CN101373989A - 终端射频一致性测试方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种终端射频一致性测试方法，包括：对发端突发信号进行数据采样和内插处理，获得突发信号的N1·N2倍采样数据；利用理想复合训练序列对采样数据进行精确同步，获得最佳采样位置；根据理想复合训练序列对最佳采样位置所在组的采样数据序列进行频偏估计；计算幅度因子估计值，并计算得出误差矢量幅度指标值。本发明还涉及一种终端射频一致性测试系统。本发明采用硬件软件结合的方式实现高倍速采样，避免了以往EVM计算获取数据时硬件上高倍速采样量化实现复杂和成本高的问题，本发明还提供了一种有效的频偏估计方法，可以完成对复合多码道信号频偏的精确估计而且其算法复杂度较低，易于实现。

Description

终端射频一致性测试方法及系统

技术领域

本发明涉及移动通信技术领域，具体地说涉及3G终端射频一致性测试领域。

背景技术

随着社会的不断向前发展，人们对物质和精神上的需求进一步扩大。为了满足这些需求，一系列新技术被提出并逐渐开始应用。在移动通信领域，WCDMA和CDMA2000在国外已经商用多年，而我国自主研发的3G制式TD-SCDMA经过近10年的励精图治，在技术上已经日益成熟，整个产业链也不断扩大，大规模的商用的序幕也渐渐拉开。保证量产终端的射频一致性，对整个系统网络的性能和用户感受起到了至关重要的作用。作为发射机射频测试不可缺少的一部分，误差矢量幅度(Error Vector Magnitude，简称EVM)测试在终端设备研发、生产线测试以及射频故障定位等方面发挥着重要作用。

EVM测试考察的是终端发射机所发射的调制信号与理想调制信号的差距。终端EVM指标一致性测试中，终端和测试仪表采用射频电缆的连接方式，首先利用测试仪表与终端建立12.2kbps的呼叫，配置其进入回环测试模式。信号的采样应从一个时隙的起始点开始直到该时隙结束，不包括该时隙的保护间隔。采样数据应选择最佳频率、相位、幅度和采样时刻，使得误差矢量幅度最小，从而计算得到终端发射机的EVM指标。通过上述步骤的测试，符合协议要求的终端其EVM指标应不超过17.5％。虽然目前业界通常采用的EVM测试信号为单码道四相移相键控(QPSK)信号，但是随着人们对下行速率越来越高的需求，复合多码道传输信号和高阶调制(如：16QAM调制)信号必将成为日后应用以及测试的主流方案。而在目前的一致性测试领域，尚缺少复合多码道传输信号的一致性测试方案。

发明内容

本发明的目的是提出一种终端射频一致性测试方法及系统，能够通过测试获得较准确的3G终端的复合码道EVM指标。

为实现上述目的，本发明提供了一种终端射频一致性测试方法，包括以下步骤：

接收端对发端突发信号进行数据采样和内插处理，获得所述突发信号的N1·N2倍采样数据，其中N1为采样倍数，N2为内插倍数；

发射端构造理想复合训练(即Midamble)序列，并利用所述理想复合训练序列对所述突发信号的N1·N2倍采样数据进行精确同步，获得所述突发信号的N1·N2倍采样数据中的最佳采样位置；

根据所述理想复合训练序列对所述最佳采样位置所在组的采样数据序列进行频偏估计，获得频偏估计值和相偏估计值；

计算幅度因子估计值，并通过所述频偏估计值和相偏估计值以及幅度因子估计值计算得出误差矢量幅度指标值。

进一步的，所述频偏估计的操作具体为：

对所述最佳采样位置所在组的采样数据序列中的训练序列部分进行频偏和相偏的粗略估计，获得频偏粗略估计值和相偏粗略估计值；

根据所述频偏粗略估计值和相偏粗略估计值对所述最佳采样位置所在组的采样数据序列进行频偏和相偏的补偿，并构造理想复合参考矢量；

根据理想复合参考矢量和所述最佳采样位置所在组的采样数据序列进行频偏和相偏的迭代精确估计，获得所述频偏精确估计值和相偏精确估计值，其中所述频偏精确估计值作为所述最佳采样位置所在组的采样数据序列的频偏估计值，所述相偏精确估计值作为所述最佳采样位置所在组的采样数据序列的相偏估计值。

