CN111628949B - 频偏估计方法及装置、存储介质、计算机设备 - Google Patents

频偏估计方法及装置、存储介质、计算机设备 Download PDF

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Abstract

一种频偏估计方法及装置、存储介质、计算机设备，其中，所述方法包括：根据接收数据进行LS信道估计；根据LS信道估计结果，计算不同OFDM符号之间的相关性；计算当前噪声能量，并建立当前噪声能量和所述相关性之间的联系；根据所述联系，计算不同OFDM符号之间的相位差，并根据所述相位差获取频偏。该方案在信噪比变化较大时，能够快速进行频偏估计和补偿。

Description

频偏估计方法及装置、存储介质、计算机设备
技术领域
本发明涉及信号处理领域，尤其涉及一种频偏估计方法及装置、存储介质、计算机设备。
背景技术
在无线通信系统中，由于信号发送端(一般指基站)与信号接收端(可指各个终端设备)之间往往存在相对运动，且在无线通信过程中，还常常伴随着信号接收端和发送端各自的本地振荡信号不同源、或者受到使用环境的影响而使得信号接收端实际接收的信号频率与标准频率出现偏差。而对于正交频分复用多址(Orthogonal Frequency DivisionMultiplexing Access，简称OFDMA)系统，由于频偏能破坏各子载波之间的正交性，在子载波间引入干扰，造成系统性能恶化，因此OFDM系统对频偏更为敏感。当前基于ODFMA的频偏估计通常采用无偏估计。OFDMA的频偏估计是利用时间上的相位差来求得,目前主流方案是相关后累加求相角，然后求得频偏。在低信噪比下，相位差需要经过大量平滑滤波才能得到准确的相位信息。
窄带物联网(Narrow Band Internet of Things，简称NB-IOT)因为低功耗、广覆盖、大连接等特性，是未来物联网演进的重要技术方向。对于窄带OFDMA系统，一个OFDMA符号内导频信息比较少，大量相位差平均需要若干OFDMA符号才可以获得，而晶体本身的频偏又随外界环境而变化。在衰落场景下，信噪比也会随时间而变化。对窄带OFDMA系统信噪比变化较大的场景下，现有的无偏估计难以快速进行频偏估计和补偿。
发明内容
本发明解决的技术问题如何在不同信噪比下快速估计频偏。
为解决上述技术问题，本发明实施例提供一种频偏估计方法，所述方法包括：根据接收数据进行LS信道估计；根据LS信道估计结果，计算不同OFDM符号之间的相关性；计算当前噪声能量，并建立当前噪声能量和所述相关性之间的联系；根据所述联系，计算不同OFDM符号之间的相位差，并根据所述相位差获取频偏。
可选的，所述根据LS信道估计结果，计算不同OFDM符号之间的相关性，包括：当当前噪声能量未知时，对所述LS信道估计结果进行频域滤波；对频域滤波后的LS信道估计结果进行时域滤波，得到第一滤波结果；根据所述第一滤波结果计算不同OFDM符号的相关性；所述计算当前噪声能量，并建立当前噪声能量和所述相关性之间的联系，包括：将第一预设时间内所有的差分相关值累加得到累加相关值。
可选的，所述根据LS信道估计结果，计算不同OFDM符号之间的相关性，包括：当当前噪声能量已知时，对所述LS信道估计结果进行频域滤波，得到第二滤波结果；根据所述第二滤波结果计算不同OFDM符号的差分相关值；所述计算当前噪声能量，并建立当前噪声能量和所述相关性之间的联系，包括：将第二预设时间内所有的差分相关值累加得到累加相关值，计算已知的当前噪声能量的全部或部分与所述累加相关值之和。
可选的，所述对所述LS信道估计结果进行频域滤波之后，还包括：对频域滤波后的LS信道估计结果进行时域滤波。
可选的，所述根据所述相位差获取频偏之后，还包括：将所述频偏乘以预设系数，作为本次补偿的频偏。
可选的，所述预设系数根据温度和/或晶体特性设置。
可选的，所述预设系数小于或等于0.5。
