CN101621493B - Ofdm的频率偏移估计的判决方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种OFDM的频率偏移估计的判决方法，属于通信技术领域。所述方法包括：根据系统频率偏移参数的范围变化设置短自相关器的相关长度和长自相关器的相关长度；根据短自相关器的相关长度和长自相关器的相关长度，运算求得短自相关器的峰值和所述长自相关器的峰值；根据短自相关器的峰值估算大范围频率偏移估计初值，根据长自相关器的峰值估算小范围频率偏移估计初值；根据系统频率偏移参数的范围变化，确定频率偏移取值判决器的架构类型和频率偏移分段范围；根据频率偏移取值判决器的架构类型、频率偏移分段范围、大范围频率偏移估计初值和小范围频率偏移估计初值确定频率偏移的结果。本发明降低了该频率同步算法的运算复杂度。

Description

OFDM的频率偏移估计的判决方法

技术领域

本发明涉及通信技术领域，具体而言，涉及一种适用于宽带数据分组突发传输正交频分复用(Orthogonal Frequency DivisionMultiplexing，OFDM)系统的时域频率偏移估计的可配置频率偏移取值判决估计方法。

背景技术

OFDM技术因其出色的抗多径能力和很高的频谱利用率在当前宽带无线通信系统及数字广播通信系统中得到了广泛的应用：例如无线局域网标准WiFi(802.11a/g/n)，WiMax(802.16d/e)、LTE下行链路，数字广播系统DVB、CMMB等都采用了OFDM技术。但是，OFDM技术的一个主要缺点是对频率偏移(也称为频偏)比较敏感，频率偏移会破坏子载波之间的正交性，引起载波间干扰，使得系统性能急剧下降。

OFDM系统中的频率偏移可以分为子载波间隔小数倍的频率偏移，也就是小数倍频率偏移f_frac，以及子载波间隔整数倍的频率偏移，也就是整数倍频率偏移f_int。子载波间隔小数倍的频率偏移会破坏子载波间的正交性，引起子载波间干扰；子载波间隔整数倍的频率偏移则导致解调后的数据在子载波上的整体偏移。

为了实现OFDM系统数据解调结果的低误码率性能，需要精确的频率同步，不同的频率同步算法导致频率同步实现的复杂度差别巨大，而分组突发的宽带数据传输系统需要同步借助辅助训练数据序列的作用在很短的时间内完成同步。同时，OFDM的频率同步需要子载波间隔小数倍及整数倍频率偏移的估计和补偿。目前，OFDM系统的频率同步方法主要包括盲估计算法以及数据辅助估计算法两大类：

一、数据辅助估计算法

数据辅助估计算法因其捕获速度快，估计精度高等特点更适用于突发的数据传输，相关技术中已提出了一种载波频率偏移的最大似然估计算法，采用两个连续的相同数据序列，频率偏移的估计范围为±0.5个子载波间隔，通过缩短数据序列可以增加频率偏移的估计范围，但同时会带来估计精度的下降。

二、盲估计算法

相关技术中已提出了一种在频域上估计整数倍频率偏移的方法，该方法通过对接收信号做FFT运算之后在频域上循环移位，与本地信号做相关寻找峰值的方法来估计整数倍频率偏移。也就是分别估计小数倍频率偏移和整数倍频率偏移值，首先在时域上估算出小数倍频率偏移值，完成小数倍频率偏移的补偿后，再进行整数倍频率偏移的估计，整数倍频率偏移的存在使得接收信号在频域子载波上发生圆周移位。

具体地，将接收的数据序列通过FFT运算变换到频域，在子载波上进行圆周移位，再与发送端的已知数据序列做相关，检测相关结果的最大值，从而确定整数倍频率偏移。利用公式(1)计算：

$\hat{l}=\underset{d}{\max }\left(\underset{k=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{X}_{n,k}^{*}{Y}_{n,{(k-d)}_N}\right)---\left(1\right)$

其中

为归一化整数倍频率偏移的估计值，X_n，k为发送端已知数据序列，Y_n，k为接收到的数据序列，(k-d)_N表示(k-d)对N取模的运算。

该方法假设已经得到了精确的符号定时，但在实际的系统中，当整数倍频率偏移未予补偿时，符号同步是不能做到精确估计的，当符号定时偏差和整数倍频率偏移同时存在，此时接收数据经FFT运算变换到频域之后，除了由于整数倍频率偏移存在而引起的数据在子载波上的循环移位，还会存在由于符号定时误差而引起的接收数据的相位旋转，该相位旋转量会导致传统算法失效，无法得到正确的整数倍频率偏移估计结果，从而影响OFDM传输系统的整体性能。

目前大量研究成果只是单纯的解决了OFDM的时域估计问题，但相关技术中，频率偏移估计范围和频率偏移估计精度不能很好地统

发明内容

针对相关技术中只是单纯的解决了整数倍频率偏移或符号细同步的问题而提出本发明，为此，本发明的主要目的在于提供一种OFDM的频率偏移估计的判决方法，以解决上述问题至少之一。

本发明提供了一种OFDM的频率偏移估计的判决方法，所述方法包括：

步骤1、根据系统频率偏移参数的范围变化设置短自相关器的相关长度和长自相关器的相关长度；

步骤2、根据所述短自相关器的相关长度和长自相关器的相关长度，运算求得所述短自相关器的峰值和所述长自相关器的峰值；

步骤3、根据所述短自相关器的峰值估算大范围频率偏移估计初值，根据所述长自相关器的峰值估算小范围频率偏移估计初值；

步骤4、根据系统频率偏移参数的范围变化，确定频率偏移取值判决器的架构类型和频率偏移分段范围；

步骤5、根据系统频率偏移参数的范围变化，根据小范围频率偏移分段范围和大范围频率偏移分段范围确定频率偏移取值判决器的控制状态表类型；根据所述频率偏移取值判决器的控制状态表类型和小范围频率判决器初值以及大范围频率判决器初值，确定最终的频率偏移准确值。

通过本发明的上述技术方案，提出了一种OFDM的频率偏移估计的判决方法，可以在较高频率偏移估计精度的条件下获得较大的频率偏移估计范围，解决了传统的时频联合估计方法中频率偏移估计范围和频率偏移估计精度不能兼顾的矛盾，解决了整数倍频率偏移估计和符号细同步不准确并且相互影响的矛盾，很好的降低了时频同步分别估算小数倍频率偏移和整数倍频率偏移所带来的硬件运算和延迟时间的开销，频率偏移取值判决方法的可配置特点能针对不同的频率偏移范围配置频率偏移取值判决器的结构，降低了频率同步算法的运算复杂度。