进一步的，所述频偏的粗略估计操作具体为：

将所述理想复合训练序列的复共轭与所述最佳采样位置所在组的采样数据序列中的训练序列部分进行对位相乘；

将对位相乘后的数据补0至10000点，于单位园上±1.40625度的范围内进行线性调频Z变换，并以变换结果的峰值作为频偏粗略估计值；

所述相偏的粗略补偿操作具体为：

根据所述频偏粗略估计值构造粗略频偏补偿序列，并对所述粗略频偏补偿序列的相位部分求取统计均值作为相偏粗略估计值。

进一步的，在根据理想复合参考矢量和所述最佳采样位置所在组的采样数据序列进行频偏和相偏的迭代精确估计的操作时，还包括：

选择所述最佳采样位置前后预定数量的多组采样数据序列；

根据所述理想复合参考矢量和所述多组采样数据序列进行频偏和相偏的迭代精确估计；

计算所述多组采样数据序列的幅度因子估计值，并通过所述频偏估计值和相偏估计值以及幅度因子估计值计算得出所述多组采样数据序列对应的误差矢量幅度指标值；

选择所述多组采样数据序列对应的误差矢量幅度指标值和所述最佳采样位置所在组的采样数据序列对应的误差矢量幅度指标值中最小值作为最终的误差矢量幅度指标值进行输出。

进一步的，所述频偏和相偏的迭代精确估计操作具体为：

根据所述频偏粗略估计值和相偏粗略估计值构造粗略频偏相偏补偿序列，并对所述粗略频偏相偏补偿序列进行解扰、解扩和判决操作，再通过扩频和加扰操作获得所述理想复合参考矢量；

将所述理想复合参考矢量的复共轭与所述被选定组的采样数据序列进行对位相乘；

将对位相乘后的数据补0至10000点，于单位园上±1.40625度的范围内进行线性调频Z变换，并以变换结果的峰值作为临时的频偏精确估计值；

根据所述临时的频偏精确估计值构造临时精确频偏补偿序列，并对所述临时精确频偏补偿序列的相位部分求取统计均值作为临时的相偏精确估计值；

判断所述临时的频偏精确估计值和相偏精确估计值是否符合预设精度，是则输出该临时的频偏精确估计值和相偏精确估计值作为所述被选定组的采样数据序列的相偏估计值，否则根据所述临时的频偏精确估计值和相偏精确估计值对被选定组的采样数据序列进行频偏和相偏补偿，并利用所述补偿后的采样数据序列与所述理想复合参考矢量的复共轭进行对位相乘，然后返回往前数第二个步骤。

进一步的，所述利用所述理想复合训练序列对所述突发信号的N1·N2倍采样数据进行精确同步的操作具体为：

使用各码道各自的训练序列分别与所述突发信号的N1·N2倍采样数据进行逐字节的滑动相关，获得各码道单独相关的相关峰值；

根据所述多个相关峰值构造理想复合训练序列，并使所述理想复合训练序列分别与所述突发信号的N1·N2倍采样数据进行逐字节的滑动相关，然后选择所得的最终与复合训练序列相关所得的相关峰值所在的分组作为所述突发信号的N1·N2倍采样数据中的最佳采样位置。

进一步的，计算幅度因子估计值的操作具体为：

根据最小二乘法求取幅度因子估计值，具体公式为：

$A=\frac{1}{848}*\underset{k=1}{\overset{848}{\mathrm{\Σ}}}\left|Y\left(n\right)\right|\left|R\left(n\right)\right|$

