CN110430153B - 卫星通信的频偏修正方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种卫星通信的频偏修正方法和装置，涉及卫星通信的技术领域，包括：获取目标数据包；基于最大绝对值软输出值函数，计算目标数据包的归一化频偏值；对目标数据包的进行反复迭代优化，每次优化后得到修正数据包和迭代频偏值,直到对目标数据包进行迭代优化的优化次数达到预设迭代次数，或，迭代频偏值为0；将对目标数据包进行迭代优化的优化次数达到预设迭代次数得到的修正数据包，或，迭代频偏值为0时的修正数据包，确定为最优数据包，解决了现有技术中卫星通信用于估计频偏所占用的频带资源较高技术问题。

Description

卫星通信的频偏修正方法和装置

技术领域

本发明涉及卫星通信技术领域，尤其是涉及一种卫星通信的频偏修正方法和装置。

背景技术

随着航天技术的迅猛发展，卫星通信已经成为了主流的通信方式之一。卫星通信具有通信范围广、抗灾能力强、可支持多种业务的特点，已经成为当代不可或缺的通信手段之一。

近年来，香农极限Turbo编码(如Turbo，LDPC等)由于信噪比工作门限低，增益高的特点引起了广泛关注。通过比较Turbo，LDPC，Polar码的性能，可知在短帧长低噪比的情况下，Turbo码的理论性能优于另外两者。但Turbo码的优异特性只有在载波能够理想同步时才能体现出来，即有很小的频移也会使码字的性能急剧下降，因此频偏估计是卫星通信中一个重要的问题，但是现有技术中存在用于估计频偏所占用的频带资源较高的技术问题。

针对上述问题,还未提出有效的解决方案。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种卫星通信的频偏修正方法和装置，以缓解了现有技术中卫星通信用于估计频偏所占用的频带资源较高技术问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种卫星通信的频偏修正方法，包括：获取目标数据包，其中，所述目标数据包为卫星通信的发送端发送的待处理数据包依次进行第一Turbo编码处理和第一调制处理所得到的包含高斯白噪声和载波频移的数据包；基于最大绝对值软输出值函数，计算所述目标数据包的归一化频偏值；对所述目标数据包的进行反复迭代优化，每次优化后得到修正数据包和迭代频偏值，直到对所述目标数据包进行迭代优化的优化次数达到预设迭代次数，或，所述迭代频偏值为0；将对所述目标数据包进行迭代优化的优化次数达到预设迭代次数得到的修正数据包，或，所述迭代频偏值为0时的修正数据包，确定为最优数据包。

进一步地，基于最大绝对值软输出值函数，计算所述目标数据包的归一化频偏值，包括：依次对所述目标数据包进行解调处理和解码处理，得到中间数据包；基于码字格图的软输出译码算法，计算所述中间数据包中每个信息比特的软估计值；基于所述软估计值和所述最大绝对值软输出值函数，计算出所述归一化频偏值。

进一步地，所述目标数据包中和所述待处理数据包中包含K个符号，所述目标数据包的表达式为

其中，s_k为所述待处理数据包的表达式，Δf为所述载波频移，T_s任意两个符号的间距周期，w_k为高斯白噪声的随机值。

进一步地，基于所述软估计值和所述最大绝对值软输出值函数，计算出所述归一化频偏值，包括：

基于所述软估计值，计算所述目标数据包的最佳频偏点T_s，其中，所述最佳频偏点

将所述最佳频偏点

与所述任意两个符号的间距周期的乘积，确定为所述归一化频偏值；其中，第n个信息比特的软估计值为

其中，d_n是所述待处理数据包中第n个信息比特,y_n是所述中间数据包的第n个信息比特,(m',m)∈d_n＝i,i＝0,1是由d_n＝i引起的网格图中的一组转换，α_n(m),n＝0,1,…,N是当前由正向递归获得的正向网格图节点概率，α_n(m′),n＝0,1,…,N是前一时刻由正向递归获得的正向网格图节点概率，β_n(m),n＝0,1,…,N是当前通过向后递归获得的向后网格图节点概率，β_n(m′),n＝0,1,…,N是前一时刻通过向后递归获得的向后网格图节点概率，

i＝0,1是由目标信道属性确定的网格图分支转换概率，其中，N为所述待处理数据包中和所述中间数据包中包含的信息比特数量，N＝(2/3)K，所述目标信道为进行添加高斯白噪声处理的信道。

