JP3877607B2 - Offset frequency detection method and synchronization deviation amount detection method - Google Patents

Description

【００２５】
の演算を実行し、その最大値を与えるときのｋがオフセット周波数に相当する（ｆ_d ＝ｋΔｆ、ただしΔｆ≡ｆ₀ ／Ｎ）。
【００２６】
ところで、ソフトウェア処理で図２（Ａ）のようなシンボル系列を作成するためには、以下のような処理を行えばよい。図３はサンプル系列θ[n] を作成するまでの手頂を説明する図である。同図（Ａ）において、デジタル信号のシンボルレートｆ₀ よりも充分に高いサンプルレートｆ_s でサンプリングされたデータを直交変換して複素データ列Ｉ[n] 、Ｑ[n］を作成する。これによって各サンプリングタイミングにおける位相と振幅を求めることができる。ここでは、上記実数部データ列Ｉ[n] 、虚数部データ列Ｑ[n］に基づいて位相ψ[n] を求める。そして、隣接するサンプル間の位相値の差分Δψ[n］を求める。すなわち、このΔψ[n] がψ[n] のサンプルからψ[n+1］への位相変化量である。
【００２７】
ここで、デジタル伝送データは、同図（Ｂ）のように波形が若干純っているにしても、シンボルとシンボルの境界で大きく位相が変化し、シンボル区間内での位相変化は相対的に小さい。とすると、Δψ[n］が極大になっているサンプル付近がシンボル境界であると予想できる。そこで、サンプル境界毎、すなわち（サンブルレート）／（シンボルレート）毎に１の値を有するデルタ数列であるリファレンス系列ｙ₁ [n] を設定し、このリファレンス系列ｙ₁ [n] と上記の位相差分データ列の絶対値｜Δψ[n］｜との相関をとる。すなわち、
【００２８】
【数２】

【００２９】
の演算を実行し、Ｒの最大値を与えるｋによりシンボル境界点したがってシンボル点を求めることができる。つまり、シンボル境界点とシンボル境界点の中間がシンボル点であると決定することができる。
【００３０】
具体的には、リファレンス系列ｙ₁ [n] をサンプリングの開始時点がシンボル境界点であると仮定した時のデルタ列にしておくことにより、デジタル伝送信号と内部回路のサンプリング開始点との同期ずれ量を検出することができる。
【００３１】
なお、リファレンス系列ｙ₁ [n] は、シンボル２周期分以上用意し、相関のピークをサーチする区間は１周期程度でよい。
【００３２】
【発明の実施の形態】
図面を参照してこの発明について説明する。図４はこの発明が適用されるデジタル受信機のブロック図である。このデジタル受信機は、キャリア信号に重畳されたπ／４シフトＱＰＳＫ信号を受信する受信機である。アンテナ１で受信されたキャリアに重畳されたデジタル信号はアンプ２で増幅されるとともに、フィルタ３によって目的の信号周波数帯域のみが切り出される。切り出された帯域の信号は、周波数変換回路４においてＡＤ変換可能な周波数にまで通常ダウンコンバートされる。そして、このダウンコンバートされた信号がＡＤ変換器５によってデジタルデータに変換される。すなわち、所定のサンプリング周波数でサンプリングされたサンブルデータに変換される。このサンブルデータは、ＤＳＰ６に入力される。ＤＳＰ６ではこの信号を直交検波してＩ，Ｑの複素ベースバンド信号に変換するとともに、この複素ベースバンド信号の同期・オフセット周波数を検出し、これを補正しながら信号を復調出力する。なお、ＡＤ変換器５のサンプリング周波数は受信されるデジタルデータのシンボルレートよりも十分に高くとる。
【００３３】
図５は前記ＤＳＰ６の機能を表すブロック図である。ＡＤ変換器５でサンプリングされたデジタルデータは、デジタルメモリ１１に蓄えられる。このデジタルメモリ１１に蓄えられたデジタルデータを直交検波部１２が順次読み出して検波し、ベースバンドの複素データ（Ｉ，Ｑデータ）に変換する。そして、このＩ，Ｑデータを用いて復調部１６が目的のデジタルデータを復調するが、上記Ｉ，Ｑデータに変換された受信信号のシンボル点は未知であり、また、前記周波数変換回路４のビート信号の周波数やＡＤ変換器５のサンプリング周波数などのずれによってベースバンドに変換されているはずのＩ，Ｑデータにオフセット周波数が生じている可能性がある。そこで、同期・オフセット周波数検出部１５が、上記Ｉ，Ｑデータのサンプル点（サンプル境界）を検出するとともに、オフセット周波数を検出して、復調部１６に入力し、復調部１６は、入力されたサンプル点の信号を用い、オフセット周波数を修正しながらデータを復調する。
【００３４】
以下、上記同期・オフセット周波数検出部１５が実行するオフセット周波数および同期ずれ量の検出方法について説明する。検出方法としては、周波数スィープ法およびヒストグラム法があり、順次その方法について説明する。
【００３５】
最初に「周波数スイープ法」について説明する。まず、図６を参照して、周波数スイープ法によるオフセット周波数推定の原理について説明する。同図は、オフセット周波数があるときの検波信号スペクトラムを示す図である。検波信号であるＩ，Ｑデータのフーリエスペクトラムを計算すると、オフセット周波数が存在すれば、同図のように、スペクトラムがその分だけベースバンドからシフトする。ここで、検波帯域とは、ＦＦＴ後に検波信号（ベースバンド）が占有する帯域を指すものとし、
【００３６】
【数３】

【００３７】
で表される領域をいうものとする。
【００３８】
また、ヌル帯域は、全（０からサンプリング周波数）帯域の中で検波帯域以外の帯域を指すものとし、
【００３９】
【数４】

【００４０】
で表される領域をいうものとする。
【００４１】
遷移帯域は、ルートナイキストフィルタ等によってスペクトラムが減衰される領域を指すものとし、
【００４２】
【数５】

【００４３】
【数６】

【００４４】
で表される領域を指すものとする。図６に示すように、これらの帯域はオフセット周波数を含むため、オフセット周波数の値に応じて上下に変化するものである。
【００４５】
検波信号のスペクトラムは、オフセット周波数を中心にして図中左右に１／２（１＋α）ｆ₀ ずつ拡がって検波帯域に存在する。また、雑音の成分は全帯域にわたって存在すると考えられるから、ヌル帯域においてもスペクトラムの値は完全に０ではない。検波帯域内のスペクトラムの絶対値（振幅）は、信号に含まれる各シンボルの位相値によって決まり、必ずしも検波帯域の中心でピークを得るとは限らない。
【００４６】
ここで、図６に示すスペクトラムの遷移（周波数）帯域に注目すると、左右の領域κ_L , κ_R は、それぞれ幅が同じで、中心周波数同士がｆ₀ だけ離れているので、この両者の領域から互いにｆ₀ だけ離れた周波数をセットにして選択する。これをｆ₁ ，ｆ₂ とすると一般に、
【００４７】
【数７】

【００４８】
と表現できる。
【００４９】
このｆ₁ ，ｆ₂ でのスペクトラムの値同士は、後述するように一定の（相関・比率）関係を持っている。一方、ｆ₁ ，ｆ₂ のいずれか一方または両方が遷移帯域以外の領域にあるときには雑音のランダムなふるまいによって上記一定の関係を持ちえない。それゆえ、ｆ₀ だけ離れた２つの周波数でのスペクトラム値を、周波数軸上をスイープしながら相関計算することで遷移帯域を見つけることができる。またさらに、上記一定の比率関係を利用して「ｆ₁ ，ｆ₂ の中間値である仮のオフセット周波数ｆ_dsが、真のオフセット周波数ｆ_d とどれだけずれているか」を計算することもできる。
【００５０】
ここで、もしノイズが０の理想的な受信信号であれば、ｆ₁ ，ｆ₂ での振幅スペクトラム値の比率関係のみを利用してオフセット周波数を推定することができる。しかし、図６に示してあるように、実際の通信路には雑音が重畳されているために、検波信号スペクトラムも全帯域に亘って雑音がランダムに存在し、ヌル帯域においても振幅スペクトラムは０にならない。このため、いきなりｆ₁ ，ｆ₂ における振幅スペクトラム値の比率に基づいたオフセット周波数の推定を行うと誤差が大きく、遷移帯域の検出を誤る可能性がある。そこで、手続きとして、まず遷移帯域をさがす大域サーチを実行し、遷移帯域が検出されたのち、オフセット周波数を推定するための詳細サーチを実行することにより、ノイズに強い方法を実現している。
【００５１】
上記大域サーチ、詳細サーチのうち、まず大域サーチについて説明する。大域サーチには、相関計算による方法とピーク検出による方法があるが、ここでは相関計算による大域サーチについて説明する。
【００５２】
ここで図５に示すようにＩ，Ｑデータを一定時間蓄えて、ＦＦＴなどの信号処理することを考える。そのＦＦＴデータＲ（ｆ）の理論近似式を、以下に示す。
ノイズはないものとする。
【００５３】
【数８】

【００５４】
【数９】

【００５５】
ただし、
Ｇ：蓄えられたデータ内に含まれるシンボル数
θ[n］：データ内に含まれているシンボルに対応して決められている位相値の系列
Ｔ₀ ：シンボル周期（ｆ₀ ^-1）
Ｖ：同期のずれ量
ｆ_d ：オフセット周波数
φ：搬送波に対する局部発振信号の位相差
である。
【００５６】
ここで、位相差は、受信した搬送波の基準時間に対して受信側の局部発振器やＡＤサンプリングの基準時間のずれによって生じるものであり、Ｒ₀(f)はオフセット周波数がないときの受信検波信号のフーリエスペクトラムを表す式である。また、
ｓ（Ｔ₀ ｆ）≡ｓｉｎｃ（Ｔ₀ ｆ ）Ｈ（ｆ）
≡Ｈ（ｆ）・ｓｉｎ（πＴ₀ ｆ）／πＴ₀ ｆ
である。
【００５７】
ただし、Ｈ（ｆ）は、送信側で掛けられているルートナイキストフィルタ等のシステム関数であり、帯域幅をｆ₀ 、ロールオフ率をαとする。図７にルートナイキストフイルタの特性グラフの例を示しておく。このフィルタの伝達関数は、
【００５８】
【数１０】

