CN103685089B - 数字资料辅助频率偏移估计 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种频率偏移估计方法,应用于通过一无线传播信道接收的一输入信号,该方法包含根据至少一相位估计一频率偏移,该至少一相位是根据该输入信号产生,其中与一传输信号的特性相关的一权重是施于该至少一相位。本发明所提供的数字资料辅助频率偏移估计方法具有较现有技术良好的效能及正确性,亦提供能在复杂性和正确性之间取舍的折衷方案。本发明的频率偏移估计技术可应用在反馈校正,亦可应用在前馈校正。
Description
技术领域
本发明与无线通讯装置相关,尤其与利用资料辅助(data-aided)方案估计接收器中的频率偏移(frequency offset)错误的技术相关。
背景技术
若希望移动通讯系统顺利运作,其中的发射器和接收器的时间及频率必须被正确锁定。就接收器而言,此目标可借由控制本地振荡器的频率达成;该频率是用以将天线接收的信号自射频降频转换至基频。
实务上,无线接收器收到的信号通常存在频率偏移,其导因可能是发射器的频率漂移、空气介面中的瞬间多普勒频率偏移(原因为移动装置及基站间的距离改变),或是降频转换的频率错误。频率偏移会造成载波间干扰,且不利于其他参数(例如信道增益)的估计程序。因此,准确的频率偏移补偿有助于提升无线接收器的表现。
在接收器的信号处理链中,频率偏移的估计通常是在数字信号处理阶段进行。频率偏移的估计结果随后通过反馈回路被用以控制本地振荡器产生的参考频率,此过程亦称为反馈校正。在发射器频率非常稳定且无多普勒偏移的情况下,这种做法相当有效。在传统蜂窝式通讯系统中,由于用户装置本身具有移动性,为了避免效能下降,频率偏移校正必须尽快进行。
在某些情况下,除了上述反馈校正之外,接收器的数字信号处理阶段亦可能包含频率偏移的校正,也就是在估计频率偏移残留量后立即对目前收到的信号施以相位校正(称为前馈校正),以移除频率偏移残留量。估计频率偏移残留量可采用资料辅助(data-aided)方案,亦即借由传输已知的资料区块或训练序列(training sequence),并根据这些资料区块于接收器端的相位旋转量来估计载波频率偏移。
本发明提出的数字资料辅助频率偏移估计技术可提高正确性、降低复杂性,进而增进接收器效能。
发明内容
根据本发明的实施例提供的频率偏移估计方法是以输入样本及与训练样本相关的已知信息做为估计频率偏移的根据。
一组样本首先借由对输入样本与一参考信号的共轭复数施以元素乘法而产生,该参考信号与训练样本有关。当噪声能量对该组样本而言并非常数,有可能以噪声能量的倒数预先缩放输入样本。随后,反旋转后样本被分组为多个区块,每一样本区块被累积起来。接着,针对多种延迟,所述累积样本的一组相关值被计算出来。
于根据本发明的一实施例中,与所述相关值(对应于不同的延迟)有关的多个相位被计算,并且该多个相位的一加权总和被据以产生频率偏移。用于加权总和的所述权重与该组传输样本有关。
于另一实施例中,不同的相关值被加总,而单一相位根据该累积后相关值被产生。一加权因数被施于此相位,以产生频率偏移,其中该加权因数亦相关于该组传输样本。
于一实施例中,所述权重是根据不同相关值的大小决定。于另一实施例中,一第二组反旋转后样本系独立于输入信号之外产生。根据输入样本产生的该第一组反旋转后样本被用以决定所述相位,而该第二组反旋转后样本被用以计算施于相位的权重。或者,该组样本可以是这些传输样本的能量。
于另一实施例中,所述权重系借由产生一第二组反旋转后样本被预先计算。除了利用根据输入样本产生的传播信道估计之外,该第二组反旋转后样本系与输入样本无关。此另一第二组样本可为考量传播信道估计的传输样本的能量。
反旋转后样本系借由将输入信号乘上一参考信号的共轭复数而产生。该参考信号与该传输信号有关。于一实施例中,正常的传输符号被用做该参考信号。于另一实施例中,是根据输入信号估计传播信道,并且该传播信道是应用于已知传输符号,以产生该参考信号。可根据传播信道的特性(例如信道的频率选择性)在两种参考信号实施例中动态选择。
