CN111131120A - 一种基于ml同步的高精度定时偏移估计方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于ML同步的高精度定时偏移估计方法及装置，该方法包括：确定OFDM系统的射频信号的初始参数，该初始参数至少包括射频信号的子载波数、射频信号的循环前缀长度、射频信号的信噪比；基于预先确定出的似然估计函数计算初始参数，得到该OFDM系统的定时偏移估计值。可见，实施本发明实施例通过确定OFDM系统的初始参数，并基于最大似然估计函数计算该初始参数，能够获得较低的定时均方误差，即能够降低OFDM系统的时间同步误差，从而提高OFDM系统的定时偏移准确性，有利于OFDM系统实现高谱效的通信功能。

Description

一种基于ML同步的高精度定时偏移估计方法及装置

技术领域

本发明涉及无线通信网络技术领域，尤其涉及一种基于ML同步的高精度定时偏移估计方法及装置。

背景技术

OFDM(Orthogonal frequency division multiplexing，正交频分复用)是一种应用十分广泛的高速无线通信技术，已经被写入多个无线通信标准当中，例如：WiFi、WiMax和LTE等。OFDM将宽带系统划分成多个相互正交的窄带子信道，只需要在每个子信道上进行简单的单抽头均衡就可克服信道的频率选择性问题，实现高频谱利用率的通信，其中，OFDM系统实现高频谱效率通信的关键点是降低时间同步误差。

目前，降低时间同步误差的方法一般为基于二段重复前导的定时和频率估计时间同步误差，或者利用所有接收信号的自相关乘积项来估计时间同步误差，但基于二段重复前导的定时和频率估计方法存在一个定时测度平台，导致时间同步误差大，以及利用所有接收信号的自相关乘积项来估计的方法中由于定时测度函数存在旁边，同样导致时间同步误差大。因此，提出一种如何降低OFDM系统的时间同步误差，从而提高OFDM系统的定时偏移准确性的方案显得尤为重要。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于，提供一种基于ML(Maximum-likelihood,最大似然)同步的定时偏移估计方法及装置，能够降低OFDM系统的时间同步误差，从而提高OFDM系统的定时偏移准确性。

为了解决上述技术问题，本发明实施例第一方面公开了一种基于ML同步的高精度定时偏移估计方法，所述方法包括：

确定OFDM系统的射频信号的初始参数，所述初始参数至少包括所述射频信号的子载波数、所述射频信号的循环前缀长度、所述射频信号的信噪比；

基于预先确定出的似然估计函数计算所述初始参数，得到所述OFDM系统的定时偏移估计值。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，所述确定OFDM系统的射频信号的初始参数，包括：

确定接收到的OFDM系统的射频信号的子载波数；

根据所述射频信号的信号响应确定所述射频信号的循环前缀长度；

确定所述射频信号的噪声情况以及所述射频信号的信号强度，并根据所述信号强度与所述噪声情况确定所述射频信号的信噪比。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，所述确定OFDM系统的射频信号的初始参数之前，所述方法还包括：

获取所述OFDM系统的发射机输出端的抽样信号；

基于所述抽样信号以及预先确定出的加性高斯白噪声确定所述OFDM系统的接收机接收到的射频信号；

以及，所述确定OFDM系统的射频信号的初始参数之后，以及所述基于预先确定出的似然估计函数计算所述初始参数，得到所述OFDM系统的定时偏移估计值之前，所述方法还包括：

对所述射频信号执行抽样操作，得到所述射频信号的抽样序列，所述抽样序列的长度与所述射频信号的长度相等；

计算所述抽样序列的估计函数，作为预先确定出的似然估计函数。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，所述基于预先确定出的似然估计函数计算所述初始参数，得到所述OFDM系统的定时偏移估计值之前，所述方法还包括：

判断所述子载波数是否大于等于预先确定出的子载波数阈值；

当判断出所述子载波数大于等于所述子载波数阈值时，简化所述似然估计函数，得到简化后的似然估计函数；

其中，所述基于预先确定出的似然估计函数计算所述初始参数，得到所述OFDM系统的定时偏移估计值，包括：

基于所述简化后的似然估计函数计算所述初始参数，得到所述OFDM系统的定时偏移估计值。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第一方面中，所述方法还包括：

