CN111654308A - 一种突发扩频弱信号的精密频偏估计方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种突发扩频弱信号的精密频偏估计方法，包括以下步骤：接收用于载波频偏估计的输入信号，根据P个多径同步位置消除输入信号中的伪码信息得到P条消除伪随机码的接收序列；将所述接收序列分为长度为η的
组；对长度为η的分组数据分别进行预平均处理；对预平均处理后的分组数据进行长度为L的FFT变换，变换后得到的离散谱；对离散谱的幅值的绝对值进行非相干累积得到S(k)，并在S(k)中找到最大谱线对应的k值，计算得出频偏估计值。本发明通过收集多径信号频域变换后非相干累积的能量，显著增加了对微弱扩频信号的频偏估计能力，同时通过分组预平均技术，增加了频偏估计精度。
Description
技术领域
本发明涉及扩频通信技术领域，特别是涉及一种突发扩频弱信号的精密频偏估计方法。
背景技术
突发扩频信号通信系统有两个特点：1、扩频调制；2、突发通信。一方面扩频技术可以降低能量密度，降低信号被检测到的概率，另一方面突发信号不易捕获，具有较强的抗截获能力，因此突发扩频通信系统多用于深空通信、军事通信等领域，适合发射功率受限、传输距离较远、电磁干扰严重的场景。
工作在极低信噪比环境下的突发通信系统频偏估计算法要求系统在很短的时间内实现较为精密的频偏估计与补偿。目前频偏估计算法根据是否采用导频辅助可以分为数据辅助(DataAided,AD)和非数据辅助(No DataAided,NDA)两大类。数据辅助采用导频作为辅助手段，按照导频插入的方式又可以分为频域插入法和时域插入法。非数据辅助包括锁频锁相环和盲估计两种，锁频锁相环是应用较为广泛的频偏估计与跟踪方法，盲估计是从未知的接收数据中估计出频偏，算法复杂且精度不高。
常见的数据辅助频偏估计又可以分为经典的时域M&M算法、基于FFT的频偏估计方法和码辅助算法。
M&M算法是基于自相关函数的一种算法，并且引入了平滑函数。M&M算法通过对导频序列进行处理，估计出整个传输过程中产生的频偏，然后将估计值补偿到接收信号上，是一种典型的时域相关估计算法。M&M算法虽然有较高的估计精度，但是需要利用整个导频序列，实时性较差。对M&M算法实时性进行改进的相位差法通过计算接收符号间的相位增量计算频偏，例如张廷廷等人专利“一种低信噪比下的快速时频同步方法”(中国，申请号201310480452.X)，通过寻找两个相关峰之间的偏移量，直接得到频偏估计值，但该方法在-20dB以下的精度仅为0.7π，且同步失败概率达到百分之二。
基于FFT的频偏估计方法一般将带有频偏的相关值变换到频域，找出绝对值最大的频点所对应的频率作为频偏估计值，由于工作在极低信噪比下的信号功率谱密度小、通常淹没在噪声之中，且FFT的长度是有限的，计算得到的频偏估计值可能会落在两个频点之间，具有栅栏效应，导致频偏估计产生性能平台。因此基于FFT的频偏估计方法多采用多次插值或多级频偏估计的方法来提升性能。如龚超等人论文“基于FFT的快速高精度载波参数联合估计算法”(电子学报，Apr.2010，38(4)：766-770)，其思想就是在周期图峰值的左右两边进行插值，使用插值后的数据进行细估计。周世阳等人的专利“一种基于FFT的多级频偏估计方法”，经过多次频偏估计与纠正的迭代，增加最终频偏估计的准确度，迭代的方法会显著增加处理时延，不适用于短帧突发通信系统。
近年来研究广泛的基于码辅助的频偏估计算法利用高增益编码特性，可在很少导频基础上利用译码反馈信息提高估计精度，即将频偏估计问题嵌入到迭代译码中，利用纠错能力很强的译码软输出信息辅助频偏估计过程。典型的算法有杨杰等人的论文“低信噪比高动态下基于卡尔曼滤波的码辅助载波同步算法”(通信技术，Oct.2017，Vol.50，N0.10)。大部分基于码辅助的频偏估计算法都基于一帧中频偏恒定的假设，这种方法虽然可以在较低的信噪比下实现精确估计与补偿，但是不适用于大频偏、极低工作信噪比系统。
