CN108965186B - 一种低轨卫星移动通信系统下行时频同步方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种低轨卫星移动通信系统下行时频同步方法，可以解决OFDM技术应用到低轨卫星移动通信场景中由于大频偏、低信噪比等因素带来的时频不同步问题；本方法可以使用LTE协议规定的主同步序列实现低轨卫星移动通信系统的下行时频同步；本方法先根据时偏估计公式进行大范围时偏搜索，然后在某几个时偏峰值附近进行小范围时频二维搜索，比之直接对似然函数进行时频二维搜索降低了复杂度；本方法使用乘以权值系数后的本地同步序列与接收序列进行相关运算来实现时偏搜索，当同步场景的频偏估计范围变动时，相关运算中只需要相应的修改权值系数即可，极大的提高了算法的适应性。

Description

一种低轨卫星移动通信系统下行时频同步方法

技术领域

本发明涉及一种低轨卫星移动通信系统下行时频同步方法。

背景技术

未来通信要求实现人们能在任何时间、任何地点与任何人通信。随着无处不在的通信需求和高数据率通信业务的不断增长，卫星移动通信系统所具有的无缝覆盖和通信容量大的优势将在新一代通信系统中发挥关键性的作用。目前，我国仍有较大范围的陆地与海域没有被蜂窝移动通信系统覆盖，亟需发展新的移动通信技术以实现全天候与全地域的无缝通信覆盖。卫星移动通信系统作为地面通信网和地面移动网的一种延伸和补充，尤其是特殊环境通信领域，其作用是不可替代的。

卫星移动通信系统与地面无线通信系统在未来将会逐渐融合，考虑到这一趋势，在卫星无线通信系统中使用地面无线通信系统已经采用的OFDM技术，对于二者的融合是大有裨益的。所以，基于OFDM的卫星移动通信系统具有非常可观的研究价值与不可估量的发展前景。在卫星通信系统中采用OFDM技术可以大大提高频谱效率，缓解日益紧张的带宽压力；此外卫星通信系统具有显著的多径衰弱，采用OFDM系统可以有效的对抗多径衰弱带来的影响。

针对OFDM技术应用到低轨卫星移动通信场景中由于大频偏、低信噪比等带来的时频同步困难问题，常用的解决方法是使用长导频序列进行同步处理。考虑到地面无线通信系统与卫星移动通信系统融合的大趋势，研究OFDM技术应用到低轨卫星移动通信系统后的下行时频同步算法意义重大。

然而，将OFDM技术应用到低轨卫星移动通信场景中会因为大频偏、低信噪比的问题，从而导致时频不同步。

发明内容

发明目的：本发明的目的是提供一种低轨卫星移动通信系统下行时频同步方法，克服了现有技术中因为大频偏、低信噪比等问题导致的时频不同步。

技术方案：本发明所述的低轨卫星移动通信系统下行时频同步方法，包括以下步骤：

S1：使用滑动窗对接收信号取数，所取数据经过抗混叠滤波器后再进行降采样处理；

S2：使用多个乘以权值后的本地同步序列与经步骤S1处理后的接收序列做相关运算，根据接收序列时偏的变化得到多组时偏估计结果；

S3：对步骤S2中的时偏估计结果进行峰值搜索，得到最大K个时偏峰值点，在这K个时偏峰值点附近对时频联合似然函数进行时频二维搜索；

S4：保持滑动窗位置不变，对连续多个周期的接收信号重复执行步骤S1-S3，得到多组时频二维搜索结果；

S5：对步骤S4所得的多组时频二维搜索结果进行非相干合并，寻找合并结果最大值所对应的同步定时点与频偏值；

S6：计算步骤S5中得到的同步定时点处信噪比；

S7：如果步骤S6中同步定时点处信噪比大于所设阈值，则认为实现时频同步；否则，滑动窗向前滑动并返回步骤S1，重复执行步骤S1-S6。

进一步，所述步骤S1中，降采样倍数根据滑动窗窗长和本地同步序列长度确定。

进一步，所述步骤S2中，本地同步序列按照以下方式乘以对应权值：

x_i＝s⊙β_i (1)

