CN104980377A - 一种iq不平衡的估计和校正的设备、系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种IQ不平衡的估计和校正的设备、系统及方法，接收的发送端发送的训练序列进行正交解调，根据解调后的训练序列中的接收信号确定所述训练序列的频偏估计值，根据所述频偏估计值计算得到接收端IQ不平衡校正参数，在估计接收端IQ不平衡校正参数时考虑了载波频偏的影响，根据所述进行频偏补偿以及接收端IQ不平衡校正后的训练序列得到发送端IQ不平衡校正参数，估计发送端IQ不平衡校正参数时也考虑了载波频偏的影响，实现了对发送端IQ不平衡估计和校正，并采用远端换回的方式实现接收端IQ不平衡估计和校正，提高系统发动端和接收端IQ不平衡校正的准确性。

Description

一种IQ不平衡的估计和校正的设备、系统及方法

技术领域

本发明涉及通信技术领域，特别是涉及一种IQ不平衡的估计和校正的设备、系统及方法。

背景技术

无线通讯系统中，发送端设备设置有正交调制器（IQ调制器），接收端设备设置有正交解调器（IQ解调器）。对于低频窄带的系统，正交调制器和正交解调器可以通过数字系统实现，信号的正交调制和解调接近于理想特性。但在超高频（60GHz或E-Band）和超宽带（大于1GHz）的通信系统中，收到DAC性能的限制，只能采用模拟的正交调制器和正交解调器。

发送端设备中，数模转换器（Digital to Analog Converter，DAC）产生的信号先经过发送端低通滤波才能到达模拟正交调制器的I路和Q路，模拟的正交调制器将I路和Q路的信号调制后输出至接收端设备。由于系统传输信号的超宽带特性，对到达发送端I路和Q路信号的滤波特性很难保持一致，给系统带来随频率变化的发送端IQ不平衡。

接收端设备中，模拟的正交解调器对接收到的发送端设备发送的载波信号解调后，得到接收端I路和Q路信号。解调后所得的I路和Q路信号需经过接收端低通滤波，由于接收端I路和Q路信号的滤波特性的不一致性，给系统带来随频率变化的接收端IQ不平衡。

IQ不平衡的存在会增加系统的误码率，降低系统的性能，因此，需要对系统中的IQ不平衡进行估计和校正。现有技术中，主要是在正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM）系统中估计和校正发送端和接收端IQ不平衡。首先在频域估计系统存在发送端和接收端IQ不平衡时的信道系数，再利用所述信道系数通过联合解码校正发送端和接收端的IQ不平衡。上述方案是在频域估计和校正IQ不平衡，忽略了载波频偏对系统的频域子载波的影响，导致估计的发送端和接收端IQ不平衡时的信道系数有很大误差，导致系统中发送端和接收端IQ不平衡校正结果差，降低系统性能。

发明内容

本发明解决的技术问题在于实施例提供了一种IQ不平衡的估计和校正的设备、系统及方法，在估计和校正发动端和接收端随频率变化的IQ不平衡时，考虑了载波频偏的影响，提高系统发动端和接收端IQ不平衡校正的准确性。

为此，本发明解决技术问题的技术方案是：

本发明实施例第一方面提供了一种接收端设备，所述设备包括：

解调模块，用于对所接收的发送端设备发送的训练序列进行正交解调；

频偏估计模块，用于根据解调后的训练序列中的接收信号确定所述训练序列的频偏估计值；

接收端参数估计模块，用于根据所述频偏估计值计算得到接收端IQ不平衡校正参数，所述IQ不平衡校正参数包括冲击响应系数以及I路和Q路的交叉参数；

第一校正模块，用于根据所述频偏估计值对所述训练序列进行频偏补偿，并根据所述接收端IQ不平衡校正参数对所述训练序列进行接收端IQ不平衡校正；

发送端参数估计模块，用于根据所述进行频偏补偿以及接收端IQ不平衡校正后的训练序列得到发送端IQ不平衡校正参数;

第一发送模块，用于将所述发送端IQ不平衡校正参数发送到发送端设备，以便发送端设备根据所述发送端IQ不平衡校正参数对数据信息进行发送端IQ不平衡校正；

第二校正模块，用于根据所述接收端IQ不平衡校正参数对所接收到的发送端设备进行发送端IQ不平衡校正后的数据信息进行接收端IQ不平衡校正；

其中，所述训练序列包括M段训练子序列S(n)；每段训练子序列S(n)长度为K，相邻两个训练子序列的相位差为每段训练子序列S(n)包括两个数据帧；每个数据帧包括一个循环前缀以及一个载波信号，所述两个数据帧的循环前缀CP₁和CP₂相同，每个数据帧的载波信号包括D个子载波；排在前面的数据帧的载波信号s₁(n)的正频率的子载波为非0随机信号P，负频率的子载波为0；排在后面的数据帧的载波信号s₂(n)的正频率的子载波为0，负频率的子载波为非0的随机信号P；不使用第0和第个子载波。

本发明实施例第一方面的第一种可能的实现方式中，

所述频偏估计模块，具体用于根据解调后的训练序列中的接收信号利用存在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的频偏估计算法确定所述训练序列的频偏估计值，所述存在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的频偏估计算法包括：

设解调后的训练序列的接收信号为r(n),n=1,2,...,MK，构造3×(M-3Q)K的矩阵R：

$R=\left[\begin{array}{cccc}r(\mathrm{QK}+1)& r(\mathrm{QK}+2)& ...& r\left((\frac{M}{Q}-2)\mathrm{QK}\right)\\ r(2\mathrm{QK}+1)& r(2\mathrm{QK}+2)& ...& r\left((\frac{M}{Q}-1)\mathrm{QK}\right)\\ r(3\mathrm{QK}+1)& r(3\mathrm{QK}+2)& ...& y\left(\mathrm{MK}\right)\end{array}\right];$

定义矩阵B和矩阵B_S:

$B=\left[\begin{array}{cc}\frac{1}{\sqrt{2}}& 0\\ 0& 1\\ \frac{1}{\sqrt{2}}& 0\end{array}\right],B_S=\left[\begin{array}{cc}\frac{1}{\sqrt{2}}& 0\\ 0& 1\\ -\frac{1}{\sqrt{2}}& 0\end{array}\right];$

计算矩阵B^HRR^HB的最小特征值d，以及所述最小特征值d所对应的特征向量u=[u₁,u₂]，并计算矩阵R_S=B_S ^HRR^HB_S；

计算 $V_c=\mathrm{real}\left(\frac{u_2}{\sqrt{2}{u}_1}\right),$ $V_S=\frac{\mathrm{imag}\left(\right[R_S{]}_{\mathrm{2,1}})}{\left|\mathrm{imag}\left(\right[R_S{]}_{\mathrm{2,1}})\right|}\sqrt{\frac{{\left[R_S\right]}_{\mathrm{1,1}}-d}{2{\left[R_S\right]}_{\mathrm{1,1}}-d}};$

计算频偏估计值Δω：

$\mathrm{\Δ\ω}=[a\tan \left(\frac{V_S}{V_C}\right)-\mathrm{a\π}]\frac{1}{\mathrm{KQ}};$

其中，a为满足为正的最小整数。

本发明实施例第一方面的第二种可能的实现方式中，

所述频偏估计模块，具体用于根据解调后的训练序列中的接收信号利用存在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的频偏估计算法确定所述训练序列的初始频偏估计值，利用所接收的训练序列以及所述初始频偏估计值利用在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的接收端IQ不平衡校正参数估计算法确定初始接收端IQ不平衡参数，利用所述初始IQ不平衡参数对解调后的训练序列进行接收端IQ不平衡校正，利用常规的频偏估计算法确定利用所述初始IQ不平衡校正参数校正后的训练序列的第1次迭代的频偏估计值；

根据解调后的训练序列中的接收信号以及第i-1次迭代的频偏估计值利用在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的接收端IQ不平衡校正参数估计算法确定所述训练序列的第i次迭代的接收端IQ不平衡校正参数，所述第i次迭代的接收端IQ不平衡校正参数包括第i次迭代的冲击响应系数以及第i次迭代的I路和Q路的交叉参数；

利用第i次迭代确定的接收端IQ不平衡校正参数对所述训练序列进行接收端IQ不平衡校正；

利用常规的频偏估计算法确定校正后的训练序列的第i+1次迭代的频偏估计值，所述校正后的训练序列为利用第i次迭代确定的接收端IQ不平衡校正参数对所述训练序列进行接收端IQ不平衡校正后的训练序列；

判断所述迭代次数i+1是否达到预设最大迭代次数；

当i+1没有达到预设最大迭代次数时，返回执行步骤根据解调后的训练序列中的接收信号以及第i+1次迭代的频偏估计值利用在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的接收端IQ不平衡校正参数估计算法确定所述训练序列的第i+1次迭代的接收端IQ不平衡校正参数；

当i+1达到预设最大迭代次数时，第i+1次迭代的频偏估计值即为所述训练序列的频偏估计值；

其中，所述i=1,2,3,...的整数；

所述存在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的频偏估计算法包括：

设解调后的训练序列的接收信号为r(n),n=1,2,...,MK，构造3×(M-3Q)K的矩阵R：

$R=\left[\begin{array}{cccc}r(\mathrm{QK}+1)& r(\mathrm{QK}+2)& ...& r\left((\frac{M}{Q}-2)\mathrm{QK}\right)\\ r(2\mathrm{QK}+1)& r(2\mathrm{QK}+2)& ...& r\left((\frac{M}{Q}-1)\mathrm{QK}\right)\\ r(3\mathrm{QK}+1)& r(3\mathrm{QK}+2)& ...& y\left(\mathrm{MK}\right)\end{array}\right];$

定义矩阵B和矩阵B_S:

$B=\left[\begin{array}{cc}\frac{1}{\sqrt{2}}& 0\\ 0& 1\\ \frac{1}{\sqrt{2}}& 0\end{array}\right],B_S=\left[\begin{array}{cc}\frac{1}{\sqrt{2}}& 0\\ 0& 1\\ -\frac{1}{\sqrt{2}}& 0\end{array}\right];$

计算矩阵B^HRR^HB的最小特征值d，以及所述最小特征值d所对应的特征向量u=[u₁,u₂]，并计算矩阵R_S=B_S ^HRR^HB_S；

计算 $V_c=\mathrm{real}\left(\frac{u_2}{\sqrt{2}{u}_1}\right),$ $V_S=\frac{\mathrm{imag}\left(\right[R_S{]}_{\mathrm{2,1}})}{\left|\mathrm{imag}\left(\right[R_S{]}_{\mathrm{2,1}})\right|}\sqrt{\frac{{\left[R_S\right]}_{\mathrm{1,1}}-d}{2{\left[R_S\right]}_{\mathrm{1,1}}-d}};$

计算频偏估计值Δω：

$\mathrm{\Δ\ω}=[a\tan \left(\frac{V_S}{V_C}\right)-\mathrm{a\π}]\frac{1}{\mathrm{KQ}};$

其中，a为满足为正的最小整数；

所述利用在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的接收端IQ不平衡校正参数估计算法包括：

构造2(MK-3QK)×(L+1)的矩阵：

$\mathrm{\Γ}=\left[\begin{array}{cc}{r}_1^I& R_1^Q\\ r_2^I& R_2^Q\end{array}\right];$

构造 $2(\frac{M}{Q}-2)\mathrm{KQ}\×1$ 的向量：

$r^I=\left[\begin{array}{c}{r}_1^I\cos (\mathrm{\Δ\ωQK}+\mathrm{\π})-r_2^I\\ r_1^I-r_2^I\cos (\mathrm{\Δ\ωQK}+\mathrm{\π})\end{array}\right]\frac{1}{\sin (\mathrm{\Δ\ωQK}+\mathrm{\π})};$

计算v=Γ⁺r^I，v为一个(L+1)×1的向量，记为v=[v₁,v₂,v₃,...,v_L+1]，则接收端IQ不平衡校正参数为：

b=v₁，f(n)=[v₂,v₃,...,v_L+1]；

其中， $r_1^I={[\mathrm{real}\left(r(\mathrm{QK}+\hat{L}+1)\right),\mathrm{real}\left(r(\mathrm{QK}+\hat{L}+2)\right),...,\mathrm{real}\left(r((\frac{M}{Q}-2)\mathrm{QK}+\hat{L})\right)}^T,$

$r_2^I={[\mathrm{real}\left(r(2\mathrm{QK}+\hat{L}+1)\right),\mathrm{real}\left(r(2\mathrm{QK}+\hat{L}+2)\right),...,\mathrm{real}\left(r((\frac{M}{Q}-1)\mathrm{QK}+\hat{L})\right)}^T,$

所述常规的频偏估计算法包括：

将2KQ段训练子序列看成一组，一共组，计算相邻两组训练序列的相位差确定频偏估计值。

本发明实施例第一方面的第三种可能的实现方式中，

所述接收端参数估计模块，具体用于根据所述频偏估计值利用在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的接收端IQ不平衡校正参数估计算法确定所述训练序列的接收端IQ不平衡校正参数，所述在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的接收端IQ不平衡校正参数估计算法包括：

构造2(MK-3QK)×(L+1)的矩阵：

$\mathrm{\Γ}=\left[\begin{array}{cc}{r}_1^I& R_1^Q\\ r_2^I& R_2^Q\end{array}\right];$

构造 $2(\frac{M}{Q}-2)\mathrm{KQ}\×1$ 的向量：

$r^I=\left[\begin{array}{c}{r}_1^I\cos (\mathrm{\Δ\ωQK}+\mathrm{\π})-r_2^I\\ r_1^I-r_2^I\cos (\mathrm{\Δ\ωQK}+\mathrm{\π})\end{array}\right]\frac{1}{\sin (\mathrm{\Δ\ωQK}+\mathrm{\π})};$

计算v=Γ⁺r^I，v为一个(L+1)×1的向量，记为v=[v₁,v₂,v₃,...,v_L+1]，则接收端IQ不平衡校正参数为：

b=v₁，f(n)=[v₂,v₃,...,v_L+1]；

其中， $r_1^I={[\mathrm{real}\left(r(\mathrm{QK}+\hat{L}+1)\right),\mathrm{real}\left(r(\mathrm{QK}+\hat{L}+2)\right),...,\mathrm{real}\left(r((\frac{M}{Q}-2)\mathrm{QK}+\hat{L})\right)}^T,$

$r_2^I={[\mathrm{real}\left(r(2\mathrm{QK}+\hat{L}+1)\right),\mathrm{real}\left(r(2\mathrm{QK}+\hat{L}+2)\right),...,\mathrm{real}\left(r((\frac{M}{Q}-1)\mathrm{QK}+\hat{L})\right)}^T,$

本发明实施例第一方面的第四种可能的实现方式中，

所述发送端参数估计模块，具体用于根据所述进行频偏补偿以及接收端IQ不平衡校正后的训练序列确定除第0个和第D/2个子载波以外的信道估计值：

训练子序列S(n)中的两个数据帧在频域的子载波对（k，N-k）上的接收信号为R_0，k和R_0，N-k，以及R_1，k和R_1，N-k，忽略发送端IQ不平衡随时间变化，