其中k为数据序列的序号，Y(n)为经频偏和相偏补偿后的采样信号矢量，R(n)为参考矢量。

进一步的，所述计算得出误差矢量幅度指标值的公式为：

i＝OptimalPos-2，OptimalPos-1，OptimalPos，OptimalPos+1，OptimalPos+2

其中Nc表示每个突发信号中的码片总数，A(i)为被选定组的幅度因子估计值，M_i(kTc)为测量信号，k为码片号，Tc为码片的持续时间，

(i)为被选定组的相偏估计值，Δf(i)为被选定组的频偏估计值，R(kTc)为参考矢量，OptimalPos为最佳采样位置。

为实现上述目的，本发明提供了一种终端射频一致性测试系统，包括：

数据采样模块，用于对发端突发信号进行数据采样，获得所述突发信号的N1倍采样数据，其中N1为采样倍数；

数据内插模块，用于对数据采样后的数据进行内插处理，获得所述突发信号的N1·N2倍采样数据，其中N1为采样倍数；

精确同步模块，用于利用发射端构造的所述理想复合训练序列对所述突发信号的N1·N2倍采样数据进行精确同步，获得所述突发信号的N1·N2倍采样数据中的最佳采样位置；

频偏估计模块，用于根据所述理想复合训练序列对所述最佳采样位置所在组的采样数据序列进行频偏估计，获得频偏估计值和相偏估计值；

幅度因子估计模块，用于计算幅度因子估计值；

误差矢量幅度计算模块，用于通过所述频偏估计值和相偏估计值以及幅度因子估计值计算得出误差矢量幅度指标值。

进一步的，所述频偏估计模块具体包括：

频偏相偏粗略估计子模块，用于对所述最佳采样位置所在组的采样数据序列中的训练序列部分进行频偏和相偏的粗略估计，获得频偏粗略估计值和相偏粗略估计值；

频偏相偏精确估计子模块，用于根据所述频偏粗略估计值和相偏粗略估计值对所述最佳采样位置所在组的采样数据序列进行频偏和相偏的补偿，并构造理想复合参考矢量，然后根据理想复合参考矢量和所述最佳采样位置所在组的采样数据序列进行频偏和相偏的迭代精确估计，获得所述频偏精确估计值和相偏精确估计值，其中所述频偏精确估计值作为所述最佳采样位置所在组的采样数据序列的频偏估计值，所述相偏精确估计值作为所述最佳采样位置所在组的采样数据序列的相偏估计值。

基于上述技术方案，本发明采用硬件软件结合的方式实现高倍速采样，首先使用硬件数据采集卡对发端信号进行N₁倍速的采样，再利用采出来的数据和N₂倍插值算法的处理，使两步的联合效果达到对发端信号的N₁·N₂超高倍速的采样，避免了以往EVM计算获取数据时硬件上高倍速采样量化实现复杂和成本高的问题。高倍速的采样从工程的角度解决了最佳采样点的判定问题，使判定误差低于

个码片。最佳采样点的信噪比是最高的，根据该组数据进行的频偏和相位的估计也是最准的，波形调制质量也最佳，获得的EVM值也最小。而3GPP的终端射频一致性测试协议也要求在最佳采样点上获得EVM作为系统的EVM指标。

此外，对复合多码道信号的频偏估计一直是困扰着EVM测试精度的难题，过去也未能有有效方法解决这一难题。本发明提出的频偏估计方法可以完成对复合多码道信号频偏的精确估计而且其算法复杂度较低，易于实现。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1为本发明中I/Q平面的误差矢量与参考矢量的关系示意图。

图2为本发明终端射频一致性测试方法的一实施例的流程示意图。

图3为本发明终端射频一致性测试方法的另一实施例的流程示意图。

图4为本发明中应用在TD-SCDMA系统中的Burst结构示意图。

图5为本发明终端射频一致性测试方法的再一实施例的流程示意图。

具体实施方式

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

由于信号传输的非理想，接收端实际接收到的数字信号M(n)与理想数字调制信号R(n)在幅度、相位以及频率上存在着一定差异，这些差异可以用I/Q平面上的误差矢量来表示，如附图1所示。实际接收到信号M(n)与理想调制信号R(n)映射到I/Q平面上，并命名为测量矢量和参考矢量。他们之间的矢量差称为误差矢量E(n)。EVM(ErrorVector Magnitude)，它在误差矢量E(n)和参考矢量R(n)之间建立关系，其结果表示为误差矢量幅度相对参考矢量幅度的百分比，EVM指标可以由(1)式计算得出。

$\mathrm{EVM}=\sqrt{\frac{\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{|\stackrel{\→}{M\left(n\right)}-\stackrel{\→}{R\left(n\right)}|}^2}{\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{\left|\stackrel{\→}{R\left(n\right)}\right|}^2}}\·100\%=\sqrt{\frac{\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{\left|\stackrel{\→}{E\left(n\right)}\right|}^2}{\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{\left|\stackrel{\→}{R\left(n\right)}\right|}^2}}\·100\%---\left(1\right)$

发射机调制波形质量、信号星座图和误差矢量幅度(EVM)有着密切的关系。直观看来，如果发射机调制波形质量恶化，会直接体现为星座图的恶化，即发射机调制信号的星座图会偏离理想信号的星座图，或者在理想星座点处扩散等，那么误差矢量幅度EVM会变大。可见EVM指标可以直接指示发射机的调制波形质量。严格从数学角度来看，对于线性无记忆调制信号，系统的EVM值与调制方式无关，且近似等于系统SNR值平方根的倒数，而SNR使衡量发射机调制精度的有力指标，因此可以用EVM指标来衡量系统的性能，判定端到端的传输特性。

根据终端EVM指标一致性测试要求，当且仅当终端频偏、初始相位、采样时刻以及各码道增益取值使得误差矢量幅度最小时才能得到终端的EVM指标。因此，考虑到频偏、初始相位、采样时刻对采样信号的影响以及单码传输情况，任意时刻的测量矢量M(n)可以表示为：

T_c为码片持续时间，A为是接收信号的幅度增益因子，

是接收信号的附加初始相位，Δf为频率误差，因此误差矢量E(n)可表示成：

由上式知：将接收到的测量矢量消除幅度增益因子、初始相位和频率误差损伤的影响后，与参考矢量做差就可获得误差矢量。整个算法流程就是要求解Δf、

和A。

如图2所示，为本发明终端射频一致性测试方法的一实施例的流程示意图。该实施例包括以下步骤：

步骤101、接收端对发端突发信号进行数据采样和内插处理，获得所述突发信号的N1·N2倍采样数据，其中N1为采样倍数，N2为内插倍数；

步骤102、发射端构造理想复合训练序列，并利用所述理想复合训练序列对所述突发信号的N1·N2倍采样数据进行精确同步，获得所述突发信号的N1·N2倍采样数据中的最佳采样位置；