式(1)中，运算符⊙表示向量点乘，

s为长度为N的本地同步序列，β_i为第i个权值向量，x_i为乘以对应权值系数后的同步序列；权值向量β_i取值为β_i＝α_i，α_i为对矩阵

进行特征值分解后B的第i大特征值所对应的特征向量；所述矩阵B的第q行p列元素B_qp定义如下：

式(2)中，

ε_max为同步场景中频偏搜索范围的最大值，ε_min为同步场景中频偏搜索范围的最小值；e为自然常数，j为虚数单位；

乘以权值后的本地同步序列与接收序列的相关运算实现如下：

式(3)中，Λ(θ)表示关于定时点θ的估计函数，(·)^H表示对参数取共轭转置操作，λ_i表示矩阵B第i大的特征值，m表示选取B的非零特征值个数；r(θ)＝[r(θ),r(θ+1),…,r(θ+N-1)]^T表示当观测时刻为恰好为θ时，从θ时刻起接收的连续N点采样数据；(·)^T表示对向量取转置操作。

进一步，所述步骤S2中，本地同步序列按照以下方式乘以对应权值：

x_i＝s⊙β_i (4)

式(4)中，权值向量β_i取值为β_i＝[u_i(1),u_i(2),...,u_i(N)]^T；u_i(w)为使用DFT矩阵对矩阵

进行对角化处理后，与B′第i大特征值对应的DFT矩阵列向量的第w个元素；w＝1,2,...,N；所述DFT矩阵为2N*2N矩阵，所述矩阵B′由矩阵B生成；矩阵

的第q行p列元素B_qp定义如下：

式(5)中，

ε_max为同步场景中频偏搜索范围的最大值，ε_min为同步场景中频偏搜索范围的最小值；e为自然常数，j为虚数单位；

记矩阵B的第一行元素为

第一列元素为b_col，则矩阵B′的第一行元素

表示为：

式(6)中，b_col(l)表示向量b_col的第l个元素，l＝2,3,...,N，b为任意实数,根据循环矩阵的定义由

扩展得到矩阵B′；

乘以权值后的本地同步序列与接收序列的相关运算形式如下：

此时表达式中λ_i表示矩阵B′第i大的特征值，n表示选取B′的非零特征值个数。

进一步，所述步骤S3中，时偏峰值点的个数K为大于1的正整数。

进一步，所述步骤S3中，使用如下时频联合似然函数进行时频二维搜索：

式(8)中，(·)^*表示对参数取共轭操作，ε为归一化的频率偏移；θ为归一化的定时偏移，也即定时点；Re(·)表示对参数取实部操作；s(k)表示本地同步序列s的第k个元素，r(k+θ)表示接收信号r(θ)的第k个元素，k＝0,1,...,N′-1；N′为OFDM符号采样长度，N′取值与本地同步序列长度N相同；Λ(θ,ε)为定时偏移θ与频率偏移ε的联合估计函数。

进一步，所述步骤S5中，多组时频二维搜索结果按照下式进行合并：

式(9)中，Q为合并总次数，N_T为同步信号发送周期内的采样点数，序号q_T表示对第q_T周期的数据进行合并。

进一步，所述步骤S3中，使用如下时频联合似然函数进行时频二维搜索：

式(10)中，(·)^*表示对参数取共轭操作，ε为归一化的频率偏移；θ为归一化的定时偏移，也即定时点；s(k)表示本地同步序列s的第k个元素，r(k+θ)表示接收信号r(θ)的第k个元素，k＝0,1,...,N′-1；N′为OFDM符号采样长度，N′取值与本地同步序列长度N相同；Λ(θ,ε)为定时偏移θ与频率偏移ε的联合估计函数。

