CN103905371A - 一种iq校准补偿方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种IQ校准补偿方法和装置，在IQ校准补偿模块输出的IQ信号中，对I路的绝对值的累加值和Q路的绝对值的累加值分别滤波，得到Q路的幅度增益；以及对IQ两路的乘积的累加值和I路的平方累加值分别滤波，得到Q路的相位估计和I路的幅度增益；IQ校准补偿模块基于所述Q路的幅度增益、相位估计和I路的幅度增益，进行不包括矩阵迭代过程的IQ校准补偿，输出完成补偿的IQ信号。本发明在生成补偿参数的过程中进行了上述滤波处理，使得本发明不需要再进行现有技术中IQ校准补偿方法中的矩阵迭代过程，使得采样数据的分布不均匀性的影响降低，增加数据统计量，保证了IQ校准的准确度和稳定度。

Description

一种IQ校准补偿方法和装置

技术领域

本发明涉及通信领域，具体涉及一种同相与正交(IQ)校准补偿方法和装置。

背景技术

在微波系统中，发射端室内单元(IDU)部分中的不同带宽的信号通过数字中频和模拟中频后再经过室外单元(ODU)和天线发送出去，而接收端则通过天线和室外单元(ODU)接收射频信号，将收到的射频信号变成中频信号再通过模拟中频和数字中频后进行相应的解调。在模拟中频的过程中有一种零中频的处理过程，即中频载波信号通过模拟本振(LO)进行下变频，输出IQ两路信号(IQ信号的载波频率为0Hz)，然后经过相应的AD采样后进行数字中频和相应的解调处理。由于接收机的模拟LO采用正交混频，因此不可避免的存在IQ支路幅度和相位的不平衡问题，造成信号解调的异常，通信质量的下降。

目前处理接收端IQ不平衡问题时主要有两种方法，一种方法是用已知的训练序列来进行校准，另外一种方法是采用盲估计的方式来进行校准。第一种方法不但需要良好特性的已知训练序列而且还需要在通信过程中不断发送该序列以进行IQ校准，降低了传输效率；而第二种方法则需要大量统计数据才能进行精确的IQ校准估计。目前接收端IQ校准多采用第二种方案。然而，在微波系统或高速率传输系统中存在较高的中频符号速率，传统的IQ校准盲估计算法统计的数据更多，时间更长，计算过程慢且复杂。

发明内容

有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种IQ校准补偿方法和装置，增加数据统计量，保证IQ校准的准确度和稳定度。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

一种IQ校准补偿方法，该方法包括：

A、在IQ校准补偿模块输出的IQ信号中，对I路的绝对值的累加值和Q路的绝对值的累加值分别滤波，得到Q路的幅度增益；以及对IQ两路的乘积的累加值和I路的平方累加值分别滤波，得到Q路的相位估计和I路的幅度增益；

B、IQ校准补偿模块基于所述Q路的幅度增益、相位估计和I路的幅度增益，进行不包括矩阵迭代过程的IQ校准补偿，输出完成补偿的IQ信号。

所述对I路的绝对值的累加值和Q路的绝对值的累加值分别滤波，得到Q路的幅度增益的过程包括：

IQ校准参数估计模块在IQ校准补偿模块输出的IQ信号中抓取一段长度为N的数据

计算数据

的I路的绝对值的累加值

和Q路的绝对值的累加值

对得到的I路的绝对值的累加值A和Q路的绝对值的累加值B分别进行滤波，得到滤波后的结果：

$\tilde{A}\left(k\right)=\underset{i=1}{\overset{M_A}{\mathrm{\Σ}}}{b}_{A,i}\tilde{A}(k-i)+\underset{i=0}{\overset{N_A}{\mathrm{\Σ}}}{a}_{A,i}*A(k-i)$

$\tilde{B}\left(k\right)=\underset{i=1}{\overset{M_B}{\mathrm{\Σ}}}{b}_{B,i}\tilde{B}(k-1)+\underset{i=0}{\overset{N_B}{\mathrm{\Σ}}}{a}_{B,i}*B\left(k\right)$

其中，M_A、M_B、N_A、N_B为过程量的各自滤波器的阶数，k为IQ校准的次数，a_A，i、a_B，i、b_A，i、b_B，i是对应的滤波器系数；

通过计算得到的

和

计算Q路的幅度增益ρ′：

${\mathrm{\ρ}}_k^{\′}=\frac{\tilde{A}\left(k\right)}{\tilde{B}\left(k\right)}=\frac{1}{\mathrm{\ρ}}.$

