CN101359928A - 一种频偏估计方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种频偏估计方法，包括：从接收信号中分离出叠加训练序列；根据信道估计结果或训练序列的延迟相关结果，获取每个用户最强径的位置；从所述叠加训练序列中截取每个用户最强径对应的训练序列；利用所述每个用户最强径对应的训练序列与本地产生的对应用户的训练序列进行相关计算，得到各用户的频偏估计值。本发明所提供的技术方案能够获取频偏的大小。

Description

一种频偏估计方法

技术领域

本发明涉及移动通信技术，尤其涉及一种时分-同步码分多址接入(TD-SCDMA)系统中的频偏估计方法。

背景技术

在移动通信系统中，由于发射信号在无线信道中传输时，将受到无线信道的影响，因此，接收端需要根据无线信道对发射信号的影响程度，由接收信号恢复出发射信号。无线信道对发射信号的影响程度表现为无线信道的信道冲激响应(CIR，channel impulse response)。由于无线信道存在着很大的随机性，因此将引起CIR的变化，并导致接收信号的幅度、相位、频率产生失真，因此，需要对信道的CIR进行估计，以实现由接收信号正确地恢复发射信号。其中，对信道的CIR进行估计的过程，称为信道估计。

在TD-SCDMA系统中，信号帧的一个时隙格式如图1所示，图1中，数据域1和数据域2分别位于中间码(Midamble)的两边。其中，数据域1位于中间码之前，数据域2位于中间码之后。在时隙的末端是保护间隔(GP)。TD-SCDMA系统的信道估计是基于中间码进行的，之后根据信道估计的CIR对数据域1和数据域2进行解调。

由于在无线信道中，发射信号并不是沿着单一的路径传播，而是会遇到各种物体阻挡，经反射、散射、折射和绕射等不同路径到达接收端，成为通过各个路径到达的合成信号。多径传播的结果导致同一发射信号的不同反射波到达接收端的时间不同(即时延不同)，相位也不同。通常，系统将设定其所支持的最大传输时延，在最大传输时延对应的时间内接收到的信号被认为是同一发射信号的不同反射波，因此，最大传输时延对应的时间可以形象地定义为CIR窗，每一个CIR窗包含若干个径。

图2为现有技术中TD-SCDMA系统的接收端对所接收信号的处理流程图，本流程中以图1所示时隙结构的情况为例，如图2所示，该流程包括如下步骤：

步骤201，接收来自发送端的信号。

本步骤中，所接收的信号是用户的多条路径的叠加，若同时有多个用户进行通信，则所接收的信号是多个用户的多条路径的叠加。

其中，所接收的信号中包含多条路径的叠加中间码。

步骤202，从所接收的信号中分离出叠加中间码和用户数据部分。

假设CIR窗为W，数据域1和数据域2的长度均为352个码片，中间码的长度为144个码片，则每个时隙中分离出的叠加中间码的长度为144+W-1个码片；数据域1和数据域2的长度分别为352+W-1个码片。

步骤203，利用分离出的叠加中间码与本地产生的中间码进行信道估计。

步骤204，利用信道估计值及本地产生的扩频及扰码序列对分离出的用户数据部分进行联合检测。

本步骤中，通过进行联合检测，估计出各用户的符号。

但图2所示信号处理流程是在假设信道时不变的情况下进行的，此时的信道估计较准确，可以用于进行数据域1，数据域2的联合检测，以估计出各用户的符号。但实际应用中，由于发射机和接收机使用独立的时钟，以及发射端和接收端存在相对速度，在接收端接收到的信号载波与本地载波存在着频率偏移，当相对速度较大时，如高速运动状态下，还会具有较大的多普勒频偏，频偏的存在，会使接收到的数字信号相位发生旋转，表现为采样信号产生附加的相移，相移的大小与频偏及两点间的距离成正比，此时，信道估计值受频偏的影响而变得不够准确，从而使联合检测出的符号相位误差较大，为此，需要获知频偏的大小，进而根据频偏的影响优化接收性能。

发明内容

有鉴于此，本发明中提供一种频偏估计方法，以便获取频偏的大小。

本发明所提供的频偏估计方法，包括：

从接收信号中分离出叠加训练序列；

根据信道估计结果或训练序列的延迟相关结果，获取每个用户最强径的位置；

从所述叠加训练序列中截取每个用户最强径对应的训练序列；

利用所述每个用户最强径对应的训练序列与本地产生的对应用户的训练序列进行相关计算，得到各用户的频偏估计值。

其中，所述利用每个用户最强径对应的训练序列与本地产生的对应用户的训练序列进行相关计算，得到各用户的频偏估计值为：对每个用户分别执行如下操作：

A、各接收天线将所述用户最强径对应的训练序列与本地产生的该用户的训练序列逐个码片进行共轭乘相关，得到训练序列各码片的相关值；

B、从训练序列的码片长度Lm中提取长度为N的M段，对每段内N个码片的相关值进行累加，得到M个相关值的累加和corr₁，corr₂，...，corr_M，其中，N*M≤Lm；

