CN106230758A

CN106230758A - 一种lte‑a系统整数倍频偏估计方法

Info

Publication number: CN106230758A
Application number: CN201610629685.5A
Authority: CN
Inventors: 黄世广; 李世兴
Original assignee: Chongqing Zhongyou Huice Communication Technology Co Ltd
Current assignee: CHONGQING CHONGYOU HUICE ELECTRONIC TECHNOLOGY RESEARCH INSTITUTE Co.,Ltd.
Priority date: 2016-08-03
Filing date: 2016-08-03
Publication date: 2016-12-14
Anticipated expiration: 2036-08-03
Also published as: CN106230758B

Abstract

为现有技术TD‑LTE系统整数倍频偏估计方法存在的计算复杂度较高和在干扰情况下不能正确估计整数倍频偏等问题，本发明提出一种LTE‑A系统整数倍频偏估计方法，采用主同步系列PSS进行整数倍频偏估计，包括，将本地存储的同步序列、精同步求得的IQ数据的同步序列和相位旋转量序列进行互相关运算至设定次数n并取对应的模值，将最大模值所对应的相位旋转系列参数作为整数倍频偏估计值。本发明LTE‑A系统整数倍频偏估计方法的有益技术效果是有效排除了干扰的影像，提高了整数倍频偏估计的精确度，并且，计算复杂度较低，易于实现。

Description

一种LTE-A系统整数倍频偏估计方法

技术领域

本发明涉及到无线通信技术领域中的一种频偏估计方法，具体涉及到一种LTE-A系统中整数倍频偏估计方法。

背景技术

随着数据通信与多媒体业务需求的发展，适应移动数据、移动计算及移动多媒体运作需要的第四代移动通信开始兴起。LTE-A(即Long Term Evolution-Advanced)是新一代的无线通信系统标准。该标准改进并增强了4G系统的空口接入技术，采用正交频分复用技术OFDM，即Orthogonal Frequency Division Multiplexing，和多天线技术MIMO作为其无线接入网络演进的关键技术，旨在提高数据的传输速率，降低系统时延，增大系统容量。

当前用于LTE系统的定时同步和频率同步的方法主要分为两大类：基于训练序列PSS的互相关算法和基于循环前缀CP，即Cyclic prefix，的最大似然ML(即Maximumlikelihood)半盲估计算法。现有技术LTE系统整数倍频偏估计算法均采用频域互相关算法，通过与本地PSS信号进行互相关，找到相关峰值偏移中心频点的距离，从而确定整数倍频偏。但是，该算法的计算复杂度较高，且在定时偏差较大的情况下，性能严重下降。定时偏差的存在导致频域数据发生相位旋转，从而使得训练序列的相关性降低，出现峰值误判，不能正确估计出整数倍频偏。综上所述，现有技术TD-LTE系统整数倍频偏估计方法存在着计算复杂度较高和在干扰情况下不能正确估计整数倍频偏等问题。

发明内容

为现有技术TD-LTE系统整数倍频偏估计方法存在的计算复杂度较高和在干扰情况下不能正确估计整数倍频偏等问题，本发明提出一种LTE-A系统整数倍频偏估计方法。

本发明LTE-A系统整数倍频偏估计方法，采用主同步系列PSS进行整数倍频偏估计，包括，采用下式进行互相关运算至设定次数n并取对应的模值，并将最大模值所对应的相位旋转量序列参数l作为整数倍频偏估计值；

\{\begin{matrix} \hat{l} = \max_{l} | (Σ_{k = 0}^{N - 1} s_{p s s} (k) \cdot {(r (n + k) \cdot a_{k})}^{*}) | \\ a_{k + 1} = a_{k} * e^{- \frac{2 j π l}{N}}, (k = 0, 1, 2... N - 1) \\ a_{0} = 1 \end{matrix}

式中，{s_pss(k)}(k＝0,1,2…N-1)为本地存储的同步序列；{r(n+k}(k＝0,1,2…N-1)为精同步求得的IQ数据的同步序列；{a_k}(k＝0,1,2…N-1)为相位旋转量序列，N为序列长度；j为数学中的基本单位，指示当前的指数函数是复数形式；其中，相位旋转量序列参数l的取值在一个范围内选取N_w为滑动窗口数据长度。

