CN102025680A - 速度估计方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种速度估计方法和装置，其中，方法包括：根据时域信号获取各符号的频域信道响应；根据多个符号的频域信道响应获取信道响应在时间上的相关度；根据多个符号的频域信道响应获取当前信道的莱斯因子估计值；根据所述信道响应在时间上的相关度和所述当前信道的莱斯因子估计值计算移动速度的估计值。装置包括第一获取模块、第二获取模块、第三获取模块和估计模块。本实施例对不同信道类型加以区分，不同的信道类型采用不同的计算方法来估计对应的移动速度，大大提高了移动速度估计的精确性。

Description

速度估计方法和装置

技术领域

本发明涉及通信技术，尤其涉及一种速度估计方法和装置。

背景技术

在无线通信系统中，对移动终端速度的精确估计有助于系统优化、频谱效率的提高。移动速度产生的多普勒频散会造成信道时域响应随时间呈正弦起伏，且子载波上的信道频域响应也会随时间产生相位变化。现有技术中的信道模型可以包括单径无衰落信道、单径瑞利信道、多径瑞利信道和多径莱斯信道等，接收信号在各信道下具有不同的统计特性。

在现有技术的正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing；以下简称：OFDM)系统中，在对移动终端的移动速度进行估计时，通常不区分信道类型，根据估计获取到的信道响应采用相同的计算方法估计对应的移动速度。

然而，不同类型的信道产生的信道响应差别较大，现有技术中不区分信道类型进行移动速度估计的方法将导致估计得到的移动速度准确性不高。

发明内容

本发明实施例在于提供一种速度估计方法和装置，提高对移动速度估计的精确性。

为了实现上述目的，本发明实施例提供了一种速度估计方法，包括：

根据时域信号获取各符号的频域信道响应；

根据多个符号的频域信道响应获取信道响应在时间上的相关度。

根据多个符号的频域信道响应获取当前信道的莱斯因子估计值；

根据所述信道响应在时间上的相关度和所述当前信道的莱斯因子估计值计算移动速度的估计值。

本发明实施例提供了一种速度估计装置，包括：

第一获取模块，用于根据时域信号获取各符号的频域信道响应；

第二获取模块，用于根据多个符号的频域信道响应获取信道响应在时间上的相关度；

第三获取模块，根据多个符号的频域信道响应获取当前信道的莱斯因子估计值；

估计模块，用于根据所述信道响应在时间上的相关度和所述当前信道的莱斯因子估计值计算移动速度的估计值。

本发明实施例提供的一种速度估计方法和装置，通过在根据时域信号获取到各符号的频域信道响应后，根据其中多个符号的频域信道响应获取信道响应在时间上的相关度，并根据其中多个符号的频域信道响应获取当前信道的莱斯因子估计值，再根据信道响应在时间上的相关度和当前信道的莱斯因子估计值计算移动速度的估计值，本实施例对不同信道类型加以区分，不同的信道类型采用不同的计算方法来估计对应的移动速度，大大提高了移动速度估计的精确性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明速度估计方法实施例一的流程图；

图2为本发明速度估计方法实施例二的流程图；

图3为本发明速度估计方法实施例二中莱斯因子与参数μ的关系曲线示意图；

图4为本发明速度估计方法实施例二中莱斯因子与参数γ的关系曲线示意图；

图5为本发明速度估计方法实施例二中经过高速瑞利信道后的连续7个OFDM符号的信道频域响应的实部示意图；

图6为本发明速度估计方法实施例二中经过高速瑞利信道后的连续7个OFDM符号的信道频域响应的虚部示意图；

图7为本发明速度估计方法实施例二在瑞利信道下的仿真结果示意图；

图8为本发明速度估计方法实施例二在莱斯信道下的仿真结果示意图；

图9为本发明速度估计方法实施例二在瑞利信道下的算法性能与信噪比SNR的关系示意图一；

图10为本发明速度估计方法实施例二在瑞利信道下的算法性能与信噪比SNR的关系示意图二；

图11为本发明速度估计方法实施例二在莱斯信道下的算法能与信噪比SNR的关系示意图；

图12为本发明速度估计装置实施例一的结构示意图；

图13为本发明速度估计装置实施例二的结构示意图。

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，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

图1为本发明速度估计方法实施例一的流程图，如图1所示，本实施例提供了一种速度估计方法，可以包括如下步骤：

步骤101，根据时域信号获取各符号的频域信道响应。

本实施例可以具体应用于OFDM系统中，本步骤中的时域信号可以具体为时域OFDM信号r(n)。本步骤为根据时域OFDM信号获取各OFDM符号的频域信道响应，具体可以为先对时域OFDM信号r(n)进行快速傅里叶变换(Fast Fourier Transformation；以下简称：FFT)，从而将时域OFDM信号r(n)转换为频域OFDM信号R(n)；再对该频域OFDM信号R(n)进行信道估计处理，本实施例可以利用现有技术中的各种信道估计算法来得到各OFDM符号的频域信道响应，即得到第i个OFDM符号的频域信道响应可以为

其中，i＝1，2，...L，L为OFDM符号的总数，N为一个OFDM符号的子载波数量。

步骤102，根据多个符号的频域信道响应获取信道响应在时间上的相关度。

本步骤为从上述步骤101获取到的L个OFDM符号的频域信道响应中任取多个符号的频域信道响应，此处可以具体为从中取出M个连续的频域信道响应，也可以为M个非连续的信道频域响应，根据这M个频域信道响应获取信道响应在时间上的相关度。本步骤可以具体为采用现有技术中的对各OFDM符号的频域信道响应进行时域自相关，以获取到信道响应在时间上的相关度。也可以具体采用后续本实施例所提供的信道响应差函数来生成信道响应在时间上的相关度，此处的信道响应在时间上的相关度可以具体为频域信道响应变化值。

步骤103，根据多个符号的频域信道响应获取当前信道的莱斯因子估计值。

本步骤为从上述步骤101获取到的L个OFDM符号的频域信道响应中任取多个符号的频域信道响应，此处可以也具体为从中取出M个连续的频域信道响应，也可以为M个非连续的信道频域响应，根据这M个频域信道响应获取当前信道的莱斯因子估计值。其中，莱斯因子可以定义为直射径信号与其它多径信号的功率比值，其是衡量信道类型的参数之一，则此处可以通过估计莱斯因子来区分信道类型。

步骤104，根据所述信道响应在时间上的相关度和当前信道的莱斯因子估计值计算移动速度的估计值。

在通过上述步骤获取到信道响应在时间上的相关度以及当前信道的莱斯因子估计值后，本步骤根据信道响应在时间上的相关度和当前信道的莱斯因子估计值来计算移动速度的估计值。即本实施例在对移动终端的移动速度进行估计时，除了根据信道响应在时间上的相关度外，还根据不同信道所对应的不同莱斯因子，则本实施例对不同信道类型加以区分，不同的信道类型采用不同的计算方法来估计对应的移动速度，使得对移动速度估计的精确性得到提高。

