CN101299735A - 一种载波频率偏移估计的方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种载波频率偏移估计的方法，该方法包括：根据发送端采用的训练符号数据，生成包络均衡因子；利用生成的包络均衡因子，对接收到的训练符号数据进行归一化处理的包络均衡；对包络均衡后的数据进行频率估计，获得载波频率偏移估计量。本发明还公开了一种载波频率偏移估计的系统，该系统包括：包络均衡因子产生模块、包络均衡处理单元和载波频率偏移估计单元。本发明能够独立于训练符号的结构实现载波频率偏移估计。

Description

一种载波频率偏移估计的方法和系统

技术领域

本发明涉及通信领域，特别是涉及一种载波频率偏移估计的方法和系统。

背景技术

载波频率偏移估计是正交频分复用(OFDM，Orthogonal Frequency DivisionMultiplexing)传输系统的一项关键技术，即接收端根据检测来自发送端的训练符号估计由无线信道产生的帧/符号的载波频率偏移，从而纠正接收端的载波频率偏移，这里，训练符号作为OFDM帧的一部分由发送端发送到接收端。通常，载波频率偏移估计采用以下的模型：

发送端的一组数据经调制后构成复数据集合{c_i}，经过逆快速傅里叶变换(IFFT)之后，得到发送的数据为：

$x\left(n\right)=\underset{k=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{c}_k{e}^{j2\mathrm{\πkn}/N}$ n＝0，…，N-1    (1)

其中，c_k是调制到第k个子载波上的复数据。

由于无线信道的多普勒频移和相位噪声的影响，因而接收端接收到的复基带信号r(t)会存在载波频率偏移量，复基带信号r(t)经过采样周期为T_s＝1/f_s的采样后得到复基带信号采样数据，其表达式为：

r(n)＝y(n)e^j(2πvn/N)+w(n)           (2)

其中，v是相对于子载波间隔的归一化载波频率偏移，也就是载波频率偏移量，w(n)是均值为0，方差为σ_w ²的复高斯白噪声的采样值，而y(n)是经过信道传输后的信号，其表达式为：

$y\left(n\right)=\underset{m=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}{h}_{m}x(n-m)---\left(3\right)$

其中，{h_m，m＝0，...，L-1}是无线信道冲击响应对应于采样周期T_s的采样值。

为保证OFDM传输系统的性能，一般要求接收端载波频率偏移量不超过子载波间隔的2％。因而对载波频率偏移估计还应满足一定的精度要求，从而能够根据获得的载波频率偏移估计量做进一步的载波频率偏移补偿。

目前，OFDM载波频率偏移估计的方法，需要利用具备特定结构的训练符号，并且，所利用的训练符号为发送端和接收端已知。在接收端先对训练符号进行相关处理，将对载波频率偏移量的估计转化为对相位的估计，通过相位估计获得载波频率偏移估计量。下面具体介绍一种由训练符号辅助实现载波频率偏移估计的方法。该方法需要两个辅助的训练符号实现载波频率偏移估计，第一个训练符号的数据部分具有前后数据重复相等的特性，其结构如图1所示，训练符号包括循环前缀部分和数据部分，其中，循环前缀部分可以消除由多径带来的符号间干扰，数据部分可以用来辅助实现载波频率偏移估计，而第二个数据与第一个训练符号在偶频率上的数据比值为已知，利用训练符号实现载波频率偏移估计的步骤具体包括：

步骤一：利用第一个训练符号前后数据重复相等的结构，估计载波频率频移的小数部分，也称为细频率偏移估计。其具体实现过程是：

首先，利用第一个训练符号的前后数据重复相等的结构，计算出接收到的复基带信号采样数据的互相关函数P(d)，滑动窗长度设定为N，d为接收到的复基带信号采样数据的采样点序号，设定积分长度L＝N/2，其公式如下：

$P\left(d\right)=\underset{m=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}\left(r^{*}(d+m)r(d+m+L)\right)---\left(4\right)$

接着，计算互相关函数P(d)最大值的辐角，其公式如下：

$\widehat{\mathrm{\φ}}=\mathrm{angle}\left(\max \left(P\left(d\right)\right)\right)---\left(5\right)$