【００５９】
となる。一般的なルートナイキストフィルタは信号帯域に対して２０パーセント程度のロールオフ率を有している。ただし、このフィルタのシステム関数の形は本発明に制限を与えるものではない。
【００６０】
ここで、式〔８〕のΣの因子をＭ(f）とし、これを符号和スペクトルと呼ぶことにする。すなわち、
【００６１】
【数１１】

【００６２】
であり、これは伝送されてきたシンボルの位相系列θ[n］を偏角とする複素単位ベクトルをｆとｎで決定される角度［−２πｆ（ｎ＋１／２）Ｔ₀ ］だけ回転させたもの（図８参照）を足しあわせたものである。
【００６３】
ここで、ｆ₀ 離れた２つの周波数ｆ₁ ，ｆ₂ （ｆ₂ ＝ｆ₁ ＋ｆ₀ ）を考える。〔９〕式を用いてｆ₁ ，ｆ₂ におけるスペクトラム値を求めると、
【００６４】
【数１２】

【００６５】
となる。すなわち、ｆ₀ 離れた２つの周波数における周波数スペクトラムは、符号和スペクトルが（逆符号で）一致していることから、位相角の差は常にθ_v ＋πであり絶対値が０でないかぎり複素的に相関を有している。すなわち、両者（片方は複素共役）の積r₁₂をとると、
【００６６】
【数１３】

【００６７】
となる。関数ｓ（Ｔｆ）が帯域が制限されていて、その帯域以外では０であることから、上式はｆ₁ ，ｆ₂ が下記の遷移領域にあるときのみ０でない値をとりうる。
【００６８】
【数１４】

【００６９】
ここで、αはロールオフ率である。上式で明らかなように、式〔１３〕で得られる積は、オフセット周波数ｆ_d をはさんで、ｆ₁ とｆ₂ が、
【００７０】
【数１５】

【００７１】
【数１６】

【００７２】
にあるとき、そこでの符号和スペクトルが０でなければ一定の値をもち、上２式が満たされない領域では０になる。このようにスペクトラム同士が相関を有するのは、ｆ₁ とｆ₂ のペアがαｆ₀ の幅をもつ遷移帯域にあるときだけであることがわかる。しかも、式〔１３〕をみると、遷移帯域では、ｆ₁ とｆ₂ の値に関係なく同期ずれ量θ_v のみに依存する値になっている。したがって、遷移帯域内で色々なｆ₁ とｆ₂ のペアを選んで、上記ｒ₁₂を計算し、これらを足しあわせれば大きなベクトルになることが予想される。
【００７３】
すなわち整数Ｂを遷移帯域の分割数として、
【００７４】
【数１７】

【００７５】
を求める。こうすると、ｆ_1sが
【００７６】
【数１８】

【００７７】
を満たすときには、式〔１７〕の全ての項が非零となる可能性を持ち、かつ、同じ偏角（θ_v ＋π）を有するので、大きな値を得るだろうと予想できる。
【００７８】
このように、この方法によれば、式〔１７〕に表現された相関計算を行うことによってオフセット周波数の存在範囲の特定（大域サーチ）を行うことができる。式〔１７〕で使用されるＢ個のｆ_1nの系列が作る周波数の範囲［ｆ_1s，ｆ_1s＋αｆ₀ ］をκ_LEとすると、ノイズが含まれていないことを前提として、
▲１▼κ_LEがκ_L に完全に一致しているときは十分大きな相関値R_I2が期待できる
▲２▼κ_LEがκ_L に一部重なっているときは大きな相関値Ｒ₁₂になるかもしれないし、小さな値になるかも知れない。これは符号和スペクトルＭ(f）の値による
▲３▼κ_LEがκ_L に全く重なっていない場合は相関値Ｒ₁₂は０となる
これは受信信号にランダムなノイズが含まれているときでも同様である。
【００７９】
算出されたＲ₁₂を上記条件に当てはめることで、ｆ_1sがκ_L の範囲に対してどういう関係にあるかを推定することができる。なお、上記の条件▲１▼と条件▲２▼に相当するf_1sの範囲は式〔１５〕が示している。そこで、式〔１７〕による計算を周波数ｆ_1sを変えながら行うことにより、図９の「ｆ_1sのスイープと、相関値Ｒ₁₂の遷移の例を示す図」に示すように、±αｆ₀ の範囲の不確定性でオフセット周波数を推定することができる。そして、相関値Ｒ₁₂の位相角θ_R12 に基づいて同期ずれ量を割り出すことができる。
【００８０】
ｆ₂ におけるスペクトルの位相値∠Ｒ₊ から、ｆ₁ におけるスペクトルの位相値∠Ｒ_- を減算した値は同期ずれ量を表しており、ｆ₁ ，ｆ₂ のスペクトルの位相値に基づいて検波信号と内部回路の同期ずれ量θ_v を割り出すこともできる。すなわち、
（∠Ｒ₊ −∠Ｒ_- ）＝θ_v −π
である。
【００８１】
ここで、フィルタの関数ｓ（Ｔ₀ ｆ）は特に決められたものでなくてもよいことに注意したい。すなわちフィルタの特性がどのようなものであっても上記した方法を利用することができる。ｓ（Ｔ₀ ｆ）が実数、すなわち直線位相フィルタであるなら、全く同様の方法でよいし、非直線フィルタであればその位相の周波数特性が既知であれば上式θ_v −πに若干の修正を加えることでオフセット周波数と同期ずれを算出することができる。
【００８２】
次に、大域サーチのもう一つの方式であるピーク検出法について説明する。この方法は、まずスイープする帯域で一定水準以上のＦＦＴスペクトラム振幅を与える周波数候補をさがし、その中からさらに周波数を選択する。そして、それらからおおまかなオフセット周波数の推定を行うものである。
【００８３】
まず周波数候補選択を選択する。スィープ範囲内で、スペクトラムの絶対値が一定水準以上あるような周波数を見つけて、（符号付きで）小さい順に、
【００８４】
【数１９】

【００８５】
とする。このとき、オフセット周波数ｆ_d は、
【００８６】
【数２０】

【００８７】
の範囲にあると考えられる。なお、上記した「一定水準」は、前提としている最大の平均ノイズレベルより十分大きくとっておく。
【００８８】
つぎにトリム処理を行う。〔２０〕式による大域サーチは単純だが、隣接チャンネルの妨害波が大きなレベルで存在している時などには、このノイズのレベルも検出してしまって式〔１９〕の周波数の要素に加えられるため、式〔２０〕の範囲は拡がってしまいサーチの効果がでない。これに対応するためには、得られた周波数の系列から矛盾する周波数の要素を取り除くことにより、ノイズ成分を除去する。そこで、まず、上記の周波数候補の選択処理で得られたＮ個の周波数系列を周波数の絶対値が小さい順にならべかえて、
【００８９】
【数２１】

【００９０】
の数列を作成する。各周波数ｆ_j （ｊ＝１，２，３，…，Ｎ）に対しては、
【数２２】

【００９１】
というオフセット周波数ｆ_d の推定範囲が得られる。
【００９２】
そこでこの推定範囲を用いて、ノイズ成分を除去し、オフセット周波数ｆ_d を推定するために以下の処理を実行する。各周波数ｆ_j （ｊ＝１，２，３，…，Ｎ）に対応する推定範囲ψ_j（ｊ＝１，２，３，…，Ｎ）を重ね合わせ、最も多数の推定範囲が重なり合った共通周波数範囲にオフセット周波数ｆ_d が存在するとする。そして、この共通周波数範囲に推定範囲ψが重ならない周波数ｆのスペクトラムはノイズであると判断する。または、図１０のフローチャートに示すように、ｊ＝１から順に推定範囲を求めてゆき、前回得られた範囲に共通する部分だけを選びだし徐々にその範囲を狭めてゆくと、幾つかは全く共通する部分がないψ_j が出てくる。これを除外して最終的に絞られた範囲を大域サーチの結果とする。オフセット周波数ｆ_d は上記共通周波数範囲の中心とするか、または、共通周波数範囲を含む推定範囲ψの周波数ｆおよびそのスペクトルの絶対値を重み付け平均して求めればよい。そして、この推定されたオフセット周波数ｆ_d を式〔５〕に適用することによって遷移帯域を求めることができる。
【００９３】
以上の大域サーチの処理によって信号帯域（遷移帯域）を検出したのち、以下の詳細サーチを実行し、正確なオフセット周波数を求める。
【００９４】
詳細サーチでは、大域サーチで得られた推定遷移帯域を利用するとともに、ｆ₀ 離れた２つの周波数ｆ₁ ，ｆ₂ （ｆ₂ ＝ｆ₁ ＋ｆ₀ ）でのＦＦＴデータ値を再度利用する。
【００９５】
まず簡単に詳細サーチの原理を述べる。
【００９６】
▲１▼ ｆ₁ ，ｆ₂ におけるＦＦＴデータは、符号和スペクトルが絶対値において一致するので、両者の絶対値の比率は関数ｓ（Ｔ₀(ｆ−ｆ_d ))の値の比で決定される。
【００９７】
▲２▼ したがって、スペクトラムの絶対値の比率はオフセット周波数からのズレに関する情報を含んでおり、この方程式を解くことでオフセット周波数を求めることができる。
【００９８】
すなわち、大域サーチで得られた推定遷移帯域κ_L , κ_R の中から一定以上のスペクトラム絶対値を与えるｆ₁ ，ｆ₂ のペアを１組取り出すことで、オフセット周波数の推定計算をすることができる。
【００９９】
▲３▼ ノイズが含まれていることを考慮すると計算に供するペアは複数組あったほうが好ましいため、推定される遷移領域κ_L , κ_R の範囲で一定水準以上の絶対値を与えるすべてのｆ₁ ，ｆ₂ に対して上記の推定計算を行い、平均化することにより精度よくオフセット周波数ｆ_d を決定することができる。
【０１００】
以下詳細サーチを手順を追って説明する。
【０１０１】
ｆ₁ ，ｆ₂ におけるスペクトラムを再掲すると、
【０１０２】
【数２３】

【０１０３】
【数２４】

【０１０４】
【数２５】

【０１０５】
ただし、
【０１０６】
【数２６】

【０１０７】
【数２７】

【０１０８】
式〔２５〕から２つの周波数ｆ₁ ，ｆ₂ におけるＦＦＴデータ絶対値の比は、ｆ₁ ，ｆ₂ ，ｆ₃ にて決定されることがわかる。このうち、ｆ₀ とｆ₁ は既知であるから、η₁₂がわかれば逆にｆ_d を求めることができる。これを利用してオフセット周波数の算出方程式を導出する。
【０１０９】
まず、以下のように変数変換を施して式の簡単化をはかる。
【０１１０】
ｆ₁ ，ｆ₂ はｆ₀ 離れた検出用周波数であり、これらから得られる暫定的なオフセット周波数ｆ_est は、
【０１１１】
【数２８】