具体地，本步骤可以具体为先根据预设的莱斯因子划分区间获取当前信道的莱斯因子估计值所对应的莱斯因子区间，根据所述莱斯因子区间获取所述当前信道对应的速度估计函数。再根据信道响应在时间上的相关度，采用所述当前信道对应的速度估计函数计算移动速度的估计值。即在本实施例中，根据获取的不同的莱斯因子估计值来选择对应的速度估计函数，即针对不同的信道类型其计算移动速度的估计值的方法是不同的，而非现有技术中不区分信道类型均采用同一种计算方法计算移动速度的估计值。

本实施例提供了一种速度估计方法，通过在根据时域信号获取到各符号的频域信道响应后，根据其中多个符号的频域信道响应获取信道响应在时间上的相关度，并根据其中多个符号的频域信道响应获取当前信道的莱斯因子估计值，再根据信道响应在时间上的相关度和当前信道的莱斯因子估计值计算移动速度的估计值，本实施例对不同信道类型加以区分，不同的信道类型采用不同的计算方法来估计对应的移动速度，大大提高了移动速度估计的精确性。

图2为本发明速度估计方法实施例二的流程图，如图2所示，本实施例提供了一种速度估计方法，本实施例可以具体应用于OFDM系统中，可以包括如下步骤：

步骤201，对时域OFDM信号进行FFT变换，得到频域OFDM信号。

本步骤为对时域OFDM信号r(n)进行FFT变换，可以采用下述公式(1)所示的方法来将时域OFDM信号r(n)变换为频域OFDM信号R(n)：

$R\left(n\right)=\underset{k=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}r\left(k\right)e^{-2\mathrm{\πnki}/N}---\left(1\right)$

其中，n＝1，2，...N，且N为一个OFDM符号的子载波数。

步骤202，对频域OFDM信号进行信道估计，得到各OFDM符号的频域信道响应。

本步骤中对变换后得到的频域OFDM信号进行信道估计处理，具体的新到估计方法可以采用现有技术中的各种OFDM信道估计方法，如迫零信道估计方法、最小均方差误差信道估计方法等，此处不再赘述。本步骤对频域OFDM信号进行信道估计处理可以得到各OFDM符号的频域信道响应，其中，第i个OFDM符号的频域信道响应可以为

其中，i＝1，2，...L，L为OFDM符号的总数，N为一个OFDM符号的长度，即各OFDM符号的子载波数量。

步骤203，根据多个OFDM符号的频域信道响应计算得到频域信道响应变化值。

本步骤具体为从上述步骤202获取得到的L个OFDM符号的频域信道响应中任取其中M个OFDM符号的频域信道响应

该M个频域信道响应为从L个频域信道响应中获取的连续的M个频域信道响应，也可以为不连续的M个频域信道响应，具体视实际情况而定。本步骤为根据该M个频域信道响应采用信道响应差函数F₁(·)来获取当前信道的频域信道响应变化值ΔH，即将M个频域信道响应

代入函数F₁(·)中，以得到频域信道响应变化值为

具体地，本实施例中可以从L个OFDM符号的频域信道响应

中任取其中连续的M个频域信道响应

此处假设从第i+1个频域信道响应开始选取。本实施例中的信道响应差函数F₁(·)可以具体采用下述公式(2)所示的函数：

$F_1({\stackrel{\→}{H}}_{i+1},{\stackrel{\→}{H}}_{i+2},...,{\stackrel{\→}{H}}_{i+M})=\frac{1}{M-1}\underset{k=1}{\overset{M-1}{\mathrm{\Σ}}}\frac{{|{\stackrel{\→}{H}}_{i+k+1}-{\stackrel{\→}{H}}_{i+k}|}^2}{{\left|{\stackrel{\→}{H}}_{i+k}\right|}^2{\left|{\stackrel{\→}{H}}_{i+k+1}\right|}^2},i=\mathrm{1,2},...L,---\left(2\right)$

其中，L为符号的总数，M为选取的多个符号的数量，

为第i个符号的频域信道响应，且

本步骤采用上述公式(2)便可以获取到频域信道响应变化值ΔH＝F₁(H_i+1，H_i+2，...，H_i+M)。

步骤204，根据多个OFDM符号的频域信道响应计算得到当前信道的莱斯因子估计值。

本步骤具体为从上述步骤202获取得到的L个OFDM符号的频域信道响应中也任取其中M个OFDM符号的频域信道响应

该M个频域信道响应为从L个频域信道响应中获取的连续的M个频域信道响应，也可以为不连续的M个频域信道响应，具体视实际情况而定。本步骤为根据该M个频域信道响应

采用莱斯因子估计函数F₂(·)来获取当前信道的莱斯因子估计值K，即将M个频域信道响应

代入函数F₂(·)中，以得到莱斯因子估计值为K＝F₂(H_i+1，H_i+2，...，H_i+M)。

具体地，本实施例中也可以从L个OFDM符号的频域信道响应

中任取其中连续的M个频域信道响应

此处假设从第i+1个频域信道响应开始选取，其中，每个OFDM符号的频域信道响应为

在本实施例中，计算莱斯因子估计值K时，可以先根据M个频域信道响应计算一个中间变量μ，具体可以采用下述公式(3)来计算中间变量μ：

$\mathrm{\μ}=\frac{\frac{1}{M}\underset{j=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\frac{1}{N}\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\left|H_{i+j,k}\right|}{\sqrt{\frac{1}{M}\underset{j=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\frac{1}{N}\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\left|H_{i+j,k}\right|}^2}}---\left(3\right)$

再将计算得到的该中间变量μ代入函数F₂(·)中，以得到当前信道的莱斯因子估计值为K＝F₂(μ)。其中，本实施例中的函数F₂(·)可以为下述公式(4)的反函数：

$\mathrm{\μ}=\frac{\sqrt{\mathrm{\π}}}{2}{(K+1)}^{-1/2}\exp (-K/2)\·[{(K+1)I}_0(K/2)+{\mathrm{KI}}_1(K/2)]---\left(4\right)$

其中，K为莱斯因子估计值，I₀(·)、I₁(·)分别为第一类0阶修正贝塞尔函数和第一类1阶修正贝塞尔函数。

具体地，下述将对上述莱斯因子的计算公式的理论推导过程进行说明。假设信号频域响应的幅度为R(f)＝|H(f)|，则信号幅度统计特性可表示为如下公式(5)所示：

$P_R\left(r\right)=P_r\{R\left(f\right)\≤r\}$

$=\frac{2(K+1)r}{\mathrm{\Ω}}{\∫}_0^r\exp (-K-\frac{(K+1)x^2}{\mathrm{\Ω}})I_0\left(2\sqrt{\frac{K(K+1)}{\mathrm{\Ω}}x}\right),---\left(5\right)$

r≥0，K≥0，Ω≥0

其中，I₀(·)为0阶第一类修正的贝赛尔函数，K是莱斯因子，Ω＝E[R²]。再根据该统计特性下接收信号的概率密度公式，可以推导出两种莱斯因子K的估计算法。此处定义