确定所述OFDM系统的载波频偏值变化情况，并判断所述载波频偏值变化情况是否用于表示所述OFDM系统的载波频偏趋于稳定；

当判断出所述载波频偏值变化情况用于表示所述OFDM系统的载波频偏趋于稳定时，优化所述似然估计函数，得到优化后的似然估计函数，并触发执行所述的预先确定出的似然估计函数计算所述初始参数，得到所述OFDM系统的定时偏移估计值的操作，所述优化后的似然估计函数为所述预先确定出的似然估计函数。

本发明实施例第二方面公开了一种基于ML同步的高精度定时偏移估计装置，所述装置包括：

确定模块，用于确定OFDM系统的射频信号的初始参数，所述初始参数至少包括所述射频信号的子载波数、所述射频信号的循环前缀长度、所述射频信号的信噪比；

计算模块，用于基于预先确定出的似然估计函数计算所述初始参数，得到所述OFDM系统的定时偏移估计值。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第二方面中，所述确定模块确定OFDM系统的射频信号的初始参数的方式具体为：

确定接收到的OFDM系统的射频信号的子载波数；

根据所述射频信号的信号响应确定所述射频信号的循环前缀长度；

确定所述射频信号的噪声情况以及所述射频信号的信号强度，并根据所述信号强度与所述噪声情况确定所述射频信号的信噪比。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第二方面中，所述装置还包括：

获取模块，用于在所述确定模块确定OFDM系统的射频信号的初始参数之前，获取所述OFDM系统的发射机输出端的抽样信号；

所述确定模块，还用于基于所述抽样信号以及预先确定出的加性高斯白噪声确定所述OFDM系统的接收机接收到的射频信号；

抽样模块，用于在所述确定模块确定OFDM系统的射频信号的初始参数之后，以及在所述计算模块基于预先确定出的似然估计函数计算所述初始参数，得到所述OFDM系统的定时偏移估计值之前，对所述射频信号执行抽样操作，得到所述射频信号的抽样序列，所述抽样序列的长度与所述射频信号的长度相等；

所述计算模块，还用于计算所述抽样序列的估计函数，作为预先确定出的似然估计函数。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第二方面中，所述装置还包括：

第一判断模块，用于在所述计算模块基于预先确定出的似然估计函数计算所述初始参数，得到所述OFDM系统的定时偏移估计值之前，判断所述子载波数是否大于等于预先确定出的子载波数阈值；

简化模块，用于当所述第一判断模块判断出所述子载波数大于等于所述子载波数阈值时，简化所述似然估计函数，得到简化后的似然估计函数；

其中，所述计算模块基于预先确定出的似然估计函数计算所述初始参数，得到所述OFDM系统的定时偏移估计值的方式具体为：

基于所述简化后的似然估计函数计算所述初始参数，得到所述OFDM系统的定时偏移估计值。

作为一种可选的实施方式，在本发明实施例第二方面中，所述确定模块，还用于确定所述OFDM系统的载波频偏值变化情况；

第二判断模块，用于判断所述载波频偏值变化情况是否用于表示所述OFDM系统的载波频偏趋于稳定；

优化模块，用于当所述第二判断模块判断出所述载波频偏值变化情况用于表示所述OFDM系统的载波频偏趋于稳定时，优化所述似然估计函数，得到优化后的似然估计函数，并触发所述计算模块执行所述的预先确定出的似然估计函数计算所述初始参数，得到所述OFDM系统的定时偏移估计值的操作，所述优化后的似然估计函数为所述预先确定出的似然估计函数。

本发明第三方面公开了另一种基于ML同步的高精度定时偏移估计装置，该装置包括：

存储有可执行程序代码的存储器；

与所述存储器耦合的处理器；

所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行本发明第一方面公开的基于ML同步的高精度定时偏移估计方法。

本发明第四方面公开了一种计算机可存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令被调用时，用于执行本发明第一方面公开的基于ML同步的高精度定时偏移估计方法。

与现有技术相比，本发明实施例具有以下有益效果：

本发明实施例中，公开了一种基于ML同步的高精度定时偏移估计方法及装置，该方法包括确定OFDM系统的射频信号的初始参数，该初始参数至少包括射频信号的子载波数、射频信号的循环前缀长度、射频信号的信噪比；基于预先确定出的似然估计函数计算初始参数，得到该OFDM系统的定时偏移估计值。可见，实施本发明实施例通过确定OFDM系统的初始参数，并基于最大似然估计函数计算该初始参数，能够获得较低的定时均方误差，即能够降低OFDM系统的时间同步误差，从而提高OFDM系统的定时偏移准确性，有利于OFDM系统实现高谱效的通信功能。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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是本发明实施例公开的一种基于ML同步的高精度定时偏移估计方法的流程示意图；

