CN101902426A - 一种实现小数频偏估计的方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种实现小数频偏估计的方法及装置，利用小数频偏值在频域与时域之间的关系，采用频域相关取代时域相关，并从频域相关序列中删除功率最大值及其附近的相关序列分量，而只利用累加剩余的相关序列来获得频率偏差。由于单音干扰频率通常不等于子载波频率，频域变换后单音干扰会被分解到最近的频点以及相邻的频点上。因此，通过删除最大值临近的分量，更好地消除了单音干扰的影响，从而大幅提高了小数频偏估计的鲁棒性，消除了单音干扰和直流分量对小数频偏估计性能的影响。

Description

一种实现小数频偏估计的方法及装置

技术领域

本发明涉及载波频偏估计和补偿技术，尤指一种基于中国移动数字多媒体广播(CMMB，China Mobile Multimedia Broadcasting)技术终端设备实现小数频偏估计的方法及装置。

背景技术

CMMB标准采用我国自主研发的移动电视接收标准STiMi，CMMB标准是国内自主研发的第一套面向手机、PDA、MP3、MP4、数码相机、笔记本电脑多种移动终端的系统，利用S波段卫星信号实现天地一体覆盖、全国漫游，支持25套电视节目和30套广播节目。CMMB标准规定了在广播业务频率范围内，移动多媒体广播系统广播信道传输信号的帧结构、信道编码和调制，CMMB标准适用于30MHz到3000MHz频率范围内的广播业务频率，通过卫星和/或地面无线发射电视、广播、数据信息等多媒体信号的广播系统，可以实现全国漫游。

CMMB标准采用正交频分复用(OFDM，Orthogonal Frequency DivisionMultiplexing)技术，OFDM是一种公知的多载波调制技术，其主要原理是：将信道分成若干正交子信道，将高速数据转换成并行的低速子数据流，调制到每个子信道上进行传输。正交信号可以通过在接收端采用相关技术来分开，这样可以减少子信道之间的相互干扰。每个子信道上的信号带宽小于信道的相关带宽，因此每个子信道可以看成平坦性衰落，从而可以消除符号间干扰。而且由于每个子信道带宽仅仅是原信道带宽的一小部分，信道均衡变得相对容易。

OFDM目前已被用于数种无线系统标准中，譬如欧洲数字音频和数字视频广播系统如DAB、DVB-T、DVB-H、5GHz高数据数率无线LAN(IEEE802.11a，HiperLan2，MMAC)系统等。

由于OFDM各子信道带宽较小，对载波频率偏差的敏感程度很高，需要非常精确的频率同步。根据频率偏差和子载波间隔之间的关系可以将其分为小数部分和整数部分，整数部分仅使信息信号在子信道上平移，并不破坏各子载波间的正交性；而小数部分会造成子信道干扰，破坏子载波间的正交性，导致系统的误码率性能严重下降。因此，在接收端先进行时域小数频偏估计和补偿，消除小数部分引起的ICI，随后在频域上进行平移即可消除载波频偏的影响。

目前，小数频偏估计方法是利用训练符号信息基于时域相关的方法来实现的。大致包括以下步骤：

现有估计方法的实施步骤如下：

首先，将接收到的信号按照对应顺序分别存入预设数组r₁(n)和r₂(n)；然后，使用

对r₁(n)和

进行乘累加运算求得相关值R_t；最后，使用

得出小数频偏估计结果。

假设发送的两个时域同步符号x₁(n)和x₂(n)之间有N_d个样值的时延，重复符号长度为L，如图1所示，图1为相隔N_d个样值的两个时域重复训练符号的示意图。上述各步骤具体实现如下：

当存在载波频率偏差Δf_c和载波相位偏差时，接收到的两个训练符号r₁(n)和r₂(n)可分别表示为公式(1)和公式(2)：

其中，n＝0，1，…，L-1

在接收端，通过对两个训练符号的时域相关，得到中间变量即相关值R_t为公式(3)所示：

$R_t=\underset{n=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}{r}_1\left(n\right)r_2^{*}\left(n\right)$

$=\exp \left(j2\mathrm{\π\Δ}{f}_c{N}_d{T}_s\right)\underset{n=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}{x}_1\left(n\right)x_2^{*}\left(n\right)+\mathrm{\η}$

其中，

在不考虑噪声的情况下，且x₁(n)＝x₂(n)，n＝0，1，2，…，L-1，那么，相关值R_t如公式(4)所示：

$R_t=\exp \left(j2\mathrm{\π\Δ}{f}_c{N}_d{T}_s\right)\underset{n=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}{\left|x_1\left(n\right)\right|}^2---\left(4\right)$

