CN108234371A - 一种高速场景下的频偏估计方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种高速场景下的频偏估计方法，属于载波频率同步领域。该方法首先利用一个子帧中CRS所在OFDM符号之间的相关性计算频偏；然后利用基于CP的频偏估计算法进行频偏估计；最后利用基于CP的频偏估计算法的估计结果对基于CRS的频偏估计算法的估计结果进行修正得最终频偏。本发明在不额外消耗频带资源、不进行符号判断条件下，把基于参考信号的频偏估计算法的估计范围从[‑1KHZ,1KHZ]扩大到到[‑7.5KHZ,7.5KHZ]，使其满足高速场景的要求。

Description

一种高速场景下的频偏估计方法
技术领域
本发明属于载波频率同步领域，涉及无线通信领域，具体涉及一种高速场景下的频偏估计方法。
背景技术
正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)作为一种多载波调制技术，因有频谱资源利用率高、抗多径衰落能力强等优点而被广泛利用于无线通信技术领域。但是OFDM系统缺点也十分明显，其对子载波间的正交性有严格的要求。载波频偏会破坏子载波间的正交性，影响接收端的正确解调，从而影响通信质量。
现有频偏估计方法主要分为非数据辅助的频偏估计方法和数据辅助的频偏估计方法。非数据辅助的频偏估计方法不需要占用额外的资源，但是估计精度和估计范围有限。数据辅助的频偏估计方法估计精度比较高，占用额外资源，而且算法复杂度高，不易硬件实现。因此，对于精度更高，频偏估计范围更大，复杂度更低的算法探索从未停止过。
基于小区特定参考信号(Cell-special Reference Signal,CRS)的频偏估计算法，利用子帧中相邻两时隙相同CRS参考信号位置的接收信号的相关性计算频偏，频偏估计范围为[-1KHZ,1KHZ]。而高速场景下的多普勒频偏比较大，最大频偏超过了基于参考信号的频偏估计算法的估计范围。基于循环前缀(cyclic prefix,CP)的频偏估计算法频偏估计范围为[-7.5KHZ,7.5KHZ]，满足高速场景对频偏估计范围的要求，但是该算法的频偏估计值容易受噪声、多径的影响，估计精度不高。
传统基于频偏符号判断的频偏估计算法，通过增加了频偏符号的判断，将相位由[-pi，pi]扩大到[-2*pi，2*pi]，从而将频偏估计范围扩大一倍。该算法只是利用CP进行相关计算，计算简单方便，但也存在以下问题：
1)频偏符号判断的准确性至关重要。若判断错误，则结果可能变化2*pi，相差巨大，时偏、噪声、多径等都会在CP引入其他相位，使得利用CP判断的频偏符号不准确；
2)只能将频偏估计范围扩大到原来的两倍。
本发明结合基于CP的频偏估计算法和基于CRS的频偏估计算法，探索一种高精度、高频偏估计范围、无需频偏符号判断、无噪声和多径干扰、满足高速场景要求的频偏估计算法。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种高速场景下的频偏估计方法，针对基于参考信号的频偏估计算法估计范围小的缺点，结合基于CP的频偏估计算法，在不额外消耗频带资源、不进行符号判断条件下，把基于参考信号的频偏估计算法的的估计范围从[-1KHZ,1KHZ]扩大到到[-7.5KHZ,7.5KHZ]，使其满足高速场景的要求。
为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种高速场景下的频偏估计方法，首先利用一个子帧中小区特定参考信号(Cell-special Reference Signal,CRS)所在正交频分复用(Orthogonal Frequency DivisionMultiplexing,OFDM)符号之间的相关性计算频偏，设为offset_rs；然后利用基于循环前缀(cyclic prefix,CP)的频偏估计算法进行频偏估计，设为offset_cp；最后利用基于CP的频偏估计算法的估计结果offset_cp对基于CRS的频偏估计算法的估计结果offset_rs进行修正得最终频偏，设为offset_final。
具体实现步骤为：
S1：从时域接收信号中取出含导频的四个OFDM符号；
S2：计算四个OFDM符号时域接收信号之间的自相关corr_cp；
S3：计算基于CP的频偏估计值offset_cp；
S4：将发送端的参考信号与接收端的参考信号进行相关运算，得到信道值，以消除噪声和多径的影响；
S5：计算参考信号的频域信道值之间的自相关corr_rs；
S6：计算基于CRS的频偏估计值offset_rs；
S7：设置一个序列；
S8：将基于CRS的频偏估计值分别加上序列中的每个值，得到一个和序列；
S9：利用offset_cp对offset_rs进行修正得到offset_final。
