CN109639616A - 联合使用同步序列和ofdm循环前缀的下行时频同步方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种联合使用同步序列和OFDM循环前缀的下行时频同步方法。本方法联合使用同步序列及多段OFDM循环前缀实现通信系统的下行时频同步，可以解决通信场景中因大频偏、低信噪比等因素带来的OFDM系统时频同步困难问题。本方法首先根据时偏似然函数进行一维时偏搜索，在得到时偏估计值后，通过对频偏似然函数进行一维频偏搜索或直接使用低复杂度频偏估计方法获得频偏估计值。在本方法中，定时同步阶段还可以选择将多个同步周期的时偏似然函数值进行非相干合并以提高估计准确度。相比直接根据时频联合似然函数进行时频二维搜索以获得时偏、频偏的同步方法，本方法极大的降低了搜索复杂度。同时本方法不仅适用于通信系统的初始同步阶段，也适用于通信系统的跟踪同步阶段。

Description

联合使用同步序列和OFDM循环前缀的下行时频同步方法

技术领域

本发明涉及一种联合使用同步序列和OFDM循环前缀的下行时频同步方法。

背景技术

近年来，第五代移动通信技术(5G)的相关研究正如火如荼的进行，在5G研究中，地面蜂窝移动通信系统与其他通信网络的融合成为一个研究热点，典型的如地面蜂窝移动通信系统与卫星移动通信系统的融合。地面蜂窝移动通信系统的下行链路采用正交频分复用技术(OFDM技术)，而OFDM技术对频率偏移非常敏感，较小的频率偏移就会影响OFDM子载波之间的正交性，从而影响通信系统的性能。而对于如低轨卫星移动通信、高铁移动通信等通信场景而言，由于用户与基站之间的相对速度非常快，这必然产生较大的多普勒频率偏移。因此想要在未来的融合网络中应用OFDM技术，必然要考虑如何在大频偏的通信场景中实现OFDM系统的时频同步。

就目前的相关研究成果而言，普通场景下OFDM系统的时频估计方法已经相当成熟，常用的方法是利用同步序列或OFDM系统循环前缀实现时频同步。但是常用的时频估计方法仅适用于频偏较小的通信场景，随着频偏的增大，相关同步方法的时频估计性能不断恶化；倘若通信场景信道状况较差，信噪比较低，那么常用的同步方法甚至无法工作。

发明内容

发明目的：本发明的目的是提供一种联合使用同步序列和OFDM循环前缀的下行时频同步方法，该方法可以解决一些通信场景中因大频偏、低信噪比等因素带来的OFDM系统时频同步困难问题。

技术方案：为实现上述发明目的，本发明采用如下技术方案：

联合使用同步序列和OFDM循环前缀的下行时频同步方法，包括以下步骤：

(1)在接收端使用滑动窗从接收信号中截取一段时域数据，经滤波和降采样处理后得到序列r_q，序号q表示所取数据为第q个同步周期的数据，序列r_q包含同步序列以及多个OFDM符号的循环前缀；

(2)将r_q中同步序列及多段循环前缀部分数据的时偏似然函数进行加权融合得到联合时偏似然函数Λ_q(θ_q)，其中θ_q为第q个同步周期接收信号的时偏，它使用OFDM系统的采样间隔进行归一化；在接收序列中根据Λ_q(θ_q)进行一维时偏搜索，得到一组连续时偏对应的时偏似然函数值；

(3)对步骤(2)所得的时偏似然函数值进行峰值搜索，可得时偏似然函数最大值及其对应的时偏或者，在第q个同步周期之后的连续多个周期的接收序列中使用相同长度的滑动窗，重复执行步骤(1)-(2)，并将所得的多组时偏似然函数值进行非相干合并；合并结果记为Λ(θ_q，τ)，其中τ为相邻同步周期的定时偏移量；对Λ(θ_q，τ)进行峰值搜索，得到合并结果的最大值及相应的时偏