附图说明

图1为根据本发明实施例的OFDM的频率偏移估计判决方法的流程图；

图2为根据本发明优选实施例的序列的对应关系图；

图3为根据本发明优选实施例的OFDM的频率偏移估计的判决方法的框图；

图4为根据本发明优选实施例的OFDM的频率偏移估计的判决方法的仿真测试图。

具体实施方式

在本发明实施例中，提供了一种OFDM的频率偏移估计的判决方案，该实现方案中，通过配置时域双自相关器的自相关长度，对接收端的基带数据序列分别实时的进行自相关运算，并计算小点数自相关峰值和大点数自相关峰值，最终，根据频率偏移取值判决器的分类和架构、频率偏移精确分段范围、大范围频率偏移估计初值、小范围频率偏移估计初值，求得最终准确频率偏移检测结果。

实施例

根据本发明实施例的一种OFDM的频率偏移估计的判决方法的主要原理为：通过对接收端的基带数据序列并行进行相关长度分别为D_short和D_long的自相关运算；根据设置的自相关阈值门限检测小点数自相关峰值和大点数自相关峰值；根据小点数自相关峰值计算整数倍频率偏移估计初值，根据大点数自相关峰值计算小数倍频率偏移估计初值；将整数倍频率偏移估算初值和小数倍频率偏移估算初值通过频率偏移取值判决出最终准确频率偏移检测结果。

具体地，该方法包括以下步骤：

步骤101、根据系统频率偏移参数的范围变化设置短自相关器的相关长度和长自相关器的相关长度；

步骤102、根据短自相关器的相关长度和长自相关器的相关长度，运算求得短自相关器的峰值和长自相关器的峰值；

步骤103、根据短自相关器的峰值估算大范围频率偏移估计初值，根据长自相关器的峰值估算小范围频率偏移估计初值；

步骤104、根据系统频率偏移参数的范围变化，确定频率偏移取值判决器的架构类型和频率偏移分段范围；

步骤105、根据频率偏移取值判决器的架构类型、频率偏移分段范围、大范围频率偏移估计初值和小范围频率偏移估计初值确定频率偏移的结果。

具体地，进行到图1所示的处理(步骤1-步骤6)，其中，图1为根据本发明实施例的OFDM的频率偏移估计的判决方法的流程图：

步骤1：根据系统频率偏移参数的范围变化，配置时域双自相关器中小点数自相关运算器和大点数自相关运算器的相关长度；

步骤2：对基带接收数据序列并行进行小点数和大点数自相关运算求取自相关峰值；

步骤3：根据小点数自相关峰值计算大范围频率偏移估计初值，根据大点数自相关峰值计算小范围频率偏移估计初值；

步骤4：根据系统频率偏移参数的范围变化，确定频率偏移取值判决器的架构类型和频率偏移分段范围；

步骤5：由频率偏移取值判决器类型，根据频率偏移分段范围和小范围频率偏移估计以及大范围频率偏移估计初值，确定频率偏移精确分段范围；

步骤6：根据精确频率偏移分段范围、大范围频率偏移估计初值、小范围频率偏移估计初值，求出最终准确频率偏移检测结果。

在步骤1中，设置小点数自相关运算器的相关长度和大点数自相关运算器的相关长度。

具体为，根据综合考虑系统接收信号频率偏移值的可能范围，设定用于估算整数倍频率偏移初值的小点数自相关运算器的长度，也就是自相关长度为D_short，用于估算小数倍频率偏移初值的大点数自相关器的长度为D_long。

根据 $f_{\mathrm{\Δ}}=-\frac{1}{2\mathrm{\π}{\mathrm{DT}}_s}\arctan \left(\max \left(z\right)\right),$ 通过以下的实施例中的说明，可以得出，

$f_{\mathrm{\Δ}}=[-\frac{32}{D},\frac{32}{D}]$

取值范围： $f_{\mathrm{\Δ}}=\left\{\begin{array}{cc}[-\mathrm{2,2}]& D=16\\ [-\mathrm{1,1}]& D=32\\ [-\mathrm{0.5,0.5}]& D=64\\ [-\mathrm{0.4,0.4}]& D=80\end{array}\right.$

容易分析得到，自相关长度取值D越大，则频率偏移估算精度就越高，而估算范围越小；自相关长度取值D越小，则频率偏移估算精度就越低，而估算范围就越大。同时利用较小点数的自相关运算器D_short和较大点数的自相关运算器D_long的两个自相关器可兼顾频率偏移估计精度和频率偏移估计范围两方面的考虑。

D_short选择为16，即是可以估算2倍整数倍频率偏移大小的频率偏移估值。D_long选择为64，即是可以估算0.5倍频率偏移大小的频率偏移估值。通过并行使用两个自相关器，可以较为准确的估算出[-2.5，2.5]倍频率偏移范围的取值。在实际系统中，小点数长度D_short和大点数长度D_long可根据系统设计需要进行修改，如果在实际宽带通信系统中，可以明确频率偏移值不会超过[-1.5，1.5]倍频率偏移范围，则两个相关器的长度可取为16和32。

选择16的整数倍的原因是由于采用上述办法可以使得计算出的频率偏移估值范围是0.5倍频率偏移的整数倍，其数值也可不采用16的整数倍，依据公式(1)依旧可得出频率偏移估计关系。

自相关长度取值D越大，则频率偏移估算精度越高，而估算范围越小，自相关长度取值D越小，则频率偏移估算精度越低，而估算范围越大，同时利用较小点数的自相关运算器D_short和较大点数的自相关运算器D_long的两个自相关器可兼顾频率偏移估计精度和频率偏移估计范围。根据系统工作时的频率偏移的变化范围f_foe，D_short和D_long的长度设置如下所示：

D_short＝64，D_long＝64，{f_foe＜[-0.5f_Δ，0.5f_Δ]}

D_short＝32，D_long＝64，{f_foe＜[-1.5f_Δ，1.5f_Δ]}

D_short＝16，D_long＝64，{f_foe＜[-2.5f_Δ，2.5f_Δ]}

在步骤2中，对基带接收数据序列并行进行小点数和大点数自相关运算求取自相关峰值。具体为：

首先，通过扫描方式，求取优化的峰值检测器阈值。阈值的求取过程具体包括：

1)、根据短点数自相关和长点数自相关在实际系统中的仿真结果，统计短/长相关测度平台，而后设定短相关阈值粗始值，扫描确定短相关精确阈值；再设定长相关阈值粗始值，扫描确定常相关精确阈值，以该方式便确定了一个适用于各种多径信道条件的短/长相关阈值初值。在进行仿真时，需要对宽带通信系统的各种信道、从1～35的信噪比、频率偏移估计范围的所有频率偏移(间隔可选为最大频率偏移的1/20)进行遍历仿真。

