CN102868649B - 一种用于tdd-lte和fdd-lte双模的频偏估计方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用于TDD-LTE和FDD-LTE双模的频偏估计方法，包括以下步骤：利用PSS进行粗的频偏估计并消除；当处于TDD-LTE模式时，用SSS自身进行频偏估计，得到的频偏Δf_sss乘以一个权重因子a，从数据中消除掉频偏a·Δf_sss，再利用SSS以及之前的CSRS符号、PSS以及对应的CSRS符号进行频偏估计，并对PSS和SSS的相关值进行频偏消除，最后利用PSS和SSS的相关值进行频偏估计；当处于FDD-LTE模式时，直接利用SSS相干检测的结果进行频偏估计。本发明在能够达到解调PBCH所需要的频偏精度[-1kHz，1kHz]的情况下，复杂度尽可能低，运算速度尽可能快，并且估计的频偏范围尽可能大。

Description

一种用于TDD-LTE和FDD-LTE双模的频偏估计方法

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，特别涉及一种用于TDD-LTE和FDD-LTE双模的频偏估计方法。

背景技术

LTE(LTE：Long Term Evolution，长期演进)作为下一代主流通信技术，具有传输速率高，频谱利用率高，接收机简单等特点。LTE分为TDD和FDD两种双工模式。两种模式的帧结构如图1所示。

在接收信号时，由于信道的多普勒频移或晶振的不稳定性，会使得接收信号有一个频率偏移，它会对数据解调产生一定的影响，降低接收机的性能，因而UE需要估计出这个频偏并将其消除。

UE可以利用PSS(PSS：Primary Synchronization Signal，主同步信号)和SSS(SSS：Secondary Synchronization Signal，辅同步信号)以及CSRS(CSRS：Cell specific reference signal，小区专用参考信号)进行频偏估计。当初始频偏过大时，UE可以采用先进行粗频率同步再进行精确频率同步的方法逐步进行频偏估计。由于FDD和TDD两种双工模式下系统帧结构不同，因而在不同的双工模式下必须采用不同的频偏估计方法。

发明内容

本发明的目的是提供一种一种用于TDD-LTE和FDD-LTE双模的频偏估计方法。

本发明的技术方案是，一种用于TDD-LTE和FDD-LTE双模的频偏估计方法，包括以下步骤：

利用PSS进行粗的频偏估计并消除；

当处于TDD-LTE模式时，用SSS自身进行频偏估计，得到的频偏Δf_sss乘以一个权重因子a，从数据中消除掉频偏a·Δf_sss，再利用SSS以及之前的CSRS符号、PSS以及对应的CSRS符号进行频偏估计，并对PSS和SSS的相关值进行频偏消 除，最后利用PSS和SSS的相关值进行频偏估计；

当处于FDD-LTE模式时，直接利用SSS相干检测的结果进行频偏估计。

进一步的，所述步骤包括：

设本地时域PSS序列为s(n)，接收PSS序列为r(n)，序列长度均为N，利用本地序列对接收序列进行解相关，得到

y(n)＝r(n)s^*(n)                                            (1)，

其中s^*(n)是指求s(n)的共轭；

把解相关后的序列分成四段，y₁(n)＝y(n)，y₂(n)＝y(n+N/4)，y₃(n)＝y(n+N/2)以及y₄(n)＝y(n+3N/4)，其中n的范围为0……N/4-1，分段求和有

$z_1=\underset{n=0}{\overset{N/4-1}{\mathrm{\Σ}}}{y}_1\left(n\right),z_2=\underset{n=0}{\overset{N/4-1}{\mathrm{\Σ}}}{y}_2\left(n\right),z_3=\underset{n=0}{\overset{N/4-1}{\mathrm{\Σ}}}{y}_3\left(n\right),z_4=\underset{n=0}{\overset{N/4-1}{\mathrm{\Σ}}}{y}_4\left(n\right)---\left(2\right);$

z₅＝z₁+z₂，z₆＝z₃+z₄

将所述的6个和值按照下面的公式计算得到粗频偏估计

${\mathrm{\Δf}}_{\mathrm{pss}}=\frac{6}{5\mathrm{\π}{\mathrm{NT}}_s}\mathrm{angle}({z_1}^{*}{z}_2+{z_3}^{*}{z}_4+{z_5}^{*}{z}_6)---\left(3\right),$

