CN103346985B - 一种用于td-lte系统中时频参数快速估计的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用于TD-LTE系统中时频参数快速估计的方法，属于移动通信技术领域。该方法首先采用SSS对称相乘算法进行定时同步，在时域确定SSS所在位置；其次，根据SSS位置确定PSS位置，并提取一个完整符号的PSS信号；先将提取出的PSS信号与本地PSS信号进行相关运算并将运算结果分为前后两个部分，再将两个部分进行相关运算进而估计小数倍频偏大小；最后，根据估计出的小数倍频偏大小确定整数倍频偏存在的范围空间，再在该空间内采用旋转因子校正法在时域估计整数倍频偏大小。本方法能够精确并且快速的进行时频参数估计，能够有效对抗大载波频偏对定时同步位置估计所带来的影响，抵抗定时误差给整数倍频偏估计所带来的影响，并且能够在时域估计整数倍频偏大小。

Description

一种用于TD-LTE系统中时频参数快速估计的方法

技术领域

本发明属于移动通信技术领域，涉及一种用于TD-LTE系统中时频参数快速估计的方法。

背景技术

随着宽带业务和移动互联网产业的发展，原有的3G（3^rdGeneration）技术已经无法满足这种高速率和高质量的移动通信网络。因而，3GPP(3^rdGenerationPartnershipProject)组织于2005年3月启动了长期演进(LTE,LongTermEvolution)工作计划，以制定3G演进型系统LTE技术规范作为目标。它改进并增强了3G系统的空口接入技术，采用正交频分复用技术（OFDM，OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing）和多天线技术（MIMO）作为其无线接入网络演进的关键技术。使得整个系统在20MHz频谱带宽下能够提供上行50Mbps、下行100Mbps的峰值速率。同时改善了小区边缘用户的性能，提高小区容量和降低系统延迟。

作为LTE系统中基带信号生成的核心技术，OFDM具有高频谱效率、高峰值速率等优点。OFDM通过将高速串行码流变成若干个并行的低速码流来实现将宽带传输变为对多个子载波的窄带传输的目的。低速码流使得载波的时域传输周期变大，可以有效地对抗由多径传播带来的频率选择性衰落。但同时在另一方面，OFDM也存在着一定的缺点。由于频域上子载波间的相互正交特性，使得它对载波偏移非常敏感。系统中存在载波偏移的时候，频域子载波间的正交性便会受到影响。当载波偏移小于单个载波间隔时，子载波间的正交性便会丧失，称之为小数倍频偏（FFO），即小于单个子载波间隔的载波频偏。当载波偏移大于单个载波间隔时，称为整数倍频偏（IFO），即等于整数倍子载波间隔的载波频偏，虽然此时载波间的正交性并未受到破坏，但是频域上的数据发生了整体偏移，也会给接收端的数据解调带来一定的影响。OFDM系统中的载波偏移主要是由于发射机和接收机之间的晶体振荡器频率不匹配和以及多普勒频移所引起。为了对抗由于载波偏移所带来的误比特率的增高，在接收端进行数据解码时，需要准确并快速估计出载波频偏的大小，并且对其进行载波频偏校正。

另一方面，TD-LTE系统采用的是时分双工的上下行通信方式，即网络端与终端的上下行数据传输是在不同时刻分开进行的。因此，终端需要确定网络端当前子帧到达的起始时刻，这就是所谓的帧同步。终端只有获得准确的帧同步，才能够在正确的位置进行解调。定时位置如果存在误差，解调窗口将会提前或滞后，无论是哪一种情况，都会导致时域符号间的干扰（ICI）。因此，在终端，还需要估计准确的定时位置。

综上所述，TD-LTE系统下行同步过程主要就是估计以下两个参数：载波频偏和定时位置。当前相关领域内的研究也是十分的火热，在载波频偏估计方面，主要有以下两种算法：基于ZC序列PSS的互相关算法和基于CP的ML（Maximumlikelihood）半盲估计算法。第一种算法主要是依据本地的主同步序列与发送端主同步序列进行相关估计载波频偏。第二种算法主要依据循环前缀的数据重复特性进行载波频偏估计。在估计整数倍频偏时，第一种算法的复杂度非常高，需要经过FFT变换并且在频域进行滑动相关来完成整数倍频偏的估计工作，并且该算法不能有效对抗定时偏差。第二种算法仅限用于理想信道环境。然而，实际的无线信道中存在着多径时延。多径时延的存在将会破坏CP的数据，进而影响载波频偏的估计。在定时同步估计方面，主要采用本地的PSS与接收信号进行滑动相关，依据相关峰值的位置确定定时位置。该算法在小频偏的情况下性能较好，但是当系统中存在整数倍频偏时，定时同步位置的估计误差较大，相关峰值位置随机变化。总而言之，在TD-LTE系统中时频同步参数估计的方案设计时，必须要考虑到以下的因素：首先，进行定时同步位置估计的时候，不能忽略载波频偏的影响，尤其是大载波频偏。其次，进行小数倍频偏估计时，需要考虑多径时延对信号的干扰，即在多径传播场景下进行小数倍频偏估计算法的研究。第三，整数倍频偏的估计通常是在频域进行估计。然而，定时同步的过程中不可避免地会存在定时误差，因此，整数倍频偏估计的算法还必须能够抵抗定时偏差所带来的影响。最后，移动通信中的信号处理对实时性的要求非常高，因为方案计算复杂度也是需要重点考虑的一点。