C、对所述M个相关值的累加和corr₁，corr₂，...，corr_M，按照 $R\left(k\right)=\underset{m=k+1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{corr}}_m\×\mathrm{conj}\left({\mathrm{corr}}_{m-k}\right)$ 进行差分相关计算，其中，R(k)，k＝1，2，...，InterNum为差分相关计算结果，InterNum为预设的间隔相关数，InterNum≤M-1；

D、对所述差分相关计算结果R(k)，k＝1，2，...，InterNum，按照 $C\left(k\right)=\frac{R(k+1)}{\left|R(k+1)\right|}\×\mathrm{conj}\left(\frac{R\left(k\right)}{\left|R\left(k\right)\right|}\right)$ 进行差分相关计算，得到差分相关计算结果C(k)＝e^j(w*N*Tc)，k＝1，2，...，InterNum-1，其中，w*N*Tc为N个码片累积的相位旋转角度，其中Tc为码片周期；

E、对各天线上得到的差分相关计算结果C(k)，k＝1，2，...，InterNum-1，按照

进行平均，得到该用户的差分相关平均值，根据所述差分相关平均值得到频偏估计值，其中，Ka为天线个数，

为的实部，

为

的虚部。

较佳地，步骤D和步骤E之间，进一步包括：

B1、从训练序列的码片长度Lm中提取长度为N的M-1段，对每段内N个码片的相关值进行累加，得到M-1个相关值的累加和corr₁，corr₂，...，corr_M-1；

C1、对M-1个相关值的累加和corr₁，corr₂，...，corr_M-1，按照 $R\left(k\right)=\underset{m=k+1}{\overset{M-1}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{corr}}_m\×\mathrm{conj}\left({\mathrm{corr}}_{m-k}\right)$ 进行差分相关计算，其中，R(k)，k＝1，2，...，InterNum为差分相关计算结果，InterNum为预设的间隔相关数，InterNum≤M-2；

D1、对所得到的差分相关计算结果R(k)，k＝1，2，...，InterNum，按照 $C\left(k\right)=\frac{R(k+1)}{\left|R(k+1)\right|}\×\mathrm{conj}\left(\frac{R\left(k\right)}{\left|R\left(k\right)\right|}\right)$ 进行差分相关计算，得到差分相关计算结果C(k)＝e^j(w*N*Tc)，k＝1，2，...，InterNum-1，其中，w*N*Tc为N个码片累积的相位旋转角度，其中Tc为码片周期；

E1、将步骤D1和步骤D中的C(k)进行平均，得到平均后的差分相关计算结果C(k)。

较佳地，所述得到频偏估计值为：

较佳地，步骤E之后，进一步包括：对所述频偏估计值进行滑动平均，将滑动平均后的频偏估计值作为当前频偏估计值。

其中，所述训练序列包括：中间码、上行同步码或下行同步码。

所述训练序列为中间码时，该方法进一步包括：对各用户频偏估计值进行平均，得到频偏估计平均值；利用所述频偏估计平均值对所接收的用户数据部分进行相位补偿。

所述利用频偏估计平均值对所接收的用户数据部分进行相位补偿为：

根据用户数据部分各码片与中间码中心位置的距离及所述频偏估计平均值，逐个码片进行相位补偿；

或者为：将用户数据部分的码片长度划分为子段，根据各段中心位置与中间码中心位置的距离及所述频偏估计平均值，逐段进行相位补偿。

所述利用频偏估计平均值对所接收的用户数据部分进行相位补偿为：

利用频偏估计平均值对所接收的用户数据部分中中间码之前的数据域进行正向相位补偿，对中间码之后的数据域进行负向相位补偿。

较佳地，该方法进一步包括：对所述相位补偿后的用户数据部分进行联合检测。

从上述方案可以看出，本发明根据信道估计结果或训练序列的延迟相关结果，获取每个用户最强径的位置，从接收的叠加训练序列中截取每个用户最强径对应的训练序列，利用所截取的每个用户最强径对应的训练序列与本地产生的对应用户的训练序列进行相关计算，从而得到各用户的频偏估计值。

进一步地，本发明中根据所计算的频偏估计值对用户数据部分进行相位补偿，以便对相位补偿后的用户数据部分进行联合检测，提高了数据接收的性能。

附图说明

图1为现有技术中信号帧的一个时隙格式示意图；

图2为现有技术中TD-SCDMA系统的接收端对所接收信号的处理流程图；

图3为本发明实施例中频偏估计方法的示例性流程图；

图4为本发明实施例中信号帧的一个时隙格式示意图；

图5为本发明实施例中信号帧的又一个时隙格式示意图。

具体实施方式

本发明实施例中的频偏估计可基于中间码(Midamble)、上行同步码(SYNC_UL)或下行同步码(SYNC_DL)等进行，为方便描述，将这些码统称为训练序列。

此外，考虑到在发射端和接收端存在较大的相对速度时，如移动终端在进行高速运动，如位于高速行驶的火车上、轻轨上等，此时周围通常比较空旷，进行通信时，会存在较强的直射径(通常为强径)，即指功率(或称为强度)较强的路径，该直射径会带来较大的持续的相位旋转，而其它弱径由于经过反射以及散射等，引起的相位旋转不是很严重，并且也没有明显的规律；并且由于训练序列具有较强的自相关性，因此在对每个用户进行频偏估计时，可根据每个用户的最强径对应的训练序列来估计每个用户的频偏。即本发明实施例中根据信道估计结果或训练序列的延迟相关结果，获取每个用户最强径的位置；从接收的叠加训练序列中截取每个用户最强径对应的训练序列；利用所述每个用户最强径对应的训练序列与本地产生的对应用户的训练序列进行相关计算，得到各用户的频偏估计值。