进一步的，本发明LTE-A系统整数倍频偏估计方法，包括以下步骤：

S101、生成相位旋转量序列{a_k}(k＝0,1,2…N-1)，N为序列长度；j为数学中的基本单位，指示当前的指数函数是复数形式；其中，a₀＝1；相位旋转量序列参数l的取值在一个范围内选取N_w为滑动窗口数据长度；

S102、将精同步求得的IQ数据的同步序列{r(n+k)}(k＝0,1,2…N-1)与相位旋转量序列{a_k}(k＝0,1,2…N-1)，相乘；

S103、将步骤S102相乘后输出的序列与本地存储同步序列{s_pss(k)}(k＝0,1,2…N-1)做互相关运算并取模值；所述本地存储的同步序列是指LTE-A标准选用三个主同步序列，其中，时域PSS本地序列由Matlab程序产生；

S104、重复执行步骤S102至S103至设定次数n，将所获取的模值进行比较，筛选出最大模值，其最大模值所对应的相位旋转量序列参数l即为估计的整数倍频偏。

进一步，所述步骤S101中生成相位旋转量序列，包括：

S1011、设定相位旋转量序列可变参数分别为l和N；其中，N为序列长度，N值与快速傅氏变换FFT的点数相对应，l的取值在一个范围内选取其中，N_w为滑动窗口数据长度，j为数学中的基本单位，指示当前的指数函数是复数形式；

S1012、采用MATLAB程序生成所有l对应的即得到相位旋转量序列{a_k}(k＝0,1,2…N-1)，

进一步，所述步骤102中的精同步求得的IQ数据的同步序列{r(n+k)}(k＝0,1,2…N-1)，其IQ数据的同步序列{r(n+k)}(k＝0,1,2…N-1)采用以下方法求的：

S1021、在粗同步位置检测到设定的指示脉冲和动态门限pss_threshold后，从该指示脉冲对应的数据位置的前后设定范围内滑动窗口内的IQ数据计数并识别IQ数据中的同步系列；所述滑动窗口的数据为128个时域采样点；所述动态门限pss_threshold的值由IQ数据粗同步位置所在的序列做自相关运算得到；

S1022、将滑动窗口内的IQ数据的同步系列同时与本地存储的同步序列做互相关运算；所述本地存储的同步序列是指LTE-A标准选用三个主同步序列，其中，时域PSS序列由Matlab程序产生；

S1023、将互相关运算所得的相关峰值与动态门限pss_threshold进行比较，并将所有相关峰值大于动态门限pss_threshold的IQ数据的同步系列视为可能的主同步系列PSS；如该滑动窗口内的IQ数据的同步系列所对应的相关峰值均不大于动态门限pss_threshold，返回执行步骤S1021，重新获取滑动窗口内的IQ数据，并重复执行步骤S1022和S1023，直至找出可能的主同步系列PSS；

S1024、将所有可能的主同步系列PSS的相关峰值进行比较，其最大相关峰值所对应的序列即为主同步序列PSS。

进一步的，本发明LTE-A整数倍频偏估计方法，可输出步骤S104所确定的最大模值对应的l所对应的值，提供给频偏补偿模块使用。

本发明LTE-A系统整数倍频偏估计方法的有益技术效果是有效排除了干扰的影像，提高了整数倍频偏估计的精确度，并且，计算复杂度较低，易于实现。

附图说明

附图1为本发明系统整数倍频偏估计方法步骤示意图。

下面结合附图对本发明LTE-A系统整数倍频偏估计方法作进一步的说明。

具体实施方式

显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明LTE-A系统整数倍频偏估计方法，采用主同步系列PSS进行整数倍频偏估计，包括，采用下式进行互相关运算至设定次数n并取对应的模值，并将最大模值所对应的相位旋转量系列参数l作为整数倍频偏估计值；