然后，确定细频率偏移估计量为：

$\widehat{\mathrm{\Δf}}=\widehat{\mathrm{\φ}}/\left(\mathrm{\πT}\right)---\left(6\right)$

其中，T是训练符号数据部分的周期长度，由于相位估计的范围限于[-π，π)，因此，细频率偏移估计的范围为[

)，也就是说，相对于子载波间隔的频率偏移估计的范围为[-1，+1)，称为载波频率频移量的小数部分。由于系统存在的载波频率偏移量可能会大于细频率偏移估计的范围，因而进行载波频率偏移估计时，还要进行粗频率偏移估计，以获得载波频率频移量的整数部分，通过进一步引入第二个训练符号，对两个训练符号进行差分运算的方法，实现粗频率偏移估计。

步骤二：基于第一、二个训练符号进行差分运算，估计载波频率频移的整数部分，也称为粗频率偏移估计。其具体实现过程是：

首先，根据步骤一中得到的载波细频率偏移估计的结果对进行载波频率偏移量的小数部分的补偿。这样，接收到的第一和第二个训练符号只有载波频率偏移量的整数部分造成的数据在偶数频点上循环移位的影响。

接着，将接收的训练符号变换至频域。x₁(k)和x₂(k)分别表示第一个训练符号和第二个训练符号频域表达式。

然后，依次搜索训练符号频域数据的偶频率数组成集合，寻找使得下式最大的整数值g作为得到的载波频率频移量的整数部分。

$B\left(g\right)=\frac{{\left|{\mathrm{\Σ}}_{k\∈X}{x}_1^{*}(k+2g)v_k^{*}{x}_2(k+2g)\right|}^2}{2{\left({\mathrm{\Σ}}_{k\∈X}{\left|x_2\left(k\right)\right|}^2\right)}^2}---\left(7\right)$

其中，X＝{-W，-W+2，…，-4，-2，2，4，…，W-2，W}为训练符号频域数据的偶频率数组成集合， $v_k=\frac{c_{2,k}}{c_{1,k}},$ k＝0，2，…，N-2为第二个训练符号和第一个训练符号偶频率上传送数据的比值，c_1，k和c_2，k分别是第一个和第二个训练符号在偶频率上的数据，N表示IFFT的长度。

步骤三：将得到的载波频率频移量的整数部分和小数部分进行求和，获得载波频率偏移估计量，其公式为：

$\widehat{\mathrm{\Δf}}=[\widehat{\mathrm{\φ}}/\left(\mathrm{\πT}\right)]+(2\hat{g}/T)---\left(8\right)$

举例来讲，假如OFDM频点的序号为(0，1，2，3，4，5，6，7，8，9，10)，该顺序可以循环移位。如果载波频率偏移量为1.3，此时0频点偏移到1与2两个频点之间，通过细频率偏移估计得出该载波的小数部分频率偏移量为1.3-2＝-0.7，通过粗频率偏移估计对载波频率偏移量的整数部分进行估计，得出载波频率偏移量的整数部分为2。两部分合起来的载波频率偏移估计量为-0.7+2＝1.3。

通过以上的分析，可以看出，目前载波频率偏移估计的方法是通过公式(4)和公式(7)对训练符号建立互相关函数进行相关处理，将载波频率偏移估计转化为相位估计，经过相位估计得到公式(5)中

的和公式(7)中的g，然后利用公式(8)获得载波频率偏移估计量。而在对训练符号进行相关处理时，需要利用训练符号的特定结构来进行载波频率估计，因此，目前载波频率偏移估计的方法不能独立于训练符号的结构，使用不够方便、灵活。

并且，当载波频率偏移的估计范围较小时，还需要采用多个训练符号辅助进行载波频率偏移估计，这样处理虽然扩大了载波频率偏移的估计范围，但却因为过多的训练符号占用了数据的传输资源而降低了系统的传输效率。

发明内容

有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种载波频率偏移估计的方法，该方法能够独立于训练符号的结构实现载波频率偏移估计。

本发明的另一个主要目的在于提供一种载波频率偏移估计的系统，该系统能够独立于训练符号的结构实现载波频率偏移估计。

为了达到上述第一个目的，本发明提出的技术方案为：一种载波频率偏移估计的方法，该方法包括：

根据发送端采用的训练符号数据，生成包络均衡因子；利用生成的包络均衡因子，对接收到的训练符号数据进行归一化处理的包络均衡；对包络均衡后的数据进行频率估计，获得载波频率偏移估计量。

