CN112910805A - 基于5g新空口系统的频偏估计方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于5G新空口系统的频偏估计方法,主要解决现有技术在频偏估计时易受噪声、数据量小这些因素影响,造成估计精度低的问题。其实现步骤为:1)在频域接收信号的一个同步信号块SSB中取出主同步信号PSS序列和辅同步信号SSS序列;2)根据主同步信号PSS序列和辅同步信号SSS序列生成用于频偏估计的序列;3)将频偏估计序列作频偏估计运算,得到两个粗频偏估计结果;4)取这两个粗频偏估计结果的平均值得到最终的频偏估计结果。本发明能够降低噪声对频偏估计的影响,且能在不增加额外频段的情况下,引入更多数据进行频偏估计,进一步提高了估计精度,可用于5G新空口系统的小区搜索环节。
Description
技术领域
本发明属于无线通信技术领域,更进一步涉及一种频偏估计方法,可用于5G系统中小区搜索环节的频偏估计阶段。
背景技术
正交频分复用OFDM是无线通信领域的关键技术之一,被广泛应用在4G、5G系统中。OFDM具有可靠性高,算法复杂度低,能抑制符号间干扰,频谱利用率高等优点,但它能保证多个子信道无干扰的前提是子载波之间的正交性。通信系统的硬件部分在工作过程中,基站与终端的晶振频率存在误差,同时,终端与基站的相对运动也会引入多普勒频移,这两种频偏都会破坏子载波的正交性,导致OFDM的解调出错。因此,必须在终端接收部分对频偏进行估计与补偿。根据频偏值的大小,频偏估计算法包括小数倍频偏FFO估计方法和整数倍频偏IFO估计方法。IFO不会影响子载波的之间的正交性,但会造成信号的循环移位,使信号的解调结果完全错误;FFO不仅会引起当前子载波的幅度失真和相位失真,还会破坏子载波之间的正交性,严重影响接收机的性能。当IFO和FFO同时存在时,通常会先估计FFO,进行补偿后,再进行IFO的估计。因此,提高FFO的估计精度对系统的正常工作至关重要。小数倍频偏估计方法主要包括基于循环前缀CP的频偏估计方法和基于训练序列频偏估计算法。
申请公布号为CN201810368094,名称为“一种基于5G通信网络的频偏估计方法及系统”的专利申请,公开了一种基于5G通信网络的频偏估计方法,该方法首先在接收信号中进行下采样,然后在不同采样点获取参考信号,提取每个参考信号的CP和末尾数据;然后计算每个参考信号的相位差和所有参考信号的平均相位差;最后通过平均相位差和每个参考信号的相位差,得到每个参考信号的频偏值。该方法主要利用CP来计算频偏,然后通过各参考信号的频偏值对相应的采样点进行频偏补偿,消除高速移动所带来的多普勒偏移,提高接收端的解调性能,但是其存在的不足在于,CP长度通常较短,容易受到噪声和多径信道的影响,频偏估计的精度不会很好。
Ding Tian等人在论文“Frequency Offset Estimation for 5G Based LEOSatellite Communication Systems”中提出了一种基于PSS来进行小数倍频偏估计的算法,该方法的实施步骤是:第一步,从接收信号中取出PSS信号;第二步,利用本地PSS序列与接收信号共轭相乘作互相关运算;第三步,将第二步的得到的序列分段作互相关运算,得到的结果取相位得到频偏估计结果。这种频偏估计方法可以估计较大的频偏范围,但是由于参与运算的数据量较小,因此频偏估计的精度也较低。
发明内容
本发明的目的在于针对上述现有技术存在的不足,提出一种基于5G新空口系统的频偏估计方法,以通过将主同步信号PSS和辅同步信号SSS两种序列的联合估计,提高频偏估计的精度。
本发明的技术方案是:首先在频域接收信号的一个同步信号块SSB中取出PSS和SSS,然后利用PSS和SSS生成用于频偏估计的序列,即先将PSS和SSS作IFFT运算后再与本地序列进行相关运算,然后将用于频偏计算的序列分段计算粗频偏估计结果,最后利用多个粗频偏估计结果计算得到频偏估计值。其实现步骤包括如下:
(1)在频域接收信号的一个同步信号块SSB中取出主同步信号PSS序列和辅同步信号SSS序列;
(2)生成用于频偏估计的序列:
(2a)将主同步信号PSS序列和辅同步信号SSS序列分别作IFFT运算,对应生成主同步信号时域序列pss(t)和辅同步信号时域序列sss(t);
(2b)根据5G协议规定的帧结构生成本地频域主同步信号序列PSS'与频域辅同步信号序列SSS',并将PSS'与SSS'分别作IFFT运算,对应生成本地主同步信号时域序列pss'(t)和本地辅同步信号时域序列sss'(t);
(2c)将主同步信号时域序列pss(t)与本地主同步信号时域序列pss'(t)作相关运算,生成主同步频偏估计序列corr_pss(t);将辅同步信号时域序列sss(t)与本地辅同步信号时域序列sss'(t)作相关运算,生成辅同步频偏估计序列corr_sss(t);