(4)若步骤(3)中所得的时偏似然函数的最大值或者多周期时偏似然函数合并结果的最大值大于相应的阈值，则认为实现定时同步，步骤(3)中获得的即为第q个同步周期的时偏估计值；否则将接收端所用滑动窗口向前滑动并返回步骤(1)，重复执行步骤(1)-(4)；

(5)将第q个同步周期接收序列中同步序列及循环前缀部分数据的频偏似然函数进行加权融合得到联合频偏似然函数其中ε_q为第q个同步周期的频偏，它使用OFDM系统的子载波间隔进行归一化；在第q个同步周期的接收序列上根据进行一维频偏搜索，频偏似然函数的最大值对应的频偏值即为第q个同步周期的频偏估计值

在优选的实施方案中，所述步骤(2)中，r_q中同步序列(r_q)_ss对应的时偏似然函数Λ_ss(θ_q)为：

其中(·)^H表示共轭转置操作，⊙表示向量点乘，s_l表示对本地时域同步序列进行l点循环移位，v_i和λ_i分别是以为参数生成的调制DPSS向量及对应的特征值，K＝2Nw，ε_max和ε_min分别为同步场景中归一化的频偏搜索范围的最大值和最小值，N为降采样后的OFDM符号长度，L为信道的多径数。

在优选的实施方案中，所述步骤(2)中，r_q中多段循环前缀对应的时偏似然函数Λ_cp(θ_q)为：

其中snr为接收端的信噪比，1≤m≤M，M为截取的OFDM符号个数，ξ_m(θ_q)表示接收信号中第m个OFDM符号中索引集合I＝{θ_q+L-1，...，θ_q+N_g-1}与集合I′＝{θ_q+L+N-1，...，θ_q+N_g+N-1}对应的接收序列信号之间的相关性，Ф_m(θ_q)表示集合I与集合I′对应的接收序列能量和，N为降采样后的OFDM符号长度，N_g为降采样后的OFDM符号循环前缀的长度，L为信道的多径数。

在另一优选的实施方案中，所述步骤(2)中，r_q中同步序列(r_q)_ss的时偏似然函数Λ_ss(θ_q)为：

其中：(·)^H表示共轭转置操作，⊙表示向量点乘，s_l表示对本地时域同步序列进行l点循环移位，v_i是以为参数生成的调制DPSS向量，K＝2Nw，ε_max和ε_min分别为同步场景中归一化的频偏搜索范围的最大值和最小值，N为降采样后的OFDM符号长度，L为信道的多径数。

在优选的实施方案中，在步骤(3)中，相邻周期接收信号中定时位置的偏移量τ在以下范围内：τ∈[-ψ，ψ]，其中ψ为通信场景中相邻同步周期接收信号的最大时延差，它使用OFDM系统的采样间隔进行归一化。

在优选的实施方案中，所述步骤(5)中，第q个同步周期接收序列中同步序列(r_q)_ss对应的频偏似然函数为：

其中⊙表示向量点乘，s_l表示对本地时域同步序列进行l点循环移位，L为信道的多径数，d(ε_q)为频偏补偿向量，其第p个元素p＝0，1，...，N-1，N为降采样后的OFDM符号长度。

在优选的实施方案中，所述步骤(5)中，第q个同步周期接收序列中循环前缀部分数据的频偏似然函数为：

其中snr为接收端的信噪比，1≤m≤M，M为截取的OFDM符号个数，表示接收信号中第m个OFDM符号中的索引集合与集合对应的接收序列能量和，N为降采样后的OFDM符号长度，N_g为降采样后的OFDM符号循环前缀的长度，L为信道的多径数，r_m(n)为接收信号中第m个OFDM符号上的第n个信号采样点，Re{·}表示对参数取实部操作。