为了达到上述第二个目的，本发明提出的技术方案为：一种载波频率偏移估计的系统，该系统包括：包络均衡因子产生模块、包络均衡处理单元和载波频率偏移估计单元；

所述的包络均衡因子产生模块，用于根据发送端采用的训练符号数据生成包络均衡因子，将所述包络均衡因子发送到包络均衡处理单元；

所述的包络均衡处理单元，用于利用接收到的所述包络均衡因子，对接收到的训练符号数据进行归一化处理的包络均衡，将包络均衡后的数据发送到载波频率偏移估计单元；

所述的载波频率偏移估计单元，用于对接收到的包络均衡后的数据进行频率估计，获得载波频率偏移估计量。

综上所述，本发明提出的一种载波频率偏移估计的方法和系统，具有以下优点：

第一、本发明将接收的训练符号复采样数据转化为复正弦信号的采样数据，因此，不需要利用训练符号的特定结构建立互相关函数，能够独立于训练符号的结构实现载波频率偏移估计，从而使用更为方便、灵活。

第二、本发明将对载波频率偏移的估计转化为对频率的估计，从而可以采用高效的频率估计方法进行载波频率偏移估计，使用更为方便、灵活

第三、本发明利用一个训练符号对载波频率的估计，其载波频率偏移的估计范围就能够达到整个符号带宽，因而不需要多个训练符号辅助实现载波频率偏移的估计，能够提高系统的传输效率。

第四、本发明采用包络均衡处理的方法，将对载波频率偏移的估计转化为对频率的估计，能够满足载波频率偏移估计的精度要求。

附图说明

图1为目前实现载波频率偏移估计方法的第一个辅助训练符号结构示意图；

图2为本发明第一个实施例的流程图；

图3为本发明第二个实施例的流程图；

图4为本发明第三个实施例的系统结构示意图；

图5为载波频率偏移估计的均方误差仿真曲线示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例对本发明作进一步地详细描述。

本发明实施例的技术方案是：根据发送端采用的训练符号数据，生成包络均衡因子；利用生成的包络均衡因子，对接收到的训练符号数据进行归一化处理的包络均衡；对包络均衡后的数据进行频率估计，获得载波频率偏移估计量。

其中，对包络均衡后的数据进行频率估计，获得载波频率偏移估计量的实现方法包括多种方式，比如：

方式一：对包络均衡后的数据进行整数频率估计，获得载波频率偏移估计量的整数部分，根据所述载波频率偏移估计量的整数部分，对包络均衡后的数据进行小数频率估计，获得载波频率偏移估计量的小数部分，根据所述载波频率偏移估计量的整数部分和小数部分，对包络均衡后的数据进行剩余频率估计，获得表征真实值与估计值间差值的载波频率偏移量剩余部分，将所述载波频率偏移估计量的整数部分、小数部分和剩余部分进行求和，获得载波频率偏移估计量。

方式二：对包络均衡后的数据进行整数频率估计，获得载波频率偏移估计量的整数部分，根据所述载波频率偏移估计量的整数部分，对包络均衡后的数据进行小数频率估计，获得载波频率偏移估计量的小数部分，将所述载波频率偏移估计量的整数部分和小数部分进行求和，获得载波频率偏移估计量。

方式三：对包络均衡后的数据进行频率估计，分别获得载波频率偏移估计量的整数部分和小数部分，将所述载波频率偏移估计量的整数部分和小数部分进行求和，获得载波频率偏移估计量。

下面针对上述的每种方式，分别举例说明。

实施例一

图2为本发明第一个实施例的流程图。本实施例中，通过方式一来获得载波频率偏移估计量，其具体包括以下步骤：

步骤201：根据发送端采用的训练符号数据生成包络均衡因子。

本实施例中，发送端采用的训练符号中的训练符号可以为任意为发送端和接收端已知的符号，不必具备特定的结构，在本实施例中，训练符号中的训练符号数据可表示为：

X＝[x(0)，x(1)，...，x(N-1)]               (9)