γ＝V[R²]/(E[R²])²，V[□]代表方差。莱斯信道中的接收信号具有以下特性：

$\mathrm{\μ}=\frac{\sqrt{\mathrm{\π}}}{2}{(K+1)}^{-1/2}\exp (-K/2)\·[{(K+1)I}_0(K/2)+{\mathrm{KI}}_1(K/2)]---\left(6\right)$

$\mathrm{\γ}=\frac{2K+1}{{(K+1)}^2}---\left(7\right)$

其中，R＝R(f)为接收信号频域响应幅度，K为莱斯因子，I₀(·)、I₁(·)分别为第一类0阶修正贝塞尔函数和第一类1阶修正贝塞尔函数。由公式(6)和(7)可知，μ和γ只依赖于莱斯因子K。尽管从公式(6)无法反解出莱斯因子K的表达式，但可以建立μ-K表格，实时计算μ，通过查表估计莱斯因子K。由公式(7)可以直接得到莱斯因子表达式如下：

$K=\frac{\sqrt{1-\mathrm{\γ}}}{1-\sqrt{1-\mathrm{\γ}}}---\left(8\right)$

图3和图4分别为本发明速度估计方法实施例二中莱斯因子与参数μ和γ的关系曲线示意图，即分别为公式(6)和公式(7)的理论曲线，该图横坐标为莱斯因子K，纵坐标分别为μ和γ。从图3和图4可以看出，μ随莱斯因子K单调递增，通过μ估计出的莱斯因子K具有唯一解。当K＞1时，γ随莱斯因子K单调递减，因此公式(8)只考虑了莱斯因子K＞1时的情况。

步骤205，根据频域信道响应变化值和当前信道的莱斯因子估计值计算移动速度的估计值。

在根据上述步骤获取到频域信道响应变化值ΔH和当前信道的莱斯因子估计值K后，可以先根据莱斯因子估计值K来选择相应的速度估计函数。具体先根据预设的莱斯因子划分区间来获取当前信道的莱斯因子估计值所对应的莱斯因子区间，此处的莱斯因子划分区间可以为根据一定间隔对多个莱斯因子进行分割而得到的，该莱斯因子划分区间可以包括划分后的多个莱斯因子区间。本实施例根据当前获取到的莱斯因子估计值来判断该值落在预设的莱斯因子划分区间中的哪个莱斯因子区间中，假设划分后的莱斯因子划分区间为[0，1)、[1，2)、[2，3)以及[3，∞)，而当前获取到的莱斯因子估计值为1.5，则可获知该莱斯因子估计值落在莱斯因子区间[1，2)中。此时，则根据该莱斯因子区间[1，2)获取当前信道对应的速度估计函数F₃(·)，再具体采用获取的速度估计函数F₃(·)来计算移动速度的估计值。

具体地，在本实施例的步骤205之前，可以包括如下步骤：首先，根据预设的关键莱斯因子的不同值生成所述莱斯因子划分区间，所述莱斯因子划分区间由多个分别包含各关键莱斯因子的莱斯因子区间组成。其中，此处所指的关键莱斯因子可以为几个特定的莱斯因子，具体选取情况可以似实际情况而定，如可以为K＝0、K＝∞。本实施例中划分后的莱斯因子划分区间是由多个莱斯因子区间组成的，各莱斯因子区间是以关键莱斯因子的值而设定的，即一个关键莱斯因子位于对应的一个莱斯因子区间中。在本实施例中，在根据不同的莱斯因子估计值选择对应的速度估计函数前，先根据预设的关键莱斯因子的不同值生成莱斯因子划分区间，此处预设的关键莱斯因子的不同值可以为0FDM系统中各信道可能的莱斯因子的值，可以假设其为非负数。本实施例中可以将这些不同的关键莱斯因子的值进行区间划分，假设关键莱斯因子分别为0.5、1.8、2.5和4，则可以生成莱斯因子划分区间为[0，1)、[1，2)、[2，3)以及[3，∞)，其中，[0，1)可以为莱斯因子划分区间中的一个莱斯因子区间，且每个关键莱斯因子包含在一个对应的莱斯因子划分区间中，例如关键莱斯因子0.5可以包含在莱斯因子区间[0，1)中。其次，仿真获取各默认莱斯因子对应的信道下，不同移动速度对应的各符号的频域信道响应。通过仿真或实际测量的方法，获取各个莱斯因子区间的在关键莱斯因子对应的信道下，不同移动速度所分别对应的各符号的频域信道响应，即获取上述各莱斯因子区间的各移动速度对应的频域信道响应，具体可以获取在各莱斯因子区间对应的关键莱斯因子对应的信道下的不同移动速度对应的频域信道响应。再次，利用信道响应差函数，根据多个所述符号的频域信道响应计算不同移动速度分别对应的频域信道响应变化值。将获取到的各符号的频域信道响应代入到上述函数F₁(·)中，以得到不同移动速度所分别对应的频域信道响应变化值ΔH。最后，根据各移动速度与各频域信道响应变化值的对应关系生成各莱斯因子区间对应的速度估计函数。

具体地，此处以一个具体的例子来说明上述生成各莱斯因子区间对应的速度估计函数的方法，此处假设生成的莱斯因子划分区间可以为(0，2.5)以及[2.5，+∞)，则仿真获取K＝0和K＝∞对应的信道下不同移动速度对应的各符号的频域信道响应，并利用函数F₁(·)来计算各移动速度分别对应的频域信道响应变化值，此处的移动速度假设为v＝[0，50，100，...，500]km/h。此处以移动速度v＝0km/h为例，则取M＝14个OFDM符号的频域信道响应代入函数

由此可以计算得到该移动速度对应的频域信道响应变化值

同理可得其它移动速度下的频域信道响应变化值ΔH_{v＝50，K＝∞}，...，ΔH_{v＝500，K＝∞}。本实施例中为表达方便将这11个移动速度对应的频域信道响应变化值记为ΔH₀|_K＝∞、ΔH₁|_K＝∞、...、ΔH_t|_K＝∞、...、ΔH₁₀|_K＝∞，其中，ΔH_t|_K＝∞表示莱斯信道下移动速度为v＝50t km/h对应的频域信道响应变化值，此处t＝0，1，...，10。根据获取到的移动速度v与频域信道响应变化值ΔH_v|_K＝∞之间的对应关系，可以生成对应的速度估计函数。类似地，采用与上述相同的方法，可得到K＝0时的瑞利信道下，移动速度v＝[0，50，100，...，500]km/h分别对应的频域信道响应变化值ΔH_v|_K＝0，并根据获取到的移动速度v与频域信道响应变化值ΔH_v|_K＝∞之间的对应关系生成对应的速度估计函数。