综上所述，现有的TD-LTE系统缺少一种低复杂度、对抗大载波频偏以及定时偏差的定时同步与载波频偏参数估计的方案。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种用于TD-LTE系统中时频参数快速估计的方法，在该方法中，首先利用无线帧中SSS信号的中心共轭对称特性进行定时同步位置的估计。该算法的优点是将载波频偏所引入的旋转因子利用中心共轭对称点进行校正，能够在进行定时同步位置估计时消除载波频偏对其产生的影响，相比于常规算法在在大载波频偏下定时位置估计的随机性，该算法的定时性能明显高于常规算法。

其次是依据定时同步的位置获取PSS信号，并且与本地PSS进行二次共轭相关来估计小数倍频偏。常规基于CP的ML算法在估计小数倍频偏时极易受到多径时延的干扰，这是由于CP本身的作用就是用于抵抗多径时延。而该算法无论是在高斯白噪声信道下还是多径信道下都有很好的性能。同时，该算法另一个优点是依据估计的小数倍频偏能够确定整数倍频偏可能的取值空间，即奇数离散取值空间或者偶数离散取值空间，这将大大减小整数倍频偏估计的复杂度。

最后，依据上一步确定的离散取值空间采用旋转因子校正法在时域估计整数倍频偏。常规的整数倍频偏是在频域通过滑动相关运算获得，这需要进行FFT变换并且进行两组PSS的滑动相关运算，复杂度非常之高。而该算法的优点在于利用上一步中已经相关的结果在确定的离散取值空间内直接进行旋转因子校正，依据校正后的相关峰值确定整数倍频偏大小。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种用于TD-LTE系统中时频参数快速估计的方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一：采用SSS对称相乘算法进行定时同步，在时域确定SSS所在位置；步骤二：根据SSS位置确定PSS所在时域位置，并提取出一个完整符号的PSS信号；步骤三：先将提取出的PSS信号与本地PSS信号进行2048点相关运算并将运算结果分为前后1024点两个部分，再将两个部分进行相关运算进而估计小数倍频偏大小；步骤四：对主同步信号进行小数倍频偏校正；步骤五：根据步骤三中估计出的小数倍频偏大小确定整数倍频偏存在的范围空间，即偶数离散取值空间和奇数离散取值空间，再在该空间内采用旋转因子校正法在时域估计整数倍频偏大小。

进一步，所述步骤一具体包括以下步骤：1）将接收信号的中心共轭对称点的数据进行归一化；2）分别校正共轭对称的数据；3）将数据进行对称相乘；4）对接收到的数据依次进行共轭对称滑动相乘运算；5）得到SSS信号的中心共轭对称点。

进一步，所述步骤三具体包括以下步骤：1）将提取出的PSS信号与本地PSS信号进行2048点相关运算；2）将1）中的运算结果分为前后1024点两段，进行第二次相关运算；3）将2）中的运算结果化简后得到估计的小数倍频偏。

进一步，在步骤五中，采用以下步骤确定整数倍频偏存在的范围空间：1）当ε＞0.5时，说明此时的整数倍频偏为奇数；2）当ε＜0.5时，说明此时的整数倍频偏为偶数。

进一步，在步骤五中，采用基于旋转因子校正的算法在离散值区间内快速估计整数倍频偏，对接收信号进行整数倍频偏校正，并根据需要再次进行残留频偏估计。

本发明的有益效果在于：本发明提供了一种更加精确并且快速的时频参数估计方法，能够有效对抗大载波频偏对定时同步位置估计所带来的影响，抵抗定时误差给整数倍频偏估计所带来的影响，并且能够在时域估计整数倍频偏大小。