从公式(4)可见，相关值R_t的相位为公式(5)所示：

arg(R_t)＝2πΔf_cN_dT_s    (5)

可见这种情况下，所得相关值R_t的相位与载波相位偏差

没有关系，所以，载波频率偏差如公式(6)所示：

${\mathrm{\Δf}}_c={\hat{f}}_c-f_c=\frac{\arg \left(R_t\right)}{{2\mathrm{\πN}}_d{T}_s}=\frac{\arg \left(R_t\right)\mathrm{N\ΔF}}{2{\mathrm{\πN}}_d}---\left(6\right)$

公式(6)中，载波间隔ΔF＝1/NT_s。

对于相关值R_t的相位而言，arg(R_t)的变化范围是[-π，π)，所以可估计载波频率范围是

Jan等人已经证明，在AWGN信道中，现有小数频偏估计是最大似然估计；另外，同样是在AWGN信道中，Schimdl等人分析了现有小数频偏估计的性能，并给出了载波偏差Δf_c估计值的方差

当存在单音干扰时，对现有小数频偏估计方法的价格会存在较大影响，单音干扰的引入不仅会使得现有小数频偏方法从无偏估计退化为有偏估计，而且估计值的方差也会明显增大。具体说明如下：

假设通带内单音干扰信号α＝A·exp(j2πf_tt)，其中，f_t为单音干扰信号频率。那么，接收到的两个训练符号可分别表示为公式(1′)和公式(2′)：

(2′)

$+{\mathrm{\η}}_1\left((n+N_d)T_s\right)$

其中，n＝0，1，…，L-1。

在接收端，通过对两个训练符号的时域相关，得到中间变量即相关值R_t为公式(3′)所示：

$R_t=\underset{n=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}{r}_1\left(n\right)r_2^{*}\left(n\right)$

$=\exp \left(j2{\mathrm{\π\Δf}}_c{N}_d{T}_s\right)\underset{n=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}{x}_1\left(n\right)x_2^{*}\left(n\right)+L\·A^2\·\exp (-j2{\mathrm{\πN}}_d{T}_s)+\mathrm{\η}$

其中，

的期望为0。

相关值R_t的相位估计期望为公式(5′)：

$\arg \left(R_t\right)=\arg (\exp \left(j2{\mathrm{\π\Δf}}_c{N}_d{T}_s\right)\underset{n=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}{\left|x_1\left(n\right)\right|}^2+L\·A^2\·\exp (-j{2\mathrm{\πN}}_d{T}_s))---\left(5^{\′}\right)$

由此可见，单音干扰的引入不仅使得现有小数频偏方法从无偏估计退化为有偏估计，而且估计值的方差也明显增大。

图2为单音干扰对现有小数频偏估计的影响仿真结果示意图，如图2所示，横坐标表示信噪比(SNR)，纵坐标表示估计结果和真实值间的估计标准频偏，如2为假设测试环境为AWGN信道，小数频偏为1/4个子载波且存在1.25MHz的单音干扰时，CMMB手机电视仿真平台小数频偏估计精度的仿真结果。曲线21为无单音干扰得到的仿真结果，曲线22为存在-20dB单音干扰得到的仿真结果，曲线23为存在-10dB单音干扰得到的仿真结果，曲线24为存在0dB单音干扰得到的仿真结果。从仿真曲线明显可见，当不存在单音干扰时，估计标准频偏随着信噪比的提高单调快速下降，在SNR＝-4dB达到0.01，SNR＝10dB时接近千分之一；但是，在接收端引入和有用信号功率相等(即0dB)的单音干扰后，直接导致现有频偏估计方法崩溃，估计结果错误，且对信噪比变化不敏感。即使单音干扰降低到相对于有用信号-10dB，估计标准频偏也非常大，且性能盆底劣于百分之一，达不到对OFDM高质量解调的要求。仅在单音干扰下降到-20dB时，估计性能才能在大部分信噪比区间内满足要求。

从图2所示仿真结果可以看出，现有实现小数频偏估计的方法的估计精度严重受到外界干扰的影响，大幅降低了小数频偏估计的鲁棒性。

发明内容

有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种实现小数频偏估计的方法，能够大幅降低受到外界干扰的影响，从而大幅提高小数频偏估计的鲁棒性。

本发明的另一目的在于提供一种实现小数频偏估计的装置，能够大幅降低受到外界干扰的影响，从而大幅提高小数频偏估计的鲁棒性。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