【０１１２】
であたえられる。これと実際のオフセット周波数の差をΔｆとすると、
【０１１３】
【数２９】

【０１１４】
となる。すなわち、Δｆとは、ｆ₁ ，ｆ₂ の平均値と真のオフセット周波数との差である。したがって、あるｆ₁ ，ｆ₂ のペアに対してΔｆがわかれば、オフセット周波数を推定することができる。
【０１１５】
つぎに、ΔｆをΔθに変換することを考える。ルートナイキストフィルタのシステム関数は、式〔２３〕によると、Ｈ（ｆ₁ −ｆ_d ）という形式で式に反映している。つまり、帯域κ_L , κ_R でシステム関数Ｈ（ｆ₁ −ｆ_d ）は周波数ｆの係数がπ／（２αｆ₀ ）の余弦カーブである（式〔２７〕参照）。この帯域の周波数を角度Δθに対応させて表現する。κ_L の左端を−π／４，κ_L の右端を＋π／４、κ_L の範囲の中心点を０なる角度に対応させると、式〔２７〕を参照して、ｆ₁ と角度Δθとの関係式、
【０１１６】
【数３０】

【０１１７】
が得られ、前項のΔｆを用いてオフセット周波数の誤差を角度Δθで表現するならば、
【０１１８】
【数３１】

【０１１９】
となる。
【０１２０】
次に、上記Δθを用いて式〔２５〕のη₁₂の分母分子を変換する。
【０１２１】
【数３２】

【０１２２】
したがって、
【０１２３】
【数３３】

【０１２４】
を得る。
【０１２５】
以上のように変換することにより、ＦＦＴデータ絶対値の比率η₁₂と暫定オフセット周波数のずれΔｆ（Δθ）との間の関係式が導出できる。よって、η₁₂ｃΔθ→Δｆ→ｆ_d という順にオフセット周波数を求めることができる。式〔３３〕を変形すると、
【０１２６】
【数３４】

【０１２７】
これは、Δθについて解析的に解くことができない。そこで、近似的に解を求めることにする。
【０１２８】
今前提にしているΔθの値の範囲は式〔２７〕，式〔３０〕から分かるように、
【０１２９】
【数３５】

【０１３０】
である。また、式〔２９〕を変形して、次式を得る。
【０１３１】
【数３６】

【０１３２】
これからΔθの限界値（式〔３５〕のΔθの最大、最小時）での周波数を求めると、
【０１３３】
【数３７】

【０１３４】
【数３８】

【０１３５】
が得られ、式〔３５〕が遷移帯域に対応していることが分かる。その時、ＦＦＴデータ絶対値は、それぞれ、
【０１３６】
【数３９】

【０１３７】
となる。すなわち、遷移帯域κ_L をｆ₁ が正方向にスィープするとき、ＦＦＴデータ絶対値は、ｓ()関数（式〔２６〕）に基づいて０から１へなだらかに漸増する曲線（包絡線）に、それぞれの符号和スペクトル×Ｔ₀ を掛けあわせた値を有する。一方、遷移帯域κ_R をｆ₂ が正方向にスィープするとき、ＦＦＴデータ絶対値は、ｓ()関数に基づいて１から０へなだらかに漸減する曲線（包絡線）に、それぞれの符号和スペクトル×Ｔ₀ を掛けあわせた値を有する。
【０１３８】
上式によると、Δθ＝−π／４の時は｜Ｒ(f₂)｜は一般に非ゼロであるが、｜Ｍ(f₁)｜はゼロになる。また、Δθ＝＋π／４の時は｜Ｍ(f₁)｜は一般に非ゼロであるが、｜Ｒ(f₂)｜はゼロになる。したがって、式(6-44)の範囲でも端の方はＦＦＴデータスペクトラム値は｜Ｒ(f₁)｜，｜Ｒ(f₂)｜のどちらかが大変小さい値になりノイズの影響を受けやすく比率η₁₂は信頼できない指標になる。そこで、ノイズを含んでも利用できるような十分大きなＦＦＴデータスペクトラム値を与えるΔθの範囲を考えて、
【０１３９】
【数４０】

【０１４０】
という条件を前提にすることにする。この範囲では上記包絡線係数ｓ()は最低でも０．４程度になり、η₁₂は、大体［１／３＜η₁₂＜３］の範囲の値をとる。そしてこの範囲では、θ≒ｔａｎθとしてθが０と±π／８のときのｔａｎθのグラフ値を直線で結ぶことにより、以下の近似式が成立する。
【０１４１】
【数４１】

【０１４２】
これを式〔３４〕に代入して２次方程式を作る。
【０１４３】
ζ＝１．０５５Δθ
とおいて、
【０１４４】
【数４２】

【０１４５】
【数４３】

【０１４６】
となる。
【０１４７】
ここで、η₁₂≒１の場合を考える。この場合、Δθ≒０になるため、式〔４３〕の第１項を無視することができ、
【０１４８】
【数４４】

【０１４９】
となる。
【０１５０】
またη≠１の場合には、
【０１５１】
【数４５】

【０１５２】
【数４６】

【０１５３】
とおくと、
【０１５４】
【数４７】

【０１５５】
が得られる。この後、式〔３１〕から、
【数４８】

【０１５６】
となり、以上の演算により、比率η₁₂からその時のｆ₁ ，ｆ₂ が前提とするオフセット周波数の真値とのずれΔｆ（Δθ）を求めることができる。
【０１５７】
以上、原理と計算方法について説明したが、式〔４４〕，式〔４７〕，式〔４８〕による解は、特定のｆ₁ ，ｆ₂ の１セットについてひとつ得られるものである。実際にはノイズの影響などがあるため、できるだけたくさんの周波数で式〔３３〕を解いて多くのオフセット周波数候補を選び、それらに基づく演算結果を総合してオフセット周波数を求めることがのぞましい。
【０１５８】
図１１は、複数の周波数ペアｆ₁ ，ｆ₂ について上記演算を行い、重みつき平均をしてｆ_d を算出する処理を示すフローチャートである。
【０１５９】
同図において、まずオフセット周波数の候補値ｆ_C とスペクトラム値Ｒ₁ ，Ｒ₂ の積和レジスタＦ、スペクトラム値Ｒ₁ ，Ｒ₂ の重みレジスタｗを０にリセットし、ステップ数レジスタＪに１をセットする（ｓｌ）。そして選択されたｆ₁ ，ｆ₂ に対応するスペクトラム値Ｒ₁ ＝｜Ｒ(f₁)｜、Ｒ₂ ＝｜Ｒ(f₂)｜を算出する（ｓ２）。算出されたスペクトラム値Ｒ₁ ，Ｒ₂ のレベルを判断する（ｓ３）。スペクトラム値Ｒ₁ ，Ｒ₂ のいずれか一方でも一定レベル以下であれば、ノイズの影響が大きく信頼できる値が期待できないとして、その計算結果は捨ててｓ５に進む。Ｒ₁ ，Ｒ₂ がともに一定レベルを超えている場合には、ノイズの影響が少ないデータであるとして、ｓ４に進んでオフセット周波数の推定演算を行う。
【０１６０】
ｓ４では、これに基づいてオフセット周波数の候補ｆ_C を算出し、レジスタＦにオフセット周波数の候補値ｆ_d にスペクトラム値Ｒ₁ ，Ｒ₂ の積を重みとして掛けて蓄積し、レジスタｗにスペクトラム値Ｒ₁ ，Ｒ₂ の積を蓄積する。ここで、Ｆは重みつきｆ_C の和であり、ｗは重みの和である。
【０１６１】
以上の処理がステップ数ＪがＮになるまで繰り返し実行する（ｓ６）。そして、Ｊ＝１〜Ｎまで積算されたＦをｗで除算（重み付き平均）することによってオフセット周波数ｆ_d （ｆ_ofs ）を割り出す（ｓ７）。
【０１６２】
以上が周波数スィープによるオフセット周波数推定法であるが、π／４シフトＱＰＳＫの場合、従来のフィードバックによる方法の検出範囲が［−ｆ_o ／８，＋ｆ_o ／８］であるのに対し、本方式では、チャンネルの有する帯域ｆ_H に対して［−ｆ_H ／２，＋ｆ_H ／２］の検出範囲を有しており、当然ｆ_H ＞ｆ_o であるため４倍以上の飛躍的に広範囲の検出能力を実現することができる。
【０１６３】
本方式は、ベースバンドのスペクトラムが遷移領域で一定以上のパワーを有していることを前提としているが、一般にデジタル通信では、コードにスクランブルを掛けるなどして偏りが少なく繰り返し性の少ない符号を伝送するようにしているため、５０シンボル程度以上のシンボル数で処理をすれば精度よくオフセット周波数を検出することができる。
【０１６４】
《ヒストグラム法によるオフセット周波数推定》
以下、ヒストグラムを利用したオフセット周波数の推定方法について説明する。この相関法も上記周波数スィープ法と同様に、サンプリングデータを直交検波したＩ，Ｑデータを読み込んでそのオフセット周波数および同期ずれを検出するものである。まず、このＩ，Ｑデータから各サンプルの位相系列ψ[n］と位相差分系列Δψ[n］を構築する。
【０１６５】
図１２は、各サンプル毎の位相角系列ψ[n］および位相差分系列Δψ[n］を示す図である。まず、検波Ｉ，Ｑデータから各々の時刻における位相を計算する。
【０１６６】
【数４９】

【０１６７】
検波データのサンプリング周波数ｆ_s は、上述したようにシンボルレート（＝ｆ_o ）よりも十分に大きいためノイズがなければψ[n］系列はゆるやかに変化する。Ｎは、サンプル総数であり、Ｇ個のシンボルに対応するサンプル数は、
【０１６８】
【数５０】