可选的，所述方法还包括：如果已知信噪比环境、且环境的信噪比高于预设值，则利用无偏估计算法计算频偏。
本发明实施例还提供一种频偏估计装置，所述装置包括：信道估计模块，用于根据接收数据进行LS信道估计；符号相关性计算模块，用于根据LS信道估计结果，计算不同OFDM符号之间的相关性；噪声引入模块，用于计算当前噪声能量，并建立当前噪声能量和所述相关性之间的联系；频偏估计模块，用于根据所述联系，计算不同OFDM符号之间的相位差，并根据所述相位差获取频偏。
本发明实施例还提供一种存储介质，其上存储有计算机指令，所述计算机指令运行时执行上述任一项所述频偏估计方法的步骤。
本发明实施例还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的计算机指令，所述处理器运行所述计算机指令时执行上述任一项所述频偏估计方法的步骤。
与现有技术相比，本发明实施例的技术方案具有以下有益效果：
本发明实施例提供的频偏估计方法包括：根据接收数据进行LS信道估计；根据LS信道估计结果，计算不同OFDM符号之间的相关性；计算当前噪声能量，并建立当前噪声能量和所述相关性之间的联系；根据所述联系，计算不同OFDM符号之间的相位差，并根据所述相位差获取频偏。较之现有技术，本发明实施例提供的频偏估计方法，在不同OFDM符号进行频偏估计时引入噪声因素，也即当前噪声能量，从而使得估计的频偏不受信噪比的影响，能够适应不同的信噪比环境。
进一步地，由于引入噪声因素使得最终估计的频偏与理论值之间存在差值，本发明实施例提供的频偏估计方法实为有偏估计。
进一步地，对于当前噪声能量未知的情况，计算不同OFDM符号之间各个采样点的差分相关值的累加引入噪声自相关能量，从而将噪声自相关能量包含进不同OFDM符号之间的相位差里，使得用于求频偏的相位差不受信噪比的影响，在不同信噪比下快速估计频偏；且该方案能够通过较少数量(如2个或3个)的OFDM符号准确地进行有偏估计，能够适应窄带物联网中ODFMA系统的工作信号弱、可用导频少的通信场景。
进一步地，对于已知噪声能量的情况，这时噪声能量估计已经比较精确，可将已知噪声能量的部分或全部加到累加相关值中，以计算不同OFDM符号之间的相位差，其中包含的噪声能量为已知测得，最终计算得到的频偏更符合当前的信道环境。
进一步地，相对于现有技术中的无偏估计算法，本发明实施例采用的有偏估计算出的频偏的方差更小，也即频偏调整的振荡幅度小，故本发明实施例中的反馈因子可大于无偏估计时的反馈因子，而不会增大频偏调整时的振荡，保持较快的收敛速度。
进一步地，对于已知信噪比环境、且环境的信噪比较高时，利用上述的频偏估计方法，最终的频偏估计效果逼近无偏估计，也可采用现有的无偏估计算法来进行频偏估计和补偿。
附图说明
图1是本发明实施例一种频偏估计方法的流程示意图；
图2是本发明实施例一种频偏估计方法的部分流程示意图；
图3是本发明实施例另一种频偏估计方法的部分流程示意图；
图4是本发明实施例一种频偏估计装置的结构示意图。
具体实施方式
如背景技术中所述，现有的无偏估计的频偏估计方法在NB-IOT的OFDM系统中实现较为困难。
NB-IOT因为其支持广覆盖，可能会出现工作信号非常弱的情况，例如支持信噪比(signal noise ratio，简称SNR)为-12db。且因为NB-IOT的带宽比较窄，1ms的子帧内可能只有8个可用导频(pilot)，所以想获得精确的无偏频偏估计(频偏估计方差小于一定范围)，需要大量的导频在时间上进行相关并合并才可以求得，实现起来较为困难。
现有技术中提供了一种无偏估计的方案，通过在信噪比比较低时，通过缩小能够支持最大频偏范围来提升本次频偏估计精度。如果信噪比很低，而频偏又比较大的情况则会出现问题，不够鲁棒。例如在弱信号下，终端经过最大发射功率传输后进入睡眠，经过若干秒后醒来，这时就会出现信噪比很低而且频偏很大的情况。同样利用先验信噪比的信息也存在缺陷，例如终端在睡眠期间从高信噪比环境移至低信噪比环境，这时的先验信噪比并不适用，同时本次精确信噪声估计也需要很长时间才能获得。