图2是本发明实施例公开的另一种基于ML同步的高精度定时偏移估计方法的流程示意图；

图3是本发明实施例公开的一种基于ML同步的高精度定时偏移估计装置的结构示意图；

图4是本发明实施例公开的另一种基于ML同步的高精度定时偏移估计装置的结构示意图；

图5是本发明实施例公开的又一种基于ML同步的高精度定时偏移估计装置的结构示意图；

图6是本发明实施例公开的定时偏移使用六种方法对应的MSE比较结果示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅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作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。

本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、装置、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。

在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本发明的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。

本发明公开了一种基于ML同步的高精度定时偏移估计方法及装置，能够通过确定OFDM系统的初始参数，并基于最大似然估计函数计算该初始参数，能够获得较低的定时均方误差，即能够降低OFDM系统的时间同步误差，从而提高OFDM系统的定时偏移准确性。以下分别进行详细说明。

实施例一

请参阅图1，图1是本发明实施例公开的一种基于ML同步的高精度定时偏移估计方法的流程示意图。如图1所示，该基于ML同步的高精度定时偏移估计方法可以包括以下操作：

101、确定OFDM系统的射频信号的初始参数。

本发明实施例中，该初始参数至少包括射频信号的子载波数、射频信号的循环前缀长度G、射频信号的信噪比。

本发明实施例中，作为一种可选的实施方式，确定OFDM系统的射频信号的初始参数，包括：

确定接收到的OFDM系统的射频信号的子载波数；

根据射频信号的信号响应确定射频信号的循环前缀长度；

确定射频信号的噪声情况以及该射频信号的信号强度，并根据该信号强度与该噪声情况确定射频信号的信噪比。

可见，该可选的实施方式通过直接确定OFDM系统的子载波数，并根据OFDM系统的射频信号的信号响应确定循环前缀长度，以及根据射频信号的信号强度与射频信号的噪声情况确定射频信号的信噪比，能够实现OFDM系统的射频信号的初始参数的确定。

在一个可选的实施例中，在执行步骤101之前，该基于ML同步的高精度定时偏移估计方法还可以包括以下操作：

获取OFDM系统的发射机输出端的抽样信号，基于该抽样信号以及预先确定出的加性高斯白噪声确定OFDM系统的接收机接收到的射频信号。

以及，在执行完毕步骤101之后，以及在执行步骤102之前，该基于ML同步的高精度定时偏移估计方法还可以包括以下操作：

对射频信号执行抽样操作，得到射频信号的抽样序列，该抽样序列的长度与射频信号的长度相等；

计算抽样序列的估计函数，作为预先确定出的似然估计函数。

该可选的实施例中，OFDM系统的发射机(基带)输出端(也称发送端)输出的抽样信号(也称复值抽样信号)，并对该抽样信号进行调制，得到调制信号，其中，该调制信号为时域信号，以及该调制信号x(n)如下：

式中，n是时域抽样索引，N是子载波总数，N_use是活动的子载波数，X_k表示第k个子载波上的调制数据符号。

该可选的实施例中，将射频信号的循环前缀长度G添加到调制信号x(n)，这样能够避免多径信道中的ISI(Inter-symbol interference，符号间干扰)和ICI(Inter-carrierinterference，载波间干扰)，有利于提高OFDM系统的定时偏移计算准确性。进一步的，该循环前缀长度大于OFDM系统的射频信号的响应长度，这样能够使得接收到的两个相邻的调制数据符号互不干扰，进一步OFDM系统的定时偏移计算准确性。其中，添加循环前缀长度G的调制信号x(n)如下式所示：

该可选的实施例中，进一步的，调制信号x(n)是对调制数据符号X_k进行IFFT(Inverse Fast Fourier Transformation，逆快速傅里叶变换)计算得到的。

该可选的实施例中，OFDM系统的接收机接收到的射频信号(也称接收信号)，其中该射频信号为调制信号经过预设信道(例如：平坦衰落信道)的信号，其中，该射频信号下式所示：

r[n]＝x[n-τ]e^{j(2πεn/N+θ)}+ω[n]

式中，τ为时间偏移量，ε为被子载波间隔归一化后的载波频率偏移(也称载波频偏)(Carrier Frequency Offset，CFO)，θ为射频信号的相位偏移，ω[n]为均值为0、且方差为