在本实施例中，以上述举例为例，对本步骤205进行进一步的说明，当获取到的当前信道的莱斯因子估计值K大于或等于2.5时，则可以采用上述生成的K＝∞时对应的速度估计函数来计算移动速度的估计值；而当获取到的当前信道的莱斯因子估计值K小于2.5时，则可以采用上述生成的K＝0时对应的速度估计函数来计算移动速度的估计值。具体地，本实施例中的速度估计函数F₃(·)的表达式可以如下公式(9)所示：

$F_3(\mathrm{\&Delta;}{H}_v,K)=\left\{\begin{array}{c}\frac{50\&times;({\mathrm{\&Delta;H}}_v{|}_{K=\&infin;}-{\mathrm{\&Delta;H}}_t{|}_{K=\&infin;})}{\mathrm{\&Delta;}{H}_{t+1}{|}_{K=\&infin;}-{\mathrm{\&Delta;H}}_t{|}_{K=\&infin;}}+50t,K\&GreaterEqual;2.5\\ \frac{50\&times;({\mathrm{\&Delta;H}}_v{|}_{K=0}-{\mathrm{\&Delta;H}}_t{|}_{K=0})}{{\mathrm{\&Delta;H}}_{t+1}{|}_{K=0}-{\mathrm{\&Delta;H}}_t{|}_{K=0}}+50t,K<2.5\end{array}\right.---\left(9\right)$

其中，t＝0，1，...，10，ΔH_t|_K＝∞＜ΔH_v|_K＝∞＜ΔH_t+1|_K＝∞，ΔH_t|_K＝0＜ΔH_v|_K＝0＜ΔH_t+1|_K＝0，ΔH_v|_K＝∞为根据上述步骤203获取到的当前的频域信道响应变化值。在上述形成K＝0和K＝∞时各速度对应的频域信道响应变化值时，可以根据速度v与频域信道响应变化值ΔH之间的对应关系形成K＝0和K＝∞对应的两张表，该表可以反映速度v与频域信道响应变化值ΔH的对应关系。当对移动速度进行估计时，当K大于或等于2.5时，则根据获取到的当前的频域信道响应变化值ΔH_v|_K＝∞在上述K＝∞对应的移动速度与频域信道响应变化值的关系表中进行查询，查询到与ΔH_v|_K＝∞最接近的两个频域信道响应变化值ΔH_t|_K＝∞和ΔH_t+1|_K＝∞。例如，获取到的当前的频域信道响应变化值ΔH_v|_K＝∞为2，而关系表中查询到与其最接近的分别为1和3，则可以代入上述公式(9)中计算出移动速度的估计值。

进一步地，在本实施例提供的速度估计方法中，在完成上述速度估计之后，还可以包括如下步骤：当计算得到的移动速度的估计值小于预设的速度阈值时，根据获取的当前信道的信噪比对移动速度的估计值进行修正。上述对移动速度的估计过程为基于无噪声的条件推导出的算法理论公式，但实际信道必然受到噪声的影响。在低速时，该算法得到的频域信道变化值很小，容易被噪声淹没，则为了使速度估计能自适应信噪比变化，需要对上述公式(9)估计的移动速度进行修正，此处的速度阈值可以设置为125km/h，具体可以采用如下公式(10)对移动速度的估计值进行修正：

v_mod＝v/(1+1/SNR)         (10)

其中，SNR为当前信道的信噪比。

以下将对本实施例的理论推导过程进行说明，如图5和图6所示分别为本发明速度估计方法实施例二中经过高速瑞利信道后的连续7个OFDM符号的信道频域响应的实部和虚部示意图，其给出了LTE系统中一个时隙时间内连续7个OFDM符号的信道频域响应变化，图中横坐标对应第k个子载波，纵坐标为该子载波的信道频域响应实部和虚部值。从图中可以看出，相邻两个OFDM符号的频域信道估计值的差值与最大多普勒频散有一定的关系，则通过获取这种关系便可得到速度估计的结果。下面给出理论分析和公式推导过程。

在OFDM系统中，信道频域响应表达式可以如下公式(11)所示：

$H(n,k)=\underset{p=1}{\overset{P}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{r=1}{\overset{R_P}{\mathrm{\&Sigma;}}}{a}_{r,p}{e}^{j{\mathrm{\&phi;}}_{r,p}}{e}^{j2\mathrm{\&pi;}(f_{r,p}n{T}_{\mathrm{sym}}-{\mathrm{\&tau;}}_p\mathrm{k\&Delta;f})}---\left(11\right)$

其中，n，k分别对应第n个OFDM符号的第k个子载波的频域响应。R_P为第p径的来波总数，a_r，p，φ_r，p，f_r，p分别为第p径的第r个入射波的幅度、相位和多普勒频偏，τ_p是多径时延，且相位在(-π，π]均匀分布。T_sym为一个OFDM符号时间，Δf为子载波间隔。

对相邻OFDM符号的信道频域响应做如下公式(12)所示的运算：

$\mathrm{\&delta;H}=\frac{\underset{k=0}{\overset{N_f-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}|H(n+1,k)-H(n,k)|}{\sqrt{\underset{k=0}{\overset{N_f-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}\left|H(n+1,k)\right|}\sqrt{\underset{k=0}{\overset{N_f-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}\left|H(n,k)\right|}}---\left(12\right)$

由此可知，δH与移动速度或最大多普勒频散呈正比关系。将公式(11)代入公式(12)中，由于多径的存在，该公式无法化简，为了能简化公式，首先假设信道是单径无衰落的。

在单径无衰落信道下，R_P＝1，p＝1，τ_p＝0，则可以将上述信道频域响应表达式(11)化简为下述公式(13)所示：

$H(n,k)=a{e}^{\mathrm{j\&phi;}}{e}^{j2\mathrm{\&pi;fn}{T}_{\mathrm{sym}}}---\left(13\right)$

再将公式(13)带入公式(12)中，得到单径无衰落信道下的δH如下公式(14)所示：

$\mathrm{\&delta;H}=\frac{|A_0-1|}{\sqrt{\left|A_0\right|}}---\left(14\right)$

其中，A₀＝exp(j2πfT_sym)。由此可以看出，在公式(14)中，δH与多普勒频移f呈线性关系。

在单径瑞利信道下，R_P＝∞，p＝1，τ_p＝0，信道频域响应表达式(11)简化为下述公式(15)所示：

$H(n,k)=\underset{r=1}{\overset{R_p}{\mathrm{\&Sigma;}}}{a}_r{e}^{j{\mathrm{\&phi;}}_r}{e}^{j2\mathrm{\&pi;}{f}_{r}n{T}_{\mathrm{sym}}}---\left(15\right)$

