CN102647382A - 整数倍频偏估计方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种联合估计方法及装置，其中方法包括：对接收到的数据进行时间间隔抽样，得到与本地同步序列长度相同的接收数据序列；按照预设的第一滑动窗，将所述本地同步序列与所述接收数据序列进行时域相关运算，得到相关运算结果，所述相关运算结果为n×m的数组，其中，n为定时搜索范围的长度，也就是指滑动窗滑动的范围值，m与整数倍频偏的搜索范围相关，所述数组的每一列对应一个整数倍频偏值；搜索所述相关运算结果中的最大值，利用所述最大值分别得到整数倍频偏的估计值和粗定时值。通过本发明，可以有效的抑制整数倍频偏对定时精度的影响，同时适用于在频域内和时域内插入同步序列的情况，而且所有的同步解决方法都在时域内完成。

Description

整数倍频偏估计方法及装置

技术领域

本发明涉及通信技术领域，具体而言，涉及一种整数倍频偏估计方法及装置。

背景技术

新一代的移动通信系统要求具备高速率、高频谱效率以及大容量的多媒体数据传输能力。在无线传输环境下，高速数据传输会产生严重的频率选择性衰落，而正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，简称为OFDM)技术由于其具备突出的优点而被广泛的应用。

正交频分复用(OFDM)是一种子载波相互正交的多载波传输技术，它将一个较宽的传输带宽分割成互相正交的多个子载波以用于并行传输数据，具有频谱利用率高、抗多径衰落以及可以简单实现多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output，简称为MIMO)技术等优点。然而，由于正交频分复用(OFDM)技术要求子载波之间相互正交的特性，对频偏非常敏感。现有OFDM技术引入的循环前缀在一定程度上抑制了时偏对它的影响，但同时也必须保证时偏不能过大，否则，会严重地干扰数据传输，造成传输性能的降低。

虽然，相关技术中已提出多种同步的解决方法，但在一定程度上仍旧不能很好的解决目前长期演进(Long Term Evolution，简称为LTE)中的同步问题，尤其是对于存在整数倍频偏的情况下的定时同步和频率同步问题。目前，相关技术中提出的整数倍频偏估计算法基本是在时域中进行的，其采用的序列都是在时域内插入的，与第三代合作伙伴计划(The 3rd Generation Partner Project，简称为3GPP)协议中所描述的主同步信号在频域内插入有所不同，如果在存在整数倍频偏的情况下依然按照在时域插入的方法进行时偏估计，则整数倍频偏将对时偏估计精度带来严重的影响；或者，相关技术中也提出了在频域中进行整数倍频偏估计的方法，采用这种实现方式需要在定时估计精度准确的前提下实现，从而由于整数倍频偏的存在，而影响定时估计的精度，进而可能进一步导致频率同步得到恶化。

相关技术中针对上述由于整数倍频偏的存在而对定时估计的精度造成影响的问题，还没有提出有效的解决方案。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种整数倍频偏估计方法及装置，以至少解决上述问题之一。

根据本发明的一个方面，提供了一种整数倍频偏估计方法，包括：对接收到的数据进行时间间隔抽样，得到与本地同步序列长度相同的接收数据序列；按照预设的第一滑动窗，将所述本地同步序列与所述接收数据序列进行时域循环滑动相关运算，得到相关运算结果，所述相关运算结果为n×m的数组，其中，n为所述第一滑动窗的滑动范围的长度值，m与整数倍频偏的搜索范围相关，所述数组的每列对应一个整数倍频偏值；搜索所述相关运算结果中的最大值，将所述的最大值所在列对应的整数倍频偏值作为整数倍频偏的估计值。

其中，在对接收到的数据进行抽样之前，所述方法还包括：获取所述本地同步序列。

其中，获取所述本地同步序列包括：将系统能够采用的k个同步序列进行频时域变换，得到k个本地时域序列；分别对所述k个本地时域序列进行抽样，得到k个长度为N的同步序列；将所述k个长度为N的同步序列分别与相同长度的接收数据的采样数据按照第二滑动窗进行滑动相关运算，得到k个相关运算结果序列，其中，所述第二滑动窗的窗长为N，且所述第二滑动窗的起止位置可调；分别获取所述k个相关运算结果序列的峰值，将其中峰值最大的相关运算结果序列对应的同步序列作为所述本地同步序列。