现有技术还提出了另一种频偏估计和补偿的方案，晶体稳定性随环境变化而变化，例如在低信噪比下，经过长时间睡眠后发起随机接入请求而导致温度快速升高。这种场景下频偏估计还没有计算结束，而频偏已经发生较快变化。有些文献采用负反馈方法，先以降低计算频偏精度来缩短每次频偏估计时间，然后将每次估计出来频偏值每次只调整一部分(例如1/8反馈)。但是这种方法往往会导致整个频偏补偿系统不稳地或则跟踪不上频偏快速变化。
由此亟需一种频偏估计方法，能够适应窄带物联网中ODFMA系统的工作信号弱、可用导频少的通信场景，且能够在信噪比变化较大时，能够快速进行频偏估计和补偿。
为解决该问题，本发明实施例提供了一种频偏估计方法及装置、存储介质、计算机设备，其中，频偏估计方法包括：根据接收数据进行LS信道估计；根据LS信道估计结果，计算不同OFDM符号之间的相关性；计算当前噪声能量，并建立当前噪声能量和所述相关性之间的联系；根据所述联系，计算不同OFDM符号之间的相位差，并根据所述相位差获取频偏。
由此，能够在信噪比变化较大时，能够快速进行频偏估计和补偿。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施例做详细的说明。
请参见图1，图1是本发明实施例一种频偏估计方法的流程示意图，该方法具体可以包括以下步骤：
步骤S101，根据接收数据进行LS信道估计；
接收数据为网络侧发送、由终端设备接收的数据。采用最小二乘(Least—Square，LS)信道估计算法对接收数据进行信道估计。
可选的，可利用接收数据的导频信号，也称参考信号(Reference Signal，简称RS)进行LS信道估计，具体算法包括：
假设OFDM系统模型采用公式(1)表示：
YP＝XPH+WP (1)
其中，H为信道响应，XP为已知的发送的导频信号，YP为接收到的导频信号，WP为在导频子信道上叠加的加性高斯白噪声(Additive White Gaussian Noise，简称AWGN)矢量。
LS信道估计算法是对公式(1)中的参数H进行估计，根据现有的LS信道估计算法可得到LS信道估计结果
Figure BDA0002504977550000061
可表示为公式(2)：
Figure BDA0002504977550000062
也即，LS信道估计是用RS的接收信道除以对应位置发送的RS值。
对于AWGN信道，若不做频率平滑，接收的导频RS可表示为公式(3)：
RS(l,k)＝h(l,k)+n(l,k) (3)
其中，l和l+1表示时间上不同的OFDM符号的编号，k表示频率上的不同子载波，RS为接收到的导频，RS信号中包括有用信号h和噪声n，
步骤S102，根据LS信道估计结果，计算不同OFDM符号之间的相关性；
可选的，计算不同OFDMA符号之间的差分相关，以获取不同OFDM符号之间的相位差，以及相位差的可靠性。
步骤S103，计算当前噪声能量，并建立当前噪声能量和所述相关性之间的联系；
步骤S104，根据所述联系，计算不同OFDM符号之间的相位差，并根据所述相位差获取频偏。
可利用现有技术中的噪声估计方法，对接收数据的信道进行噪声估计，以计算信道中的当前噪声能量，并将计算得到的当前噪声能量涵盖到不同OFDM符号之间的相位差中。并将多个不同OFDM符号之间相位差转换至频偏，得到估计的频偏。
上述频偏估计方法，在不同OFDM符号进行频偏估计时引入噪声因素，也即当前噪声能量，从而使得估计的频偏不受信噪比的影响，能够适应不同的信噪比环境。且由于引入噪声因素使得最终估计的频偏与理论值之间存在差值，本发明实施例提供的频偏估计方法实为有偏估计。
图1所述的频偏估计方法可以在用户设备(user equipment，简称UE)侧执行，接收数据为UE接收到的网络侧(或基站)发送的数据。
在一个实施例中，在当前噪声能量无法准确计算的情况下，请参见图2，可基于图2中的步骤S201至S204，将噪声因素涵盖至不同OFDM符号之间的相位差中，进行有偏估计。