的加性高斯白噪声。

该可选的实施例中，OFDM系统的射频信号的信号帧由辅助数据和若干个OFDM系统的调制符号组成。其中，该辅助数据位于该信号帧的起始处，且该辅助数据用向量表示为S＝[s₀，s₁，...，s_k，…，s_N-1]，其中，该s_k为S的第k个元素。进一步的，该辅助数据不具有传统的特殊结构(特定结构)，例如：二段重复结构、多段重复结构中的至少一种，该可选的实施例不做限定。这样在设计辅助数据时无需考虑传统的特殊结构，有利于提高OFDM系统同步的定时偏移估计的计算效率以及准确性。

该可选的实施例中，对射频信号执行抽样操作，得到射频信号的抽样序列，其中，该抽样序列如下所示：

式中，r[n]为抽样序列的第n项，M为信号帧中OFDM符号的个数加一，N为子载波总数。以及，r[n]和r[τ]分别表示接收机所接收到的信号的第一个抽样点和上述辅助数据的起始点。

该可选的实施例中，抽样序列的采样点由(M-1)N个数据抽样点和N个辅助数据采样点构成。进一步的，该抽样序列的索引分别为：

I_p＝{n|τ≤n＜τ+N}

I_d＝{n|τ≤n＜τ}∪{n|τ+N≤n＜MN}

该可选的实施例中，当子载波数N大于等于预设载波数阈值(例如：59)时，抽样序列中的各抽样点间相互独立，且同服从复高斯分布，方差为零。

该可选的实施例中，计算抽样序列的估计函数，作为预先确定出的似然估计函数，具体的，当时间偏移量τ，载波频偏ε，射频信号的相位偏移θ均为给定的情况下，计算抽样序列的条件概率函数，其中，该条件概率函数如下式所示：

式中，r(n)为抽样序列的第n项，

为抽样系列的方差。

该可选的实施例中，从上述抽样序列

的条件概率函数可知，抽样序列

中的元素彼此间相互独立，因此，可求得抽样序列

的似然函数如下：

其中，

进一步的，求得时间偏移量τ，载波频偏ε，射频信号的相位偏移θ的最大似然估计，即(τ,ε,θ)的最大似然估计为：

式中，

即c为独立于(τ,ε,θ)常数项。

该可选的实施例中，由上式可知，对相位偏移θ执行取复角操作，得到射频信号的时偏和频偏的联合估计函数，即(τ,ε)的最佳似然估计函数为：

其中，对相位偏移θ执行取复角操作，取复角公式如下：

该可选的实施例中，p₁与射频信号的信噪比有关，具体的，当信噪比越大，p₁的取值就越小，此时得到定时偏移估计越精确。

可见，该可选的实施例通过获取不具有特殊结构数据的时偏和频偏的联合估计函数，即时偏和频偏的最大似然估计函数，有利于提高后续OFDM系统的定时偏移估计值的计算精准性，从而实现OFDM系统的高谱效的通信。

在另一个可选的实施例中，在执行步骤102之前，该基于ML同步的高精度定时偏移估计方法还可以包括以下操作：

判断子载波数是否大于等于预先确定出的子载波数阈值；

当判断出子载波数大于等于子载波数阈值时，简化上述似然估计函数，得到简化后的似然估计函数；

该可选的实施例中，作为一种可选的实施方式，基于预先确定出的似然估计函数计算初始参数，得到OFDM系统的定时偏移估计值，可以包括：

基于简化后的似然估计函数计算初始参数，得到OFDM系统的定时偏移估计值。

该可选的实施例中，该预先确定出的子载波数阈值(例如：59)根据OFDM系统的不同有不同的子载波数阈值。进一步的，该子载波数阈值为多个样本子载波数阈值的均值，这样有利于提高子载波数阈值的准确性，从而有利于提高是否需要优化似然估计函数的判断准确性。

该可选的实施例中，简化上述似然估计函数，得到简化后的似然估计函数如下式所示：

可见，该可选的实施例通过当判断出OFDM系统的射频信号的子载波数较大时，先对(τ,ε)的最佳似然估计函数进行简化，将最佳似然估计函数中的常数和/或常量去除，得到简化后的最佳似然估计函数，能够提高得到OFDM系统的定时偏移估计值的计算效率以及精准性。

