CN113242203B - 高速移动环境下的ofdma上行载波频偏估测法及干扰抑制装置 - Google Patents

高速移动环境下的ofdma上行载波频偏估测法及干扰抑制装置 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种高速移动环境下的OFDMA上行载波频偏估测法及干扰抑制装置，包括步骤a.接收上行接收端的接收信号y,步骤b.使用接收信号y中第k个使用者的前导符元来估测第k个使用者的规一载波频偏估测值其中，所述估测均是以K个使用者的使用者序号作为估测顺序来进行逐次迭代估测；步骤c.重复步骤b直到完成迭代次数，将最后一次迭代得到的规一载波频偏估测值作为规一载波频偏值ε(k)。不仅可以大幅降低运算量，而且能减少排序运算复杂度；通过消除噪声提升准确性；特别是在高速移动的环境中具有明显优势，可适用于高速轨道交通、车联网、无人飞行器等高速物联网的传输器中。

Description

高速移动环境下的OFDMA上行载波频偏估测法及干扰抑制 装置
技术领域
本发明涉及本发明涉及通信技术领域，更具体地，涉及一种高速移动环境下的OFDMA上行载波频偏估测法。
背景技术
正交分频多重进接(Orthogonal Frequency Division Multiple Access，OFDMA)是无线通讯系统中的一种多重接取技术，OFDMA使用大量的正交窄频子载波来承载资料，能够对抗多重路径通道效应。然而，在上行链路时，各使用者的载波频偏值程度不同，因此，当使用者数目越多时，接收到符元信号中的多重存取干扰(Multi-Access Interference,多址干扰)问题越严重，而各使用者处于高速移动时，多普勒效应会导致准确估测各使用者的载波频偏值更加困难。
目前，有关OFDMA上行链路的载波频偏值估测的方法大致可以分为两类：盲蔽式与导引信号辅助式。盲蔽式在传输时的频谱使用效益高，然因缺乏通道信息，因此估测较不准确；导引信号辅助式牺牲一部份的频谱使用效益，导引信号是已知信号，使得通道估测器能估出准确的通道，有助于得到较为准确的估测。但是，两种方式都假设每个使用者发射端与基地台接收端在传送每一个符元期间的通道增益均维持常数，通道增益完全不会变动的假设，并不符合通道的实际情况。事实上，越是处于高速移动状态的通道变性越为激烈，以上两种传统方法显然无法适用于多使用者高速移动的环境中。
因此，本发明提出一种高速移动环境下的OFDMA上行载波频偏估测法，不仅可以大幅降低运算量，而且能减少排序运算复杂度；通过消除噪声提升准确性；系统效能明显优于传统方法，特别是在高速移动的环境中具有明显优势，可适用于高速轨道交通、车联网、无人飞行器等高速物联网的传输器中。
发明内容
本发明解决的问题是，提出一种高速移动环境下的OFDMA上行载波频偏估测法，包括如下步骤：步骤a.接收上行接收端的接收信号y,其中，y为K个使用者上传到上行接收端的信号总和以及高斯噪声；
步骤b.使用接收信号y中第k个使用者的前导符元来估测第k个使用者的规一载波频偏估测值k代表使用者序号，k＝0,1,…,K-1；其中，所述估测均是以K个使用者的使用者序号作为估测顺序来进行逐次迭代估测；
所述步骤b包括如下步骤：
b1.基于单一使用者空间谱估计法，根据估测精确度确定估测范围与搜寻点；
b2.移除接收信号y的其余K-1个使用者的频偏影响,得到第k个使用者的萃取向量其中，i表示第i次迭代；
b3.基于萃取向量得到多信号分类频谱，根据单使用者空间谱估计法，计算估测范围内所有搜寻点所对应的搜寻值/>
b4.取出搜寻值的最大峰值即为有效载波频偏估测值/>
b5.根据所述有效载波频偏估测值计算规一载波频偏估测值/>
步骤c.重复步骤b直到完成迭代次数，将最后一次迭代得到的规一载波频偏估测值作为规一载波频偏值ε(k)。
可选的，在接收信号y之前，建立使用者端与上行接收端的时间格式一致性信号，信号模型在发送端对K个使用者的上传信号依次进行反离散傅立叶变换、加入保护周期及并列转串行的处理，并在上行接收端对接收信号依次进行加性高斯白噪声、串行转并列、移除保护周期及离散傅立叶变换的处理。
可选的，所述信号模型中，包括具有N个子载波的OFDMA上行系统，该N个子载波被划分为Q个子信道，并且每个子信道共有P＝N/Q个子载波；OFDMA上行系统总共服务K个使用者，并且K<Q，每个用户被分配一个子通道；任意第k个使用者所传送的单一符元信号内含P个传送信号。