进一步，在所述的步骤1中，从时域接收信号中取出含导频的四个OFDM符号，用表示，其中l'＝1,2,3,4，分别对应一个子帧中，l＝1,5,8,12的OFDM符号；n为一个OFDM符号内的时间索引，n∈[1,N+NCP,l]，N为FFT点数，NCP,l为一个OFDM符号内的CP长度；m为接收天线索引，m∈[1,NR]，NR为接收天线数。
进一步，在所述的步骤2中，计算接收信号的自相关corr_cp，计算公式为：
其中，N表示FFT点数，N′R为参与计算corr_cp的接收天线数，n1为一个OFDM符号内计算自相关的CP数据起始位置，n2为一个OFDM符号内计算自相关的CP数据终止位置。
进一步，在所述的步骤3中，计算基于CP的频偏估计值offset_cp，计算公式为：
其中，∠(·)为求弧度，值域为[-π,π]，通过求arctan实现；Δf为子载波间隔，Δf＝15000Hz。
进一步，在所述的步骤4中，将发送端的频域参考信号与接收端的频域参考信号进行相关运算，得到频域信道值以消除噪声和多径的影响；
其中，p为发送端口索引，k为频域导频子载波索引，k∈[1,200]。
进一步，在所述的步骤5中，计算频域信道值之间的自相关corr_rs，计算公式为：
其中，N'R为参与计算corr_cp的接收天线数；当NR＝2时，N'R＝NR；当NR＝4时，取前两根接收天线。
进一步，在所述的步骤6中，计算基于CRS的频偏估计值offset_rs，计算公式为：
其中，∠(·)为求弧度，值域为[-π,π]，通过求arctan实现；Δf为子载波间隔，Δf＝15000Hz。
进一步，在所述的步骤7中，设置一个序列A＝[a1,a2,...,ai,...,a8,a9]，其中ai代表可能旋转的频偏值；
在所述的步骤8中，offset_rs分别加上序列A中的每个值，得到一个和序列B，
B＝[b1,b2,...,bi,...,b8,b9]，其中bi代表可能的真实频偏值；
在所述的步骤9中，求出使abs(bi-offset_cp)最小的i，则offset_final＝ai。
本发明的有益效果在于：本发明无符号判断步骤，所以不存在极性翻转对频偏估计结果影响；拥有基于CP的频偏估计算法估计范围大的优点；且有基于CRS的频偏估计算法估计精度高，受噪声多径干扰影响小的优点；不占用额外的频带资源，在高速场景下具有很高的实用价值。
附图说明
为了使本发明的目的、技术方案和有益效果更加清楚，本发明提供如下附图进行说明：
图1为高速场景下的频偏估计方法的流程图；
图2为一个子帧中CRS参考信号位置的示意图；
图3为OFDM符号中的循环前缀结构；
图4为基于CP的频偏估计算法、基于CRS的频偏估计算法和本算法频偏估计范围对比仿真图；
图5为基于CP的频偏估计算法、基于CRS的频偏估计算法和本算法频偏估计精度对比仿真图。
具体实施方式
下面将结合附图，对本发明的优选实施例进行详细的描述。
如图1所示，一种高速场景下的频偏估计方法的具体实现步骤为：
步骤1：从时域接收信号中取出含CRS参考信号的四个OFDM符号，用表示。如图2，CRS在一个资源块中的位置，l'＝1,2,3,4，分别对应一个子帧中，l＝1,5,8,12所在位置的OFDM符号。n∈[1,N+NCP,l]为一个OFDM符号内的时间索引，N为FFT点数，NCP,l为一个OFDM符号内的CP长度。m为接收天线索引，m∈[1,NR]，NR为接收天线数。本方法中取N＝2048，NCP,l＝144，NR＝1。
步骤2：根据图3中OFDM符号结构图，按照下式计算接收信号的自相关corr_cp，
其中，NR′为参与计算corr_cp的接收天线数，NR′＝1。n1为一个OFDM符号内计算自相关的CP数据起始位置，n1＝1，n2一个OFDM符号内计算自相关的CP数据终止位置，n2＝144。
步骤3：按照下式计算基于CP的频偏估计值
其中，∠(·)为求弧度，值域为[-π,π]，通过求arctan实现；Δf为子载波间隔，Δf＝15000Hz。
步骤4：将发送端的参考信号与接收端的参考信号进行相关运算，得到信道值，以消除噪声和多径的影响。
其中，p为发送端口索引，p＝0；k为频域导频子载波索引，k∈[1,200]。
步骤5：按照下式计算频域信道值之间的自相关corr_rs，
其中，NR′为参与计算corr_cp的接收天线数；本方法中，NR′＝1。
步骤6：按照下式计算频偏估计值
其中，∠(·)为求弧度，值域为[-π,π]，通过求arctan实现。Δf为子载波间隔，Δf＝15000Hz。
步骤7：设置一个序列
A＝[a1,a2,a3,a4,a5,a6,a7,a8,a9]
＝[-8000,-6000,-4000,-2000,0,2000,4000,6000,8000]
步骤8：offset_rs分别加上序列中的每个值，得到一个和序列
B＝[b1,b2,b3,b4,b5,b6,b7,b8,b9]。