一种实现小数频偏估计的方法，该方法包括以下步骤：

将接收到的时域信号变换为频域信号后进行频域相关；

计算并搜索排列后的相关序列中对应功率最大的位置，删除该位置对应的相关序列以及与该位置相关的位置的相关序列；

累加排列后的剩余的相关序列，并利用累加值获得频率偏差。

所述变换方法为傅里叶FFT变换。

所述进行频域相关之后，计算并搜索排列后的相关序列中对应功率最大的位置之前，该方法还包括：按照频率从小到大的顺序对频域相关获得的相关序列进行排列；

所述排列后的相关序列R″_f(k)为：

其中，R′_f(k)为所述频域相关后得到的相关序列；L为所述接收到的时域信号的重复符号长度。

当对应功率最大的位置k′＜10时，所述与位置k′相关的位置为：

当对应功率最大的位置满足L/2-11＜k′≤L/2-1时，所述与位置k′相关的位置为：

当对应功率最大的位置满足L/2≤k′＜L/2+10时，所述与位置k′相关的位置为：

当对应功率最大的位置满足k′＞L-11时，所述与位置k′相关的位置为：

否则，所述与位置k′相关的位置为：

其中，L为所述接收到的时域信号的重复符号长度。

所述位置的相关序列为：所述对应排列后的相关序列中功率最大的位置的两边各十个相关序列。

所述累加排列后的剩余的相关序列，并利用累加值获得频率偏差Δf_c具体为：

其中ΔF为子载波间隔，ΔF＝1/NT_s，N为子载波数目，N_d为样值数，R为累加后的相关序列。

一种实现小数频偏估计的装置，该装置包括预处理模块、频域相关模块、排序模块、干扰删除模块和频率偏差获取模块，其中，

预处理模块，用于将接收到的时域信号变换为频域信号；

频域相关模块，用于接收来自预处理模块变换后的频率信号，对频域信号进行频域相关；

干扰删除模块，用于计算并搜索频域相关模块输出的相关序列中对应功率最大的位置，删除该位置对应的相关序列以及与该位置相关的预设位置的相关序列，将剩余的相关序列输出给频率偏差获取模块；

频率偏差获取模块，用于累加排列后的剩余的相关序列，并利用累加值获得频率偏差。

该装置还包括排序模块，设置在频域相关模块和干扰删除模块之间，用于按照频率从小到大的顺序，对来自频域相关模块输出的相关序列进行排列，并将排序后的相关序列输出给干扰删除模块。

从上述本发明提供的技术方案可以看出，本发明利用小数频偏值在频域与时域之间的关系，采用频域相关取代时域相关，并从频域相关序列中删除功率最大值及其附近的相关序列分量，而只利用累加剩余的相关序列来获得频率偏差。由于单音干扰频率通常不等于子载波频率，频域变换后单音干扰会被分解到最近的频点以及相邻的频点上。因此，通过删除最大值临近的分量，更好地消除了单音干扰的影响，从而大幅提高了小数频偏估计的鲁棒性，消除了单音干扰和直流分量对小数频偏估计性能的影响。

附图说明

图1为相隔N_d个样值的两个时域重复训练符号的示意图；

图2为单音干扰对现有小数频偏估计的影响仿真结果示意图；

图3为本发明实现小数频偏估计的方法的流程图；

图4为本发明实现小数频偏估计的装置的组成结构示意图；

图5为单音干扰对本发明小数频偏估计的影响仿真结果示意图。

具体实施方式

图3为本发明实现小数频偏估计的方法的流程图，如图3所示，本发明方法包括以下步骤：

步骤300：将接收到的时域信号变换为频域信号。

假设发送的两个时域同步符号x₁(n)和x₂(n)之间有N_d个样值的时延，重复符号长度为L，如图1所示，当存在载波频率偏差Δf_c和载波相位偏差

时，接收到的两个训练符号r₁(n)和r₂(n)分别如公式(1)和公式(2)所示，本步骤中，通过傅里叶(FFT)变换，将r₁(n)和r₂(n)转换并存入预设数组得到频域同步符号序列r′₁(k)和r′₂(k)，分别如公式(7)和公式(8)所示：

$r_1^{\′}\left(k\right)=\underset{n=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}r\left(n\right)\exp (-j2\mathrm{\πkn}/N)---\left(7\right)$

$r_2^{\′}\left(k\right)=\underset{n=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}r(n+N_d)\exp (-j2\mathrm{\πkn}/N)---\left(8\right)$