进一步地，可对各用户的频偏估计取平均值，利用频偏估计的平均值对分离出的叠加用户数据部分进行相位补偿。

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本发明进一步详细说明。

图3为本发明实施例中频偏估计方法的示例性流程图。如图3所示，该流程包括如下步骤：

步骤301，从接收的信号中分离出叠加训练序列。

本实施例中，若接收端为基站，则训练序列可以是中间码，也可以是上行同步码；若接收端是用户设备，则训练序列可以是中间码，也可以是下行同步码。假设训练序列的长度为Lm，CIR窗为W，则叠加训练序列的长度可以为L＝Lm+W-1。

其中，从接收的信号中分离叠加训练序列的过程可以按照现有技术中的方法进行。

步骤302，根据信道估计结果或训练序列的延迟相关结果，获取每个用户最强径的位置。

本步骤中，可利用图2所示步骤203中得到的信道估计结果，根据功率的强度确定最强径的位置。

或者，根据训练序列的延迟相关结果，获取每个用户最强径的位置。其中，训练序列的延迟相关为现有技术中的一种计算过程，即将所接收的各用户CIR窗内每径对应的训练序列与本地产生的对应用户的训练序列进行相关计算，根据功率的强度确定最强径的位置。

步骤303，从接收的叠加训练序列中截取每个用户最强径对应的训练序列。

本步骤中，假设用户A最强径的位置为第0个码片，则从叠加训练序列的长度L中从第0个码片开始截取长度为Lm的一段码片，作为用户A最强径对应的训练序列；假设用户B最强径的位置为第2个码片，则从叠加训练序列的长度L中从第2个码片开始截取长度为Lm的一段码片，作为用户B最强径对应的训练序列，依此类推。

步骤304，利用每个用户最强径对应的训练序列与本地产生的对应用户的训练序列进行相关计算，得到各用户的频偏估计值。

本步骤中，具体实现方法有多种。例如：可对每个用户分别执行如下操作：

步骤A，各接收天线将用户最强径对应的训练序列与本地产生的该用户的训练序列逐个码片进行共轭乘相关，得到训练序列各码片的相关值。

其中，假设本地产生的当前用户的训练序列记为m₁，m₂，...，m_Lm，并假设当前已累积的相位为e^jwT，最强径信道的幅度为h，码片周期为Tc，频偏为w，则进行共轭乘相关后，得到训练序列各码片的相关值为：

$r_1={\left|m_1\right|}^2*h*e^{\mathrm{jw}*(T+1*\mathrm{Tc})},r_2={\left|m_2\right|}^2*h*e^{\mathrm{jw}*(T+2*\mathrm{Tc})},...,r_{\mathrm{Lm}}={\left|m_{L_m}\right|}^2*h*e^{\mathrm{jw}*(T+\mathrm{Lm}*\mathrm{Tc})}$

通常情况下，|m₁|²＝|m₂|²＝...＝|m_Lm|²，因此可统一表示为|m|²。

步骤B，从训练序列的码片长度Lm中提取长度为N的M段，对每段内N个码片的相关值进行累加，得到M个相关值的累加和，其中，N*M≤Lm。

其中，可将训练序列的码片长度L_m划分为长度为N的M段，得到r₁，r₂，...，r_N，r_N+1，r_N+2，...，r_2N，...，r_Lm，此时，M＝Lm/N。当然，若不能整除，或根据实际需要，则也可将码片长度L_m中的一部分划分为长度为N的M段，此时M＜Lm/N。M和N的取值可根据实际需要进行选择，例如：考虑到速度越高，频偏越大，因此速度高时，N值可取的小些，速度低时，由于单个码片的频偏可能很小，因此N值可取的大些，另外也要考虑M的取值，取太小的话，则后续步骤中进行相关计算的意义不大。例如，对于训练序列是长度为144的中间码时，一定速度下，N可取16，相应的M值为9。

之后对每段内N个码片的相关值进行累加，假设累加和分别用corr₁，corr₂，...，corr_M表示，则有：

${\mathrm{corr}}_1=\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{r}_i={\left|m\right|}^2*h*e^{\mathrm{jw}*T}\underset{t=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{e}^{\mathrm{jw}*t*\mathrm{Tc}},$ ${\mathrm{corr}}_2=\underset{i=N+1}{\overset{2N}{\mathrm{\Σ}}}{r}_i={\left|m\right|}^2*h*e^{\mathrm{jw}*(T+N*\mathrm{Tc})}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{e}^{\mathrm{jw}*t*\mathrm{Tc}},......,$