步骤9：求出使abs(bi-offset_cp)最小的i，则offset_final＝ai。
综上，结合图4和图5的仿真结果得出：本发明所描述的频偏估计方法的频偏估计精度与基于CRS的频偏估计算法的频偏估计精度相同，且远远高于基于CP的频偏估计算法的估计精度。本发明所描述的频偏估计方法的频偏估计范围与基于CP的频偏估计范围相同，为[-7.5KHZ,7.5kHZ]。
最后说明的是，以上优选实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管通过上述优选实施例已经对本发明进行了详细的描述，但本领域技术人员应当理解，可以在形式上和细节上对其作出各种各样的改变，而不偏离本发明权利要求书所限定的范围。

Claims (8)

1.一种高速场景下的频偏估计方法，其特征在于：首先利用一个子帧中小区特定参考信号(Cell-special Reference Signal,CRS)所在正交频分复用(Orthogonal FrequencyDivision Multiplexing,OFDM)符号之间的相关性计算频偏，设为offset_rs；然后利用基于循环前缀(cyclic prefix,CP)的频偏估计算法进行频偏估计，设为offset_cp；最后利用基于CP的频偏估计算法的估计结果offset_cp对基于CRS的频偏估计算法的估计结果offset_rs进行修正得最终频偏，设为offset_final；
具体实现步骤为：
S1：从时域接收信号中取出含导频的四个OFDM符号；
S2：计算四个OFDM符号时域接收信号之间的自相关corr_cp；
S3：计算基于CP的频偏估计值offset_cp；
S4：将发送端的参考信号与接收端的参考信号进行相关运算，得到信道值，以消除噪声和多径的影响；
S5：计算参考信号的频域信道值之间的自相关corr_rs；
S6：计算基于CRS的频偏估计值offset_rs；
S7：设置一个序列；
S8：将基于CRS的频偏估计值分别加上序列中的每个值，得到一个和序列；
S9：利用offset_cp对offset_rs进行修正得到offset_final。
2.如权利要求1所述的一种高速场景下的频偏估计方法，其特征在于：在所述的S1中，从时域接收信号中取出含导频的四个OFDM符号，用表示，其中l'＝1,2,3,4，分别对应一个子帧中，l＝1,5,8,12的OFDM符号；n为一个OFDM符号内的时间索引，n∈[1,N+NCP,l]，N为FFT点数，NCP,l为一个OFDM符号内的CP长度；m为接收天线索引，m∈[1,NR]，NR为接收天线数。
3.如权利要求1所述的一种高速场景下的频偏估计方法，其特征在于：在所述的S2中，计算时域接收信号之间的自相关corr_cp，计算公式为：
其中，N表示FFT点数，N′R为参与计算corr_cp的接收天线数，n1为一个OFDM符号内计算自相关的CP数据起始位置，n2为一个OFDM符号内计算自相关的CP数据终止位置。
4.如权利要求1所述的一种高速场景下的频偏估计方法，其特征在于：在所述的S3中，计算基于CP的频偏估计值offset_cp，计算公式为：
其中，∠(·)为求弧度，值域为[-π,π]，通过求arctan实现；Δf为子载波间隔。
5.如权利要求1所述的一种高速场景下的频偏估计方法，其特征在于：在所述的S4中，将发送端的频域参考信号与接收端的频域参考信号进行相关运算，得到频域信道值以消除噪声和多径的影响；
其中，p为发送端口索引，k为频域导频子载波索引，k∈[1,200]。
6.如权利要求1所述的一种高速场景下的频偏估计方法，其特征在于：在所述的S5中，计算频域信道值之间的自相关corr_rs，计算公式为：
其中，N'R为参与计算corr_cp的接收天线数；当NR＝2时，N'R＝NR；当NR＝4时，取前两根接收天线。
7.如权利要求1所述的一种高速场景下的频偏估计方法，其特征在于：在所述的S6中，计算基于CRS的频偏估计值offset_rs，计算公式为：
其中，∠(·)为求弧度，值域为[-π,π]，通过求arctan实现；Δf为子载波间隔。
8.如权利要求1所述的一种高速场景下的频偏估计方法，其特征在于：在所述的S7中，设置一个序列A＝[a1,a2,...,ai,...,a8,a9]，其中ai代表可能旋转的频偏值；
在所述的S8中，offset_rs分别加上序列A中的每个值，得到一个和序列B，
B＝[b1,b2,...,bi,...,b8,b9]，其中bi代表可能的真实频偏值；
在所述的S9中，求出使abs(bi-offset_cp)最小的i，则offset_final＝ai。
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GR01 Patent grant
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