于另一实施例中,若预期频率偏移范围的中间点不是零,等于该偏移后中间点的一频率偏移可被据以产生该参考信号。
区块大小可根据信号噪声比被调整,以令频率偏移估计方法的实现复杂度能配合传播链结特性,同时达到期望的估计正确性并限制运算负担以减少能量消耗。于另一实施例中,区块大小可根据期望的偏移范围被调整,举例而言,借由参考相关性的质心(较小的质心对应于较大的捕捉范围)。
本发明提供的频率估计方法能在多种信号噪声比状况中达到良好的估计正确性,且其复杂性通常低于现有技术。本发明提供的频率估计方法系结合输入样本及已知的发射器信号特性。
附图说明
为让本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂,以下结合附图对本发明的具体实施方式作详细说明,其中:
图1为采用反馈校正模式的接收器的简易方块图。
图2为采用前馈校正模式的接收器的简易方块图。
图3为根据本发明的一实施例中的频率偏移估计方法的流程图。
图4为根据本发明的另一实施例中的频率偏移估计方法的流程图。
图5呈现将样本分组为四个区块的实施范例。
图中元件符号说明:
110、210:射频信号处理阶段
120、220:混合信号处理阶段
130、230:数字信号处理阶段
112、212:混频器
113、213:本地振荡器
114、214:低通滤波器
122、222:模拟至数字转换器
123、223:取样单元
124、224:低通滤波器
132、232:频率偏移估计单元
133、234:解调器
233:频率偏移校正单元
140:滤波器
310~390、410、510~570:处理阶段
具体实施方式
本发明所提供的数字资料辅助频率偏移估计技术具有优于现有技术的正确性,亦提供能在复杂性和正确性之间取舍的折衷方案。本发明的频率偏移估计技术可应用在反馈校正,亦可应用在前馈校正。
图1为采用反馈校正模式的接收器的简化后架构方块图,用以说明如何同步此类接收器与发射器的频率。须说明的是,图1中的各个区块代表施于该接收器的输入信号的处理程序,不必然直接对应于接收器中的实体单元。
在射频信号处理阶段110中,第一步由混频器112将输入信号降频至基频。用以驱动混频器112的参考频率系由本地振荡器113产生。随后,该降频后信号通过低通滤波器114并进入混合信号处理阶段120。
在混合信号处理阶段120中,信号依序通过模拟至数字转换器(ADC)122、取样单元123和低通滤波器124。此阶段产生的数字信号随后进入数字信号处理阶段130,被暂存并接受预处理。
数字信号处理阶段130包含频率偏移估计单元132和解调器133。解调器133会针对自发射器送来的信息比特产生估计值。频率偏移的估计值被传送至滤波器140过滤,以增进其正确性,并且随后被用以控制本地振荡器113产生的参考频率。
图2为采用前馈校正模式的接收器的简化后架构方块图,用以说明如何同步此类接收器与发射器的频率。同样地,图2中的各个区块代表施于该接收器的输入信号的处理程序,不必然直接对应于接收器中的实体单元。
射频信号处理阶段210与混合信号处理阶段220与图1中的同名阶段相似,而数字信号处理阶段230中增加了一个处理程序。混合信号处理阶段220产生的数字信号首先进入频率偏移估计单元232。在频率偏移估计值产生后,频率偏移校正单元233对信号施以数字校正。移除频率偏移后的信号接着被传送至解调器234。
图1及图2中的接收器都必须估计其输入信号的频率偏移,再利用前馈机制或反馈机制进行校正。于根据本发明的实施例,发射器发送的已知的训练样本(training sample)x和接收器接收的输入样本y被用做估计频率偏移的依据。训练样本x、输入样本y和频率偏移估计值的关系式如下:
(式一),
其中f为待估计的频率偏移量,其单位为赫兹;ψ为一未知相位,其单位为弧度(radian);H为模拟传播信道的矩阵;向量n的大小为M*1,其中包含噪声样本;噪声样本的协方差矩阵(covariance matrix)被假设为对角矩阵(diagonal matrix);M为输入样本的数量,T代表样本周期,其单位为秒。向量a:b代表一内含区间向量(inclusive intervalvector):