再将公式(15)带入公式(12)得到单径瑞利信道下的δH如下公式(16)所示：

$\mathrm{\&delta;H}=\frac{|\underset{r=1}{\overset{R_p}{\mathrm{\&Sigma;}}}{a}_r{e}^{j{\mathrm{\&phi;}}_r}{e}^{j2{\mathrm{\&pi;f}}_m\cos {\mathrm{\&theta;}}_r(n+1)T_{\mathrm{sym}}}-\underset{r=1}{\overset{R_p}{\mathrm{\&Sigma;}}}{a}_r{e}^{j{\mathrm{\&phi;}}_r}{e}^{j2{\mathrm{\&pi;f}}_m\cos {\mathrm{\&theta;}}_{r}n{T}_{\mathrm{sym}}}|}{\sqrt{\left|\underset{r=1}{\overset{R_p}{\mathrm{\&Sigma;}}}{a}_r{e}^{j{\mathrm{\&phi;}}_r}{e}^{j2{\mathrm{\&pi;f}}_m\cos {\mathrm{\&theta;}}_r(n+1)T_{\mathrm{sym}}}\right|}\sqrt{\left|\underset{r=1}{\overset{R_p}{\mathrm{\&Sigma;}}}{a}_r{e}^{j{\mathrm{\&phi;}}_r}{e}^{j2\mathrm{\&pi;}{f}_m\cos {\mathrm{\&theta;}}_{r}n{T}_{\mathrm{sym}}}\right|}}---\left(16\right)$

其中，f_m为最大多普勒频散，cosθ_r为第r个入射波的来波方位角。

在多径瑞利信道下，R_P＝∞，p≥1，τ_p≥0，将公式(11)带入公式(12)得到多径瑞利信道下的δH如下公式(17)所示：

$\mathrm{\&delta;H}=\frac{\underset{k=0}{\overset{N_f-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}|\underset{p=1}{\overset{P}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{r=1}{\overset{R_p}{\mathrm{\&Sigma;}}}{a}_{r,p}{e}^{j{\mathrm{\&phi;}}_{r,p}}{e}^{j2{\mathrm{\&pi;}[f}_{r,p}(n+1)T_{\mathrm{sym}}-{\mathrm{\&tau;}}_p\mathrm{k\&Delta;f}]}-\underset{p=1}{\overset{P}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{r=1}{\overset{R_p}{\mathrm{\&Sigma;}}}{a}_{r,p}{e}^{j{\mathrm{\&phi;}}_{r,p}}{e}^{j2\mathrm{\&pi;}(f_{r,p}n{T}_{\mathrm{sym}}-{\mathrm{\&tau;}}_p\mathrm{k\&Delta;f})}|}{\sqrt{\underset{k=0}{\overset{N_f-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}\left|\underset{p=1}{\overset{P}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{r=1}{\overset{R_p}{\mathrm{\&Sigma;}}}{a}_{r,p}{e}^{j{\mathrm{\&phi;}}_{r,p}}{e}^{j2{\mathrm{\&pi;}[f}_{r,p}(n+1)T_{\mathrm{sym}}-{\mathrm{\&tau;}}_p\mathrm{k\&Delta;f}]}\right|}\sqrt{\underset{k=0}{\overset{N_f-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}\left|\underset{p=1}{\overset{P}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{r=1}{\overset{R_p}{\mathrm{\&Sigma;}}}{a}_{r,p}{e}^{j{\mathrm{\&phi;}}_{r,p}}{e}^{j2\mathrm{\&pi;}(f_{r,p}n{T}_{\mathrm{sym}}-{\mathrm{\&tau;}}_p\mathrm{k\&Delta;f})}\right|}}---\left(17\right)$

由于上述公式(17)没有闭式解，但可以建立δH-v表格，通过查表估计移动速度或最大多普勒频散。为建立δH-v表格，采用常用的瑞利信道模型如下：τ₁＝0，τ_p(1＜p＜P)在区间(0，τ_max]均匀分布，其中τ_max为最大时延扩展；信道的功率时延谱(PDP)服从指数，即

且信道的平均能量被归一化为1，其中β＝4/τ_max；当R_P＝∞时，初始相位φ_r，p的影响可忽略不计，f_r，p＝f_m cosθ_p，其中f_m为最大多普勒频散，cosθ_p为某径的等效来波方位角。于是，公式(17)化简为：

$\mathrm{\&delta;H}=\frac{\underset{k=0}{\overset{N_f-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}|\underset{p=1}{\overset{P}{\mathrm{\&Sigma;}}}{e}^{-{\mathrm{\&beta;\&tau;}}_p}{e}^{j2{\mathrm{\&pi;}[f}_m\cos {\mathrm{\&theta;}}_p(n+1)T_{\mathrm{sym}}-{\mathrm{\&tau;}}_p\mathrm{k\&Delta;f}]}-\underset{p=1}{\overset{P}{\mathrm{\&Sigma;}}}{e}^{-{\mathrm{\&beta;\&tau;}}_p}{e}^{j2\mathrm{\&pi;}({f_m\cos {\mathrm{\&theta;}}_p\mathrm{nT}}_{\mathrm{sym}}-{\mathrm{\&tau;}}_p\mathrm{k\&Delta;f})}|}{\sqrt{\underset{k=0}{\overset{N_f-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}\left|\underset{p=1}{\overset{P}{\mathrm{\&Sigma;}}}{e}^{-{\mathrm{\&beta;\&tau;}}_p}{e}^{j2{\mathrm{\&pi;}[f}_m\cos {\mathrm{\&theta;}}_p(n+1)T_{\mathrm{sym}}-{\mathrm{\&tau;}}_p\mathrm{k\&Delta;f}]}\right|}\sqrt{\underset{k=0}{\overset{N_f-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}\left|\underset{p=1}{\overset{P}{\mathrm{\&Sigma;}}}{e}^{-{\mathrm{\&beta;\&tau;}}_p}{e}^{j2\mathrm{\&pi;}(f_m\cos {\mathrm{\&theta;}}_{p}n{T}_{\mathrm{sym}}-{\mathrm{\&tau;}}_p\mathrm{k\&Delta;f})}\right|}}---\left(18\right)$

由于莱斯信道存在直射路径(Line-Of-Sight；以下简称LOS)，假设第一径为直射路径，其余径为瑞利散射径，则信道频域响应公式可以变为如下公式(19)所示：

$H(n,k)=\sqrt{\frac{K}{K+1}}{a}_1{e}^{j{\mathrm{\&phi;}}_1}{e}^{j2\mathrm{\&pi;}(f_m\cos {\mathrm{\&theta;}}_{1}n{T}_{\mathrm{sym}}-{\mathrm{\&tau;}}_1\mathrm{k\&Delta;f})}$ (19)

$+\sqrt{\frac{1}{K+1}}\underset{p=2}{\overset{P}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{r=1}{\overset{R_P}{\mathrm{\&Sigma;}}}{a}_{r,p}{e}^{j{\mathrm{\&phi;}}_{r,p}}{e}^{j2\mathrm{\&pi;}(f_{r,p}n{T}_{\mathrm{sym}}-{\mathrm{\&tau;}}_p\mathrm{k\&Delta;f})}$