\{\begin{matrix} \hat{l} = \max_{l} | (Σ_{k = 0}^{N - 1} s_{p s s} (k) \cdot {(r (n + k) \cdot a_{k})}^{*}) | \\ a_{k + 1} = a_{k} * e^{- \frac{2 j π l}{N}}, (k = 0, 1, 2... N - 1) \\ a_{0} = 1 \end{matrix}

式中，{s_pss(k)}(k＝0,1,2…N-1)为本地存储的同步序列；{r(n+k)}(k＝0,1,2…N-1)为精同步求得的IQ数据的同步序列；{a_k}(k＝0,1,2…N-1)为相位旋转量序列，N为序列长度；j为数学中的基本单位，指示当前的指数函数是复数形式；其中，相位旋转量序列参数l的取值在一个范围内选取N_w为滑动窗口数据长度。

附图1为本发明系统整数倍频偏估计方法步骤示意图，由图可知，本发明LTE-A系统整数倍频偏估计方法，包括以下步骤：

通常，相位旋转量序列受两个可变参量(l,k)控制，选取任意一个l值，例如l＝2，即可得到一个相位旋转量序列：

{a_{k} * e^{- \frac{2 j π * 2}{N}}} = {a_{k - 1} * e^{- \frac{2 j π * 2}{N}} * e^{- \frac{2 j π * 2}{N}}}, (k = 0, 1, 2... N - 1)

因此，对任意一个l，可以将作为一个相位旋转量序列的基数。

可见，用一个复数乘法器实现累乘即可得到所需的相位旋转量序列{a_k}(k＝0,1,2…N-1)，

由此，本发明步骤S101中生成相位旋转量序列，包括：

S1011、设定相位旋转量序列可变参数分别为l和N，其中，N为序列长度，N值与快速傅氏变换FFT的点数相对应，l的取值在一个范围内选取其中，N_w为滑动窗口数据长度，j为数学中的基本单位，指示当前的指数函数是复数形式；

为提高本发明LTE-A整数倍频偏估计方法的估计精度，所述步骤102中的精同步求得的IQ数据的同步序列{r(n+k)}(k＝0,1,2…N-1)，其IQ数据的同步序列{r(n+k)}(k＝0,1,2…N-1)采用以下方法求的：

显然，本发明LTE-A整数倍频偏估计方法，可输出步骤S104所确定的最大模值对应的相位旋转量序列参数l所对应的值，提供给频偏补偿模块使用。

显然，本发明LTE-A系统整数倍频偏估计方法的有益技术效果是有效排除了干扰的影像，提高了整数倍频偏估计的精确度，并且，计算复杂度较低，易于实现。

Claims

1.一种LTE-A系统整数倍频偏估计方法，其特征在于，采用主同步系列PSS进行整数倍频偏估计，包括，采用下式进行互相关运算至设定次数n并取对应的模值，并将最大模值所对应的相位旋转量序列参数l作为整数倍频偏估计值；

\{\begin{matrix} \hat{l} = \underset{l}{m a x} | (Σ_{k = 0}^{N - 1} s_{p s s} (k) \cdot {(r (n + k) \cdot a_{k})}^{*}) | \\ a_{k + 1} = a_{k} * e^{- \frac{2 j π l}{N}}, (k = 0, 1, 2 ... N - 1) \\ a_{0} = 1 \end{matrix}

2.根据权利要求1所述LTE-A系统整数倍频偏估计方法，其特征在于，该频偏估计方法包括以下步骤：

3.根据权利要求2所述LTE-A系统整数倍频偏估计方法，其特征在于，所述步骤S101中生成相位旋转量序列，包括：

4.根据权利要求2所述LTE-A系统整数倍频偏估计方法，其特征在于，所述步骤102中的精同步求得的IQ数据的同步序列{r(n+k)}(k＝0,1,2…N-1)，其IQ数据的同步序列{r(n+k)}(k＝0,1,2…N-1)采用以下方法求得：

5.根据权利要求2所述LTE-A系统整数倍频偏估计方法，其特征在于，可输出步骤S104所确定的最大模值对应的l所对应的值，提供给频偏补偿模块使用。