2)、以初始点为原点，以其加减15为界进行扫描，估算其峰值检测的均方误差，根据较小均方误差点选择优化的长点数自相关阈值和短点数自相关阈值。

3)、在802.11a浮点算法系统中，将长相关阈值设置为50，短点数自相关阈值设置为15；

而后，对基带接收数据序列并行进行小点数和大点数自相关运算。

根据

$r_n=s_n{e}^{j2\mathrm{\π}{f}_{\mathrm{\Δ}}n{T}_s}$

$z=\underset{n=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}{r}_n{r^{*}}_{n+D}$

其中s_n为发送端的基带信号采样值，f_Δ＝f_tx-f_rx为发送端和接收端的载波频率之差(也即是频率偏移)，T_s为信号的采样时间间隔。根据步骤1设计两个长度分别为D_short和D_long的自相关器，对接收端的基带接收信号r_n进行实时长度为D_short和长度为D_long的自相关运算。

然后，根据自相关器的相关长度Z获得|Z|，其中|Z|表示Z取模，小点数自相关峰值max(acor_short)为模|Z|大于小点数自相关阈值Thrd_short的相关长度Z，大点数自相关峰值max(acor_long)为模|Z|大于大点数自相关阈值Thrd_long的相关长度Z；

具体为，再根据设置的小点数自相关阈值门限检测小点数自相关峰值检测器，具体包括：

将峰值测度表达式 $\left|Z_{\mathrm{short}}\right|=\sqrt{{\left|\mathrm{Re}\left(Z_{\mathrm{short}}\right)\right|}^2+{\left|\mathrm{Im}\left(Z_{\mathrm{short}}\right)\right|}^2}$ 简化为简化为实部绝对值与虚部绝对值的和相加：

|Z_short|＝|Re(Z_short)|+|Im(Z_short)|

从而避免了消耗大量硬件资源的乘方和开方运算。

将小点数自相关简化模值测度值与小点数自相关阈值门限Thrd_short作比较。当小点数自相关模值大于小点数自相关阈值，得到小点数自相关峰值

max(acor_short)＝Z_short，{|Z_short|＞Thrd_short}

根据设置的大点数自相关阈值门限检测大点数自相关峰值检测器包括：

将峰值测度表达式 $\left|Z_{\mathrm{long}}\right|=\sqrt{{\left|\mathrm{Re}\left(Z_{\mathrm{long}}\right)\right|}^2+{\left|\mathrm{Im}\left(Z_{\mathrm{long}}\right)\right|}^2}$ 简化为简化为实部绝对值与虚部绝对值的和相加：

|Z_long|＝|Re(Z_long)|+|Im(Z_long)|

从而避免了消耗大量硬件资源的乘方和开方运算。

将大点数自相关简化模值测度值与大点数自相关阈值门限Thrd_long作比较。当大点数自相关模值大于大点数自相关阈值，得到大点数自相关峰值

max(acor_long)＝Z_long，{|Z_long|＞Thrd_long}

在步骤3中，根据小点数自相关峰值计算大范围频率偏移估计初值，根据大点数自相关峰值计算小范围频率偏移估计初值。具体包括：

根据时域频率偏移估值方法

$z=\underset{n=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}{r}_n{r^{*}}_{n+D}$

$=\underset{n=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}{s}_n{e}^{j2\mathrm{\π}{f}_{\mathrm{\Δ}}n{T}_s}{\left(s_{n+D}{e}^{j2\mathrm{\π}{f}_{\mathrm{\Δ}}(n+D)T_s}\right)}^{*}$

$=\underset{n=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}{s}_n{s_{n+D}}^{*}{e}^{j2\mathrm{\π}{f}_{\mathrm{\Δ}}n{T}_s}{e}^{-j2\mathrm{\π}{f}_{\mathrm{\Δ}}(n+D)T_s}$

$=e^{-j2\mathrm{\π}{f}_{\mathrm{\Δ}}{\mathrm{DT}}_s}\underset{n=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}{s}_n{s_{n+D}}^{*}$

由于S_n存在周期性，即S_n＝S_n+D，所以S_nS_n+D ^*＝|S_n|²因此得到： $\underset{n=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}{r}_n{r^{*}}_{n+D}=e^{-j2\mathrm{\π}{f}_{\mathrm{\Δ}}{\mathrm{DT}}_s}\underset{n=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}{\left|s_n\right|}^2$

频率偏移的估计值为

$f_{\mathrm{\Δ}}=-\frac{1}{2\mathrm{\π}{\mathrm{DT}}_s}\arctan \left(\max \left(z\right)\right)$

根据时域频率偏移估计计算方法，基于小点数自相关运算的大频率偏移范围估计值的具体步骤包括，根据

$f_{l\arg e}=-\frac{1}{2\mathrm{\π}{D}_{\mathrm{short}}{T}_s}\arctan \left(\max \left(z_{\mathrm{short}}\right)\right)$

获得大范围频率偏移估计初值f_large。

根据时域频率偏移估计计算方法，基于大点数自相关运算的小频率偏移范围估计值的具体步骤包括，根据

$f_{\mathrm{small}}=-\frac{1}{2\mathrm{\π}{D}_{\mathrm{long}}{T}_s}\arctan \left(\max \left(z_{\mathrm{long}}\right)\right)$

求得小范围频率偏移估计初值f_small。

在步骤4中，根据系统频率偏移参数的范围变化，确定频率偏移取值判决器的架构类型和频率偏移分段范围，包括：

1)、频率偏移取值范围分为三种，对应三种频率偏移取值判决器架构类型：

$f_{\mathrm{foe}}\∈\left\{\begin{array}{c}[-0.5f_{\mathrm{\Δ}},0.5f_{\mathrm{\Δ}}]\⇒\{D_{\mathrm{short}}=64,D_{\mathrm{long}}=64\}\\ [-1.5f_{\mathrm{\Δ}},1.5f_{\mathrm{\Δ}}]\⇒\{D_{\mathrm{short}}=32,D_{\mathrm{long}}=64\}\\ [-2.5f_{\mathrm{\Δ}},2.5f_{\mathrm{\Δ}}]\⇒\{D_{\mathrm{short}}=16,D_{\mathrm{long}}=64\}\end{array}\right.$