作为另一中优选方案，本发明所述的联合使用同步序列和OFDM循环前缀的下行时频同步方法，包括以下步骤：

(1)在接收端使用滑动窗从接收信号中截取一段时域数据，经滤波和降采样处理后得到序列r_q，序号q表示所取数据为第q个同步周期的数据，序列r_q包含同步序列以及多个OFDM符号的循环前缀；

(2)将r_q中同步序列及多段循环前缀部分数据的时偏似然函数进行加权融合得到联合时偏似然函数Λ_q(θ_q)，其中θ_q为第q个同步周期接收信号的时偏，它使用OFDM系统的采样间隔进行归一化；在接收序列中根据Λ_q(θ_q)进行一维时偏搜索，得到一组连续时偏对应的时偏似然函数值；

(3)对步骤(2)所得的时偏似然函数值进行峰值搜索，可得时偏似然函数最大值及其对应的时偏或者，在第q个同步周期之后的连续多个周期的接收序列中使用相同长度的滑动窗，重复执行步骤(1)-(2)，并将所得的多组时偏似然函数值进行非相干合并；合并结果记为Λ(θ_q，τ)，其中τ为相邻同步周期的定时偏移量；对Λ(θ_q，τ)进行峰值搜索，得到合并结果的最大值及相应的时偏

(4)若步骤(3)中所得的时偏似然函数的最大值或者多周期时偏似然函数合并结果的最大值大于相应的阈值，则认为实现定时同步，步骤(3)中获得的即为第q个同步周期的时偏估计值；否则将接收端所用滑动窗口向前滑动并返回步骤(1)，重复执行步骤(1)-(4)；

(5)在第q个同步周期的接收数据中，先使用循环前缀部分数据估计接收信号频偏ε_q的小数部分，再根据同步序列的似然函数进行一维频偏搜索，频偏似然函数最大值对应的频偏值即为第q个同步周期的频偏估计值其中进行一维频偏搜索时只需在有限的整数倍频偏下进行频偏搜索即可。

在优选的实施方案中，所述步骤(5)中第q个同步周期接收信号频偏ε_q的小数部分估计值为：

其中：arg(·)表示对参数取相位操作，1≤m≤M，M为截取的OFDM符号个数，表示接收信号中元素的索引集合与集合对应的接收序列信号之间的相关性。

在优选的实施方案中，所述的联合使用同步序列和OFDM循环前缀的下行时频同步方法，在初始同步时，设定较大的频偏范围进行时频同步，获得粗略频偏估计值；在实现初始同步后，根据所得的粗略频偏估计值进一步缩小频偏范围，然后进行跟踪同步处理。

有益效果：本发明公开的联合使用同步序列和OFDM循环前缀的下行时频同步方法，具有如下的有益效果：

1)可以解决OFDM技术应用到低轨卫星移动通信、高铁通信等场景中由于大频偏、低信噪比等因素带来的时频同步困难问题；

2)联合使用同步序列和OFDM系统循环前缀以进行下行时频同步，相比仅使用同步序列或者仅使用循环前缀的方法提高了同步性能；

3)时频估计是分别对时偏、频偏进行一维搜索，相比于直接根据时频联合似然函数进行时频二维搜索以获得时偏、频偏的同步方法，本方法极大的降低了搜索复杂度；

4)先估计频偏的小数部分，再在有限的整数倍频偏下进行频偏搜索，降低了频偏估计的复杂度。

5)可以通过修改同步过程中频偏的范围以适用通信系统的初始同步阶段和跟踪同步阶段。

附图说明

图1为本发明实施例的方法流程图。

图2为本发明另一实施例的方法流程图。

具体实施方式

如图1所示，本发明实施例公开的一种联合使用同步序列和OFDM循环前缀的下行时频同步方法，主要包括接收数据处理、一维时偏搜索、多周期时偏似然函数值获取及合并、合并结果峰值搜索、定时同步判断、频偏估计等步骤，具体步骤如下：