所述对IQ两路的乘积的累加值和I路的平方累加值分别滤波，得到Q路的相位估计和I路的幅度增益的过程包括：

计算得到IQ两路信号的一阶相关矩：

计算得到IQ两路信号的相关累加值和I路的平方累加值 $D=\underset{m=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{{\hat{r}}_I}^2\left(n\right);$

对计算得到的IQ两路信号的相关累加值C和I路的平方累加值D分别进行滤波，得到滤波后的结果：

$\tilde{C}\left(k\right)=\underset{i=1}{\overset{M_C}{\mathrm{\Σ}}}{b}_{C,i}\tilde{C}(k-1)+\underset{i=0}{\overset{N_C}{\mathrm{\Σ}}}{a}_{C,i}*C\left(k\right)$

$\tilde{D}\left(k\right)=\underset{i=1}{\overset{M_D}{\mathrm{\Σ}}}{b}_{D,i}\tilde{D}(k-1)+\underset{i=0}{\overset{N_D}{\mathrm{\Σ}}}{a}_{D,i}*D\left(k\right)$

其中，M_C、M_D、N_C、N_D为过程量的各自滤波器的阶数，k为IQ校准的次数，a_C，i、a_D，i、b_C，i、b_D，i是对应的滤波器系数；

通过计算得到

和

计算Q路的相位估计

此时I路的幅度增益K′为

IQ校准补偿模块进行所述IQ校准补偿的过程包括：

IQ校准补偿模块补偿IQ两路信号的幅度和相位的不平衡：

对I路信号进行幅度补偿：

对Q路信号进行幅度补偿以及相位补偿：

执行完步骤B之后，还执行步骤A；和/或，

还对所述Q路的幅度增益、相位估计和I路的幅度增益进行滤波。

一种IQ校准补偿装置，该装置包括形成反馈结构的IQ校准补偿模块、IQ校准参数估计模块，所述IQ校准补偿模块的输出连接所述IQ校准参数估计模块的输入，所述IQ校准参数估计模块的输出连接所述IQ校准补偿模块的输入；其中，

所述IQ校准参数估计模块，用于在IQ校准补偿模块输出的IQ信号中，对I路的绝对值的累加值和Q路的绝对值的累加值分别滤波，得到Q路的幅度增益；以及对IQ两路的乘积的累加值和I路的平方累加值分别滤波，得到Q路的相位估计和I路的幅度增益；以及将得到的所述Q路的幅度增益、相位估计和I路的幅度增益发送给所述IQ校准补偿模块；

所述IQ校准补偿模块，用于基于所述Q路的幅度增益、相位估计和I路的幅度增益，进行不包括矩阵迭代过程的IQ校准补偿，输出完成补偿的IQ信号。

所述IQ校准参数估计模块在对I路的绝对值的累加值和Q路的绝对值的累加值分别滤波，得到Q路的幅度增益时，用于：

在IQ校准补偿模块输出的IQ信号中抓取一段长度为N的数据

计算数据的I路的绝对值的累加值

和Q路的绝对值的累加值

对得到的I路的绝对值的累加值A和Q路的绝对值的累加值B分别进行滤波，得到滤波后的结果：

$\tilde{A}\left(k\right)=\underset{i=1}{\overset{M_A}{\mathrm{\Σ}}}{b}_{A,i}\tilde{A}(k-i)+\underset{i=0}{\overset{N_A}{\mathrm{\Σ}}}{a}_{A,i}*A(k-i)$

$\tilde{B}\left(k\right)=\underset{i=1}{\overset{M_B}{\mathrm{\Σ}}}{b}_{B,i}\tilde{B}(k-1)+\underset{i=0}{\overset{N_B}{\mathrm{\Σ}}}{a}_{B,i}*B\left(k\right)$

其中，M_A、M_B、N_A、N_B为过程量的各自滤波器的阶数，k为IQ校准的次数，a_A，i、a_B，i、b_A，i、b_B，i是对应的滤波器系数；

通过计算得到的

和

计算Q路的幅度增益ρ′：

${\mathrm{\ρ}}_k^{\′}=\frac{\tilde{A}\left(k\right)}{\tilde{B}\left(k\right)}=\frac{1}{\mathrm{\ρ}}.$