2)、小范围频率偏移分段在不同的频率取值类型下，均是相同的分类情况：

$\left\{\begin{array}{c}{f}_{\mathrm{foe}}\∈[-0.5f_{\mathrm{\Δ}},0.5f_{\mathrm{\Δ}}]\⇒f_{\mathrm{small}}\∈\left\{\begin{array}{c}(-\∞,0]\\ (0,+\∞]\end{array}\right.\\ f_{\mathrm{foe}}\∈[-1.5f_{\mathrm{\Δ}},1.5f_{\mathrm{\Δ}}]\⇒f_{\mathrm{small}}\∈\left\{\begin{array}{c}(-\∞,0]\\ (0,+\∞]\end{array}\right.\\ f_{\mathrm{foe}}\∈[-2.5f_{\mathrm{\Δ}},2.5f_{\mathrm{\Δ}}]\⇒f_{\mathrm{small}}\∈\left\{\begin{array}{c}(-\∞,0]\\ (0,+\∞]\end{array}\right.\end{array}\right.$

3)、大范围频率偏移分段在不同的频率取值类型下，分为以下三种不同情况情况：

$\left\{\begin{array}{c}{f}_{\mathrm{foe}}\∈[-0.5f_{\mathrm{\Δ}},0.5f_{\mathrm{\Δ}}]\⇒f_{l\arg e}=0\\ f_{\mathrm{foe}}\∈[-1.5f_{\mathrm{\Δ}},1.5f_{\mathrm{\Δ}}]\⇒f_{l\arg e}\∈\left\{\begin{array}{c}[-{\mathrm{\α}}_1,{\mathrm{\α}}_2]\\ [-{\mathrm{\α}}_2,{\mathrm{\α}}_1]\\ [{\mathrm{\α}}_1,{\mathrm{\α}}_3]\\ [{\mathrm{\α}}_2,+\∞)\\ [-{\mathrm{\α}}_3,-{\mathrm{\α}}_1]\\ (-\∞,-{\mathrm{\α}}_2]\end{array}\right.\\ f_{\mathrm{foe}}\∈[-2.5f_{\mathrm{\Δ}},2.5f_{\mathrm{\Δ}}]\⇒f_{l\arg e}\∈\left\{\begin{array}{c}[-{\mathrm{\α}}_1,{\mathrm{\α}}_2]\\ [-{\mathrm{\α}}_2,{\mathrm{\α}}_1]\\ [{\mathrm{\α}}_2,{\mathrm{\α}}_4]\\ [{\mathrm{\α}}_1,{\mathrm{\α}}_3]\\ [-{\mathrm{\α}}_3,-{\mathrm{\α}}_1]\\ [-{\mathrm{\α}}_4,-{\mathrm{\α}}_2]\\ [{\mathrm{\α}}_4,+\∞)\\ [{\mathrm{\α}}_3,+\∞)\\ (-\∞,{\mathrm{\α}}_3]\\ (-\∞,{\mathrm{\α}}_4]\end{array}\right.\end{array}\right.$

在步骤5中，根据系统频率偏移参数的范围变化，根据小范围频率偏移分段范围和大范围频率偏移分段范围确定频率偏移判决器的控制状态表类型。

1)、在条件D_short＝16，D_long＝64，{f_foe＜[-0.5f_Δ，0.5f_Δ]}下：

$\mathrm{status}\_\mathrm{table}=\{\mathrm{case}1\left\{\begin{array}{cc}{f}_{\mathrm{small}}>0,& f_{l\arg e}=0\\ f_{\mathrm{small}}<0,& f_{l\arg e}=0\end{array}\right.$

2)、在条件D_short＝32，D_long＝64，{f_foe＜[-1.5f_Δ，1.5f_Δ]}下：

$\mathrm{status}\_\mathrm{table}=\left\{\begin{array}{c}\mathrm{case}1,\left\{\begin{array}{cc}{f}_{\mathrm{small}}>0,& f_{l\arg e}\&Element;[-{\mathrm{\&alpha;}}_1,{\mathrm{\&alpha;}}_2]\\ f_{\mathrm{small}}<0,& f_{l\arg e}\&Element;[-{\mathrm{\&alpha;}}_2,{\mathrm{\&alpha;}}_1]\end{array}\right.\\ \mathrm{case}2,\left\{\begin{array}{cc}{f}_{\mathrm{small}}>0,& f_{l\arg e}\&Element;[{\mathrm{\&alpha;}}_1,{\mathrm{\&alpha;}}_3]\\ f_{\mathrm{small}}<0,& f_{l\arg e}\&Element;[{\mathrm{\&alpha;}}_2,+\&infin;)\end{array}\right.\\ \mathrm{case}3,\left\{\begin{array}{cc}{f}_{\mathrm{small}}>0,& f_{l\arg e}\&Element;[-{\mathrm{\&alpha;}}_3,-{\mathrm{\&alpha;}}_1]\\ f_{\mathrm{small}}<0,& f_{l\arg e}\&Element;(-\&infin;,-{\mathrm{\&alpha;}}_2]\end{array}\right.\end{array}\right.$

3)、在条件D_short＝16，D_long＝64，{f_foe＜[-2.5f_Δ，2.5f_Δ]}下：

$\mathrm{status}\_\mathrm{table}=$

$\left\{\begin{array}{c}\mathrm{case}1,\left\{\begin{array}{cc}{f}_{\mathrm{small}}>0,& f_{l\arg e}\&Element;[-{\mathrm{\&alpha;}}_1,{\mathrm{\&alpha;}}_2]\\ f_{\mathrm{small}}<0,& f_{l\arg e}\&Element;[-{\mathrm{\&alpha;}}_2,{\mathrm{\&alpha;}}_1]\end{array}\right.\\ \mathrm{case}2,\left\{\begin{array}{cc}{f}_{\mathrm{small}}>0,& f_{l\arg e}\&Element;[{\mathrm{\&alpha;}}_2,{\mathrm{\&alpha;}}_4]\\ f_{\mathrm{small}}<0,& f_{l\arg e}\&Element;[{\mathrm{\&alpha;}}_1,{\mathrm{\&alpha;}}_3]\end{array}\right.\\ \mathrm{case}3,\left\{\begin{array}{cc}{f}_{\mathrm{small}}>0,& f_{l\arg e}\&Element;[-{\mathrm{\&alpha;}}_3,-{\mathrm{\&alpha;}}_1]\\ f_{\mathrm{small}}<0,& f_{l\arg e}\&Element;[-{\mathrm{\&alpha;}}_4,-{\mathrm{\&alpha;}}_2]\end{array}\right.\\ \mathrm{case}4,\left\{\begin{array}{cc}{f}_{\mathrm{small}}>0,& f_{l\arg e}\&Element;=[{\mathrm{\&alpha;}}_4,+\&infin;)\\ f_{\mathrm{small}}<0,& f_{l\arg e}\&Element;[{\mathrm{\&alpha;}}_3,+\&infin;)\end{array}\right.\\ \mathrm{case}5,\left\{\begin{array}{cc}{f}_{\mathrm{small}}>0,& f_{l\arg e}\&Element;(-\&infin;,{\mathrm{\&alpha;}}_4]\\ f_{\mathrm{small}}<0,& f_{l\arg e}\&Element;(-\&infin;,{\mathrm{\&alpha;}}_3]\end{array}\right.\end{array}\right.$