现有技术是将输入样本y相对于已知的训练样本x旋转,以产生一组新的输入样本ζ。现有技术中的“两区块相位差异”方案会找出每半个ζ的平均值间的相位差异。ζ在数学上可表示为:
(式二)。
运算符号“。”代表元素对元素(element by element)乘法。
ζ被对半分割并取其平均值,随后即可计算相位差异。相位差异除以2π及这些对半分割后样本间的平均距离M*T/2后产生如式三所示的频率估计。M通常为2的倍数。
(式三)。
另一现有技术为凯氏演算法(可参考1989年12月S.Kay于IEEETrans.Acoust.Speech,Signal Processing,ASSP-37发表的「A Fast and AccurateSingle Frequency估计器」),其做法为找出每对相邻样本ζ间的相位差异的加权平均,随后除以2π及样本周期T,以产生频率估计:
(式四),
其中γ(m)为一平滑化方程式,其定义如下:
(式五)。
相较于现有的“两区块相位差异”方案,凯氏演算法中需要计算多重相位的做法较为复杂。“两区块相位差异”方案仅需计算单一相位,凯氏方案则是需要进行(M-1)次运算。在数字处理引擎中执行相位计算的成本相当高,且相位计算通常会主宰频率偏移估计程序的整体复杂性。然而,采用较多的相位数量能得出较准确的估计结果,减少相位计算的次数会导致估计结果的正确性降低。
另一现有技术—费兹演算法(可参考1991年12月2-5号M.P.Fitz于Conf.Rec.GLOBECOM’91发表的“Planar Filtered Techniques for Burst Mode CarrierSynchronization”)是利用样本ζ的自相关性(autocorrelation)的幅角(argument)来产生样本Δ间的相位增加量。ζ的自相关性R(Δ)的定义如下:
(式六)。
费兹演算法是根据下列方程式计算频率估计:
(式七),
其中Mmax表示频率偏移估计程序中采用的最大相关性延迟,Mmax小于M。由于需要针对不同的arg(R(Δ))进行Mmax次个别相位计算,此方案较“两区块相位差异”方案复杂且昂贵。由式七及式四可看出,当Mmax等于M-1,费兹演算法较凯氏演算法复杂。这两种方案所需的相位计算次数相似,但费兹演算法中产生相位的运算较凯氏演算法复杂。
费兹演算法的一种复杂度较低的变化型为将式七中的相位总和项替换为一相位。如陆氏与瑞氏演算法(可参考1995年M.Luise和R.Reggiannini于IEEE Trans.Commun.,COM-431169-1178发表的“Carrier Frequency Recovery in All-Digital Modems forBurst-Mode Transmissions”)所述,平均相关性的相位可被调整,以产生一频率估计值:
(式八)。
由于仅需计算单一相位,这个方案比费兹和凯氏演算法都简单。
借由引进近乎最大似然(approximate maximum likelihood,AML)估计方法,前述几种现有技术的效能有可能被提升(可参考1997年U.Mangali和A.N.D’Andrea于Plenum发表的“Synchronization Techniques for Digital Receivers”)。然而,如同几种现有技术,这种方法仍然未考量传播信道对输入信号的影响。如式九所示,此方案首先对ζ施以离散傅利叶转换(discrete Fourier transform,DFT)或快速傅利叶转换(FFT),随后再找出具有最大模数(modulus)的样本。此估计程序的解析度取决于DFT/FFT的长度。估计正确性通常会随着传播信道和训练样本的特性变化。利用垫零(zero padding)可提升解析度,但在多数情况下并不会产生较准确的估计结果。
(式九),