【０１６９】
となる。ただし、 [ｘ] ｘを超えない最大の整数を表す。
【０１７０】
次に位相差分として、次の値を計算する。
【０１７１】
【数５１】

【０１７２】
以上の処理で位相系列ψ[n］と位相差分系列｜Δψ[n］｜を作成することができる。
【０１７３】
以降の手続きを概説すると、
▲１▼まず、位相差分系列｜Δψ[n］｜からラフな同期ずれを検出し、
▲２▼この同期ずれと位相系列ψ[n］から各シンボル点に最も近いサンプル点を抽出した仮のシンボル系列θ[n］を抽出し、
▲３▼そのθ[n］の差分系列Δθ[n］からオフセット周波数を推定する。
【０１７４】
なお、ここで用いるシンボル系列のθは、上述した周波数スィープ法における位相角θ，Δθ，θ_v とは異なる意味を持つ値である。
【０１７５】
以下、相関法の具体的手続きを手順を追って説明する。まず、ラフな同期ズレを検出する。
【０１７６】
ここで、受信信号はシンボル境界において相対的に大きく位相が変化するため、位相差分系列｜Δψ[n］｜は、シンボル境界付近で相対的に大きな値をとり、このピークの周期はシンボルレートと同じ周期Ｔ₀ ＝１／ｆ₀ である。オフセット周波数が０の時の位相差分系列をΔψ₀ [n] とすると、オフセット周波数ｆ_d があるときの位相差分系列Δψ_d [n] は、
【０１７７】
【数５２】

【０１７８】
で表される。
【０１７９】
このように｜Δψ[n］｜のピークの繰り返し周波数は、ｆ₀ ＝Ｔ₀ ^-lであることが予め分かっているから、相関計算用のデルタ系列ｙ[n］を以下のように定義する。
【０１８０】
【数５３】

【０１８１】
これは、値１の繰り返しの周期がＴ₀ で、サンプルレートがｆ_s であるため、“１”の項と次の“１”の項との間に［(ｆ_s ／Ｔ₀ )］−１の“０”の項を有する系列である。
【０１８２】
そして、｜Δψ｜とｙ[n］の相関をとる。
【０１８３】
【数５４】

【０１８４】
こうして得られた相関のピークをさがす。このピーク位置は同期ずれの指標になっている。ピークをサーチするｋの範囲はｆ_s ／ｆ₀ 個程度でよい。すなわち、シンボル１周期分あればよい。
【０１８５】
このピークを与えるｋを｛０，１，２，…，ｆ_s ／ｆ₀ ｝の中のひとつｋ_p とすると、粗くではあるが同期ずれＶは次式で得られる。
【０１８６】
【数５５】

【０１８７】
Ｖの精度はシンボルレートに対するサンプリング周波数の大きさ、すなわちｆ_s ／ｆ₀ によって決まる。このＶをラフな同期ずれと呼び、オフセット周波数を求めるのに用いる。
【０１８８】
このラフな同期ずれＶが検出されると、検波データの位相系列ψ[n］の中から最もシンボル点に近い点だけをＴ₀ 毎にとりだして（仮の）シンボル点の位相系列を作成する。図１３は、検波データの位相系列ψ[n］から（仮の）シンボル点の位相系列θ[n］を抽出する処理を説明する図である。同図において、まずψ[n] の系列からＴ₀ 毎にシンボル点に最も近いと思われる点を選びだすと、その配列添え字は、
【０１８９】
【数５６】

【０１９０】
となる。ただし、[ｘ]はｘをこえない最大の整数を表わす。こうして得られたnnを添え字として使って、新たな系列θ[n］を作成する。
【０１９１】
【数５７】

【０１９２】
すなわち、系列θ[n］は系列ψ[n］の部分集合であり、シンボル点に近いと思われる点だけを定期的にサンプリングして得られたものである。さらに、この系列θ[n］の差分系列をとると、
【０１９３】
【数５８】

【０１９４】
となる。つまり、Δθ[n］はシンボル毎の位相角の遷移量を表わしており、ＰＳＫの変調方式に依存して（複数の）特定の値をとることになっている。たとえば、π／４シフトＱＰＳＫの場合には、＋π／４、＋３π／４、−π／４、−３π／４の値をとる。ただし、前述したようにオフセット周波数の存在する場合には、上記遷移量にそのオフセット周波数分のバイアスがかかっている。取り出したシンボル点の位相系列θ[n］の全てについて遷移量Δθ[n］を算出し、これを横軸に遷移角度、縦軸にその現出頻度というヒストグラムｈ[n］で表すと、図１４のように特徴あるパターンを得ることができる。このヒストグラムは、Δθ[n] を［−π，π］に正規化し、この区間を間隔Δλ毎に分割してΔθ[n］から作成する。
【０１９５】
なお、ヒストグラムが同図のような特徴あるパターンになるためには、
▲１▼十分なシンボル数（サンプリングする数Ｎを十分増やして統計的な傾向が得られるようにすること）
▲２▼符号間干渉がないこと（検波時に適用されるフィルタによって符号間干渉が排除され、検波位相データψ[n］から選ばれたシンボル点系列θ[n］が送信変調時に意図した位相遷移と同等の位相遷移量として保存されていること、また、受信側でルートナイキストフィルタをかけない場合はロールオフ率αがある程度大きいこと）
▲３▼十分なオーバーサンプリング（ｆ_s2≫ｆ₀ ）が実現されていて、式〔５６〕で選んだｎｎが真のシンボル点に十分近いこと）
などの条件が実現されるようにすることが望ましい。
【０１９６】
ＱＰＳＫの場合、図１４に示したヒストグラムから４つのピークの位置を知ることでオフセット周波数の量を推定することができる。すなわち、オフセット周波数が０の時は４つのピークは、上述の（−３π／４、−π／４，＋π／４，＋３π／４）に存在し、オフセット周波数がｆ_d ならば、ｆ_d に対する位相ずれ量である２π（ｆ_d ／ｄ₀ ）＝Ｄとおいて、（−３π／４＋Ｄ、−π／４＋Ｄ、＋π／４＋Ｄ、＋３π／４＋Ｄ）に存在する。
【０１９７】
相関を使ってピーク位置を割り出すために、図１５に示すようなデルタ関数列を定義する。この関数列は、
【０１９８】
【数５９】

【０１９９】
と表現され、オフセット周波数が０であるときの各シンボル間の遷移角、すなわち（−３π／４，−π／４，＋π／４，＋３π／４）のところでのみ値をもつような関数である。実際にはヒストグラムの横軸（位相遷移角）は間隔Δλの離散的な値であるから、このｗ（φ）も離散的に定義しなおし、それをｗ[n］（周期長Ａの周期系列）とすると、
【０２００】
【数６０】

【０２０１】
Δλ：ヒストグラムの横軸（遷移位相角度）間隔
となる。ｈ[n］を得られたヒストグラムとして、相互相関Ｒ_hw[k］は、
【０２０２】
【数６１】

【０２０３】
と定義される。
【０２０４】
この相互相関Ｒ_hw[k］のピークをあたえるポイントをｋ_p とすると、オフセット周波数はＲ_hw[k］のピーク位置を用いて以下のように求めることができる。
【０２０５】
【数６２】

【０２０６】
また、式〔６１〕から、ピークをサーチする範囲は、
【０２０７】
【数６３】

【０２０８】
である。すなわち、ｋΔλが［−π／４，π／４］の範囲をサーチすればよい。
【０２０９】
ここで得られた位相とは、オフセット周波数によって１シンボル分の時間あたりに進む位相角度を意味するから、位相が最大で±π／４移動するということは、周波数に直して言うと、
【０２１０】
【数６４】