所述IQ校准参数估计模块在对IQ两路的乘积的累加值和I路的平方累加值分别滤波，得到Q路的相位估计和I路的幅度增益时，用于：

计算得到IQ两路信号的一阶相关矩：

计算得到IQ两路信号的相关累加值

和I路的平方累加值 $D=\underset{m=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{{\hat{r}}_I}^2\left(n\right);$

对计算得到的IQ两路信号的相关累加值C和I路的平方累加值D分别进行滤波，得到滤波后的结果：

$\tilde{C}\left(k\right)=\underset{i=1}{\overset{M_C}{\mathrm{\Σ}}}{b}_{C,i}\tilde{C}(k-1)+\underset{i=0}{\overset{N_C}{\mathrm{\Σ}}}{a}_{C,i}*C\left(k\right)$

$\tilde{D}\left(k\right)=\underset{i=1}{\overset{M_D}{\mathrm{\Σ}}}{b}_{D,i}\tilde{D}(k-1)+\underset{i=0}{\overset{N_D}{\mathrm{\Σ}}}{a}_{D,i}*D\left(k\right)$

其中，M_C、M_D、N_C、N_D为过程量的各自滤波器的阶数，k为IQ校准的次数，a_C，i、a_D，i、b_C，i、b_D，i是对应的滤波器系数；

通过计算得到

和

计算Q路的相位估计

此时I路的幅度增益K′为

所述IQ校准补偿模块在进行所述IQ校准补偿时，用于：

补偿IQ两路信号的幅度和相位的不平衡：

对I路信号进行幅度补偿：

对Q路信号进行幅度补偿以及相位补偿：

该装置还包括滤波器，用于实现所述滤波；和/或，

该装置还包括滤波器，用于对所述Q路的幅度增益、相位估计和I路的幅度增益进行滤波。

本发明进行IQ校准补偿的技术，在生成补偿参数的过程中，IQ校准参数估计模块对收到的IQ信号的I路的绝对值的累加值和Q路的绝对值的累加值分别滤波，得到Q路的幅度增益；还对IQ两路的乘积的累加值和I路的平方累加值分别滤波，得到Q路的相位估计和I路的幅度增益。上述的滤波操作使得本发明不需要再进行现有技术中IQ校准补偿方法中的矩阵迭代过程，使得采样数据的分布不均匀性的影响降低，增加数据统计量，保证了IQ校准的准确度和稳定度。

附图说明

图1为本发明实施例的IQ校准补偿的原理示意图；

图2为本发明实施例的对I路的绝对值的累加值和Q路的绝对值的累加值分别滤波的原理示意图；

图3为图1中的IQ校准补偿模块的工作原理示意图；

图4为本发明实施例的IQ校准补偿的流程简图。

具体实施方式

为了解决现有微波系统的接收端的IDU中IQ校准盲估计算法统计时间长，计算过程慢且复杂的问题，保证IQ校准时运算简单、计算时间少且估计准确。可以采用如图1所示的反馈结构。图1中，IQ校准补偿模块的输出连接IQ校准参数估计模块的输入，IQ校准参数估计模块的输出连接IQ校准补偿模块的输入，这样IQ校准补偿模块与IQ校准参数估计模块就形成了反馈结构。在实际应用时，IQ校准补偿模块接收输入的IQ信号，并且基于来自IQ校准参数估计模块的补偿参数(Q路的幅度增益、相位估计和I路的幅度增益)对所述IQ信号进行IQ校准补偿，再输出完成补偿的IQ信号。在输出完成补偿的IQ信号的同时，该IQ信号会被反馈到IQ校准参数估计模块中，IQ校准参数估计模块根据收到的IQ信号确定补偿参数并发送给IQ校准补偿模块，IQ校准补偿模块则可以基于来自IQ校准参数估计模块的补偿参数再次对当前接收到的IQ信号进行IQ校准补偿，并输出当前完成补偿的IQ信号。如此循环，由IQ校准补偿模块与IQ校准参数估计模块形成的反馈结构就能够实现IQ校准补偿。

需要说明的是，在生成补偿参数的过程中，IQ校准参数估计模块对收到的IQ信号的I路的绝对值的累加值和Q路的绝对值的累加值分别滤波，得到Q路的幅度增益；还对IQ两路的乘积的累加值和I路的平方累加值分别滤波，得到Q路的相位估计和I路的幅度增益。上述的滤波操作使得本发明不需要再进行现有技术中IQ校准补偿方法中的矩阵迭代过程，使得采样数据的分布不均匀性的影响降低，增加数据统计量，保证了IQ校准的准确度和稳定度。