其中，公式(9)中的N为对训练符号时域采样时的采样个数。针对公式(9)中的每个数据采样x(0)，x(1)，...，x(N-1)生成其相应的包络均衡因子采样值，生成包络均衡处理因子的方法是：将训练符号数据采样的共轭除以该训练符号数据采样模值的平方，产生与该训练符号数据采样对应的包络均衡因子采样值。其定义的一般表达式为：

f_ne(k)＝x^*(k)/‖x(k)‖²  k＝0，...，N-1    (10)

‖x(k)‖表示训练符号数据x(k)的模，k为发送端的训练符号数据采样的采样点序号，对于训练符号中为零的数据采样，包络均衡因子中对应的采样取值为零。而对于恒包络序列而言，其包络均衡因子可以直接选取为发送端所用训练符号采样数据的共轭，其表达式为：

f_ne(k)＝x^*(k)，k＝0，...，N-1              (11)

通过本步骤，对于每一个训练符号数据采样，均有对应的包络均衡因子采样值。

步骤202：对接收到的训练符号数据进行包络均衡。

本实施例中，先对接收到的复基带信号采样数据进行定时偏移估计，确定出接收到的训练符号数据的起始位置，获得接收的训练符号数据，再对其进行包络均衡。通过对接收到的训练符号数据进行包络均衡，可以接收到的训练符号数据转化为包含单频信号分量的数据，该单频信号分量的频率值等于载波频率偏移量。包络均衡的过程是：将接收到的每一个训练符号数据采样乘以其对应的包络均衡因子采样值。

若采用公式(2)的载波频率偏移估计模型，即由发送端的训练符号数据采样x(0)，x(1)，...，x(N-1)经无线信道传输后，产生的复基带信号r(t)进行采样，得到接收端的训练符号数据采样r(0)，r(1)，...，r(N-1)，对接收到的训练符号数据采样进行包括均衡处理后，对于每一个包括均衡后的数据采样，其表达式为：

$r_1\left(k\right)=r\left(k\right)f_{\mathrm{ne}}\left(k\right)=y\left(k\right)f_{\mathrm{ne}}\left(k\right)+w\left(k\right)f_{\mathrm{ne}}\left(k\right)$

$=h_{0}x\left(k\right)e^{j(2\mathrm{\πvk}/N)}\frac{x^{*}\left(k\right)}{|{\left|x\left(k\right)\right||}^2}+\underset{m=1}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}{h}_{m}x(k-m)e^{j(2\mathrm{\πvk}/N)}{f}_{\mathrm{ne}}\left(k\right)+w_1\left(k\right)---\left(12\right)$

$=h_0{e}^{j(2\mathrm{\πvk}/N)}+w_2\left(k\right)$

式中k为接收到的训练符号数据采样的采样点序号，并且

w₁(k)＝w(k)f_ne(k)             (13)

$w_2\left(k\right)=\underset{m=1}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}{h}_{m}x{(k-m)}_{k-m}{e}^{j(2\mathrm{\πvk}/N)}{f}_{\mathrm{ne}}\left(k\right)+w_1\left(k\right)---\left(14\right)$

由公式(12)可以看出，通过对接收到的训练符号数据进行包络均衡，可以将载波频率偏移估计转化为频率估计，接收到训练符号数据采样通过包络均衡后，得到包含单频复正弦信号h₀e^j(2πvk/N)的包络均衡后的数据，将w₂(k)看作噪声，则对包络均衡后的数据进行频率估计，能够得到单频复正弦信号h₀e^j(2πvk/N)的频率v的估计量，在数值上等于相对于子载波间隔的归一化的载波频率偏移量v的估计量。

这里，对包络均衡后的数据进行频率估计指的是：估计包络均衡后的数据中能量最大的频率值，即主频率分量的频率值。在将w₂(k)看作噪声时，能量最大的频率值等于单频复正弦信号h₀e^j(2πvk/N)的频率v。

公式(12)也可以理解为：通过对接收到的训练符号数据进行包络均衡，可以减少训练符号数据的包络幅度，也就是训练符号数据复采样的模值‖r(k)‖对载波频率偏移估计影响，在理想情况下，即在训练符号数据的包络幅度为常数时，训练符号数据的包络幅度对载波频率偏移估计影响为零，比如，当w₂(k)＝0，时，影响载波频率偏移估计的因素只有训练符号数据的包络相位 $\mathrm{\θ}=\frac{2\mathrm{\πv}}{N},$ 通过相位θ与载波频率偏移量v的对应关系，可以对包络均衡后的数据进行频率估计，得到v。