其中，K为莱斯因子，定义为直射信号与多径信号功率比值。将公式(19)代入公式(12)中，可以得到多径莱斯信道下的δH公式。同多径瑞利信道公式(17)一样，该公式也没有闭式解。为了化简，我们假设第一径为直射路径，且第一径延时τ₁＝0；其余散射径时延τ_p(1＜p＜P)在区间(0，τ_max]均匀分布，其中τ_max为最大时延扩展；散射径的功率时延谱服从指数，即

且信道的平均能量被归一化为1，其中β＝4/τ_max，直射径与散射径功率比值为K；当R_P＝∞时，初始相位φ_r，p的影响可忽略不计，f_r，p＝f_mcosθ_p，其中f_m为最大多普勒频散，cosθ_p为某径的等效来波方位角。于是，可得到该莱斯信道条件下的δH如下公式(20)所示：

$\mathrm{\&delta;H}=\frac{\underset{k=0}{\overset{N_f-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}|H_{\mathrm{Los}}(n+1,k)-H_{\mathrm{Los}}(n,k)+H_{\mathrm{Scatter}}(n+1,k)-H_{\mathrm{Scatter}}(n,k)|}{\sqrt{\underset{k=0}{\overset{N_f-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}|H_{\mathrm{Los}}(n+1,k)+H_{\mathrm{Scatter}}(n+1,k)|}\sqrt{\underset{k=0}{\overset{N_f-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}|H_{\mathrm{Los}}(n,k)+H_{\mathrm{Scatter}}(n,k)|}}---\left(20\right)$

$H_{\mathrm{Los}}(n,k)=\sqrt{\frac{K}{K+1}}{e}^{j2\mathrm{\&pi;}{f}_m\cos {\mathrm{\&theta;}}_{1}n{T}_{\mathrm{sym}}}---\left(21\right)$

$H_{\mathrm{Scatter}}(n,k)=\sqrt{\frac{1}{K+1}}\underset{p=2}{\overset{P}{\mathrm{\&Sigma;}}}{e}^{-{\mathrm{\&beta;\&tau;}}_p}{e}^{j2\mathrm{\&pi;}(f_m\cos {\mathrm{\&theta;}}_{p}n{T}_{\mathrm{sym}}-{\mathrm{\&tau;}}_p\mathrm{k\&Delta;f})}---\left(22\right)$

通过上面的理论分析，可以得到一个结论，即信道频域响应δH与最大多普勒频散f_m呈线性关系。因此，可以针对瑞利信道和莱斯信道环境，分别建立两个δH-v关系表，通过信道频域响应特性δH估计最大多普勒频散，进而计算出移动速度，此处的δH与前面实施例中所述的ΔH的含义相同。

为验证该算法性能，本文在LTE下行链路系统中，对上述的基于频域信道响应的移动速度估计算法进行仿真验证。仿真采用的LTE系统该参数设置如下表1所示：

表1LTE系统的相关仿真参数设置表

由于LTE系统需要支持350Km/h的移动速度，而该移动速度既可能是瑞利信道，也可能是莱斯信道。为了研究移动速度估计算法在个信道条件下的性能，分别搭建了高速瑞利信道和高速莱斯信道。

对于高速瑞利信道来说，由于LTE系统支持350Km/h的移动速度，则首先针对高速下的瑞利信道进行了建模。根据LTE标准36101-930提供的扩展车载信道A模型(Extended Vehicular A；以下简称：EVA)，扩展步行信道A模型(Extended Pedestrian A；以下简称：EPA)和扩展典型城区模型(Extended Typical Urban；以下简称：ETU)信道，以及常用的郊区信道(Rural Area；以下简称：RA)模型、山区信道(Hilly Terrain；以下简称：HT)模型分别进行建模。下面给出这五种信道模型参数：

LTE标准36101-930中定义了EVA信道模型，其参数如表2所示。在该表中，所有径为散射路径，即瑞利径，延时和功率大小都基于LTE标准中给出的瑞利的EVA信道设置。

表1EVA高速瑞利信道模型

径数	时延	功率	功率谱
				1	0	0.0	经典谱
2	30	-1.5	经典谱
				3	150	-1.4	经典谱
4	310	-3.6	经典谱
				5	370	-0.6	经典谱
6	710	-9.1	经典谱
				7	1090	-7.0	经典谱
8	1730	-12.0	经典谱
				9	2510	-16.9	经典谱

对于EPA高速瑞利信道模型来说，LTE标准36101-930中定义了EPA信道模型，其参数如表3所示。在该表中，所有径为散射路径，即瑞利径，延时和功率大小都基于LTE标准中给出的瑞利的EPA信道设置。

表2EPA高速瑞利信道模型

径数	时延	功率	功率谱
				1	0	0.0	经典谱
2	30	-1.0	经典谱
				3	70	-2.0	经典谱

4	90	-3.0	经典谱
				5	110	-8.0	经典谱
6	190	-17.2	经典谱
				7	410	-20.8	经典谱

对于ETU高速瑞利信道模型来说，LTE标准36101-930中定义了ETU信道模型，其参数如表4所示。在该表中，所有径为散射路径，即瑞利径，延时和功率大小都基于LTE标准中给出的瑞利的ETU信道设置。

表3ETU高速瑞利信道模型

径数	时延	功率	功率谱
				1	0	-1.0	经典谱
2	50	-1.0	经典谱
				3	120	-1.0	经典谱
4	200	0.0	经典谱
				5	230	0.0	经典谱
6	500	0.0	经典谱
				7	1600	-3.0	经典谱
8	2300	-5.0	经典谱
				9	5000	-7.0	经典谱

对于RA高速瑞利信道模型来说，RA信道模型参数如表5所示，在该表中，所有径为散射路径，即瑞利径。

表4RA高速瑞利信道模型

径数

时延

功率

功率谱

1	0	-5.2	经典谱
				2	42	-6.4	经典谱
3	101	-8.4	经典谱
				4	129	-9.3	经典谱
5	149	-10	经典谱
				6	245	-13	经典谱
7	312	-15.3	经典谱
				8	410	-18.5	经典谱
9	469	-20.4	经典谱
				10	528	-22.4	经典谱

对于HT高速瑞利信道模型来说，HT信道模型参数如表6所示，在该表中，所有径为散射路径，即瑞利径。

表5HT高速瑞利信道模型

径数	时延	功率	功率谱
				1	0	-3.6	经典谱
2	356	-8.9	经典谱
				3	441	-10.2	经典谱
4	528	-11.5	经典谱
				5	546	-11.8	经典谱
6	609	-12.7	经典谱
				7	625	-13	经典谱