可选的，当前噪声能量无法准确计算的情况可以为UE在长时间睡眠后被唤醒、或刚刚接入当前网络的情况，UE无法准确计算当前噪声能量。
具体地，图1中步骤S102所述根据LS信道估计结果，计算不同OFDM符号之间的相关性，可以包括：
步骤S201，当当前噪声能量未知时，对所述LS信道估计结果进行频域滤波；
通过预设的频域滤波系数的频域滤波器，对LS信道估计结果进行频域滤波；其中，预设的频域滤波系数可以根据实际的滤波效果进行灵活调整。
可选的，频域滤波时每次滤波的点数可变，以点数为2点为例，频域滤波可表示为公式(4)：
RS'(l,k)＝Ff1*RS(l,k)+Ff2*RS(l,k+1) (4)
其中，RS′(l,k)为频域滤波后的导频，Ff1和Ff2为预设的频域滤波系数。
步骤S202，对频域滤波后的LS信道估计结果进行时域滤波，得到第一滤波结果；
通过预设的时域滤波系数的时域滤波器，对LS信道估计结果进行时域滤波；其中，预设的时域滤波系数可以根据实际的滤波效果进行灵活调整。
可选的，对频域滤波后的LS信道估计结果进行时域滤波，每次滤波参与的OFDM符号的个数可调整，以两个OFDM符号(l，l+1)为例，时域滤波可表示为下述公式(5)：
Figure BDA0002504977550000071
其中，
Figure BDA0002504977550000072
为时域滤波后的RS，也即第一滤波结果，Ft1和Ft2为预设的时域滤波系数。
通过步骤S201和S202中的两次频域、时域滤波，在LS信道估计结果中包括信道的噪声。
步骤S203，根据所述第一滤波结果计算不同OFDM符号的相关性。
可选的，可对不同OFDM符号的包含噪声的LS信道估计结果之间求差分相关得到差分相关值。
设置差分相关的采样点，采样的周期可调，例如可设置为0.5ms，也即每隔0.5ms计算不同OFDM符号之间的差分相关值。
可选的，以两个OFDM符号(l和l+1)为例，计算每一采样点的差分相关值，以得到不同OFDM符号的相关性可表示为公式(6)：
Figure BDA0002504977550000081
其中，Corr(l)为差分相关值，conj()为求括号内值的共轭。
对于图1中的步骤S103计算当前噪声能量，并建立当前噪声能量和所述相关性之间的联系，可以包括：
步骤S204，将第一预设时间内所有的差分相关值累加得到累加相关值。
其中，第一预设时间为设定的频偏估计以进行频偏补偿的时间段，可根据频偏估计结果的准确性、频偏补偿的时间等设置，如第一预设时间可设置为10ms。
将第一预设时间内所有的差分相关值累加，得到第一预设时间的频偏估计结果。
累加相关值可表示为公式(7)：
Corr_t＝sum(Corr(l)) (7)
其中，Corr_t为在第一预设时间t内的累加相关值，sum()为对括号内值的求累加。
本实施例中，对于当前噪声能量未知的情况，计算不同OFDM符号之间各个采样点的差分相关值的累加引入噪声自相关能量，从而将噪声自相关能量包含进不同OFDM符号之间的相位差里，使得用于求频偏的相位差不受信噪比的影响，在不同信噪比下快速估计频偏；且该方案能够通过较少数量(如2个或3个)的OFDM符号准确地进行有偏估计，能够适应窄带物联网中ODFMA系统的工作信号弱、可用导频少的通信场景。
通过上述公式(4)至(7)计算得到相关性中包含部分或全部的噪声自相关能量(也即当前噪声能量)，每隔一段时间(也即上述第一预设时间)内进行一次频偏估计，对上述乘积进行采样，当采样值足够大时，信道的当前噪声能量的期望(记作δ)趋向稳定，根据Corr_t计算出的频偏比频偏的理论值要小，是一个有偏估计，其与理论值之间的差值与噪声能量有关，噪声能量越大，其与理论值之间的差值越大。Corr_t的方差约为5*δ4/N，其中N＝l*k，在采样点的值足够大时，方差趋向0，也即其与理论值之间的差值趋于稳定。
另外，如果在第一预设时间内的采样点数不足以得到稳定的差值，则可不进行频偏估计。
