gm,n[k]是am,l[n]對應的基函數：

其中，是給待發(fā)送實數數據符號添加的初始相位，表示以lc為循環(huán)的結果，pc[k']為cyclic-fbmc系統(tǒng)中采用的原型濾波器，與fbmc系統(tǒng)中的原型濾波器p[k']有如下關系：

4.2)cyclic-fbmc中第l個調制信號表示為：

其中，

為第m個子載波上的中心頻率；

做變量替換其中δ0≤m0＜nc+δ0是一個整數，當nc為偶數時，δ0＝0.5，否則，δ0＝0，并令則sl[k]和pc,m[k']寫成：

4.3)將sl[k]矩陣化，sl＝[sl[0]sl[1]…sl[lc-1]]^t為sl[k]的矩陣表示形式，分別令am,l＝[am,l[0]am,l[1]…am,l[2nc-1]]^t，pc,m＝[pc,m[0]pc,m[1]…pc,m[lc-1]]^t；

經過推導，發(fā)射端發(fā)送信號sl最終寫成以下形式：

所述步驟6)中對于每個m0＝m，主對角線元素為1+0j，其余元素為純虛數或實部無限小，則

對于每個m0＝m，中每個元素受到時域相鄰元素的影響；

對于每個m0≠m，|m-m0|＝1時，則不能忽略不計；|m-m0|＞1時，只考慮相鄰子載波對的影響。

所述步驟7)中根據頻偏的估計值對接收信號進行頻偏補償，在接收端對每一塊數據塊進行逐點均衡，解調得到將進行oqam后置處理，從實數符號變回到復數符號，進行并串轉換之后，進行qpsk解調，最終恢復出發(fā)送的比特數據流。

與現有技術相比，本發(fā)明通過在cp-fbmc系統(tǒng)的發(fā)射端分配連續(xù)三個及以上的虛擬子載波，在系統(tǒng)接收端利用與數據子載波不相鄰的虛擬子載波計算代價函數，代價函數最小值對應的頻偏試探值即為頻偏的估計值，本發(fā)明通過設計合理的虛擬子載波分配方式，在保證頻譜效率的同時，提高估計性能，經過試驗驗證，本發(fā)明方法通過插入少量虛擬子載波，估計性能得以提升，且隨著虛擬子載波數量的增多，可利用信息量增多，估計性能可以進一步提高。

附圖說明

圖1為本發(fā)明發(fā)射端虛擬子載波分配方式的示意圖；

圖2為本發(fā)明的方法流程圖；

圖3為利用對比例和本發(fā)明盲頻偏估計時比特信噪比與估計均方根誤差的關系曲線對比圖，圖中橫坐標表示比特信噪比eb/n0，單位分貝(db)，范圍0－30db，縱坐標表示對應的估計均方根誤差。

具體實施方式

下面結合具體的實施例和說明書附圖對本發(fā)明作進一步的解釋說明。

參見圖2，本發(fā)明包括以下步驟：

1、發(fā)射端：

(1)參見圖1，發(fā)射端的m個子載波，子載波序號m＝0,1,…,m-1，子載波序號相差1則表示子載波相鄰，采用隨機連續(xù)的虛擬子載波分配方案：選擇虛擬子載波組數p，每組連續(xù)虛擬子載波個數q，其中q≥3，記每組第一個虛擬子載波的序號為mi,1，i＝1,2,…p，mi,1∈[0,m-1]；考慮到cp-fbmc添加cp前的cyclic-fbmc系統(tǒng)的循環(huán)性，各組其余虛擬子載波序號為((mi,1+j))m表示mi,1+j以m為循環(huán)的結果，mi,1+j∈[0,m-1]，m個子載波中除虛擬子載波外其余均為數據子載波，記與數據子載波不相鄰的虛擬子載波p×(q-2)個，為集合mused-null；

(2)對信息比特流進行qpsk調制，根據(1)中子載波分配方式分配qpsk符號，虛擬子載波上不承載符號信息，進行串并轉換，然后進行oqam預處理，將復數數據符號轉換成實數數據符號；

(3)采用cyclic-fbmc系統(tǒng)將數據分塊發(fā)送，在子載波m上，數據符號序列am[n]分成包含nc個復數符號，大小為2nc的數據塊，長度為lc＝m·nc，令am,l[n]表示子載波m上第l個數據符號塊，am,l[n]＝am[2lnc+n],n＝0,1,…,2nc-1；

