CN103873225A - 突发通信的定时估计方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种突发通信的定时估计方法，该方法基于前导序列进行，前导序列由相关特性良好的二进制m序列构成，该方法包括：在通信调制端发送带有前导序列的信号帧，前导序列由相关特性良好的m序列填充；在通信解调端以四倍于符号速率的采样率对基带接收信号进行采样，定时估计基于采样速率进行；将接收到的采样信号送入相关器，与本地m序列进行相关运算，相关运算由加减法完成，相关器输出出现陡峭峰值；对相关器的输出进行模方处理，找到模方最大的点并确定最大峰值；在峰值附近选取8个值用于定时估计，求解该序列在符号速率上的频谱分量，计算该频谱分量的相位，对相位做归一化处理得到时域定时偏差。

Description

突发通信的定时估计方法

技术领域

本发明涉及通信领域，尤其涉及一种突发通信的定时估计方法。

背景技术

很多通信系统中都提供了前导序列（如GSM系统和WIFI系统中），用于接收端的快速同步和信道估计等，因此基于数据辅助的定时估计具有重要的现实意义。这种数据辅助的定时估计方法大都基于最大似然准则导出，是最大似然意义下的准最佳估计器。

具有代表性的搜索法是一种基于数据辅助的前向定时算法，通过搜索似然函数的最大值估计定时偏差。非数据辅助定时方法也叫“盲前向定时估计”，这种方法不需要前导序列，由于是前向结构，也不需要反馈环节，因此收敛较快，也比较适合于突发系统中。其中影响力最大的是平方环法，平方环法通过对接收信号做模平方非线性变换获得符号速率的频谱分量，再通过窄带滤波器提取定时信息。

突发通信具有猝发特性，每帧数据较短且是独立的，要求仅用少量数据完成时钟同步。基于数据辅助的最大似然估计方法，如搜索法虽然精度高收敛快，但是搜索似然函数的最大值会消耗大量的运算，复杂度非常高，不易移植到工程实践中；平方环法运算量少,实现简单，但在信噪比低时非线性处理将导致性能下降，且在成形系数小时“自噪声”明显，性能也会显著恶化。

发明内容

本发明实施例提供一种突发通信的定时估计方法，基于数据辅助进行定时偏差估计，具有复杂度低，精度高。

本发明实施例采用如下技术方案：

一种突发通信的定时估计方法，该方法基于前导序列进行，前导序列由相关特性良好的二进制m序列构成，该方法包括：

在通信调制端发送带有前导序列的信号帧，前导序列由相关特性良好的m序列填充；

在通信解调端以四倍于符号速率的采样率对基带接收信号进行采样，定时估计基于采样速率进行；

将接收到的采样信号送入相关器，与本地m序列进行相关运算，相关运算由加减法完成，相关器输出出现陡峭峰值；

对相关器的输出进行模方处理，找到模方最大的点并确定最大峰值；

在峰值附近选取8个值用于定时估计，求解该序列在符号速率上的频谱分量，计算该频谱分量的相位，对相位做归一化处理得到时域定时偏差。

可选的，所述m序列为63的PN序列，前导序列包含所述63的PN序列和循环前缀；

可选的，相关器为滤波器，滤波器系数与m序列值保持一致，滤波器由加法器和寄存器构成。

可选的，还包括：

将相关器的输出I\Q两路信号分别送入两路FIFO进行缓存。

可选的，还包括：

如果R(0)为最大峰值模方，则R(-4),R(-3),R(-2),R(-1)和R(1),R(2),R(3),R(4)分别为最大峰值左侧和右侧相关值的模方，比较R(-1)和R(1)的大小，如果R(-1)大，则选择R(-4)到R(3)八点用于定时估计，否则，选择R(-3)到R(4)八点用于定时估计；

将上述8点乘以复向量[-j,-1,j,1,-j,-1,j,1]^T，T表示转置，所得为复数，求复数的相位，除以2pi，所得即为归一化的定时偏差。

可选的，还包括：

时域中偶对称实信号的傅里叶变换为频域偶对称实信号，时域的时移对应到频域为相位旋转，频域信号的基频分量的相位信息可以表征频域上的相位旋转幅度，进而表征时域信号的时移，即定时偏差。