进一步地，基于所述归一化频偏值，对所述目标数据包的进行反复迭代优化，每次优化后得到修正数据包和迭代频偏值，包括：反复执行以下迭代步骤，直至所述目标数据包进行迭代优化的优化次数达到预设迭代次数，或，所述迭代频偏值为0，确定出所述最优数据包：补偿步骤，基于所述归一化频偏值，对所述目标数据包进行补偿得到待迭代数据包；重构步骤，依次对所述待迭代数据包进行解调处理、解码处理、硬判决处理、第二Turbo编码处理和第二调制处理，得到重构数据包；计算步骤，基于最大似然估计算法，计算所述重构数据包的频偏值，并将所述重构数据包的频偏值确定为所述迭代频偏值；其中，若当前迭代次数小于所述预设迭代次数，或，所述迭代频偏值不为0，则将所述迭代频偏值确定为所述归一化频偏值，以及将所述重构数据包确定为所述目标数据包，并返回执行所述补偿步骤，所述重构步骤和所述计算步骤，继续进行迭代计算。

进一步地，所述待迭代数据包的表达式为

其中，v为迭代次数，若v＝1，则所述待迭代数据包

所述最大似然估计算法表达式为

Ψ_k＝2π·k·Δf_v-1·T_s，j为虚部，则所述迭代频移值

第二方面，本发明实施例还提供了一种卫星通信的频偏修正装置，所述装置包括：获取单元，计算单元，迭代单元和确定单元，其中，所述获取单元用于获取目标数据包，其中，所述目标数据包为卫星通信的发送端发送的待处理数据包依次进行第一Turbo编码处理和第一调制处理所得到的包含高斯白噪声和载波频移的数据包；所述计算单元用于基于最大绝对值软输出值函数，计算所述目标数据包的归一化频偏值；所述迭代单元用于对所述目标数据包的进行反复迭代优化，每次优化后得到修正数据包和迭代频偏值，直到对所述目标数据包进行迭代优化的优化次数达到预设迭代次数，或，所述迭代频偏值为0；所述确定单元用于将对所述目标数据包进行迭代优化的优化次数达到预设迭代次数得到的修正数据包，或，所述迭代频偏值为0时的修正数据包，确定为最优数据包。

进一步地，所述计算单元还用于：依次对所述目标数据包进行解调处理和解码处理，得到中间数据包；基于码字格图的软输出译码算法，计算所述中间数据包中每个信息比特的软估计值；基于所述软估计值和所述最大绝对值软输出值函数，计算出所述归一化频偏值。

进一步地，所述目标数据包中和所述待处理数据包中包含K个符号，所述目标数据包的表达式为

其中，s_k为所述待处理数据包的表达式，Δf为所述载波频移，T_s任意两个符号的间距周期，w_k为高斯白噪声的随机值。

进一步地，所述计算单元还用于：基于所述软估计值，计算所述目标数据包的最佳频偏点T_s，其中，所述最佳频偏点

将所述最佳频偏点

与所述任意两个符号的间距周期的乘积，确定为所述归一化频偏值；其中，第n个信息比特的软估计值为

其中，d_n是所述待处理数据包中第n个信息比特,y_n是所述中间数据包的第n个信息比特,(m',m)∈d_n＝i,i＝0,1是由d_n＝i引起的网格图中的一组转换，α_n(m),n＝0,1,…,N是当前由正向递归获得的正向网格图节点概率，α_n(m′),n＝0,1,…,N是前一时刻由正向递归获得的正向网格图节点概率，β_n(m),n＝0,1,…,N是当前通过向后递归获得的向后网格图节点概率，β_n(m′),n＝0,1,…,N是前一时刻通过向后递归获得的向后网格图节点概率，

i＝0,1是由目标信道属性确定的网格图分支转换概率，其中，N为所述待处理数据包中和所述中间数据包中包含的信息比特数量，N＝(2/3)K，所述目标信道为进行添加高斯白噪声处理的信道。