S1：在接收端使用滑动窗从接收信号中截取一段时域数据，所截取数据经过抗混叠滤波器滤除带外能量后再进行降采样处理，经以上处理后的序列记为r_q。序号q表示所取数据为第q个同步周期的数据，序列r_q包含同步序列对应的数据(r_q)_ss以及M段循环前缀对应的数据。

接收端所用滑动窗的长度应确保可以截取到多个OFDM时域符号，即参数M为大于1的正整数。如果在本方法中使用4个OFDM符号的循环前缀及同步序列进行时频同步，那么所用滑动窗的长度应该确保可以截取多4个完整的OFDM时域符号，即M＝4。同时可以假定截取的符号中同步序列位于第一个OFDM符号上，所用OFDM无线帧结构可以参考5G-NR中的相关定义，子载波间隔设定为15kHz，使用互相关性良好的m序列作为同步序列，使用normal类型的循环前缀。

抗混叠滤波器可以使用FIR滤波器，具体阶数根据性能要求确定；降采样倍数根据实际性能及处理速度要求确定。

S2：r_q中同步序列及多段循环前缀部分数据的时偏似然函数分别为Λ_ss(θ_q)、Λ_cp(θ_q)，联合使用两者的时偏似然函数为：

Λ_q(θ_q)＝Λ_ss(θ_q)+kΛ_cp(θ_q) (1)

其中θ_q为第q个同步周期接收信号的时偏，它使用OFDM系统的采样间隔进行归一化，权值系数k根据实际信道质量及同步性能要求确定。在接收序列中根据Λ_q(θ_q)进行一维时偏搜索，可得一组连续时偏对应的时偏似然函数值。

时偏似然函数Λ_cp(θ_q)、Λ_ss(θ_q)分别为：

其中(·)^H表示对参数取共轭转置操作，运算符⊙表示向量点乘；参数snr为接收端的信噪比；接收信号中第m个OFDM符号(包括循环前缀部分)上的第t个信号采样点可以记为r_m(t)(0≤t≤N+N_g-1，1≤m≤M)，其中N为降采样后的OFDM符号长度，N_g为降采样后的OFDM符号循环前缀的长度；定义接收信号中元素的索引集合I＝{θ_q+L-1，...，θ_q+N_g-1}以及I′＝{θ_q+L+N-1，...，θ_q+N_g+N-1}，其中L为信道的多径数，该参数在初始同步阶段可设为1，后续根据信道的统计信息获得；Λ_cp(θ_q)中的参数ξ_m(θ_q)及Ф_m(θ_q)分别表示表示集合I与集合I′对应的接收序列信号之间的相关性及能量和，分别定义如下：

在Λ_ss(θ_q)中，为，表示对本地时域同步序列进行l点循环移位；利用以为参数生成调制DPSS向量及相应的特征值λ_i(i＝0，1，...，K-1)，其中K＝2Nw；参数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，ε_max、ε_min均已使用OFDM系统子载波间隔进行归一化处理；在简化计算Λ_ss(θ_q)时，可将特征值λ_i(i＝0，1，...，K-1)置为1。

S3：对步骤S2所得的时偏似然函数值进行峰值搜索，可得时偏似然函数最大值及其对应的时偏

步骤S3中，可以通过多周期数据合并的替代的方法提高估计的准确性，在此我们假定对第q个至第q+T-1，(T＞1)个周期进行合并：在各同步周期的接收序列中使用相同长度的滑动窗，重复执行步骤S1-S2，并将所得的时偏似然函数值与第q个同步周期的结果进行非相干合并；合并结果记为Λ(θ_q，τ)，其中τ为相邻同步周期的定时偏移量；对Λ(θ_q，τ)进行峰值搜索，得到合并结果的最大值及相应的时偏各接收序列上滑动窗的起始位置根据发送序列在时间上的相对位置确定；考虑到任意相邻周期接收信号中定时位置的偏移量不一定相同，本例中合并周期数T中取值为2，重复执行步骤S1-S2，可得两组时偏对应的时偏似然函数值；两组时偏似然函数值按照以下方式进行非相干合并：