在另一个实施例中，当前噪声能量已知的情况，主要是指UE已稳定接入当前网络有一段时间，从而能够准确估计信号中的噪声能量，例如，UE已处于数据接收一段时间或UE之前睡眠的时间较短即被唤醒。此时，可直接获取已知的噪声能量。此时可通过图3中的步骤S301至S303，将噪声因素涵盖至不同OFDM符号之间的相位差中，进行有偏估计。
具体地，图1中步骤S102所述根据LS信道估计结果，计算不同OFDM符号之间的相关性，可以包括：
步骤S301，当当前噪声能量已知时，对所述LS信道估计结果进行频域滤波，得到第二滤波结果；
通过预设的时域滤波系数的频域滤波器，对LS信道估计结果进行频域滤波；其中，预设的频域滤波系数可以根据实际的滤波效果进行灵活调整。
此时，预设的频域滤波系数与图2的步骤S201中的频域滤波系数可相同也可不同。
步骤S302，根据所述第二滤波结果计算不同OFDM符号的差分相关值；
图1中的步骤S103所述计算当前噪声能量，并建立当前噪声能量和所述相关性之间的联系，可以包括：
步骤S303，将第二预设时间内所有的差分相关值累加得到累加相关值，计算已知的当前噪声能量的全部或部分与所述累加相关值之和。
第二预设时间可根据频偏补偿的实际情况设置，第一预设时间域第二预设时间可设为相同时间，也可设为不同时间。
对于已知噪声能量的情况，可不进行时域滤波，参考上述公式(4)至(7)提供的计算步骤，计算出累加相关值，并计算当前噪声能量的全部或部分与累加相关值之和Corr_t，请参见下述公式(8)：
Corr_t＝sum(Corr(l))+noise_power (8)
其中，noise_power表示已知噪声能量的部分或全部，可采用现有技术中的噪声能量的计算方法求得。
可选的，图3中步骤S301对所述LS信道估计结果进行频域滤波之后，还可以包括：对频域滤波后的LS信道估计结果进行时域滤波。将时域滤波的结果作为第二滤波结果，并继续执行上述步骤S302。
可选的，此时频域滤波系数与图2的步骤S202中的时域滤波系数不相同。且此时频域滤波系数可以根据已知噪声能量参与公式(9)的比例调整。
可选的，在已知噪声能量时，可通过频域滤波或频域结合时域滤波的方式，滤除大部分或全部的噪声，使得此时的频偏估计接近无偏估计。
本实施例中，对于已知噪声能量的情况，这时噪声能量估计已经比较精确，可将已知噪声能量的部分或全部加到累加相关值中，以计算不同OFDM符号之间的相位差，其中包含的噪声能量为已知测得，最终计算得到的频偏更符合当前的信道环境。
在一个实施例中，请继续参见图1，步骤S104根据所述相位差获取频偏之后，还可以包括：将所述频偏乘以预设系数，作为本次补偿的频偏。
也即，该预设系数，也称为反馈因子，可根据经验或频偏补偿的效果设置，预设系数的取值为0～1内的常数。本实施例表明每次频偏补偿时的依据为步骤S104中获取的频偏的一定比例。
其中，预设系数为预设的、用于对频偏进行补偿的系数，例如预设系数可设为1，0.75，0.5等。
可选的，所述预设系数根据温度和/或晶体特性设置。
该预设系数可不依赖于接收数据的信号强度，仅与温度以及UE本地的晶体特性有关。
可选的，所述预设系数小于等于0.5。
相对于现有技术中的无偏估计算法，本发明实施例采用的有偏估计算出的频偏的方差更小，也即频偏调整的振荡幅度小，故本发明实施例中的反馈因子可大于无偏估计时的反馈因子，而不会增大频偏调整时的振荡，保持较快的收敛速度。
在一个实施例中，图1所述的频偏估计方法还包括：如果已知信噪比环境、且环境的信噪比高于预设值，则利用无偏估计算法计算频偏。
另外，对于已知信噪比环境、且环境的信噪比较高时，利用上述的频偏估计方法，最终的频偏估计效果逼近无偏估计，也可采用现有的无偏估计算法来进行频偏估计和补偿。