具体而言，IQ校准参数估计模块可以在IQ校准补偿模块输出的IQ信号中抓取一段长度为N的数据

由于IQ两部分包含幅度不平衡ρ和相位不平衡

的信息，因此抓取的IQ两路数据分别为：

${\hat{r}}_I\left(n\right)=r_I\left(n\right)$

其中，r_I(n)和r_Q(n)表示理想的IQ两路信号。

由于理想信号r_I(n)和r_Q(n)正交且独立，且E(|r_I(n)|)＝E(|r_Q(n)|)，所以计算幅度不平衡ρ时，需先计算数据

的I路的绝对值的累加值和Q路的绝对值的累加值 $B=\underset{m=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\left|r_Q\left(n\right)\right|.$

并且，由于IQ校准是周期进行的，并且数据统计量越大估计出来的补偿量越准确，所以可以对得到的I路的绝对值的累加值A和Q路的绝对值的累加值B分别进行滤波(如通过FIR或IIR滤波器H(n)实现滤波，具体的滤波原理见图2)，得到滤波后的结果：

$\tilde{A}\left(k\right)=\underset{i=1}{\overset{M_A}{\mathrm{\Σ}}}{b}_{A,i}\tilde{A}(k-i)+\underset{i=0}{\overset{N_A}{\mathrm{\Σ}}}{a}_{A,i}*A(k-i)$

$\tilde{B}\left(k\right)=\underset{i=1}{\overset{M_B}{\mathrm{\Σ}}}{b}_{B,i}\tilde{B}(k-1)+\underset{i=0}{\overset{N_B}{\mathrm{\Σ}}}{a}_{B,i}*B\left(k\right)$

其中，M_A、M_B、N_A、N_B为过程量的各自滤波器的阶数，k为IQ校准的次数，a_A，i、a_B，i、b_A，i、b_B，i是对应的滤波器系数。

由于理想信号r_I(n)和r_Q(n)正交且独立，且E(|r_I(n)|)＝E(|r_Q(n)|)，因此可以通过计算得到的和

计算如图3所示的Q路的幅度增益ρ′：

${\mathrm{\ρ}}_k^{\′}=\frac{\tilde{A}\left(k\right)}{\tilde{B}\left(k\right)}=\frac{1}{\mathrm{\ρ}}.$

另外，由于理想信号r_I(n)和r_Q(n)正交且独立，在不考虑直流偏移的情况下，可以计算得到IQ两路信号的一阶相关矩：

考虑到IQ相位失真较小，且IQ两路信号相互独立，那么：

因此上式可以简化为：

其中 $\mathrm{\ρ}=\frac{E\left(\right|r_Q\left(n\right)\left|\right)}{E\left(\right|r_I\left(n\right)\left|\right)},$ 那么

因此计算相位不平衡

时，可以先计算得到IQ两路信号的相关累加值 $C=\underset{m=}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}({\hat{r}}_I\left(n\right)\·{\hat{r}}_Q\left(n\right))$ 和I路的平方累加值 $D=\underset{m=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{{\hat{r}}_I}^2\left(n\right).$

由于IQ校准是周期进行的，并且数据统计量越大估计出来的补偿量越准确，所以可以对计算得到的IQ两路信号的相关累加值C和I路的平方累加值D分别进行滤波(如通过FIR或IIR滤波器H(n)实现滤波，具体的滤波原理见图2)，得到滤波后的结果：

$\tilde{C}\left(k\right)=\underset{i=1}{\overset{M_C}{\mathrm{\Σ}}}{b}_{C,i}\tilde{C}(k-1)+\underset{i=0}{\overset{N_C}{\mathrm{\Σ}}}{a}_{C,i}*C\left(k\right)$

$\tilde{D}\left(k\right)=\underset{i=1}{\overset{M_D}{\mathrm{\Σ}}}{b}_{D,i}\tilde{D}(k-1)+\underset{i=0}{\overset{N_D}{\mathrm{\Σ}}}{a}_{D,i}*D\left(k\right)$