并且，在步骤5中，α₁，α₂，α₃，α₄的取值范围分别被设置为：

α₁＝0.23～0.27，α₂＝0.73～0.77，α₃＝1.23～1.27，α₄＝1.73～1.77。

优选地，其被设置为α₁＝0.25，α₂＝0.75，α₃＝1.25，α₄＝1.75。

在步骤6中，根据频率偏移判决器的控制状态表类型和小范围频率判决器初值以及大范围频率判决器初值，确定最终的频率偏移准确值，其数学表达式为：

$f_{\mathrm{all}\_\mathrm{foe}}=\left\{\begin{array}{c}{f}_{\mathrm{all}\_\mathrm{foe}}=f_{\mathrm{small}},\left\{\mathrm{case}1\right\}\\ f_{\mathrm{all}\_\mathrm{foe}}=f_{\mathrm{small}}+f_{\mathrm{\&Delta;}},\left\{\mathrm{case}2\right\}\\ f_{\mathrm{all}\_\mathrm{foe}}=f_{\mathrm{small}}-f_{\mathrm{\&Delta;}},\left\{\mathrm{case}3\right\}\\ f_{\mathrm{all}\_\mathrm{foe}}=f_{\mathrm{small}}+2\&CenterDot;f_{\mathrm{\&Delta;}},\left\{\mathrm{case}4\right\}\\ f_{\mathrm{all}\_\mathrm{foe}}=f_{\mathrm{small}}-2\&CenterDot;f_{\mathrm{\&Delta;}},\left\{\mathrm{case}5\right\}\end{array}\right.$

本发明一优选实施例中，选取OFDM传输系统IEEE 802.11a无线局域网系统为系统，进行说明。图2为根据本发明优选实施例的序列的对应关系图，如图2所示，其表示了传统的频率同步机制和快速联合频率同步机制在内接收机中的信号处理时序关系，其中传统的频率同步机制粗频率偏移估计(整数倍频率偏移初值)和细频率偏移(小数倍频率偏移初值)估计顺序执行，粗频率偏移补偿和细频率偏移补偿也顺序执行。从图2中可以看出，在这种关系下，传统的处理策略和方式硬件开销大，延时长。而本发明提出的快速联合频率同步机制，则实现小数倍和整数频率偏移的并行联合估计，频率偏移估计和频率偏移补偿分别仅执行一次，从而降低硬件开销和运算延时。

本发明优选实施例的OFDM传输系统IEEE802.11a系统包含64个子载波，子载波间隔为312.5KHz。802.11a前导序列结构包括10个重复的短训练序列及2个重复的长训练序列。每个短训练序列的长度为16个样值点，持续时间为0.8微秒。每个长训练序列的长度为64个样值点，持续时间为3.2微秒。第一个长训练序列之前有长度为32个样值点的保护间隔，持续时间为1.6微秒。因此802.11a的前导序列共有320个样值点，总持续时间为16微秒。

本发明优选实施例的OFDM的频率偏移估计的判决方法如图3所示，具体包括：

步骤1，根据系统频率偏移参数的范围变化，设置时域双自相关器中小点数自相关运算器和大点数自相关运算器的相关长度，其中，设置小点数自相关运算器的相关长度D_short＝16，设置大点数自相关运算器的相关长度D_long＝64；

步骤2，将接收到的基带数据序列经D_short＝16和D_long＝64的自相关器进行实时相关运算；

$Z_n=\underset{n=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{r}_{n+k}{r^{*}}_{n+k+D}$

检测小点数相关器的相关峰值，即将小点数自相关简化模值

|Z_short|＝|Re(Z_short)|+|Im(Z_short)|

然后，与小点数自相关阈值门限Thrd_short作比较。当小点数自相关模值大于小点数自相关阈值，得到小点数自相关峰值

max(acor_short)＝Z_short，{|Z_short|＞Thrd_short}

然后，检测大点数相关器的相关峰值，即将大点数自相关简化模值

|Z_long|＝|Re(Z_long)|+|Im(Z_long)|

然后，与大点数自相关阈值门限Thrd_short作比较。当大点数自相关模值大于大点数自相关阈值，并且小点数自相关峰值估计器已经捕获到小点数自相关峰值，则得到大点数自相关峰值

max(acor_long)＝Z_long，{|Z_long|＞Thrd_long}

步骤3，根据小点数自相关峰值计算大范围频率偏移估计初值，根据大点数自相关峰值计算小范围频率偏移估计初值，本优选实施例中，可以通过反正切运算计算大范围频率偏移估计初值f_large和小范围频率偏移估计初值f_small：

$f_{l\arg e}=-\frac{1}{2\mathrm{\&pi;}{D}_{\mathrm{short}}{T}_s}\arctan \left(\max \left(z_{\mathrm{short}}\right)\right)$

$f_{\mathrm{small}}=-\frac{1}{2\mathrm{\&pi;}{D}_{\mathrm{long}}{T}_s}\arctan \left(\max \left(z_{\mathrm{long}}\right)\right)$

步骤4，根据系统频率偏移参数的范围变化，确定频率偏移取值判决器的架构类型和频率偏移分段范围，确定频率偏移范围、自相关器长度、小范围频率偏移估计初值分段范围设计、大范围频率偏移估计初值分段范围设计：

$f_{\mathrm{foe}}\&Element;\left\{\right[-2.5f_{\mathrm{\&Delta;}},2.5f_{\mathrm{\&Delta;}}]\&DoubleRightArrow;\{D_{\mathrm{short}}=16,D_{\mathrm{long}}=64\}$

$\{f_{\mathrm{foe}}\&Element;[-2.5f_{\mathrm{\&Delta;}},2.5f_{\mathrm{\&Delta;}}]\&DoubleRightArrow;f_{\mathrm{small}}\&Element;\left\{\begin{array}{c}(-\&infin;,0]\\ (0,+\&infin;]\end{array}\right.$