${\mathrm{corr}}_M=\underset{i=M-N+1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{r}_i={\left|m\right|}^2*h*e^{\mathrm{jw}*(T+(M-1)*N*\mathrm{Tc})}\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{e}^{\mathrm{jw}*t*\mathrm{Tc}}$

假设 $\underset{t=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{e}^{\mathrm{jw}*t*\mathrm{Tc}}=a*e^{\mathrm{j\θ}},$ 上式也可表示为：

${\mathrm{corr}}_1={\left|m\right|}^2*h*a*e^{j(w*T+\mathrm{\θ})},$ ${\mathrm{corr}}_2={\left|m\right|}^2*h*a*e^{j(w*T+w*N*\mathrm{Tc}+\mathrm{\θ})},......,$

${\mathrm{corr}}_M={\left|m\right|}^2*h*a*e^{j(w*T+w*(M-1)*N*\mathrm{Tc}+\mathrm{\θ})}$

步骤C，对上述M个相关值的累加和corr₁，corr₂，...，corr_M，按照 $\left(k\right)=\underset{m=k+1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{corr}}_m\×\mathrm{conj}\left({\mathrm{corr}}_{m-k}\right)$ 进行差分相关计算，其中，R(k)，k＝1，2，...，InterNum为差分相关计算结果，InterNum为预设的间隔相关数，InterNum≤M-1。

其中，InterNum的取值可根据实际情况而定，通常情况下，InterNum的取值无需太大，这里假设InterNum≥4，则进行上述差分相关计算时，可得到：

R(1)＝corr₂×conj(corr₁)+corr₃×conj(corr₂)+...+corr_M×conj(corr_M-1)，有：

$R\left(1\right)={\left|m\right|}^2*h*a*e^{j(w*T+w*N*\mathrm{Tc}+\mathrm{\θ})}\×{\left|m\right|}^2*h*a*e^{-j(w*T+\mathrm{\θ})}$

$+{\left|m\right|}^2*h*a*e^{j(w*T+2*w*N*\mathrm{Tc}+\mathrm{\θ})}\×{\left|m\right|}^2*h*a*e^{-j(w*T+w*N*\mathrm{Tc}+\mathrm{\θ})}$

$+...$

$+{\left|m\right|}^2*h*a*e^{j(w*T+w*(M-1)*N*\mathrm{Tc}+\mathrm{\θ})}\×{\left|m\right|}^2*h*a*e^{-j(w*T+w*(M-2)*N*\mathrm{Tc}+\mathrm{\θ})}$

$=(M-1)*{\left|m\right|}^2*h*a*{\left|m\right|}^2*h*a*e^{j(w*N*\mathrm{Tc})}$

可见，上式中R(1)对应于e^jw*N*TC。

R(2)＝corr₃×conj(corr₁)+corr₄×conj(corr₂)+...+corr_M×conj(corr_M-2)，有：

$R\left(2\right)={\left|m\right|}^2*h*a*e^{j(w*T+2*w*N*\mathrm{Tc}+\mathrm{\θ})}\×{\left|m\right|}^2*h*a*e^{-j(w*T+\mathrm{\θ})}$

$+{\left|m\right|}^2*h*a*e^{j(w*T+3*w*N*\mathrm{Tc}+\mathrm{\θ})}\×{\left|m\right|}^2*h*a*e^{-j(w*T+w*N*\mathrm{Tc}+\mathrm{\θ})}$

$+...$

$+{\left|m\right|}^2*h*a*e^{j(w*T+w*(M-1)*N*\mathrm{Tc}+\mathrm{\θ})}\×{\left|m\right|}^2*h*a*e^{-j(w*T+w*(M-3)*N*\mathrm{Tc}+\mathrm{\θ})}$

$=(M-1)*{\left|m\right|}^2*h*a*{\left|m\right|}^2*h*a*e^{j(w*2*N*\mathrm{Tc})}$

可见，上式中R(2)对应于e^jw*2*N*TC。

R(3)＝corr₄×conj(corr₁)+corr₅×conj(corr₂)+...+corr_M×conj(corr_M-3)，有：

$R\left(3\right)={\left|m\right|}^2*h*a*e^{j(w*T+3*w*N*\mathrm{Tc}+\mathrm{\θ})}\×{\left|m\right|}^2*h*a*e^{-j(w*T+\mathrm{\θ})}$

$+{\left|m\right|}^2*h*a*e^{j(w*T+4*w*N*\mathrm{Tc}+\mathrm{\θ})}\×{\left|m\right|}^2*h*a*e^{-j(w*T+w*N*\mathrm{Tc}+\mathrm{\θ})}$

$+...$

$+{\left|m\right|}^2*h*a*e^{j(w*T+w*(M-1)*N*\mathrm{Tc}+\mathrm{\θ})}\×{\left|m\right|}^2*h*a*e^{-j(w*T+w*(M-4)*N*\mathrm{Tc}+\mathrm{\θ})}$