其中，发射机侧在发送数据时，在插入同步序列后进行频谱搬移；在将系统能够采用的k个主同步序列进行频时域变换之前，所述方法还包括：对所述k个同步序列分别进行频谱搬移，然后进行插零，得到k个长度为N1的频域序列，其中，N1为系统进行反傅利叶变换采用的点数的长度。

其中，所述第一滑动窗滑动的范围为：[L3，L4]，其中，L3和L4能够保证接收到的所述数据中的同步序列处于所述第一滑动窗滑动的范围内，所述L3和L4根据发射机侧发送数据时插入的同步序列的时域位置或用于同步估计的序列的时域位置，以及系统最大时延的可能范围确定。

其中，所述方法还包括：将所述第一滑动窗的滑动位置为所述最大值对应的行的序号所对应的取值作为粗定时的估计值。

其中，在获取所述整数倍频偏的估计值之后，所述方法还包括：按照所述整数倍频偏的估计值，对接收到的数据进行整数倍频偏补偿。

根据本发明的另一方面，提供了一种整数倍频偏估计装置，包括：抽样模块，用于对接收到的数据进行抽样，得到与本地同步序列长度相同的接收数据序列；运算模块，用于按照预设的第一滑动窗，将所述本地同步序列与所述接收数据序列进行时域循环相关运算，得到相关运算结果，所述相关运算结果为n×m的数组，其中，n为所述第一滑动窗的滑动范围的长度值，m与整数倍频偏的搜索范围相关，所述数据的每列对应一个整数倍频偏值；估计模块，用于搜索所述相关运算结果中的最大值，将所述最大值所在列对应的整数倍频偏值作为整数倍频偏的估计值。

其中，所述装置还包括：获取模块，用于获取所述本地同步序列。

其中，所述获取模块包括：频时变换单元，用于将系统能够采用的k个同步序列进行频时域变换，得到k个本地时域序列；抽样单元，用于分别对所述k个本地时域序列进行抽样，得到k个长度为N的同步序列；运算单元，用于将所述k个长度为N的同步序列分别与相同长度的接收数据的采样数据按照第二滑动窗进行滑动相关运算，得到k个相关运算结果序列，其中，所述第二滑动窗的窗长为N；获取单元，用于分别获取所述k个相关运算结果序列的峰值，将其中峰值最大的相关运算结果序列对应的同步序列作为所述本地同步序列。

其中，所述获取模块还包括：搬移单元，用于对所述k个同步序列分别进行频谱搬移，然后进行插零，得到k个长度为N1的频域序列，其中，N1为系统进行反傅利叶变换采用的点数的长度。

其中，所述估计模块还用于将所述第一滑动窗的滑动位置为所述最大值对应的行的序号所对应的取值作为粗定时的估计值。

通过本发明，采用循环移位的方法，获取整数倍频偏值的估计值，不依赖于定时估计的精度，避免了对定时精度的影响，有效的解决了现有技术中存在的整数倍频偏的问题，提高了整数倍频偏估计的精度。

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是根据本发明实施例的整数倍频偏估计方法的流程图；

图2是采用TDD方式在时域上的PSS/SSS帧和时隙结构图；

图3是采用FDD方式在时域上的PSS/SSS帧的时隙结构图；

图4是采用FDD方式在频域上的PSS/SSS帧结构图；

图5是根据本发明实施例整数倍频偏估计装置的结构示意图；

图6是根据本发明优选实施例的整数倍频偏估计装置的结构示意图；

图7是本发明实施例中一种获取模块的优选实施方式的结构示意图；

图8是本发明实施例中另一种获取模块的优选实施方式的结构示意图。

具体实施方式

下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

图1是根据本发明实施例的整数倍频偏估计方法的流程图，如图1所示，该方法主要包括以下步骤：

步骤S102，对接收到的数据进行时间间隔抽样，得到与本地同步序列长度相同的接收数据序列；

在本发明实施例中，如果整数倍频偏估计装置获知本地同步序列，则可以直接使用该本地同步序列，如果整数倍频偏估计装置不明确本地同步序列或者是本地同步序列在发射机侧插入的时候进行了结构的变化或者是在频域内插入的同步序列。则在执行步骤S102之前，还需要获取本地同步序列，即构建一个和发射机侧插入时同样的时域序列。