现有的窄带OFDMA系统，UE需要在SNR为-12db TU1下(瞬时SNR可以达到-18，-21，-24)工作，如果仅采用现有技术列举的无偏估计方法，需要根据SNR估计来决定相关累加样本点数。而在-5db以下，SNR的瞬时估计都比较困难(因为信号能量很难求得)，这时如果选择不合适因子，会使链路震荡，会使频偏超出所能估计的范围，而导致再也不能收敛。如果采用最恶劣情况下的累计长度，则收敛时间过慢，不能接受，只能折中选择一个合适累计长度，会导致收敛态波动较大。
结合图1中的步骤S101至S105，本发明实施例提供的频偏估计与补偿的算法，使得最终估计的频偏，也即本次补偿的频偏自带噪声加权(也即当前噪声能量)，且为有偏估计，每次频偏估计的方向是一致的，能够使得最终估计的频偏不受信噪比影响，多次估计获得的频偏方差小，收敛速度快。
与现有技术相比，本发明实施例提供的频偏估计方法，在未知当前信噪比情况下，自动区分高低信噪比环境。低信噪比下有偏估计值可以快速跟踪频偏变化，虽然每次只补偿一部分频偏值。高信噪比下有偏估计值逼近无偏估计值，和目前主流方案无区别。本发明实施例提供的方案，不需要降低频偏估计支持最大范围，可以降低每次频偏估计值的方差。采用本发明实施例的频偏估计方法的频偏估计系统更稳定，当信噪比越低时，每次补偿值方差越小。
请参见图4，本发明实施例还提供一种频偏估计装置，所述装置包括：
信道估计模块401，用于根据接收数据进行LS信道估计；
符号相关性计算模块402，用于根据LS信道估计结果，计算不同OFDM符号之间的相关性；
噪声引入模块403，用于计算当前噪声能量，并建立当前噪声能量和所述相关性之间的联系；
频偏估计模块404，用于根据所述联系，计算不同OFDM符号之间的相位差，并根据所述相位差获取频偏。
在一个实施例中，图4中的符号相关性计算模块402可以包括：
未知噪声能量频域滤波单元，用于当当前噪声能量未知时，对所述LS信道估计结果进行频域滤波；
未知噪声能量时域滤波单元，用于对频域滤波后的LS信道估计结果进行时域滤波，得到第一滤波结果；
未知相关单元，用于根据所述第一滤波结果计算不同OFDM符号的相关性；
噪声引入模块403，还可以用于将第一预设时间内所有的差分相关值累加得到累加相关值。
在一个实施例中，图4中的符号相关性计算模块402还可以包括：
已知噪声能量频域滤波单元，用于当当前噪声能量已知时，对所述LS信道估计结果进行频域滤波，得到第二滤波结果；
已知相关单元，用于根据所述第二滤波结果计算不同OFDM符号的差分相关值；
噪声引入模块403，还可以用于将第二预设时间内所有的差分相关值累加得到累加相关值，计算已知的当前噪声能量的全部或部分与所述累加相关值之和。
在一个实施例中，图4中的噪声能量相关模块402还可以包括：
已知噪声能量时域滤波单元，用于对频域滤波后的LS信道估计结果进行时域滤波。
在一个实施例中，图4中的频偏估计装置还可以包括：
有偏估计模块，用于将所述频偏乘以预设系数，作为本次补偿的频偏。
可选的，所述预设系数根据温度和/或晶体特性设置。
可选的，所述预设系数小于等于0.5。
在一个实施例中，图4中的频偏估计装置还可以包括：
无偏估计模块，用于如果已知信噪比环境、且环境的信噪比高于预设值，则利用无偏估计算法计算频偏。
关于频偏估计装置的工作原理、工作方式的更多内容，可以参照上述图1至图3中的关于频偏估计方法的相关描述，这里不再赘述。
进一步地，本发明实施例还公开一种存储介质，其上存储有计算机指令，计算机指令运行时执行上述图1至图3所示实施例中的频偏估计方法的技术方案。优选地，存储介质可以包括诸如非挥发性(non-volatile)存储器或者非瞬态(non-transitory)存储器等计算机可读存储介质。存储介质可以包括ROM、RAM、磁盘或光盘等。
进一步地，本发明实施例还公开一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器上存储有能够在处理器上运行的计算机指令，处理器运行计算机指令时执行上述图1至图3所示实施例中的频偏估计方法的技术方案。该计算机设备(也及UE)可指手机、电脑、服务器等。