其中T_s是采样周期，angle(·)是求相位角；

从获得的数据中消除掉PSS估计出的频偏；

接着，

若处于TDD-LTE模式时，

首先根据式(1)～式(3)，利用SSS自身做频偏估计，求得SSS频偏估计Δf_sss；

将SSS的频偏估计乘上权重因子a，并从数据中消除掉频偏a·Δf_sss后，取出SSS前一个包含CSRS的OFDM符号设为r_rs1(n)，取出PSS和SSS之间包含CSRS的OFDM符号设为r_rs2(n)，再取出消除完频偏后的PSS序列和SSS序列，分别设为r_pss(n)和r_sss(n)；

对r_pss(n)和r_sss(n)分别做FFT得到频域符号R_rs1(k)，R_rs2(k)，R_pss(k)和 R_sss(k)，再根据CSRS，PSS和SSS的位置分别取出对应的CSRS，PSS和SSS子载波为D_rs1(k)，D_rs2(k)，D_pss(k)和D_sss(k)；

分别与本地RS序列，PSS序列以及SSS序列相乘后分别相加得到各自的相关值有

$z_{\mathrm{rs}1}=\underset{k=0}{\overset{N_{\mathrm{rs}1}-1}{\mathrm{\Σ}}}{D}_{\mathrm{rs}1}\left(k\right)S_{\mathrm{rs}1}^{*}\left(k\right)$

$z_{\mathrm{rs}2}=\underset{k=0}{\overset{N_{\mathrm{rs}2}-1}{\mathrm{\Σ}}}{D}_{\mathrm{rs}2}\left(k\right)S_{\mathrm{rs}2}^{*}\left(k\right)$ (4)，

$z_{\mathrm{pss}}=\underset{k=0}{\overset{N_{\mathrm{pss}}-1}{\mathrm{\Σ}}}{D}_{\mathrm{pss}}\left(k\right)S_{\mathrm{pss}}^{*}\left(k\right)$

$z_{\mathrm{sss}}=\underset{k=0}{\overset{N_{\mathrm{sss}}-1}{\mathrm{\Σ}}}{D}_{\mathrm{sss}}\left(k\right)S_{\mathrm{sss}}^{*}\left(k\right)$

式中，S_rs1(k)，S_rs2(k)，S_pss(k)以及S_sss(k)是本地RS1，RS2，PSS以及SSS序列，N_rs1，N_rs2，N_pss和N_sss分别是频域有效子载波的个数；

根据RS1与SSS，RS2与PSS之间的距离相等设为N_{RS_SYNC}，得到利用RS与同步符号组合频偏估计的方法为：

${\mathrm{\Δf}}_{\mathrm{RS}\_\mathrm{SYNC}}=\frac{1}{2\mathrm{\π}{N}_{\mathrm{RS}\_\mathrm{SYNC}}{T}_s}\mathrm{angle}(z_{\mathrm{rs}1}^{*}{z}_{\mathrm{sss}}+z_{\mathrm{rs}2}^{*}{z}_{\mathrm{pss}})---\left(5\right),$

对z_pss和z_sss消除掉由Δf_{RS_SYNC}所带来的相位差后，最后再用PSS和SSS之间的相关值得到残余频偏的估计；

设消除频偏的PSS和SSS相关值分别为z_pss′和z_sss′，SSS和PSS之间的距离为N_{SSS_PSS}，利用PSS和SSS进行组合频偏估计为：

${\mathrm{\Δf}}_{\mathrm{SYNC}}=\frac{1}{2\mathrm{\π}{N}_{\mathrm{SSS}\_\mathrm{PSS}}{T}_s}\mathrm{angle}({\left({z_{\mathrm{sss}}}^{\′}\right)}^{*}\·{z_{\mathrm{pss}}}^{\′})---\left(6\right),$

即最终的频偏估计为

Δf_TDD＝Δf_pss+a·Δf_sss+Δf_{RS_SYNC}+Δf_SYNC              (7)；

当处于FDD-LTE模式时，

利用PSS对SSS进行频域相干检测的结果直接得到频偏估计，即PSS对SSS

进行频域相干检测的结果为：

$z_{\mathrm{sss}\_\det }=\underset{k=0}{\overset{N_{\mathrm{sss}}-1}{\mathrm{\Σ}}}{D}_{\mathrm{sss}}\left(k\right)S_{\mathrm{sss}}^{*}\left(k\right)D_{\mathrm{pss}}^{*}\left(k\right)S_{\mathrm{pss}}\left(k\right)---\left(8\right),$