R_0，k≈H_k， ${R^{*}}_{0,N-k}\≈{\mathrm{\ξ}}_{t,N-k}^{*}{H}_{N-k}^{*},$

R_1，k≈ξ_t，kH_k， ${R^{*}}_{1,N-k}\≈H_{N-k}^{*};$

利用所述信道估计值得到发送端IQ不平衡校正参数：

${\mathrm{\ξ}}_{t,k}=\frac{R_{1,K}}{R_{0,K}},$ ${\mathrm{\ξ}}_{t,N-k}^{*}=\frac{R_{0,N-K}}{R_{1,N-K}}.$

结合本发明实施例第一方面的第四种可能的实现方式，在第五种可能的实现方式中，所述设备还包括：

第一计算模块，用于计算所述训练序列每段训练子序列的发送端IQ不平衡校正参数；

第二计算模块，用于计算所得到的M个训练子序列的发送端IQ不平衡校正参数的平均值作为所述训练序列的发送端IQ不平衡校正参数。

结合本发明实施例第一方面至第一方面的第五种可能的实施方式，在第六种可能的实施方式中，所述设备还包括：

频偏校正模块，用于利用所述偏频估计值对所接收到的发送端设备进行发送端IQ不平衡校正后的数据信息进行频偏补偿。

本发明实施例第二方面提供一种发送端设备，所述设备包括：

序列生成模块，用于生成训练序列；

调制模块，将所述训练序列进行正交调制后发送到接收端设备；

第二接收模块，用于接收所述接收端设备发送的发送端IQ不平衡校正参数；

第二校正模块，用于根据所述发送端IQ不平衡校正参数对所述数据信息进行发送端IQ不平衡校正。

本发明实施例第二方面第一种可能的实施方式中，

所述第二校正模块，具体用于对数据信息进行频域的预失真：

$\left[\begin{array}{c}{s}^{\′}\left(k\right)\\ s^{\′}(N-k)\end{array}\right]={\left[\begin{array}{cc}1& {\mathrm{\ξ}}_{t,k}\\ {{\mathrm{\ξ}}^{*}}_{t,N-k}& 1\end{array}\right]}^{-1}\left[\begin{array}{c}s\left(k\right)\\ s(N-k)\end{array}\right]$

s(k)和s(N-k)为频域子载波对（k，N-k）所要发送的载波信号，ξ_t，k和ξ^* _t，N-k为所述发送端IQ不平衡参数，s'(k)和s'(N-k)为预失真后实际发送的数据信息。

本发明实施例第三方面提供一种IQ不平衡估计和校正的系统，所述系统包括：

本发明实施例第一方面至第一方面第六种可能的实施方式任意一项所述的接收端设备和本发明实施例第二方面至第二方面第一种可能的实施方式任意一项所述的发送端设备。

本发明实施例第三方面第一种可能的实施方式中，所述系统包括：

所述发送端设备和所述接收端设备都为基站；

或者，

所述发送端设备为基站，所述接收端设备为移动终端；

或者，

所述发送端设备为移动终端，所述接收端设备为基站。

本发明实施例第四方面提供一种IQ不平衡估计和校正的方法，应用于接收端设备，所述方法包括：

对所接收的发送端设备发送的训练序列进行正交解调；

根据解调后的训练序列中的接收信号确定所述训练序列的频偏估计值；

根据所述频偏估计值计算得到接收端IQ不平衡校正参数，所述IQ不平衡校正参数包括冲击响应系数以及I路和Q路的交叉参数；

根据所述频偏估计值对所述训练序列进行频偏补偿，并根据所述接收端IQ不平衡校正参数对所述训练序列进行接收端IQ不平衡校正；

根据所述进行频偏补偿以及接收端IQ不平衡校正后的训练序列得到发送端IQ不平衡校正参数;

将所述发送端IQ不平衡校正参数发送到发送端设备，以便发送端设备根据所述发送端IQ不平衡校正参数对数据信息进行发送端IQ不平衡校正；

根据所述接收端IQ不平衡校正参数对所接收到的发送端设备进行发送端IQ不平衡校正后的数据信息进行接收端IQ不平衡校正；

其中，所述训练序列包括M段训练子序列S(n)；每段训练子序列S(n)长度为K，相邻两个训练子序列的相位差为每段训练子序列S(n)包括两个数据帧；每个数据帧包括一个循环前缀以及一个载波信号，所述两个数据帧的循环前缀CP₁和CP₂相同，每个数据帧的载波信号包括D个子载波；排在前面的数据帧的载波信号s₁(n)的正频率的子载波为非0随机信号P，负频率的子载波为0；排在后面的数据帧的载波信号s₂(n)的正频率的子载波为0，负频率的子载波为非0的随机信号P；不使用第0和第个子载波。

本发明实施例第四方面第一种可能的实施方式中，所述根据解调后的训练序列中的接收信号确定所述训练序列的频偏估计值包括：

根据解调后的训练序列中的接收信号利用存在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的频偏估计算法确定所述训练序列的频偏估计值，所述存在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的频偏估计算法包括：

设解调后的训练序列的接收信号为r(n),n=1,2,...,MK，构造3×(M-3Q)K的矩阵R：

$R=\left[\begin{array}{cccc}r(\mathrm{QK}+1)& r(\mathrm{QK}+2)& ...& r\left((\frac{M}{Q}-2)\mathrm{QK}\right)\\ r(2\mathrm{QK}+1)& r(2\mathrm{QK}+2)& ...& r\left((\frac{M}{Q}-1)\mathrm{QK}\right)\\ r(3\mathrm{QK}+1)& r(3\mathrm{QK}+2)& ...& y\left(\mathrm{MK}\right)\end{array}\right];$

定义矩阵B和矩阵B_S:

$B=\left[\begin{array}{cc}\frac{1}{\sqrt{2}}& 0\\ 0& 1\\ \frac{1}{\sqrt{2}}& 0\end{array}\right],B_S=\left[\begin{array}{cc}\frac{1}{\sqrt{2}}& 0\\ 0& 1\\ -\frac{1}{\sqrt{2}}& 0\end{array}\right];$

计算矩阵B^HRR^HB的最小特征值d，以及所述最小特征值d所对应的特征向量u=[u₁,u₂]，并计算矩阵R_S=B_S ^HRR^HB_S；

计算 $V_c=\mathrm{real}\left(\frac{u_2}{\sqrt{2}{u}_1}\right),$ $V_S=\frac{\mathrm{imag}\left(\right[R_S{]}_{\mathrm{2,1}})}{\left|\mathrm{imag}\left(\right[R_S{]}_{\mathrm{2,1}})\right|}\sqrt{\frac{{\left[R_S\right]}_{\mathrm{1,1}}-d}{2{\left[R_S\right]}_{\mathrm{1,1}}-d}};$

计算频偏估计值Δω：

$\mathrm{\Δ\ω}=[a\tan \left(\frac{V_S}{V_C}\right)-\mathrm{a\π}]\frac{1}{\mathrm{KQ}};$

其中，a为满足为正的最小整数。

本发明实施例第四方面第二种可能的实施方式中，，所述根据解调后的训练序列中的接收信号确定所述训练序列的频偏估计值包括：

根据解调后的训练序列中的接收信号利用存在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的频偏估计算法确定所述训练序列的初始频偏估计值，利用所接收的训练序列以及所述初始频偏估计值利用在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的接收端IQ不平衡校正参数估计算法确定初始接收端IQ不平衡参数，利用所述初始IQ不平衡参数对解调后的训练序列进行接收端IQ不平衡校正，利用常规的频偏估计算法确定利用所述初始IQ不平衡校正参数校正后的训练序列的第1次迭代的频偏估计值；

根据解调后的训练序列中的接收信号以及第i-1次迭代的频偏估计值利用在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的接收端IQ不平衡校正参数估计算法确定所述训练序列的第i次迭代的接收端IQ不平衡校正参数，所述第i次迭代的接收端IQ不平衡校正参数包括第i次迭代的冲击响应系数以及第i次迭代的I路和Q路的交叉参数；

利用第i次迭代确定的接收端IQ不平衡校正参数对所述训练序列进行接收端IQ不平衡校正；

利用常规的频偏估计算法确定校正后的训练序列的第i+1次迭代的频偏估计值，所述校正后的训练序列为利用第i次迭代确定的接收端IQ不平衡校正参数对所述训练序列进行接收端IQ不平衡校正后的训练序列；

判断所述迭代次数i+1是否达到预设最大迭代次数；

当i+1没有达到预设最大迭代次数时，返回执行步骤利根据解调后的训练序列中的接收信号以及第i+1次迭代的频偏估计值利用在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的接收端IQ不平衡校正参数估计算法确定所述训练序列的第i+1次迭代的接收端IQ不平衡校正参数；

当i+1达到预设最大迭代次数时，第i+1次迭代的频偏估计值即为所述训练序列的频偏估计值；

其中，所述i=1,2,3,...的整数；

所述存在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的频偏估计算法包括：

设解调后的训练序列的接收信号为r(n),n=1,2,...,MK，构造3×(M-3Q)K的矩阵R：

$R=\left[\begin{array}{cccc}r(\mathrm{QK}+1)& r(\mathrm{QK}+2)& ...& r\left((\frac{M}{Q}-2)\mathrm{QK}\right)\\ r(2\mathrm{QK}+1)& r(2\mathrm{QK}+2)& ...& r\left((\frac{M}{Q}-1)\mathrm{QK}\right)\\ r(3\mathrm{QK}+1)& r(3\mathrm{QK}+2)& ...& y\left(\mathrm{MK}\right)\end{array}\right];$

定义矩阵B和矩阵B_S:

$B=\left[\begin{array}{cc}\frac{1}{\sqrt{2}}& 0\\ 0& 1\\ \frac{1}{\sqrt{2}}& 0\end{array}\right],B_S=\left[\begin{array}{cc}\frac{1}{\sqrt{2}}& 0\\ 0& 1\\ -\frac{1}{\sqrt{2}}& 0\end{array}\right];$

计算矩阵B^HRR^HB的最小特征值d，以及所述最小特征值d所对应的特征向量u=[u₁,u₂]，并计算矩阵R_S=B_S ^HRR^HB_S；

计算 $V_c=\mathrm{real}\left(\frac{u_2}{\sqrt{2}{u}_1}\right),$ $V_S=\frac{\mathrm{imag}\left(\right[R_S{]}_{\mathrm{2,1}})}{\left|\mathrm{imag}\left(\right[R_S{]}_{\mathrm{2,1}})\right|}\sqrt{\frac{{\left[R_S\right]}_{\mathrm{1,1}}-d}{2{\left[R_S\right]}_{\mathrm{1,1}}-d}};$

计算频偏估计值Δω：

$\mathrm{\Δ\ω}=[a\tan \left(\frac{V_S}{V_C}\right)-\mathrm{a\π}]\frac{1}{\mathrm{KQ}};$

其中，a为满足为正的最小整数；

所述利用在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的接收端IQ不平衡校正参数估计算法包括：

构造2(MK-3QK)×(L+1)的矩阵：

$\mathrm{\Γ}=\left[\begin{array}{cc}{r}_1^I& R_1^Q\\ r_2^I& R_2^Q\end{array}\right];$

构造 $2(\frac{M}{Q}-2)\mathrm{KQ}\×1$ 的向量：

$r^I=\left[\begin{array}{c}{r}_1^I\cos (\mathrm{\Δ\ωQK}+\mathrm{\π})-r_2^I\\ r_1^I-r_2^I\cos (\mathrm{\Δ\ωQK}+\mathrm{\π})\end{array}\right]\frac{1}{\sin (\mathrm{\Δ\ωQK}+\mathrm{\π})};$

计算v=Γ⁺r^I，v为一个(L+1)×1的向量，记为v=[v₁,v₂,v₃,...,v_L+1]，则接收端IQ不平衡校正参数为：

b=v₁，f(n)=[v₂,v₃,...,v_L+1]；

其中， $r_1^I={[\mathrm{real}\left(r(\mathrm{QK}+\hat{L}+1)\right),\mathrm{real}\left(r(\mathrm{QK}+\hat{L}+2)\right),...,\mathrm{real}\left(r((\frac{M}{Q}-2)\mathrm{QK}+\hat{L})\right)}^T,$

$r_2^I={[\mathrm{real}\left(r(2\mathrm{QK}+\hat{L}+1)\right),\mathrm{real}\left(r(2\mathrm{QK}+\hat{L}+2)\right),...,\mathrm{real}\left(r((\frac{M}{Q}-1)\mathrm{QK}+\hat{L})\right)}^T,$

所述常规的频偏估计算法包括：

将2KQ段训练子序列看成一组，一共组，计算相邻两组训练序列的相位差确定频偏估计值。

本发明实施例第四方面第三种可能的实施方式中，所述根据所述频偏估计值计算得到接收端IQ不平衡校正参数包括：

根据所述频偏估计值利用在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的接收端IQ不平衡校正参数估计算法确定所述训练序列的接收端IQ不平衡校正参数，所述在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的接收端IQ不平衡校正参数估计算法包括：

构造2(MK-3QK)×(L+1)的矩阵：

$\mathrm{\Γ}=\left[\begin{array}{cc}{r}_1^I& R_1^Q\\ r_2^I& R_2^Q\end{array}\right];$

构造 $2(\frac{M}{Q}-2)\mathrm{KQ}\×1$ 的向量：

$r^I=\left[\begin{array}{c}{r}_1^I\cos (\mathrm{\Δ\ωQK}+\mathrm{\π})-r_2^I\\ r_1^I-r_2^I\cos (\mathrm{\Δ\ωQK}+\mathrm{\π})\end{array}\right]\frac{1}{\sin (\mathrm{\Δ\ωQK}+\mathrm{\π})};$

计算v=Γ⁺r^I，v为一个(L+1)×1的向量，记为v=[v₁,v₂,v₃,...,v_L+1]，则接收端IQ不平衡校正参数为：

b=v₁，f(n)=[v₂,v₃,...,v_L+1]；

其中， $r_1^I={[\mathrm{real}\left(r(\mathrm{QK}+\hat{L}+1)\right),\mathrm{real}\left(r(\mathrm{QK}+\hat{L}+2)\right),...,\mathrm{real}\left(r((\frac{M}{Q}-2)\mathrm{QK}+\hat{L})\right)}^T,$

$r_2^I={[\mathrm{real}\left(r(2\mathrm{QK}+\hat{L}+1)\right),\mathrm{real}\left(r(2\mathrm{QK}+\hat{L}+2)\right),...,\mathrm{real}\left(r((\frac{M}{Q}-1)\mathrm{QK}+\hat{L})\right)}^T,$

本发明实施例第四方面第四种可能的实施方式中，所述根据所述进行频偏补偿以及接收端IQ不平衡校正后的训练序列得到发送端IQ不平衡校正参数包括：

根据所述进行频偏补偿以及接收端IQ不平衡校正后的训练序列确定除第0个和第D/2个子载波以外的信道估计值：

训练子序列S(n)中的两个数据帧在频域的子载波对（k，N-k）上的接收信号为R_0，k和R_0，N-k，以及R_1，k和R_1，N-k，忽略发送端IQ不平衡随时间变化，