其中k为DFT频率指标;可选择将式九最大化的k及其相对应的频率。
相较于其他现有技术,近乎最大似然(AML)方案可达成较佳的频率偏移估计正确性,但实现时却相对复杂许多。在其他现有技术中,复杂性主要取决于须计算的相位数量,并且会随着输入样本的数量M的大小线性变化。由于近乎最大似然方案须对输入信号进行DFT/FFT运算,其复杂度正比于Mlog2(M),在输入样本较多时远较其他现有技术复杂。在信号噪声比低的状况下,须增加样本数量方能达到良好估计正确性,近乎最大似然方案的复杂性因此可能会过高。
本发明的一目的为提出在各种信号噪声比状况皆能达到良好估计正确性的频率估计方法,且其复杂性远低于近乎最大似然方案。根据本发明的实施例适用于采用最大似然方法的资料辅助频率估计器。不同于忽略传播信道的影响的近乎最大似然方案,根据本发明的方法能利用传播信道的相关信息,以提升频率偏移估计的正确性。
不同于许多理论分析,本发明并未假设采用模拟匹配滤波器,其原因在于,没有将频率偏移纳入考量的匹配滤波器是不够理想的。相对地,本发明假设采用理想的矩形低通滤波器,因而能简化分析并增进效能。在这个假设下,近乎最大似然(AML)方法等效于不考量传播信道的最大似然方法(maximum likelihood)。矩形滤波器的频宽可被设计为相关于输入信号中可能的最大频率差错。须说明的是,以下实施例并未排除使用数字的匹配滤波器或噪声白化滤波器的可能性。
图3系绘示根据本发明的一实施例中的频率偏移估计方法示意图。在阶段310中,发射器发送的已知训练样本x和接收器接收的输入训练样本y被输入。阶段320根据输入样本y产生模拟传播信道的一信道矩阵估计H。模拟传播信道的方式有很多种,可参考但不限于Arslan、Hüseyin、Bottomley、Gregory E.等人于Wireless Communications and MobileComputing发表的“Channel estimation in narrowband wireless communicationsystems”。阶段330为根据输入样本y估计噪声能量并产生噪声样本的协方差矩阵。本发明所属技术领域中普通技术人员可知,在信道估计产生后,另有进行噪声能量估计的方法。须注意的是,虽然本实施例是根据同一组输入样本y估计信道、噪声以及随后会说明的向量z,实务上可采用不同的信号做为估计根据。
上述获得的信道矩阵估计H、噪声协方差矩阵和已知的训练样本x会被传递至阶段340做进一步处理。假设噪声协方差矩阵为对角矩阵(在实务上通常是正确的)。当此假设不成立的情况下,另可使用噪声白化滤波器来将噪声协方差矩阵对角化。阶段340的处理结果为以向量z表示的M个样本:
(式十),
其中r代表参考信号Hx。
于另一实施例中,阶段340可被简化,以降低频率估计的整体复杂性。举例而言,向量z的计算方式可为:
(式十一)。
因为不需要计算噪声协方差矩阵(亦即略过阶段330),式十一的复杂度较低。在某些情况下,这种简化可能会导致效能降低。不过,若该噪声协方差矩阵为单位矩阵(identity matrix)的等比例缩放矩阵,也就是所有输入样本的噪声能量均相同,效能便不会受到影响。因此,在实务上可先检测是否所有输入样本的噪声能量均相同,再进一步决定是否要将式十简化为式十一。
于另一实施例中,向量z的计算方式可为:
(式十二),
其中的r被简化为r=x。此实施例无须估计传播信道矩阵H(亦即略过阶段320)。如同前一个简化方案,式十二提供的简化方式可能会使后续估计出的频率偏移的正确性降低。然而,在没有多重路径及衰减的情况下,信道矩阵H是单位矩阵的等比例缩放矩阵,简化r不会导致效能降低。因此,在实务上可先检测传播信道是否存在多重路径及衰减,再进一步决定是否要将式十简化为式十二。
于另一实施例中,式十一和式十二的简化概念可被结合,也就是根据下列方程式计算向量z:
(式十三)。
因为能同时省略阶段320及阶段330,式十三提供的简化方式显然具有更低的复杂度。实务上,可利用噪声能量的统计信息、能量延迟曲线及传播信道的衰减来决定是否要采用式十三提供的简化方式。