$=(M-1)*{\left|m\right|}^2*h*a*{\left|m\right|}^2*h*a*e^{j(w*3*N*\mathrm{Tc})}$

可见，上式中R(3)对应于e^jw*3*N*TC。

......，

R(InterNum)＝corr_nterNum+1×conj(corr₁)+corr_nterNum+2×conj(corr₂)+...+corr_M×conj(corr_M-nterNum)，有：

$R\left(\mathrm{InterNum}\right)={\left|m\right|}^2*h*a*e^{j(w*T+\mathrm{InterNum}*w*N*\mathrm{Tc}+\mathrm{\θ})}\×{\left|m\right|}^2*h*a*e^{-j(w*T+\mathrm{\θ})}$

$+{\left|m\right|}^2*h*a*e^{j(w*T+(\mathrm{InterNum}+1)*w*N*\mathrm{Tc}+\mathrm{\θ})}\×{\left|m\right|}^2*h*a*e^{-j(w*T+w*N*\mathrm{Tc}+\mathrm{\θ})}$

$+...$

$+{\left|m\right|}^2*h*a*e^{j(w*T+w*(M-1)*N*\mathrm{Tc}+\mathrm{\θ})}\×{\left|m\right|}^2*h*a*e^{-j(w*T+w*(M-1-\mathrm{InterNum})*N*\mathrm{Tc}+\mathrm{\θ})}$

$=(M-1)*{\left|m\right|}^2*h*a*{\left|m\right|}^2*h*a*e^{j(w*\mathrm{InterNum}*N*\mathrm{Tc})}$

可见，上式中R(InterNum)对应于e^{jw*InterNum*N*TC}。

步骤D，对上述差分相关计算结果R(k)，k＝1，2，...，InterNum，按照 $C\left(k\right)=\frac{R(k+1)}{\left|R(k+1)\right|}\×\mathrm{conj}\left(\frac{R\left(k\right)}{\left|R\left(k\right)\right|}\right)$ 进行差分相关计算，得到差分相关计算结果C(k)＝e^j(w*N*Tc)，k＝1，2，...，InterNum-1，其中，w*N*Tc为N个码片累积的相位旋转角度，其中Tc为码片周期。

其中，进行上述差分相关计算后，得到：

$C\left(1\right)=\frac{R\left(2\right)}{\left|R\left(2\right)\right|}\×\mathrm{conj}\left(\frac{R\left(1\right)}{\left|R\left(1\right)\right|}\right)=\frac{(M-1)*{\left|m\right|}^2*h*a*{\left|m\right|}^2*h*a*e^{j(w*2*N*\mathrm{Tc})}}{(M-1)*{\left|m\right|}^2*h*a*{\left|m\right|}^2*h*a}$

$\×\mathrm{conj}\left(\frac{(M-1)*{\left|m\right|}^2*h*a*{\left|m\right|}^2*h*a*e^{j(w*N*\mathrm{Tc})}}{(M-1)*{\left|m\right|}^2*h*a*{\left|m\right|}^2*h*a}\right)=e^{j(w*2*N*\mathrm{Tc})}\×e^{-j(w*N*\mathrm{Tc})}$

$=e^{j(w*N*\mathrm{Tc})}$

$C\left(2\right)=\frac{R\left(3\right)}{\left|R\left(3\right)\right|}\×\mathrm{conj}\left(\frac{R\left(2\right)}{\left|R\left(2\right)\right|}\right)=\frac{(M-1)*{\left|m\right|}^2*h*a*{\left|m\right|}^2*h*a*e^{j(w*3*N*\mathrm{Tc})}}{(M-1)*{\left|m\right|}^2*h*a*{\left|m\right|}^2*h*a}$

$\×\mathrm{conj}\left(\frac{(M-1)*{\left|m\right|}^2*h*a*{\left|m\right|}^2*h*a*e^{j(w*2*N*\mathrm{Tc})}}{(M-1)*{\left|m\right|}^2*h*a*{\left|m\right|}^2*h*a}\right)=e^{j(w*3*N*\mathrm{Tc})}\×e^{-j(w*2*N*\mathrm{Tc})}$

$=e^{j(w*N*\mathrm{Tc})}$

......

$C(\mathrm{InterNum}-1)=\frac{R\left(\mathrm{InterNum}\right)}{\left|R\left(\mathrm{InterNum}\right)\right|}\×\mathrm{conj}\left(\frac{R(\mathrm{InterNum}-1)}{\left|R(\mathrm{InterNum}-1)\right|}\right)$

$=\frac{(M-1)*{\left|m\right|}^2*h*a*{\left|m\right|}^2*h*a*e^{j(w*\mathrm{InterNum}*N*\mathrm{Tc})}}{(M-1)*{\left|m\right|}^2*h*a*{\left|m\right|}^2*h*a}$