则利用相干结果得到的频偏估计为

${\mathrm{\Δf}}_{\mathrm{sss}\_\det }=\frac{1}{2\mathrm{\π}{N}_{\mathrm{SSS}\_\mathrm{PSS}}{T}_s}\mathrm{angle}\left(z_{\mathrm{sss}\_\det }\right)---\left(9\right),$

则最终的频偏估计结果为

Δf_FDD＝Δf_pss+Δf_{sss_det}                     (10)。

由于TDD-LTE的PSS符号和SSS符号相距较远，因而利用两者之间的相位差进行频偏估计，其频偏估计精确度较高，但是频偏估计的范围较小，而FDD-LTE的PSS符号和SSS符号相距较近，因此利用两者之间的相位差进行频偏估计，其精度较TDD-LTE而言要低一些，但是容忍的频偏估计范围较大。根据这种特性，我们采用先利用PSS进行粗频偏同步，在FDD-LTE情况下直接利用SSS相干检测结果进行精确频偏估计，而在TDD-LTE情况下先用SSS自身进行频偏估计，消除之后再利用SSS前一个CSRS以及PSS前一个CSRS进行频偏估计并消除，最后利用PSS和SSS进行频偏估计。

相比于传统的利用PSS进行频偏估计后，直接利用PSS和SSS重做相关再进行精确频偏估计的方法，其优点在于：

FDD-LTE可以直接利用SSS相干检测的结果进行精确频偏估计，复杂度很低，运算速度很快；

TDD-LTE利用逐步缩小残余频偏的原则，利用RS和同步符号进行多次频偏估计，避免了PSS频偏估计后残余频偏大于利用PSS和SSS组合估计能够估计的范围，使得即使在粗频率同步很不精确的情况下依然能够达到较高的频偏估计性能。

本发明的适用于TDD-LTE和FDD-LTE双模的频偏估计方法，在能够达到解调PBCH(PBCH：Physical Broadcast Channel，物理广播信道)所需要的频偏精度[-1kHz，1kHz]的情况下，复杂度尽可能低，运算速度尽可能快，并且估计的频偏范围尽可能大。

附图说明

图1是TDD-LTE及FDD-LTE帧结构示意图。

图2是本发明的频偏估计的数据结构图。

具体实施方式

参阅图2，本发明包括利首先用PSS进行粗频偏估计，PSS频偏估计方法如下，设本地时域PSS序列为s(n)，接收PSS序列为r(n)，序列长度均为N，先利用本地序列对接收序列进行解相关，得到

y(n)＝r(n)s^*(n)                         (1)

其中s^*(n)是指求s(n)的共轭。把解相关后的序列分成四段，y₁(n)＝y(n)，y₂(n)＝y(n+N/4)，y₃(n)＝y(n+N/2)以及y₄(n)＝y(n+3N/4)。其中n的范围为0……N/4-1。分段求和有

$z_1=\underset{n=0}{\overset{N/4-1}{\mathrm{\Σ}}}{y}_1\left(n\right),z_2=\underset{n=0}{\overset{N/4-1}{\mathrm{\Σ}}}{y}_2\left(n\right),z_3=\underset{n=0}{\overset{N/4-1}{\mathrm{\Σ}}}{y}_3\left(n\right),z_4=\underset{n=0}{\overset{N/4-1}{\mathrm{\Σ}}}{y}_4\left(n\right)---\left(2\right)$

z₅＝z₁+z₂，z₆＝z₃+z₄

最后根据这6个和值按照下面的公式计算得到粗频偏估计

${\mathrm{\Δf}}_{\mathrm{pss}}=\frac{6}{5\mathrm{\π}{\mathrm{NT}}_s}\mathrm{angle}({z_1}^{*}{z}_2+{z_3}^{*}{z}_4+{z_5}^{*}{z}_6)---\left(3\right)$