在本发明实施例中，首先，获取目标数据包；然后，基于最大绝对值软输出值函数，计算目标数据包的归一化频偏值；接着，对目标数据包的进行反复迭代优化，每次优化后得到修正数据包和迭代频偏值；最后，在对目标数据包进行迭代优化的优化次数达到预设迭代次数得到的修正数据包，或，迭代频偏值为0时的修正数据包，确定为最优数据包。

在本发明实施例中，通过在理想同步情况下，Turbo码软输出均值最大这一特性构造的最大绝对值软输出值函数进行粗估计，保证频偏估计范围，接着基于Turbo码的迭代特性进行细估计，保证频偏估计的精度，从而达到了大范围高精度的频偏估计，节省了卫星有限的频带资源，进而解决了现有技术中卫星通信用于估计频偏所占用的频带资源较高技术问题。

本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式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，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，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，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种卫星通信的频偏修正方法的流程图；

图2为本发明实施例提供的MASO函数的频偏搜索示意图；

图3为本发明实施例提供的20000km高轨卫星频偏变换示意图；

图4为本发明实施例提供的未进行频偏修复的误码率曲线图；

图5为本发明实施例提供的修复后的误码率曲线图；

图6为本发明实施例提供的一种卫星通信的频偏修正装置的示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例一：

根据本发明实施例，提供了一种卫星通信的频偏修正方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

图1是根据本发明实施例的一种卫星通信的频偏修正方法的示意图，如图1所示，该方法包括如下步骤：

步骤S102，获取目标数据包，其中，所述目标数据包为卫星通信的发送端发送的待处理数据包依次进行第一Turbo编码处理和第一调制处理所得到的包含高斯白噪声和载波频移的数据包；

步骤S104，基于最大绝对值软输出值函数，计算所述目标数据包的归一化频偏值；

步骤S106，对所述目标数据包的进行反复迭代优化，每次优化后得到修正数据包和迭代频偏值，直到对所述目标数据包进行迭代优化的优化次数达到预设迭代次数，或，所述迭代频偏值为0；

步骤S108，在对所述目标数据包进行迭代优化的优化次数达到预设迭代次数得到的修正数据包，或，所述迭代频偏值为0时的修正数据包，确定为最优数据包。

在本发明实施例中，通过在理想同步情况下，Turbo码软输出均值最大这一特性构造的最大绝对值软输出值函数进行粗估计，保证频偏估计范围，接着基于Turbo码的迭代特性进行细估计，保证频偏估计的精度，从而达到了大范围高精度的频偏估计，节省了卫星有限的频带资源，进而解决了现有技术中卫星通信用于估计频偏所占用的频带资源较高技术问题。

需要说明的是，上述的目标数据包中和上述的待处理数据包中包含K个符号，目标数据包的表达式为

(等效基带的表达方式)，其中，s_k为待处理数据包的表达式，Δf为载波频移，T_s任意两个符号的间距周期，w_k为高斯白噪声的随机值。

另外，还需要说明的是，第一调制处理可以由QPSK调制器执行；添加高斯白噪声处理可以由AWGN信道执行，且AWGN信道添加高斯白噪声的随机值，w_k是均值为0，方差为N₀/2的复高斯白噪声，N₀/2表示高斯白噪声的双边功率谱密度，第一Turbo编码处理可以由Turbo编码器执行。