R_0，k≈H_k， ${R^{*}}_{0,N-k}\≈{\mathrm{\ξ}}_{t,N-k}^{*}{H}_{N-k}^{*},$

R_1，k≈ξ_t，kH_k， ${R^{*}}_{1,N-k}\≈H_{N-k}^{*};$

利用所述信道估计值得到发送端IQ不平衡校正参数：

${\mathrm{\ξ}}_{t,k}=\frac{R_{1,K}}{R_{0,K}},$ ${\mathrm{\ξ}}_{t,N-k}^{*}=\frac{R_{0,N-K}}{R_{1,N-K}}.$

结合本发明实施例第四方面第四种可能的实施方式，在第五种可能的实施方式中，所述方法还包括：

计算所述训练序列每段训练子序列的发送端IQ不平衡校正参数；

计算所得到的M个训练子序列的发送端IQ不平衡校正参数的平均值作为所述训练序列的发送端IQ不平衡校正参数。

结合本发明第四方面至第四方面第五种可能的实施方式，在第六种可能的实施方式中，所述方法还包括：

利用所述偏频估计值对所接收到的发送端设备进行发送端IQ不平衡校正后的数据信息进行频偏补偿。

本发明实施例第五方面提供了一种IQ不平衡估计和校正的方法，应用于发送端设备，所述方法包括：

将训练序列进行正交调制后发送到接收端设备；

接收所述接收端设备发送的发送端IQ不平衡校正参数；

根据所述发送端IQ不平衡校正参数对所述数据信息进行发送端IQ不平衡校正。

本发明实施例第五方面的第一种可能的实施方式中，所述根据所述发送端IQ不平衡校正参数对数据信息进行发送端IQ不平衡校正包括：

对数据信息进行频域的预失真：

$\left[\begin{array}{c}{s}^{\′}\left(k\right)\\ s^{\′}(N-k)\end{array}\right]={\left[\begin{array}{cc}1& {\mathrm{\ξ}}_{t,k}\\ {{\mathrm{\ξ}}^{*}}_{t,N-k}& 1\end{array}\right]}^{-1}\left[\begin{array}{c}s\left(k\right)\\ s(N-k)\end{array}\right]$

s(k)和s(N-k)为频域子载波对（k，N-k）所要发送的载波信号，ξ_t，k和ξ^* _t，N-k为所述发送端IQ不平衡参数，s'(k)和s'(N-k)为预失真后实际发送的数据信息。

由上述内容可知，本发明实施例有如下有益效果：

解调模块，用于对所接收的发送端发送的训练序列进行正交解调；频偏估计模块，用于根据解调后的训练序列中的接收信号确定所述训练序列的频偏估计值；接收端参数估计模块，用于根据所述频偏估计值计算得到接收端IQ不平衡校正参数，所述IQ不平衡校正参数包括冲击响应系数以及I路和Q路的交叉参数；第一校正模块，用于根据所述频偏估计值对所述训练序列进行频偏补偿，并根据所述接收端IQ不平衡校正参数对所述训练序列进行接收端IQ不平衡校正；发送端参数估计模块，用于根据所述进行频偏补偿以及接收端IQ不平衡校正后的训练序列得到发送端IQ不平衡校正参数；第一发送模块，用于将所述发送端IQ不平衡校正参数发送到发送端设备，以便发送端设备根据所述发送端IQ不平衡校正参数对数据信息进行发送端IQ不平衡校正；第二校正模块，用于根据所述接收端IQ不平衡校正参数对所接收到的发送端设备进行发送端IQ不平衡校正后的数据信息进行接收端IQ不平衡校正，本发明实施例中，根据所述频偏估计值计算得到接收端IQ不平衡校正参数，在估计接收端IQ不平衡校正参数时考虑了载波频偏的影响，根据所述进行频偏补偿以及接收端IQ不平衡校正后的训练序列得到发送端IQ不平衡校正参数，估计发送端IQ不平衡校正参数时也考虑了载波频偏的影响，实现了对发送端IQ不平衡估计和校正，并采用远端环回的方式实现接收端IQ不平衡估计和校正，提高系统发动端和接收端IQ不平衡校正的准确性。

附图说明

为了更清楚地说明本申请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简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的实施例，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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本发明一种接收端设备实施例一结构示意图；

图2为本发明训练序列结构示意图；

图3为本发明计算频偏估计值第二种可能的实施方式流程图；

图4为本发明训练序列的子载波对配对示意图；

图5为本发明一种发送端设备实施例二结构示意图；

图6为本发明一种IQ不平衡估计和校正的系统结构示意图；

图7为本发明一种接收端设备实施例四结构示意图；

图8为本发明一种发送端设备实施例五结构示意图；

图9为本发明一种IQ不平衡估计和校正的系统实施例六结构示意图；

图10为本发明一种IQ不平衡估计和校正的方法实施例七流程图；

图11为本发明一种IQ不平衡估计和校正的方法实施例八流程图；

图12为本发明一种IQ不平衡估计和校正的方法实施例九流程图；

图13为本发明系统采用QPSK调制与现有技术的IQ不平衡校正对比图；

图14为本发明系统采用16QAM调制与现有技术的IQ不平衡校正对比图；

图15为本发明系统采用64QAM调制与现有技术的IQ不平衡校正对比图；

图16为本发明系统采用128QAM调制与现有技术的IQ不平衡校正对比图。

具体实施方式

本发明实施例公开了一种IQ不平衡的估计和校正的设备、系统及方法，考虑了载波频偏的基础上，实现了对发送端IQ不平衡估计和校正，并采用远端换回的方式实现接收端IQ不平衡估计和校正，提高系统发动端和接收端IQ不平衡校正的准确性。

下面结合附图对本发明实施例进行详细说明。

实施例一

图1为本发明一种接收端设备实施例一结构示意图，所述设备包括:

解调模块101，用于对所接收的发送端设备发送的训练序列进行正交解调。

发送端设备的序列生成模块生成训练序列，所述训练序列如图2所示，所述训练序列包括M段训练子序列S(n)；每段训练子序列S(n)长度为K，相邻两个训练子序列的相位差为每段训练子序列S(n)包括两个数据帧；每个数据帧包括一个循环前缀以及一个载波信号，所述两个数据帧的循环前缀CP₁和CP₂相同，每个数据帧的载波信号包括D个子载波；排在前面的数据帧的载波信号s₁(n)的正频率的子载波为非0随机信号P，负频率的子载波为0；排在后面的数据帧的载波信号s₂(n)的正频率的子载波为0，负频率的子载波为非0的随机信号P；不使用第0和第个子载波。

图2所示的训练序列中，相邻两个训练子序列有角度为的相移，每个训练子序列长度都为K，所述训练序列中一共有M个训练子序列S(n)。每个训练子序列包括两个数据帧，两个数据帧的循环前缀CP₁和CP₂相同，两个数据帧的载波信号s₁(n)和s₂(n)设定为图2所示的格式，排在前面的数据帧的载波信号s₁(n)的正频率的子载波为非0随机信号P，负频率的子载波为0；排在后面的数据帧的载波信号s₂(n)的正频率的子载波为0，负频率的子载波为非0的随机信号P；不使用第0和第个子载波。

其中，所述训练序列中的各个参数取值设置如下：

每段训练子序列的长度K，与所要计算的载波频偏的频偏估计值有关，K越大所得到的频偏估计值的精度越高，计算复杂度也就越大。

每个数据帧的载波信号包括的子载波的个数D，D的个数一般小于发送端数据信号的总子载波的个数。D的取值取决于发送端IQ不平衡随频率变化的程度，发送端IQ变化程度越大，D的取值就越大，发送端IQ不平衡的估计和校正就越复杂；发送端IQ变化程度越小，D的取值就越小，发送端IQ不平衡的估计和校正的复杂度就越小。

相邻子序列之间的相移角度θ与所需计算的频偏估计值有关，频偏估计值越小，θ的取值约接近

所述训练序列中训练子序列的个数M与接收端IQ不平衡随频率变化的程度，接收端IQ不平衡随频率变化的程度越大，M的取值也就越大；接收端IQ不平衡随频率变化的程度越小，M的取值也就越小。当存在发送端IQ不平衡，且时，要求大于接收端IQ不平衡时域等效滤波器的长度。

发送端设备将所生成的训练序列进行正交调制后，通过发送射频模块发送到接收端设备，接收端设备通过接收射频模块接收所述训练序列后，通过解调模块101对所接收的所述训练序列进行正交解调。其中，所述发送射频模块，根据实际需求，可以只包括功率放大器，也可以包括功率放大器和混频器以及必要的滤波器。所述接收射频模块，根据实际需求，可以只包括低噪声放大器，也可以包括低噪声放大器和下混频器以及必要的滤波器。

频偏估计模块102，用于根据解调后的训练序列中的接收信号确定所述训练序列的频偏估计值。

频偏估计模块102至少可以采用两种可能的实施方式计算频偏估计值：

频偏估计模块102采用第一种可能的实施方式计算频偏估计值：

所述频偏估计模块102，具体用于根据解调后的训练序列中的接收信号利用存在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的频偏估计算法确定所述训练序列的频偏估计值。

频偏估计模块102采用第二种可能的实施方式（如图3所示）计算频偏估计值：

所述频偏估计模块102，具体用于：

步骤301：根据解调后的训练序列中的接收信号利用存在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的频偏估计算法确定所述训练序列的初始频偏估计值，利用所接收的训练序列以及所述初始频偏估计值利用在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的接收端IQ不平衡校正参数估计算法确定初始接收端IQ不平衡参数，利用所述初始IQ不平衡参数对解调后的训练序列进行接收端IQ不平衡校正，利用常规的频偏估计算法确定利用所述初始IQ不平衡校正参数校正后的训练序列的第1次迭代的频偏估计值。

根据所述训练序列中的接收信号确定所述训练序列的初始的频偏估计值ω⁰。根据解调后的训练序列以及所述初始的频偏估计值确定初始接收端IQ不平衡参数，包括滤波器的初始冲击响应系数f(n)⁰以及初始I路和Q路的交叉参数b⁰。利用所述初始IQ不平衡参数对解调后的训练序列进行接收端IQ不平衡校正。利用常规的频偏估计算法计算校正后的训练序列的频谱估计值作为第1次迭代的频偏估计值。

步骤302：根据利用第i-1次迭代确定的接收端IQ不平衡参数校正后的训练序列中的接收信号以及第i次迭代的频偏估计值利用在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的接收端IQ不平衡校正参数估计算法确定所述训练序列的第i次迭代的接收端IQ不平衡校正参数，所述第i次迭代的接收端IQ不平衡校正参数包括第i次迭代的冲击响应系数以及第i次迭代的I路和Q路的交叉参数。

其中，i为1时，第0次迭代确定的接收端IQ不平衡参数为初始接收端IQ不平衡校正参数。

步骤303：利用第i次迭代确定的接收端IQ不平衡校正参数对所述训练序列进行接收端IQ不平衡校正。

步骤304：利用常规的频偏估计算法确定校正后的训练序列的第i+1次迭代的频偏估计值，所述校正后的训练序列为利用第i次迭代确定的接收端IQ不平衡校正参数对所述训练序列进行接收端IQ不平衡校正后的训练序列。

步骤305：判断所述迭代次数i+1是否达到预设最大迭代次数，如果否，返回步骤302；如果是，执行步骤306.

当i+1没有达到预设最大迭代次数时，返回执行步骤302根据解调后的训练序列中的接收信号以及第i+1次迭代的频偏估计值利用在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的接收端IQ不平衡校正参数估计算法确定所述训练序列的第i+1次迭代的接收端IQ不平衡校正参数。

步骤302至步骤305是循环迭代计算频偏估计值的步骤，迭代的过程中，采用常规的频偏估计算法确定每次迭代的频偏估计值，利用上一次迭代确定的接收端IQ不平衡参数校正后的训练序列中的接收信号以及本次迭代的频偏估计值计算本次迭代的接收端IQ不平衡参数，利用本次迭代的接收端IQ不平衡参数对利用上一次迭代确定的接收端IQ不平衡参数校正后的训练序列进行接收端IQ不平衡校正。利用常规的算法计算确定本次校正后的训练序列的下一次迭代的频谱估计值。当迭代次数小于预设最大迭代次数时，计算下一次迭代的接收端IQ不平衡校正参数对本次校正后的训练序列再次进行校正。

步骤306：第i+1次迭代的频偏估计值即为所述训练序列的频偏估计值。

其中，所述i=0,1,2,...的整数。

当迭代次数达到预设最大迭代次数时，将最大迭代次数计算得到的频偏估计值作为所述训练序列的频偏估计值。

下面对上述提到的存在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的频偏估计算法、利用在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的接收端IQ不平衡校正参数估计算法以及常规的频偏估计算法三种算法进行介绍，两种可能的实施方式中所采用的存在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的频偏估计算法相同，这里不再分开描述。

第一：所述存在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的频偏估计算法包括：

设解调后的训练序列的接收信号为r(n),n=1,2,...,MK，构造3×(M-3Q)K的矩阵R：

$R=\left[\begin{array}{cccc}r(\mathrm{QK}+1)& r(\mathrm{QK}+2)& ...& r\left((\frac{M}{Q}-2)\mathrm{QK}\right)\\ r(2\mathrm{QK}+1)& r(2\mathrm{QK}+2)& ...& r\left((\frac{M}{Q}-1)\mathrm{QK}\right)\\ r(3\mathrm{QK}+1)& r(3\mathrm{QK}+2)& ...& y\left(\mathrm{MK}\right)\end{array}\right];$

定义矩阵B和矩阵B_S:

$B=\left[\begin{array}{cc}\frac{1}{\sqrt{2}}& 0\\ 0& 1\\ \frac{1}{\sqrt{2}}& 0\end{array}\right],B_S=\left[\begin{array}{cc}\frac{1}{\sqrt{2}}& 0\\ 0& 1\\ -\frac{1}{\sqrt{2}}& 0\end{array}\right];$

计算矩阵B^HRR^HB的最小特征值d，以及所述最小特征值d所对应的特征向量u=[u₁,u₂]，并计算矩阵R_S=B_S ^HRR^HB_S；

计算 $V_c=\mathrm{real}\left(\frac{u_2}{\sqrt{2}{u}_1}\right),$ $V_S=\frac{\mathrm{imag}\left(\right[R_S{]}_{\mathrm{2,1}})}{\left|\mathrm{imag}\left(\right[R_S{]}_{\mathrm{2,1}})\right|}\sqrt{\frac{{\left[R_S\right]}_{\mathrm{1,1}}-d}{2{\left[R_S\right]}_{\mathrm{1,1}}-d}};$

计算频偏估计值Δω：

$\mathrm{\Δ\ω}=[a\tan \left(\frac{V_S}{V_C}\right)-\mathrm{a\π}]\frac{1}{\mathrm{KQ}};$

其中，a为满足为正的最小整数。

Q为两个相邻训练子序列的相移角度中的Q参数，M为图2所示的所接收的训练序列中训练子序列的个数，K为每段训练子序列的长度，表示的实部，[R_S]_1,1为矩阵R_S第一行第一列的元素，[R_S]_2,1为矩阵R_S第二行第一列的元素，imag([R_S]_2,1)为矩阵R_S第一行第一列的元素的虚部，|imag([R_S]_2,1)|为矩阵R_S第二行第一列的元素的虚部的绝对值，矩阵B^H为矩阵B的共轭转置，矩阵B_S ^H为矩阵B_S的共轭转置，矩阵R^H为矩阵R的共轭转置。