102、基于预先确定出的似然估计函数计算初始参数，得到OFDM系统的定时偏移估计值。

为了使本领域技术人员更清楚知晓本发明方案以及验证使用本发明方案所取得的高精度的定时偏移结果，现采用蒙特卡罗仿真软件进行仿真验证，以及考虑到MSE(Meansquare error,均方误差)均方误差同时反映了估计的偏差和方差，因此采用MSE来评价所提出的定时偏移估计方法与5种现有方法进行比较的性能进行比较，如图6所示，图6的横坐标是信噪比，纵坐标是对应的定时偏移MSE(Mean Squared Error,均方误差)结果。OFDM系统的子载波数N设置为64、循环前缀长度G＝8为符号长度的1/8，载波频率偏移ε＝3.1，抽样信号的采样频率为5MHz，在信噪比为[0dB，5dB，10dB，15dB，20dB，25dB，30dB]下分别每种方法进行10万次随机SUI(Stanford university interim，哈佛大学临时)信道仿真，对方法的定时偏移MSE结果求平均，得到最终的定时偏移MSE结果。从图6可以看出，本发明提出的方法(Proposed)比另外5种现有方法所计算的定时偏移MSE值更小，即本发明提出的方法(Proposed)比另外5种现有技术具有明显更好的高频谱通信性能。其中，HM&Liu[10][11]方法通过计算所有的射频信号的相关乘积项，计算很复杂，但其定时偏移估计MSE值也比本发明所提出的方法大，即本发明所提出的方法比HM&Liu[10][11]方法的定时偏移估计MSE结果精度要高。此外从图6可以看出，受CFO的影响，Kang[6]和Yang[8]的定时估计MSE值均比本发明所提出的方法大，以及从图6还可以看出，Ren[9]和Sch[2]定时估计MSE值均比本发明所提出的方法大，即本发明所提出的方法均比现有的5种方法所得定时偏移估计MSE结果精度要高，具更有的高频谱通信功能。

可见，实施图1所描述的基于ML同步的高精度定时偏移估计方法能够通过确定OFDM系统的初始参数，并基于最大似然估计函数计算该初始参数，能够获得较低的定时均方误差，即能够降低OFDM系统的时间同步误差，从而提高OFDM系统的定时偏移准确性。此外，还能够提高得到OFDM系统的定时偏移估计值的计算效率以及精准性，从而实现OFDM系统的高谱效的通信。

实施例二

请参阅图2，图2是本发明实施例公开的另一种基于ML同步的高精度定时偏移估计方法的流程示意图。如图2所示，该基于ML同步的高精度定时偏移估计方法可以包括以下操作：

201、确定OFDM系统的射频信号的初始参数。

本发明实施例中，该初始参数至少包括射频信号的子载波数、射频信号的循环前缀长度、射频信号的信噪比。

202、确定OFDM系统的载波频偏值变化情况，并判断该载波频偏值变化情况是否用于表示OFDM系统的载波频偏趋于稳定。当判断出判断该载波频偏值变化情况用于表示OFDM系统的载波频偏趋于稳定时，可以触发执行步骤203；当判断出判断该载波频偏值变化情况未用于表示OFDM系统的载波频偏趋于稳定时，可以触发执行步骤204。

203、优化似然估计函数，得到优化后的似然估计函数。

本发明实施例中，当载波频偏值稳定于某个值时，即表示OFDM系统的载波频偏趋于稳定，此时，(τ,ε)的时偏和频偏的联合估计可优化为时偏估计，即优化后的似然估计函数为时偏估计函数。其中，该时偏估计可以通过搜索使[r(τ),r(τ+1),…,r(τ+N-1)]达到峰值的τ获得。例如：在DSL(Digital subscriber line,数字用户线)的应用中，载波频偏值稳定于某个值，此时(τ,ε)的时偏和频偏的联合估计可优化为时偏估计。

可见，本发明实施例通过确定OFDM系统的载波频偏值变化情况，并在判断出OFDM系统的载波频偏值变化情况用于表示OFDM系统的载波频偏趋于稳定时，将时偏和频偏的联合估计函数可优化为时偏估计函数，减少了数据计算量，有利于进一步提高OFDM系统的定时偏移估计值的计算效率。

204、基于预先确定出的似然估计函数计算初始参数，得到OFDM系统的定时偏移估计值。

本发明实施例中，针对步骤201以及不好走204的相关描述，请参阅实施例一中针对步骤101、步骤102的详细描述，本发明实施例不再赘述。

可见，实施图2所描述的基于ML同步的高精度定时偏移估计方法能够通过确定OFDM系统的初始参数，并基于最大似然估计函数计算该初始参数，能够获得较低的定时均方误差，即能够降低OFDM系统的时间同步误差，从而提高OFDM系统的定时偏移准确性，有利于OFDM系统实现高谱效的通信功能。此外，还能够将时偏和频偏的联合估计函数可优化为时偏估计函数，减少了数据计算量，有利于进一步提高OFDM系统的定时偏移估计值的计算效率。