发明内容
本发明提供一种突发扩频弱信号的精密频偏估计方法，主要解决工作信噪比极低的DSSS通信系统，在多径等恶劣信道传输环境下的载波同步问题。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种突发扩频弱信号的精密频偏估计方法，包括以下步骤：
(1)接收用于载波频偏估计的输入信号，所述输入信号的多径个数为P，且每条径的同步位置已知，根据P个多径同步位置消除输入信号中的伪码信息得到P条消除伪随机码的接收序列rp(n)；
(2)将所述接收序列rp(n)分为长度为η的
组，其中，N为采样点数，每个η长的分组内部形成一个整体等效频偏，
组之间的等效频偏具有线性累加特性；
(3)对长度为η的分组数据分别进行预平均处理；
(4)对预平均处理后的分组数据
进行长度为L的FFT变换，变换后得到的离散谱Sp(k)；
(5)对离散谱Sp(k)的幅值的绝对值进行非相干累积得到S(k)，并在S(k)中找到最大谱线对应的k值，计算得出频偏估计值fest＝kΔf，其中，Δf为频偏估计精度，Δf＝fs/L/η，fs为符号速率。
所述步骤(1)中的得到的接收序列rp(n)＝x(n)c*(n)，其中，x(n)为输入信号，
为接收信号功率，g(n)c(n)为经过伪随机码扩频的信号，fd为载波频偏值，Ts为符号周期，θ为初始相位，w(n)为均值为0，方差为σ2的复高斯白噪声，c*(n)为伪随机码c(n)的共轭。
所述步骤(3)中通过
对长度为η的分组数据分别进行预平均处理。
所述步骤(4)的对预平均处理后的分组数据
进行长度为L的FFT变换时，若η＜L时，则进行补零操作。
所述步骤(4)中得到的离散谱为：
其中，A为幅值，fd为载波频偏值，Ts为符号周期，θp为径的随机相位。
所述步骤(5)中
有益效果
由于采用了上述的技术方案，本发明与现有技术相比，具有以下的优点和积极效果：本发明通过收集多径信号频域变换后非相干累积的能量，显著增加了对微弱扩频信号的频偏估计能力，同时通过分组预平均技术，增加了频偏估计精度。当FFT长度越长、分组长度越大时，频偏估计算法的精度越高，无迭代、无插值的特性使本发明的方法适用于资源受限的DSSS通信体制传感器网络。
附图说明
图1是本发明的流程图；
图2是本发明与现有技术的效果对比图。
具体实施方式
下面结合具体实施例，进一步阐述本发明。应理解，这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。
在资源受限的传感器网络中通常采用低成本的普通晶振，由于晶振存在频偏漂移现象，使得接收端用于恢复信号的载波与本地载波存在频率偏差，同时在多径信道环境下存在多普勒频移现象，以上因素都会对接收端信号的正确接收造成影响。
本发明的实施方式涉及一种突发扩频弱信号的精密频偏估计方法，该方法为无插值、无迭代、基于FFT的频偏估计方法，在计算时延、计算复杂度与估计精度之间做了良好折衷，适用于资源受限的传感器网络中DSSS通信系统的频偏精密估计与补偿。本发明基于最大谱线法，对多径微弱扩频信号的能量进行非相干累积，并结合分段加窗平滑技术，显著降低了频偏估计模块的工作点，如图1所示，具体包括以下步骤：
(1)记用于载波频偏估计的输入信号为x(n)，假设多径个数为P，且每条径的同步位置已知，有：
其中，
为接收信号功率，g(n)c(n)为经过伪随机码扩频的信号，fd为载波频偏值，Ts为符号周期，θ为初始相位，w(n)为均值为0，方差为σ2的复高斯白噪声，N为采样点数。
(2)根据P个多径同步位置消除输入信号中的伪码信息得到P条消除伪随机码的接收序列，即
其中，c*(n)表示伪随机码c(n)的共轭，θp表示径的随机相位。