$\×\mathrm{conj}\left(\frac{(M-1)*{\left|m\right|}^2*h*a*{\left|m\right|}^2*h*a*e^{j(w*(\mathrm{InterNum}-1)*N*\mathrm{Tc})}}{(M-1)*{\left|m\right|}^2*h*a*{\left|m\right|}^2*h*a}\right)$

$=e^{j(w*\mathrm{InterNum}*N*\mathrm{Tc})}\×e^{-j(w*(\mathrm{InterNum}-1)*N*\mathrm{Tc})}$

$=e^{j(w*N*\mathrm{Tc})}$

步骤E，对各天线上得到的差分相关计算结果C(k)，k＝1，2，...，InterNum-1，按照

进行平均，得到该用户的差分相关平均值，根据所述差分相关平均值得到频偏估计值，其中，Ka为天线个数，

为

的实部，

为

的虚部。

其中，若接收端为基站，则基站侧的接收天线可能有多个，例如8个，则Ka＝8，每个天线接收到信号后，都可执行步骤A至步骤D的流程，之后在本步骤中可对各天线接收信号后得到的差分相关计算结果C(k)进行上述平均运算，得到该用户的差分相关平均值；若接收端为用户设备，则用户设备的接收天线通常为1个，此时，该天线接收到信号后执行步骤A至步骤D的流程，并且本步骤中的Ka＝1。

之后，根据

可直接计算出w*N*Tc。

或者，也可以根据

且w*N*Tc的值很小，则有w*N*Tc≈sin(w*N*Tc)，又因为

因此有频偏估计值

从而简化运算。

其中，步骤E之后，可进一步包括：对所得到的频偏估计值进行滑动平均，将滑动平均后的频偏估计值作为当前频偏估计值。滑动平均的计算方法现有技术中有多种，可根据需要进行选取，如采用遗忘因子法，或采用最接近的几个频偏估计值的平均法等。

此外，进一步地，在步骤E之前，还可包括如下步骤：

步骤B1，从训练序列的码片长度Lm中提取长度为N的M-1段，对每段内N个码片的相关值进行累加，得到M-1个相关值的累加和corr₁，corr₂，...，corr_M-1。

例如，可从码片长度L_m中截取N/2+1到Lm-N/2+1的一段，将该段划分为长度为N的M-1段，则所提取的长度为N的M-1段可以是r_N/2+1，r_N/2+2，...，r_N+N/2，r_N/2+N+1，r_N/2+N+2，...，r_2N+N/2，...，r_Lm-N/2+1。

步骤C1，对M-1个相关值的累加和corr₁，corr₂，...，corr_M-1，按照 $R\left(k\right)=\underset{m=k+1}{\overset{M-1}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{corr}}_m\×\mathrm{conj}\left({\mathrm{corr}}_{m-k}\right)$ 进行差分相关计算，其中，R(k)，k＝1，2，...，InterNum为差分相关计算结果，InterNum为预设的间隔相关数，InterNum≤M-2。

步骤D1，对所得到的差分相关计算结果R(k)，k＝1，2，...，InterNum，按照 $C\left(k\right)=\frac{R(k+1)}{\left|R(k+1)\right|}\×\mathrm{conj}\left(\frac{R\left(k\right)}{\left|R\left(k\right)\right|}\right)$ 进行差分相关计算，得到差分相关计算结果C(k)＝e^j(w*N*Tc)，k＝1，2，...，InterNum-1，其中，w*N*Tc为N个码片累积的相位旋转角度，其中Tc为码片周期。

上述步骤B1至步骤D1的计算过程与步骤B至步骤D的计算过程一致，因此不再一一赘述。

步骤E1，将步骤D1和步骤D中的C(k)进行平均，得到平均后的差分相关计算结果C(k)。

之后，步骤E对步骤E1中平均后的差分相关计算结果C(k)执行上述计算频偏估计值的操作，从而进一步提高频偏估计值的精度。

当然，还可以多次从训练序列的码片长度Lm中再提取其它的长度为N的M-1段，对每段内N个码片的相关值进行累加等计算，并继续执行步骤C1至D1，则步骤E1中进行平均时，将当前计算的C(k)也进行平均。

此外，本发明实施例中，对于训练序列为中间码的情况，还列举了一种相位补偿的方法，用于对进行联合检测之前的用户数据部分进行相位补偿，之后对相位补偿后的用户数据部分进行联合检测。

由于进行联合检测之前的用户数据部分为多用户多径的叠加数据，因此可首先对各用户频偏估计值进行平均，得到频偏估计平均值，之后利用所得到的频偏估计平均值对所接收的用户数据部分进行相位补偿。

具体进行相位补偿时，可根据用户数据部分各码片与中间码中心位置的距离及频偏估计平均值，逐个码片进行相位补偿，或者也可以预先将用户数据部分的码片长度划分为子段，根据各段中心位置与中间码中心位置的距离及频偏估计平均值，逐段进行相位补偿。

此外，由于信道估计是基于中间码进行的，因此在对图1所示时隙格式的数据域进行相位补偿时，由于位于中间码之前的数据域1的频偏比中间码的频偏要小，因此可利用频偏估计平均值对数据域1进行正向相位补偿，同理由于位于中间码之后的数据域2的频偏比中间码的频偏要大，因此可对数据域2进行负向相位补偿。