进一步，所述步骤S5中，多组时频二维搜索结果按照下式进行合并：

式(11)中，Q为合并总次数，N_T为同步信号发送周期内的采样点数，序号q_T表示对第q_T周期的数据进行合并。

有益效果：本发明公开了一种低轨卫星移动通信系统下行时频同步方法，具有如下的有益效果：

1)本方法可以解决OFDM技术应用到低轨卫星移动通信场景中由于大频偏、低信噪比等因素带来的时频不同步问题；

2)本方法可以使用LTE协议规定的主同步序列实现低轨卫星移动通信系统的下行时频同步，这不仅区别于传统的使用长导频序列进行下行同步的方法，而且符合地面移动通信系统与卫星移动通信系统融合的大趋势；

3)本方法先根据时偏估计公式进行大范围时偏搜索，然后在某几个时偏峰值附近进行小范围时频二维搜索，比之直接对似然函数进行时频二维搜索降低了复杂度；

4)本方法使用乘以权值系数后的本地同步序列与接收序列进行相关运算来实现时偏搜索，当同步场景的频偏估计范围变动时，相关运算中只需要相应的修改权值系数即可，这极大的提高了算法的适应性。

附图说明

图1为本发明具体实施方式中方法的流程图；

图2为本发明具体实施方式中时偏估计公式的实现框图。

具体实施方式

本具体实施方式公开了一种低轨卫星移动通信系统下行时频同步方法，如图1所示，包括以下步骤：

S1：使用滑动窗对接收信号取数，所取数据经过抗混叠滤波器后再进行降采样处理；

S2：使用多个乘以权值后的本地同步序列与经步骤S1处理后的接收序列做相关运算，根据接收序列时偏的变化得到多组时偏估计结果；

S3：对步骤S2中的时偏估计结果进行峰值搜索，得到最大K个时偏峰值点，在这K个时偏峰值点附近对时频联合似然函数进行时频二维搜索；

S4：保持滑动窗位置不变，对连续多个周期的接收信号重复执行步骤S1-S3，得到多组时频二维搜索结果；

S5：对步骤S4所得的多组时频二维搜索结果进行非相干合并，寻找合并结果最大值所对应的同步定时点与频偏值；

S6：计算步骤S5中得到的同步定时点处信噪比；

S7：如果步骤S6中同步定时点处信噪比大于所设阈值，则认为实现时频同步；否则，滑动窗向前滑动并返回步骤S1，重复执行步骤S1-S6。

步骤S1中，降采样倍数根据滑动窗窗长和本地同步序列长度确定。

步骤S2中，本地同步序列按照以下方式乘以对应权值：

x_i＝s⊙β_i (1)

式(1)中，运算符⊙表示向量点乘，

s为长度为N的本地同步序列，β_i为第i个权值向量，x_i为乘以对应权值系数后的同步序列；权值向量β_i取值为β_i＝α_i，α_i为对矩阵

进行特征值分解后B的第i大特征值所对应的特征向量；所述矩阵B的第q行p列元素B_qp定义如下：

式(2)中，

ε_max为同步场景中频偏搜索范围的最大值，ε_min为同步场景中频偏搜索范围的最小值；e为自然常数，j为虚数单位；

乘以权值后的本地同步序列与接收序列的相关运算实现如下：

式(3)的实现框图如图2所示，式(3)中，Λ(θ)表示关于定时点θ的估计函数，(·)^H表示对参数取共轭转置操作，λ_i表示矩阵B第i大的特征值，m表示选取B的非零特征值个数；r(θ)＝[r(θ),r(θ+1),…,r(θ+N-1)]^T表示当观测时刻为恰好为θ时，从θ时刻起接收的连续N点采样数据；(·)^T表示对向量取转置操作。

步骤S2中，本地同步序列按照以下方式乘以对应权值：

x_i＝s⊙β_i (4)