于另一实施例中,可考量参考信号r的预期频率偏移范围的非零中间点fmid,其关系式如下:
或
(式十四)。
上述运算结果为被反旋转(de-rotate)后的样本z,随后在阶段350中被分组为L个区块并且加总。每个区块个包含N个样本。为了将此结果最佳化为N的倍数(通常是4的倍数),以符号表示的总共L*N个样本可自总共的数量s中排除最前及/或最后的一个或多个样本z。
(式十五)。
于另一实施例中,假设样本总数量N为定值,区块大小可被设计为根据信号噪声比而调整。当信号噪声比较低时,可借由提高区块的数量L来将每个区块缩小。这种做法会提高运算复杂性,但也会增加效能。相对地,当信号噪声比较高时,可借由减少区块的数量L来将每个区块放大。这种做法会降低运算复杂性(进而降低运算耗能),但仍提供相当程度的效能。借此,本发明的实施例可根据传播链结特性适当调整频率偏移估计方法的复杂性,以达到期望的估计正确性。实务上,有许多种决定传播链结信号噪声比的方法。举例而言,可根据阶段320产生的信道矩阵H计算输入信号的能量,并结合此数值和噪声协方差矩阵即可找出信号噪声比。或者,可直接根据输入信号样本产生信号噪声比,无须考虑信道矩阵或噪声协方差矩阵。
阶段360为计算该s个样本的相关值C(Δ)。s的相关性项次的子集合被用以产生各相关值,且这些子集合可能会随着不同的复杂性/效能考量而变化,在式十六中表示为l∈s(Δ)。
(式十六),
其中Δ满足0<Δ<L。
于一运算范例中,相关性项次的所有可能的集合都被纳入考量,而相关值C(Δ)如下:
(式十七)。
提供选择相关性项次集合的弹性,亦即可弹性决定式十七中的S(Δ),能容许演算法的复杂性及效能间的取舍。举例而言,为了满足一捕捉范围(capture range)需求,相关性项次可被限制为只选择其延迟Δ小于或等于一特定最大值的项次。该特定最大值愈小,估计器的捕捉范围就愈大(须以较差的变异性为代价)。
于另一实施例中,使用的区块数量可被调整,以拓宽或窄化估计器的捕捉范围。调整区块数量会改变有效最大延迟,也就是最大延迟与区块大小的乘积。举例而言,假设阶段360使用了所有可能的延迟,且估计器的特性为当有效最大延迟减少时其捕捉范围会增加。因此,若欲拓宽估计器的捕捉范围,可增加阶段350中选择的区块大小。相对地,若欲缩减捕捉范围,可降低区块大小。此范例呈现了如何利用区块大小和有效最大延迟的关系,间接控制估计器的捕捉范围。
阶段360产生的相关值C(Δ)随后被传递至程序阶段370,以计算相关性的质心δ。
(式十八)。
或者,当N>1,质心δ可用多个未相加的样本z而非s个样本被定义。可能的相关性项次的一特定子集合被用以定义δ;在中的此子集合被严格定义的展开式中的项次,在以下定义中被表示为l∈Ω(Δ):
(式十九)。
于另一实施例中,借由预先计算质心δ(比方说利用)或是不根据y计算δ(独立于y)(比方说利用),程序370可被简化。
阶段360产生的相关值C(Δ)也被提供至阶段380,以计算相位差异θ,也就是相关性的相位arg{C(Δ)}的加权总和。
(式二十),
其中wΔ代表arg{C(Δ)}的权重,并且被表示为:
(式二十一)。
于另一实施例中,借由根据预先计算权重wΔ,程序380可被简化。于此实施例中,多个相关值C(Δ)的多个相位被用于频率偏移估计,因此与输入信号相关。然而这些权重wΔ的产生无关于输入信号样本。须注意的是,这些权重仍然会随着传送的训练样本x变化。
或者,可利用信道或噪声而不利用y计算权重wΔ,举例而言,根据
阶段380中计算出的相位差异样本θ随后被用于阶段390中,以计算频率偏移估计
(式二十二)。