具体地，在本发明实施例中，所述处理器可以为中央处理单元(centralprocessing unit，简称CPU)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，简称DSP)、专用集成电路(application specificintegrated circuit，简称ASIC)、现成可编程门阵列(field programmable gate array，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
还应理解，本申请实施例中的存储器可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(read-only memory，简称ROM)、可编程只读存储器(programmable ROM，简称PROM)、可擦除可编程只读存储器(erasable PROM，简称EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(electricallyEPROM，简称EEPROM)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(random accessmemory，简称RAM)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的随机存取存储器(random access memory，简称RAM)可用，例如静态随机存取存储器(staticRAM，简称SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、同步动态随机存取存储器(synchronousDRAM，简称SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(double data rate SDRAM，简称DDR SDRAM)、增强型同步动态随机存取存储器(enhanced SDRAM，简称ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(synchlink DRAM，简称SLDRAM)和直接内存总线随机存取存储器(direct rambus RAM，简称DR RAM)。
应理解，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，表示前后关联对象是一种“或”的关系。
本申请实施例中出现的“多个”是指两个或两个以上。
本申请实施例中出现的第一、第二等描述，仅作示意与区分描述对象之用，没有次序之分，也不表示本申请实施例中对设备个数的特别限定，不能构成对本申请实施例的任何限制。
本申请实施例中出现的“连接”是指直接连接或者间接连接等各种连接方式，以实现设备间的通信，本申请实施例对此不做任何限定。
虽然本发明披露如上，但本发明并非限定于此。任何本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，均可作各种更动与修改，因此本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。

Claims (14)

1.一种频偏估计方法，其特征在于，所述方法包括：
根据接收数据进行LS信道估计；
根据LS信道估计结果，计算不同OFDM符号之间的相关性，包括：当当前噪声能量未知时，对所述LS信道估计结果进行频域滤波；对频域滤波后的LS信道估计结果进行时域滤波，得到第一滤波结果；根据所述第一滤波结果计算不同OFDM符号的相关性；
计算当前噪声能量，并建立当前噪声能量和所述相关性之间的联系，包括：
将第一预设时间内所有的差分相关值累加得到累加相关值；
根据所述联系，计算不同OFDM符号之间的相位差，并根据所述相位差获取频偏。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述相位差获取频偏之后，还包括：