矩阵R为3×(M-3Q)K的矩阵，矩阵R的第l（l=1,2,3）行的值为所接收的训练序列中的接收信号r(n)的第l×QK+1至第MK-l×QK个元素，每一列的元素之间间隔为QK个采样点。

这里需要说明的是上述存在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的频偏估计算法只是频偏估计算法的一种，还可以采用利用图2所示训练序列可以实现的其他频偏估计算法。

第二：所述利用在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的接收端IQ不平衡校正参数估计算法包括：

构造2(MK-3QK)×(L+1)的矩阵：

$\mathrm{\Γ}=\left[\begin{array}{cc}{r}_1^I& R_1^Q\\ r_2^I& R_2^Q\end{array}\right];$

构造 $2(\frac{M}{Q}-2)\mathrm{KQ}\×1$ 的向量：

$r^I=\left[\begin{array}{c}{r}_1^I\cos (\mathrm{\Δ\ωQK}+\mathrm{\π})-r_2^I\\ r_1^I-r_2^I\cos (\mathrm{\Δ\ωQK}+\mathrm{\π})\end{array}\right]\frac{1}{\sin (\mathrm{\Δ\ωQK}+\mathrm{\π})};$

计算v=Γ⁺r^I，v为一个(L+1)×1的向量，记为v=[v₁,v₂,v₃,...,v_L+1]，则接收端IQ不平衡校正参数为：

b=v₁，f(n)=[v₂,v₃,...,v_L+1]；

其中， $r_1^I={[\mathrm{real}\left(r(\mathrm{QK}+\hat{L}+1)\right),\mathrm{real}\left(r(\mathrm{QK}+\hat{L}+2)\right),...,\mathrm{real}\left(r((\frac{M}{Q}-2)\mathrm{QK}+\hat{L})\right)}^T,$

$r_2^I={[\mathrm{real}\left(r(2\mathrm{QK}+\hat{L}+1)\right),\mathrm{real}\left(r(2\mathrm{QK}+\hat{L}+2)\right),...,\mathrm{real}\left(r((\frac{M}{Q}-1)\mathrm{QK}+\hat{L})\right)}^T,$

Q为两个相邻训练子序列的相移角度中的Q参数，M为图2所示的所接收的训练序列中训练子序列的个数，K为每段训练子序列的长度，L为接收端IQ不平衡校正所需的滤波器冲击响应系数f(n)的长度。为(MK-3QK)的列向量，列向量中的每一项分别为接收信号r(n)的第至第个元素的实部。为(MK-3QK)的列向量，列向量中的每一项为接收信号r(n)的第至第个元素的实部。为(MK-3QK)×L的矩阵，其第l（l=1,2,...,L）列的值为接收信号r(n)的第QK+l至第(MK-2QK)+l-1个元素的虚部。为(MK-3QK)×L的矩阵，其第l（l=1,2,...,L）列的值为接收信号r(n)的第2QK+l至第(MK-QK)+l-1个元素的虚部。Γ⁺为矩阵Γ的伪逆。

这里需要说明的是上述利用在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的接收端IQ不平衡校正参数估计算法只是接收端IQ不平衡校正参数算法的一种，还可以采用利用图2所示训练序列可以实现的其他接收端IQ不平衡校正参数算法。

第三：所述常规的频偏估计算法包括：

将2KQ段训练子序列看成一组，一共组，计算相邻两组训练序列的相位差确定频偏估计值。

常规的频偏估计算法为求完全相同的两组相邻的训练子序列经过具有载波频偏的接收器后的相位差确定频偏估计值。如图2所示的训练序列，将将2KQ段训练子序列看成一组，一共组，这样相邻两组之间的训练子序列完全相同，计算相邻两组训练子序列的相位差确定频偏估计值。当载波频偏变化程度较小时，可以以任意两组相邻序列的相位差作为频偏估计值；当载波频偏变化程度较大时，可以求多个相位差的平均值获得频偏估计值。

接收端参数估计模块103，用于根据所述频偏估计值计算得到接收端IQ不平衡校正参数，所述IQ不平衡校正参数包括冲击响应系数以及I路和Q路的交叉参数。

接收端参数估计模块103具体用于根据所述频偏估计值利用在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的接收端IQ不平衡校正参数估计算法确定所述训练序列的接收端IQ不平衡校正参数，所述在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的接收端IQ不平衡校正参数估计算法包括：

构造2(MK-3QK)×(L+1)的矩阵：

$\mathrm{\Γ}=\left[\begin{array}{cc}{r}_1^I& R_1^Q\\ r_2^I& R_2^Q\end{array}\right];$

构造 $2(\frac{M}{Q}-2)\mathrm{KQ}\×1$ 的向量：

$r^I=\left[\begin{array}{c}{r}_1^I\cos (\mathrm{\Δ\ωQK}+\mathrm{\π})-r_2^I\\ r_1^I-r_2^I\cos (\mathrm{\Δ\ωQK}+\mathrm{\π})\end{array}\right]\frac{1}{\sin (\mathrm{\Δ\ωQK}+\mathrm{\π})};$

计算v=Γ⁺r^I，v为一个(L+1)×1的向量，记为v=[v₁,v₂,v₃,...,v_L+1]，则接收端IQ不平衡校正参数为：

b=v₁，f(n)=[v₂,v₃,...,v_L+1]；

其中， $r_1^I={[\mathrm{real}\left(r(\mathrm{QK}+\hat{L}+1)\right),\mathrm{real}\left(r(\mathrm{QK}+\hat{L}+2)\right),...,\mathrm{real}\left(r((\frac{M}{Q}-2)\mathrm{QK}+\hat{L})\right)}^T,$

$r_2^I={[\mathrm{real}\left(r(2\mathrm{QK}+\hat{L}+1)\right),\mathrm{real}\left(r(2\mathrm{QK}+\hat{L}+2)\right),...,\mathrm{real}\left(r((\frac{M}{Q}-1)\mathrm{QK}+\hat{L})\right)}^T,$

此处与上述第二：在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的接收端IQ不平衡校正参数估计算法描述类似，参考上述对此算法的描述，这里不再赘述。

第一校正模块104，用于根据所述频偏估计值对所述训练序列进行频偏补偿，并根据所述接收端IQ不平衡校正参数对所述训练序列进行接收端IQ不平衡校正。

这里可以采用所公开的任意一种根据所述频偏估计值对所述训练序列进行频偏补偿的实现方式，这里不再赘述。这里可以采用根据所述接收端IQ不平衡校正参数对所述训练序列进行接收端IQ不平衡校正的实现方式，这里不再赘述。

发送端参数估计模块105，用于根据所述进行频偏补偿以及接收端IQ不平衡校正后的训练序列得到发送端IQ不平衡校正参数。

所述发送端参数估计模块105，具体用于根据所述进行频偏补偿以及接收端IQ不平衡校正后的训练序列确定除第0个和第D/2个子载波以外的信道估计值：

如图4所示，训练子序列S(n)中的两个数据帧在频域的子载波对（k，N-k）上的接收信号为R_0，k和R_0，N-k，以及R_1，k和R_1，N-k，忽略发送端IQ不平衡随时间变化，

R_0，k≈H_k， ${R^{*}}_{0,N-k}\≈{\mathrm{\ξ}}_{t,N-k}^{*}{H}_{N-k}^{*},$

R_1，k≈ξ_t，kH_k， ${R^{*}}_{1,N-k}\≈H_{N-k}^{*};$

利用所述信道估计值得到发送端IQ不平衡校正参数：

${\mathrm{\ξ}}_{t,k}=\frac{R_{1,K}}{R_{0,K}},$ ${\mathrm{\ξ}}_{t,N-k}^{*}=\frac{R_{0,N-K}}{R_{1,N-K}}.$

这里需要说明的是上述根据所述进行频偏补偿以及接收端IQ不平衡校正后的训练序列得到发送端IQ不平衡校正参数的算法只是发送端IQ不平衡校正参数算法的一种，还可以采用利用图2所示训练序列可以实现的其他发送端IQ不平衡校正参数算法。

对所述进行频偏补偿以及接收端IQ不平衡校正后的训练序列进行信道估：

如图4所示，s₁(n)和s₂(n)在频域的第k个子载波对（k，N-k）上的接收信号为R_0，k和R_0，N-k，则正频率对应的子载波的信道估计值H_k，等于s₁(n)在频域的相应子载波上的接收信号R_0，k；负频率对应的子载波的信道估计值H_k，就等于s₂(n)在频域的相应子载波上的接收信号R_1，k。

正频率对应的子载波的发送端IQ不平衡参数ξ_t，k,就等于s₂(n)在频域的相应子载波上的接收信号R_1，k与该子载波的信道估计值R_0，k的比值，负频率对应的子载波的发送端IQ不平衡参数ξ_t，k，D-1就等于s₁(n)在频域的相应子载波上的接收信号R_0，k与该子载波的信道估计值R_1，k的比值。

这里需要说明的是，当发送端IQ不平衡校正参数变化程度不大时，可以任选一个训练子序列计算发送端IQ不平衡校正参数；当发送端IQ不平衡参数校正参数变化程度较大时，可以计算每一个训练子序列的发送端IQ不平衡校正参数求平均值。

还可以对频域上所得到的发送端IQ不平衡校正参数ξ_t，k进行快速傅里叶变换（Inverse Fast Fourier Transform，IFFT），可以得到时域上的发送端IQ不平衡校正参数。

第一发送模块106，用于将所述发送端IQ不平衡校正参数发送到发送端设备，以便发送端设备根据所述发送端IQ不平衡校正参数对数据信息进行发送端IQ不平衡校正。

第二校正模块107，用于根据所述接收端IQ不平衡校正参数对所接收到的发送端设备进行发送端IQ不平衡校正后的数据信息进行接收端IQ不平衡校正。

将所得到的发送端IQ不平衡校正参数发送至发送端，以便发送端对数据信息进行发送端IQ不平衡校正，进行发送端IQ不平衡校正后的数据信息进行发送端正交调制后传输至接收端，接收端接收到所述数据信息后进行正交解调，根据接收端IQ不平衡校正参数对解调后的数据信息其进行接收端IQ不平衡校正。

这里需要说明的是，本发明还可以包括频偏校正模块，用于对接收端所接收的发送端发送的数据信息利用所述偏频估计值进行频偏补偿。

其中，频偏估计模块和接收端参数估计模块可以由一个物理实体实现，也可以由两个物理实体实现，这里不进行具体限定。第一交织模块与第二校正模块可以由一个物理实体实现，也可以由不同的物理实体实现，这里不进行具体限定。

由上述内容可知，本发明有如下有益效果：

解调模块，用于对所接收的发送端发送的训练序列进行正交解调；频偏估计模块，用于根据解调后的训练序列中的接收信号确定所述训练序列的频偏估计值；接收端参数估计模块，用于根据所述频偏估计值计算得到接收端IQ不平衡校正参数，所述IQ不平衡校正参数包括冲击响应系数以及I路和Q路的交叉参数；第一校正模块，用于根据所述频偏估计值对所述训练序列进行频偏补偿，并根据所述接收端IQ不平衡校正参数对所述训练序列进行接收端IQ不平衡校正；发送端参数估计模块，用于根据所述进行频偏补偿以及接收端IQ不平衡校正后的训练序列得到发送端IQ不平衡校正参数；第一发送模块，用于将所述发送端IQ不平衡校正参数发送到发送端设备，以便发送端设备根据所述发送端IQ不平衡校正参数对数据信息进行发送端IQ不平衡校正；第二校正模块，用于根据所述接收端IQ不平衡校正参数对所接收到的发送端设备进行发送端IQ不平衡校正后的数据信息进行接收端IQ不平衡校正，本发明实施例中，根据所述频偏估计值计算得到接收端IQ不平衡校正参数，在估计接收端IQ不平衡校正参数时考虑了载波频偏的影响，根据所述进行频偏补偿以及接收端IQ不平衡校正后的训练序列得到发送端IQ不平衡校正参数，估计发送端IQ不平衡校正参数时也考虑了载波频偏的影响，实现了对发送端IQ不平衡估计和校正，并采用远端换回的方式实现接收端IQ不平衡估计和校正，提高系统发动端和接收端IQ不平衡校正的准确性。

实施例二

图5为本发明一种发送端设备实施例二结构示意图，所述设备包括：

序列生成模块501，用于生成训练序列。

发送端设备中的序列生成模块501所生成的训练序列如图2所示，是实施例一中接收端设备解调后的训练序列，相邻两个训练子序列有角度为的相移，每个训练子序列长度都为K，所述训练序列中一共有M个训练子序列S(n)。每个训练子序列包括两个数据帧，两个数据帧的循环前缀CP₁和CP₂相同，两个数据帧的载波信号s₁(n)和s₂(n)设定为图2所示的格式，排在前面的数据帧的载波信号s₁(n)的正频率的子载波为非0随机信号P，负频率的子载波为0；排在后面的数据帧的载波信号s₂(n)的正频率的子载波为0，负频率的子载波为非0的随机信号P；不使用第0和第个子载波。

调制模块502，将所述训练序列进行正交调制后发送到接收端设备。

第二接收模块503，用于接收所述接收端设备发送的发送端IQ不平衡校正参数。

第二校正模块504，用于根据所述发送端IQ不平衡校正参数对所述数据信息进行发送端IQ不平衡校正。

所述第二校正模块504，具体用于对数据信息进行频域的预失真：

$\left[\begin{array}{c}{s}^{\′}\left(k\right)\\ s^{\′}(N-k)\end{array}\right]={\left[\begin{array}{cc}1& {\mathrm{\ξ}}_{t,k}\\ {{\mathrm{\ξ}}^{*}}_{t,N-k}& 1\end{array}\right]}^{-1}\left[\begin{array}{c}s\left(k\right)\\ s(N-k)\end{array}\right]$

s(k)和s(N-k)为频域子载波对（k，N-k）所要发送的载波信号，ξ_t，k和ξ^* _t，N-k为所述发送端IQ不平衡参数，s'(k)和s'(N-k)为预失真后实际发送的数据信息。

本发明所提供的接收端设备以及发送端设备可以用在多载波系统，也可以用在单载波系统。

实施例三

图6为本发明一种IQ不平衡估计和校正的系统结构示意图，所述系统包括：

实施例一所述的接收端设备601以及实施例二所述的发送端设备602。

在具体实现时，所述系统可以为：

所述发送端设备602和所述接收端设备601都为基站；

或者，

所述发送端设备602为基站，所述接收端设备601为移动终端；

或者，

所述发送端设备602为移动终端，所述接收端设备601为基站。

可选的，所述系统还可以应用在收发机内部，对收发机内部自身的发送IQ不平衡和接收IQ不平衡进行估计和校正。

实施例四

图7为本发明一种接收端设备实施例四结构示意图，所述接收端设备包括：

第一存储器701，第一处理器702以及接收射频器703，第一存储器701分别与接收射频器703与第一处理器702相连。

所述接收射频器703用于接收发送端所发送的训练序列以及数据信息。实际应用中，可以只采用低噪声放大器，也可以采用低噪声放大器、混频器以及滤波器。

所述第一存储器701用于存储指令，所述第一处理器702用于调取指令，所述指令包括：

对所接收的发送端设备发送的训练序列进行正交解调；

根据解调后的训练序列中的接收信号确定所述训练序列的频偏估计值；

根据所述频偏估计值计算得到接收端IQ不平衡校正参数，所述IQ不平衡校正参数包括冲击响应系数以及I路和Q路的交叉参数；

根据所述频偏估计值对所述训练序列进行频偏补偿，并根据所述接收端IQ不平衡校正参数对所述训练序列进行接收端IQ不平衡校正；

根据所述进行频偏补偿以及接收端IQ不平衡校正后的训练序列得到发送端IQ不平衡校正参数;