其中T_s是采样周期，angle(·)是求相位角。然后从数据中消除掉PSS估计出的频偏并根据双工模式的不同分为下面两种情况：

1.TDD模式：

首先利用SSS自身做频偏估计，频偏估计的方法与PSS粗频偏估计相同，可参考公式(1)～公式(3)，求得SSS频偏估计Δf_sss，将SSS的频偏估计乘上一个权重因子a，并从数据中消除掉频偏a·Δf_sss后，取出SSS前一个包含CSRS的OFDM符号设为r_rs1(n)，取出PSS和SSS之间包含CSRS的OFDM符号设为r_rs2(n)，再取出消除完频偏后的PSS序列和SSS序列，分别设为r_pss(n)和r_sss(n)。对它们分别做FFT得到频域符号R_rs1(k)，R_rs2(k)，R_pss(k)和R_sss(k)， 再根据CSRS，PSS和SSS的位置分别取出对应的CSRS，PSS和SSS子载波为D_rs1(k)，D_rs2(k)，D_pss(k)和D_sss(k)。分别与本地RS序列，PSS序列以及SSS序列相乘后分别相加得到各自的相关值有

$z_{\mathrm{rs}1}=\underset{k=0}{\overset{N_{\mathrm{rs}1}-1}{\mathrm{\Σ}}}{D}_{\mathrm{rs}1}\left(k\right)S_{\mathrm{rs}1}^{*}\left(k\right)$

$z_{\mathrm{rs}2}=\underset{k=0}{\overset{N_{\mathrm{rs}2}-1}{\mathrm{\Σ}}}{D}_{\mathrm{rs}2}\left(k\right)S_{\mathrm{rs}2}^{*}\left(k\right)$ (11)

$z_{\mathrm{pss}}=\underset{k=0}{\overset{N_{\mathrm{pss}}-1}{\mathrm{\Σ}}}{D}_{\mathrm{pss}}\left(k\right)S_{\mathrm{pss}}^{*}\left(k\right)$

$z_{\mathrm{sss}}=\underset{k=0}{\overset{N_{\mathrm{sss}}-1}{\mathrm{\Σ}}}{D}_{\mathrm{sss}}\left(k\right)S_{\mathrm{sss}}^{*}\left(k\right)$

式中，S_rs1(k)，S_rs2(k)，S_pss(k)以及S_sss(k)是本地RS1，RS2，PSS以及SSS序列，N_rs1，N_rs2，N_pss和N_sss分别是频域有效子载波的个数。由于RS1与SSS，RS2与PSS之间的距离相等设为N_{RS_SYNC}，因而最终得到利用RS与同步符号组合频偏估计的方法为：

${\mathrm{\Δf}}_{\mathrm{RS}\_\mathrm{SYNC}}=\frac{1}{2\mathrm{\π}{N}_{\mathrm{RS}\_\mathrm{SYNC}}{T}_s}\mathrm{angle}(z_{\mathrm{rs}1}^{*}{z}_{\mathrm{sss}}+z_{\mathrm{rs}2}^{*}{z}_{\mathrm{pss}})---\left(12\right)$

对z_pss和z_sss消除掉由Δf_{RS_SYNC}所带来的相位差后，最后再用PSS和SSS之间的相关值得到残余频偏的估计。设消除频偏的PSS和SSS相关值分别为z_pss′和z_sss′，SSS和PSS之间的距离为N_{SSS_PSS}，则利用PSS和SSS进行组合频偏估计的算法为：

${\mathrm{\Δf}}_{\mathrm{SYNC}}=\frac{1}{2\mathrm{\π}{N}_{\mathrm{SSS}\_\mathrm{PSS}}{T}_s}\mathrm{angle}({\left({z_{\mathrm{sss}}}^{\′}\right)}^{*}\·{z_{\mathrm{pss}}}^{\′})---\left(13\right)$

则最终的频偏估计为

Δf_TDD＝Δf_pss+a·Δf_sss+Δf_{RS_SYNC}+Δf_SYNC           (14)

2.FDD模式

利用PSS对SSS进行频域相干检测的结果可以直接得到频偏估计。PSS对SSS进行频域相干检测的结果为：

$z_{\mathrm{sss}\_\det }=\underset{k=0}{\overset{N_{\mathrm{sss}}-1}{\mathrm{\Σ}}}{D}_{\mathrm{sss}}\left(k\right)S_{\mathrm{sss}}^{*}\left(k\right)D_{\mathrm{pss}}^{*}\left(k\right)S_{\mathrm{pss}}\left(k\right)---\left(15\right)$