步骤103、根据所述理想复合训练序列对所述最佳采样位置所在组的采样数据序列进行频偏估计，获得频偏估计值和相偏估计值；

步骤104、计算幅度因子估计值，并通过所述频偏估计值和相偏估计值以及幅度因子估计值计算得出误差矢量幅度指标值。

上述本发明的终端射频一致性测试方法适用于各种采用多码道复合信号的3G系统，例如TD-SCDMA系统、WCDMA系统以及CDMA2000系统等。为了下文更方便的说明，将以TD-SCDMA双码道复合信号并结合附图3来描述本发明的终端一致性测试方法。所采用的两条码道使用的扩频序列分别是C16-1和C16-2(OVSF码树中，扩频因子为16的16个序列的前两个)。

在图3的实施例中，接收端的数据采集模块以采样速率f_s0对发射端发出的突发信号进行数据采样，f_s0是发端突发信号的码片速率的整数倍，即：f_s0＝N₁·R_C，其中R_C为发端数据突发信号的码片速率，N₁为采样倍数。采样后的N₁倍速数据表示为：ReceivedData_N1X，N1X表述数据为N₁倍速。

接收端继续对采样后的数据ReceivedData_N1X进行N₂倍内插处理，使处理后的数据相当于对原发端突发信号的N₁·N₂倍数据采样，即得采样速率为f_s＝N₁·N₂·R_C，采样后的N₁·N₂倍速数据表示为：ReceivedData_N1N2X。

在高倍速数据采样过程中，采用了硬件软件结合的方式，即首先使用硬件数据采集卡对发端信号进行N₁倍速的采样，再利用采出来的数据和N₂倍插值算法的处理，使两步的联合效果达到对发端信号的N₁·N₂超高倍速的采样，避免了以往EVM计算获取数据时硬件上高倍速采样量化实现复杂和成本高的问题。高倍速的采样从工程的角度解决了最佳采样点的判定问题，使判定误差低于

个码片。最佳采样点的信噪比是最高的，根据该组数据进行的频偏和相位的估计也是最准的，波形调制质量也最佳，获得的EVM值也最小。而3GPP的终端射频一致性测试协议也要求在最佳采样点上获得EVM作为系统的EVM指标。

接下来，接收端将数据ReceivedData_N1N2X分成N₁·N₂组，每组代表一种采样位置。因此测量数据向量ReceivedData_N1N2X的第k个码片的第i个样值点的数学表示可以写做：M_i(kN₁N₂T_s)(k＝0，1，2，...N_c-1；i＝1，2，3，...N₁·N₂)，其中i为数据分组的编号也即采样位置编号，k为一个突发的码片号，N_c为每个突发中的码片总数，T_s为采样点之间的时间间隔(T_s＝1/f_s)，即M_i(kN₁N₂T_s)＝M(iT_s+kN₁N₂T_s)，M(iT_s+kN₁N₂T_s)表示经过采样后的突发数据中的的第iT_s+kN₁N₂T个数据。

利用发射端每条正交码道的理想Midamble码与采样数据序列ReceivedData_N1N2X做滑动相关，获得每一条码道的功率幅度因子

(其中i＝1，2)，然后构造理想复合Midamble序列ReferenceCombinedMidamble_1X，即 ${\mathrm{Mid}}^{*}\left(k{T}_c\right)=\frac{{\hat{A}}_1\·{\mathrm{Mid}}_1^{*}\left(k{T}_c\right)+{\hat{A}}_2\·{\mathrm{Mid}}_2^{*}\left(k{T}_c\right)}{{\hat{A}}_1+{\hat{A}}_2}=K{A}^{*},$ K是常数，A^*是复数，再利用ReferenceCombinedMidamble_1X与ReceivedData_N1N2X做滑动相关，进行精确同步，获得该突发信号的N₁·N₂倍采样数据中的最佳采样位置OptimalPos，并取OptimalPos对应的一组一倍速数据，记为RoughoptimalBurst_1X，该组数据中的Midamble码部分记为RoughoptimalMidamble_1X。

信号的最佳采样点OptimalPos无码间干扰，经过了匹配滤波输出信噪比最高，抵御噪声的能力最强，因而其星座图最为集中，误差矢量幅度也最小。因此可以采用高速采样以尽可能逼近最佳采样点。