其中相邻周期接收信号中定时位置的偏移量τ在以下范围内：τ∈[-ψ，ψ]，其中ψ为通信场景中相邻同步周期接收信号的最大时延差，该参数使用OFDM系统的采样间隔进行归一化。例如通信场景中的时延每10ms最大变化210ns，OFDM系统采用间隔为T_c＝32.5ns，则参数ψ取整后为ψ＝210/32.5≈16采样点，即合并的第二周期定时点相较于第一个周期定时点左右偏移16个采样点以内。

S4：若步骤S3中所得的时偏似然函数的最大值或者多周期时偏似然函数合并结果的最大值大于相应的阈值，则认为实现定时同步，步骤S3中获得的即为第q个同步周期的时偏估计值；否则将接收端所用滑动窗口向前滑动并返回步骤S1，重复执行步骤S1-S4；

在该步骤中，阈值的设置需要与步骤S3选择的时偏估计方式对应；同时使用时偏似然函数的最大值或多周期合并结果的最大值与固定阈值相比以确定是否同步，这是最简单的一种门限设置方式，也可以根据接收信号的能量波动设置动态门限值。

S5：在实现定时同步后，通过一维频偏搜索进行频偏估计。

第q个同步周期接收序列中同步序列及循环前缀部分数据的频偏似然函数分别为则联合似然函数如下所示：

其中ε_q为第q个同步周期的频偏，它使用OFDM子载波间隔进行归一化，表示频偏ε_q的估计值，c为权值系数。在第一个同步周期的接收序列上根据进行一维频偏搜索，频偏似然函数的最大值对应的频偏值即为第q个同步周期的频偏估计值权值系数频偏似然函数 分别为：

频偏补偿向量其第p(p＝0，1，...，N-1)个元素为中的参数定义为：

其中Re{·}表示对参数取实部操作。

如图2所示，本发明另一实施例公开的一种联合使用同步序列和OFDM循环前缀的下行时频同步方法，与前述方法相比，步骤S7中，通过以下替代的低复杂度方法快速估计频偏值：

首先使用循环前缀部分数据估计频率偏移的小数部分：

其中arg{·}表示对参数取相位操作；为第q个同步周期接收信号的时偏估计值，为第q个同步周期接收信号频偏ε_q的小数部分估计值。在已经得到小数部分频偏估计值后，在第q个同步周期的接收序列上根据同步序列的似然函数进行一维频偏搜索，频偏似然函数的最大值对应的频偏值即为第q个同步周期的频偏估计值由于包含整数频偏部分及小数频偏部分，由于小数频偏部分已经估计获得，因此只需在有限的整数倍频偏下进行频偏搜索即可。

此外，可以通过改变本发明方法中涉及的频偏范围[ε_min，ε_max]，使得本方法既适用于通信系统的初始同步阶段，也适用于通信系统的跟踪同步阶段。在初始同步阶段，可根据同步场景设定较大的频偏范围，然后使用本方法进行时频同步，可获得粗略频偏估计值；在实现初始同步后，根据所得的粗略频偏估计值进一步缩小频偏范围，然后同样使用本同步方法进行跟踪同步处理，而因频偏范围的缩小，跟踪同步阶段的频偏搜索复杂度相比初始同步阶段将得到极大的降低。在跟踪同步阶段，为了降低同步处理的复杂度，在定时同步阶段无需采用多次合并。

Claims (10)

1.联合使用同步序列和OFDM循环前缀的下行时频同步方法，其特征在于：包括以下步骤：

(1)在接收端使用滑动窗从接收信号中截取一段时域数据，经滤波和降采样处理后得到序列r_q，序号q表示所取数据为第q个同步周期的数据，序列r_q包含同步序列以及多个OFDM符号的循环前缀；