将所述发送端IQ不平衡校正参数发送到发送端设备，以便发送端设备根据所述发送端IQ不平衡校正参数对数据信息进行发送端IQ不平衡校正；

根据所述接收端IQ不平衡校正参数对所接收到的发送端设备进行发送端IQ不平衡校正后的数据信息进行接收端IQ不平衡校正；

其中，所述训练序列包括M段训练子序列S(n)；每段训练子序列S(n)长度为K，相邻两个训练子序列的相位差为每段训练子序列S(n)包括两个数据帧；每个数据帧包括一个循环前缀以及一个载波信号，所述两个数据帧的循环前缀CP₁和CP₂相同，每个数据帧的载波信号包括D个子载波；排在前面的数据帧的载波信号s₁(n)的正频率的子载波为非0随机信号P，负频率的子载波为0；排在后面的数据帧的载波信号s₂(n)的正频率的子载波为0，负频率的子载波为非0的随机信号P；不使用第0和第个子载波；

可选的，所述根据解调后的训练序列中的接收信号确定所述训练序列的频偏估计值包括：

根据解调后的训练序列中的接收信号利用存在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的频偏估计算法确定所述训练序列的频偏估计值，所述存在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的频偏估计算法包括：

设解调后的训练序列的接收信号为r(n),n=1,2,...,MK，构造3×(M-3Q)K的矩阵R：

$R=\left[\begin{array}{cccc}r(\mathrm{QK}+1)& r(\mathrm{QK}+2)& ...& r\left((\frac{M}{Q}-2)\mathrm{QK}\right)\\ r(2\mathrm{QK}+1)& r(2\mathrm{QK}+2)& ...& r\left((\frac{M}{Q}-1)\mathrm{QK}\right)\\ r(3\mathrm{QK}+1)& r(3\mathrm{QK}+2)& ...& y\left(\mathrm{MK}\right)\end{array}\right];$

定义矩阵B和矩阵B_S:

$B=\left[\begin{array}{cc}\frac{1}{\sqrt{2}}& 0\\ 0& 1\\ \frac{1}{\sqrt{2}}& 0\end{array}\right],B_S=\left[\begin{array}{cc}\frac{1}{\sqrt{2}}& 0\\ 0& 1\\ -\frac{1}{\sqrt{2}}& 0\end{array}\right];$

计算矩阵B^HRR^HB的最小特征值d，以及所述最小特征值d所对应的特征向量u=[u₁,u₂]，并计算矩阵R_S=B_S ^HRR^HB_S；

计算 $V_c=\mathrm{real}\left(\frac{u_2}{\sqrt{2}{u}_1}\right),$ $V_S=\frac{\mathrm{imag}\left(\right[R_S{]}_{\mathrm{2,1}})}{\left|\mathrm{imag}\left(\right[R_S{]}_{\mathrm{2,1}})\right|}\sqrt{\frac{{\left[R_S\right]}_{\mathrm{1,1}}-d}{2{\left[R_S\right]}_{\mathrm{1,1}}-d}};$

计算频偏估计值Δω：

$\mathrm{\Δ\ω}=[a\tan \left(\frac{V_S}{V_C}\right)-\mathrm{a\π}]\frac{1}{\mathrm{KQ}};$

其中，a为满足为正的最小整数；

可选的，所述根据解调后的训练序列中的接收信号确定所述训练序列的频偏估计值包括：

根据解调后的训练序列中的接收信号利用存在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的频偏估计算法确定所述训练序列的初始频偏估计值，利用所接收的训练序列以及所述初始频偏估计值利用在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的接收端IQ不平衡校正参数估计算法确定初始接收端IQ不平衡参数，利用所述初始IQ不平衡参数对解调后的训练序列进行接收端IQ不平衡校正，利用常规的频偏估计算法确定利用所述初始IQ不平衡校正参数校正后的训练序列的第1次迭代的频偏估计值；

根据解调后的训练序列中的接收信号以及第i-1次迭代的频偏估计值利用在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的接收端IQ不平衡校正参数估计算法确定所述训练序列的第i次迭代的接收端IQ不平衡校正参数，所述第i次迭代的接收端IQ不平衡校正参数包括第i次迭代的冲击响应系数以及第i次迭代的I路和Q路的交叉参数；

利用第i次迭代确定的接收端IQ不平衡校正参数对所述训练序列进行接收端IQ不平衡校正；

利用常规的频偏估计算法确定校正后的训练序列的第i+1次迭代的频偏估计值，所述校正后的训练序列为利用第i次迭代确定的接收端IQ不平衡校正参数对所述训练序列进行接收端IQ不平衡校正后的训练序列；

判断所述迭代次数i+1是否达到预设最大迭代次数；

当i+1没有达到预设最大迭代次数时，返回执行步骤利根据解调后的训练序列中的接收信号以及第i+1次迭代的频偏估计值利用在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的接收端IQ不平衡校正参数估计算法确定所述训练序列的第i+1次迭代的接收端IQ不平衡校正参数；

当i+1达到预设最大迭代次数时，第i+1次迭代的频偏估计值即为所述训练序列的频偏估计值；

其中，所述i=1,2,3,...的整数；

所述存在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的频偏估计算法包括：

设解调后的训练序列的接收信号为r(n),n=1,2,...,MK，构造3×(M-3Q)K的矩阵R：

$R=\left[\begin{array}{cccc}r(\mathrm{QK}+1)& r(\mathrm{QK}+2)& ...& r\left((\frac{M}{Q}-2)\mathrm{QK}\right)\\ r(2\mathrm{QK}+1)& r(2\mathrm{QK}+2)& ...& r\left((\frac{M}{Q}-1)\mathrm{QK}\right)\\ r(3\mathrm{QK}+1)& r(3\mathrm{QK}+2)& ...& y\left(\mathrm{MK}\right)\end{array}\right];$

定义矩阵B和矩阵B_S:

$B=\left[\begin{array}{cc}\frac{1}{\sqrt{2}}& 0\\ 0& 1\\ \frac{1}{\sqrt{2}}& 0\end{array}\right],B_S=\left[\begin{array}{cc}\frac{1}{\sqrt{2}}& 0\\ 0& 1\\ -\frac{1}{\sqrt{2}}& 0\end{array}\right];$

计算矩阵B^HRR^HB的最小特征值d，以及所述最小特征值d所对应的特征向量u=[u₁,u₂]，并计算矩阵R_S=B_S ^HRR^HB_S；

计算 $V_c=\mathrm{real}\left(\frac{u_2}{\sqrt{2}{u}_1}\right),$ $V_S=\frac{\mathrm{imag}\left(\right[R_S{]}_{\mathrm{2,1}})}{\left|\mathrm{imag}\left(\right[R_S{]}_{\mathrm{2,1}})\right|}\sqrt{\frac{{\left[R_S\right]}_{\mathrm{1,1}}-d}{2{\left[R_S\right]}_{\mathrm{1,1}}-d}};$

计算频偏估计值Δω：

$\mathrm{\Δ\ω}=[a\tan \left(\frac{V_S}{V_C}\right)-\mathrm{a\π}]\frac{1}{\mathrm{KQ}};$

其中，a为满足为正的最小整数；

所述利用在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的接收端IQ不平衡校正参数估计算法包括：

构造2(MK-3QK)×(L+1)的矩阵：

$\mathrm{\Γ}=\left[\begin{array}{cc}{r}_1^I& R_1^Q\\ r_2^I& R_2^Q\end{array}\right];$

构造 $2(\frac{M}{Q}-2)\mathrm{KQ}\×1$ 的向量：

$r^I=\left[\begin{array}{c}{r}_1^I\cos (\mathrm{\Δ\ωQK}+\mathrm{\π})-r_2^I\\ r_1^I-r_2^I\cos (\mathrm{\Δ\ωQK}+\mathrm{\π})\end{array}\right]\frac{1}{\sin (\mathrm{\Δ\ωQK}+\mathrm{\π})};$

计算v=Γ⁺r^I，v为一个(L+1)×1的向量，记为v=[v₁,v₂,v₃,...,v_L+1]，则接收端IQ不平衡校正参数为：

b=v₁，f(n)=[v₂,v₃,...,v_L+1]；

其中， $r_1^I={[\mathrm{real}\left(r(\mathrm{QK}+\hat{L}+1)\right),\mathrm{real}\left(r(\mathrm{QK}+\hat{L}+2)\right),...,\mathrm{real}\left(r((\frac{M}{Q}-2)\mathrm{QK}+\hat{L})\right)}^T,$

$r_2^I={[\mathrm{real}\left(r(2\mathrm{QK}+\hat{L}+1)\right),\mathrm{real}\left(r(2\mathrm{QK}+\hat{L}+2)\right),...,\mathrm{real}\left(r((\frac{M}{Q}-1)\mathrm{QK}+\hat{L})\right)}^T,$

所述常规的频偏估计算法包括：

将2KQ段训练子序列看成一组，一共组，计算相邻两组训练序列的相位差确定频偏估计值；

可选的，所述根据所述频偏估计值计算得到接收端IQ不平衡校正参数包括：

根据所述频偏估计值利用在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的接收端IQ不平衡校正参数估计算法确定所述训练序列的接收端IQ不平衡校正参数，所述在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的接收端IQ不平衡校正参数估计算法包括：

构造2(MK-3QK)×(L+1)的矩阵：

$\mathrm{\Γ}=\left[\begin{array}{cc}{r}_1^I& R_1^Q\\ r_2^I& R_2^Q\end{array}\right];$

构造 $2(\frac{M}{Q}-2)\mathrm{KQ}\×1$ 的向量：

$r^I=\left[\begin{array}{c}{r}_1^I\cos (\mathrm{\Δ\ωQK}+\mathrm{\π})-r_2^I\\ r_1^I-r_2^I\cos (\mathrm{\Δ\ωQK}+\mathrm{\π})\end{array}\right]\frac{1}{\sin (\mathrm{\Δ\ωQK}+\mathrm{\π})};$

计算v=Γ⁺r^I，v为一个(L+1)×1的向量，记为v=[v₁,v₂,v₃,...,v_L+1]，则接收端IQ不平衡校正参数为：

b=v₁，f(n)=[v₂,v₃,...,v_L+1]；

其中， $r_1^I={[\mathrm{real}\left(r(\mathrm{QK}+\hat{L}+1)\right),\mathrm{real}\left(r(\mathrm{QK}+\hat{L}+2)\right),...,\mathrm{real}\left(r((\frac{M}{Q}-2)\mathrm{QK}+\hat{L})\right)}^T,$

$r_2^I={[\mathrm{real}\left(r(2\mathrm{QK}+\hat{L}+1)\right),\mathrm{real}\left(r(2\mathrm{QK}+\hat{L}+2)\right),...,\mathrm{real}\left(r((\frac{M}{Q}-1)\mathrm{QK}+\hat{L})\right)}^T,$

可选的，所述根据所述进行频偏补偿以及接收端IQ不平衡校正后的训练序列得到发送端IQ不平衡校正参数包括：

根据所述进行频偏补偿以及接收端IQ不平衡校正后的训练序列确定除第0个和第D/2个子载波以外的信道估计值：

训练子序列S(n)中的两个数据帧在频域的子载波对（k，N-k）上的接收信号为R_0，k和R_0，N-k，以及R_1，k和R_1，N-k，忽略发送端IQ不平衡随时间变化，

R_0，k≈H_k， ${R^{*}}_{0,N-k}\≈{\mathrm{\ξ}}_{t,N-k}^{*}{H}_{N-k}^{*},$

R_1，k≈ξ_t，kH_k， ${R^{*}}_{1,N-k}\≈H_{N-k}^{*};$

利用所述信道估计值得到发送端IQ不平衡校正参数：

${\mathrm{\ξ}}_{t,k}=\frac{R_{1,K}}{R_{0,K}},$ ${\mathrm{\ξ}}_{t,N-k}^{*}=\frac{R_{0,N-K}}{R_{1,N-K}}.$

可选的，所述方法还包括：

计算所述训练序列每段训练子序列的发送端IQ不平衡校正参数；

计算所得到的M个训练子序列的发送端IQ不平衡校正参数的平均值作为所述训练序列的发送端IQ不平衡校正参数；

可选的，所述方法还包括：

利用所述偏频估计值对所接收到的发送端设备进行发送端IQ不平衡校正后的数据信息进行频偏补偿。

实施例五

图8为本发明一种发送端设备实施例五结构示意图，所述接收端设备包括：

第二存储器801，第二处理器802以及发送射频器803，第二存储器801与发送射频器703分别与第二处理器802相连。

所述发送射频器803用于接收发送端所发送的训练序列以及数据信息。实际应用中，可以只采用低噪声放大器，也可以采用低噪声放大器、混频器以及滤波器。

所述第二存储器801用于存储指令，所述第二处理器802用于调取指令，所述指令包括：

将训练序列进行正交调制后发送到接收端设备；

接收所述接收端设备发送的发送端IQ不平衡校正参数；

根据所述发送端IQ不平衡校正参数对所述数据信息进行发送端IQ不平衡校正；

可选的，所述根据所述发送端IQ不平衡校正参数对数据信息进行发送端IQ不平衡校正包括：

对数据信息进行频域的预失真：

$\left[\begin{array}{c}{s}^{\′}\left(k\right)\\ s^{\′}(N-k)\end{array}\right]={\left[\begin{array}{cc}1& {\mathrm{\ξ}}_{t,k}\\ {{\mathrm{\ξ}}^{*}}_{t,N-k}& 1\end{array}\right]}^{-1}\left[\begin{array}{c}s\left(k\right)\\ s(N-k)\end{array}\right]$

s(k)和s(N-k)为频域子载波对（k，N-k）所要发送的载波信号，ξ_t，k和ξ^* _t，N-k为所述发送端IQ不平衡参数，s'(k)和s'(N-k)为预失真后实际发送的数据信息。

实施例六

图9为本发明一种IQ不平衡估计和校正的系统实施例六结构示意图，所述系统包括：

实施例四所述的接收端设备901以及实施例五所述的发送端设备902。

实施例七

图10为本发明一种IQ不平衡估计和校正的方法实施例七流程图，应用于接收端设备，是与实施例一所述的设备所对应的方法，所述方法包括：

步骤1001：对所接收的发送端设备发送的训练序列进行正交解调。

其中，所述训练序列包括M段训练子序列S(n)；每段训练子序列S(n)长度为K，相邻两个训练子序列的相位差为每段训练子序列S(n)包括两个数据帧；每个数据帧包括一个循环前缀以及一个载波信号，所述两个数据帧的循环前缀CP₁和CP₂相同，每个数据帧的载波信号包括D个子载波；排在前面的数据帧的载波信号s₁(n)的正频率的子载波为非0随机信号P，负频率的子载波为0；排在后面的数据帧的载波信号s₂(n)的正频率的子载波为0，负频率的子载波为非0的随机信号P；不使用第0和第个子载波。