$\left\{\begin{array}{c}{f}_{\mathrm{foe}}\&Element;[-2.5f_{\mathrm{\&Delta;}},2.5f_{\mathrm{\&Delta;}}]\end{array}\&DoubleRightArrow;f_{l\arg e}\&Element;\left\{\begin{array}{c}[-{\mathrm{\&alpha;}}_1,{\mathrm{\&alpha;}}_2]\\ [-{\mathrm{\&alpha;}}_2,{\mathrm{\&alpha;}}_1]\\ [{\mathrm{\&alpha;}}_2,{\mathrm{\&alpha;}}_4]\\ [{\mathrm{\&alpha;}}_1,{\mathrm{\&alpha;}}_3]\\ [-{\mathrm{\&alpha;}}_3,-{\mathrm{\&alpha;}}_1]\\ [-{\mathrm{\&alpha;}}_4,-{\mathrm{\&alpha;}}_2]\\ [{\mathrm{\&alpha;}}_4,+\&infin;)\\ [{\mathrm{\&alpha;}}_3,+\&infin;)\\ (-\&infin;,{\mathrm{\&alpha;}}_3]\\ (-\&infin;,{\mathrm{\&alpha;}}_4]\end{array}\right.\right.$

步骤5，由频率偏移取值判决器类型，根据频率偏移分段范围和小范围频率偏移估计初值以及大范围频率偏移估计初值，利用状态生成器确定频率偏移判决器的控制状态表类型控制表类型，确定频率偏移精确分段范围。

在条件D_short＝16，D_long＝64，{f_foe＜[-2.5f_Δ，2.5f_Δ]}下：

$\mathrm{status}\_\mathrm{table}=$

$\left\{\begin{array}{c}\mathrm{case}1,\left\{\begin{array}{cc}{f}_{\mathrm{small}}>0,& f_{l\arg e}\&Element;[-{\mathrm{\&alpha;}}_1,{\mathrm{\&alpha;}}_2]\\ f_{\mathrm{small}}<0,& f_{l\arg e}\&Element;[-{\mathrm{\&alpha;}}_2,{\mathrm{\&alpha;}}_1]\end{array}\right.\\ \mathrm{case}2,\left\{\begin{array}{cc}{f}_{\mathrm{small}}>0,& f_{l\arg e}\&Element;[{\mathrm{\&alpha;}}_2,{\mathrm{\&alpha;}}_4]\\ f_{\mathrm{small}}<0,& f_{l\arg e}\&Element;[{\mathrm{\&alpha;}}_1,{\mathrm{\&alpha;}}_3]\end{array}\right.\\ \mathrm{case}3,\left\{\begin{array}{cc}{f}_{\mathrm{small}}>0,& f_{l\arg e}\&Element;[-{\mathrm{\&alpha;}}_3,-{\mathrm{\&alpha;}}_1]\\ f_{\mathrm{small}}<0,& f_{l\arg e}\&Element;[-{\mathrm{\&alpha;}}_4,-{\mathrm{\&alpha;}}_2]\end{array}\right.\\ \mathrm{case}4,\left\{\begin{array}{cc}{f}_{\mathrm{small}}>0,& f_{l\arg e}\&Element;=[{\mathrm{\&alpha;}}_4,+\&infin;)\\ f_{\mathrm{small}}<0,& f_{l\arg e}\&Element;[{\mathrm{\&alpha;}}_3,+\&infin;)\end{array}\right.\\ \mathrm{case}5,\left\{\begin{array}{cc}{f}_{\mathrm{small}}>0,& f_{l\arg e}\&Element;(-\&infin;,{\mathrm{\&alpha;}}_4]\\ f_{\mathrm{small}}<0,& f_{l\arg e}\&Element;(-\&infin;,{\mathrm{\&alpha;}}_3]\end{array}\right.\end{array}\right.$

其中，α₁，α₂，α₃，α₄的取值分别设置为

α₁＝0.25，α₂＝0.75，α₃＝1.25，α₄＝1.75

步骤6，根据频率偏移判决器的控制状态表类型和小范围频率判决器初值以及大范围频率判决器初值，利用取值执行器，确定最终的频率偏移准确值：

$f_{\mathrm{all}\_\mathrm{foe}}=\left\{\begin{array}{c}{f}_{\mathrm{all}\_\mathrm{foe}}=f_{\mathrm{small}},\left\{\mathrm{case}1\right\}\\ f_{\mathrm{all}\_\mathrm{foe}}=f_{\mathrm{small}}+f_{\mathrm{\&Delta;}},\left\{\mathrm{case}2\right\}\\ f_{\mathrm{all}\_\mathrm{foe}}=f_{\mathrm{small}}-f_{\mathrm{\&Delta;}},\left\{\mathrm{case}3\right\}\\ f_{\mathrm{all}\_\mathrm{foe}}=f_{\mathrm{small}}+2\&CenterDot;f_{\mathrm{\&Delta;}},\left\{\mathrm{case}4\right\}\\ f_{\mathrm{all}\_\mathrm{foe}}=f_{\mathrm{small}}-2\&CenterDot;f_{\mathrm{\&Delta;}},\left\{\mathrm{case}5\right\}\end{array}\right.$

图4为根据本发明优选实施例的OFDM的频率偏移估计的判决方法的仿真测试图。如图4所示，在频率偏移设置为800kHz的条件下，将信噪比(SNR)从1到35进行逐次变化，方法在IEEETGN chan-A条件下和在TGN chan-C条件下，频率偏移估计均方误差＜10-2，误差(SNR＞5)完全满足WLAN及其它OFDM通信系统的要求。

综上所述，通过本发明的上述实施例，提供的OFDM时域频率偏移估计的可配置频率偏移取值判决方案，解决了目前的技术中存在的频率偏移估计的结果不准确，误差较大的问题。

从上述技术方案可以看出，本发明具有以下有益效果：

1、本发明提供的这种适用于OFDM时域频率偏移估计的可配置频率偏移取值判决方法，可广泛使用于双自相关器的频率偏移估计，能同时兼顾频率偏移估计精度和频率偏移估计范围。

2、本发明提供的这种适用于OFDM时域频率偏移估计的可配置频率偏移取值判决方法，能够在时域上通过双自相关器的共同作用，可用于OFDM传输系统的宽频率偏移范围、高精度时域联合估计，在同样的信噪比条件下，有效提高了频率偏移的估计精度。

3、本发明提供的这种适用于OFDM时域频率偏移估计的可配置频率偏移取值判决方法，能很好的降低时频同步分别估算小数倍频率偏移和整数倍频率偏移所带来的硬件运算和延迟时间的开销；