将所述频偏乘以预设系数，作为本次补偿的频偏。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设系数根据温度和/或晶体特性设置。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设系数小于或等于0.5。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
如果已知信噪比环境、且环境的信噪比高于预设值，则利用无偏估计算法计算频偏。
6.一种频偏估计方法，其特征在于，所述方法包括：
根据接收数据进行LS信道估计；
根据LS信道估计结果，计算不同OFDM符号之间的相关性，包括：当当前噪声能量已知时，对所述LS信道估计结果进行频域滤波，得到第二滤波结果；根据所述第二滤波结果计算不同OFDM符号的差分相关值；
计算当前噪声能量，并建立当前噪声能量和所述相关性之间的联系，包括：
将第二预设时间内所有的差分相关值累加得到累加相关值，计算已知的当前噪声能量的全部或部分与所述累加相关值之和；
根据所述联系，计算不同OFDM符号之间的相位差，并根据所述相位差获取频偏。
7.根据权利要求6所述的频偏估计方法，其特征在于，所述对所述LS信道估计结果进行频域滤波之后，还包括：对频域滤波后的LS信道估计结果进行时域滤波。
8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述相位差获取频偏之后，还包括：
将所述频偏乘以预设系数，作为本次补偿的频偏。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述预设系数根据温度和/或晶体特性设置。
10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述预设系数小于或等于0.5。
11.一种频偏估计装置，其特征在于，所述装置包括：
信道估计模块，用于根据接收数据进行LS信道估计；
符号相关性计算模块，用于根据LS信道估计结果，计算不同OFDM符号之间的相关性，包括：当当前噪声能量未知时，对所述LS信道估计结果进行频域滤波；对频域滤波后的LS信道估计结果进行时域滤波，得到第一滤波结果；根据所述第一滤波结果计算不同OFDM符号的相关性；
噪声引入模块，用于计算当前噪声能量，并建立当前噪声能量和所述相关性之间的联系，包括：将第一预设时间内所有的差分相关值累加得到累加相关值；
频偏估计模块，用于根据所述联系，计算不同OFDM符号之间的相位差，并根据所述相位差获取频偏。
12.一种频偏估计装置，其特征在于，所述装置包括：
信道估计模块，用于根据接收数据进行LS信道估计；
符号相关性计算模块，用于根据LS信道估计结果，计算不同OFDM符号之间的相关性，包括：当当前噪声能量已知时，对所述LS信道估计结果进行频域滤波，得到第二滤波结果；根据所述第二滤波结果计算不同OFDM符号的差分相关值；
噪声引入模块，用于计算当前噪声能量，并建立当前噪声能量和所述相关性之间的联系，包括：将第二预设时间内所有的差分相关值累加得到累加相关值，计算已知的当前噪声能量的全部或部分与所述累加相关值之和；频偏估计模块，用于根据所述联系，计算不同OFDM符号之间的相位差，并根据所述相位差获取频偏。
13.一种存储介质，其上存储有计算机指令，其特征在于，所述计算机指令被处理器运行时执行权利要求1至10任一项所述方法的步骤。
14.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的计算机指令，其特征在于，所述处理器运行所述计算机指令时执行权利要求1至10中任一项所述方法的步骤。
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