其中，M_C、M_D、N_C、N_D为过程量的各自滤波器的阶数，k为IQ校准的次数，a_C，i、a_D，i、b_C，i、b_D，i是对应的滤波器系数。

由于理想信号r_I(n)和r_Q(n)正交且独立，在不考虑直流偏移的情况下，可以通过计算得到

和

计算如图3所示的Q路的相位估计

此时I路的幅度增益K′为

可见，经过上述处理，IQ校准参数估计模块完成的补偿参数(Q路的幅度增益、相位估计和I路的幅度增益)的计算。之后，IQ校准参数估计模块可以将补偿参数发送给IQ校准补偿模块，由IQ校准补偿模块补偿IQ两路信号的幅度和相位的不平衡：

对I路信号进行幅度补偿：

对Q路信号进行幅度补偿以及相位补偿：

如果不考虑实现成本并且期望补偿系数更加平滑，可以进一步对补偿参数进行滤波(如通过FIR或IIR滤波器H(n)实现滤波，具体的滤波原理见图2)。另外，由于使用图1中的反馈结构，因此当前采集的数据

是已经经过了前一次IQ校准后的数据，因此本发明不需要再进行现有技术中IQ校准补偿方法中的矩阵迭代过程。

在实际应用中，可以由IQ校准参数估计模块可以在IQ校准补偿模块输出的IQ信号中抓取一段长度为N＝1024的数据X(m)。设I(m)为X(m)数据的I路信号，Q(m)为X(m)数据的Q路信号，每次进行IQ校准参数估计时计算和存储下列4组过程量：

$A=\underset{m=1}{\overset{1024}{\mathrm{\Σ}}}\left|I\left(m\right)\right|,$ $B=\underset{m=1}{\overset{1024}{\mathrm{\Σ}}}\left|Q\left(m\right)\right|,$ $C=\underset{m=1}{\overset{1024}{\mathrm{\Σ}}}(I\left(m\right)*Q\left(m\right)),$ $D=\underset{m=1}{\overset{1024}{\mathrm{\Σ}}}(I\left(m\right)*I\left(m\right))$

对上述4组过程量分别进行滤波(如通过FIR或IIR滤波器H(n)实现滤波)。以环路滤波器为例，滤波器系数为alpha，k为IQ校准次数。

$\tilde{A}\left(k\right)=(1-\mathrm{alpha})*\tilde{A}(k-1)+\mathrm{alpha}*A\left(k\right)$

$\tilde{B}\left(k\right)=(1-\mathrm{alpha})*\tilde{B}(k-1)+\mathrm{alpha}*B\left(k\right)$

$\tilde{C}\left(k\right)=(1-\mathrm{alpha})*\tilde{C}(k-1)+\mathrm{alpha}*C\left(k\right)$

$\tilde{D}\left(k\right)=(1-\mathrm{alpha})*\tilde{D}(k-1)+\mathrm{alpha}*D\left(k\right)$

当前I路信号与Q路信号的幅度增益比ρ为：

${\mathrm{\ρ}}_k^{\′}=\frac{\tilde{A}\left(k\right)}{\tilde{B}\left(k\right)}$

Q路的相位估计

为：

I路幅度增益K为：

如果不考虑实现成本并且期望补偿系数更加平滑，可以对得到的Q路的幅度增益、相位估计和I路的幅度增益进行滤波(如通过环路滤波器实现滤波)。

之后，IQ校准参数估计模块可以将补偿参数发送给IQ校准补偿模块，由IQ校准补偿模块补偿IQ两路信号的幅度和相位的不平衡：

对I路信号进行幅度补偿：

对Q路信号进行幅度补偿以及相位补偿：

结合以上描述可见，本发明进行IQ校准补偿的操作思路可以表示如图4所示的流程，该流程包括以下步骤：

步骤410：在IQ校准补偿模块输出的IQ信号中，对I路的绝对值的累加值和Q路的绝对值的累加值分别滤波，得到Q路的幅度增益；以及对IQ两路的乘积的累加值和I路的平方累加值分别滤波，得到Q路的相位估计和I路的幅度增益；