接下来利用ReferenceCombinedMidamble_1X的复共轭与第OptimalPos组采样数据序列RoughOptimaliBurst_1X的训练序列部分(midamble部分)RoughOptimalMidamble_1X(x₃₅₃，x₃₅₄，…，x₄₉₆)(可参考图4)的对应位共轭相乘，这样就将信号midamble部分的基带调制的影响消除，而仅剩频偏和初始相偏的影响。并以此共轭相乘后的数据进行频偏和相偏的粗略估计，获得频偏粗略估计值和相偏粗略估计值。然后根据频偏粗略估计值和相偏粗略估计值对OptimalPos所在组的采样数据序列进行频偏和相偏的补偿，并构造理想复合参考矢量ReferenceCombinedBurst_1X。

然后取最佳采样位置OptimalPos所在分组以及其前后预定数量的多个采样位置测量数据，在本实施例中选用了5组测量数据，分别标志为OptimalPos-2、OptimalPos-1、OptimalPos、OptimalPos+1和OptimalPos+2，参考图3对这五组数据的处理方法是完全相同的，以某一组一倍速数据为OptimalBurst_1X，来对后续步骤进行说明。

接下来要对补偿了频偏粗略估计值和相偏粗略估计值的采样数据序列进行频偏和相偏的迭代精确估计。首先将OptimalBurst_1X与ReferenceCombinedBurst_1X的复共轭做乘积，对乘积结果做CZT，求出向量OptimalBurst_1X的频偏，并对向量OptimalBurst_1X去除频偏，记去除后的数据向量为OptimalBurstRemoveFreError_1X，然后计算向量OptimalBurstRemoveFreError_1X的初始相偏，并且去除相偏，记结果为OptimalBurstRemoveFrePhaseError_1X。依此进行迭代，直到所求得的频偏估计值和相偏估计值小于某一预设门限值(此门限值可自行设定，反映了对预设算法精度的要求)。

在得到精确估计的频偏估计值和相偏估计值之后，计算幅度因子估计值，并以此求取EVM。前面提到了对5组测量数据均采用相同的处理步骤，获得对应的五个误差矢量幅度EVM_i，取结果中最小的一个EVM_min作为终端的EVM结果，即：

i＝OptimalPos-2，OptimalPos-1，OptimalPos，OptimalPos+1，OptimalPos+2

其中，EVM_i为第i组数据计算得到的误差矢量幅度指标，EVM、Δf和分别为最终测试得到的终端的EVM指标、频偏和初始相位。

取最佳采样位置所在分组以及其前后多个采样位置的多组测量数据，可以认为各组数据的频偏、初始相位和幅度增益因子为常数。对每组数据进行频偏估计和初始相位估计，并根据各组数据分别计算EVM测量值。一般来说，由于最佳采样点数据在星座图上最为集中，在各组数据中调制质量最好，故该组数据计算出来的EVM应为各组计算出EVM中的最小值。因此应将各组数据计算得到的最小EVM值作为终端的EVM指标，同时把该组数据计算得到的频偏和初始相位作为系统的测试输出。

从上述对图3实施例的描述中可以看出，本发明对复合多码道信号的频偏估计采用的是一次粗略估计加多次精确迭代估计的联合估计法，能够获得频偏精确的最大似然估计，而且其算法复杂度较低，易于实现。

下面结合图5对频偏估计进行详细地说明，如图5所示，为本发明终端射频一致性测试方法的再一实施例的流程示意图。

1.首先利用每条正交码道的理想Midamble码与采样数据序列做相关获得每一条码道的功率幅度因子

(其中i＝1，2)。构造理想复合Midamble序列ReferenceCombinedMidamble_1X： ${\mathrm{Mid}}^{*}\left(k{T}_c\right)=\frac{{\hat{A}}_1\·{\mathrm{Mid}}_1^{*}\left(k{T}_c\right)+{\hat{A}}_2\·{\mathrm{Mid}}_2^{*}\left(k{T}_c\right)}{{\hat{A}}_1+{\hat{A}}_2}=K{A}^{*},$ K是常数，A^*是复数。用ReferenceCombinedMidamble_1X的复共轭与第OptimalPos组采样数据序列RoughOptimalBurst_1X的midamble部分序列RoughOptimalMidamble_1X(x₃₅₃，x₃₅₄，…，x₄₉₆)(参见图4)对应位相乘，这样就将信号midamble部分的基带调制的影响消除，而仅剩频偏和初始相偏的影响。

2.使用相乘得到的数据补0至10000点，于单位圆上±1.40625度的范围内，进行CZT变换，CZT变换的峰值作为频偏粗略估计的输出

构造频偏补偿序列 $\underset{k=1}{\overset{144}{\mathrm{\Σ}}}\exp (-j2\mathrm{\π}{\widehat{\mathrm{\Δf}}}_{\mathrm{coares}}k{T}_c)$ 并与采样数据序列RoughOptimalBurst_1X相乘，除去频率偏移的影响。再对相位部分求统计均值就获得了初始相位的估计：