包络均衡还可以看成是一个归一化处理过程，也就是利用根据发送端采用的训练符号数据产生的包络均衡因子，对接收端的训练符号数据进行归一化处理，使每个包络均衡后的数据采样r₁(k)近似为常数。

步骤203：获得载波频率偏移估计量的整数部分。

目前，采用对频率估计的方法比较多，在文献多种不同单音检测和频率估计周期图方法比较(H.C.So，Y.T.Chan，Q.Ma，etc.，“Comparsion of variousPeriodograms for Single Tone Detection and Frequency Estimation”，IEEEInternational Symposium on Circuits and Systems，June 9-12，1997，HongKong，pp.2529-2532.)中，提出了多个频率估计方法，本实施例中采用了其中最常用的周期图频率估计法来对包络均衡后的数据进行整数频率估计，将w₂(k)看作噪声，通过整数频率估计能够获得单频复正弦信号h₀e^j(2πvk/N)分量的整数频率估计值，本实施例中，将得到的整数频率估计值，作为载波频率偏移估计量的整数部分。其具体方法是：

对于载波频率偏移量的整数部分的估计，转化为对包络均衡后的数据进行整数频率估计，根据采样个数N，定义整数频偏估计量为f_k＝-N/2，...，0，...，N/2，相邻整数频率对应的周期图函数之和{I(f_k)+I(f_k+1)}。在f_k的取值范围内即(-N/2，N/2)整数范围内，找出周期图函数{I(f_k)+I(f_k+1)}的最大值，最大值对应的整数频率f_I即为整数频偏估计值

，即：

${\hat{v}}_I=\arg \underset{f_k}{\max }\{I\left(f_k\right)+I\left(f_{k+1}\right)\}---\left(15\right)$

这里，v_I表示子载波之间间隔归一化的待估计的载波频率偏移量的整数部分。并且，I(f_k)定义为：

$I\left(f_k\right)={\left|\underset{i=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{r}_1\left(i\right)e^{-j2\mathrm{\π}{f}_{k}i/N}\right|}^2,$ f_k＝-N/2，...，0，...，N/2.    (16)

其中，r₁(i)为包络均衡后的数据的采样值，i为包络均衡后的数据的采样点序号。

步骤204：获得载波频率偏移估计量的小数部分。

本实施例中，采用周期图频率估计法，对包络均衡后的数据进行小数频率估计，获得载波频率偏移估计量的小数部分，利用靠近待估计频率的两个整数频率 ${\tilde{f}}_0={\hat{v}}_I$ 和 ${\tilde{f}}_1={\hat{v}}_I+1$ 上的周期图函数值，估计载波频率偏移量的小数部分，则其载波频率偏移小数部分的估计可以表示为：

${\hat{v}}_f=\frac{\sqrt{I\left({\tilde{f}}_1\right)}}{\sqrt{I\left({\tilde{f}}_1\right)}+\sqrt{I\left({\tilde{f}}_0\right)}}---\left(17\right)$

这里，v_f表示子载波之间间隔归一化的待估计的载波频率偏移量的小数部分。

本实施例中，采用的是一次迭代周期图频率估计法，也可以采用多次迭代的方法实现对载波频率偏移量的小数部分的估计。

步骤205：获得载波频率偏移估计量的剩余部分。

为了减小噪声对载波频率偏移估计性能的影响，本实施例定义了估计值

与真实值之间的偏差为v_res，也就是载波频率偏移量的剩余部分，根据周期图的性质，利用频率

和

上的周期图函数值，估计载波频率偏移量的剩余部分：

${\hat{v}}_{\mathrm{res}}=\frac{\sqrt{I({\hat{v}}_I+{\hat{v}}_f+0.5)}-\sqrt{I({\hat{v}}_I+{\hat{v}}_f-0.5)}}{2(\sqrt{I({\hat{v}}_I+{\hat{v}}_f+0.5)}+\sqrt{I({\hat{v}}_I+{\hat{v}}_f-0.5)})}---\left(18\right)$