可选的，所述逐次迭代估测，每次估测一个使用者，将K个使用者的规一载波频偏估测值都估测完，称为完成了一次迭代；其中，首次迭代称为“初估阶段”，其余迭代统称为“细调阶段”。
可选的，所述“初估阶段”的估测范围为R0＝[-d,d]，d∈[-0.5,0.5]；所述“细调阶段”的估测范围为且/> 其中，/>是历次迭代至第i-1次迭代为止的估测值的平均值。
可选的，所述一次迭代完成时立刻执行规一频偏估测值的动态均值计算：其中，/>表示第i次迭代估测值的平均值，/>是历次迭代至第i-1次迭代为止估测值的平均值。
可选的，所述逐次迭代估测，是以历次迭代至目前为止的估测值的平均值作为估测结果，并且将此估测结果作为下一次迭代估测的初值。
可选的，b2所述得到第k个使用者的萃取向量，具体为逐次取出每一个使用者的萃取向量，以K个使用者的使用者序号作为萃取顺序。
可选的，所述步骤b3具体包括如下步骤：
将第k个使用者的萃取向量转化成一个塑型矩阵/>计算塑型矩阵/>的估计协方差矩阵/>
执行估计协方差矩阵的特征值分解，取得噪声子空间矩阵/>
将估测范围的每一个搜寻点代入计算得到有效载波频偏估测值/>Q表示Q个子信道，q表示第q个子信道；
基于有效载波频偏估测值建立范德蒙矩阵V：
其中，取V的第k行，得
基于多信号分类频谱的单使用者空间谱的估计法，计算估测范围内所有搜寻点所对应搜寻值
其中，为多信号分类频谱函数，/>表示Vk经过厄米算符的运算，/>表示/>经过厄米算符的运算。
本发明还提供一种OFDMA上行载波频偏估测法的干扰抑制装置，包括：
信号接收模块，接收上行接收端的接收信号y，所述接收信号y为K个使用者上传到上行接收端的信号总和以及高斯噪声；
单使用者载波频偏估测模块，使用接收信号y中第k个使用者的前导符元来估测第k个使用者的规一载波频偏估测值其中，所述估测均是以K个使用者的使用者序号作为估测顺序来进行逐次迭代估测；
多址干扰抑制模块，基于上行接收端的接收信号y移除第k个使用者以外的K-1个使用者的频偏干扰，取出第k个使用者的萃取向量。
本发明所述的技术方案具有如下优点：
(1)本发明提供的OFDMA上行载波频偏估测法，不仅比较准确，而且估测顺序只需依照使用子通道的顺序即可，因此能减少排序运算复杂度；系统效能明显优于传统方法，特别是在高速移动的环境中具有明显优势，可适用于高速轨道交通、车联网、无人飞行器等高速物联网的传输器中。
(2)本发明所述技术方案建立使用者端与上行接收端的一致性信号模型，有助于系统化处理，可重复性进行，估测准确度高。
(3)本发明所述技术方案的频偏估测步骤可具体分为“初估阶段”与“细调阶段”，估测结果更加准确，并且“细调阶段”的搜寻范围较小，可大幅度节省运算复杂度。
(4)本发明所述技术方案每次迭代的初值是都是基于历次迭代的均值，因此初值具有降躁的优点。
附图说明
图1是传送信号封包结构示意图；
图2是ITU-VB通道下模拟得到的本发明与两种传统方法在规一多普勒频率为0.025、0.05和0.075环境下的效能比较图；
图3是ITU-VB通道下模拟得到的本发明与两种传统方法在规一多普勒频率为0.1、0.125和0.15环境下的效能比较图；
图4是ITU-VB通道下模拟得到的本发明在信噪比为15dB时，不同使用者人数下均方误差随着规一多普勒频率变化的比较图；
图5是ITU-VB通道下模拟得到的本发明在信噪比为25dB时，不同使用者人数下均方误差随着规一多普勒频率变化的比较图。
具体实施方式
本发明提供高速移动环境下的OFDMA上行载波频偏估测法及干扰抑制装置，针对现有技术的不足，提出解决之道。不仅可以大幅降低运算量，而且能减少排序运算复杂度；通过消除噪声提升准确性；特别是在高速移动的环境中具有明显优势，可适用于高速轨道交通、车联网、无人飞行器等高速物联网的传输器中。
为更加清楚的表示，下面结合附图对本发明做详细的说明。
本发明提出一种高速移动环境下的OFDMA上行载波频偏估测法，包括如下步骤：步骤a.接收上行接收端接收信号y,其中，y为K个使用者上传到上行接收端的信号总和以及高斯噪声；步骤b.使用接收信号y中第k个使用者的前导符元估测第k个使用者的规一载波频偏估测值k代表使用者序号，k＝0,1,…,K-1；其中，所述估测均是以K个使用者的使用者序号作为估测顺序来进行逐次迭代估测，迭代式降低多使用者干扰再估测，以提升估测准确性；步骤c.重复步骤b直到完成迭代次数，将最后一次迭代得到的规一载波频偏估测值作为所述规一载波频偏值ε(k)。