式(4)中，权值向量β_i取值为β_i＝[u_i(1),u_i(2),…,u_i(N)]^T；u_i(w)为使用DFT矩阵对矩阵

进行对角化处理后，与B′第i大特征值对应的DFT矩阵列向量的第w个元素；w＝1,2,...,N；所述DFT矩阵为2N*2N矩阵，所述矩阵B′由矩阵B生成；矩阵

的第q行p列元素B_qp定义如下：

式(5)中，

ε_max为同步场景中频偏搜索范围的最大值，ε_min为同步场景中频偏搜索范围的最小值；e为自然常数，j为虚数单位；

记矩阵B的第一行元素为

第一列元素为b_col，则矩阵B′的第一行元素

表示为：

式(6)中，b_col(l)表示向量b_col的第l个元素，l＝2,...,N，b为任意实数,根据循环矩阵的定义由

扩展得到矩阵B′；

乘以权值后的本地同步序列与接收序列的相关运算形式如下：

此时表达式中λ_i表示矩阵B′第i大的特征值，n表示选取B′的非零特征值个数。

步骤S3中，时偏峰值点的个数K为大于1的正整数。

步骤S3中，使用如下时频联合似然函数进行时频二维搜索：

式(8)中，(·)^*表示对参数取共轭操作，ε为归一化的频率偏移；θ为归一化的定时偏移，也即定时点；Re(·)表示对参数取实部操作；s(k)表示本地同步序列s的第k个元素，r(k+θ)表示接收信号r(θ)的第k个元素，k＝0,1,...,N′-1；N′为OFDM符号采样长度，N′取值与本地同步序列长度N相同；Λ(θ,ε)为定时偏移θ与频率偏移ε的联合估计函数。

步骤S5中，多组时频二维搜索结果按照下式进行合并：

式(9)中，Q为合并总次数，N_T为同步信号发送周期内的采样点数，序号q_T表示对第q_T周期的数据进行合并。

步骤S3中，还可以使用如下时频联合似然函数进行时频二维搜索：

式(10)中，(·)^*表示对参数取共轭操作，ε为归一化的频率偏移；θ为归一化的定时偏移，也即定时点；s(k)表示本地同步序列s的第k个元素，r(k+θ)表示接收信号r(θ)的第k个元素，k＝0,1,...,N′-1；N′为OFDM符号采样长度，N′取值与本地同步序列长度N相同；Λ(θ,ε)为定时偏移θ与频率偏移ε的联合估计函数。

步骤S5中，多组时频二维搜索结果还可以按照下式进行合并：

式(11)中，Q为合并总次数，N_T为同步信号发送周期内的采样点数，序号q_T表示对第q_T周期的数据进行合并。

Claims (9)

1.一种低轨卫星移动通信系统下行时频同步方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1：使用滑动窗对接收信号取数，所取数据经过抗混叠滤波器后再进行降采样处理；

S2：使用多个乘以权值后的本地同步序列与经步骤S1处理后的接收序列做相关运算，根据接收序列时偏的变化得到多组时偏估计结果；

S3：对步骤S2中的时偏估计结果进行峰值搜索，得到最大K个时偏峰值点，在这K个时偏峰值点附近对时频联合似然函数进行时频二维搜索；

S4：保持滑动窗位置不变，对连续多个周期的接收信号重复执行步骤S1-S3，得到多组时频二维搜索结果；

S5：对步骤S4所得的多组时频二维搜索结果进行非相干合并，寻找合并结果最大值所对应的同步定时点与频偏值；

S6：计算步骤S5中得到的同步定时点处信噪比；

S7：如果步骤S6中同步定时点处信噪比大于所设阈值，则认为实现时频同步；否则，滑动窗向前滑动并返回步骤S1，重复执行步骤S1-S6。

2.根据权利要求1所述的低轨卫星移动通信系统下行时频同步方法，其特征在于：所述步骤S1中，降采样倍数根据滑动窗窗长和本地同步序列长度确定。

3.根据权利要求1所述的低轨卫星移动通信系统下行时频同步方法，其特征在于：所述步骤S2中，本地同步序列按照以下方式乘以对应权值：

x_i＝s⊙β_i (1)