下面结合计算公式对上述相位补偿的方法进行详细描述，假设时隙格式中的数据域1和数据域2的长度均为Ld个码片，中间码的长度为Lm个码片，则为了降低复杂度，及降低频偏估计不准确带来的影响，可对所接收的长度为Ld+W-1的数据域1和数据域2分别划分子段，例如将数据域1划分为P₁个子段，其中，1≤P₁≤(Ld+W-1)，将数据域2划分为P₂个子段，其中，1≤P₂≤(Ld+W-1)，数据域1的P₁个子段分别表示为data1_1，data1_2，...，data1_P₁，数据域2的P₂个子段分别表示为data2_1，data2_2，...，data2_P₂，如图4所示。

对于数据域1，计算各子段的中心位置与中间码中心位置的距离，分别得到

基于图3所示流程中步骤E中得到的频偏估计平均值，则对数据域1中的各子段进行正向相位补偿时，有：

$\mathrm{data}1\_1\_\mathrm{chips}*e^{\mathrm{jw}*d_1*\mathrm{Tc}}=\mathrm{data}1\_1\_\mathrm{chips}*e^{j(w*N*\mathrm{Tc})*(d_1/N)}$

考虑到

且

而

通过图3所示流程中步骤E的计算后为已知数。

因此上式为：

从而避免了复杂的指数运算，而只计算三角函数即可。

同理有：

......，

其中，data1_i_chips，i＝1，2，......，P₁表示数据域1第i个子段中的各个码片。

对于数据域2，计算各子段的中心位置与中间码中心位置的距离，分别得到

同样，基于图3所示流程中步骤E中得到的频偏估计平均值，则对数据域2中的各子段进行负向相位补偿时，有：

$\mathrm{data}2\_1\_\mathrm{chips}/e^{\mathrm{jw}*d_1*\mathrm{Tc}}=\mathrm{data}2\_1\_\mathrm{chips}*e^{-\mathrm{jw}*d_1*\mathrm{Tc}}=$

$\mathrm{data}2\_2\_\mathrm{chips}/e^{\mathrm{jw}*d_2*\mathrm{Tc}}=\mathrm{data}221\_\mathrm{chips}*e^{-\mathrm{jw}*d_2*\mathrm{Tc}}=$

......，

$\mathrm{data}2\_P_2\_\mathrm{chips}/e^{\mathrm{jw}*d_{P_2}*\mathrm{Tc}}=\mathrm{data}2\_P_2\_\mathrm{chips}*e^{-\mathrm{jw}*d_{P_2}*\mathrm{Tc}}=$

其中，data2_i_chips，i＝1，2，......，P₂表示数据域2第i个子段中的各个码片。

下面列举一个具体示例：

假设Ld＝352，Lm＝144，则接收到的数据域1和数据2的长度均为352+W-1。对所接收的数据域1和数据域2分别划分子段，例如将数据域1划分为352/32+1＝12个子段，将数据域2也划分为352/32+1＝12个子段。其中，第12个子段的长度为W-1个码片长度。数据域1的12个子段分别表示为data1_1，data1_2，...，data1_12，数据域2的12个子段分别表示为data2_1，data2_2，...，data2_12，如图5所示。

对于数据域1，计算前11个子段的中心位置与中间码中心位置的距离，分别得到[408，376，344，312，280，248，216，184，152，120，88]，则进行相位补偿时，结果可如下所示：

......，

此外，由于第12个子段距离中间码比较近，因此可无需进行相位补偿，即data1_12_chips*1；或者也可按照与上述相同的方法进行相位补偿。

对于数据域2，计算后11个子段的中心位置与中间码中心位置的距离，分别得到[88，152，184，216，248，280，312，344，376，408]，则进行相位补偿时，结果可如下所示：

由于第1个子段距离中间码比较近，因此可无需进行相位补偿，即data2_1_chips*1；或者也可按照与下述相同的方法进行相位补偿。

$\mathrm{data}2\_2\_\mathrm{chips}/e^{\mathrm{jw}*\left(88\right)*\mathrm{Tc}}=\mathrm{data}2\_2\_\mathrm{chips}*e^{-\mathrm{jw}*\left(88\right)*\mathrm{Tc}}=\mathrm{data}2\_2\_\mathrm{chips}*e^{-j(w*N*\mathrm{Tc})*(88/N)}$

$\mathrm{data}2\_3\_\mathrm{chips}/e^{\mathrm{jw}*\left(152\right)*\mathrm{Tc}}=\mathrm{data}2\_3\_\mathrm{chips}*e^{-\mathrm{jw}*\left(152\right)*\mathrm{Tc}}=\mathrm{data}2\_3\_\mathrm{chips}*e^{-j(w*N*\mathrm{Tc})*(152/N)}$