另外，还需要说明的是，上述的预设次数的极限值为7。

在本发明实施例中，步骤S104还包括如下步骤：

步骤S11，依次对所述目标数据包进行解调处理和解码处理，得到中间数据包；

步骤S12，基于码字格图的软输出译码算法，计算所述中间数据包中每个信息比特的软估计值；

步骤S13，基于所述软估计值和所述最大绝对值软输出值函数，计算出所述归一化频偏值。

在本发明实施例中，当QPSK解调器对目标数据包解调完成后，Turbo译码器基于码字格图的软输出译码算法对完成解调的目标数据包进行译码，并采用后验概率的形式产生每个信息比特软估计值。

完成解调的目标数据包的第n个信息比特的软估计值为

其中，d_n是待处理数据包中第n个信息比特,y_n是中间数据包的第n个信息比特,(m',m)∈d_n＝i,i＝0,1是由d_n＝i引起的网格图中的一组转换，α_n(m),n＝0,1,…,N是当前由正向递归获得的正向网格图节点概率，α_n(m′),n＝0,1,…,N是前一时刻由正向递归获得的正向网格图节点概率，β_n(m),n＝0,1,…,N是当前通过向后递归获得的向后网格图节点概率，β_n(m′),n＝0,1,…,N是前一时刻通过向后递归获得的向后网格图节点概率，

i＝0,1是由目标信道属性确定的网格图分支转换概率，其中，N为待处理数据包中和中间数据包中包含的信息比特数量，N＝(2/3)K，目标信道为进行添加高斯白噪声处理的信道。

然后，根据每个信息比特软估计值和最大绝对值软输出值函数，计算出卫星的归一化频偏值。

非理想的载波同步会使得Turbo码的性能严重恶化，并且使信息比特的对数似然比的估计值接近零Λ(n)→0。基于这个事实，一个帧的信息比特在不同频偏下的最大绝对值软输出值(Max-Absolute-Soft-Output)有一个全局最大值点，该点即最佳同步点。可利用最大绝对值软输出值函数作为评价函数对频偏进行估计，记作MASO函数，

然后，结合每个信息比特软估计值和MASO函数，计算出最佳频偏点

如图2所示，在将频偏设为1*10^(-3)，MASO函数由仿真可以看到，估计出的频偏点为1*10^(-3)，具有较好的精度，从图2可以看出，MASO函数是系统频率同步性能的良好指标，MASO函数是一个极值函数，通过对极大值点的搜索可以确定频偏点，根据这个函数的特性可知利用该函数可以进行频率偏移估计和跟踪。

最后，计算出最佳频偏点

与任意两个符号的间距周期T_s的乘积，将该乘积确定为卫星的归一化频偏值。

在本发明实施例中，步骤S106还包括如下步骤：

反复执行以下迭代步骤，直至所述目标数据包进行迭代优化的优化次数达到预设迭代次数，或，所述迭代频偏值为0，确定出所述最优数据包：

补偿步骤，基于所述归一化频偏值，对所述目标数据包进行补偿得到待迭代数据包；

重构步骤，依次对所述待迭代数据包进行解调处理、解码处理、硬判决处理、第二Turbo编码处理和第二调制处理，得到重构数据包；

计算步骤，基于最大似然估计算法，计算所述重构数据包的频偏值，并将所述重构数据包的频偏值确定为所述迭代频偏值；

其中，若当前迭代次数小于所述预设迭代次数，或，所述迭代频偏值不为0，则将所述迭代频偏值确定为所述归一化频偏值，以及将所述重构数据包确定为所述目标数据包，并返回执行所述补偿步骤，所述重构步骤和所述计算步骤，继续进行迭代计算。