为乘积所得结果的第k个码片的相位，理想情况下 $\mathrm{\Δf}-{\widehat{\mathrm{\Δf}}}_{\mathrm{coares}}=0,$ 但是由于midamble序列长度较短只有144bit，

只是近似为0，因此和都是粗略的。

3.构造频偏相偏补偿序列

对采样数据分组(x₁，x₂，…，x₈₄₈)进行补偿。综测仪的应用中，上行链路具有很高的信噪比，SNR通常都能保证在30dB以上，再加上扩频增益，可以保证无差错的恢复发送符号序列。对补偿了频偏和初始相位的序列直接进行解扰、解扩和判决。然后重新扩频和加扰就获得了理想复合参考矢量ReferenceCombinedBurst_1X。理想复合参考矢量是没有频偏和初始相位影响，只包含基带数据调制效应的复数序列。

4.使用理想复合参考矢量的复共轭与各组(共5组)采样数据分组OptimalBurst_1X(x₁，x₂，…，x₈₄₈)对应位相乘，除去采样序列中基带调制的影响，将相乘后的结果补0至10000点，于单位圆上±1.40625度的范围内，进行CZT变换，CZT变换的峰值作为频偏精细估计的输出

其原理同上面粗估频偏，但由于此次估计用到了采样序列的数据部分，序列长度为848，比粗估的频偏要精确许多。再对相位部分求统计均值获得初始相位的精确估计

用

和

构造频偏和相位补偿序列

补偿采样数据分组OptimalBurst_1X：(x₁，x₂，…，x₈₄₈)，得到的结果数据序列记为OptimalBurstRemoveFrePhaseError_1X：Y(n)(y₁，y₂，…，y₈₄₈)。

5.对步骤4进行几次迭代直到频偏估计的值收敛，将收敛值作为最终的频偏输出 $\mathrm{\Δ}\hat{f}=\underset{i->\∞}{\lim }{\widehat{\mathrm{\Δf}\left(i\right)}}_{\mathrm{temp}},$ 通过仿真和实践测试，迭代次数只要1～2次即可以使频偏估计的值收敛。此次生成理想复合参考矢量就作为最终的参考矢量R(n)，根据

获得的初始相位估计作为最终的相位估计：

完成频偏相偏的估计后，从几何的角度讲，此时的Y(n)与R(n)之间已经具有相同的形状，但是比例尺不同，就如同地图与实际地域的关系。因此还需要补偿一个幅度因子A，才能使Y(n)与R(n)最接近，获得的EVM最小。为方便将Y(n)与R(n)的残余相位差记为

利用最小二乘法计算A值，也即使下式值达到最小：

由于在生成参考矢量R(n)时会做归一化处理，因此 $\underset{k=1}{\overset{848}{\mathrm{\Σ}}}{\left|R\left(n\right)\right|}^2=848$ 故可求得当时，上式有最小值。而由于

和

估计十分准确，所以故简化为 $A=\frac{1}{848}*\underset{k=1}{\overset{848}{\mathrm{\Σ}}}\left|Y\left(n\right)\right|\left|R\left(n\right)\right|;$ 到此全部未知参数求解完成，带入到下面的公式就可得到各个分组的测试输出EVM：

i＝OptimalPos-2，OptimalPos-1，OptimalPos，OptimalPos+1，OptimalPos+2

  EVM＝EVM_min＝min(EVM_OptimalPos-2，EVM_OptimalPos-1，.......EVM_OptimalPos+2)

  Δf＝Δf(i corresponds to EVM_min)

  

其中Nc表示每个突发信号中的码片总数，A(i)为被选定组的幅度因子估计值，M_i(kTc)为测量信号，k为码片号，Tc为码片持续时间，为被选定组的相偏估计值，Δf(i)为被选定组的频偏估计值，R(kTc)为参考矢量，OptimalPos为最佳采样位置。

比较各组数据的EVM值，将其中的最小值作为终端的EVM指标，同时将该组的频偏、初始相位测量结果输出作为系统的频偏和初始相位。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

基于前面所描述的终端射频一致性测试方法，本发明还提供了一种终端射频一致性测试系统的实施例，该实施例包括：数据采样模块、数据内插模块、精确同步模块、频偏估计模块、幅度因子估计模块和误差矢量幅度计算模块。

数据采样模块用于对发端突发信号进行数据采样，获得所述突发信号的N1倍采样数据，其中N1为采样倍数。数据内插模块，用于对数据采样后的数据进行内插处理，获得所述突发信号的N1·N2倍采样数据，其中N1为采样倍数。精确同步模块用于利用发射端构造的所述理想复合训练序列对所述突发信号的N1·N2倍采样数据进行精确同步，获得所述突发信号的N1·N2倍采样数据中的最佳采样位置。