基于上述技术方案，利用本发明提供的方法在突发通信中进行定时估计，复杂度低，突发通信中通常采用相关运算完成帧同步的确定，本方法借用相关峰附近的8点相关值即可估计定时偏差，只需要少量乘法器和寄存器即可完成定时估计，实现复杂度低；精度高，本方法在低信噪比、低成形系数下性能优良，截短相关值序列在保留定时偏差信息的同时抑制了噪声；时延小，在前导序列部分即可估计出定时偏差，在数据部分可进行数据恢复。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种突发通信的定时估计方法的流程图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明实施例提供一种突发通信的定时估计方法，基于数据辅助进行定时偏差估计，具有复杂度低，精度高，对成形系数不敏感的特点。由于采用了前向结构，收敛速度快，该方法非常适合于含有前导序列且对收敛速度要求较高的无线通信系统。

本发明实施例提供一种突发通信的定时估计方法，该方法基于前导序列进行，前导序列由相关特性良好的二进制m序列构成，该方法包括：

在通信调制端发送带有前导序列的信号帧，前导序列由相关特性良好的m序列填充；

在通信解调端以四倍于符号速率的采样率对基带接收信号进行采样，定时估计基于采样速率进行；

将接收到的采样信号送入相关器，与本地m序列进行相关运算，相关运算由加减法完成，相关器输出出现陡峭峰值；

对相关器的输出进行模方处理，找到模方最大的点并确定最大峰值；

在峰值附近选取8个值用于定时估计，求解该序列在符号速率上的频谱分量，计算该频谱分量的相位，对相位做归一化处理得到时域定时偏差。

可选的，所述m序列为63的PN序列，前导序列包含所述63的PN序列和循环前缀；

可选的，相关器为滤波器，滤波器系数与m序列值保持一致，滤波器由加法器和寄存器构成。

可选的，还包括：

将相关器的输出I\Q两路信号分别送入两路FIFO进行缓存。

可选的，还包括：

如果R(0)为最大峰值模方，则R(-4),R(-3),R(-2),R(-1)和R(1),R(2),R(3),R(4)分别为最大峰值左侧和右侧相关值的模方，比较R(-1)和R(1)的大小，如果R(-1)大，则选择R(-4)到R(3)八点用于定时估计，否则，选择R(-3)到R(4)八点用于定时估计；

将上述8点乘以复向量[-j,-1,j,1,-j,-1,j,1]^T，T表示转置，所得为复数，求复数的相位，除以2pi，所得即为归一化的定时偏差。

可选的，还包括：

时域中偶对称实信号的傅里叶变换为频域偶对称实信号，时域的时移对应到频域为相位旋转，频域信号的基频分量的相位信息可以表征频域上的相位旋转幅度，进而表征时域信号的时移，即定时偏差。

下面详细介绍本发明实施例的突发通信的定时估计方法，以分块传输的单载波频域均衡结构为例：

1）调制端发送分块传输的单载波突发信号，突发帧由前导序列和数据部分组成，前导序列由长为63的PN序列（m序列填充）和循环前缀（CP）构成；

CP

PN

DATA1

DATA2

DATA3

2）为防止频谱混叠，便于模拟器件设计，解调端基带采样速率为4倍符号速率；

3）经AGC和下变频后，启动定时估计。定时估计基于采样速率进行，采样信号进入相关器进行相关运算。相关器本质上是一个匹配滤波器，该滤波器长为63，与m序列长度一致，滤波器系数与m序列值保持一致。滤波器不含乘法器，由加法器和寄存器构成。

4）一方面，将相关器的输出I\Q两路信号分别送入两路FIFO进行缓存；

5）另一方面，启动峰值搜索，寄存器REG1置全零，计数器CNT1置零，峰值标志位SIG1置低电平；

6）对相关器的输出进行求模处理，将所得模值与基于能量的动态阈值进行比较，如果模值大于动态阈值，并且模值大于寄存器REG1中的值，则认为出现一个新峰值，将该模值存储到寄存器REG1并进行位置标记，计数器CNT1置零，峰值标志位SIG1置高电平；