式(1)中，运算符⊙表示向量点乘，

s为长度为N的本地同步序列，β_i为第i个权值向量，x_i为乘以对应权值系数后的同步序列；权值向量β_i取值为β_i＝α_i，α_i为对矩阵

进行特征值分解后B的第i大特征值所对应的特征向量；所述矩阵B的第q行p列元素B_qp定义如下：

式(2)中，

ε_max为同步场景中频偏搜索范围的最大值，ε_min为同步场景中频偏搜索范围的最小值；e为自然常数，j为虚数单位；

乘以权值后的本地同步序列与接收序列的相关运算实现如下：

式(3)中，Λ(θ)表示关于定时点θ的估计函数，(·)^H表示对参数取共轭转置操作，λ_i表示矩阵B第i大的特征值，m表示选取B的非零特征值个数；r(θ)＝[r(θ),r(θ+1),...,r(θ+N-1)]^T表示当观测时刻为恰好为θ时，从θ时刻起接收的连续N点采样数据；(·)^T表示对向量取转置操作。

4.根据权利要求1所述的低轨卫星移动通信系统下行时频同步方法，其特征在于：所述步骤S2中，本地同步序列按照以下方式乘以对应权值：

x_i＝s⊙β_i (4)

式(4)中，权值向量β_i取值为β_i＝[u_i(1),u_i(2),...,u_i(N)]^T；u_i(w)为使用DFT矩阵对矩阵

进行对角化处理后，与B′第i大特征值对应的DFT矩阵列向量的第w个元素；w＝1,2,...,N；所述DFT矩阵为2N*2N矩阵，所述矩阵B′由矩阵B生成；矩阵

的第q行p列元素B_qp定义如下：

式(5)中，

ε_max为同步场景中频偏搜索范围的最大值，ε_min为同步场景中频偏搜索范围的最小值；e为自然常数，j为虚数单位；

记矩阵B的第一行元素为

第一列元素为b_col，则矩阵B′的第一行元素

表示为：

式(6)中，b_col(l)表示向量b_col的第l个元素，l＝2,3,...,N，b为任意实数,根据循环矩阵的定义由

扩展得到矩阵B′；

乘以权值后的本地同步序列与接收序列的相关运算形式如下：

此时表达式中λ_i表示矩阵B′第i大的特征值，n表示选取B′的非零特征值个数。

5.根据权利要求1所述的低轨卫星移动通信系统下行时频同步方法，其特征在于：所述步骤S3中，时偏峰值点的个数K为大于1的正整数。

6.根据权利要求1所述的低轨卫星移动通信系统下行时频同步方法，其特征在于：所述步骤S3中，使用如下时频联合似然函数进行时频二维搜索：

式(8)中，(·)^*表示对参数取共轭操作，ε为归一化的频率偏移；θ为归一化的定时偏移，也即定时点；Re(·)表示对参数取实部操作；s(k)表示本地同步序列s的第k个元素，r(k+θ)表示接收信号r(θ)的第k个元素，k＝0,1,…,N′-1；N′为OFDM符号采样长度，N′取值与本地同步序列长度N相同；Λ(θ,ε)为定时偏移θ与频率偏移ε的联合估计函数。

7.根据权利要求6所述的低轨卫星移动通信系统下行时频同步方法，其特征在于：所述步骤S5中，多组时频二维搜索结果按照下式进行合并：

式(9)中，Q为合并总次数，N_T为同步信号发送周期内的采样点数，序号q_T表示对第q_T周期的数据进行合并。

8.根据权利要求1所述的低轨卫星移动通信系统下行时频同步方法，其特征在于：所述步骤S3中，使用如下时频联合似然函数进行时频二维搜索：

式(10)中，(·)^*表示对参数取共轭操作，ε为归一化的频率偏移；θ为归一化的定时偏移，也即定时点；s(k)表示本地同步序列s的第k个元素，r(k+θ)表示接收信号r(θ)的第k个元素，k＝0,1,...,N′-1；N′为OFDM符号采样长度，N′取值与本地同步序列长度N相同；Λ(θ,ε)为定时偏移θ与频率偏移ε的联合估计函数。

9.根据权利要求8所述的低轨卫星移动通信系统下行时频同步方法，其特征在于：所述步骤S5中，多组时频二维搜索结果按照下式进行合并：

式(11)中，Q为合并总次数，N_T为同步信号发送周期内的采样点数，序号q_T表示对第q_T周期的数据进行合并。

Images