频偏估计模块用于根据所述理想复合训练序列对所述最佳采样位置所在组的采样数据序列进行频偏估计，获得频偏估计值和相偏估计值。幅度因子估计模块用于计算幅度因子估计值。误差矢量幅度计算模块用于通过所述频偏估计值和相偏估计值以及幅度因子估计值计算得出误差矢量幅度指标值。

在另一个系统实施例中，频偏估计模块还可以进一步具体包括：频偏相偏粗略估计子模块和频偏相偏精确估计子模块。

频偏相偏粗略估计子模块用于对最佳采样位置所在组的采样数据序列中的训练序列部分进行频偏和相偏的粗略估计，获得频偏粗略估计值和相偏粗略估计值。频偏相偏精确估计子模块用于根据频偏粗略估计值和相偏粗略估计值对最佳采样位置所在组的采样数据序列进行频偏和相偏的补偿，并构造理想复合参考矢量，然后根据理想复合参考矢量和最佳采样位置所在组的采样数据序列进行频偏和相偏的迭代精确估计，获得频偏精确估计值和相偏精确估计值，其中频偏精确估计值作为最佳采样位置所在组的采样数据序列的频偏估计值，相偏精确估计值作为最佳采样位置所在组的采样数据序列的相偏估计值。

最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制；尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者对部分技术特征进行等同替换；而不脱离本发明技术方案的精神，其均应涵盖在本发明请求保护的技术方案范围当中。

Claims (10)

1.一种终端射频一致性测试方法，包括以下步骤：

接收端对发端突发信号进行数据采样和内插处理，获得所述突发信号的N1·N2倍采样数据，其中N1为采样倍数，N2为内插倍数；

发射端构造理想复合训练序列，并利用所述理想复合训练序列对所述突发信号的N1·N2倍采样数据进行精确同步，获得所述突发信号的N1·N2倍采样数据中的最佳采样位置；

根据所述理想复合训练序列对所述最佳采样位置所在组的采样数据序列进行频偏估计，获得频偏估计值和相偏估计值；

计算幅度因子估计值，并通过所述频偏估计值和相偏估计值以及幅度因子估计值计算得出误差矢量幅度指标值。

2.根据权利要求1所述的终端射频一致性测试方法，其中所述频偏估计的操作具体为：

对所述最佳采样位置所在组的采样数据序列中的训练序列部分进行频偏和相偏的粗略估计，获得频偏粗略估计值和相偏粗略估计值；

根据所述频偏粗略估计值和相偏粗略估计值对所述最佳采样位置所在组的采样数据序列进行频偏和相偏的补偿，并构造理想复合参考矢量；

根据理想复合参考矢量和所述最佳采样位置所在组的采样数据序列进行频偏和相偏的迭代精确估计，获得所述频偏精确估计值和相偏精确估计值，其中所述频偏精确估计值作为所述最佳采样位置所在组的采样数据序列的频偏估计值，所述相偏精确估计值作为所述最佳采样位置所在组的采样数据序列的相偏估计值。

3.根据权利要求2所述的终端射频一致性测试方法，其中所述频偏的粗略估计操作具体为：

将所述理想复合训练序列的复共轭与所述最佳采样位置所在组的采样数据序列中的训练序列部分进行对位相乘；

将对位相乘后的数据补0至10000点，于单位园上±1.40625度的范围内进行线性调频Z变换，并以变换结果的峰值作为频偏粗略估计值；

所述相偏的粗略补偿操作具体为：

根据所述频偏粗略估计值构造粗略频偏补偿序列，并对所述粗略频偏补偿序列的相位部分求取统计均值作为相偏粗略估计值。

4.根据权利要求2所述的终端射频一致性测试方法，其中在根据理想复合参考矢量和所述最佳采样位置所在组的采样数据序列进行频偏和相偏的迭代精确估计的操作时，还包括：

选择所述最佳采样位置前后预定数量的多组采样数据序列；

根据所述理想复合参考矢量和所述多组采样数据序列进行频偏和相偏的迭代精确估计；

计算所述多组采样数据序列对应的幅度因子估计值，并通过所述频偏估计值和相偏估计值以及幅度因子估计值计算得出所述多组采样数据序列对应的误差矢量幅度指标值；

选择所述多组采样数据序列对应的误差矢量幅度指标值和所述最佳采样位置所在组的采样数据序列对应的误差矢量幅度指标值中最小值作为最终的误差矢量幅度指标值进行输出。

5.根据权利要求2或4所述的终端射频一致性测试方法，其中所述频偏和相偏的迭代精确估计操作具体为：

根据所述频偏粗略估计值和相偏粗略估计值构造粗略频偏相偏补偿序列，并对所述粗略频偏相偏补偿序列进行解扰、解扩和判决操作，再通过扩频和加扰操作获得所述理想复合参考矢量；