实施例三

请参阅图3，图本3是发明实施例公开的一种基于ML同步的高精度定时偏移估计装置的结构示意图。如图3所示，该基于ML同步的高精度定时偏移估计装置可以包括确定模块301以及计算模块302，其中：

确定模块301，用于确定OFDM系统的射频信号的初始参数，该初始参数至少包括射频信号的子载波数、射频信号的循环前缀长度、射频信号的信噪比；

计算模块302，用于基于预先确定出的似然估计函数计算初始参数，得到OFDM系统的定时偏移估计值。

可见，实施图3所描述的基于ML同步的高精度定时偏移估计装置能够通过确定OFDM系统的初始参数，并基于最大似然估计函数计算该初始参数，能够获得较低的定时均方误差，即能够降低OFDM系统的时间同步误差，从而提高OFDM系统的定时偏移准确性，有利于OFDM系统实现高谱效的通信功能。

在一个可选的实施例中，如图3所所示，确定模块301确定OFDM系统的射频信号的初始参数的方式具体为：

确定接收到的OFDM系统的射频信号的子载波数；

根据射频信号的信号响应确定射频信号的循环前缀长度；

确定射频信号的噪声情况以及该射频信号的信号强度，并根据该信号强度与该噪声情况确定射频信号的信噪比。

可见，实施图3所描述的基于ML同步的高精度定时偏移估计装置还能够通过直接确定OFDM系统的子载波数，并根据OFDM系统的射频信号的信号响应确定循环前缀长度，以及根据射频信号的信号强度与射频信号的噪声情况确定射频信号的信噪比，能够实现OFDM系统的射频信号的初始参数的确定。

在另一个可选的实施例中，在图3所描述的基于ML同步的高精度定时偏移估计装置的基础上，该基于ML同步的高精度定时偏移估计装置还可以包括获取模块303以及抽样模块304，此时，该基于ML同步的高精度定时偏移估计装置可以如图4所示，图4为另一种基于ML同步的高精度定时偏移估计装置的结构示意图，其中：

获取模块303，用于确定模块301确定OFDM系统的射频信号的初始参数之前，获取OFDM系统的发射机输出端的抽样信号。

确定模块301，还用于基于抽样信号以及预先确定出的加性高斯白噪声确定OFDM系统的接收机接收到的射频信号。

抽样模块304，用于在确定模块301确定OFDM系统的射频信号的初始参数之后，以及在计算模块302基于预先确定出的似然估计函数计算初始参数，得到OFDM系统的定时偏移估计值之前，对射频信号执行抽样操作，得到射频信号的抽样序列，该抽样序列的长度与射频信号的长度相等。

计算模块302，还用于计算抽样序列的估计函数，作为预先确定出的似然估计函数。

可见，实施图4所描述的基于ML同步的高精度定时偏移估计装置能够通过获取不具有特殊结构数据的时偏和频偏的联合估计函数，即时偏和频偏的最大似然估计函数，有利于提高后续OFDM系统的定时偏移估计值的计算精准性，从而实现OFDM系统的高谱效的通信。

在又一个可选的实施例中，如图4所示，上述基于ML同步的高精度定时偏移估计装置还可以包括第一判断模块305以及简化模块306，其中：

第一判断模块305，用于在计算模块302基于预先确定出的似然估计函数计算初始参数，得到OFDM系统的定时偏移估计值之前，判断子载波数是否大于等于预先确定出的子载波数阈值。

简化模块306，用于当第一判断模块305判断出子载波数大于等于子载波数阈值时，简化似然估计函数，得到简化后的似然估计函数。

该可选的实施例中，作为一种可选的实施方式，计算模块302基于预先确定出的似然估计函数计算初始参数，得到OFDM系统的定时偏移估计值的方式具体为：

基于简化后的似然估计函数计算初始参数，得到OFDM系统的定时偏移估计值。

可见，实施图4所描述的基于ML同步的高精度定时偏移估计装置还能够通过当判断出OFDM系统的射频信号的子载波数较大时，先对(τ,ε)的最佳似然估计函数进行简化，将最佳似然估计函数中的常数和/或常量去除，得到简化后的最佳似然估计函数，能够提高得到OFDM系统的定时偏移估计值的计算效率以及精准性。

