CN103259570A - 一种改进的大多普勒频移下的频偏补偿技术 - Google Patents

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Inventor
张小恒
肖宏
于进强
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Chongqing Jinmei Communication Co Ltd
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Chongqing Jinmei Communication Co Ltd
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Abstract

本发明公开了一种大多普勒频移下的频偏补偿技术，该方法先利用协同神经网络确认多普勒频移子区间，然后用AFC环路估计残余频偏完成补偿。本发明的有益技术效果是：利用协同神经网络的序参量估计频率子区间，从而很大程度上加快了补偿的速度，加快了系统的整体效率。

Description

一种改进的大多普勒频移下的频偏补偿技术
技术领域
本发明主要涉及通信收发双方存在较大相对运动速度下的通信技术，尤其在中继卫星通信，遥感遥测，GPS信号接收，无人机通信技术等领域有着基础意义。
背景技术
当通信双方存在相对运动速度时，电磁波的频率就会发生改变，即多普勒频移。去除残留在载波中的多普勒频偏有很多种方法，主要有AFC环路及各种改进型，其实现很简单，但当频移很大时并不适用。还有维纳滤波及卡尔曼滤波等线性最佳估计法，在白噪声环境下可以达到较好效果，但需要较长的时间才能收敛。此外还有MUSIC频率估计算法，利用信号子空间来提取信号频率分量和抑制噪声分量，但其估计精度依赖于其信号向量长度，而协方差矩阵越大，提取特征矢量的计算复杂度就会越大。
发明内容
本发明提出一种改进的大多普勒频移下的频偏补偿技术，该方法包括将多普勒频偏                                                
Figure 21811DEST_PATH_IMAGE001
划分为若干较小的频率子区间，每个区间的中心频率为
Figure 306162DEST_PATH_IMAGE002
，K为子区间序号，然后使用协同神经网络识别确认具体的频率子区间，由于多普勒频偏已经缩小到一个小的频率子区间范围，用这个子区间的中心频率对信号进行下变频，由于信号中仅有残留频偏
Figure 718688DEST_PATH_IMAGE003
，使用AFC环路计算残留频偏，完成频偏补偿过程。
本发明的有益技术效果是：相比频率子区间的线性搜索，通过使用协同神经网络对频率子区间进行确认可以大大缩短捕获时间，且计算复杂度仅随信号矢量（信号在时间上的连续N 个采样点构成一个信号矢量）的长度作线性增长，远低于频率区间的并行搜索和MUSIC等频率估计方法。
附图说明
图1、本发明所属系统的系统框图。
图2、多普勒频率子区间示意图。
图3、序参量方程流程图。
图4、AFC环路。
具体实施方式
 对已经经过中频下变频处理后的基带相位调制信号进行等时间间隔采样，其表达式如下： 
 
Figure 809004DEST_PATH_IMAGE004
Figure 990587DEST_PATH_IMAGE005
为数字频率，
Figure 990379DEST_PATH_IMAGE006
为信号多普勒频偏，
Figure 890202DEST_PATH_IMAGE007
为采样时间间隔，
Figure 456313DEST_PATH_IMAGE008
为噪声采样值，向量
Figure 820298DEST_PATH_IMAGE009
为所需要的信号样本向量。
原型向量：原型向量可理解为一系列标准的模型，而输入向量可看成是原型向量的线性叠加。求原型向量的方法主要分为两大类：
第一、   直接对信号样本作适当处理得到原型向量；
第二、   将信号样本作线性或非线性变换作为原型向量。
这里采用第一种方法。由于原型向量是对大量样本的统计平均，因此忽略掉了相位信息和噪声信息。将信号幅度单位化，视
Figure 180872DEST_PATH_IMAGE010
为白噪声处理，否则要以一常数计入原型向量中。
原型向量表达式：
   
Figure 750842DEST_PATH_IMAGE011
    数字频率：
   
Figure 641437DEST_PATH_IMAGE012
 为每个频率子区间的中心角频率。
代表划分成多普勒频移的子区间数，
Figure 500809DEST_PATH_IMAGE013
以保证微观子系统大于序参量数。伴随向量：伴随向量和原型向量关系满足：
  
Figure 109645DEST_PATH_IMAGE014
，             
伴随向量通常通过原型向量构成矩阵的广义逆得到。
输入状态向量：由于序参量方程对相位偏移的敏感性，信号样本形式不能直接作为输入向量，所以要对其进行预处理，将相位信息去掉。
对
Figure 106868DEST_PATH_IMAGE016
维功率恒定信号向量：
 
Figure 74824DEST_PATH_IMAGE017
则输入状态向量：
 
Figure 233273DEST_PATH_IMAGE018
，
 。
除此之外，当数据率很高时，会在一个采样周期内出现相位变化，这是我们不希望的，所以通常可以对bpsk信号二次方，qpsk信号四次方处理后作为信号样本。
初始序参量：由伴随向量和初始状态向量可以直接得到初始序参量，可视初始序参量为初始状态向量在伴随向量上的投影。表达式如下：
  
Figure 623114DEST_PATH_IMAGE020
   
下面考虑利用实数信号比用复数信号具有更高的效率优势。
考虑原型向量：
Figure 761971DEST_PATH_IMAGE021
其中
Figure 345399DEST_PATH_IMAGE022
为每个子区间的中心角频率，为第一个频率子区间的中心角频率。
可得其广义逆伴随向量
Figure 642706DEST_PATH_IMAGE024
。
对白噪声环境下的一般相位调制信号进行多次采样，且功率在短时间内保持恒定，标准化即得：
Figure 762584DEST_PATH_IMAGE025
。
进一步可得到初始序参量
Figure 833308DEST_PATH_IMAGE026
。
由工程近似处理
Figure 886715DEST_PATH_IMAGE027
初始序参量可简化为。
只要对初始序参量的大小进行比较，找出其中最大的一个，便很容易得到信号所在的频率子区间，得到
Figure 269472DEST_PATH_IMAGE029
。由于在无先验知识的情况下，多普勒频偏落到每个频率子区间的机会是均等的，因此仅仅利用初始序参量就可以确定频率子区间，而不需要启动序参量方程，从而大大简化了计算复杂度。
残留的频偏通过AFC环路进行捕获即可得，令AFC捕获的残留频偏为
Figure 561913DEST_PATH_IMAGE030
。
则多普勒频偏
Figure 232059DEST_PATH_IMAGE031
，完成频偏补偿。 

Claims (1)

1.一种改进的多普勒频移下的频偏补偿技术，其特征在于：利用协同神经网络的初始序参量来确认多频率频移所在的频率子区间。
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