将所述理想复合参考矢量的复共轭与所述被选定组的采样数据序列进行对位相乘；

将对位相乘后的数据补0至10000点，于单位园上±1.40625度的范围内进行线性调频Z变换，并以变换结果的峰值作为临时的频偏精确估计值；

根据所述临时的频偏精确估计值构造临时精确频偏补偿序列，并对所述临时精确频偏补偿序列的相位部分求取统计均值作为临时的相偏精确估计值；

判断所述临时的频偏精确估计值和相偏精确估计值是否符合预设精度，是则输出该临时的频偏精确估计值和相偏精确估计值作为所述被选定组的采样数据序列的相偏估计值，否则根据所述临时的频偏精确估计值和相偏精确估计值对被选定组的采样数据序列进行频偏和相偏补偿，并利用所述补偿后的采样数据序列与所述理想复合参考矢量的复共轭进行对位相乘，然后返回往前数第二个步骤。

6.根据权利要求1所述的终端射频一致性测试方法，其中所述利用所述理想复合训练序列对所述突发信号的N1·N2倍采样数据进行精确同步的操作具体为：

使用各码道各自的训练序列分别与所述突发信号的N1·N2倍采样数据进行逐字节的滑动相关，获得各码道单独相关的相关峰值；

根据所述多个相关峰值构造理想复合训练序列，并使所述理想复合训练序列分别与所述突发信号的N1·N2倍采样数据进行逐字节的滑动相关，然后选择所得的最终与复合训练序列相关所得的相关峰值所在的分组作为所述突发信号的N1·N2倍采样数据中的最佳采样位置。

7.根据权利要求1或4所述的终端射频一致性测试方法，其中所述计算幅度因子估计值的操作具体为：

根据最小二乘法求取幅度因子估计值，具体公式为：

$A=\frac{1}{848}*\underset{k=1}{\overset{848}{\mathrm{\Σ}}}\left|Y\left(n\right)\right|\left|R\left(n\right)\right|$

其中k为数据序列的序号，Y(n)为经频偏和相偏补偿后的采样信号矢量，R(n)为参考矢量。

8.根据权利要求4所述的终端射频一致性测试方法，其中所述计算得出误差矢量幅度指标值的公式为：

i＝OptimalPos-2，OptimalPos-1，OptimalPos，OptimalPos+1，OptimalPos+2

其中Nc表示每个突发信号中的码片总数，A(i)为被选定组的幅度因子估计值，M_i(kTc)为测量信号，k为码片号，Tc为码片持续时间，

(i)为被选定组的相偏估计值，Δf(i)为被选定组的频偏估计值，R(kTc)为参考矢量，OptimalPos为最佳采样位置。

9.一种终端射频一致性测试系统，包括：

数据采样模块，用于对发端突发信号进行数据采样，获得所述突发信号的N1倍采样数据，其中N1为采样倍数；

数据内插模块，用于对数据采样后的数据进行内插处理，获得所述突发信号的N1·N2倍采样数据，其中N1为采样倍数；

精确同步模块，用于利用发射端构造的所述理想复合训练序列对所述突发信号的N1·N2倍采样数据进行精确同步，获得所述突发信号的N1·N2倍采样数据中的最佳采样位置；

频偏估计模块，用于根据所述理想复合训练序列对所述最佳采样位置所在组的采样数据序列进行频偏估计，获得频偏估计值和相偏估计值；

幅度因子估计模块，用于计算幅度因子估计值；

误差矢量幅度计算模块，用于通过所述频偏估计值和相偏估计值以及幅度因子估计值计算得出误差矢量幅度指标值。

10.根据权利要求9所述的终端射频一致性测试系统，其中所述频偏估计模块具体包括：

频偏相偏粗略估计子模块，用于对所述最佳采样位置所在组的采样数据序列中的训练序列部分进行频偏和相偏的粗略估计，获得频偏粗略估计值和相偏粗略估计值；

频偏相偏精确估计子模块，用于根据所述频偏粗略估计值和相偏粗略估计值对所述最佳采样位置所在组的采样数据序列进行频偏和相偏的补偿，并构造理想复合参考矢量，然后根据理想复合参考矢量和所述最佳采样位置所在组的采样数据序列进行频偏和相偏的迭代精确估计，获得所述频偏精确估计值和相偏精确估计值，其中所述频偏精确估计值作为所述最佳采样位置所在组的采样数据序列的频偏估计值，所述相偏精确估计值作为所述最佳采样位置所在组的采样数据序列的相偏估计值。

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