附图说明

为了使本发明的目的、技术方案和有益效果更加清楚，本发明提供如下附图进行说明：

图1为本发明的宏观流程图；

图2为本发明的微观流程图；

图3为基于SSS自相乘的改进定时同步流程图；

图4为基于PSS相关的小数倍频偏估计流程图；

图5为基于旋转因子校正的整数倍频偏估计流程图。

具体实施方式

下面将结合附图，对本发明的优选实施例进行详细的描述。

图1为本发明的宏观流程图，图2为本发明的微观流程图，图3为基于SSS自相乘的改进定时同步流程图，图4为基于PSS相关的小数倍频偏估计流程图，图5为基于旋转因子校正的整数倍频偏估计流程图。

如图1所示，本发明包括以下步骤：步骤一：采用SSS对称相乘算法进行定时同步，在时域确定SSS所在位置；步骤二：根据SSS位置确定PSS所在时域位置，并提取出一个完整符号的PSS信号；步骤三：先将提取出的PSS信号与本地PSS信号进行2048点相关运算并将运算结果分为前后1024点两个部分，再将两个部分进行相关运算进而估计小数倍频偏大小；步骤四：对主同步信号进行小数倍频偏校正；步骤五：根据步骤三中估计出的小数倍频偏大小确定整数倍频偏存在的范围空间，即偶数离散取值空间和奇数离散取值空间，再在该空间内采用旋转因子校正法在时域估计整数倍频偏大小。

如图2所示，具体来说，本发明所述方法的流程如下：

1)定时同步位置的估计采用改进的基于SSS信号的对称相乘算法，该方法流程参见图3。

假设发送端的SSS信号为s(n)，则经过频偏ε干扰后的信号为

y(n)＝s(n)e^j2πnε/N

其中N为一个OFDM符号长度，n为SSS时域信号的下标。假设s(n)的中心共轭对称点位于m处，则有s(m-1),s(m-2)...s(m-k)与s(m+1),s(m+2)...s(m+k)共轭对称，其中k＝N/2-1为最后一个对称点的下标。那么相应的y(n)为

s(m-1)e^{j2π(m-1)ε/N},s(m-2)e^j2π(m-2)ε/N...s(m-k)e^{j2π(m-k)ε/N}s(m)e^j2πmε/Ns(m+1)e^{j2π(m+1)ε/N},s(m+2)e^{j2π(m+2)ε/N}...s(m+k)e^{j2π(m+k)ε/N}。

将接收信号的中心共轭对称点的数据进行归一化，即

(s(m)e^j2πmε/N)/|s(m)e^j2πmε/N|＝e^j2πmε/N

其中s(m)为中心共轭对称点的数值，m为中心共轭对称点时域位置，利用e^j2πmε/N分别校正共轭对称的数据，有

s(m-1)e^-j2πε/N,s(m-2)e^-j2π2ε/N...s(m-k)e^-j2πkε/N，

s(m+1)e^j2πε/N,s(m+2)e^j2π2ε/N...s(m+k)e^j2πkε/N。

2)将上述结果进行对称相乘，则有

s(m+1)*s(m-1),s(m+2)*s(m-2)...s(m+k)*s(m-k)

由上式可以观察到，对称相乘后的数据不存在因载波频偏所引入的旋转因子，载波频偏对数据的干扰被消除。因此，定时同步的性能将会得到提高。对接收到的数据依次进行共轭对称滑动相乘运算，公式如下：

$P\left(m\right)=\underset{m=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}s(m+i)*s(m-i)$

其中m为每次进行共轭对称滑动相乘运算的共轭对称点，L为接收数据的长度，k为共轭对称的点数，需要注意的是，这里m＝1认为这是第一个有效的共轭对称点。

3)则估计的SSS信号的中心共轭对称点为

SSS_Centerpnt＝max(P(m))

4)依据步骤2)中估计的定时同步位置计算PSS信号所在时域位置，对提取的时域PSS信号采用简化的PSS互相关算法估计小数倍频偏。该模块见图4。

假设本地PSS信号为s(k)，提取出的接收端PSS信号为

r(k)＝s(k)exp(j2πkε/N)

其中，ε为归一化小数倍频偏，两者共轭相关得

y(k)＝s^*(k)r(k)＝|s(k)|²exp(j2πkε/N)，0≤k≤N-1

5)将步骤4)中相关的结果分成前后两段并进行二次相关得

$P=\underset{k=0}{\overset{N/2-1}{\mathrm{\Σ}}}\left\{y^{*}\left(k\right)y(k+N/2)\right\}$

$P=\underset{k=0}{\overset{N/2-1}{\mathrm{\Σ}}}\left\{{\left(s^{*}\left(k\right)r\left(k\right)\right)}^{*}{s}^{*}(k+N/2)r(k+N/2)\right\}$