在又一个可选的实施例中，如图4所示，上述基于ML同步的高精度定时偏移估计装置还可以包括第二判断模块307以及优化模块308，其中：

确定模块301，还用于确定OFDM系统的载波频偏值变化情况。

第二判断模块302，用于判断载波频偏值变化情况是否用于表示OFDM系统的载波频偏趋于稳定。

优化模块308，用于当第二判断模块307判断出载波频偏值变化情况用于表示OFDM系统的载波频偏趋于稳定时，优化似然估计函数，得到优化后的似然估计函数，并触发计算模块302执行上述的预先确定出的似然估计函数计算初始参数，得到OFDM系统的定时偏移估计值的操作，该优化后的似然估计函数为预先确定出的似然估计函数。

可见，实施图4所描述的基于ML同步的高精度定时偏移估计装置还能够通过确定OFDM系统的载波频偏值变化情况，并在判断出OFDM系统的载波频偏值变化情况用于表示OFDM系统的载波频偏趋于稳定时，将时偏和频偏的联合估计函数可优化为时偏估计函数，减少了数据计算量，有利于进一步提高OFDM系统的定时偏移估计值的计算效率。

实施例四

请参阅图5，图5是本发明实施例公开的又一种基于ML同步的高精度定时偏移估计装置。如图5所示，该基于ML同步的高精度定时偏移估计装置可以包括：

存储有可执行程序代码的存储器501；

与存储器501耦合的处理器502；

处理器502调用存储器501中存储的可执行程序代码，用于执行实施例一或实施例二所描述的基于ML同步的高精度定时偏移估计方法中的步骤。

实施例四

本发明实施例公开了一种计算机可读存储介质，其存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，该计算机程序使得计算机执行实施例一或实施例二所描述的基于ML同步的高精度定时偏移估计方法中的步骤。

实施例五

本发明实施例公开了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，且该计算机程序可操作来使计算机执行实施例一或实施例二所描述的基于ML同步的高精度定时偏移估计方法中的步骤。

以上所描述的装置实施例仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施例的具体描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中,存储介质包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存储器(Random Access Memory，RAM)、可编程只读存储器(Programmable Read-only Memory，PROM)、可擦除可编程只读存储器(ErasableProgrammable Read Only Memory，EPROM)、一次可编程只读存储器(One-timeProgrammable Read-Only Memory，OTPROM)、电子抹除式可复写只读存储器(Electrically-Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)、只读光盘(CompactDisc Read-Only Memory，CD-ROM)或其他光盘存储器、磁盘存储器、磁带存储器、或者能够用于携带或存储数据的计算机可读的任何其他介质。

最后应说明的是：本发明实施例公开的一种基于ML同步的高精度定时偏移估计方法及装置所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，仅用于说明本发明的技术方案，而非对其限制；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；其依然可以对前述各项实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或替换，并不使相应的技术方案的本质脱离本方案各项实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种基于ML同步的高精度定时偏移估计方法，其特征在于，所述方法包括：

确定OFDM系统的射频信号的初始参数，所述初始参数至少包括所述射频信号的子载波数、所述射频信号的循环前缀长度、所述射频信号的信噪比；

基于预先确定出的似然估计函数计算所述初始参数，得到所述OFDM系统的定时偏移估计值。

2.根据权利要求1所述的基于ML同步的高精度定时偏移估计方法，其特征在于，所述确定OFDM系统的射频信号的初始参数，包括：

确定接收到的OFDM系统的射频信号的子载波数；

根据所述射频信号的信号响应确定所述射频信号的循环前缀长度；

确定所述射频信号的噪声情况以及所述射频信号的信号强度，并根据所述信号强度与所述噪声情况确定所述射频信号的信噪比。

3.根据权利要求1或2所述的基于ML同步的高精度定时偏移估计方法，其特征在于，所述确定OFDM系统的射频信号的初始参数之前，所述方法还包括：

获取所述OFDM系统的发射机输出端的抽样信号；

基于所述抽样信号以及预先确定出的加性高斯白噪声确定所述OFDM系统的接收机接收到的射频信号；

以及，所述确定OFDM系统的射频信号的初始参数之后，以及所述基于预先确定出的似然估计函数计算所述初始参数，得到所述OFDM系统的定时偏移估计值之前，所述方法还包括：

对所述射频信号执行抽样操作，得到所述射频信号的抽样序列，所述抽样序列的长度与所述射频信号的长度相等；

计算所述抽样序列的估计函数，作为预先确定出的似然估计函数。

4.根据权利要求3所述的基于ML同步的高精度定时偏移估计方法，其特征在于，所述基于预先确定出的似然估计函数计算所述初始参数，得到所述OFDM系统的定时偏移估计值之前，所述方法还包括：