4、频率偏移取值判决方法的可配置特点能针对不同的频率偏移范围配置频率偏移取值判决器的结构，降低了该频率同步算法的运算复杂度，提高了方法的应用灵活性。

显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。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 (7)

1.一种正交频分复用OFDM的频率偏移估计的判决方法，其特征在于，所述方法包括：

步骤1、根据系统频率偏移参数的范围变化设置短自相关器的相关长度和长自相关器的相关长度；

步骤2、根据所述短自相关器的相关长度和长自相关器的相关长度，运算求得所述短自相关器的峰值和所述长自相关器的峰值；

步骤3、根据所述短自相关器的峰值估算大范围频率偏移估计初值，根据所述长自相关器的峰值估算小范围频率偏移估计初值；

步骤4、根据系统频率偏移参数的范围变化，确定频率偏移取值判决器的架构类型和频率偏移分段范围；

步骤5、根据系统频率偏移参数的范围变化，根据小范围频率偏移分段范围和大范围频率偏移分段范围确定频率偏移取值判决器的控制状态表类型；根据所述频率偏移取值判决器的控制状态表类型和小范围频率判决器初值以及大范围频率判决器初值，确定最终的频率偏移准确值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤2具体包括：

步骤21、根据所述短自相关器的相关长度和所述长自相关器的相关长度获取短相关阈值初值和长相关阈值初值；

步骤22、根据所述短自相关器的相关运算计算值与所述短相关阈值初值比较，求得短自相关器峰值；

步骤23、根据所述长自相关器的相关运算计算值与所述长相关阈值初值比较，求得长自相关器峰值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤3具体包括：

步骤31、利用公式(1)和(2)对接收的基带数据序列进行小点数自相关运算和大点数自相关运算，

$r_n=s_n{e}^{j2\mathrm{\&pi;}{f}_{\mathrm{\&Delta;}}n{T}_s}---\left(1\right)$

$z=\underset{n=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{r}_n{r^{*}}_{n+D}---\left(2\right)$

其中s_n为发送端的基带信号采样值，f_Δ＝f_tx-f_rx为发送端和接收端的载波频率之差，T_s为信号的采样时间间隔，r_n为接收端的基带接收信号，D为短自相关器的相关长度或长自相关器的相关长度，Z为自相关器的相关长度；

步骤32、根据自相关器的相关长度Z获得|Z|，其中|Z|表示Z取模，小点数自相关峰值max(acor_short)为模|Z|大于小点数自相关阈值Thrd_short的相关长度Z，大点数自相关峰值max(acor_long)为模|Z|大于大点数自相关阈值Thrd_long的相关长度Z；

步骤33、根据小点数自相关峰值获得大范围频率偏移估计初值f_large，根据大点数自相关峰值获得小范围频率偏移估计初值f_small。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述步骤33中，所述大范围频率偏移估计初值f_large通过 $f_{l\arg e}=-\frac{1}{2\mathrm{\&pi;}{\mathrm{DT}}_s}\arctan \left(\max \left(z_{\mathrm{short}}\right)\right)$ 获得，所述小范围频率偏移估计初值f_small通过 $f_{\mathrm{small}}=-\frac{1}{2\mathrm{\&pi;}{\mathrm{DT}}_s}\arctan \left(\max \left(z_{\mathrm{long}}\right)\right)$ 获得，其中，T_s为信号的采样时间间隔，D为短自相关器的相关长度或长自相关器的相关长度。

5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述步骤4具体包括：

步骤41、根据频率偏移取值范围f_foe将频率偏移取值判决器的架构类型分为三种，分别是：

D_short＝64并且D_long＝64时，f_foe∈[-0.5f_Δ，0.5f_Δ]，

D_short＝32并且D_long＝64时，f_foe∈[-1.5f_Δ，1.5f_Δ]，

D_short＝16并且D_long＝64时，f_foe∈[-2.5f_Δ，2.5f_Δ]；

步骤42、根据频率偏移取值判决器的架构类型，确定小范围频率偏移估计初值f_small分段范围：

f_foe∈[-0.5f_Δ，0.5f_Δ]时， $f_{\mathrm{small}}\&Element;\left\{\begin{array}{c}(-\&infin;,0]\\ (0,+\&infin;]\end{array}\right.;$

f_foe∈[-1.5f_Δ，1.5f_Δ]时， $f_{\mathrm{small}}\&Element;\left\{\begin{array}{c}(-\&infin;,0]\\ (0,+\&infin;]\end{array}\right.;$

f_foe∈[-2.5f_Δ，2.5f_Δ]时， $f_{\mathrm{small}}\&Element;\left\{\begin{array}{c}(-\&infin;,0]\\ (0,+\&infin;]\end{array}\right.;$

步骤43、根据频率偏移取值判决器的架构类型，确定大范围频率偏移估计初值f_large分段范围：

$\left\{\begin{array}{c}{f}_{\mathrm{foe}}\&Element;[-0.5f_{\mathrm{\&Delta;}},0.5f_{\mathrm{\&Delta;}}]\&DoubleRightArrow;f_{l\arg e}=0\\ f_{\mathrm{foe}}\&Element;[-1.5f_{\mathrm{\&Delta;}},1.5f_{\mathrm{\&Delta;}}]\&DoubleRightArrow;f_{l\arg e}\&Element;\left\{\begin{array}{c}[-{\mathrm{\&alpha;}}_1,{\mathrm{\&alpha;}}_2]\\ [-{\mathrm{\&alpha;}}_2,{\mathrm{\&alpha;}}_1]\\ [{\mathrm{\&alpha;}}_1,{\mathrm{\&alpha;}}_3]\\ [{\mathrm{\&alpha;}}_2,+\&infin;)\\ [-{\mathrm{\&alpha;}}_3,-{\mathrm{\&alpha;}}_1]\\ (-\&infin;,-{\mathrm{\&alpha;}}_2]\end{array}\right.\\ f_{\mathrm{foe}}\&Element;[-2.5f_{\mathrm{\&Delta;}},2.5f_{\mathrm{\&Delta;}}]\&DoubleRightArrow;f_{l\arg e}\&Element;\left\{\begin{array}{c}[-{\mathrm{\&alpha;}}_1,{\mathrm{\&alpha;}}_2]\\ [-{\mathrm{\&alpha;}}_2,{\mathrm{\&alpha;}}_1]\\ [{\mathrm{\&alpha;}}_2,{\mathrm{\&alpha;}}_4]\\ [{\mathrm{\&alpha;}}_1,{\mathrm{\&alpha;}}_3]\\ [-{\mathrm{\&alpha;}}_3,-{\mathrm{\&alpha;}}_1]\\ [-{\mathrm{\&alpha;}}_4,-{\mathrm{\&alpha;}}_2]\\ [{\mathrm{\&alpha;}}_4,+\&infin;)\\ [{\mathrm{\&alpha;}}_3,+\&infin;)\\ (-\&infin;,{\mathrm{\&alpha;}}_3]\\ (-\&infin;,{\mathrm{\&alpha;}}_4]\end{array}\right.\end{array}\right.$