由式二十和式二十一可看出,本发明产生频率偏移估计的过程需要计算施于相位值的权重。通过|C(Δ)|的连结,这些权重会与传送的训练样本的性质有关,因此可利用已知的训练样本信息来计算。本发明的做法不同于现有技术。现有技术并未利用已知的训练样本信息来决定权重,其权重甚至与训练样本无关。举例而言,在费兹演算法中,计算出的相位系根据依Mmax决定的一数值来调整,Mmax只与已处理的样本数量相关,而无关于输入样本或传送的训练样本。在凯氏演算法中,相位同样系根据无关于训练样本的数值来调整。是否有利用已知的训练样本信息乃本发明与现有技术的巨大差异。借由利用与训练样本的特性相关的知识,根据本发明的技术能提供优于现有技术的频率偏移估计正确性。借由利用与传播信道相关的信息(举例而言,如式十所示),本发明的实施例亦能提供优于现有技术的效能。
就实现复杂性而言,由式二十可看出,当区块大小等于1时,新的频率偏移估计方法所需的相位运算次数相近于费兹演算法和凯氏演算法。在新的估计方法中,欲被估算的相位的个数系正比于输入样本的数量。有可能借由利用大于1的区块大小来减轻新估计器的运算负担。须计算的相位数量的减少与区块大小呈线性相关。因此,有可能借由利用大区块来大幅降低复杂性。如先前已说明的,降低复杂性也会导致效能降低,因此变差的估计正确性可借由只在信号品质良好的情况下使用大区块来补偿。
或者,有可能借由利用图4呈现的实施例来降低运算复杂性。图4中的初始阶段310~370与图3中的阶段310~370相同,因此不再赘述。在图4中,阶段360产生的相关值C(Δ)被传送至阶段410,以自相关性相位样本的总和计算相位差异θ:
(式二十三)。
如上所述,计算出的相关性质心δ和相位差异θ随后被传送至阶段390,用以计算频率偏移估计
(式二十四)。
须说明的是,先前介绍过的几个可降低图3所示演算法的复杂性的方法同样适用于图4中的演算法。
可看出图4呈现的方法的复杂性低于图3呈现的方法。图3呈现的方法需要计算L个不同的相位,而图4呈现的方法可利用单一相位运算实现。
相较于两区块相位演算法或凯氏演算法,图3及图4提供的方法能产生较准确的结果。图3及图4呈现的方法的复杂度低于凯氏演算法;凯氏演算法需要计算(M-1)个相位,而根据本发明的实施例仅需要至多(L-1)相位,并且提供相似或较佳于费兹演算法及陆氏与瑞氏演算法的计算结果。以上实施例因此在频率偏移估计的正确性与接收器的复杂性等方面优于现有技术。当存在多路径的状况且H被使用在图3及图4提供的方法中,显然能较未利用H的方法(包含前述所有现有技术范例)提供更优异的估计正确性。
于根据本发明的其他实施例中,亦可能利用自部分解调程序产生的估计样本来建立用于载波频率偏移估计的一序列。由于错误可能会降低效能,此方法的准确度可能低于利用训练序列已知信息的方法。
图5系绘示一个采用图4呈现的方法的实施例。在阶段510中产生的向量z在阶段520被分为四个区块并加总。这些背向(backward-facing)区块相关性分别在阶段530、540及550被计算。在阶段530,第三与第四区块中的这些样本的总和被乘上第一与第二区块中的这些样本的总和的共轭复数。相似地,在阶段540中,第四区块中的这些样本的总和被乘上第三区块中的这些样本的总和的共轭复数。在阶段550中,第二区块中的这些样本的总和被乘上第一区块中的这些样本的总和的共轭复数。
阶段530、540和550的相乘结果在阶段560被加总,且加总结果的相位随后被计算。接着,阶段560的处理结果被提供至阶段570,用以计算频率偏移。
以下介绍对应于图5中各处理区块的数学推导。
将样本z均分为四个部分并施以式二十四中的频率偏移计算,其中利用式二十三的相位差异计算与式十七中的相关性项次的完整集合,可得出下列方程式:
(式二十五),
其中L=4而是4的倍数且被表示为L*N。
式二十五可被简化为:
(式二十六)。
相关性质心系利用式十八产生。若不利用y而以或计算z且假设z为常数(亦即信号能量为常数),s因此为常数,则能简化式十八。若L=4,δ被简化如下:
(式二十七)。
图5所对应的整个计算程序可根据式二十六推导,并且得出式二十七中的δ:
(式二十八)
可看出阶段530中的处理程序系对应于式二十八中的第一个项次的运算。式二十八中的第二个项次的运算则系于阶段540中执行,而最后一个项次系于阶段550中进行运算。阶段560为产生这三个项次的总和的相位,且此相位随后在阶段570中被乘上,以产生频率偏移估计。