(4)對各數據塊進行調制，即不同頻率時間點上的數據符號乘以相對應的基函數，發(fā)送端待發(fā)送的調制信號為：

其中，gm,n[k]是am,l[n]對應的基函數：

這里，是給待發(fā)送實數數據符號添加的初始相位，表示以lc為循環(huán)的結果，pc[k']為cyclic-fbmc系統(tǒng)中采用的原型濾波器，與fbmc系統(tǒng)中的原型濾波器p[k']有如下關系：

2、快速實現形式：

(1)cyclic-fbmc中第l個調制信號可以進一步表示為：

其中，

為第m個子載波上的中心頻率；

做變量替換其中δ0≤m0＜nc+δ0是一個整數，當nc為偶數時，δ0＝0.5，否則，δ0＝0，并令sl[k]和pc,m[k]可重新寫成：

(2)將sl[k]矩陣化，sl＝[sl[0]sl[1]…sl[lc-1]]^t為sl[k]的矩陣表示形式，分別令am,l＝[am,l[0]am,l[1]…am,l[2nc-1]]^t，pc,m＝[pc,m[0]pc,m[1]…pc,m[lc-1]]^t；

經過推導，sl最終可以寫成以下形式：

其中，表示歸一化的lc點的dft變換；表示頻域傳輸處理(frequencydomaintransmitprocessing，簡稱fdtp)，λm＝diag(λm)，稱為廣義dft(generalizeddft，簡稱gdft)，

3、接收端：

(1)基于cyclic-fbmc添加cp組成cp-fbmc系統(tǒng)，發(fā)送端信號sl經過多徑信道，在接收端發(fā)生頻率偏移得到接收信號rl，由于循環(huán)前綴的作用，接收端接收到的頻率偏移信號可以表示為：

其中φ為頻偏實際值，nl表示均值為0，方差為σ²的加性高斯白噪聲；

(2)假設cfo試探值對接收信號rl進行頻偏試探補償：

解調得到：

對于每個m0＝m，主對角線元素為1+0j，其余元素或者為純虛數，或者實部非常小，所以

對于每個m0＝m，中每個元素主要受到時域相鄰元素的影響；

對于每個m0≠m，|m-m0|＝1時，不能忽略不計。|m-m0|＞1時，非常小，所以只需要考慮相鄰子載波對的影響；

(3)用連續(xù)虛擬子載波不與數據子載波相鄰的虛擬子載波計算代價函數：

對進行遍歷并分別計算代價函數，則頻偏的估計值可通過求解下面的最小化問題得到：

的最小結果對應的頻偏試探值即為頻偏的估計值

(4)根據估計出的頻偏值對接收信號進行頻偏補償，在接收端對每一塊數據塊進行逐點均衡，解調得到將進行oqam后置處理，從實數符號變回到復數符號，進行并串轉換之后，進行qpsk解調，最終恢復出發(fā)送的比特數據流，算法結束。

本實施例中使用的cp-fbmc系統(tǒng)采用qpsk星座調制，系統(tǒng)帶寬b＝1/ts＝11.2mhz，子載波個數為m＝1024，每個符號塊包含的復數符號nc＝5，原型濾波器為phydyas，重疊因子k＝4，循環(huán)前綴cp長度為g＝m/8，虛擬子載波組數p＝1，連續(xù)虛擬子載波長度q＝3，多徑衰落信道模型采用ituvehiculara信道模型，信道時延為[00.310.711.091.732.51](單位為μs)，路徑增益為[0-1-9-10-15-20](單位為db)。由于cp-fbmc的每個數據塊都是由nc個小數據塊組成的，所以本發(fā)明中頻偏的估計范圍為

圖3給出了利用方法1和本發(fā)明盲頻偏估計時比特信噪比與估計均方根誤差的關系曲線，并將davidemattera，mariotanda在ieeetransactionsonwirelesscommunications，2013，12(1)：268-277上發(fā)表的“blindsymboltimingandcfoestimationforofdm/oqamsystems”方法作為對比例進行了比較，對比例圖中記為方法1。本發(fā)明方法圖中連續(xù)虛擬子載波長度q＝3，p表示虛擬子載波組數，選擇p＝1和p＝30兩種情況，p越大的表示虛擬子載波越多，用于計算代價函數的信息量越大。由圖可以看出，本發(fā)明方法估計性能優(yōu)于方法1，且隨著虛擬子載波數量的增多，可利用的信息量增多，估計性能得到提升。本發(fā)明方法通過插入少量虛擬子載波，使估計性能顯著提高。