步骤206：计算总的载波频率偏移估计量。

本实施例计算出的总的载波频率偏移估计量为：

$\hat{v}={\hat{v}}_I+{\hat{v}}_f+{\hat{v}}_{\mathrm{res}}---\left(19\right)$

步骤207：判断载波频率偏移估计量是否满足精度要求，如果满足，则执行步骤208，否则执行步骤205。

本实施例中，采用多次迭代周期图频率估计法估计载波频率偏移量的剩余部分，以达到满足精度的要求，本实施例中采用的精度要求为接收端载波频率偏移量与子载波间隔频率的比值的最大值，本实施例中采用通常值2％，也可以为其它值。

步骤208：根据载波频率偏移估计量，进行载波偏移补偿。

实施例二

图3为本发明第二个实施例的流程图。本实施例中，通过方式二来获得载波频率偏移估计量。可表示为： $\hat{v}={\hat{v}}_I+{\hat{v}}_f---\left(20\right)$

本实施例具体包括以下步骤：

步骤301-步骤302与步骤201-步骤202的所有描述均相同。

步骤303：获得载波频率偏移估计量的整数部分。

本实施例中，采用周期图频率估计法，来估计包络均衡后的数据的主频分量，也就是单频复正弦信号h₀e^j(2πvk/N)分量的整数频率，作为载波频率偏移估计量的整数部分，在本实施例中，对于整数频偏量的估计，定义整数频偏估计量为f_k＝-N/2，...，0，...，N/2处的周期图函数值I(f_k)。在f_k的取值范围内，搜索使周期图函数值I(f_k)最大的整数频率f_I即为整数频偏估计值

，即：

${\hat{v}}_I=\arg \underset{f_k}{\max }\left\{I\left(f_k\right)\right\}---\left(21\right)$

进行估计，其中：

$I\left(f_k\right)={\left|\underset{i=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{r}_1\left(i\right)e^{-j2\mathrm{\π}{f}_{k}i/N}\right|}^2,$ f_k＝-N/2，...，0，...，N/2.    (22)

步骤304：获得载波频率偏移估计量的小数部分。

本实施例中，采用周期图频率估计法，对包络均衡后的数据进行小数频率估计，获得载波频率偏移估计量的小数部分，根据周期图的性质，利用频率

和上的周期图函数值进行估计载波频率偏移量的小数部分，采用公式：

${\hat{v}}_f=\frac{\sqrt{I({\hat{v}}_I+0.5)}-\sqrt{I({\hat{v}}_I-0.5)}}{2(\sqrt{I({\hat{v}}_I+0.5)}+\sqrt{I({\hat{v}}_I-0.5)})}---\left(23\right)$

进行估计。

步骤305：计算总的载波频率偏移估计量。

本实施例中，总的载波频率偏移估计量为：

$\hat{v}={\hat{v}}_I+{\hat{v}}_f---\left(24\right)$

步骤306：判断载波频率偏移估计量是否满足精度要求，如果满足，则执行步骤307，否则，执行步骤304。

本实施例中，采用多次迭代周期图频率估计法估计载波频率偏移量的剩余部分，以达到满足精度的要求。

步骤307：根据载波频率偏移估计量，进行载波偏移补偿。

实施例三

本实施例中，假设在进行载波频率偏移估计前，还需要对载波进行定时偏移估计，而在进行载波定时偏移估计时已选用了具备特殊结构的训练符号，那么，本实施例可以直接利用该训练符号进行载波频率估计，而不需要引入其它训练符号，即通过方式三来获得载波频率偏移估计量。其中，可以采用周期图频率估计法，对包络均衡后的数据进行整数频率估计，获得载波频率偏移估计量的整数部分。而对载波频率偏移量的小数部分的估计，可以对包络均衡后的数据进行相关处理，获得载波频率偏移估计量的小数部分。具体方法如公式(25)(26)中所示：

本实施例假设进行定时偏移估计得到的最大互相关函数值P(d_opt)为：

$P\left(d_{\mathrm{opt}}\right)=\underset{m=0}{\overset{N/2-1}{\mathrm{\Σ}}}{r}_1^{*}({\hat{d}}_{\mathrm{opt}}+m)r_1({\hat{d}}_{\mathrm{opt}}+N/2+m)---\left(25\right)$