【０２１１】
となり、この範囲でオフセット周波数を検出することができる。
【０２１２】
この方式では、ＦＦＴを使わないことと、相関計算も１との掛け算しかないことなどにより、演算処理が容易であり処理時間も短い。
【０２１３】
【発明の効果】
以上のようにこの発明の周波数スィープ法によれば、繰り返し処理でなく１回の処理で同期ずれ量およびオフセット周波数を検出することができるため、従来の方式にくらべて高速処理が可能になる。また、オフセット周波数を従来よりも広い範囲で検出できる利点も生じる。
【０２１４】
また、この発明のヒストグラム法によれば、ＦＦＴを用いない極めて簡略な演算でオフセット周波数および同期ずれを高速に検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明である周波数スィープ法を説明する図である。
【図２】この発明である相関法を説明する図である。
【図３】この発明である相関法を説明する図である。
【図４】この発明が適用されるデジタル受信機の構成図である。
【図５】同デジタル受信機のＤＳＰの機能ブロック図である。
【図６】オフセット周波数を有する信号検波信号のスペクトラムを示す図である。
【図７】ルートナイキストフィルタの特性を示す図である。
【図８】符号和スペクトルの各要素を示す図である。
【図９】 f_1sのスィープと相関値R₁₂の遷移の例を示す図である。
【図１０】大域サーチのサーチ結果を求める処理手順を示すフローチャートである。
【図１１】詳細サーチの手順を示すフローチャートである。
【図１２】相関法における各サンプル毎の位相系列ψ[n］および位相差分系列Δψ[n］を示す図である。
【図１３】サンプルの位相系列ψ[n］からシンボル系列θ[n］を抽出する処理を説明する図である。
【図１４】位相変化量Δθ[n］のヒストグラムを示す図である。
【図１５】デルタ関数列の例を示す図である。
【符号の説明】
６…ＤＳＰ
１１…デジタルメモリ
１２…直交検波部
１３…実数データレジスタ
１４…虚数データレジスタ
１５…同期・オフセット周波数検出部
１６…復調部[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a synchronization shift amount detection method for detecting a synchronization shift with a baseband signal in a digital receiver or the like, and an offset frequency detection method in demodulation processing.
[0002]
[Prior art]
The synchronization in the demodulator of the digital radio receiver is to recognize a time delimiter or boundary of a symbol sequence representing each phase-modulated code sequence. That is, in order to correctly demodulate each symbol into a code, it is necessary to accurately cut out the time domain of each symbol that is phase-modulated. For that purpose, it is essential to accurately know the time that is the boundary of each symbol. It becomes a condition.
[0003]
Conventionally, in a demodulator of a digital receiver, both a hardware configuration and a software configuration have been put to practical use as a synchronization means. An example of the former is a circuit that synchronizes frequency and timing using an analog PLL circuit or the like, and a method of processing using a microcomputer such as a DSP has been put to practical use as the latter example.
[0004]
[Problems to be solved by the invention]
The analog hardware configuration has problems that characteristics cannot be maintained due to aging of the elements, and that the scale of the circuit is increased and the cost is increased. Also, the software method has a problem that a high-speed DSP is required because of a large amount of calculation.
[0005]
In any method, since synchronization is performed using an algorithm based on a feedback system, the synchronization usually takes some time, but in the worst case, an extremely long time may be required.
[0006]
In addition, the deviation between the carrier frequency on the transmitting side and the oscillation element that is the reference on the receiver side causes a significant performance degradation in relation to synchronization. Therefore, it is necessary to specify the deviation amount accurately and at high speed. However, since the conventional method is to follow the amount of movement of the detected phase information, the follow-up performance is not sufficient on the assumption that correct demodulation has been performed.
[0007]
An object of the present invention is to provide a synchronization shift amount detection method capable of synchronizing in a short time with simple software processing, and an offset frequency detection method for detecting a difference between a carrier frequency and an internal oscillator frequency with simple software processing. With the goal.
[0008]
[Means for Solving the Problems]
In the present invention, a digital transmission signal whose digital value is expressed by a phase value or a phase change amount is input, and frequencies f at almost both ends of a frequency band in which the digital transmission signal is distributed.₁ , F₂ Select this f₁, F₂The offset frequency of the digital transmission signal is detected based on the ratio of the spectrum value of the digital transmission signal.
[0009]
This invention is the invention of claim 1, wherein the f₁, F₂Is the transition band κ, which is the attenuation region of the spectrum of the digital transmission signal._L, κ_RFrequency difference f of the center frequency of₀Thus, the offset frequency is detected by utilizing this fact.
[0010]
The present invention provides a plurality of sets of f within the transition band.₁, F₂And select each f₁, f₂The processing according to claim 1 is executed for the above, and a value obtained by averaging detected offset frequencies is set as a true offset frequency.
[0011]
This invention is the invention of claims 2 and 3, wherein the interval is f.₀Frequency f₁, F₂The correlation value R is multiplied by the spectrum value at₁₂The process for obtaining₁, F₂Is repeated while shifting, and the correlation value R₁₂When the value of is relatively large₁And f₂Is the transition band κ_L, κ_RAnd the center frequency f of this transition band₁, F₂Is used to detect the offset frequency.
[0012]
According to the present invention, in the inventions of claims 2 and 3, a peak f having a spectrum value equal to or greater than a predetermined value in a frequency band including a band in which the digital transmission signal is distributed._j(J = 1, 2,..., N) and extract each peak f_j± f centered at₀Estimation range ψ which is the frequency domain of / 2_jAnd ± f from the frequency where the most estimation ranges overlap₀/ 2 of the transition band κ_L, κ_RCenter frequency. This method is called global search.
[0013]
  The present invention inputs a digital transmission signal in which a digital value is expressed by a phase value or a phase change amount,
  The frequency band in which this digital transmission signal is distributedAlmostThe frequency f1 and f2 at both ends are selected, and the amount of synchronization deviation of the digital transmission signal is detected based on the phase of the correlation value R12 obtained by multiplying the spectrum value of the digital transmission signal at f1 and f2.
[0016]
The invention of claims 1 to 6 will be described with reference to FIG. These methods of the invention are hereinafter referred to as “frequency sweep methods”. This figure shows a band in which the spectrum of the detection signal appears when there is an offset frequency. Although the present invention is not necessarily a baseband signal, it can also be applied to a spectrum centered on an intermediate frequency or a carrier frequency. However, in order to simplify the description, the following description will be made by taking a baseband signal as an example. To do. This band is limited by the filter of the reception example, and as shown in FIG._dF₀Is the symbol frequency ± 1/2 (1 + α) f₀This is the bandwidth. Αf at both ends of the band₀The transition band κ is attenuated at a predetermined roll-off rate α by the band limitation of the filter._L, κ_RName each. Where the left and right transition bands κ_L, κ_REach have the same width and the center frequencies are f₀Just away. From these two areas, f₀Set a frequency that is far away and select it arbitrarily. F₁, F₂And
[0017]
These f₁, F₂In the transition band, the spectrum size (absolute value) is constant in both transition bands, and when the frequency is swept up or down (shifted), the spectrum size divided by the code sum spectrum size, that is, | R (f) | / | M (f) | increases on the one hand and decreases on the other hand. Thus, by looking at the ratio of these frequencies, f₁, F₂Intermediate frequency (f₁+ F₂) / 2 = f₁+ F₀/ 2, which is the difference f from the center frequency of the signal band_dThat is, the offset frequency can be detected.
[0018]
F₁, F₂When one shifts out of the transition band and the other has a value in the signal band, the other does not have a value out of the signal band. Thus, both products are zero. Thus, both ends of the signal band can be detected by obtaining a value in which both have values (one is not 0). This is the global search shown in claim 5. Thereby, the center of the signal band, that is, the offset frequency can be detected. It should be noted that since noise is actually superimposed, it is not completely “0” even in a region outside the signal band, but it is sufficiently smaller than the level of the signal band and can be excluded by judging the level. .
[0019]
And the frequency pair f₁, F₂Can be calculated more accurately by sweeping in a predetermined step and weighted average the offset frequencies calculated for each pair.
[0020]
  Next, referring to FIG. 2 and FIG., Offset frequency detection method and synchronization deviation amount detection method different from those described aboveWill be explained. In FIG. 2, samples estimated as symbol points in the digital transmission data are collected to create a temporary symbol sequence (symbol phase value sequence) θ [n]. The rate of [n] is the symbol rate f0. Then, the difference between the temporary symbol phase sequences is taken. Illustrated here is a signal representing a digital value by π / 4 shift four-phase phase difference modulation. In π / 4 shift four-phase phase difference modulation, each symbol is “00” when the signal phase is rotated by π / 4 from the previous symbol, “01” when rotated by 3π / 4, “10” when rotated by −π / 4. "11" is represented when "-3π / 4 rotation" is performed. Since the 2-bit data is represented by the amount of phase rotation from the previous symbol in this way, when a histogram of the difference data sequence of the ideal symbol sequence is taken, as shown in FIG. , −π / 4, π / 4, and 3π / 4. Actually, since the estimated symbol points are not completely accurate, the waveform is pure, and noise is also on the signal, the peak is slightly broad as shown in FIG. If the sampled signal is not completely converted to a baseband signal and has an offset frequency, the peak of the histogram is shifted to the right or left by the offset frequency as shown in FIG. shift.
[0021]
Reference sequence y for this histogram₂Set [n]. This y₂ [n] has the same number of terms as the resolution for which the histogram was created, and is created as a delta sequence that becomes 1 only at phase angles of ± 3π / 4 and ± π / 4 as shown in FIG. To do.
[0022]
This reference sequence y₂ Correlation between [n] and the difference sample sequence Δθ [n] is obtained, and the offset frequency can be detected when the peak of the correlation value is obtained.
[0023]
That is,
[0024]
[Expression 1]

[0025]
The k when the maximum value is given corresponds to the offset frequency (f_d= KΔf, where Δf≡f₀/ N).
[0026]
Incidentally, in order to create a symbol series as shown in FIG. 2A by software processing, the following processing may be performed. FIG. 3 is a diagram for explaining the palm up to the creation of the sample series θ [n]. In FIG. 2A, the digital signal symbol rate f.₀A sufficiently high sample rate f_sThe data sampled in (1) is orthogonally transformed to generate complex data strings I [n] and Q [n]. Thereby, the phase and amplitude at each sampling timing can be obtained. Here, the phase ψ [n] is obtained based on the real part data string I [n] and the imaginary part data string Q [n]. Then, a phase value difference Δψ [n] between adjacent samples is obtained. That is, this Δψ [n] is the amount of phase change from the sample of ψ [n] to ψ [n + 1].
[0027]
Here, even if the waveform of the digital transmission data is slightly pure as shown in FIG. 5B, the phase greatly changes at the boundary between the symbols, and the phase change within the symbol interval is relatively small. Then, it can be predicted that the vicinity of the sample where Δψ [n] is maximum is the symbol boundary. Therefore, a reference sequence y which is a delta sequence having a value of 1 for each sample boundary, that is, for each (sample rate) / (symbol rate).₁[n] is set and this reference sequence y₁[n] is correlated with the absolute value | Δψ [n] | of the phase difference data string. That is,
[0028]
[Expression 2]

[0029]
The symbol boundary point, that is, the symbol point can be obtained by k which gives the maximum value of R. That is, it is possible to determine that the middle point between the symbol boundary point and the symbol boundary point is a symbol point.
[0030]
Specifically, the reference sequence y₁By setting [n] to be a delta sequence when it is assumed that the sampling start time is the symbol boundary point, the amount of synchronization deviation between the digital transmission signal and the sampling start point of the internal circuit can be detected.
[0031]
Reference series y₁[n] is prepared for two or more periods of symbols, and the interval for searching for the correlation peak may be about one period.
[0032]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
The present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 4 is a block diagram of a digital receiver to which the present invention is applied. This digital receiver is a receiver that receives a π / 4 shift QPSK signal superimposed on a carrier signal. The digital signal superimposed on the carrier received by the antenna 1 is amplified by the amplifier 2 and only the target signal frequency band is cut out by the filter 3. The cut-out band signal is normally down-converted to a frequency that can be AD-converted by the frequency conversion circuit 4. Then, the down-converted signal is converted into digital data by the AD converter 5. That is, it is converted into sample data sampled at a predetermined sampling frequency. This sample data is input to the DSP 6. The DSP 6 orthogonally detects this signal and converts it into I and Q complex baseband signals, detects the synchronization / offset frequency of this complex baseband signal, and demodulates and outputs the signal while correcting this. Note that the sampling frequency of the AD converter 5 is sufficiently higher than the symbol rate of the received digital data.
[0033]
FIG. 5 is a block diagram showing the functions of the DSP 6. Digital data sampled by the AD converter 5 is stored in the digital memory 11. The digital data stored in the digital memory 11 is sequentially read and detected by the quadrature detection unit 12 and converted into baseband complex data (I, Q data). Then, the demodulator 16 demodulates the target digital data using the I and Q data, but the symbol point of the received signal converted into the I and Q data is unknown, and the frequency conversion circuit 4 There is a possibility that an offset frequency is generated in the I and Q data that should have been converted into the baseband due to a shift in the beat signal frequency or the sampling frequency of the AD converter 5. Therefore, the synchronization / offset frequency detection unit 15 detects the sampling point (sample boundary) of the I and Q data, detects the offset frequency, and inputs it to the demodulation unit 16. Data of the sample point is demodulated while correcting the offset frequency.
[0034]
Hereinafter, a method of detecting the offset frequency and the amount of synchronization deviation executed by the synchronization / offset frequency detection unit 15 will be described. As a detection method, there are a frequency sweep method and a histogram method, and the methods will be described sequentially.
[0035]
First, the “frequency sweep method” will be described. First, the principle of offset frequency estimation by the frequency sweep method will be described with reference to FIG. The figure shows a detection signal spectrum when there is an offset frequency. When the Fourier spectrum of the I and Q data that is the detection signal is calculated, if there is an offset frequency, the spectrum is shifted from the baseband by that amount as shown in FIG. Here, the detection band refers to the band occupied by the detection signal (baseband) after FFT,
[0036]
[Equation 3]