其中，k＝0，1，…，L-1。

步骤301：对频域信号进行频域相关。

本步骤中，首先，在接收端，通过对两个频域同步符号序列的频域相关，得到频域相关序列为公式(9)所示(*符号表示共轭运算)：

$R_f^{\′}\left(k\right)=r_1^{\′}\left(k\right)r_2^{\′*}\left(k\right)$

(9)

$=\exp \left(2\mathrm{\π\Δ}{f}_c{N}_d{T}_s\right)x_1^{\′}\left(k\right)x_2^{\′*}\left(k\right)+{\mathrm{\η}}^{\′}$

通过本步骤的频域相关，利用两段相同发送序列的频域变换也相同的特点，消除了发送序列本身的相位信息，进一步的，利用同一频点信道的传输特性相同的特点消除了信道的相位信息。

进一步地，步骤301中还可以包括按照频率从小到大的顺序对获得的相关序列R′_f(k)进行排列，得到排列后的相关序列R″_f(k)为公式(10)所示：

$R_f^{\&Prime;}\left(k\right)=\left\{\begin{array}{cc}{R}_f^{\&prime;}(k+\frac{L}{2})& 0\&le;k<\frac{L}{2}\\ R_f^{\&prime;}(k-\frac{L}{2})& \frac{L}{2}\&le;k<L\end{array}\right.---\left(10\right)$

排序方法是将序号总数的一半作为分界点，将序列分为上下两个半区，将上下两个半区对调，获得新的序列，通过按照频率从小到大的顺序进行的重新排序，使得重排后的序列按照序号从小到大对应频率从低到高的顺序。

步骤302：计算并搜索频域相关后的相关序列中对应功率最大的位置，删除该位置对应的相关序列以及与该位置相关的位置的相关序列。

在k＝0，1，…，L-1范围内搜索k′值，使得k＝k′时，功率值|R″_f(k′)|为所有功率值|R″_f(k)|的最大值，即找到了单音干扰所在的频率位置。根据当对应功率最大的位置k′的具体数值，确定与位置k′相关的预设位置为删除集合：

1)当k′＜10时，

2)当L/2-11＜k′≤L/2-1时，

3)当L/2≤k′＜L/2+10时，

4)当k′＞L-11时，

5)当k′不属于1)～4)所列范围时，

如果步骤301中，已经按照频率从小到大的顺序对获得的相关序列R′_f(k)进行排列，那么，本步骤中预先设置与位置k′相关的位置为删除集合，该删除集合为

而不再利用上述1)～5)来确定与位置k′相关的位置为删除集合。需要说明的是，删除的个数取决于实际方案设计，通常情况删除对应功率最大的位置的两边各10个相关序列已经能够达到较好的效果。

由于单音干扰频率通常不等于子载波频率，频域变换后单音干扰会被分解到最近的频点以及相邻的频点上，因此，通过本步骤删除最大值临近的分量，更好地消除了单音干扰的影响。

步骤303：累加剩余的相关序列，并利用累加值获得频率偏差。

获得删除位置集合

后，利用公式(11)累加除删除位置集合

外所有剩余位置的相关值，公式(11)如下：

其中，

η′的期望为0。

在不考虑噪声的情况下，且x₁(n)＝x₂(n)，n＝0，1，2，…，L-1，利用本发明方法得到的相关值R′如公式(12)所示：

相关值R′的相位为arg(R)＝2πΔf_cN_dT_s，利用本发明方法，所得相关值R′的相位与载波相位偏差

没有关系，所以，载波频率偏差如公式(13)所示：

${\mathrm{\&Delta;f}}_c={\hat{f}}_c-f_c=\frac{\arg \left(R\right)}{2{\mathrm{\&pi;N}}_d{T}_s}=\frac{\arg \left(R\right)\mathrm{N\&Delta;F}}{{2\mathrm{\&pi;N}}_d}---\left(13\right)$

其中ΔF为子载波间隔，ΔF＝1/NT_s，N为子载波数目，N_d为样值数，R为累加后的相关序列。累加结果的相位角获得小数频偏估计结果的2πN_dT_s倍，在标准给定的情况下，2πN_dT_s为常数，例如CMMB标准中N_d＝2048，T_s＝1×10^-7，将相位角除以2πN_dT_s即可获得实际的小数频偏估计值。可见，本发明改进后的估计方法是一种小数频偏的无偏估计方法，且基本消除了单音干扰和直流分量(可以理解为频率为0的特殊单音干扰)对频偏估计的影响。