8	842	-16.2	经典谱
				9	916	-17.3	经典谱
10	941	-17.7	经典谱
				11	15000	-17.6	经典谱
12	16172	-22.7	经典谱
				13	16492	-24.1	经典谱
14	16876	-25.8	经典谱
				15	16882	-25.8	经典谱
16	16978	-26.2	经典谱
				17	17615	-29	经典谱
18	17827	-29.9	经典谱
				19	17849	-30	经典谱
20	18016	-30.7	经典谱

对于高速莱斯信道来说，上述移动速度估计算法在瑞利信道和莱斯信道下特性不同，以下针对高速下的莱斯信道进行了建模。根据LTE标准36101-930提供的EVA，EPA，ETU和高铁信道分别进行建模，下面给出这三种莱斯信道模型参数：

对于EVA高速莱斯信道模型来说，在高速铁路场景下，基站和列车之间存在LOS，列车周围的反射体相对稀少，因此信道类型为莱斯信道。为完成信道建模，将LTE标准36101-930中定义的EVA信道模型进行了修改，加入了莱斯直射径，从而得到了EVA高速莱斯信道模型，其参数如表7所示。在该表中，第1径为直视路径，即莱斯径。第2-9径为散射路径，即瑞利径，延时和功率大小都基于LTE标准中给出的瑞利的EVA信道设置，并加入莱斯因子K的影响。

表6EVA高速莱斯信道模型

径数	时延	功率	功率谱	备注
					1	0	0.0	冲激谱	直射径

2	30	-1.5	经典谱	K＝10
					3	150	-1.4	经典谱	K＝10
4	310	-3.6	经典谱	K＝10
					5	370	-0.6	经典谱	K＝10
6	710	-9.1	经典谱	K＝10
					7	1090	-7.0	经典谱	K＝10
8	1730	-12.0	经典谱	K＝10
					9	2510	-16.9	经典谱	K＝10

对于EPA高速莱斯信道模型来说，可以将LTE标准36101-930中定义的EPA信道模型进行修改，加入莱斯直射径，其参数如表8所示。在该表中，第1径为直视路径，即莱斯径。在该表中，第1径为直视路径，即莱斯径。第2-7径为散射路径，即瑞利径，延时和功率大小都基于LTE标准中给出的瑞利的EPA信道设置，并加入莱斯因子K的影响。

表7EPA高速莱斯信道模型

径数	时延	功率	功率谱	备注
					1	0	0.0	冲激谱	直射径
2	30	-1.0	经典谱	K＝10
					3	70	-2.0	经典谱	K＝10
4	90	-3.0	经典谱	K＝10
					5	110	-8.0	经典谱	K＝10
6	190	-17.2	经典谱	K＝10
					7	410	-20.8	经典谱	K＝10

对于ETU高速莱斯信道模型来说，LTE标准36101-930中中已经明确给出了高铁信道模型，我们将该模型也纳入验证平台中，其参数如表9所示。在该表中，第1径为直视路径，即莱斯径。在该表中，第1径为直视路径，即莱斯径。第2-9径为散射路径，即瑞利径，延时和功率大小都基于LTE标准中给出的瑞利的EPA信道设置，并加入莱斯因子K的影响。

表8ETU高速莱斯信道模型

径数	时延	功率	功率谱	备注
					1	0	-1.0	冲激谱	直射径
2	50	-1.0	经典谱	K＝10
					3	120	-1.0	经典谱	K＝10
4	200	0.0	经典谱	K＝10
					5	230	0.0	经典谱	K＝10
6	500	0.0	经典谱	K＝10
					7	1600	-3.0	经典谱	K＝10
8	2300	-5.0	经典谱	K＝10
					9	5000	-7.0	经典谱	K＝10

然后，在上述LTE系统和多种信道条件下对基于信道频域响应的移动速度估计算法进行仿真。在不同移动速度条件下，具体可以包括低速、中速和高速。图7和图8分别为本发明速度估计方法实施例二在瑞利信道和莱斯信道下的仿真结果示意图，其中信噪比SNR＝10dB，莱斯因子K＝10，该图中横坐标为实际移动速度，纵坐标为估计移动速度。可以看出，该算法有很高的性能，在低速时估计误差不超过30km/h，高速下误差低于10％。

在不同信噪比SNR条件下，图9和图10分别为本发明速度估计方法实施例二在瑞利信道下的算法性能与信噪比SNR的关系示意图一和关系示意图二，图11为本发明速度估计方法实施例二在莱斯信道下的算法能与信噪比SNR的关系示意图，其中莱斯因子K＝10，移动速度v＝350km/h。该图横坐标为信噪比SNR，单位dB，纵坐标为速度估计的均方误差NMSE＝|v_est-v_id|/v_id，其中v_est为估计移动速度，v_id为实际移动速度。可以看出，在高信噪比SNR＞10dB时，该算法有很高的性能，均方误差低于10^-1.5，即使在SNR达到-5dB时，仍能保证均方误差低于10^-0.5。

本实施例提供了一种速度估计方法，通过在根据时域信号获取到各符号的频域信道响应后，根据其中多个符号的频域信道响应获取频域信道响应变化值，并根据其中多个符号的频域信道响应获取当前信道的莱斯因子估计值，再根据频域信道响应变化值和当前信道的莱斯因子估计值计算移动速度的估计值，本实施例对不同信道类型加以区分，不同的信道类型采用不同的计算方法来估计对应的移动速度，大大提高了移动速度估计的精确性。且本实施例在瑞利信道和莱斯信道下均能对移动速度进行快速、精确地估计，尤其在移动速度超过300km/h的快速移动场景下其性能优势更加明显。

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。

图12为本发明速度估计装置实施例一的结构示意图，如图12所示，本实施例提供了一种速度估计装置，可以具体执行上述方法实施例一中的各个步骤，此处不再赘述。本实施例提供的速度估计装置可以包括第一获取模块1201、第二获取模块1202、第三获取模块1203和估计模块1204。其中，第一获取模块1201用于根据时域信号获取各符号的频域信道响应。第二获取模块1202用于根据多个符号的频域信道响应获取信道响应在时间上的相关度。第三获取模块1203用于根据多个符号的频域信道响应获取当前信道的莱斯因子估计值。估计模块1204用于根据所述信道响应在时间上的相关度和所述当前信道的莱斯因子估计值计算移动速度的估计值。

图13为本发明速度估计装置实施例二的结构示意图，如图13所示，本实施例提供了一种速度估计装置，可以具体执行上述方法实施例二中的各个步骤，此处不再赘述。本实施例提供的速度估计装置中的估计模块1204可以具体包括第一获取单元1214和估计单元1224。其中，第一获取单元1214用于根据预设的莱斯因子划分区间获取当前信道的莱斯因子估计值所对应的莱斯因子区间，根据所述莱斯因子区间获取所述当前信道对应的速度估计函数。估计单元1224用于根据所述信道响应在时间上的相关度，采用所述当前信道对应的速度估计函数计算移动速度的估计值。