[0037]
The area represented by
[0038]
Also, the null band refers to a band other than the detection band in the entire band (from 0 to the sampling frequency),
[0039]
[Expression 4]

[0040]
The area represented by
[0041]
The transition band refers to the region where the spectrum is attenuated by a root Nyquist filter, etc.
[0042]
[Equation 5]

[0043]
[Formula 6]

[0044]
It shall refer to the area represented by As shown in FIG. 6, since these bands include an offset frequency, they change up and down according to the value of the offset frequency.
[0045]
The spectrum of the detection signal is ½ (1 + α) f on the left and right in the figure centering on the offset frequency.₀It spreads out and exists in the detection band. Further, since the noise component is considered to exist over the entire band, the spectrum value is not completely zero even in the null band. The absolute value (amplitude) of the spectrum in the detection band is determined by the phase value of each symbol included in the signal, and the peak is not always obtained at the center of the detection band.
[0046]
Here, if attention is paid to the transition (frequency) band of the spectrum shown in FIG._L, κ_REach have the same width and the center frequencies are f₀Because both are separated from each other by f₀Select a set of frequencies that are far apart. F₁, F₂In general,
[0047]
[Expression 7]

[0048]
Can be expressed.
[0049]
This f₁, F₂As described later, the spectrum values in the above have a fixed (correlation / ratio) relationship. On the other hand, f₁, F₂When one or both of them are in a region other than the transition band, the above-mentioned fixed relationship cannot be obtained due to random behavior of noise. Therefore, f₀The transition band can be found by calculating the correlation between the spectrum values at two frequencies separated by a distance while sweeping on the frequency axis. Furthermore, using the above-mentioned fixed ratio relationship, “f₁, F₂Provisional offset frequency f which is an intermediate value of_dsIs the true offset frequency f_dCan be calculated.
[0050]
Here, if the ideal received signal has zero noise, f₁, F₂The offset frequency can be estimated using only the ratio relationship of the amplitude spectrum values at. However, as shown in FIG. 6, since noise is superimposed on the actual communication path, noise is present randomly over the entire band of the detection signal spectrum, and the amplitude spectrum is 0 even in the null band. do not become. Because of this, suddenly f₁, F₂If the offset frequency is estimated based on the ratio of the amplitude spectrum values at, the error is large and the transition band may be detected incorrectly. Therefore, as a procedure, first, a global search for searching for a transition band is executed, and after a transition band is detected, a detailed search for estimating an offset frequency is executed, thereby realizing a noise-resistant method.
[0051]
Of the global search and the detailed search, the global search will be described first. The global search includes a method based on correlation calculation and a method based on peak detection. Here, the global search based on correlation calculation will be described.
[0052]
Here, as shown in FIG. 5, it is considered that I and Q data are stored for a predetermined time and signal processing such as FFT is performed. A theoretical approximation formula of the FFT data R (f) is shown below.
There shall be no noise.
[0053]
[Equation 8]

[0054]
[Equation 9]

[0055]
However,
G: Number of symbols included in stored data
θ [n]: A sequence of phase values determined corresponding to the symbols included in the data
T₀: Symbol period (f₀ ^-1)
V: Amount of synchronization deviation
f_d: Offset frequency
φ: Phase difference of the local oscillation signal with respect to the carrier wave
It is.
[0056]
Here, the phase difference is caused by a difference in the reference time of the local oscillator on the receiving side or AD sampling with respect to the reference time of the received carrier wave, and R₀(f) is an expression representing the Fourier spectrum of the received detection signal when there is no offset frequency. Also,
s (T₀f) ≡sinc (T₀f) H (f)
≡H (f) · sin (πT₀f) / πT₀f
It is.
[0057]
Where H (f) is a system function such as a root Nyquist filter applied on the transmission side, and the bandwidth is f₀The roll-off rate is α. FIG. 7 shows an example of a characteristic graph of the root Nyquist filter. The transfer function of this filter is
[0058]
[Expression 10]

[0059]
It becomes. A general root Nyquist filter has a roll-off rate of about 20% with respect to the signal band. However, the form of the system function of this filter does not limit the present invention.
[0060]
Here, the factor of Σ in equation [8] is M (f), which is called a code sum spectrum. That is,
[0061]
## EQU11 ##

[0062]
This is an angle [−2πf (n + 1/2) T determined by f and n as a complex unit vector having a phase sequence θ [n] of a transmitted symbol as a declination angle.₀] And rotated (see FIG. 8).
[0063]
Where f₀Two separate frequencies f₁, F₂(F₂= F₁+ F₀)think of. [9] f₁, F₂Obtaining the spectrum value at
[0064]
[Expression 12]

[0065]
It becomes. That is, f₀The frequency spectrum at two distant frequencies has the same code sum spectrum (with the opposite sign), so the phase angle difference is always θ_v As long as it is + π and the absolute value is not 0, there is a complex correlation. That is, the product r of both (one is complex conjugate)₁₂If you take
[0066]
[Formula 13]

[0067]
It becomes. Since the function s (Tf) has a band limited and is 0 outside the band, the above expression is f₁, F₂Can take a non-zero value only when is in the following transition region.
[0068]
[Expression 14]

[0069]
Here, α is a roll-off rate. As apparent from the above equation, the product obtained by equation [13] is the offset frequency f._dWith f₁And f₂But,
[0070]
[Expression 15]

[0071]
[Expression 16]

[0072]
When the code sum spectrum there is not 0, it has a constant value, and becomes 0 in the region where the above two equations are not satisfied. The spectrum has a correlation between f₁And f₂Pair of αf₀It can be seen that it is only in the transition band having the width of Moreover, in the equation [13], in the transition band, f₁And f₂The amount of synchronization deviation θ regardless of the value of_vThe value depends only on. Therefore, various f in the transition band₁And f₂Select a pair of r above₁₂It is expected that a large vector will be obtained if these are added together.
[0073]
That is, the integer B is the number of transition band divisions,
[0074]
[Expression 17]

[0075]
Ask for. Then f_1sBut
[0076]
[Expression 18]

[0077]
When satisfying, all the terms of the equation [17] have a possibility of non-zero, and the same declination angle (θ_v+ Π), it can be expected that a large value will be obtained.
[0078]
As described above, according to this method, the existence range of the offset frequency can be specified (global search) by performing the correlation calculation represented by Expression [17]. B f used in equation [17]_1nThe frequency range [f_1s, F_1s+ Αf₀]_LEAssuming no noise is included,
▲ 1 ▼ κ_LEIs κ_L Sufficiently large correlation value R_I2Can expect
▲ 2 ▼ κ_LEIs κ_L A large correlation value R₁₂It might be a small value. This depends on the value of the code sum spectrum M (f)
▲ 3 ▼ κ_LEIs κ_L If there is no overlap with the correlation value R₁₂Becomes 0
This is the same even when random noise is included in the received signal.
[0079]
Calculated R₁₂Is applied to the above condition, f_1sIs κ_L It is possible to estimate the relationship with respect to the range. In addition, f corresponding to the above condition (1) and condition (2)_1sThe range is indicated by the equation [15]. Therefore, the calculation by the equation [17] is changed to the frequency f_1s9 by changing “f” in FIG._1sSweep and correlation value R₁₂As shown in FIG.₀The offset frequency can be estimated with uncertainty in the range. And the correlation value R₁₂Phase angle θ_R12The amount of synchronization deviation can be determined based on
[0080]
f₂Phase value of spectrum at ス ペ ク ト ル R₊ To f₁ Phase value of spectrum at ス ペ ク ト ル R_-The value obtained by subtracting is the amount of synchronization deviation and f₁, F₂The amount of synchronization deviation θ between the detected signal and the internal circuit based on the phase value of the spectrum of_vCan also be determined. That is,
(∠R₊ -∠R_-) = Θ_v−π
It is.
[0081]
Here, the filter function s (T₀Note that f) does not have to be determined. In other words, the above method can be used regardless of the filter characteristics. s (T₀If f) is a real number, that is, a linear phase filter, the same method may be used. If it is a non-linear filter, the above equation θ_vBy slightly modifying −π, the offset frequency and the synchronization shift can be calculated.
[0082]
Next, a peak detection method, which is another method of global search, will be described. In this method, first, frequency candidates that give an FFT spectrum amplitude of a certain level or higher in the band to be swept are searched, and a frequency is further selected from them. A rough offset frequency is estimated from them.
[0083]
First, frequency candidate selection is selected. Within the sweep range, find a frequency where the absolute value of the spectrum is above a certain level.
[0084]
[Equation 19]

[0085]
And At this time, the offset frequency f_dIs
[0086]
[Expression 20]

[0087]
It is considered to be in the range. The above-mentioned “constant level” is set sufficiently higher than the presumed maximum average noise level.
[0088]
Next, trim processing is performed. The global search by [20] is simple, but when the interference wave of the adjacent channel exists at a large level, this noise level is also detected and added to the frequency element of [19]. Therefore, the range of the equation [20] is expanded and the search effect is not effective. In order to cope with this, noise components are removed by removing contradictory frequency elements from the obtained frequency series. Therefore, first, the N frequency sequences obtained by the above frequency candidate selection process are sorted in ascending order of the absolute value of the frequency,
[0089]
[Expression 21]

[0090]
Create a number sequence. Each frequency f_jFor (j = 1, 2, 3,..., N)
[Expression 22]