在本发明实施例中，为了进行高精度的频偏估计，可以采用迭代的方式，对频偏进行高精度估计。

首先，基于归一化频偏值，对目标数据包进行补偿得到待迭代数据包。

需要说明的是，待迭代数据包的表达式为

其中，v为迭代次数，若v＝1，则待迭代数据包

接着，对迭代数据包进行解调处理、解码处理、硬判决处理、第二Turbo编码处理和第二调制处理，得到重构数据包。

需要说明的是，通过硬判决的形式来判断信息bit，形式如下：

硬判决用于判断输出最后的码字信息，第n个bit的似然比大于0才说明这个bit是1，反之为0。

最后，基于最大似然估计算法，计算重构数据包的频偏值，并将重构数据包的频偏值确定为所述迭代频偏值。

最大似然估计算法表达式为

Ψ_k＝2π·k·Δf_v-1·T_s，j为虚部，则迭代频移值

由turbo码的迭代特性，可知经过每一次迭代，帧中错误的比特都会尽可能被修复，趋向正确的比特。这是Turbo码固有的纠错特性。而且可以利用这种特性来修复频偏。那么每经过一次修复，筹够数据包将更加趋于卫星发送的待处理数据包，那么重构出QPSK符号，也会更接近卫星发送的QPSK符号。随着每一次的迭代，频偏也可以一次次被修正，每轮迭代的频偏Δf_v→0，接收到的目标数据包的信息比特也趋向于卫星发送的待处理数据包的信息比特。

如果当前迭代次数小于预设迭代次数，或，迭代频偏值不为0，则将迭代频偏值确定为归一化频偏值，以及将重构数据包确定为目标数据包，并返回执行补偿步骤，重构步骤和计算步骤，继续进行迭代计算，直到对目标数据包进行迭代优化的优化次数达到预设迭代次数，或，迭代频偏值为0时，将对目标数据包进行迭代优化的优化次数达到预设迭代次数得到的修正数据包，或，迭代频偏值为0时的修正数据包，确定为最优数据包。

下面将结合仿真实例对本申请实施例进行说明：

本仿真实例中，仿真条件如下：

(1)本次仿真考虑实际模型是高度位于20000Km的高轨道卫星。

(2)地面站与卫星之间的通信频段为u段。

(3)在后续的仿真中归一化频偏比的定义为Δf·T_s，u段通信最高频率为3GHz，通过图3的仿真分析可知在地面站可视窗口内最大多普勒频偏为39KHz。对于信息速率为78K的低速信号(1/Ts＝78kHz)来说，最大的归一化频偏比可以达到0.5，所以本次仿真将最大估计的频偏范围设为[0,0.5]。

(4)编码方案选用Turbo码。码率1/3，帧长256bit，迭代次数为7次，交织采用3GPP标准交织器具，解码器采用LOG-MAP，生成矩阵为[111；101]。

(5)调制方式采用QPSK。

(6)信道模型为高斯白噪声信道。

(7)仿真时设的5个归一化频偏点为1*10-5、1*10-4、1*10-3、1*10-2、1*10-1。

仿真算法流程描述如下：

①将接收到中间数据包进行基于MASO函数的频偏估计，将频偏的精度估到1.2*10-4，对应是turbo码第一次迭代。

②将MASO函数估计出的频偏补偿回去后，对应turbo码的第2-7次迭代。每次迭代输出的信息比特都将经过数字域的第二Turbo编码处理和第二调制处理后，与进行过频偏粗补偿后的QPSK符号，一起在ML-Iteration频偏估计器中进行频偏的估计和补偿。

③当迭代频偏值估计出为0时，即停止迭代，输出译码结果。(再继续迭代不会再提升性能。)并设最大迭代次数为7次。

未进行频偏修复的误码率曲线如图4所示，修复后的误码率曲线如图5所示。

从仿真结果可以看出本申请实施例在低噪比、大多普勒条件下对短帧长的突发信号的频偏估计和补偿具有优异的性能，很大程度上提高了误码率性能，确保了高质量的卫星通信，且无需导频序列，节约了卫星的频带资源。

实施例二：

本发明还提供了一种卫星通信的频偏修正装置，该装置用于执行本发明实施例上述内容所提供的卫星通信的频偏修正方法，以下是本发明实施例提供的卫星通信的频偏修正装置的具体介绍。