步骤1002：根据解调后的训练序列中的接收信号确定所述训练序列的频偏估计值。

所述根据解调后的训练序列中的接收信号确定所述训练序列的频偏估计值至少有两种可能的实施方式：

第一种可能的实施方式：

根据解调后的训练序列中的接收信号利用存在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的频偏估计算法确定所述训练序列的频偏估计值。

第二种可能的实施方式：

根据解调后的训练序列中的接收信号利用存在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的频偏估计算法确定所述训练序列的初始频偏估计值，利用所接收的训练序列以及所述初始频偏估计值利用在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的接收端IQ不平衡校正参数估计算法确定初始接收端IQ不平衡参数，利用所述初始IQ不平衡参数对解调后的训练序列进行接收端IQ不平衡校正，利用常规的频偏估计算法确定利用所述初始IQ不平衡校正参数校正后的训练序列的第1次迭代的频偏估计值；

根据解调后的训练序列中的接收信号以及第i-1次迭代的频偏估计值利用在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的接收端IQ不平衡校正参数估计算法确定所述训练序列的第i次迭代的接收端IQ不平衡校正参数，所述第i次迭代的接收端IQ不平衡校正参数包括第i次迭代的冲击响应系数以及第i次迭代的I路和Q路的交叉参数；

利用第i次迭代确定的接收端IQ不平衡校正参数对所述训练序列进行接收端IQ不平衡校正；

利用常规的频偏估计算法确定校正后的训练序列的第i+1次迭代的频偏估计值，所述校正后的训练序列为利用第i次迭代确定的接收端IQ不平衡校正参数对所述训练序列进行接收端IQ不平衡校正后的训练序列；

判断所述迭代次数i+1是否达到预设最大迭代次数；

当i+1没有达到预设最大迭代次数时，返回执行步骤利根据解调后的训练序列中的接收信号以及第i+1次迭代的频偏估计值利用在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的接收端IQ不平衡校正参数估计算法确定所述训练序列的第i+1次迭代的接收端IQ不平衡校正参数；

当i+1达到预设最大迭代次数时，第i+1次迭代的频偏估计值即为所述训练序列的频偏估计值；

其中，所述i=1,2,3,...的整数。

所述存在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的频偏估计算法包括：

设解调后的训练序列的接收信号为r(n),n=1,2,...,MK，构造3×(M-3Q)K的矩阵R：

$R=\left[\begin{array}{cccc}r(\mathrm{QK}+1)& r(\mathrm{QK}+2)& ...& r\left((\frac{M}{Q}-2)\mathrm{QK}\right)\\ r(2\mathrm{QK}+1)& r(2\mathrm{QK}+2)& ...& r\left((\frac{M}{Q}-1)\mathrm{QK}\right)\\ r(3\mathrm{QK}+1)& r(3\mathrm{QK}+2)& ...& y\left(\mathrm{MK}\right)\end{array}\right];$

定义矩阵B和矩阵B_S:

$B=\left[\begin{array}{cc}\frac{1}{\sqrt{2}}& 0\\ 0& 1\\ \frac{1}{\sqrt{2}}& 0\end{array}\right],B_S=\left[\begin{array}{cc}\frac{1}{\sqrt{2}}& 0\\ 0& 1\\ -\frac{1}{\sqrt{2}}& 0\end{array}\right];$

计算矩阵B^HRR^HB的最小特征值d，以及所述最小特征值d所对应的特征向量u=[u₁,u₂]，并计算矩阵R_S=B_S ^HRR^HB_S；

计算 $V_c=\mathrm{real}\left(\frac{u_2}{\sqrt{2}{u}_1}\right),$ $V_S=\frac{\mathrm{imag}\left(\right[R_S{]}_{\mathrm{2,1}})}{\left|\mathrm{imag}\left(\right[R_S{]}_{\mathrm{2,1}})\right|}\sqrt{\frac{{\left[R_S\right]}_{\mathrm{1,1}}-d}{2{\left[R_S\right]}_{\mathrm{1,1}}-d}};$

计算频偏估计值Δω：

$\mathrm{\Δ\ω}=[a\tan \left(\frac{V_S}{V_C}\right)-\mathrm{a\π}]\frac{1}{\mathrm{KQ}};$

其中，a为满足为正的最小整数；

所述利用在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的接收端IQ不平衡校正参数估计算法包括：

构造2(MK-3QK)×(L+1)的矩阵：

$\mathrm{\Γ}=\left[\begin{array}{cc}{r}_1^I& R_1^Q\\ r_2^I& R_2^Q\end{array}\right];$

构造 $2(\frac{M}{Q}-2)\mathrm{KQ}\×1$ 的向量：

$r^I=\left[\begin{array}{c}{r}_1^I\cos (\mathrm{\Δ\ωQK}+\mathrm{\π})-r_2^I\\ r_1^I-r_2^I\cos (\mathrm{\Δ\ωQK}+\mathrm{\π})\end{array}\right]\frac{1}{\sin (\mathrm{\Δ\ωQK}+\mathrm{\π})};$

计算v=Γ⁺r^I，v为一个(L+1)×1的向量，记为v=[v₁,v₂,v₃,...,v_L+1]，则接收端IQ不平衡校正参数为：

b=v₁，f(n)=[v₂,v₃,...,v_L+1]；

其中， $r_1^I={[\mathrm{real}\left(r(\mathrm{QK}+\hat{L}+1)\right),\mathrm{real}\left(r(\mathrm{QK}+\hat{L}+2)\right),...,\mathrm{real}\left(r((\frac{M}{Q}-2)\mathrm{QK}+\hat{L})\right)}^T,$

$r_2^I={[\mathrm{real}\left(r(2\mathrm{QK}+\hat{L}+1)\right),\mathrm{real}\left(r(2\mathrm{QK}+\hat{L}+2)\right),...,\mathrm{real}\left(r((\frac{M}{Q}-1)\mathrm{QK}+\hat{L})\right)}^T,$

所述常规的频偏估计算法包括：

将2KQ段训练子序列看成一组，一共组，计算相邻两组训练序列的相位差确定频偏估计值。

步骤1003：根据所述频偏估计值计算得到接收端IQ不平衡校正参数，所述IQ不平衡校正参数包括冲击响应系数以及I路和Q路的交叉参数。

所述根据所述频偏估计值计算得到接收端IQ不平衡校正参数包括：

根据所述频偏估计值利用在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的接收端IQ不平衡校正参数估计算法确定所述训练序列的接收端IQ不平衡校正参数，所述在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的接收端IQ不平衡校正参数估计算法包括：

构造2(MK-3QK)×(L+1)的矩阵：

$\mathrm{\Γ}=\left[\begin{array}{cc}{r}_1^I& R_1^Q\\ r_2^I& R_2^Q\end{array}\right];$

构造 $2(\frac{M}{Q}-2)\mathrm{KQ}\×1$ 的向量：

$r^I=\left[\begin{array}{c}{r}_1^I\cos (\mathrm{\Δ\ωQK}+\mathrm{\π})-r_2^I\\ r_1^I-r_2^I\cos (\mathrm{\Δ\ωQK}+\mathrm{\π})\end{array}\right]\frac{1}{\sin (\mathrm{\Δ\ωQK}+\mathrm{\π})};$

计算v=Γ⁺r^I，v为一个(L+1)×1的向量，记为v=[v₁,v₂,v₃,...,v_L+1]，则接收端IQ不平衡校正参数为：

b=v₁，f(n)=[v₂,v₃,...,v_L+1]；

其中， $r_1^I={[\mathrm{real}\left(r(\mathrm{QK}+\hat{L}+1)\right),\mathrm{real}\left(r(\mathrm{QK}+\hat{L}+2)\right),...,\mathrm{real}\left(r((\frac{M}{Q}-2)\mathrm{QK}+\hat{L})\right)}^T,$

$r_2^I={[\mathrm{real}\left(r(2\mathrm{QK}+\hat{L}+1)\right),\mathrm{real}\left(r(2\mathrm{QK}+\hat{L}+2)\right),...,\mathrm{real}\left(r((\frac{M}{Q}-1)\mathrm{QK}+\hat{L})\right)}^T,$

步骤1004：根据所述频偏估计值对所述训练序列进行频偏补偿，并根据所述接收端IQ不平衡校正参数对所述训练序列进行接收端IQ不平衡校正。

步骤1005：根据所述进行频偏补偿以及接收端IQ不平衡校正后的训练序列得到发送端IQ不平衡校正参数。

所述根据所述进行频偏补偿以及接收端IQ不平衡校正后的训练序列得到发送端IQ不平衡校正参数包括：

根据所述进行频偏补偿以及接收端IQ不平衡校正后的训练序列确定除第0个和第D/2个子载波以外的信道估计值：

训练子序列S(n)中的两个数据帧在频域的子载波对（k，N-k）上的接收信号为R_0，k和R_0，N-k，以及R_1，k和R_1，N-k，忽略发送端IQ不平衡随时间变化，

R_0，k≈H_k， ${R^{*}}_{0,N-k}\≈{\mathrm{\ξ}}_{t,N-k}^{*}{H}_{N-k}^{*},$

R_1，k≈ξ_t，kH_k， ${R^{*}}_{1,N-k}\≈H_{N-k}^{*};$

利用所述信道估计值得到发送端IQ不平衡校正参数：

${\mathrm{\ξ}}_{t,k}=\frac{R_{1,K}}{R_{0,K}},$ ${\mathrm{\ξ}}_{t,N-k}^{*}=\frac{R_{0,N-K}}{R_{1,N-K}}.$

可选的，所述方法还包括：

计算所述训练序列每段训练子序列的发送端IQ不平衡校正参数；

计算所得到的M个训练子序列的发送端IQ不平衡校正参数的平均值作为所述训练序列的发送端IQ不平衡校正参数。

步骤1006：将所述发送端IQ不平衡校正参数发送到发送端设备，以便发送端设备根据所述发送端IQ不平衡校正参数对数据信息进行发送端IQ不平衡校正。

步骤1007：根据所述接收端IQ不平衡校正参数对所接收到的发送端设备进行发送端IQ不平衡校正后的数据信息进行接收端IQ不平衡校正。

可选的，所述方法还包括：

利用所述偏频估计值对所接收到的发送端设备进行发送端IQ不平衡校正后的数据信息进行频偏补偿。

实施例七与实施例一类似，参考实施例一的描述，这里不再赘述。

实施例八

图11为本发明一种IQ不平衡估计和校正的方法实施例八流程图，应用于发送端设备，是与实施例二所述的设备所对应的方法，所述方法包括：

步骤1101：将训练序列进行正交调制后发送到接收端设备，以便所述接收设备根据所述训练序列确定发送端IQ不平衡校正参数。

步骤1102：接收所述接收端设备发送的发送端IQ不平衡校正参数。

步骤1103：根据所述发送端IQ不平衡校正参数对所述数据信息进行发送端IQ不平衡校正。

所述根据所述发送端IQ不平衡校正参数对数据信息进行发送端IQ不平衡校正包括：

对数据信息进行频域的预失真：

$\left[\begin{array}{c}{s}^{\′}\left(k\right)\\ s^{\′}(N-k)\end{array}\right]={\left[\begin{array}{cc}1& {\mathrm{\ξ}}_{t,k}\\ {{\mathrm{\ξ}}^{*}}_{t,N-k}& 1\end{array}\right]}^{-1}\left[\begin{array}{c}s\left(k\right)\\ s(N-k)\end{array}\right]$

s(k)和s(N-k)为频域子载波对（k，N-k）所要发送的载波信号，ξ_t，k和ξ^* _t，N-k为所述发送端IQ不平衡参数，s'(k)和s'(N-k)为预失真后实际发送的数据信息。

实施例八与实施例二类似，参考实施例二的描述，这里不再赘述。

实施例九

图12为本发明一种IQ不平衡估计和校正的方法实施例九流程图，应用于一种IQ不平衡估计和校正的系统，是与实施例三所述的系统所对应的方法，所述方法包括：

步骤1201：发送端设备将训练序列进行正交调制后发送到接收端设备。

步骤1202：接收端设备对所接收的发送端设备发送的训练序列进行正交解调。

步骤1203：接收端设备根据解调后的训练序列中的接收信号确定所述训练序列的频偏估计值。

步骤1204：接收端设备根据所述频偏估计值计算得到接收端IQ不平衡校正参数，所述IQ不平衡校正参数包括冲击响应系数以及I路和Q路的交叉参数。

步骤1205：接收端设备根据所述频偏估计值对所述训练序列进行频偏补偿，并根据所述接收端IQ不平衡校正参数对所述训练序列进行接收端IQ不平衡校正。

步骤1206：接收端设备根据所述进行频偏补偿以及接收端IQ不平衡校正后的训练序列得到发送端IQ不平衡校正参数。

步骤1207：将接收端设备所述发送端IQ不平衡校正参数发送到发送端设备。

步骤1208：接收端设备接收所述接收端设备发送的发送端IQ不平衡校正参数。

步骤1209：发送端设备根据所述发送端IQ不平衡校正参数对所述数据信息进行发送端IQ不平衡校正。

步骤1210：接收端设备根据所述接收端IQ不平衡校正参数对所接收到的发送端设备进行发送端IQ不平衡校正后的数据信息进行接收端IQ不平衡校正。

此处参考实施例一与实施例二对各个步骤的详细描述，这里不再赘述。

实施例十

实施例十中描述了两个本发明所述的发送端以及接收端IQ不平衡校正的实例，在进一步说明本发明的实施效果：

实例一：

于OFDM系统中，发送端设备和接收端设备采用任意个天线。载波频率fc=75GHz,采样率fs=1.25GHz，总子载波数N＝256，循环前缀（CP）的长度为32，使用的子载波数为248。每个子载波采用的QPSK，16QAM，64QAM，或256QAM调制。

表1OFDM系统参数设置

在系统上电或外界环境有较大变化时，系统不发送用户数据，而是发送训练序列来估计发送端以及接收端IQ不平衡校正参数。本例使用的训练序列总段数M=32，每段长度K=576，相邻段之间的相移为π，即Q=1。接收端用于校正接收IQ不平衡的FIR滤波器的阶数L=5。

对上述实例的有益效果进行仿真，表2是仿真时的IQ不平衡的参数设置，表3是仿真时的信道参数设置，表4是对时钟的相位噪声参数的设置。

表2IQ不平衡的参数设置

表3仿真信道参数设置

名称	值
		多径个数	2
多径平均功率	[0.85750.5145]
		多径延迟	[016]采样数

表4相位噪声参数设置

频率偏移	值dBc
		1kHz	-60dBc
10kHz	-69dBc
		100KHz	-75dBc
1MHz	-110dBc
		10MHz	-130dBc
100MHz	-130dBc
		500MHz	-170dBc

图13是系统采用QPSK调制时，采用本发明所公开的技术方案与现有技术的对比，从中可以看出采用本发明所提供的技术方案进行的IQ不平衡校正，系统性能可以接近于理想的没有IQ不平衡时的情况，并且比现有技术的性能提高近2dB。