[0091]
Offset frequency f_dThe estimated range is obtained.
[0092]
Therefore, using this estimation range, the noise component is removed and the offset frequency f_dThe following processing is executed to estimate Each frequency f_jEstimated range ψ corresponding to (j = 1, 2, 3,..., N)_j(J = 1, 2, 3,..., N) are overlapped, and the offset frequency f_dSuppose that exists. Then, it is determined that the spectrum of the frequency f where the estimated range ψ does not overlap the common frequency range is noise. Alternatively, as shown in the flowchart of FIG. 10, when the estimation range is obtained in order from j = 1, only the portion common to the previously obtained range is selected and the range is gradually narrowed, some of them are completely different. Ψ with no common part_jComes out. Excluding this, the final narrowed range is used as the result of the global search. Offset frequency f_dMay be determined as the center of the common frequency range or by weighted averaging of the frequency f of the estimation range ψ including the common frequency range and the absolute value of its spectrum. Then, this estimated offset frequency f_dIs applied to the equation [5] to obtain the transition band.
[0093]
After the signal band (transition band) is detected by the above global search processing, the following detailed search is executed to obtain an accurate offset frequency.
[0094]
The detailed search uses the estimated transition band obtained by the global search, and f₀Two separate frequencies f₁, F₂(F₂= F₁+ F₀) Is used again.
[0095]
First, the principle of detailed search will be briefly described.
[0096]
▲ 1 ▼ f₁, F₂Since the sum data of the FFT data in FIG.₀(f-f_d )) Value ratio.
[0097]
(2) Therefore, the ratio of the absolute value of the spectrum includes information on the deviation from the offset frequency, and the offset frequency can be obtained by solving this equation.
[0098]
That is, the estimated transition band κ obtained by the global search_L, κ_RGiving a spectrum absolute value above a certain value from₁, F₂The offset frequency can be estimated by taking out one pair.
[0099]
(3) Considering that noise is included, it is preferable to have a plurality of pairs for calculation._L, κ_RAll f giving absolute values above a certain level in the range₁, F₂The above-described estimation calculation is performed on the average and the offset frequency f is accurately obtained by averaging._dCan be determined.
[0100]
The detailed search will be described below step by step.
[0101]
f₁, F₂Reprinting the spectrum in
[0102]
[Expression 23]

[0103]
[Expression 24]

[0104]
[Expression 25]

[0105]
However,
[0106]
[Equation 26]

[0107]
[Expression 27]

[0108]
From frequency [25], two frequencies f₁, F₂The ratio of absolute values of FFT data at₁, F₂, F_ThreeIt can be seen that Of these, f₀And f₁ Is known, so η₁₂If you know, f_dCan be requested. Using this, an equation for calculating the offset frequency is derived.
[0109]
First, simplify the formula by changing variables as follows.
[0110]
f₁, F₂Is f₀Remote detection frequency, and provisional offset frequency f obtained therefrom_estIs
[0111]
[Expression 28]

[0112]
Is given. If the difference between this and the actual offset frequency is Δf,
[0113]
[Expression 29]

[0114]
It becomes. That is, Δf is f₁, F₂Is the difference between the average value of and the true offset frequency. Therefore, some f₁, F₂If Δf is known for each pair, the offset frequency can be estimated.
[0115]
Next, consider converting Δf to Δθ. The system function of the root Nyquist filter is H (f₁-F_d) Is reflected in the formula. That is, the band κ_L, κ_RWith the system function H (f₁-F_d) Is the coefficient of frequency f is π / (2αf₀) Cosine curve (see equation [27]). The frequency of this band is expressed in correspondence with the angle Δθ. κ_LThe left end of -π / 4, κ_L+ Π / 4, κ_LWhen the center point of the range of 0 is made to correspond to an angle of 0, f₁And the angle Δθ
[0116]
[30]

[0117]
If the error of the offset frequency is expressed by the angle Δθ using Δf of the previous term,
[0118]
[31]

[0119]
It becomes.
[0120]
Next, using the above Δθ, η in equation [25]₁₂Convert the denominator numerator of
[0121]
[Expression 32]

[0122]
Therefore,
[0123]
[Expression 33]

[0124]
Get.
[0125]
By converting as described above, the ratio η of the absolute value of the FFT data₁₂And a provisional offset frequency shift Δf (Δθ) can be derived. Therefore, η₁₂cΔθ → Δf → f_dThe offset frequency can be obtained in this order. When formula [33] is transformed,
[0126]
[Expression 34]

[0127]
This cannot be solved analytically for Δθ. Therefore, an approximate solution is determined.
[0128]
As can be seen from the equations [27] and [30], the range of the value of Δθ that is currently assumed is as follows:
[0129]
[Expression 35]

[0130]
It is. Further, the following equation is obtained by modifying the equation [29].
[0131]
[Expression 36]

[0132]
From this, when the frequency at the limit value of Δθ (maximum and minimum values of Δθ in equation [35]) is obtained,
[0133]
[Expression 37]

[0134]
[Formula 38]

[0135]
It can be seen that Equation [35] corresponds to the transition band. At that time, the FFT data absolute values are respectively
[0136]
[39]

[0137]
It becomes. That is, the transition band κ_LF₁When the signal sweeps in the positive direction, the absolute value of the FFT data becomes a gradually increasing curve (envelope) from 0 to 1 based on the s () function (Equation [26]).₀It has a value multiplied by. On the other hand, transition band κ_RF₂When the signal sweeps in the positive direction, the absolute value of the FFT data becomes a curve (envelope) that gradually decreases from 1 to 0 based on the s () function.₀It has a value multiplied by.
[0138]
According to the above equation, when Δθ = −π / 4, | R (f₂) | Is generally non-zero, but | M (f₁) | Is zero. When Δθ = + π / 4, | M (f₁) | Is generally non-zero, but | R (f₂) | Is zero. Therefore, the FFT data spectrum value is | R (f₁) |, | R (f₂) | Either of the values becomes very small and is susceptible to noise.₁₂Becomes an unreliable indicator. Therefore, considering a range of Δθ that gives a sufficiently large FFT data spectrum value that can be used even if it includes noise,
[0139]
[Formula 40]

[0140]
It is assumed that this condition. In this range, the envelope coefficient s () is at least about 0.4, and η₁₂Is roughly [1/3 <η₁₂It takes a value in the range <3]. In this range, the following approximate expression is established by connecting the graph values of tan θ when θ is equal to tan θ and θ is 0 and ± π / 8 with a straight line.
[0141]
[Expression 41]

[0142]
Substituting this into the equation [34] creates a quadratic equation.
[0143]
ζ = 1.555Δθ
Anyway,
[0144]
[Expression 42]

[0145]
[Expression 43]

[0146]
It becomes.
[0147]
Where η₁₂Consider the case of ≈1. In this case, since Δθ≈0, the first term of Equation [43] can be ignored,
[0148]
(44)

[0149]
It becomes.
[0150]
If η ≠ 1,
[0151]
[Equation 45]

[0152]
[Equation 46]

[0153]
After all,
[0154]
[Equation 47]

[0155]
Is obtained. After this, from equation [31]
[Formula 48]

[0156]
By the above calculation, the ratio η₁₂To f at that time₁, F₂The deviation Δf (Δθ) from the true value of the offset frequency on the basis of the above can be obtained.
[0157]
Although the principle and the calculation method have been described above, the solution according to the equations [44], [47], and [48]₁, F₂You can get one for each set. Actually, since there is an influence of noise, it is preferable to solve the equation [33] with as many frequencies as possible to select many offset frequency candidates and to obtain the offset frequency by combining the calculation results based on them.
[0158]
FIG. 11 shows a plurality of frequency pairs f₁, F₂The above calculation is performed for, the weighted average is_dIt is a flowchart which shows the process which calculates.
[0159]
In the figure, first, the offset frequency candidate value f_CAnd spectrum value R₁, R₂Product-sum register F, spectrum value R₁, R₂The weight register w is reset to 0, and 1 is set in the step number register J (sl). And the selected f₁, F₂Spectrum value R corresponding to₁= | R (f₁) |, R₂= | R (f₂) | Is calculated (s2). Calculated spectrum value R₁, R₂Is judged (s3). Spectrum value R₁, R₂If any one of the values is below a certain level, the influence of noise is large and a reliable value cannot be expected. R₁, R₂If both of them exceed a certain level, it is determined that the data is less influenced by noise, and the process proceeds to s4 to perform an offset frequency estimation calculation.
[0160]
In s4, based on this, an offset frequency candidate f_CAnd the offset frequency candidate value f is stored in the register F._dSpectrum value R₁, R₂Is multiplied by the weight and accumulated, and the spectrum value R is stored in the register w.₁, R₂Accumulate the product of Where F is weighted f_CAnd w is the sum of the weights.
[0161]
The above processing is repeatedly executed until the number of steps J becomes N (s6). Then, the offset frequency f is obtained by dividing the F accumulated from J = 1 to N by w (average with weight)._d(F_ofs) Is determined (s7).
[0162]
The above is the offset frequency estimation method using frequency sweep. In the case of π / 4 shift QPSK, the detection range of the conventional feedback method is [−f_o / 8, + f_o / 8], in the present system, the bandwidth f of the channel is_H[-F_H/ 2, + f_H/ 2], and of course f_H> F_o Therefore, it is possible to realize a wide range of detection capabilities by a factor of 4 or more.
[0163]
This method is based on the premise that the baseband spectrum has a certain level of power in the transition region, but in general, in digital communications, codes that are less biased and less repeatable, such as by scrambling the code, are used. Since transmission is performed, the offset frequency can be detected with high accuracy if processing is performed with the number of symbols of about 50 symbols or more.
[0164]
<< Offset frequency estimation by histogram method >>
Hereinafter, an offset frequency estimation method using a histogram will be described. Similar to the frequency sweep method, this correlation method also reads I and Q data obtained by quadrature detection of sampling data and detects the offset frequency and synchronization deviation. First, a phase sequence ψ [n] and a phase difference sequence Δψ [n] of each sample are constructed from the I and Q data.
[0165]
FIG. 12 is a diagram showing a phase angle series ψ [n] and a phase difference series Δψ [n] for each sample. First, the phase at each time is calculated from the detected I and Q data.
[0166]
[Equation 49]

[0167]
Sampling frequency f of detection data_sIs the symbol rate (= f_o ) [N] series changes slowly if there is no noise. N is the total number of samples, and the number of samples corresponding to G symbols is
[0168]
[Equation 50]

[0169]
It becomes. However, [x] represents the maximum integer not exceeding x.
[0170]
Next, the following value is calculated as the phase difference.
[0171]
[Equation 51]