例如，可以采用LTE下行同步过程中本地序列构造的方法之一来获取本地同步序列。具体地，可以包括以下步骤：

步骤1，同步序列的频时域转换，如果发射机侧插入同步序列后进行了频谱搬移，则需要对系统可能采用的k个同步序列分别进行频谱搬移，然后进行插零，构造为N₁长度的频域数据，如果发射机侧插入同步序列后没有进行频谱搬移，则不需要执行此步骤，在LTE系统，通常对于主同步序列(PSS)来说，k的取值为3，下面以k＝3为例，且同步序列为主同步序列(PSS)进行说明，当然，如果k的取值为其他值或者采用其它同步序列也可以采用相同的方法进行；

每一个主同步序列对应一个物理层标识，用于LTE中的三个主同步序列(PSS)中每一个都对应一个相应的物理层标识，图2为采用TDD方式在时域上的PSS/SSS帧和时隙结构图；图3是采用FDD方式在时域上的PSS/SSS帧的时隙结构图；图4是采用FDD方式在频域上的PSS/SSS帧结构图。

步骤2，对三个主同步序列(PSS)进行频时域变换，构造出三个主同步序列(PSS)本地时域序列；

步骤3，采用抽样间隔T分别对三个主同步序列(PSS)进行时域的数据抽样，提取长度为N的主同步序列(PSS)，然后分别与相同长度的接收数据的采样数据进行滑动相关运算。其中，滑动窗的长度为N，且滑动窗的起止位置[L₁，L₂]可以根据实际情况加以调整，以尽可能的能减少滑动相关运算量。

步骤4，分别获取三个相关运算序列的峰值，并对三个峰值进行比较，峰值最大的序列所对应的主同步序列(PSS)为本地的主同步序列(PSS)，即步骤S102中的本地同步序列。

虽然上述采用上述的LTE下行同步过程中本地序列构造的方法来获取本地同步序列，但并不限于此，在具体实施过程中，还可以采用其他的LTE下行同步过程中本地序列构造的方法来实现，具体本发明实施例中不再赘述。

在具体实施过程中，在步骤S102中对接收到的数据进行抽样时间间隔T的目的是对接收数据进行抽样获取相同长度的接收数据，如果同步序列是在时域插入的，则可以或者不需要对接收数据进行抽样。同时在本发明实施例中，为了实现整数倍频偏和粗定时位置的估计，假设整数倍频偏的搜索范围为[-I₁，I₂]，I₁和I₂值的大小是可调的，该范围内包含m个整数倍频偏值。其中，采样时间间隔T的选取，与前面步骤3中构造序列的时候采用的抽样间隔可以相等，也可以不相等。

步骤S104，按照预设的第一滑动窗，将所述本地同步序列与所述接收数据序列进行时域相关运算，得到相关运算结果，所述相关运算结果为n×m的数组，其中，n为所述第一滑动窗的滑动范围的长度值，m与整数倍频偏的搜索范围相关，数据的每列对应一个整数倍频偏值，例如，预设的整数倍频偏范围为[-I₁，I₂]，假设I₁的值为2，I₂的值为2，则m的取值为5；

例如，第一滑动窗的范围可以为[L₃，L₄]，其中，L₃，L₄能够保证接收到的数据中的同步序列处于搜索范围即第一滑动窗滑动的范围，且L₃，L₄范围值的选择可以根据发射机侧发送数据时插入同步序列的时域位置或者用于同步估计的序列的时域位置，以及系统最大时延的可能范围确定。

步骤S106，搜索所述相关运算结果中的最大值，将所述最大值所在列对应的整数倍频偏值作为整数倍频偏的估计值。

例如，本地同步序列与上述接收数据序列进行时域相关运算的相关运算结果Corr是两维数组，搜索该数据中的最大值，假设该最大值所对应维度为k，所对应的列数为f，则将第f列对应的整数倍频偏值作为整数倍频偏的估计值。例如，如果预设的整数倍频偏范围为[-2，2]，该范围内包含5个整数：-2、-1、0、1和2，其索引号分别为：1、2、3、4、5，如果最大值所对应的列数为2，则将索引号为2的整数(即-1)作为整数倍频偏的估计值。

并且，在本发明优选实施例中，还可以将第一滑动窗的滑动位置为k所对应的取值作为粗定时的估计值，从而实现粗定时和整数倍频偏的联合估计，从而可以提高定时估计和整数倍频偏估计的精度。例如，如果滑动窗的范围为：[2，5]，如果k＝2，则粗定时的估计值为3。