判断所述子载波数是否大于等于预先确定出的子载波数阈值；

当判断出所述子载波数大于等于所述子载波数阈值时，简化所述似然估计函数，得到简化后的似然估计函数；

其中，所述基于预先确定出的似然估计函数计算所述初始参数，得到所述OFDM系统的定时偏移估计值，包括：

基于所述简化后的似然估计函数计算所述初始参数，得到所述OFDM系统的定时偏移估计值。

5.根据权利要求3所述的基于ML同步的高精度定时偏移估计方法，其特征在于，所述方法还包括：

确定所述OFDM系统的载波频偏值变化情况，并判断所述载波频偏值变化情况是否用于表示所述OFDM系统的载波频偏趋于稳定；

当判断出所述载波频偏值变化情况用于表示所述OFDM系统的载波频偏趋于稳定时，优化所述似然估计函数，得到优化后的似然估计函数，并触发执行所述的预先确定出的似然估计函数计算所述初始参数，得到所述OFDM系统的定时偏移估计值的操作，所述优化后的似然估计函数为所述预先确定出的似然估计函数。

6.一种基于ML同步的高精度定时偏移估计装置，其特征在于，所述装置包括：

确定模块，用于确定OFDM系统的射频信号的初始参数，所述初始参数至少包括所述射频信号的子载波数、所述射频信号的循环前缀长度、所述射频信号的信噪比；

计算模块，用于基于预先确定出的似然估计函数计算所述初始参数，得到所述OFDM系统的定时偏移估计值。

7.根据权利要求6所述的基于ML同步的高精度定时偏移估计装置，其特征在于所述确定模块确定OFDM系统的射频信号的初始参数的方式具体为：

确定接收到的OFDM系统的射频信号的子载波数；

根据所述射频信号的信号响应确定所述射频信号的循环前缀长度；

确定所述射频信号的噪声情况以及所述射频信号的信号强度，并根据所述信号强度与所述噪声情况确定所述射频信号的信噪比。

8.根据权利要求6或7所述的基于ML同步的高精度定时偏移估计装置，其特征在于，所述装置还包括：

获取模块，用于在所述确定模块确定OFDM系统的射频信号的初始参数之前，获取所述OFDM系统的发射机输出端的抽样信号；

所述确定模块，还用于基于所述抽样信号以及预先确定出的加性高斯白噪声确定所述OFDM系统的接收机接收到的射频信号；

抽样模块，用于在所述确定模块确定OFDM系统的射频信号的初始参数之后，以及在所述计算模块基于预先确定出的似然估计函数计算所述初始参数，得到所述OFDM系统的定时偏移估计值之前，对所述射频信号执行抽样操作，得到所述射频信号的抽样序列，所述抽样序列的长度与所述射频信号的长度相等；

所述计算模块，还用于计算所述抽样序列的估计函数，作为预先确定出的似然估计函数。

9.根据权利要求8所述的基于ML同步的高精度定时偏移估计装置，其特征在于，所述装置还包括：

第一判断模块，用于在所述计算模块基于预先确定出的似然估计函数计算所述初始参数，得到所述OFDM系统的定时偏移估计值之前，判断所述子载波数是否大于等于预先确定出的子载波数阈值；

简化模块，用于当所述第一判断模块判断出所述子载波数大于等于所述子载波数阈值时，简化所述似然估计函数，得到简化后的似然估计函数；

其中，所述计算模块基于预先确定出的似然估计函数计算所述初始参数，得到所述OFDM系统的定时偏移估计值的方式具体为：

基于所述简化后的似然估计函数计算所述初始参数，得到所述OFDM系统的定时偏移估计值。

10.根据权利要求8所述的基于ML同步的高精度定时偏移估计装置，其特征在于，所述确定模块，还用于确定所述OFDM系统的载波频偏值变化情况；

第二判断模块，用于判断所述载波频偏值变化情况是否用于表示所述OFDM系统的载波频偏趋于稳定；

优化模块，用于当所述第二判断模块判断出所述载波频偏值变化情况用于表示所述OFDM系统的载波频偏趋于稳定时，优化所述似然估计函数，得到优化后的似然估计函数，并触发所述计算模块执行所述的预先确定出的似然估计函数计算所述初始参数，得到所述OFDM系统的定时偏移估计值的操作，所述优化后的似然估计函数为所述预先确定出的似然估计函数。

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