则利用相干结果得到的频偏估计为

${\mathrm{\Δf}}_{\mathrm{sss}\_\det }=\frac{1}{2\mathrm{\π}{N}_{\mathrm{SSS}\_\mathrm{PSS}}{T}_s}\mathrm{angle}\left(z_{\mathrm{sss}\_\det }\right)---\left(16\right)$

则最终的频偏估计结果为

Δf_FDD＝Δf_pss+Δf_{sss_det}                    (17)

利用这种频偏估计算法，可以使得在TDD模式下SNR为-6dB的情况下，频偏估计的结果在[-1kHz，1kHz]范围内的概率可以达到99％，在FDD模式下，由于可以直接利用前面SSS相干检测的结果估计频偏，无需再次进行相关等操作，只需求出相位角后乘以一个常数因子就可以得到频偏，因而实现复杂度非常低，运算速度也非常快，在FDD下，SNR为-6dB的情况下，频偏估计的结果在[-1kHz，1kHz]范围内的概率仍可达到99％。本发明能够承受的最大输入频偏范围为[-14kHz，14kHz]。

Claims (2)

1.一种用于TDD-LTE和FDD-LTE双模的频偏估计方法，其特征在于，包括以下步骤：

利用PSS进行粗的频偏估计并消除；

当处于TDD-LTE模式时，用SSS自身进行频偏估计，得到的频偏Δf_sss乘以一个权重因子a，从数据中消除掉频偏a·Δf_sss，再利用SSS以及之前的CSRS符号、PSS以及对应的CSRS符号进行频偏估计，并对PSS和SSS的相关值进行频偏消除，最后利用PSS和SSS的相关值进行频偏估计；

当处于FDD-LTE模式时，直接利用SSS相干检测的结果进行频偏估计。

2.如权利要求1所述的用于TDD-LTE和FDD-LTE双模的频偏估计方法，其特征在于，所述步骤包括：

设本地时域PSS序列为s(n)，接收PSS序列为r(n)，序列长度均为N，利用本地序列对接收序列进行解相关，得到

y(n)＝r(n)s^*(n)                                  (1)，

其中s^*(n)是指求s(n)的共轭；

把解相关后的序列分成四段，y₁(n)＝y(n)，y₂(n)＝y(n+N/4)，y₃(n)＝y(n+N/2)以及y₄(n)＝y(n+3N/4)，其中n的范围为0……N/4-1，分段求和有

$z_1=\underset{n=0}{\overset{N/4-1}{\mathrm{\Σ}}}{y}_1\left(n\right),z_2=\underset{n=0}{\overset{N/4-1}{\mathrm{\Σ}}}{y}_2\left(n\right),z_3=\underset{n=0}{\overset{N/4-1}{\mathrm{\Σ}}}{y}_3\left(n\right),z_4=\underset{n=0}{\overset{N/4-1}{\mathrm{\Σ}}}{y}_4\left(n\right)---\left(2\right);$

z₅＝z₁+z₂，z₆＝z₃+z₄

将所述的6个和值按照下面的公式计算得到粗频偏估计

${\mathrm{\Δf}}_{\mathrm{pss}}=\frac{6}{5\mathrm{\π}{\mathrm{NT}}_s}\mathrm{angle}({z_1}^{*}{z}_2+{z_3}^{*}{z}_4+{z_5}^{*}{z}_6)---\left(3\right),$

其中T_s是采样周期，angle(·)是求相位角；

从获得的数据中消除掉PSS估计出的频偏；

接着，

若处于TDD-LTE模式时，

首先根据式(1)～式(3)，利用SSS自身做频偏估计，求得SSS频偏估计Δf_sss；

将SSS的频偏估计乘上权重因子a，并从数据中消除掉频偏a·Δf_sss后，取出SSS前一个包含CSRS的OFDM符号设为r_rs1(n)，取出PSS和SSS之间包含CSRS的OFDM符号设为r_rs2(n)，再取出消除完频偏后的PSS序列和SSS序列，分别设为r_pss(n)和r_sss(n)；