如图6所示，该装置包括：获取单元10，计算单元20，迭代单元30和确定单元40。

所述获取单元10获取目标数据包，其中，所述目标数据包为卫星通信的发送端发送的待处理数据包依次进行第一Turbo编码处理和第一调制处理所得到的包含高斯白噪声和载波频移的数据包；

所述计算单元20用于基于最大绝对值软输出值函数，计算所述目标数据包的归一化频偏值；

所述迭代单元30用于对所述目标数据包的进行反复迭代优化，每次优化后得到修正数据包和迭代频偏值，直到对所述目标数据包进行迭代优化的优化次数达到预设迭代次数，或，所述迭代频偏值为0；

所述确定单元40用于将对所述目标数据包进行迭代优化的优化次数达到预设迭代次数得到的修正数据包，或，所述迭代频偏值为0时的修正数据包，确定为最优数据包。

在本发明实施例中，通过在理想同步情况下，Turbo码软输出均值最大这一特性构造的最大绝对值软输出值函数进行粗估计，保证频偏估计范围，接着基于Turbo码的迭代特性进行细估计，保证频偏估计的精度，从而达到了大范围高精度的频偏估计，节省了卫星有限的频带资源，进而解决了现有技术中卫星通信用于估计频偏所占用的频带资源较高技术问题。

优选地，所述计算单元还用于：依次对所述目标数据包进行解调处理和解码处理，得到中间数据包；基于码字格图的软输出译码算法，计算所述中间数据包中每个信息比特的软估计值；基于所述软估计值和所述最大绝对值软输出值函数，计算出所述归一化频偏值。

优选地，所述目标数据包中和所述待处理数据包中包含K个符号，所述目标数据包的表达式为

其中，s_k为所述待处理数据包的表达式，Δf为所述载波频移，T_s任意两个符号的间距周期，w_k为高斯白噪声的随机值。

优选地，所述计算单元还用于：基于所述软估计值，计算所述目标数据包的最佳频偏点

其中，所述最佳频偏点

将所述最佳频偏点

与所述任意两个符号的间距周期T_s的乘积，确定为所述归一化频偏值；其中，第n个信息比特的软估计值为

其中，d_n是所述待处理数据包中第n个信息比特,y_n是所述中间数据包的第n个信息比特,(m',m)∈d_n＝i,i＝0,1是由d_n＝i引起的网格图中的一组转换，α_n(m),n＝0,1,…,N是当前由正向递归获得的正向网格图节点概率，α_n(m′),n＝0,1,…,N是前一时刻由正向递归获得的正向网格图节点概率，β_n(m),n＝0,1,…,N是当前通过向后递归获得的向后网格图节点概率，β_n(m′),n＝0,1,…,N是前一时刻通过向后递归获得的向后网格图节点概率，

i＝0,1是由目标信道属性确定的网格图分支转换概率，其中，N为所述待处理数据包中和所述中间数据包中包含的信息比特数量，N＝(2/3)K，所述目标信道为进行添加高斯白噪声处理的信道。

优选地，所述迭代单元还用于：反复执行以下迭代步骤，直至所述目标数据包进行迭代优化的优化次数达到预设迭代次数，或，所述迭代频偏值为0，确定出所述最优数据包：补偿步骤，基于所述归一化频偏值，对所述目标数据包进行补偿得到待迭代数据包；重构步骤，依次对所述待迭代数据包进行解调处理、解码处理、硬判决处理、第二Turbo编码处理和第二调制处理，得到重构数据包；计算步骤，基于最大似然估计算法，计算所述重构数据包的频偏值，并将所述重构数据包的频偏值确定为所述迭代频偏值；其中，若当前迭代次数小于所述预设迭代次数，或，所述迭代频偏值不为0，则将所述迭代频偏值确定为所述归一化频偏值，以及将所述重构数据包确定为所述目标数据包，并返回执行所述补偿步骤，所述重构步骤和所述计算步骤，继续进行迭代计算。