图14是系统采用16QAM调制时，采用本发明所公开的技术方案与现有技术的对比，从中可以看出采用本发明所提供的技术方案进行的IQ不平衡校正，系统性能可以接近于理想的没有IQ不平衡时的情况，而现有技术此时不能工作。

图15是系统采用64QAM调制时，采用本发明所公开的技术方案与现有技术的对比，从中可以看出采用本发明所提供的技术方案进行的IQ不平衡校正，系统性能与理想的情况只有1到2dB的性能差别，并且此差别主要由相位噪声引起。而现有技术此时不能工作。

图16是系统采用128QAM调制时，采用本发明所公开的技术方案与现有技术的对比，从中可以看出采用本发明所提供的技术方案进行的IQ不平衡校正，系统性能与理想的情况性能差别主要由相位噪声引起，校正后由IQ不平衡引起的性能差别几乎可以忽略。而现有技术此时不能工作。

实例二：

单载波系统中。载波频率fc=75GHz,采样率fs=1.25GHz每个符号采用的QPSK，16QAM，64QAM，或256QAM调制。在系统上电或外界环境有较大变化时，系统不发送用户数据，而是发送训练序列来估计系统参数。本例使用的训练序列总段数M=32，每段长度K=576，相邻段之间的相移为π，即Q=1。接收端用于校正接收IQ不平衡的FIR滤波器的阶数L=5。

单载波系统也可以达到上述理想的效果。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (20)

1.一种接收端设备，其特征在于，所述设备包括：

解调模块，用于对所接收的发送端设备发送的训练序列进行正交解调；

频偏估计模块，用于根据解调后的训练序列中的接收信号确定所述训练序列的频偏估计值；

接收端参数估计模块，用于根据所述频偏估计值计算得到接收端IQ不平衡校正参数，所述IQ不平衡校正参数包括冲击响应系数以及I路和Q路的交叉参数；

第一校正模块，用于根据所述频偏估计值对所述训练序列进行频偏补偿，并根据所述接收端IQ不平衡校正参数对所述训练序列进行接收端IQ不平衡校正；

发送端参数估计模块，用于根据所述进行频偏补偿以及接收端IQ不平衡校正后的训练序列得到发送端IQ不平衡校正参数;

第一发送模块，用于将所述发送端IQ不平衡校正参数发送到发送端设备，以便发送端设备根据所述发送端IQ不平衡校正参数对数据信息进行发送端IQ不平衡校正；

第二校正模块，用于根据所述接收端IQ不平衡校正参数对所接收到的发送端设备进行发送端IQ不平衡校正后的数据信息进行接收端IQ不平衡校正；

其中，所述训练序列包括M段训练子序列S(n)；每段训练子序列S(n)长度为K，相邻两个训练子序列的相位差为每段训练子序列S(n)包括两个数据帧；每个数据帧包括一个循环前缀以及一个载波信号，所述两个数据帧的循环前缀CP₁和CP₂相同，每个数据帧的载波信号包括D个子载波；排在前面的数据帧的载波信号s₁(n)的正频率的子载波为非0随机信号P，负频率的子载波为0；排在后面的数据帧的载波信号s₂(n)的正频率的子载波为0，负频率的子载波为非0的随机信号P；不使用第0和第个子载波。

2.根据权利要求1所述的设备，其特征在于，

所述频偏估计模块，具体用于根据解调后的训练序列中的接收信号利用存在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的频偏估计算法确定所述训练序列的频偏估计值，所述存在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的频偏估计算法包括：

设解调后的训练序列的接收信号为r(n),n=1,2,...,MK，构造3×(M-3Q)K的矩阵R：

$R=\left[\begin{array}{cccc}r(\mathrm{QK}+1)& r(\mathrm{QK}+2)& ...& r\left((\frac{M}{Q}-2)\mathrm{QK}\right)\\ r(2\mathrm{QK}+1)& r(2\mathrm{QK}+2)& ...& r\left((\frac{M}{Q}-1)\mathrm{QK}\right)\\ r(3\mathrm{QK}+1)& r(3\mathrm{QK}+2)& ...& y\left(\mathrm{MK}\right)\end{array}\right];$

定义矩阵B和矩阵B_S:

$B=\left[\begin{array}{cc}\frac{1}{\sqrt{2}}& 0\\ 0& 1\\ \frac{1}{\sqrt{2}}& 0\end{array}\right],B_S=\left[\begin{array}{cc}\frac{1}{\sqrt{2}}& 0\\ 0& 1\\ -\frac{1}{\sqrt{2}}& 0\end{array}\right];$

计算矩阵B^HRR^HB的最小特征值d，以及所述最小特征值d所对应的特征向量u=[u₁,u₂]，并计算矩阵R_S=B_S ^HRR^HB_S；

计算 $V_c=\mathrm{real}\left(\frac{u_2}{\sqrt{2}{u}_1}\right),$ $V_S=\frac{\mathrm{imag}\left(\right[R_S{]}_{\mathrm{2,1}})}{\left|\mathrm{imag}\left(\right[R_S{]}_{\mathrm{2,1}})\right|}\sqrt{\frac{{\left[R_S\right]}_{\mathrm{1,1}}-d}{2{\left[R_S\right]}_{\mathrm{1,1}}-d}};$

计算频偏估计值Δω：

$\mathrm{\Δ\ω}=[a\tan \left(\frac{V_S}{V_C}\right)-\mathrm{a\π}]\frac{1}{\mathrm{KQ}};$

其中，a为满足为正的最小整数。

3.根据权利要求1所述的设备，其特征在于，

所述频偏估计模块，具体用于根据解调后的训练序列中的接收信号利用存在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的频偏估计算法确定所述训练序列的初始频偏估计值，利用所接收的训练序列以及所述初始频偏估计值利用在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的接收端IQ不平衡校正参数估计算法确定初始接收端IQ不平衡参数，利用所述初始IQ不平衡参数对解调后的训练序列进行接收端IQ不平衡校正，利用常规的频偏估计算法确定利用所述初始IQ不平衡校正参数校正后的训练序列的第1次迭代的频偏估计值；

根据解调后的训练序列中的接收信号以及第i-1次迭代的频偏估计值利用在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的接收端IQ不平衡校正参数估计算法确定所述训练序列的第i次迭代的接收端IQ不平衡校正参数，所述第i次迭代的接收端IQ不平衡校正参数包括第i次迭代的冲击响应系数以及第i次迭代的I路和Q路的交叉参数；

利用第i次迭代确定的接收端IQ不平衡校正参数对所述训练序列进行接收端IQ不平衡校正；

利用常规的频偏估计算法确定校正后的训练序列的第i+1次迭代的频偏估计值，所述校正后的训练序列为利用第i次迭代确定的接收端IQ不平衡校正参数对所述训练序列进行接收端IQ不平衡校正后的训练序列；

判断所述迭代次数i+1是否达到预设最大迭代次数；

当i+1没有达到预设最大迭代次数时，返回执行步骤根据解调后的训练序列中的接收信号以及第i+1次迭代的频偏估计值利用在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的接收端IQ不平衡校正参数估计算法确定所述训练序列的第i+1次迭代的接收端IQ不平衡校正参数；

当i+1达到预设最大迭代次数时，第i+1次迭代的频偏估计值即为所述训练序列的频偏估计值；

其中，所述i=1,2,3,...的整数；

所述存在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的频偏估计算法包括：

设解调后的训练序列的接收信号为r(n),n=1,2,...,MK，构造3×(M-3Q)K的矩阵R：

$R=\left[\begin{array}{cccc}r(\mathrm{QK}+1)& r(\mathrm{QK}+2)& ...& r\left((\frac{M}{Q}-2)\mathrm{QK}\right)\\ r(2\mathrm{QK}+1)& r(2\mathrm{QK}+2)& ...& r\left((\frac{M}{Q}-1)\mathrm{QK}\right)\\ r(3\mathrm{QK}+1)& r(3\mathrm{QK}+2)& ...& y\left(\mathrm{MK}\right)\end{array}\right];$

定义矩阵B和矩阵B_S:

$B=\left[\begin{array}{cc}\frac{1}{\sqrt{2}}& 0\\ 0& 1\\ \frac{1}{\sqrt{2}}& 0\end{array}\right],B_S=\left[\begin{array}{cc}\frac{1}{\sqrt{2}}& 0\\ 0& 1\\ -\frac{1}{\sqrt{2}}& 0\end{array}\right];$

计算矩阵B^HRR^HB的最小特征值d，以及所述最小特征值d所对应的特征向量u=[u₁,u₂]，并计算矩阵R_S=B_S ^HRR^HB_S；

计算 $V_c=\mathrm{real}\left(\frac{u_2}{\sqrt{2}{u}_1}\right),$ $V_S=\frac{\mathrm{imag}\left(\right[R_S{]}_{\mathrm{2,1}})}{\left|\mathrm{imag}\left(\right[R_S{]}_{\mathrm{2,1}})\right|}\sqrt{\frac{{\left[R_S\right]}_{\mathrm{1,1}}-d}{2{\left[R_S\right]}_{\mathrm{1,1}}-d}};$

计算频偏估计值Δω：

$\mathrm{\Δ\ω}=[a\tan \left(\frac{V_S}{V_C}\right)-\mathrm{a\π}]\frac{1}{\mathrm{KQ}};$

其中，a为满足为正的最小整数；

所述利用在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的接收端IQ不平衡校正参数估计算法包括：

构造2(MK-3QK)×(L+1)的矩阵：

$\mathrm{\Γ}=\left[\begin{array}{cc}{r}_1^I& R_1^Q\\ r_2^I& R_2^Q\end{array}\right];$

构造 $2(\frac{M}{Q}-2)\mathrm{KQ}\×1$ 的向量：

$r^I=\left[\begin{array}{c}{r}_1^I\cos (\mathrm{\Δ\ωQK}+\mathrm{\π})-r_2^I\\ r_1^I-r_2^I\cos (\mathrm{\Δ\ωQK}+\mathrm{\π})\end{array}\right]\frac{1}{\sin (\mathrm{\Δ\ωQK}+\mathrm{\π})};$

计算v=Γ⁺r^I，v为一个(L+1)×1的向量，记为v=[v₁,v₂,v₃,...,v_L+1]，则接收端IQ不平衡校正参数为：

b=v₁，f(n)=[v₂,v₃,...,v_L+1]；

其中， $r_1^I={[\mathrm{real}\left(r(\mathrm{QK}+\hat{L}+1)\right),\mathrm{real}\left(r(\mathrm{QK}+\hat{L}+2)\right),...,\mathrm{real}\left(r((\frac{M}{Q}-2)\mathrm{QK}+\hat{L})\right)}^T,$

$r_2^I={[\mathrm{real}\left(r(2\mathrm{QK}+\hat{L}+1)\right),\mathrm{real}\left(r(2\mathrm{QK}+\hat{L}+2)\right),...,\mathrm{real}\left(r((\frac{M}{Q}-1)\mathrm{QK}+\hat{L})\right)}^T,$

所述常规的频偏估计算法包括：

将2KQ段训练子序列看成一组，一共组，计算相邻两组训练序列的相位差确定频偏估计值。

4.根据权利要求1所述的设备，其特征在于，

所述接收端参数估计模块，具体用于根据所述频偏估计值利用在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的接收端IQ不平衡校正参数估计算法确定所述训练序列的接收端IQ不平衡校正参数，所述在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的接收端IQ不平衡校正参数估计算法包括：

构造2(MK-3QK)×(L+1)的矩阵：

$\mathrm{\Γ}=\left[\begin{array}{cc}{r}_1^I& R_1^Q\\ r_2^I& R_2^Q\end{array}\right];$

构造 $2(\frac{M}{Q}-2)\mathrm{KQ}\×1$ 的向量：

$r^I=\left[\begin{array}{c}{r}_1^I\cos (\mathrm{\Δ\ωQK}+\mathrm{\π})-r_2^I\\ r_1^I-r_2^I\cos (\mathrm{\Δ\ωQK}+\mathrm{\π})\end{array}\right]\frac{1}{\sin (\mathrm{\Δ\ωQK}+\mathrm{\π})};$

计算v=Γ⁺r^I，v为一个(L+1)×1的向量，记为v=[v₁,v₂,v₃,...,v_L+1]，则接收端IQ不平衡校正参数为：

b=v₁，f(n)=[v₂,v₃,...,v_L+1]；

其中， $r_1^I={[\mathrm{real}\left(r(\mathrm{QK}+\hat{L}+1)\right),\mathrm{real}\left(r(\mathrm{QK}+\hat{L}+2)\right),...,\mathrm{real}\left(r((\frac{M}{Q}-2)\mathrm{QK}+\hat{L})\right)}^T,$

$r_2^I={[\mathrm{real}\left(r(2\mathrm{QK}+\hat{L}+1)\right),\mathrm{real}\left(r(2\mathrm{QK}+\hat{L}+2)\right),...,\mathrm{real}\left(r((\frac{M}{Q}-1)\mathrm{QK}+\hat{L})\right)}^T,$

5.根据权利要求1所述的设备，其特征在于，

所述发送端参数估计模块，具体用于根据所述进行频偏补偿以及接收端IQ不平衡校正后的训练序列确定除第0个和第D/2个子载波以外的信道估计值：

训练子序列S(n)中的两个数据帧在频域的子载波对（k，N-k）上的接收信号为R_0，k和R_0，N-k，以及R_1，k和R_1，N-k，忽略发送端IQ不平衡随时间变化，

R_0，k≈H_k， ${R^{*}}_{0,N-k}\≈{\mathrm{\ξ}}_{t,N-k}^{*}{H}_{N-k}^{*},$

R_1，k≈ξ_t，kH_k， ${R^{*}}_{1,N-k}\≈H_{N-k}^{*};$

利用所述信道估计值得到发送端IQ不平衡校正参数：

${\mathrm{\ξ}}_{t,k}=\frac{R_{1,K}}{R_{0,K}},$ ${\mathrm{\ξ}}_{t,N-k}^{*}=\frac{R_{0,N-K}}{R_{1,N-K}}.$

6.根据权利要求5所述的设备，其特征在于，所述设备还包括：

第一计算模块，用于计算所述训练序列每段训练子序列的发送端IQ不平衡校正参数；

第二计算模块，用于计算所得到的M个训练子序列的发送端IQ不平衡校正参数的平均值作为所述训练序列的发送端IQ不平衡校正参数。

7.根据权利要求1-6任意一项所述的设备，其特征在于，所述设备还包括：

频偏校正模块，用于利用所述偏频估计值对所接收到的发送端设备进行发送端IQ不平衡校正后的数据信息进行频偏补偿。

8.一种发送端设备，其特征在于，所述设备包括：

序列生成模块，用于生成训练序列；

调制模块，将所述训练序列进行正交调制后发送到接收端设备；

第二接收模块，用于接收所述接收端设备发送的发送端IQ不平衡校正参数；

第二校正模块，用于根据所述发送端IQ不平衡校正参数对所述数据信息进行发送端IQ不平衡校正。

9.根据权利要求8所述设备，其特征在于，

所述第二校正模块，具体用于对数据信息进行频域的预失真：

$\left[\begin{array}{c}{s}^{\′}\left(k\right)\\ s^{\′}(N-k)\end{array}\right]={\left[\begin{array}{cc}1& {\mathrm{\ξ}}_{t,k}\\ {{\mathrm{\ξ}}^{*}}_{t,N-k}& 1\end{array}\right]}^{-1}\left[\begin{array}{c}s\left(k\right)\\ s(N-k)\end{array}\right]$

s(k)和s(N-k)为频域子载波对（k，N-k）所要发送的载波信号，ξ_t，k和ξ^* _t，N-k为所述发送端IQ不平衡参数，s'(k)和s'(N-k)为预失真后实际发送的数据信息。