$P=\underset{k=0}{\overset{N/2-1}{\mathrm{\Σ}}}\left\{{\left|s\left(k\right)\right|}^2\exp (-j2\mathrm{\πk\ϵ}/N){\left|s(k+N/2)\right|}^2\exp (j2\mathrm{\π}(k+N/2)\mathrm{\ϵ}/N)\right\}$

$P=\underset{k=0}{\overset{N/2-1}{\mathrm{\Σ}}}\left\{{\left|s\left(k\right)\right|}^2{\left|s(k+N/2)\right|}^2\exp (\mathrm{j\π\ϵ}\right\}$

6)将P通过化简后可得估计的小数倍频偏

$\mathrm{\ϵ}=-\frac{\mathrm{angle}\left(P\right)}{\mathrm{\π}}$

7)对主同步信号进行小数倍频偏校正。假设估计的小数倍频偏为ε，校正后的小数倍频偏为ε_FFO

当|ε|＞0.5时，如果ε＞0，则ε_FFO＝ε-1，如果ε＜0，则ε_FFO＝ε+1

当ε＜0.5，ε_FFO＝ε。

则经过校正后的信号为

y(k)＝r(k)exp(-j2πkε_FFO/N)

8)考虑到算法的特殊性，可以依据所估计的小数倍频偏确定整数倍频偏可能的离散取值区间。参见图5。

当ε＞0.5时，说明此时的整数倍频偏为奇数；

当ε＜0.5时，说明此时的整数倍频偏为偶数。

因此，可以快速确定整数倍频偏的离散取值区间。

9)采用基于旋转因子校正的算法在离散值区间内快速估计整数倍频偏。假设离散取值为ε_n，则经过校正后的信号为

z_n(k)＝y(k)exp(j2πkε_n/N)

则将z_n(k)与本地信号a_k进行共轭相关运算，求得相关能量值为

$E_n={\left|\underset{k=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{a}_k^{*}{z}_n\left(k\right)\right|}^2$

其中a_k为本地信号，z_n(k)为旋转因子校正过后的信号。

10)当能量值E_n最大时，相对应的校正因子ε_n就是所估计出的整数倍频偏。

11)最后，对接收信号进行整数倍频偏校正。如有进一步需要，可以再次进行残留频偏估计。

最后说明的是，以上优选实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管通过上述优选实施例已经对本发明进行了详细的描述，但本领域技术人员应当理解，可以在形式上和细节上对其作出各种各样的改变，而不偏离本发明权利要求书所限定的范围。

Claims (4)

1.一种用于TD-LTE系统中时频参数快速估计的方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤一：采用SSS对称相乘算法进行定时同步，在时域确定SSS所在位置；

步骤二：根据SSS位置确定PSS所在时域位置，并提取出一个完整符号的PSS信号；

步骤三：先将提取出的PSS信号与本地PSS信号进行2048点相关运算并将运算结果分为前后1024点两个部分，再将两个部分进行相关运算进而估计小数倍频偏大小；

步骤四：对主同步信号进行小数倍频偏校正；

步骤五：根据步骤三中估计出的小数倍频偏大小确定整数倍频偏存在的范围空间，即偶数离散取值空间和奇数离散取值空间，再在该空间内采用旋转因子校正法在时域估计整数倍频偏大小；

所述步骤一具体包括以下步骤：

1)将接收信号的中心共轭对称点的数据进行归一化；

2)分别校正共轭对称的数据；

3)将数据进行对称相乘；

4)对接收到的数据依次进行共轭对称滑动相乘运算；

5)得到SSS信号的中心共轭对称点。

2.根据权利要求1所述的一种用于TD-LTE系统中时频参数快速估计的方法，其特征在于：

所述步骤三具体包括以下步骤：

1)将提取出的PSS信号与本地PSS信号进行2048点相关运算；

2)将1)中的运算结果分为前后1024点两段，进行第二次相关运算；

3)将2)中的运算结果化简后得到估计的小数倍频偏。

3.根据权利要求2所述的一种用于TD-LTE系统中时频参数快速估计的方法，其特征在于：

在步骤五中，采用以下步骤确定整数倍频偏存在的范围空间：

1)当ε＞0.5时，说明此时的整数倍频偏为奇数；

2)当ε＜0.5时，说明此时的整数倍频偏为偶数；其中，ε为估计的小数倍频偏。

4.根据权利要求3所述的一种用于TD-LTE系统中时频参数快速估计的方法，其特征在于：

在步骤五中，采用基于旋转因子校正的算法在离散值区间内快速估计整数倍频偏，对接收信号进行整数倍频偏校正，并根据需要再次进行残留频偏估计。