优选地，所述待迭代数据包的表达式为

其中，v为迭代次数，若v＝1，则所述待迭代数据包

所述最大似然估计算法表达式为

Ψ_k＝2π·k·Δf_v-1·T_s，j为虚部，则所述迭代频移值

另外，在本发明实施例的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (5)

1.一种卫星通信的频偏修正方法，其特征在于，包括：

获取目标数据包，其中，所述目标数据包为卫星通信的发送端发送的待处理数据包依次进行第一Turbo编码处理和第一调制处理所得到的包含高斯白噪声和载波频移的数据包；

基于最大绝对值软输出值函数，计算所述目标数据包的归一化频偏值；

对所述目标数据包进行迭代优化，每次优化后得到修正数据包和迭代频偏值，直到对所述目标数据包进行迭代优化的优化次数达到预设迭代次数，或，所述迭代频偏值为0；

将对所述目标数据包进行迭代优化的优化次数达到预设迭代次数得到的修正数据包，或，所述迭代频偏值为0时的修正数据包，确定为最优数据包；

其中，基于所述归一化频偏值，对所述目标数据包的进行反复迭代优化，每次优化后得到修正数据包和迭代频偏值，包括：

反复执行以下迭代步骤，直至所述目标数据包进行迭代优化的优化次数达到预设迭代次数，或，所述迭代频偏值为0，确定出所述最优数据包：

补偿步骤，基于所述归一化频偏值，对所述目标数据包进行补偿得到待迭代数据包；

重构步骤，依次对所述待迭代数据包进行解调处理、解码处理、硬判决处理、第二Turbo编码处理和第二调制处理，得到重构数据包；

计算步骤，基于最大似然估计算法，计算所述重构数据包的频偏值，并将所述重构数据包的频偏值确定为所述迭代频偏值；

其中，若当前迭代次数小于所述预设迭代次数，或，所述迭代频偏值不为0，则将所述迭代频偏值确定为所述归一化频偏值，以及将所述重构数据包确定为所述目标数据包，并返回执行所述补偿步骤，所述重构步骤和所述计算步骤，继续进行迭代计算；

其中，基于最大绝对值软输出值函数，计算所述目标数据包的归一化频偏值，包括：

依次对所述目标数据包进行解调处理和解码处理，得到中间数据包；

基于码字格图的软输出译码算法，计算所述中间数据包中每个信息比特的软估计值；

基于所述软估计值和所述最大绝对值软输出值函数，计算出所述归一化频偏值；

其中，基于所述软估计值和所述最大绝对值软输出值函数，计算出所述归一化频偏值，包括：

基于所述软估计值，计算所述目标数据包的最佳频偏点

其中，所述最佳频偏点

将所述最佳频偏点

与任意两个符号的间距周期T_s的乘积，确定为所述归一化频偏值；

其中，第n个信息比特的软估计值为

其中，d_n是所述待处理数据包中第n个信息比特,y_n是所述中间数据包的第n个信息比特,(m',m)∈d_n＝i,i＝0,1是由d_n＝i引起的网格图中的一组转换，α_n(m),n＝0,1,…,N是当前由正向递归获得的正向网格图节点概率，α_n(m′),n＝0,1,…,N是前一时刻由正向递归获得的正向网格图节点概率，β_n(m),n＝0,1,…,N是当前通过向后递归获得的向后网格图节点概率，β_n(m′),n＝0,1,…,N是前一时刻通过向后递归获得的向后网格图节点概率，

是由目标信道属性确定的网格图分支转换概率，其中，N为所述待处理数据包中和所述中间数据包中包含的信息比特数量，N＝(2/3)K，所述目标信道为进行添加高斯白噪声处理的信道。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述目标数据包和所述待处理数据包中包含K个符号，所述目标数据包的表达式为