(3)将频偏估计序列作频偏估计运算:
(3a)将主同步频偏估计序列corr_pss(t)从序列中间分开,生成2个主同步频偏估计子序列,即第一主子序列p1和第二主子序列p2;将辅同步频偏估计序列corr_sss(t)从序列中间分开,生成2个辅同步频偏估计子序列,即第一辅子序列s1和第二辅子序列s2;
(3b)将第一主子序列p1与第一辅子序列s1作相关运算,生成第一频偏估计向量c1,将第二主子序列p2与第二辅子序列s2作相关运算,生成第二频偏估计向量c2;
(3c)对第一频偏估计向量c1和第二频偏估计向量c2分别作频偏估计运算,对应得到两个粗频偏估计结果f1和f2;
(4)根据两个粗频偏估计结果f1和f2,得到最终的频偏估计结果f:
本发明与现有技术相比具有以下优点:
1、抗噪声能力增强
传统的利用CP进行频偏估计的算法,由于CP序列的长度较短,因此算法受到噪声的影响较大,估计精度低。本发明使用的PSS和SSS序列长度均为127,抗噪声能力增强,可以提高估计精度。
2、估计精度高
传统的利用PSS进行频偏估计的算法,单独使用PSS序列分段进行频偏估计。本发明利用PSS和SSS联合进行频偏估计,在不增加额外频段的情况下,引入SSB块中的更多数据进行频偏估计的计算,进一步提高了估计精度。
附图说明
图1为本发明的实现流程图;
图2为本发明与现有技术的频偏估计均方误差仿真对比图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明实施例和效果做进一步的描述。
参照图1,本发明基于5G新空口系统的频偏估计方法,实现步骤如下:
步骤1:提取频域主同步信号PSS和辅同步信号SSS
根据5G协议规定的帧结构,不同子载波间隔的5G信号中同步信号块的分布方式不同,5G信号无线帧的长度为10ms,每半帧信号根据子载波间隔的不同可以包含4、8及64个同步信号块,每个同步信号块在时域占据四个OFDM符号。
本步骤提取频域主同步信号PSS和辅同步信号SSS的具体步骤如下:
(1.1)通过定时同步,获得同步信号块的第一个OFDM符号的开始位置坐标;
(1.2)从开始位置坐标向后提取四个OFDM符号长度的信号序列,并将该序列作FFT运算生成频域同步信号块SSB;
(1.3)根据5G协议帧结构中主同步信号和辅同步信号分别位于第一个和第三个OFDM符号的第56~182号子载波上的规定,分别从频域接收信号的一个同步信号块SSB的第一个符号和第三个符号的第56~182号子载波上取出主同步信号PSS序列和辅同步信号SSS序列。
步骤2:生成频偏估计序列:
(2.1)生成主同步信号时域序列pss(t)和辅同步信号时域序列sss(t),即将步骤1中的频域主同步信号PSS序列和频域辅同步信号SSS序列分别作IFFT运算,对应生成主同步信号时域序列pss(t)和辅同步信号时域序列sss(t),分别表式如下:
其中,t表示时间长度,且0≤t≤127,|·|为信号序列的幅值,h(t)表示信道响应,j为虚数单位,为归一化频偏,fc表示频率偏差,Δf表示OFDM子载波间隔,ε1为主同步信号时域序列pss(t)的初始频偏,N为IFFT的点数,取值为512,N1为循环前缀CP的长度,根据5G协议规定的帧结构,N1取值为36,ε2为辅同步信号时域序列sss(t)的初始频偏;
(2.2)生成主同步信号时域序列pss'(t)和本地辅同步信号时域序列sss'(t):
根据5G协议规定的帧结构,主同步信号是一个长度为127的m序列,辅同步信号是一个长度为127的gold序列,m序列和gold序列是目前广泛应用的两种伪随机序列。
本地主同步信号序列PSS'和辅同步信号序列SSS'可以根据系统信息5G小区号生成,即通过系统信息5G小区号生成本地频域主同步信号序列PSS'和本地频域辅同步信号序列SSS'后,将这两个序列分别作IFFT运算,可得到本地主同步信号时域序列pss'(t)和本地辅同步信号时域序列sss'(t);
(2.3)生成主、辅同步频偏估计序列,以消除接收信号序列的初始频偏和幅值:
对本地主同步信号时域序列pss'(t)取共轭,并与主同步信号时域序列pss(t)进行点乘,生成主同步频偏估计序列corr_pss(t):
将本地辅同步信号时域序列sss'(t)取共轭,再与辅同步信号时域序列sss(t)进行点乘,生成辅同步频偏估计序列corr_sss(t):
其中,t表示时间长度,且0≤t≤127,|·|为信号序列的幅值,h(t)表示信道响应,j为虚数单位,为归一化频偏,fc表示频率偏差,Δf表示OFDM子载波间隔,N为IFFT的点数,取值为512;N1为循环前缀CP的长度,根据5G协议规定的帧结构,N1取值为36。
步骤3:将频偏估计序列进行频偏估计运算,得到2个粗频偏估计结果
(3.1)生成主、辅子序列:
将主同步频偏估计序列corr_pss(t)从序列中间分开,生成2个主同步频偏估计子序列,即第一主子序列p1和第二主子序列p2;
将辅同步频偏估计序列corr_sss(t)从序列中间分开,生成2个辅同步频偏估计子序列,即第一辅子序列s1和第二辅子序列s2;
(3.2)生成第一、二频偏估计向量,以消除频偏估计序列的信道响应:
对第一辅子序列s1取共轭,并与第一主子序列p1进行点乘,生成第一频偏估计向量c1:
对第二辅子序列s2取共轭,并与第二主子序列p2进行点乘,生成第二频偏估计向量c2:
其中,·*为序列的共轭,|·|为信号序列的幅值,h表示信道响应,j为虚数单位,为归一化频偏,fc表示频率偏差,Δf表示OFDM子载波间隔,N为IFFT的点数,取值为512,N1为循环前缀CP的长度,根据5G协议规定的帧结构,N1取值为36;
(3.3)计算粗频偏估计结果:
对第一频偏估计向量c1取相位,得到该向量的相位θ1,计算第一粗频偏估计结果f1:
对第二频偏估计向量c2取相位,得到该向量的相位θ2,计算第二粗频偏估计结果f2:
其中,N为IFFT的点数,取值为512,N1为循环前缀CP的长度,根据5G协议规定的帧结构,N1取值为36。
步骤4:根据两个粗频偏估计结果f1和f2计算平均值得到最终的频偏估计结果f:
本发明效果可以通过以下仿真结果进一步说明。
1.仿真条件:
仿真使用Matlab R2018b仿真软件,使用系统生成5G下行链路信号,5G信号的小区号为111,OFDM子载波间隔为30kHz,频偏为6kHz,即归一化频偏0.2,采用512点FFT/IFFT变换,循环前缀长度36,仿真中的传输信道为高斯白噪声信道。
2.仿真的内容及其结果分析:
在上述条件下使用Matlab R2018b仿真软件对本发明和现有的两种频偏估计方法的均方误差进行建模仿真,结果如图2,其中标记圆圈的曲线代表专利申请公布号CN201810368094提出方法的均方误差曲线,标记三角形的曲线代表Ding Tian等人提出方法的均方误差曲线,标记方块的曲线代表本发明提出方法的均方误差曲线。
由图2的仿真结果图可见,本发明的均方误差在各信噪比采样点比现有的两种方法的均方误差小,本发明的估计精度更高。
以上是对本发明具体实施例的详细描述。需要理解的是,本发明并不局限于上述特定实施方式,本领域技术人员可以在权利要求范围内做出各种变形或修改,这并不影响本发明的实质内容。
Claims (6)
1.一种基于5G新空口系统的频偏估计方法,其特征在于,包括如下:
(1)在频域接收信号的一个同步信号块SSB中取出主同步信号PSS序列和辅同步信号SSS序列;
(2)生成用于频偏估计的序列:
(2a)将主同步信号PSS序列和辅同步信号SSS序列分别作IFFT运算,对应生成主同步信号时域序列pss(t)和辅同步信号时域序列sss(t);
(2b)根据5G协议规定的帧结构生成本地频域主同步信号序列PSS'与频域辅同步信号序列SSS',并将PSS'与SSS'分别作IFFT运算,对应生成本地主同步信号时域序列pss'(t)和本地辅同步信号时域序列sss'(t);
(2c)将主同步信号时域序列pss(t)与本地主同步信号时域序列pss'(t)作相关运算,生成主同步频偏估计序列corr_pss(t);将辅同步信号时域序列sss(t)与本地辅同步信号时域序列sss'(t)作相关运算,生成辅同步频偏估计序列corr_sss(t);
(3)将频偏估计序列作频偏估计运算:
(3a)将主同步频偏估计序列corr_pss(t)从序列中间分开,生成2个主同步频偏估计子序列,即第一主子序列p1和第二主子序列p2;将辅同步频偏估计序列corr_sss(t)从序列中间分开,生成2个辅同步频偏估计子序列,即第一辅子序列s1和第二辅子序列s2;
(3b)将第一主子序列p1与第一辅子序列s1作相关运算,生成第一频偏估计向量c1,将第二主子序列p2与第二辅子序列s2作相关运算,生成第二频偏估计向量c2;
(3c)对第一频偏估计向量c1和第二频偏估计向量c2分别作频偏估计运算,对应得到两个粗频偏估计结果f1和f2;
(4)根据两个粗频偏估计结果f1和f2,得到最终的频偏估计结果f:
2.根据权利要求1所述方法,其特征在于:(1)所述的在频域接收信号的一个同步信号块SSB中取出主同步信号PSS序列和辅同步信号SSS序列,是根据5G协议帧结构中一个同步信号块SSB占据四个OFDM符号且主同步信号和辅同步信号分别位于第一个和第三个OFDM符号的第56~182号子载波上的规定,分别从频域接收信号的一个同步信号块SSB的第一个符号和第三个符号的第56~182号子载波上取出主同步信号PSS序列和辅同步信号SSS序列。
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