如图1所示为每个使用者的传送信号封包结构示意图，每个封包以t个前导符元开始，后面跟着M-t个资料符元，前导符元可用来侦测每个使用者信号，以实现抑制多重存取干扰的目的。因此，在估测第k个使用者的规一载波频偏估测值时，只需要采用接受信号y中第k个使用者的前导符元来估测。
本发明是建立在一个具有N个子载波的OFDMA多使用者上行系统的上行接收端，在此，OFDMA系统同时服务K个使用者上行链结。在接收信号y之前，先建立使用者端与上行接收端的时间格式一致性信号，有助于系统化处理，可重复性进行，估测准确度高。所述信号模型在发送端包括反离散傅立叶变换单元IDFT、加入保护周期单元Add GP、并列转串行单元P/S，在上行接收端包括可加性白噪声单元AWGN、串行转并列单元S/P、移除保护周期单元Remove GP和离散傅立叶变换单元DFT。
所述信号模型中，包括具有N个子载波的OFDMA上行系统，该N个子载波被划分为Q个子信道，并且每个子信道共有P＝N/Q个子载波；OFDMA上行系统总共服务K个使用者，并且K<Q，每个用户被分配一个子通道；任意第k个使用者所传送的单一符元信号内含P个传送信号。
基于此，说明决定使用者序的方法：本系统有Q个子通道，允许K个使用者且K<Q。子通道序号q＝0,1,…,Q-1；使用者序号k＝0,1,…,K-1。在本发明中，使用者排序依被配置的子通道排序而递增，当使用者配置在较前的子通道序号者，列为较前使用者序号；其中，令k＝q可以是一个使用范例；即，使用者0使用子通道0、使用者1使用子通道1、…、使用者K-1使用子通道K-1。再例如，系统有Q＝8个子通道，有K＝2个使用者；若这两个使用者各使用q＝3与q＝5子通道；因此，对应使用q＝3与q＝5子通道的使用者序号分别列为k＝0与k＝1；使用者估测的顺序仅需依照子通道的升幂序号(即使用者序号)进行估测，无需另外进行排序，可大幅降低运算复杂度。
当某个使用者传送一个前导符元时，内含P个导引信号，每个导引信号之间都有相同的距离和能量。每位使用者的导引信号采用交错配置法，将任意第k个使用者的信号X(k)配置于N个子载波上，依交错配置法，若将第k个使用者的导引信号分配到第q个子通道，则该子通道的子载波位置为{q,q+Q,…,q+(P-1)Q}，其中q＝0,1,…,Q-1，除此以外的子载波上摆放零信号。根据该配置方法，任意第k个使用者的P个上行传送信号为在N个子载波上的信号会映射到N个子载波上，据此，当第k个使用者被安排在第q个子通道时，传送信号在N个子载波上的配置是：
其中，
接着，第k个使用者的上行传送信号经过反离散傅立叶转换之后，成为：
其中，FH表示厄米算符(Hermitian operator)，代表正规离散傅立叶转换矩阵(Normalized DFT matrix)，F的第(α,β)个元素为F(α,β)＝N-1/2exp(-j2παβ/N)，α,β＝0,1,…,N-1，Fk+pQ代表F的第k+pQ行。
由于每个使用者有可能处于高速移动的环境中，因此，合理的上行通道需考虑为高速时变且多重反射路径的通道，故在此，令表示第k个使用者在第l个通道路径于第n个时变取样点的通道增益，每个通道路径的增益随着取样点在变化。
其中，l＝0,1,…,L(k)-1，即第k个使用者的上行通道路径数为L(k)。任意第k个使用者上行传送信号到上行接收端时经常发生载波频偏，在此考虑非整数残余频偏，令Δf(k)表示第k个使用者和上行接收端之间的载波频偏并且定义ε(k)＝Δf(k)/Δf为第k个使用者正规化后的载波频偏，称为“规一载波频偏”，可由传统方法(用于后续模拟实验)的文献中得知规一载波频偏移ε(k)的范围是[-0.5 0.5]，例如：Zhongren Cao；U.Tureli；Yu-Dong Yao,“Deterministic multiuser carrier-frequency offset estimation for interleavedOFDMA uplink,”IEEE Trans.on Commun.,Vol.52,No.9,(2004)(DOI:10.1109/TVT.2017.2707671)。