本发明利用小数频偏值在频域与时域之间的关系，采用频域延迟相关取代时域延迟相关，并在频域延迟相关值中删除功率最大值及其附近的分量，大幅提高了小数频偏估计的鲁棒性，消除了单音干扰和直流分量对小数频偏估计性能的影响。

针对本发明方法，还提供一种实现小数频偏估计的装置，图4为本发明实现小数频偏估计的装置的组成结构示意图，如图4所示，包括预处理模块、频域相关模块、排序模块、干扰删除模块和频率偏差获取模块，其中，

预处理模块，用于将接收到的时域信号变换为频域信号。

频域相关模块，用于接收来自预处理模块变换后的频率信号，对频域信号进行频域相关。

干扰删除模块，用于计算并搜索频域相关模块输出的相关序列中对应功率最大的位置，删除该位置对应的相关序列以及与该位置相关的预设位置的相关序列，将剩余的相关序列输出给频率偏差获取模块。

频率偏差获取模块，用于累加剩余的相关序列，并利用累加值获得频率偏差。

该装置还包括排序模块，设置在频域相关模块和干扰删除模块之间，用于按照频率从小到大的顺序，对来自频域相关模块输出的相关序列进行排列，并将排序后的相关序列输出给干扰删除模块。

图5为单音干扰对本发明小数频偏估计的影响仿真结果示意图，如图5所示，横坐标表示SNR，纵坐标表示估计结果和真实值间的估计标准频偏，如5为假设测试环境为AWGN信道，小数频偏为1/4个子载波且存在1.25MHz的单音干扰时，CMMB手机电视仿真平台小数频偏估计精度的仿真结果。曲线51为存在-10dB单音干扰，利用本发明方法得到的仿真结果，曲线52为存在0dB单音干扰，利用本发明方法得到的仿真结果，曲线53为存在-10dB单音干扰，利用现有方法得到的仿真结果，曲线54为存在0dB单音干扰，利用现有方法得到的仿真结果。从仿真曲线明显可见，本发明方法对单音干扰不敏感，在不同程度的单音干扰下都可以得到较为准确的估计结果。

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、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种实现小数频偏估计的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

将接收到的时域信号变换为频域信号后进行频域相关；

计算并搜索排列后的相关序列中对应功率最大的位置，删除该位置对应的相关序列以及与该位置相关的位置的相关序列；

累加排列后的剩余的相关序列，并利用累加值获得频率偏差。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述变换方法为傅里叶FFT变换。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述进行频域相关之后，计算并搜索排列后的相关序列中对应功率最大的位置之前，该方法还包括：按照频率从小到大的顺序对频域相关获得的相关序列进行排列；

所述排列后的相关序列R″_f(k)为：

其中，R′_f(k)为所述频域相关后得到的相关序列；L为所述接收到的时域信号的重复符号长度。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

当对应功率最大的位置k′＜10时，所述与位置k′相关的位置为：

当对应功率最大的位置满足L/2-11＜k′≤L/2-1时，所述与位置k′相关的位置为：

当对应功率最大的位置满足L/2≤k′＜L/2+10时，所述与位置k′相关的位置为：

当对应功率最大的位置满足k′＞L-11时，所述与位置k′相关的位置为：

否则，所述与位置k′相关的位置为：

其中，L为所述接收到的时域信号的重复符号长度。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述位置的相关序列为：所述对应排列后的相关序列中功率最大的位置的两边各十个相关序列。

6.根据权利要求1所速的方法，其特征在于，所述累加排列后的剩余的相关序列，并利用累加值获得频率偏差Δf_c具体为：

其中ΔF为子载波间隔，ΔF＝1/NT_s，N为子载波数目，N_d为样值数，R为累加后的相关序列。

7.一种实现小数频偏估计的装置，其特征在于，该装置包括预处理模块、频域相关模块、排序模块、干扰删除模块和频率偏差获取模块，其中，

预处理模块，用于将接收到的时域信号变换为频域信号；

频域相关模块，用于接收来自预处理模块变换后的频率信号，对频域信号进行频域相关；

干扰删除模块，用于计算并搜索频域相关模块输出的相关序列中对应功率最大的位置，删除该位置对应的相关序列以及与该位置相关的预设位置的相关序列，将剩余的相关序列输出给频率偏差获取模块；

频率偏差获取模块，用于累加排列后的剩余的相关序列，并利用累加值获得频率偏差。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，该装置还包括排序模块，设置在频域相关模块和干扰删除模块之间，用于按照频率从小到大的顺序，对来自频域相关模块输出的相关序列进行排列，并将排序后的相关序列输出给干扰删除模块。

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