对r_pss(n)和r_sss(n)分别做FFT得到频域符号R_rs1(k)，R_rs2(k)，R_pss(k)和R_sss(k)，再根据CSRS，PSS和SSS的位置分别取出对应的CSRS，PSS和SSS子载波为D_rs1(k)，D_rs2(k)，D_pss(k)和D_sss(k)；

分别与本地RS序列，PSS序列以及SSS序列相乘后分别相加得到各自的相关值有

$z_{\mathrm{rs}1}=\underset{k=0}{\overset{N_{\mathrm{rs}1}-1}{\mathrm{\Σ}}}{D}_{\mathrm{rs}1}\left(k\right)S_{\mathrm{rs}1}^{*}\left(k\right)$

$z_{\mathrm{rs}2}=\underset{k=0}{\overset{N_{\mathrm{rs}2}-1}{\mathrm{\Σ}}}{D}_{\mathrm{rs}2}\left(k\right)S_{\mathrm{rs}2}^{*}\left(k\right)$ (4)，

$z_{\mathrm{pss}}=\underset{k=0}{\overset{N_{\mathrm{pss}}-1}{\mathrm{\Σ}}}{D}_{\mathrm{pss}}\left(k\right)S_{\mathrm{pss}}^{*}\left(k\right)$

$z_{\mathrm{sss}}=\underset{k=0}{\overset{N_{\mathrm{sss}}-1}{\mathrm{\Σ}}}{D}_{\mathrm{sss}}\left(k\right)S_{\mathrm{sss}}^{*}\left(k\right)$

式中，S_rs1(k)，S_rs2(k)，S_pss(k)以及S_sss(k)是本地RS1，RS2，PSS以及SSS序列，N_rs1，N_rs2，N_pss和N_sss分别是频域有效子载波的个数；

根据RS1与SSS，RS2与PSS之间的距离相等设为N_{RS_SYNC}，得到利用RS与同步符号组合频偏估计的方法为：

${\mathrm{\Δf}}_{\mathrm{RS}\_\mathrm{SYNC}}=\frac{1}{2\mathrm{\π}{N}_{\mathrm{RS}\_\mathrm{SYNC}}{T}_s}\mathrm{angle}(z_{\mathrm{rs}1}^{*}{z}_{\mathrm{sss}}+z_{\mathrm{rs}2}^{*}{z}_{\mathrm{pss}})---\left(5\right),$

对z_pss和z_sss消除掉由Δf_{RS_SYNC}所带来的相位差后，最后再用PSS和SSS之间的相关值得到残余频偏的估计；

设消除频偏的PSS和SSS相关值分别为z_pss′和z_sss′，SSS和PSS之间的距离为N_{SSS_PSS}，利用PSS和SSS进行组合频偏估计为：

${\mathrm{\Δf}}_{\mathrm{SYNC}}=\frac{1}{2\mathrm{\π}{N}_{\mathrm{SSS}\_\mathrm{PSS}}{T}_s}\mathrm{angle}({\left({z_{\mathrm{sss}}}^{\′}\right)}^{*}\·{z_{\mathrm{pss}}}^{\′})---\left(6\right),$

即最终的频偏估计为

Δf_TDD＝Δf_pss+a·Δf_sss+Δf_{RS_SYNC}+Δf_SYNC    (7)；

当处于FDD-LTE模式时，

利用PSS对SSS进行频域相干检测的结果直接得到频偏估计，即PSS对SSS

进行频域相干检测的结果为：

$z_{\mathrm{sss}\_\det }=\underset{k=0}{\overset{N_{\mathrm{sss}}-1}{\mathrm{\Σ}}}{D}_{\mathrm{sss}}\left(k\right)S_{\mathrm{sss}}^{*}\left(k\right)D_{\mathrm{pss}}^{*}\left(k\right)S_{\mathrm{pss}}\left(k\right)---\left(8\right),$

则利用相干结果得到的频偏估计为

${\mathrm{\Δf}}_{\mathrm{sss}\_\det }=\frac{1}{2\mathrm{\π}{N}_{\mathrm{SSS}\_\mathrm{PSS}}{T}_s}\mathrm{angle}\left(z_{\mathrm{sss}\_\det }\right)---\left(9\right),$

则最终的频偏估计结果为

Δf_FDD＝Δf_pss+Δf_{sss_det}                        (10)。