借由以上较佳具体实施例的详述,是希望能更加清楚描述本发明的特征与精神,而并非以上述所披露的较佳具体实施例来对本发明的保护范围加以限制。相反地,其目的是希望能涵盖各种改变及具等同性的安排于本发明所欲申请的权利要求书的范畴内。
Claims (16)
1.一种频率偏移估计方法,应用于一接收信号,该接收信号系由一传输信号经由一无线传播信道传送而得,该方法包含:
根据至少一相位估计一频率偏移,该至少一相位是根据该接收信号产生,其中与该传输信号的特性相关的一权重是施于该至少一相位;
其中,一第一组样本系借由缩放并反旋转该接收信号而产生,该传输信号及该无线传播信道造成多个相位贡献,该反旋转被设计为相关于该多个相位贡献中的至少一相位贡献;其中,用于估计该频率偏移的该至少一相位是产生自根据该第一组样本产生的多个相关性项次;该权重是相应的相关值的绝对值在所有该相关值的绝对值的总和的比值;其中,该相关值产生自该多个相关性项次的子集合。
2.如权利要求1所述的频率偏移估计方法,其特征在于,该传输信号包含一已知训练序列,并且该传输信号的特性是根据该已知训练序列而导出。
3.如权利要求2所述的频率偏移估计方法,其特征在于,该权重是被预先计算出且与该接收信号相独立。
4.如权利要求1所述的频率偏移估计方法,其特征在于,该权重与该传输信号的能量相关。
5.如权利要求1所述的频率偏移估计方法,其特征在于,该传输信号的特性是根据一解调程序输出的第二组估计样本而产生。
6.如权利要求1所述的频率偏移估计方法,其特征在于,该至少一相位中的至少其一为该多个相关性项次的总和。
7.如权利要求1所述的频率偏移估计方法,进一步包含:
将该第一组样本中的多个邻近样本分组,以形成多个组别,形成该多个组别的方式使得该频率偏移估计由该至少一相位产出,且该至少一相位是利用该多个组别中的每一组别中的一数值而被计算得出。
8.如权利要求7所述的频率偏移估计方法,其特征在于,每一组别中的一样本数量被设计为配合估计出的该频率偏移的一最大值。
9.如权利要求7所述的频率偏移估计方法,其特征在于,每一组别中的一样本数量的设定是根据该接收信号的至少一性质。
10.一种频率偏移估计装置,应用于一接收信号,该接收信号系由一传输信号经由一无线传播信道传送而得,该装置包含:
一射频信号处理阶段,用以处理通过一传播信道所接收的一接收信号;
一混合信号处理阶段,用以接收该射频信号处理阶段的输出;以及
一数字信号处理阶段,用以接收该混合信号处理阶段的输出并且根据至少一相位,估计一频率偏移,该至少一相位是根据该接收信号产生,其中与一传输信号的特性相关的一权重是施于该至少一相位;
其中,该数字信号处理阶段进一步借由缩放并反旋转该接收信号而产生一第一组样本,该传输信号及该无线传播信道造成多个相位贡献,该反旋转被设计为相关于该多个相位贡献中的至少一相位贡献;其中,用于估计该频率偏移的该至少一相位是产生自根据该第一组样本产生的多个相关性项次;该权重是相应的相关值的绝对值在所有该相关值的绝对值的总和的比值;其中,该相关值产生自该多个相关性项次的子集合。
11.如权利要求10所述的频率偏移估计装置,其特征在于,该传输信号包含一已知训练序列,并且该传输信号的特性系根据该已知训练序列产生。
12.如权利要求11所述的频率偏移估计装置,其特征在于,该权重与该接收信号无关且被预先计算。
13.如权利要求10所述的频率偏移估计装置,其特征在于,该权重与该传输信号的能量相关。
14.如权利要求10所述的频率偏移估计装置,其特征在于,该传输信号的特性是根据一解调程序输出的第二组估计样本而产生。
15.如权利要求10所述的频率偏移估计装置,其特征在于,该至少一相位中的至少一相位为该多个相关性项次的总和。
16.如权利要求10所述的频率偏移估计装置,其特征在于,该数字信号处理阶段进一步将该第一组样本中的多个邻近样本分组,以形成多个组别,该多个组别中的每一组别被据以产生一数值,产生该至少一相位是利用多个该数值。
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