其中，

为包络均衡后的数据在

处的采样值的共轭，为确定出接收到的训练符号数据的起始位置。那么，载波频率偏移量的小数部分v_f的估计量

，可以根据包络均衡处理后的训练符号数据前后半个部分数据之间的相位差得到

：

${\hat{v}}_f=\frac{1}{\mathrm{\π}}\arctan \left(P\left({\hat{d}}_{\mathrm{opt}}\right)\right)---\left(26\right)$

本实施例，可以采用定时偏移估计的训练符号实现载波频率偏移估计，也就是说，利用一个训练符号可以同时实现定时偏移估计和载波频率偏移估计，因此，能够提高系统的传输效率。

图4为本发明第三个实施例的系统结构示意图，该系统包括包络均衡因子产生模块430、包络均衡处理单元410和载波频率偏移估计单元420；

包络均衡因子产生模块430，根据发送端采用的训练符号数据生成包络均衡因子，将产生的包络均衡因子发送到包络均衡处理单元410；

包络均衡处理单元410，利用接收到的所述包络均衡因子，将接收到的训练符号数据进行包络均衡，将包络均衡后的数据发送到420；

载波频率偏移估计单元420，对接收到的包络均衡后的数据进行频率估计，获得载波频率偏移估计量。

在本发明实施例中，所采用的训练符号数据，可以为任意已知的训练符号，可以是目前使用的训练符号数据，比如Schmidl训练符号数据、Morelli训练符号数据或Song训练符号数据，也可以采用利用恒包络零自相关(CAZAC)序列的性质产生的训练符号数据，该训练符号数据是对当前恒包络零自相关CAZAC序列进行转换，利用当前CAZAC序列和该序列的转换序列产生的。

这里，当前CAZAC序列是指初始CAZAC序列，或由初始CAZAC序列经循环移位后生成的序列，或由初始CAZAC序列经逆快速傅利叶变换生成的序列，或由初始CAZAC序列经逆快速傅利叶变换后再经循环移位后生成的序列。其中，初始序列可以采用Chu序列、Milewski序列、Frank-Zadoff序列或者其他公知的CAZAC序列。

而对当前CAZAC序列进行转换可以是对当前CAZAC序列进行共轭转换或者共轭对称转换。

因而，本发明第三个实施例的系统还可以进一步包括训练符号产生单元440，用于产生训练符号的循环前缀；对恒包络零自相关CAZAC序列进行转换，获得该序列的转换序列，利用CAZAC序列和该序列的转换序列产生训练符号的数据部分；将产生的训练符号的循环前缀和数据部分连接，产生训练符号，将产生的训练符号数据发送至包络均衡因子产生模块430。

现试给出一个仿真结果，给出本发明与现有技术的方法一、二和三的性能比较。仿真条件说明如下：仿真系统的主要参数选择为：a)仿真系统的采样率为20MHz；b)系统存在的载波频率偏移(相对于子载波间隔的比值)，Schmidl方法为0.8，Morelli、Song和提出算法均为2.8；c)子载波个数N＝256，循环前缀采用32个采样点；d)采用WSSUS无线多径信道模型，最大路径数为4，相邻路径间的时延间隔为2个采样间隔，每个路径上传输系数相互独立；每个路径上的传输系数的相位服从均匀分布，传输系数包络服从瑞利分布，信道功率延迟谱(PDF)选择了具有负指数分布的模型，第一径和最后一径的功率延迟谱相差15dB。e)信道中的最大多普勒频移选为f_d＝500。载波偏移估计的均方误差仿真曲线如图5所示，可以看出，本发明的均方误差最小，也就是说性能优于现有技术方法的性能。

以上仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (15)

1、一种载波频率偏移估计的方法，其特征在于，该方法包括：

根据发送端采用的训练符号数据，生成包络均衡因子；利用生成的包络均衡因子，对接收到的训练符号数据进行归一化处理的包络均衡；对包络均衡后的数据进行频率估计，获得载波频率偏移估计量。

2、如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述发送端采用的训练符号数据包含至少一个训练符号数据采样，所述生成包络均衡因子的方法包括：