步骤420：IQ校准补偿模块基于所述Q路的幅度增益、相位估计和I路的幅度增益，进行不包括矩阵迭代过程的IQ校准补偿，输出完成补偿的IQ信号。

综上所述可见，无论是方法还是实现该方法的包括IQ校准补偿模块和IQ校准参数估计模块的装置，本发明进行IQ校准补偿的技术，在生成补偿参数的过程中，IQ校准参数估计模块对收到的IQ信号的I路的绝对值的累加值和Q路的绝对值的累加值分别滤波，得到Q路的幅度增益；还对IQ两路的乘积的累加值和I路的平方累加值分别滤波，得到Q路的相位估计和I路的幅度增益。上述的滤波操作使得本发明不需要再进行现有技术中IQ校准补偿方法中的矩阵迭代过程，使得采样数据的分布不均匀性的影响降低，增加数据统计量，保证了IQ校准的准确度和稳定度。

以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种IQ校准补偿方法，其特征在于，该方法包括：

A、在IQ校准补偿模块输出的IQ信号中，对I路的绝对值的累加值和Q路的绝对值的累加值分别滤波，得到Q路的幅度增益；以及对IQ两路的乘积的累加值和I路的平方累加值分别滤波，得到Q路的相位估计和I路的幅度增益；

B、IQ校准补偿模块基于所述Q路的幅度增益、相位估计和I路的幅度增益，进行不包括矩阵迭代过程的IQ校准补偿，输出完成补偿的IQ信号。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对I路的绝对值的累加值和Q路的绝对值的累加值分别滤波，得到Q路的幅度增益的过程包括：

IQ校准参数估计模块在IQ校准补偿模块输出的IQ信号中抓取一段长度为N的数据

计算数据

的I路的绝对值的累加值

和Q路的绝对值的累加值对得到的I路的绝对值的累加值A和Q路的绝对值的累加值B分别进行滤波，得到滤波后的结果：

$\tilde{A}\left(k\right)=\underset{i=1}{\overset{M_A}{\mathrm{\Σ}}}{b}_{A,i}\tilde{A}(k-i)+\underset{i=0}{\overset{N_A}{\mathrm{\Σ}}}{a}_{A,i}*A(k-i)$

$\tilde{B}\left(k\right)=\underset{i=1}{\overset{M_B}{\mathrm{\Σ}}}{b}_{B,i}\tilde{B}(k-1)+\underset{i=0}{\overset{N_B}{\mathrm{\Σ}}}{a}_{B,i}*B\left(k\right)$

其中，M_A、M_B、N_A、N_B为过程量的各自滤波器的阶数，k为IQ校准的次数，a_A，i、a_B，i、b_A，i、b_B，i是对应的滤波器系数；

通过计算得到的

和计算Q路的幅度增益ρ′：

${\mathrm{\ρ}}_k^{\′}=\frac{\tilde{A}\left(k\right)}{\tilde{B}\left(k\right)}=\frac{1}{\mathrm{\ρ}}.$

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对IQ两路的乘积的累加值和I路的平方累加值分别滤波，得到Q路的相位估计和I路的幅度增益的过程包括：

计算得到IQ两路信号的一阶相关矩：

计算得到IQ两路信号的相关累加值

和I路的平方累加值 $D=\underset{m=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{{\hat{r}}_I}^2\left(n\right);$

对计算得到的IQ两路信号的相关累加值C和I路的平方累加值D分别进行滤波，得到滤波后的结果：

$\tilde{C}\left(k\right)=\underset{i=1}{\overset{M_C}{\mathrm{\Σ}}}{b}_{C,i}\tilde{C}(k-1)+\underset{i=0}{\overset{N_C}{\mathrm{\Σ}}}{a}_{C,i}*C\left(k\right)$

$\tilde{D}\left(k\right)=\underset{i=1}{\overset{M_D}{\mathrm{\Σ}}}{b}_{D,i}\tilde{D}(k-1)+\underset{i=0}{\overset{N_D}{\mathrm{\Σ}}}{a}_{D,i}*D\left(k\right)$

其中，M_C、M_D、N_C、N_D为过程量的各自滤波器的阶数，k为IQ校准的次数，a_C，i、a_D，i、b_C，i、b_D，i是对应的滤波器系数；

通过计算得到和

计算Q路的相位估计

此时I路的幅度增益K′为

4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，IQ校准补偿模块进行所述IQ校准补偿的过程包括：

IQ校准补偿模块补偿IQ两路信号的幅度和相位的不平衡：

对I路信号进行幅度补偿：

对Q路信号进行幅度补偿以及相位补偿：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

执行完步骤B之后，还执行步骤A；和/或，

还对所述Q路的幅度增益、相位估计和I路的幅度增益进行滤波。

6.一种IQ校准补偿装置，其特征在于，该装置包括形成反馈结构的IQ校准补偿模块、IQ校准参数估计模块，所述IQ校准补偿模块的输出连接所述IQ校准参数估计模块的输入，所述IQ校准参数估计模块的输出连接所述IQ校准补偿模块的输入；其中，