在获取整数倍频偏的估计值之后，还可以利用该估计值对接收到的数据进行整数倍频偏补偿。其中，整数倍频偏补偿可以在后续获取了小数倍频偏的时候统一进行一次性补偿，也可以在获取到整数倍频偏后就进行时域频偏补偿，具体本发明实施例不作限定。

以在发射机侧在频域插入同步序列为例，对于LTE下行同步的定时粗估计和整数倍频偏的估计主要包括如下实施步骤：

步骤一：主同步序列(PSS)的获取，即物理层标识的获取。用于LTE中的三个主同步序列(PSS)，其中每一个都对应一个相应的物理层表识。因此在获取主同步序列(PSS)的同时也获取到了物理层标识。具体可以以下实施步骤：

步骤1，分别对三个主同步序列(PSS)在频域进行频谱搬移，然后进行插零，构造长度为N₁，物理层标识为i的频域数据

，如下：

i＝0，1，2表示物理层标识

其中，N₁为系统进行反傅利叶变换采用的点数的长度。

步骤2，构造好长度为N₁的主同步序列(PSS)的频域信号后，分别对三个主同步序列(PSS)的频域数据，进行频时转换。变换后的时域主同步序列(PSS)表示如下：

${\mathrm{LocalPSS}}_i=\mathrm{IFFT}\left({\mathrm{PSS}}_{i,N_1}\right),i=\mathrm{0,1,2}$

步骤3，利用抽样时间间隔为T₁，对三个主同步序列(PSS)时域数据进行抽样，获取长度为N的三个主同步序列(PSS)，然后分别利用抽样时间间隔为T₂，对接收到的数据进行抽样得到长度为N的接收数据。其中，采用滑动窗的大小为N，且滑动窗的起止位置分别为L₁，L₂，其中起止位置L₁和L₂是可调整的，从而通过调整滑动窗滑动范围来降低运算量。

步骤4，分别利用三个抽样后的主同步序列(PSS)的共轭与抽样后的接收数据进行滑动相关运算。滑动相关运算值可以表示为CorrPSS_i(k)，具体实现方法如下：

${\mathrm{CorrPSS}}_i\left(k\right)=\underset{l=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\frac{{|y(k+l\·T_2)\·{\mathrm{LocalPSS}}_i^{*}(l\·T_1)|}^2}{{\mathrm{PowerPSS}}_i\·\mathrm{RxDataPower}\left(k\right)}$

i＝0，1，2；k＝L₁，...，L₂

其中：

符号^*：表示为共轭；

PowerPSS_i和RxDataPower(k)分别表示为抽样后的主同步序列i和滑动位置为k时抽样后的接收数据的功率的平方根，分别通过如下方法计算：

${\mathrm{PowerPSS}}_i=\sqrt{\underset{l=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{|Local{\mathrm{PSS}}_i(l\·T_1)|}^2},i=\mathrm{0,1,2}$

$\mathrm{RxDataPower}\left(k\right)=\sqrt{\underset{l=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\left|y(k+l\·T_2)\right|}^2},k=L_1,...,L_2$

步骤5，分别获取三个相关运算序列的峰值和峰值所对应的位置，并对三个峰值进行比较，峰值最大的序列所对应的主同步序列(PSS)为本次搜索的主同步序列(PSS)，即本发明实施例中的本地同步序列(PSS)。

其中，搜索到的LocalPSS，其相关运算的峰值所对应的位置记为PosLocalPSS，如果不存在整数倍频偏的情况下，PosLocalPSS可以作为粗定时值：

$\mathrm{LocalPSS}=\underset{l=i}{\arg \max \left(\mathrm{Corr}{\mathrm{PSS}}_i\right)},i=\mathrm{0,1,2}$

步骤二，定时粗估计和整数倍频偏联合估计。利用前一步获取的本地同步序列进行下面的粗定时值和整数倍频偏值的估计。具体包括如下子步骤：

步骤1，利用获取的本地同步序列(PSS)与接收数据进行时域相关，在滑动窗的范围为[L₃，L₄]，由于在实际中，信号传输的过程存在着一个时延差，接收到的同步序列的时域位置与发送端插入的时候存在一个偏差，也就是时延差。因为为了简化运算量，可以不从接收到的第一个符号开始搜索，综合考虑同步序列在插入时的时域位置和最大可能存在的时延大小来选择搜索范围，即确定L₃，L₄的取值，因此，在本发明优选实施方式中，L₃，L₄的选取需要保证实际定时位置(即接收数据中的同步序列的位置)处于该搜索范围。本算法为了实现整数倍频偏和粗定时位置的估计，同时假设整数倍频偏值的范围为[-I₁，I₂]，其中I₁和I₂的取值是可调整的。在进行滑动过程中，在滑动范围[L₃，L₄]内，对设定的可能整数倍频偏范围值在滑动窗内循环滑动，搜索到与接收到数据最匹配的整数倍频频值和定时位置或者说是同步序列在接收序列中的位置。滑动相关运算值表示为Corr(k)，具体通过如下方式来实现：