7）如未满足6）中要求，则寄存器REG1的内容不变，位置标记也不变；

8）如未满足6）中要求且SIG1为高电平，则计数器CNT1自动加1，如SIG1为低电平，则CNT1置零；

9）当SIG1为高电平且CNT1大于64时，表明最新峰值出现后持续一段时间（64个采样时钟周期）无新峰值出现，可以确认REG1中存储的峰值为最大峰值，则停止峰值搜索，SIG1置低电平。

10）根据位置标记输出FIFO中的值并锁定最大峰值附近8个点，锁定规则为：假定R(0)为最大峰值模方，则R(-4),R(-3),R(-2),R(-1)和R(1),R(2),R(3),R(4)分别为最大峰值左侧和右侧相关值的模方，比较R(-1)和R(1)的大小，如果R(-1)大，则选择R(-4)到R(3)八点用于定时估计，否则，选择R(-3)到R(4)八点用于定时估计；

11）将上述8点乘以复向量[-j,-1,j,1,-j,-1,j,1]^T，T表示转置，所得为复数，求复数的相位，除以2pi，所得即为归一化的定时偏差。

时域中偶对称实信号的傅里叶变换为频域偶对称实信号，时域的时移对应到频域为相位旋转，频域信号的基频分量的相位信息可以表征频域上的相位旋转幅度，进而表征时域信号的时移，即定时偏差。

本发明实施例的方法可以通过图1所示的流程图实现。

本发明实施例比传统的反馈算法降低了实现复杂度，基于截短后的8点相关值进行定时估计的算法，提高了定时估计的精度。利用本发明提供的方法在突发通信中进行定时估计，复杂度低，突发通信中通常采用相关运算完成帧同步的确定，本方法借用相关峰附近的8点相关值即可估计定时偏差，只需要少量乘法器和寄存器即可完成定时估计，实现复杂度低；精度高，本方法在低信噪比、低成形系数下性能优良，截短相关值序列在保留定时偏差信息的同时抑制了噪声；时延小，在前导序列部分即可估计出定时偏差，在数据部分可进行数据恢复。

本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (6)

1.一种突发通信的定时估计方法，其特征在于，该方法基于前导序列进行，前导序列由相关特性良好的二进制m序列构成，该方法包括： 

在通信调制端发送带有前导序列的信号帧，前导序列由相关特性良好的m序列填充； 

在通信解调端以四倍于符号速率的采样率对基带接收信号进行采样，定时估计基于采样速率进行； 

将接收到的采样信号送入相关器，与本地m序列进行相关运算，相关运算由加减法完成，相关器输出出现陡峭峰值； 

对相关器的输出进行模方处理，找到模方最大的点并确定最大峰值； 

在峰值附近选取8个值用于定时估计，求解该序列在符号速率上的频谱分量，计算该频谱分量的相位，对相位做归一化处理得到时域定时偏差。 

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述m序列为63的PN序列，前导序列包含所述63的PN序列和循环前缀。 

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，相关器为滤波器，滤波器系数与m序列值保持一致，滤波器由加法器和寄存器构成。 

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括： 

将相关器的输出I\Q两路信号分别送入两路FIFO进行缓存。 

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括： 

如果R(0)为最大峰值模方，则R(-4),R(-3),R(-2),R(-1)和R(1),R(2),R(3),R(4)分别为最大峰值左侧和右侧相关值的模方，比较R(-1)和R(1)的大小，如果R(-1)大，则选择R(-4)到R(3)八点用于定时估计，否则，选择 R(-3)到R(4)八点用于定时估计； 

将上述8点乘以复向量[-j,-1,j,1,-j,-1,j,1]^T，T表示转置，所得为复数，求复数的相位，除以2pi，所得即为归一化的定时偏差。 

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括： 

时域中偶对称实信号的傅里叶变换为频域偶对称实信号，时域的时移对应到频域为相位旋转，频域信号的基频分量的相位信息可以表征频域上的相位旋转幅度，进而表征时域信号的时移，即定时偏差。 

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