其中，s_k为所述待处理数据包的表达式，Δf为所述载波频移，T_s任意两个符号的间距周期，w_k为高斯白噪声的随机值。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述迭代数据包的表达式为

其中，v为迭代次数，若v＝1，则所述待迭代数据包

所述最大似然估计算法的表达式为

Ψ_k＝2π·k·Δf_v-1·T_s，j为虚部，则所述迭代频移值

4.一种卫星通信的频偏修正装置，其特征在于，所述装置包括：获取单元，计算单元，迭代单元和确定单元，其中，

所述获取单元用于获取目标数据包，其中，所述目标数据包为卫星通信的发送端发送的待处理数据包依次进行第一Turbo编码处理和第一调制处理所得到的包含高斯白噪声和载波频移的数据包；

所述计算单元用于基于最大绝对值软输出值函数，计算所述目标数据包的归一化频偏值；

所述迭代单元用于对所述目标数据包的进行反复迭代优化，每次优化后得到修正数据包和迭代频偏值，直到对所述目标数据包进行迭代优化的优化次数达到预设迭代次数，或，所述迭代频偏值为0；

所述确定单元用于将对所述目标数据包进行迭代优化的优化次数达到预设迭代次数得到的修正数据包，或，所述迭代频偏值为0时的修正数据包，确定为最优数据包；

其中，所述迭代单元还用于：反复执行以下迭代步骤，直至所述目标数据包进行迭代优化的优化次数达到预设迭代次数，或，所述迭代频偏值为0，确定出所述最优数据包：

补偿步骤，基于所述归一化频偏值，对所述目标数据包进行补偿得到待迭代数据包；

重构步骤，依次对所述待迭代数据包进行解调处理、解码处理、硬判决处理、第二Turbo编码处理和第二调制处理，得到重构数据包；

计算步骤，基于最大似然估计算法，计算所述重构数据包的频偏值，并将所述重构数据包的频偏值确定为所述迭代频偏值；其中，若当前迭代次数小于所述预设迭代次数，或，所述迭代频偏值不为0，则将所述迭代频偏值确定为所述归一化频偏值，以及将所述重构数据包确定为所述目标数据包，并返回执行所述补偿步骤，所述重构步骤和所述计算步骤，继续进行迭代计算；

其中，所述计算单元还用于：

依次对所述目标数据包进行解调处理和解码处理，得到中间数据包；

基于码字格图的软输出译码算法，计算所述中间数据包中每个信息比特的软估计值；

基于所述软估计值和所述最大绝对值软输出值函数，计算出所述归一化频偏值；

所述计算单元还用于：

基于所述软估计值，计算所述目标数据包的最佳频偏点

其中，所述最佳频偏点

将所述最佳频偏点

与任意两个符号的间距周期T_s的乘积，确定为所述归一化频偏值；

其中，第n个信息比特的软估计值为

其中，d_n是所述待处理数据包中第n个信息比特,y_n是所述中间数据包的第n个信息比特,(m',m)∈d_n＝i,i＝0,1是由d_n＝i引起的网格图中的一组转换，α_n(m),n＝0,1,…,N是当前由正向递归获得的正向网格图节点概率，α_n(m′),n＝0,1,…,N是前一时刻由正向递归获得的正向网格图节点概率，β_n(m),n＝0,1,…,N是当前通过向后递归获得的向后网格图节点概率，β_n(m′),n＝0,1,…,N是前一时刻通过向后递归获得的向后网格图节点概率，

是由目标信道属性确定的网格图分支转换概率，其中，N为所述待处理数据包中和所述中间数据包中包含的信息比特数量，N＝(2/3)K，所述目标信道为进行添加高斯白噪声处理的信道。

5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，

所述目标数据包和所述待处理数据包中包含K个符号，所述目标数据包的表达式为

其中，s_k为所述待处理数据包的表达式，Δf为所述载波频移，T_s任意两个符号的间距周期，w_k为高斯白噪声的随机值。

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