(3)将rp(n)分为长度为η的
组，分组基于如下假设：视每个η长的分组内部形成一个整体等效频偏，
组之间的等效频偏具有线性累加特性。
(4)对长度为η的分组数据分别进行预平均处理，通过直接平均的方法来降低各个分组之间相位噪声造成的影响。在极低信噪比条件下，相位噪声影响估计精度，导致信噪比门限受限制。经过预平均处理可以得到
个输出
(5)对
进行长度为L的FFT变换，如果η＜L时，则进行补零操作。
(6)记变换后得到的离散谱为：
其中，A为幅值，fd为载波频偏值，Ts为采样周期，当k＝fdTs时，Sp(k)的谱线幅度为最大值。
(7)每条径的θp为随机相位，因此不能直接相干累计，本实施方式对Sp(k)的幅值绝对值进行非相干累积，得到
在S(k)中找到最大谱线对应的k值，计算得出频偏估计值fest＝kΔf，其中，Δf为频偏估计精度，Δf＝fs/L/η，fs为符号速率。
(8)采用得到的频偏估计值对输入信号x(n)进行频偏纠正，得到
不难发现，该方法通过收集多径信号频域变换后非相干累积的能量，显著增加了对微弱扩频信号的频偏估计能力，同时通过分组预平均技术，增加了频偏估计精度。当FFT长度越长、分组长度越大时，频偏估计算法的精度越高，无迭代、无差值的特性使本方法适用于资源受限的DSSS通信体制传感器网络。
图2是本实施方式的方法在EVA信道下与传统的只用最大径能量进行频偏估计的对比，在横坐标相同的情况下，纵坐标越小代表频偏估计性能越好。从图2中可以看出，只用最大径在SNR＝-20dB时出现了明显的平台效应，而本实施方式的方法在SNR＝-20dB时平台效应不明显。
Claims (6)
1.一种突发扩频弱信号的精密频偏估计方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)接收用于载波频偏估计的输入信号，所述输入信号的多径个数为P，且每条径的同步位置已知，根据P个多径同步位置消除输入信号中的伪码信息得到P条消除伪随机码的接收序列rp(n)；
(2)将所述接收序列rp(n)分为长度为η的
组，其中，N为采样点数，每个η长的分组内部形成一个整体等效频偏，
组之间的等效频偏具有线性累加特性；
(3)对长度为η的分组数据分别进行预平均处理；
(4)对预平均处理后的分组数据
进行长度为L的FFT变换，变换后得到的离散谱Sp(k)；
(5)对离散谱Sp(k)的幅值的绝对值进行非相干累积得到S(k)，并在S(k)中找到最大谱线对应的k值，计算得出频偏估计值fest＝kΔf，其中，Δf为频偏估计精度，Δf＝fs/L/η，fs为符号速率。
2.根据权利要求1所述的突发扩频弱信号的精密频偏估计方法，其特征在于，所述步骤(1)中的得到的接收序列rp(n)＝x(n)c*(n)，其中，x(n)为输入信号，
为接收信号功率，g(n)c(n)为经过伪随机码扩频的信号，fd为载波频偏值，Ts为符号周期，θ为初始相位，w(n)为均值为0，方差为σ2的复高斯白噪声，c*(n)为伪随机码c(n)的共轭。
3.根据权利要求1所述的突发扩频弱信号的精密频偏估计方法，其特征在于，所述步骤(3)中通过
对长度为η的分组数据分别进行预平均处理。
4.根据权利要求1所述的突发扩频弱信号的精密频偏估计方法，其特征在于，所述步骤(4)的对预平均处理后的分组数据
进行长度为L的FFT变换时，若η＜L时，则进行补零操作。
5.根据权利要求1所述的突发扩频弱信号的精密频偏估计方法，其特征在于，所述步骤(4)中得到的离散谱为：
其中，A为幅值，fd为载波频偏值，Ts为采样周期，θp为径的随机相位。
6.根据权利要求1所述的突发扩频弱信号的精密频偏估计方法，其特征在于，所述步骤(5)中
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