其中，α₁＝0.23～0.27，α₂＝0.73～0.77，α₃＝1.23～1.27，α₄＝1.73～1.77。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述步骤5具体包括：

步骤51、根据系统频率偏移参数的范围变化，根据小范围频率偏移分段范围和大范围频率偏移分段范围确定频率偏移取值判决器的控制状态表类型status_table：

在条件D_short＝16，D_long＝64，{f_foe＜[-0.5f_Δ，0.5f_Δ]}下：

$\mathrm{status}\_\mathrm{table}=\{\mathrm{case}1\left\{\begin{array}{cc}{f}_{\mathrm{small}}>0,& f_{l\arg e}=0\\ f_{\mathrm{small}}<0,& f_{l\arg e}=0\end{array}\right.;$

在条件D_short＝32，D_long＝64，{f_foe＜[-1.5f_Δ，1.5f_Δ]}下：

$\mathrm{status}\_\mathrm{table}=\left\{\begin{array}{c}\mathrm{case}1,\left\{\begin{array}{cc}{f}_{\mathrm{small}}>0,& f_{l\arg e}\&Element;[-{\mathrm{\&alpha;}}_1,{\mathrm{\&alpha;}}_2]\\ f_{\mathrm{small}}<0,& f_{l\arg e}\&Element;[-{\mathrm{\&alpha;}}_2,{\mathrm{\&alpha;}}_1]\end{array}\right.\\ \mathrm{case}2,\left\{\begin{array}{cc}{f}_{\mathrm{small}}>0,& f_{l\arg e}\&Element;[{\mathrm{\&alpha;}}_1,{\mathrm{\&alpha;}}_3]\\ f_{\mathrm{small}}<0,& f_{l\arg e}\&Element;[{\mathrm{\&alpha;}}_2,+\&infin;)\end{array}\right.\\ \mathrm{case}3,\left\{\begin{array}{cc}{f}_{\mathrm{small}}>0,& f_{l\arg e}\&Element;[-{\mathrm{\&alpha;}}_3,-{\mathrm{\&alpha;}}_1]\\ f_{\mathrm{small}}<0,& f_{l\arg e}\&Element;(-\&infin;,-{\mathrm{\&alpha;}}_2]\end{array}\right.\end{array}\right.;$

在条件D_short＝16，D_long＝64，{f_foe＜[-2.5f_Δ，2.5f_Δ]}下：

$\mathrm{status}\_\mathrm{table}=$

$\left\{\begin{array}{c}\mathrm{case}1,\left\{\begin{array}{cc}{f}_{\mathrm{small}}>0,& f_{l\arg e}\&Element;[-{\mathrm{\&alpha;}}_1,{\mathrm{\&alpha;}}_2]\\ f_{\mathrm{small}}<0,& f_{l\arg e}\&Element;[-{\mathrm{\&alpha;}}_2,{\mathrm{\&alpha;}}_1]\end{array}\right.\\ \mathrm{case}2,\left\{\begin{array}{cc}{f}_{\mathrm{small}}>0,& f_{l\arg e}\&Element;[{\mathrm{\&alpha;}}_2,{\mathrm{\&alpha;}}_4]\\ f_{\mathrm{small}}<0,& f_{l\arg e}\&Element;[{\mathrm{\&alpha;}}_1,{\mathrm{\&alpha;}}_3]\end{array}\right.\\ \mathrm{case}3,\left\{\begin{array}{cc}{f}_{\mathrm{small}}>0,& f_{l\arg e}\&Element;[-{\mathrm{\&alpha;}}_3,-{\mathrm{\&alpha;}}_1]\\ f_{\mathrm{small}}<0,& f_{l\arg e}\&Element;[-{\mathrm{\&alpha;}}_4,-{\mathrm{\&alpha;}}_2]\end{array}\right.\\ \mathrm{case}4,\left\{\begin{array}{cc}{f}_{\mathrm{small}}>0,& f_{l\arg e}\&Element;=[{\mathrm{\&alpha;}}_4,+\&infin;)\\ f_{\mathrm{small}}<0,& f_{l\arg e}\&Element;[{\mathrm{\&alpha;}}_3,+\&infin;)\end{array}\right.\\ \mathrm{case}5,\left\{\begin{array}{cc}{f}_{\mathrm{small}}>0,& f_{l\arg e}\&Element;(-\&infin;,{\mathrm{\&alpha;}}_4]\\ f_{\mathrm{small}}<0,& f_{l\arg e}\&Element;(-\&infin;,{\mathrm{\&alpha;}}_3]\end{array}\right.\end{array}\right.;$

步骤52、根据所述控制状态表类型、大范围频率偏移估计初值f_large以及小范围频率偏移估计初值f_small，确定最终的频率偏移准确值f_{all_foe}，

在条件D_short＝16，D_long＝64，{f_foe＜[-2.5f_Δ，2.5f_Δ]}下：

$f_{\mathrm{all}\_\mathrm{foe}}=\left\{\begin{array}{c}{f}_{\mathrm{all}\_\mathrm{foe}}=f_{\mathrm{small}},\left\{\mathrm{case}1\right\}\\ f_{\mathrm{all}\_\mathrm{foe}}=f_{\mathrm{small}}+f_{\mathrm{\&Delta;}},\left\{\mathrm{case}2\right\}\\ f_{\mathrm{all}\_\mathrm{foe}}=f_{\mathrm{small}}-f_{\mathrm{\&Delta;}},\left\{\mathrm{case}3\right\}\\ f_{\mathrm{all}\_\mathrm{foe}}=f_{\mathrm{small}}+2\&CenterDot;f_{\mathrm{\&Delta;}},\left\{\mathrm{case}4\right\}\\ f_{\mathrm{all}\_\mathrm{foe}}=f_{\mathrm{small}}-2\&CenterDot;f_{\mathrm{\&Delta;}},\left\{\mathrm{case}5\right\}\end{array}\right.$

其中，α₁＝0.23～0.27，α₂＝0.73～0.77，α₃＝1.23～1.2，α₄＝1.73～1.77。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，α₁，α₂，α₃，α₄的取值分别设置为：α₁＝0.25，α₂＝0.75，α₃＝1.25，α₄＝1.75。

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