$\mathrm{Corr}(k,f)=\underset{f=-N}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\frac{{|\underset{l=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}y(k,k+l\·T_2)\·e^{-j2\mathrm{\π}(k+l\·T_2)f/N_{\mathrm{IFFT}}}\·{\mathrm{LocalPSS}}^{*}(l\·T_1)|}^2}{\mathrm{Norm}1\·\mathrm{Norm}2}$

k∈[L₃，L₄]

其中：

符号^*：表示为共轭；

f：表示为预设的整数倍频偏值，且f∈[-I₁，I₂]；

N_IFFT：表示为系统采用的IFFT长度；

Norma1和Norma2(k)分别表示为抽样后的本地主同步序列(PSS)和滑动位置为k时抽样后的接收数据的功率的平方根，分别通过如下方法计算：

$\mathrm{Norma}1=\sqrt{\underset{l=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\left|\mathrm{LocalPSS}(l\·T_1)\right|}^2}$

$\mathrm{Norma}2\left(k\right)=\sqrt{\underset{l=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\left|y(k+l\·T_2)\right|}^2},k\∈[L_3,L_4]$

步骤2，对相关运算值进行最大值搜索，获取到最大峰值所对应的k值和f值，即粗定时的估计值所对应的滑动位置和整数倍频偏值的估计值，分别记作CoarsTimePosition和IntegerFreOffset。

$[\mathrm{CoarsTimePosition},\mathrm{IntegerFreOffset}]=\underset{\mathrm{CoarsTimePosition}=k,\mathrm{IntegerFreOffset}=f}{\arg \max \mathrm{corr}(k,f)}$

步骤三，利用估计的整数倍频偏值IntegerFreOffset对接收数据在时域进行整数倍频偏补偿。例如，可以采用以下公式对接收数据y(n)进行补偿：

$\mathrm{RxDataAfterIntFOComp}\left(n\right)=y\left(n\right)\·e^{\frac{-j2\mathrm{\πn}\·\mathrm{IntegerFreOffset}}{N_{\mathrm{IFFT}}}}$

图5是根据本发明实施例的整数倍频偏估计装置的结构示意图，如图5所示，该装置主要包括：抽样模块10，用于对接收到的数据进行抽样，得到与本地同步序列长度相同的接收数据序列；运算模块20，用于按照预设的第一滑动窗，将所述本地同步序列与所述接收数据序列进行时域相关运算，得到相关运算结果，所述相关运算结果为n×m的数组，其中，n为所述第一滑动窗的滑动范围的长度值，m与整数倍频偏的搜索范围相关，每列对应一个整数倍频偏值；估计模块30，用于搜索所述相关运算结果中的最大值，将预设的整数倍频偏范围内索引号为所述最大值所在列对应的整数作为整数倍频偏值作为整数倍频偏的估计值。

在本发明实施例的一个优选实施方式中，如图6所示，该装置还包括：获取模块40，用于获取所述本地同步序列。

例如，如图7所示，获取模块40可以包括：频时变换单元402，用于将系统能够采用的k个同步序列进行频时域变换，得到k个本地时域序列；抽样单元404，用于分别对所述k个本地时域序列进行抽样，得到k个长度为N的同步序列；运算单元406，用于将所述k个长度为N的同步序列分别与相同长度的接收数据的采样数据按照第二滑动窗进行滑动相关运算，得到k个相关运算结果序列，其中，所述第二滑动窗的窗长为N；获取单元408，用于分别获取所述k个相关运算结果序列的峰值，将其中峰值最大的相关运算结果序列对应的同步序列作为所述本地同步序列。

在本发明实施例的一个优选实施方式中，如图8所示，获取模块40还可以包括：搬移单元410，用于对所述k个同步序列分别进行频谱搬移，然后进行插零，得到k个长度为N1的频域序列，其中，N1为系统进行反傅利叶变换采用的点数的长度。