(2)将r_q中同步序列及多段循环前缀部分数据的时偏似然函数进行加权融合得到联合时偏似然函数Λ_q(θ_q)，其中θ_q为第q个同步周期接收信号的时偏，它使用OFDM系统的采样间隔进行归一化；在接收序列中根据Λ_q(θ_q)进行一维时偏搜索，得到一组连续时偏对应的时偏似然函数值；

(3)对步骤(2)所得的时偏似然函数值进行峰值搜索，可得时偏似然函数最大值及其对应的时偏或者，在第q个同步周期之后的连续多个周期的接收序列中使用相同长度的滑动窗，重复执行步骤(1)-(2)，并将所得的多组时偏似然函数值进行非相干合并；合并结果记为Λ(θ_q，τ)，其中τ为相邻同步周期的定时偏移量；对Λ(θ_q，τ)进行峰值搜索，得到合并结果的最大值及相应的时偏

(4)若步骤(3)中所得的时偏似然函数的最大值或者多周期时偏似然函数合并结果的最大值大于相应的阈值，则认为实现定时同步，步骤(3)中获得的即为第q个同步周期的时偏估计值；否则将接收端所用滑动窗口向前滑动并返回步骤(1)，重复执行步骤(1)-(4)；

(5)将第q个同步周期接收序列中同步序列及循环前缀部分数据的频偏似然函数进行加权融合得到联合频偏似然函数其中ε_q为第q个同步周期的频偏，它使用OFDM系统的子载波间隔进行归一化；在第q个同步周期的接收序列上根据进行一维频偏搜索，频偏似然函数的最大值对应的频偏值即为第q个同步周期的频偏估计值

2.根据权利要求1所述的联合使用同步序列和OFDM循环前缀的下行时频同步方法，其特征在于：所述步骤(2)中，r_q中同步序列(r_q)_ss对应的时偏似然函数Λ_ss(θ_q)为：

其中(·)^H表示共轭转置操作，⊙表示向量点乘，s_l表示对本地时域同步序列进行l点循环移位，v_i和λ_i分别是以为参数生成的调制DPSS向量及对应的特征值，K＝2Nw，ε_max和ε_min分别为同步场景中归一化的频偏搜索范围的最大值和最小值，N为降采样后的OFDM符号长度，L为信道的多径数。

3.根据权利要求1所述的联合使用同步序列和OFDM循环前缀的下行时频同步方法，其特征在于：所述步骤(2)中，r_q中多段循环前缀对应的时偏似然函数为：

其中snr为接收端的信噪比，1≤m≤M，M为截取的OFDM符号个数，ξ_m(θ_q)表示接收信号中第m个OFDM符号中索引集合I＝{θ_q+L-1，...，θ_q+N_g-1}与集合I′＝{θ_q+L+N-1，...，θ_q+N_g+N-1}对应的接收序列信号之间的相关性，Φ_m(θ_q)表示集合I与集合I′对应的接收序列能量和，N为降采样后的OFDM符号长度，N_g为降采样后的OFDM符号循环前缀的长度，L为信道的多径数。

4.根据权利要求2所述的联合使用同步序列和OFDM循环前缀的下行时频同步方法，其特征在于：所述步骤(2)中，r_q中同步序列(r_q)_ss的时偏似然函数Λ_ss(θ_q)为：

其中：(·)^H表示共轭转置操作，⊙表示向量点乘，s_l表示对本地时域同步序列进行l点循环移位，v_i是以为参数生成的调制DPSS向量，K＝2Nw，ε_max和ε_min分别为同步场景中归一化的频偏搜索范围的最大值和最小值，N为降采样后的OFDM符号长度，L为信道的多径数。

5.根据权利要求1所述的联合使用同步序列和OFDM循环前缀的下行时频同步方法，其特征在于：在步骤(3)中，相邻周期接收信号中定时位置的偏移量τ在以下范围内：τ∈[-ψ，ψ]，其中ψ为通信场景中相邻同步周期接收信号的最大时延差，它使用OFDM系统的采样间隔进行归一化。