将每个所述训练符号数据采样的共轭除以该训练符号数据采样的模值的平方，得到与该训练符号数据采样对应的包络均衡因子采样值，由包络均衡因子采样值产生包络均衡因子。

3、如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对接收到的训练符号数据进行包络均衡包括：

将接收到训练符号数据中的每一个训练符号数据采样乘以所述包络均衡因子中相应的包络均衡因子采样值。

4、如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的对包络均衡后的数据进行频率估计，获得载波频率偏移估计量包括：

对包络均衡后的数据进行频率估计，分别获得载波频率偏移估计量的整数部分和小数部分，将所述载波频率偏移估计量的整数部分和小数部分进行求和，获得载波频率偏移估计量。

5、如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的利用所述单频信号分量，获得载波频率偏移估计量的方法包括：

对包络均衡后的数据进行整数频率估计，获得载波频率偏移估计量的整数部分，根据所述载波频率偏移估计量的整数部分，对包络均衡后的数据进行小数频率估计，获得载波频率偏移估计量的小数部分，将所述载波频率偏移估计量的整数部分和小数部分进行求和，获得载波频率偏移估计量。

6、如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的利用所述单频信号分量，获得载波频率偏移估计量的方法包括：

对包络均衡后的数据进行整数频率估计，获得载波频率偏移估计量的整数部分，根据所述载波频率偏移估计量的整数部分，对包络均衡后的数据进行小数频率估计，获得载波频率偏移估计量的小数部分，根据所述载波频率偏移估计量的整数部分和小数部分，对包络均衡后的数据进行剩余频率估计，获得表征真实值与估计值间差值的载波频率偏移量剩余部分，将所述载波频率偏移估计量的整数部分、小数部分和剩余部分进行求和，获得载波频率偏移估计量。

7、如权利要求4、5或6所述的方法，其特征在于，采用周期图频率估计法对所述包络均衡后的数据进行整数频率估计。

8、如权利要求5或6所述的方法，其特征在于，所述采用一次或多次迭代的周期图频率估计法，对所述包络均衡后的数据进行小数频率估计。

9、如权利要求4所述的方法，其特征在于，根据包络均衡后的训练符号数据的前后半个数据部分之间的相位差，对所述包络均衡后的数据进行小数频率估计。

10、如权利要求6所述的方法，其特征在于，采用一次或多次迭代的周期图频率估计法，对所述包络均衡后的数据进行剩余频率估计。

11、如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述训练符号数据的产生方法是：产生训练符号的循环前缀；对恒包络零自相关CAZAC序列进行转换，获得该序列的转换序列，利用CAZAC序列和该序列的转换序列产生训练符号的数据部分；将产生的训练符号的循环前缀和数据部分连接，产生训练符号。

12、如权利要求11所述的方法，其特征在于，所述对当前CAZAC序列进行转换为：对当前CAZAC序列进行共轭转换或者共轭对称转换。

13、如权利要求11所述的方法，其特征在于，所述对CAZAC序列进行转换的步骤前还进一步包括：

对CAZAC序列进行循环移位、逆快速傅利叶变换，或进行逆快速傅利叶变换后再进行循环移位。

14、一种载波频率偏移估计的系统，其特征在于，该系统包括：包络均衡因子产生模块、包络均衡处理单元和载波频率偏移估计单元；

所述的包络均衡因子产生模块，用于根据发送端采用的训练符号数据生成包络均衡因子，将所述包络均衡因子发送到包络均衡处理单元；

所述的包络均衡处理单元，用于利用接收到的所述包络均衡因子，将接收到的训练符号数据进行归一化处理的包络均衡，将包络均衡后的数据发送到载波频率偏移估计单元；

所述的载波频率偏移估计单元，用于对接收到的包络均衡后的数据进行频率估计，获得载波频率偏移估计量。

15、如权利要求14所述的系统，其特征在于，该系统还进一步包括：训练符号产生单元；

所述的训练符号产生单元，用于产生训练符号的循环前缀；对恒包络零自相关CAZAC序列进行转换，获得该序列的转换序列，利用CAZAC序列和该序列的转换序列产生训练符号的数据部分；将产生的训练符号的循环前缀和数据部分连接，产生训练符号，将产生的训练符号数据发送至包络均衡因子产生模块。

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