在本发明实施例的一个优选实施方式，估计模块30还用于将第一滑动窗的滑动位置为所述最大值对应的行的序号所对应的取值作为粗定时的估计值。

从以上的描述中，可以看出，在本发明实施例中，通过采用在时域进行粗定时和整数倍频偏的联合估计，有效的抑制了整数倍频偏对定时估计精度的影响，提高了定时估计和整数倍频偏估计的精度。

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，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，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 (12)

1.一种整数倍频偏估计方法，其特征在于，包括：

对接收到的数据进行时间间隔抽样，得到与本地同步序列长度相同的接收数据序列；

按照预设的第一滑动窗，将所述本地同步序列与所述接收数据序列进行时域循环滑动相关运算，得到相关运算结果，所述相关运算结果为n×m的数组，其中，n为所述第一滑动窗的滑动范围的长度值，m与整数倍频偏的搜索范围相关，所述数组的每列对应一个整数倍频偏值；

搜索所述相关运算结果中的最大值，将所述的最大值所在列对应的整数倍频偏值作为整数倍频偏的估计值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在对接收到的数据进行抽样之前，所述方法还包括：获取所述本地同步序列。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，获取所述本地同步序列包括：

将系统能够采用的k个同步序列进行频时域变换，得到k个本地时域序列；

分别对所述k个本地时域序列进行抽样，得到k个长度为N的同步序列；

将所述k个长度为N的同步序列分别与相同长度的接收数据的采样数据按照第二滑动窗进行滑动相关运算，得到k个相关运算结果序列，其中，所述第二滑动窗的窗长为N，且所述第二滑动窗的起止位置可调；

分别获取所述k个相关运算结果序列的峰值，将其中峰值最大的相关运算结果序列对应的同步序列作为所述本地同步序列。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，发射机侧在发送数据时，在插入同步序列后进行频谱搬移；在将系统能够采用的k个主同步序列进行频时域变换之前，所述方法还包括：对所述k个同步序列分别进行频谱搬移，然后进行插零，得到k个长度为N1的频域序列，其中，N1为系统进行反傅利叶变换采用的点数的长度。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一滑动窗滑动的范围为：[L3，L4]，其中，L3和L4能够保证接收到的所述数据中的同步序列处于所述第一滑动窗滑动的范围内，所述L3和L4根据发射机侧发送数据时插入的同步序列的时域位置或用于同步估计的序列的时域位置，以及系统最大时延的可能范围确定。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：将所述第一滑动窗的滑动位置为所述最大值对应的行的序号所对应的取值作为粗定时的估计值。

7.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，在获取所述整数倍频偏的估计值之后，所述方法还包括：

按照所述整数倍频偏的估计值，对接收到的数据进行整数倍频偏补偿。

8.一种整数倍频偏估计装置，其特征在于，包括：

抽样模块，用于对接收到的数据进行抽样，得到与本地同步序列长度相同的接收数据序列；

运算模块，用于按照预设的第一滑动窗，将所述本地同步序列与所述接收数据序列进行时域循环滑动相关运算，得到相关运算结果，所述相关运算结果为n×m的数组，其中，n为所述第一滑动窗的滑动范围的长度值，m与整数倍频偏的搜索范围相关，所述数据的每列对应一个整数倍频偏值；

估计模块，用于搜索所述相关运算结果中的最大值，将所述最大值所在列对应的整数倍频偏值作为整数倍频偏的估计值。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：获取模块，用于获取所述本地同步序列。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述获取模块包括：

频时变换单元，用于将系统能够采用的k个同步序列进行频时域变换，得到k个本地时域序列；

抽样单元，用于分别对所述k个本地时域序列进行抽样，得到k个长度为N的同步序列；

运算单元，用于将所述k个长度为N的同步序列分别与相同长度的接收数据的采样数据按照第二滑动窗进行滑动相关运算，得到k个相关运算结果序列，其中，所述第二滑动窗的窗长为N；

获取单元，用于分别获取所述k个相关运算结果序列的峰值，将其中峰值最大的相关运算结果序列对应的同步序列作为所述本地同步序列。

11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述获取模块还包括：搬移单元，用于对所述k个同步序列分别进行频谱搬移，然后进行插零，得到k个长度为N1的频域序列，其中，N1为系统进行反傅利叶变换采用的点数的长度。

12.根据权利要求8至11中任一项所述的装置，其特征在于，所述估计模块还用于将所述第一滑动窗的滑动位置为所述最大值对应的行的序号所对应的取值作为粗定时的估计值。

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