10.一种IQ不平衡估计和校正的系统，其特征在于，所述系统包括：

权利要求1-7任意一项所述的接收端设备和权利要求8-9任意一项所述的发送端设备。

11.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，所述系统包括：

所述发送端设备和所述接收端设备都为基站；

或者，

所述发送端设备为基站，所述接收端设备为移动终端；

或者，

所述发送端设备为移动终端，所述接收端设备为基站。

12.一种IQ不平衡估计和校正的方法，其特征在于，应用于接收端设备，所述方法包括：

对所接收的发送端设备发送的训练序列进行正交解调；

根据解调后的训练序列中的接收信号确定所述训练序列的频偏估计值；

根据所述频偏估计值计算得到接收端IQ不平衡校正参数，所述IQ不平衡校正参数包括冲击响应系数以及I路和Q路的交叉参数；

根据所述频偏估计值对所述训练序列进行频偏补偿，并根据所述接收端IQ不平衡校正参数对所述训练序列进行接收端IQ不平衡校正；

根据所述进行频偏补偿以及接收端IQ不平衡校正后的训练序列得到发送端IQ不平衡校正参数;

将所述发送端IQ不平衡校正参数发送到发送端设备，以便发送端设备根据所述发送端IQ不平衡校正参数对数据信息进行发送端IQ不平衡校正；

根据所述接收端IQ不平衡校正参数对所接收到的发送端设备进行发送端IQ不平衡校正后的数据信息进行接收端IQ不平衡校正；

其中，所述训练序列包括M段训练子序列S(n)；每段训练子序列S(n)长度为K，相邻两个训练子序列的相位差为每段训练子序列S(n)包括两个数据帧；每个数据帧包括一个循环前缀以及一个载波信号，所述两个数据帧的循环前缀CP₁和CP₂相同，每个数据帧的载波信号包括D个子载波；排在前面的数据帧的载波信号s₁(n)的正频率的子载波为非0随机信号P，负频率的子载波为0；排在后面的数据帧的载波信号s₂(n)的正频率的子载波为0，负频率的子载波为非0的随机信号P；不使用第0和第个子载波。

13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述根据解调后的训练序列中的接收信号确定所述训练序列的频偏估计值包括：

根据解调后的训练序列中的接收信号利用存在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的频偏估计算法确定所述训练序列的频偏估计值，所述存在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的频偏估计算法包括：

设解调后的训练序列的接收信号为r(n),n=1,2,...,MK，构造3×(M-3Q)K的矩阵R：

$R=\left[\begin{array}{cccc}r(\mathrm{QK}+1)& r(\mathrm{QK}+2)& ...& r\left((\frac{M}{Q}-2)\mathrm{QK}\right)\\ r(2\mathrm{QK}+1)& r(2\mathrm{QK}+2)& ...& r\left((\frac{M}{Q}-1)\mathrm{QK}\right)\\ r(3\mathrm{QK}+1)& r(3\mathrm{QK}+2)& ...& y\left(\mathrm{MK}\right)\end{array}\right];$

定义矩阵B和矩阵B_S:

$B=\left[\begin{array}{cc}\frac{1}{\sqrt{2}}& 0\\ 0& 1\\ \frac{1}{\sqrt{2}}& 0\end{array}\right],B_S=\left[\begin{array}{cc}\frac{1}{\sqrt{2}}& 0\\ 0& 1\\ -\frac{1}{\sqrt{2}}& 0\end{array}\right];$

计算矩阵B^HRR^HB的最小特征值d，以及所述最小特征值d所对应的特征向量u=[u₁,u₂]，并计算矩阵R_S=B_S ^HRR^HB_S；

计算 $V_c=\mathrm{real}\left(\frac{u_2}{\sqrt{2}{u}_1}\right),$ $V_S=\frac{\mathrm{imag}\left(\right[R_S{]}_{\mathrm{2,1}})}{\left|\mathrm{imag}\left(\right[R_S{]}_{\mathrm{2,1}})\right|}\sqrt{\frac{{\left[R_S\right]}_{\mathrm{1,1}}-d}{2{\left[R_S\right]}_{\mathrm{1,1}}-d}};$

计算频偏估计值Δω：

$\mathrm{\Δ\ω}=[a\tan \left(\frac{V_S}{V_C}\right)-\mathrm{a\π}]\frac{1}{\mathrm{KQ}};$

其中，a为满足为正的最小整数。

14.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述根据解调后的训练序列中的接收信号确定所述训练序列的频偏估计值包括：

根据解调后的训练序列中的接收信号利用存在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的频偏估计算法确定所述训练序列的初始频偏估计值，利用所接收的训练序列以及所述初始频偏估计值利用在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的接收端IQ不平衡校正参数估计算法确定初始接收端IQ不平衡参数，利用所述初始IQ不平衡参数对解调后的训练序列进行接收端IQ不平衡校正，利用常规的频偏估计算法确定利用所述初始IQ不平衡校正参数校正后的训练序列的第1次迭代的频偏估计值；

根据解调后的训练序列中的接收信号以及第i-1次迭代的频偏估计值利用在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的接收端IQ不平衡校正参数估计算法确定所述训练序列的第i次迭代的接收端IQ不平衡校正参数，所述第i次迭代的接收端IQ不平衡校正参数包括第i次迭代的冲击响应系数以及第i次迭代的I路和Q路的交叉参数；

利用第i次迭代确定的接收端IQ不平衡校正参数对所述训练序列进行接收端IQ不平衡校正；

利用常规的频偏估计算法确定校正后的训练序列的第i+1次迭代的频偏估计值，所述校正后的训练序列为利用第i次迭代确定的接收端IQ不平衡校正参数对所述训练序列进行接收端IQ不平衡校正后的训练序列；

判断所述迭代次数i+1是否达到预设最大迭代次数；

当i+1没有达到预设最大迭代次数时，返回执行步骤利根据解调后的训练序列中的接收信号以及第i+1次迭代的频偏估计值利用在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的接收端IQ不平衡校正参数估计算法确定所述训练序列的第i+1次迭代的接收端IQ不平衡校正参数；

当i+1达到预设最大迭代次数时，第i+1次迭代的频偏估计值即为所述训练序列的频偏估计值；

其中，所述i=1,2,3,...的整数；

所述存在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的频偏估计算法包括：

设解调后的训练序列的接收信号为r(n),n=1,2,...,MK，构造3×(M-3Q)K的矩阵R：

$R=\left[\begin{array}{cccc}r(\mathrm{QK}+1)& r(\mathrm{QK}+2)& ...& r\left((\frac{M}{Q}-2)\mathrm{QK}\right)\\ r(2\mathrm{QK}+1)& r(2\mathrm{QK}+2)& ...& r\left((\frac{M}{Q}-1)\mathrm{QK}\right)\\ r(3\mathrm{QK}+1)& r(3\mathrm{QK}+2)& ...& y\left(\mathrm{MK}\right)\end{array}\right];$

定义矩阵B和矩阵B_S:

$B=\left[\begin{array}{cc}\frac{1}{\sqrt{2}}& 0\\ 0& 1\\ \frac{1}{\sqrt{2}}& 0\end{array}\right],B_S=\left[\begin{array}{cc}\frac{1}{\sqrt{2}}& 0\\ 0& 1\\ -\frac{1}{\sqrt{2}}& 0\end{array}\right];$

计算矩阵B^HRR^HB的最小特征值d，以及所述最小特征值d所对应的特征向量u=[u₁,u₂]，并计算矩阵R_S=B_S ^HRR^HB_S；

计算 $V_c=\mathrm{real}\left(\frac{u_2}{\sqrt{2}{u}_1}\right),$ $V_S=\frac{\mathrm{imag}\left(\right[R_S{]}_{\mathrm{2,1}})}{\left|\mathrm{imag}\left(\right[R_S{]}_{\mathrm{2,1}})\right|}\sqrt{\frac{{\left[R_S\right]}_{\mathrm{1,1}}-d}{2{\left[R_S\right]}_{\mathrm{1,1}}-d}};$

计算频偏估计值Δω：

$\mathrm{\Δ\ω}=[a\tan \left(\frac{V_S}{V_C}\right)-\mathrm{a\π}]\frac{1}{\mathrm{KQ}};$

其中，a为满足为正的最小整数；

所述利用在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的接收端IQ不平衡校正参数估计算法包括：

构造2(MK-3QK)×(L+1)的矩阵：

$\mathrm{\Γ}=\left[\begin{array}{cc}{r}_1^I& R_1^Q\\ r_2^I& R_2^Q\end{array}\right];$

构造 $2(\frac{M}{Q}-2)\mathrm{KQ}\×1$ 的向量：

$r^I=\left[\begin{array}{c}{r}_1^I\cos (\mathrm{\Δ\ωQK}+\mathrm{\π})-r_2^I\\ r_1^I-r_2^I\cos (\mathrm{\Δ\ωQK}+\mathrm{\π})\end{array}\right]\frac{1}{\sin (\mathrm{\Δ\ωQK}+\mathrm{\π})};$

计算v=Γ⁺r^I，v为一个(L+1)×1的向量，记为v=[v₁,v₂,v₃,...,v_L+1]，则接收端IQ不平衡校正参数为：

b=v₁，f(n)=[v₂,v₃,...,v_L+1]；

其中， $r_1^I={[\mathrm{real}\left(r(\mathrm{QK}+\hat{L}+1)\right),\mathrm{real}\left(r(\mathrm{QK}+\hat{L}+2)\right),...,\mathrm{real}\left(r((\frac{M}{Q}-2)\mathrm{QK}+\hat{L})\right)}^T,$

$r_2^I={[\mathrm{real}\left(r(2\mathrm{QK}+\hat{L}+1)\right),\mathrm{real}\left(r(2\mathrm{QK}+\hat{L}+2)\right),...,\mathrm{real}\left(r((\frac{M}{Q}-1)\mathrm{QK}+\hat{L})\right)}^T,$

所述常规的频偏估计算法包括：

将2KQ段训练子序列看成一组，一共组，计算相邻两组训练序列的相位差确定频偏估计值。

15.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述根据所述频偏估计值计算得到接收端IQ不平衡校正参数包括：

根据所述频偏估计值利用在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的接收端IQ不平衡校正参数估计算法确定所述训练序列的接收端IQ不平衡校正参数，所述在接收端IQ不平衡和发送端IQ不平衡下的接收端IQ不平衡校正参数估计算法包括：

构造2(MK-3QK)×(L+1)的矩阵：

$\mathrm{\Γ}=\left[\begin{array}{cc}{r}_1^I& R_1^Q\\ r_2^I& R_2^Q\end{array}\right];$

构造 $2(\frac{M}{Q}-2)\mathrm{KQ}\×1$ 的向量：

$r^I=\left[\begin{array}{c}{r}_1^I\cos (\mathrm{\Δ\ωQK}+\mathrm{\π})-r_2^I\\ r_1^I-r_2^I\cos (\mathrm{\Δ\ωQK}+\mathrm{\π})\end{array}\right]\frac{1}{\sin (\mathrm{\Δ\ωQK}+\mathrm{\π})};$

计算v=Γ⁺r^I，v为一个(L+1)×1的向量，记为v=[v₁,v₂,v₃,...,v_L+1]，则接收端IQ不平衡校正参数为：

b=v₁，f(n)=[v₂,v₃,...,v_L+1]；

其中， $r_1^I={[\mathrm{real}\left(r(\mathrm{QK}+\hat{L}+1)\right),\mathrm{real}\left(r(\mathrm{QK}+\hat{L}+2)\right),...,\mathrm{real}\left(r((\frac{M}{Q}-2)\mathrm{QK}+\hat{L})\right)}^T,$

$r_2^I={[\mathrm{real}\left(r(2\mathrm{QK}+\hat{L}+1)\right),\mathrm{real}\left(r(2\mathrm{QK}+\hat{L}+2)\right),...,\mathrm{real}\left(r((\frac{M}{Q}-1)\mathrm{QK}+\hat{L})\right)}^T,$

16.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述根据所述进行频偏补偿以及接收端IQ不平衡校正后的训练序列得到发送端IQ不平衡校正参数包括：

根据所述进行频偏补偿以及接收端IQ不平衡校正后的训练序列确定除第0个和第D/2个子载波以外的信道估计值：

训练子序列S(n)中的两个数据帧在频域的子载波对（k，N-k）上的接收信号为R_0，k和R_0，N-k，以及R_1，k和R_1，N-k，忽略发送端IQ不平衡随时间变化，

R_0，k≈H_k， ${R^{*}}_{0,N-k}\≈{\mathrm{\ξ}}_{t,N-k}^{*}{H}_{N-k}^{*},$

R_1，k≈ξ_t，kH_k， ${R^{*}}_{1,N-k}\≈H_{N-k}^{*};$

利用所述信道估计值得到发送端IQ不平衡校正参数：

${\mathrm{\ξ}}_{t,k}=\frac{R_{1,K}}{R_{0,K}},$ ${\mathrm{\ξ}}_{t,N-k}^{*}=\frac{R_{0,N-K}}{R_{1,N-K}}.$

17.根据权利要求16所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

计算所述训练序列每段训练子序列的发送端IQ不平衡校正参数；

计算所得到的M个训练子序列的发送端IQ不平衡校正参数的平均值作为所述训练序列的发送端IQ不平衡校正参数。

18.根据权利要求12-17任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

利用所述偏频估计值对所接收到的发送端设备进行发送端IQ不平衡校正后的数据信息进行频偏补偿。

19.一种IQ不平衡估计和校正的方法，其特征在于，应用于发送端设备，所述方法包括：

将训练序列进行正交调制后发送到接收端设备；

接收所述接收端设备发送的发送端IQ不平衡校正参数；

根据所述发送端IQ不平衡校正参数对所述数据信息进行发送端IQ不平衡校正。

20.根据权利要求19所述的方法，其特征在于，所述根据所述发送端IQ不平衡校正参数对数据信息进行发送端IQ不平衡校正包括：

对数据信息进行频域的预失真：

$\left[\begin{array}{c}{s}^{\′}\left(k\right)\\ s^{\′}(N-k)\end{array}\right]={\left[\begin{array}{cc}1& {\mathrm{\ξ}}_{t,k}\\ {{\mathrm{\ξ}}^{*}}_{t,N-k}& 1\end{array}\right]}^{-1}\left[\begin{array}{c}s\left(k\right)\\ s(N-k)\end{array}\right]$

s(k)和s(N-k)为频域子载波对（k，N-k）所要发送的载波信号，ξ_t，k和ξ^* _t，N-k为所述发送端IQ不平衡参数，s'(k)和s'(N-k)为预失真后实际发送的数据信息。