......，

$\mathrm{data}2\_12\_\mathrm{chips}/e^{\mathrm{jw}*\left(408\right)*\mathrm{Tc}}=\mathrm{data}2\_12\_\mathrm{chips}*e^{-\mathrm{jw}*\left(408\right)*\mathrm{Tc}}=\mathrm{data}2\_12\_\mathrm{chips}*e^{-j(w*N*\mathrm{Tc})*(408/N)}$

以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述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 (10)

1、一种频偏估计方法，其特征在于，该方法包括：

从接收信号中分离出叠加训练序列；

根据信道估计结果或训练序列的延迟相关结果，获取每个用户最强径的位置；

从所述叠加训练序列中截取每个用户最强径对应的训练序列；

利用所述每个用户最强径对应的训练序列与本地产生的对应用户的训练序列进行相关计算，得到各用户的频偏估计值。

2、如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用每个用户最强径对应的训练序列与本地产生的对应用户的训练序列进行相关计算，得到各用户的频偏估计值为：对每个用户分别执行如下操作：

A、各接收天线将所述用户最强径对应的训练序列与本地产生的该用户的训练序列逐个码片进行共轭乘相关，得到训练序列各码片的相关值；

B、从训练序列的码片长度Lm中提取长度为N的M段，对每段内N个码片的相关值进行累加，得到M个相关值的累加和corr₁，corr₂，...，corr_M，其中，N*M≤Lm；

C、对所述M个相关值的累加和corr₁，corr₂，...，corr_M，按照 $R\left(k\right)=\underset{m=k+1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{corr}}_m\×\mathrm{conj}\left({\mathrm{corr}}_{m-k}\right)$ 进行差分相关计算，其中，R(k)，k＝1，2，...，InterNum为差分相关计算结果，InterNum为预设的间隔相关数，InterNum≤M-1；

D、对所述差分相关计算结果R(k)，k＝1，2，...，InterNum，按照 $C\left(k\right)=\frac{R(k+1)}{\left|R(k+1)\right|}\×\mathrm{conj}\left(\frac{R\left(k\right)}{\left|R\left(k\right)\right|}\right)$ 进行差分相关计算，得到差分相关计算结果C(k)＝e^j(w*N*Tc)，k＝1，2，...，InterNum-1，其中，w*N*Tc为N个码片累积的相位旋转角度，其中Tc为码片周期；

E、对各天线上得到的差分相关计算结果C(k)，k＝1，2，...，InterNum-1，按照进行平均，得到该用户的差分相关平均值，根据所述差分相关平均值得到频偏估计值，其中，Ka为天线个数，

为

的实部，

为

的虚部。

3、如权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤D和步骤E之间，进一步包括：

B1、从训练序列的码片长度Lm中提取长度为N的M-1段，对每段内N个码片的相关值进行累加，得到M-1个相关值的累加和corr₁，corr₂，...，corr_M-1；

C1、对M-1个相关值的累加和corr₁，corr₂，...，corr_M-1，按照 $R\left(k\right)=\underset{m=k+1}{\overset{M-1}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{corr}}_m\×\mathrm{conj}\left({\mathrm{corr}}_{m-k}\right)$ 进行差分相关计算，其中，R(k)，k＝1，2，...，InterNum为差分相关计算结果，InterNum为预设的间隔相关数，InterNum≤M-2；

D1、对所得到的差分相关计算结果R(k)，k＝1，2，...，InterNum，按照 $C\left(k\right)=\frac{R(k+1)}{\left|R(k+1)\right|}\×\mathrm{conj}\left(\frac{R\left(k\right)}{\left|R\left(k\right)\right|}\right)$ 进行差分相关计算，得到差分相关计算结果C(k)＝e^j(w*N*Tc)，k＝1，2，...，InterNum-1，其中，w*N*Tc为N个码片累积的相位旋转角度，其中Tc为码片周期；

E1、将步骤D1和步骤D中的C(k)进行平均，得到平均后的差分相关计算结果C(k)。

4、如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述得到频偏估计值为：

5、如权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤E之后，进一步包括：对所述频偏估计值进行滑动平均，将滑动平均后的频偏估计值作为当前频偏估计值。

6、如权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述训练序列包括：中间码、上行同步码或下行同步码。

7、如权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述训练序列为：中间码；

该方法进一步包括：对各用户频偏估计值进行平均，得到频偏估计平均值；利用所述频偏估计平均值对所接收的用户数据部分进行相位补偿。

8、如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述利用频偏估计平均值对所接收的用户数据部分进行相位补偿为：

根据用户数据部分各码片与中间码中心位置的距离及所述频偏估计平均值，逐个码片进行相位补偿；

或者为：将用户数据部分的码片长度划分为子段，根据各段中心位置与中间码中心位置的距离及所述频偏估计平均值，逐段进行相位补偿。

9、如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述利用频偏估计平均值对所接收的用户数据部分进行相位补偿为：

利用频偏估计平均值对所接收的用户数据部分中中间码之前的数据域进行正向相位补偿，对中间码之后的数据域进行负向相位补偿。

10、如权利要求7所述的方法，其特征在于，该方法进一步包括：对所述相位补偿后的用户数据部分进行联合检测。

Images