6.根据权利要求1所述的联合使用同步序列和OFDM循环前缀的下行时频同步方法，其特征在于：所述步骤(5)中，第q个同步周期接收序列中同步序列(r_q)_ss对应的频偏似然函数为：

其中⊙表示向量点乘，s_l表示对本地时域同步序列进行l点循环移位，L为信道的多径数，d(ε_q)为频偏补偿向量，其第p个元素p＝0，1，...，N-1，N为降采样后的OFDM符号长度。

7.根据权利要求1所述的联合使用同步序列和OFDM循环前缀的下行时频同步方法，其特征在于：所述步骤(5)中，第q个同步周期接收序列中循环前缀部分数据的频偏似然函数为：

其中snr为接收端的信噪比，1≤m≤M，M为截取的OFDM符号个数，表示接收信号中第m个OFDM符号中的索引集合与集合对应的接收序列能量和，N为降采样后的OFDM符号长度，N_g为降采样后的OFDM符号循环前缀的长度，L为信道的多径数，r_m(n)为接收信号中第m个OFDM符号上的第n个信号采样点，Re{·}表示对参数取实部操作。

8.联合使用同步序列和OFDM循环前缀的下行时频同步方法，其特征在于：包括以下步骤：

(1)在接收端使用滑动窗从接收信号中截取一段时域数据，经滤波和降采样处理后得到序列r_q，序号q表示所取数据为第q个同步周期的数据，序列r_q包含同步序列以及多个OFDM符号的循环前缀；

(2)将r_q中同步序列及多段循环前缀部分数据的时偏似然函数进行加权融合得到联合时偏似然函数Λ_q(θ_q)，其中θ_q为第q个同步周期接收信号的时偏，它使用OFDM系统的采样间隔进行归一化；在接收序列中根据Λ_q(θ_q)进行一维时偏搜索，得到一组连续时偏对应的时偏似然函数值；

(3)对步骤(2)所得的时偏似然函数值进行峰值搜索，可得时偏似然函数最大值及其对应的时偏或者，在第q个同步周期之后的连续多个周期的接收序列中使用相同长度的滑动窗，重复执行步骤(1)-(2)，并将所得的多组时偏似然函数值进行非相干合并；合并结果记为Λ(θ_q，τ)，其中τ为相邻同步周期的定时偏移量；对Λ(θ_q，τ)进行峰值搜索，得到合并结果的最大值及相应的时偏

(4)若步骤(3)中所得的时偏似然函数的最大值或者多周期时偏似然函数合并结果的最大值大于相应的阈值，则认为实现定时同步，步骤(3)中获得的即为第q个同步周期的时偏估计值；否则将接收端所用滑动窗口向前滑动并返回步骤(1)，重复执行步骤(1)-(4)；

(5)在第q个同步周期的接收数据中，先使用循环前缀部分数据估计接收信号频偏ε_q的小数部分，再根据同步序列的似然函数进行一维频偏搜索，频偏似然函数最大值对应的频偏值即为第q个同步周期的频偏估计值其中进行一维频偏搜索时只需在有限的整数倍频偏下进行频偏搜索即可。

9.根据权利要求8所述的联合使用同步序列和OFDM循环前缀的下行时频同步方法，其特征在于：所述步骤(5)中第q个同步周期接收信号频偏ε_q的小数部分估计值为：

其中：arg(·)表示对参数取相位操作，1≤m≤M，M为截取的OFDM符号个数，表示接收信号中元素的索引集合与集合对应的接收序列信号之间的相关性。

10.根据权利要求1-9任一项所述的联合使用同步序列和OFDM循环前缀的下行时频同步方法，其特征在于：在初始同步时，设定较大的频偏范围进行时频同步，获得粗略频偏估计值；在实现初始同步后，根据所得的粗略频偏估计值进一步缩小频偏范围，然后进行跟踪同步处理。