所述IQ校准参数估计模块，用于在IQ校准补偿模块输出的IQ信号中，对I路的绝对值的累加值和Q路的绝对值的累加值分别滤波，得到Q路的幅度增益；以及对IQ两路的乘积的累加值和I路的平方累加值分别滤波，得到Q路的相位估计和I路的幅度增益；以及将得到的所述Q路的幅度增益、相位估计和I路的幅度增益发送给所述IQ校准补偿模块；

所述IQ校准补偿模块，用于基于所述Q路的幅度增益、相位估计和I路的幅度增益，进行不包括矩阵迭代过程的IQ校准补偿，输出完成补偿的IQ信号。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述IQ校准参数估计模块在对I路的绝对值的累加值和Q路的绝对值的累加值分别滤波，得到Q路的幅度增益时，用于：

在IQ校准补偿模块输出的IQ信号中抓取一段长度为N的数据

计算数据

的I路的绝对值的累加值和Q路的绝对值的累加值对得到的I路的绝对值的累加值A和Q路的绝对值的累加值B分别进行滤波，得到滤波后的结果：

$\tilde{A}\left(k\right)=\underset{i=1}{\overset{M_A}{\mathrm{\Σ}}}{b}_{A,i}\tilde{A}(k-i)+\underset{i=0}{\overset{N_A}{\mathrm{\Σ}}}{a}_{A,i}*A(k-i)$

$\tilde{B}\left(k\right)=\underset{i=1}{\overset{M_B}{\mathrm{\Σ}}}{b}_{B,i}\tilde{B}(k-1)+\underset{i=0}{\overset{N_B}{\mathrm{\Σ}}}{a}_{B,i}*B\left(k\right)$

其中，M_A、M_B、N_A、N_B为过程量的各自滤波器的阶数，k为IQ校准的次数，a_A，i、a_B，i、b_A，i、b_B，i是对应的滤波器系数；

通过计算得到的

和

计算Q路的幅度增益ρ′：

${\mathrm{\ρ}}_k^{\′}=\frac{\tilde{A}\left(k\right)}{\tilde{B}\left(k\right)}=\frac{1}{\mathrm{\ρ}}.$

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述IQ校准参数估计模块在对IQ两路的乘积的累加值和I路的平方累加值分别滤波，得到Q路的相位估计和I路的幅度增益时，用于：

计算得到IQ两路信号的一阶相关矩：

计算得到IQ两路信号的相关累加值

和I路的平方累加值 $D=\underset{m=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{{\hat{r}}_I}^2\left(n\right);$

对计算得到的IQ两路信号的相关累加值C和I路的平方累加值D分别进行滤波，得到滤波后的结果：

$\tilde{C}\left(k\right)=\underset{i=1}{\overset{M_C}{\mathrm{\Σ}}}{b}_{C,i}\tilde{C}(k-1)+\underset{i=0}{\overset{N_C}{\mathrm{\Σ}}}{a}_{C,i}*C\left(k\right)$

$\tilde{D}\left(k\right)=\underset{i=1}{\overset{M_D}{\mathrm{\Σ}}}{b}_{D,i}\tilde{D}(k-1)+\underset{i=0}{\overset{N_D}{\mathrm{\Σ}}}{a}_{D,i}*D\left(k\right)$

其中，M_C、M_D、N_C、N_D为过程量的各自滤波器的阶数，k为IQ校准的次数，a_C，i、a_D，i、b_C，i、b_D，i是对应的滤波器系数；

通过计算得到

和

计算Q路的相位估计

此时I路的幅度增益K′为

9.根据权利要求6至8任一项所述的装置，其特征在于，所述IQ校准补偿模块在进行所述IQ校准补偿时，用于：

补偿IQ两路信号的幅度和相位的不平衡：

对I路信号进行幅度补偿：

对Q路信号进行幅度补偿以及相位补偿：

10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，

该装置还包括滤波器，用于实现所述滤波；和/或，

该装置还包括滤波器，用于对所述Q路的幅度增益、相位估计和I路的幅度增益进行滤波。

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