[0172]
The phase sequence ψ [n] and the phase difference sequence | Δψ [n] | can be generated by the above processing.
[0173]
The following procedure is outlined.
(1) First, a rough synchronization shift is detected from the phase difference series | Δψ [n] |
(2) Extract a temporary symbol sequence θ [n] obtained by extracting a sample point closest to each symbol point from this synchronization shift and phase sequence ψ [n],
(3) The offset frequency is estimated from the difference series Δθ [n] of the θ [n].
[0174]
Note that θ of the symbol sequence used here is the phase angle θ, Δθ, θ in the frequency sweep method described above._vIs a value with a different meaning.
[0175]
Hereinafter, a specific procedure of the correlation method will be described step by step. First, a rough synchronization shift is detected.
[0176]
Here, since the phase of the received signal changes relatively greatly at the symbol boundary, the phase difference series | Δψ [n] | takes a relatively large value near the symbol boundary, and the period of this peak is the symbol rate. Same period T₀= 1 / f₀It is. Δψ is the phase difference sequence when the offset frequency is 0₀If [n], the offset frequency f_dPhase difference series when there is_d[n] is
[0177]
[Formula 52]

[0178]
It is represented by
[0179]
Thus, the peak repetition frequency of | Δψ [n] |₀= T₀ ^-lSince it is known in advance, a delta sequence y [n] for correlation calculation is defined as follows.
[0180]
[Equation 53]

[0181]
This is because the repetition period of the value 1 is T₀And the sample rate is f_s[[F] between the term “1” and the next term “1”._s/ T₀)]-1 series having “0” term.
[0182]
Then, the correlation between | Δψ | and y [n] is taken.
[0183]
[Formula 54]

[0184]
Look for the correlation peak thus obtained. This peak position is an indicator of synchronization shift. The range of k to search for peaks is f_s/ F₀ About one is enough. That is, it suffices for one symbol period.
[0185]
K giving this peak is represented by {0, 1, 2,..., F_s/ F₀ } K_pThen, although it is rough, the synchronization shift V is obtained by the following equation.
[0186]
[Expression 55]

[0187]
The accuracy of V is the magnitude of the sampling frequency relative to the symbol rate, i.e. f_s/ F₀ It depends on. This V is called a rough synchronization shift and is used to obtain an offset frequency.
[0188]
When this rough synchronization shift V is detected, only the point closest to the symbol point in the phase sequence ψ [n] of the detection data is T.₀ A phase sequence of (provisional) symbol points is created every time. FIG. 13 is a diagram illustrating a process of extracting a phase sequence θ [n] of (temporary) symbol points from the phase sequence ψ [n] of the detection data. In the figure, first, from the sequence of ψ [n], T₀ When you select the point that seems to be the closest to the symbol point for each, the array subscript is
[0189]
[Expression 56]

[0190]
It becomes. However, [x] represents the maximum integer not exceeding x. A new sequence θ [n] is created using nn obtained in this way as a subscript.
[0191]
[Equation 57]

[0192]
That is, the sequence θ [n] is a subset of the sequence ψ [n], and is obtained by periodically sampling only points that seem to be close to symbol points. Furthermore, taking the difference series of this series θ [n],
[0193]
[Formula 58]

[0194]
It becomes. That is, Δθ [n] represents the amount of phase angle transition for each symbol, and takes a specific value (a plurality of values) depending on the PSK modulation method. For example, in the case of π / 4 shift QPSK, values of + π / 4, + 3π / 4, −π / 4, and −3π / 4 are taken. However, as described above, when an offset frequency exists, the amount of transition is biased by the offset frequency. When the transition amount Δθ [n] is calculated for all the phase sequences θ [n] of the extracted symbol points, this is represented by a histogram h [n] with the transition angle on the horizontal axis and the appearance frequency on the vertical axis. As shown in FIG. 14, a characteristic pattern can be obtained. This histogram is generated from Δθ [n] by normalizing Δθ [n] to [−π, π] and dividing this interval for each interval Δλ.
[0195]
In addition, in order for the histogram to become a characteristic pattern as shown in the figure,
(1) Sufficient number of symbols (To increase the number N to be sampled sufficiently to obtain a statistical trend)
(2) No intersymbol interference (the intersymbol interference is eliminated by the filter applied at the time of detection, and the symbol point sequence θ [n] selected from the detection phase data ψ [n] is the phase transition intended at the time of transmission modulation. And the roll-off rate α is large to some extent if the root Nyquist filter is not applied on the receiving side)
(3) Sufficient oversampling (f_s2>> f₀) Is realized, and nn selected in equation [56] is sufficiently close to the true symbol point)
It is desirable that the conditions such as
[0196]
In the case of QPSK, the amount of offset frequency can be estimated by knowing the positions of the four peaks from the histogram shown in FIG. That is, when the offset frequency is 0, the four peaks exist at the above-mentioned (−3π / 4, −π / 4, + π / 4, + 3π / 4), and the offset frequency is f._dThen f_d2π (f_d/ D₀) = D, (−3π / 4 + D, −π / 4 + D, + π / 4 + D, + 3π / 4 + D).
[0197]
In order to determine the peak position using the correlation, a delta function sequence as shown in FIG. 15 is defined. This function sequence is
[0198]
[Formula 59]

[0199]
This is a function having a value only at the transition angle between symbols when the offset frequency is 0, that is, at (−3π / 4, −π / 4, + π / 4, + 3π / 4). . Actually, since the horizontal axis (phase transition angle) of the histogram is a discrete value of the interval Δλ, this w (φ) is also discretely redefined, and is defined as w [n] (periodic sequence of period length A). )
[0200]
[Expression 60]

[0201]
Δλ: Histogram horizontal axis (transition phase angle) interval
It becomes. As a histogram obtained h [n], cross-correlation R_hw[k] is
[0202]
[Equation 61]

[0203]
It is defined as
[0204]
This cross-correlation R_hwThe point that gives the peak of [k] is k_pThen, the offset frequency is R_hwUsing the peak position of [k], it can be obtained as follows.
[0205]
[62]

[0206]
Further, from the equation [61], the peak search range is
[0207]
[Equation 63]

[0208]
It is. That is, a range where kΔλ is [−π / 4, π / 4] may be searched.
[0209]
The phase obtained here means a phase angle that advances per time for one symbol by the offset frequency, so that the phase shifts by a maximum of ± π / 4 means that in terms of frequency,
[0210]
[Expression 64]

[0211]
Thus, the offset frequency can be detected in this range.
[0212]
In this method, the calculation process is easy and the processing time is short because the FFT is not used and the correlation calculation is only multiplication by 1.
[0213]
【The invention's effect】
As described above, according to the frequency sweep method of the present invention, the amount of synchronization shift and the offset frequency can be detected not by repetitive processing but by a single processing, so that high-speed processing is possible compared to the conventional method. In addition, there is an advantage that the offset frequency can be detected in a wider range than before.
[0214]
Further, according to the histogram method of the present invention, it is possible to detect the offset frequency and the synchronization shift at a high speed by an extremely simple calculation without using FFT.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a diagram for explaining a frequency sweep method according to the present invention.
FIG. 2 is a diagram for explaining a correlation method according to the present invention.
FIG. 3 is a diagram for explaining a correlation method according to the present invention.
FIG. 4 is a block diagram of a digital receiver to which the present invention is applied.
FIG. 5 is a functional block diagram of a DSP of the digital receiver.
FIG. 6 is a diagram showing a spectrum of a signal detection signal having an offset frequency.
FIG. 7 is a diagram illustrating characteristics of a root Nyquist filter.
FIG. 8 is a diagram illustrating each element of a code sum spectrum.
[Figure 9] f_1sSweep and correlation value R₁₂It is a figure which shows the example of no transition.
FIG. 10 is a flowchart showing a processing procedure for obtaining a search result of a global search.
FIG. 11 is a flowchart showing a detailed search procedure;
FIG. 12 is a diagram showing a phase sequence ψ [n] and a phase difference sequence Δψ [n] for each sample in the correlation method.
FIG. 13 is a diagram illustrating a process of extracting a symbol series θ [n] from a sample phase series ψ [n].
FIG. 14 is a diagram showing a histogram of a phase change amount Δθ [n].
FIG. 15 is a diagram illustrating an example of a delta function sequence;
[Explanation of symbols]
6 ... DSP
11 ... Digital memory
12 ... Quadrature detector
13: Real data register
14 ... Imaginary data register
15 ... Synchronization / offset frequency detector
16 ... demodulator

Claims (6)

  A digital transmission signal whose digital value is expressed by a phase value or a phase change amount is input, and frequencies f1 and f2 at almost both ends of a frequency band in which the digital transmission signal is distributed are selected, and the digital transmission signal at f1 and f2 is selected. An offset frequency detection method for detecting an offset frequency of the digital transmission signal based on a ratio of spectrum values of the digital transmission signal.   2. The offset frequency detection method according to claim 1, wherein the interval between f1 and f2 is a frequency difference f0 between center frequencies of transition bands .kappa.L and .kappa.R, which are attenuation regions of the digital transmission signal.   An offset frequency detection method wherein a plurality of sets of f1 and f2 are selected within the transition band, the processing of claim 1 is executed for each of f1 and f2, and a value obtained by averaging the detected offset frequencies is used as a true offset frequency. .   The process of obtaining the correlation value R12 by multiplying the spectrum values at the frequencies f1 and f2 with the interval f0 is repeated while shifting f1 and f2, and f1 and f2 exist when the correlation value R12 is relatively large. The offset frequency detection method according to claim 2 or 3, wherein the regions that have been used are transition bands κL and κR. A peak fj (j = 1, 2,..., N) having a spectrum value equal to or greater than a predetermined value in a frequency band including a band in which the digital transmission signal is distributed;
An estimated range ψj, which is a frequency region of ± f0 / 2 centered on each peak fj, is set,
The offset frequency detection method according to claim 2 or 3, wherein a frequency of ± f0 / 2 from a frequency at which most estimation ranges overlap is set as a center frequency of the transition bands κL and κR.   A digital transmission signal whose digital value is expressed by a phase value or a phase change amount is input, and frequencies f1 and f2 at almost both ends of a frequency band in which the digital transmission signal is distributed are selected, and the digital transmission signal at f1 and f2 is selected. A synchronization shift amount detection method for detecting a synchronization shift amount of the digital transmission signal based on the phase of the correlation value R12 obtained by multiplying the spectrum value of the digital transmission signal.

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