进一步地，本实施例提供的速度估计装置还可以包括划分模块1301、第四获取模块1302、计算模块1303和函数生成模块1304。其中，划分模块1301用于根据预设的关键莱斯因子的不同值生成所述莱斯因子划分区间，所述莱斯因子划分区间由多个分别包含各所述关键莱斯因子的莱斯因子区间组成。第四获取模块1302用于获取各个所述莱斯因子区间中各移动速度对应的各符号的频域信道响应，所述各移动速度对应的各符号的频域信道响应为所述各移动速度在所述关键莱斯因子对应的信道下的频域信道响应。计算模块1303用于利用信道响应差函数，根据多个所述符号的频域信道响应计算各移动速度分别对应的各频域信道响应变化值。函数生成模块1304用于根据各所述移动速度与各所述频域信道响应变化值的对应关系生成各莱斯因子区间对应的速度估计函数。

具体地，本实施例提供的速度估计装置中的第二获取模块1202可以具体包括第二获取单元1212和第三获取单元1222。其中，第二获取单元1212用于从所述各符号的频域信道响应中获取多个频域信道响应。第三获取单元1222用于根据所述多个频域信道响应，采用信道响应差函数获取当前信道的频域信道响应变化值，所述当前信道的频域信道响应变化值为所述信道响应在时间上的相关度。

更进一步地，本实施例提供的速度估计装置还可以包括修正模块1305，修正模块1305用于当所述移动速度的估计值小于预设的速度阈值时，根据获取的所述当前信道的信噪比对所述移动速度的估计值进行修正。

本实施例提供了一种速度估计装置，通过在根据时域信号获取到各符号的频域信道响应后，根据其中多个符号的频域信道响应获取频域信道响应变化值，并根据其中多个符号的频域信道响应获取当前信道的莱斯因子估计值，再根据频域信道响应变化值和当前信道的莱斯因子估计值计算移动速度的估计值，本实施例对不同信道类型加以区分，不同的信道类型采用不同的计算方法来估计对应的移动速度，大大提高了移动速度估计的精确性。且本实施例在瑞利信道和莱斯信道下均能对移动速度进行快速、精确地估计，尤其在移动速度超过300km/h的快速移动场景下其性能优势更加明显。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围。

Claims (11)

1.一种速度估计方法，其特征在于，包括：

根据时域信号获取各符号的频域信道响应；

根据多个符号的频域信道响应获取信道响应在时间上的相关度；

根据多个符号的频域信道响应获取当前信道的莱斯因子估计值；

根据所述信道响应在时间上的相关度和所述当前信道的莱斯因子估计值计算移动速度的估计值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述信道响应在时间上的相关度和所述当前信道的莱斯因子估计值计算移动速度的估计值包括：

根据预设的莱斯因子划分区间获取当前信道的莱斯因子估计值所对应的莱斯因子区间，根据所述莱斯因子区间获取所述当前信道对应的速度估计函数；

根据所述信道响应在时间上的相关度，采用所述当前信道对应的速度估计函数计算移动速度的估计值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：

根据预设的关键莱斯因子的不同值生成所述莱斯因子划分区间，所述莱斯因子划分区间由多个分别包含各所述关键莱斯因子的莱斯因子区间组成；

获取各个所述莱斯因子区间中各移动速度对应的各符号的频域信道响应，所述各移动速度对应的各符号的频域信道响应为所述各移动速度在所述关键莱斯因子对应的信道下的频域信道响应；

利用信道响应差函数，根据多个所述符号的频域信道响应计算各移动速度分别对应的各频域信道响应变化值；

根据各所述移动速度与各所述频域信道响应变化值的对应关系生成各莱斯因子区间对应的速度估计函数。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据多个符号的频域信道响应获取信道响应在时间上的相关度包括：

从所述各符号的频域信道响应中获取多个频域信道响应；

根据所述多个频域信道响应，采用信道响应差函数获取当前信道的频域信道响应变化值，所述当前信道的频域信道响应变化值为所述信道响应在时间上的相关度。

5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述信道响应差函数采用下述公式：

$F_1({\stackrel{\&RightArrow;}{H}}_{i+1},{\stackrel{\&RightArrow;}{H}}_{i+2},...,{\stackrel{\&RightArrow;}{H}}_{i+M})=\frac{1}{M-1}\underset{k=1}{\overset{M-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}\frac{{|{\stackrel{\&RightArrow;}{H}}_{i+k+1}-{\stackrel{\&RightArrow;}{H}}_{i+k}|}^2}{{\left|{\stackrel{\&RightArrow;}{H}}_{i+k}\right|}^2{\left|{\stackrel{\&RightArrow;}{H}}_{i+k+1}\right|}^2},i=\mathrm{1,2},...L,$

其中，L为所述各符号的总数，M为所述多个符号的数量，

为第i个符号的频域信道响应。

6.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，还包括：

当所述移动速度的估计值小于预设的速度阈值时，根据获取的所述当前信道的信噪比对所述移动速度的估计值进行修正。

7.一种速度估计装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于根据时域信号获取各符号的频域信道响应；

第二获取模块，用于根据多个符号的频域信道响应获取信道响应在时间上的相关度；

第三获取模块，根据多个符号的频域信道响应获取当前信道的莱斯因子估计值；

估计模块，用于根据所述信道响应在时间上的相关度和所述当前信道的莱斯因子估计值计算移动速度的估计值。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述估计模块包括：

第一获取单元，用于根据预设的莱斯因子划分区间获取当前信道的莱斯因子估计值所对应的莱斯因子区间，根据所述莱斯因子区间获取所述当前信道对应的速度估计函数；

估计单元，用于根据所述信道响应在时间上的相关度，采用所述当前信道对应的速度估计函数计算移动速度的估计值。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，还包括：

划分模块，用于根据预设的关键莱斯因子的不同值生成所述莱斯因子划分区间，所述莱斯因子划分区间由多个分别包含各所述关键莱斯因子的莱斯因子区间组成；

第四获取模块，用于获取各个所述莱斯因子区间中各移动速度对应的各符号的频域信道响应，所述各移动速度对应的各符号的频域信道响应为所述各移动速度在所述关键莱斯因子对应的信道下的频域信道响应；

计算模块，用于利用信道响应差函数，根据多个所述符号的频域信道响应计算各移动速度分别对应的各频域信道响应变化值；

函数生成模块，用于根据各所述移动速度与各所述频域信道响应变化值的对应关系生成各莱斯因子区间对应的速度估计函数。

10.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第二获取模块包括：

第二获取单元，用于从所述各符号的频域信道响应中获取多个频域信道响应；

第三获取单元，用于根据所述多个频域信道响应，采用信道响应差函数获取当前信道的频域信道响应变化值，所述当前信道的频域信道响应变化值为所述信道响应在时间上的相关度。

11.根据权利要求7至10中任一项所述的装置，其特征在于，还包括：

修正模块，用于当所述移动速度的估计值小于预设的速度阈值时，根据获取的所述当前信道的信噪比对所述移动速度的估计值进行修正。

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