当使用者k经过通道且其子载波频率受到规一载波频偏ε(k)偏移后，经过移除保护周期后，所接收到的符元可以表示为：
其中，为一对角矩阵用来表述规一载波频偏ε(k)所造成的相位旋转矩阵，即：
另外，为第k个使用者的“时变通道矩阵”：
其中，代表为第k个使用者的多重传输路径的快速时变通道增益，下标l表示第个传输通道路径，n表示第n个取样时间点；α,β＝0,1,...,N-1，(α-β)N表示取N模数；L代表时变通道的路径数目。考虑在高速移动环境下，使得传输通道路径的通道增益在符元传送期间的任意时间都在变动；故将(1)(2)与(4)(5)代入(3)式，可得到：
其中，被定义为“有效载波频偏估测值”。
若θ为正整数且时，则有
考虑OFDMA系统上同时提供多使用者上传信号；例如，共K个使用者，假设在上行接收端已经实现时间同步，因此在上行接收端的接收信号是k使用者上传信号的叠加总和，该叠加总和信号在移除保护周期GP之后成为：
其中，上行接收端的接收信号y为K个使用者的前导符元上传到上行接收端的信号总和以及AWGN噪声。其中,AWGN噪声即加性高斯白噪声(Additive WhiteGaussian Noise)，是最基本的噪声与干扰模型。因此上行接收端的接收信号y可以表示成：
y＝r+z (11)
其中，且/>
根据(9)，可将(7)式中的r(k)写成一个Q×P的矩阵：
将(7)(9)代入(12)，可得：
其中，
S(k)＝T(k)☉s(k) (15)
其中， 且/>其中p＝0，1，...，P-1；/>其中p＝0，1，...，P-1，零矢量其中/>以及⊙代表哈达玛积。
当OFDMA系统上同时提供共K个使用者上传信号，则在上行接收端的接收信号可以表达为(9)式的Q×P矩阵的叠加总和，根据(13)，可得：
其中，代表一个范德蒙矩阵。
且
S＝T☉s (24)
其中，
且
s＝AΩ (26)
其中
在此，且/>
由(22)式知，在上行接收端的接收信号可转化成Q×P矩阵的叠加总和，因此，经过AWGN噪声后的信号成为：
By＝Br+Bz＝VS+Bz (28)
其中Bz＝[z0 z1 … zP-1]，其中zp＝[z(p)z(p+P)…z(p+P(Q-1))]T，且p＝0,1,…,P-1；在此Bz中的每个元素为期望值零与方差值σz 2的的高斯随机变数。
可发现，(28)式与典型的“到达方向”(directional-of-arrival,DOA)问题的数学方程式等效(参考文献R.Roy and T.Kailath,“ESPRIT-estimation of signalparameters via rotational invariance techniques,”IEEE Trans.Acoust.,Speech,Signal Process.,vol.37,no.7,pp.984–995,Jul.1989.)；据此，本发明在(28)式的问题可以将By是看待成在上行接收端搜集P个不同时间的Q个传感器的信号，并尝试估计K个有效载波频偏估测值。典型的DOA问题可采用“多信号分类频谱”(MUSIC spectrum)估计信号参数，在此即估测有效载波频偏估测值
首先，定义“观察矩阵的协方差矩阵”为：
其中， 且IQ为Q×Q单位矩阵。
接着，使用特征值分解后，(29)式成为：
由于本发明不涉及使用者数目的估计，在此，假设总使用者数目K值为已知。因此，(30)式中的对角矩阵∑s＝diag(λ0,λ1,…,λK-1)是由Φ的K个特征值λ0≥λ1≥…≥λK-1所形成；对角矩阵∑z＝diag(λK,λK+1,…,λQ-1)是由所组成；是由K个特征值所对应λq的正交单位特征矢量eq所组成，其中q＝0,1，…,K-1；是由∑z内的Q-K个特征值所对应Q-K个正交单位特征矢量所组成；Us与Uz均为幺正矩阵(unitary matrices)，即/>Φy的信号子空间(signalsubspace)与噪声子空间(noise subspace)分别由Us与Uz所展开；由于信号子空间与噪声子空间互相正交，因此/>
于是，在(29)与(30)两式均乘上Uz，分别可得：
以及，
比较(31)与(32)，可得：
VΦSVHUz＝0 (33)
在(33)中，因VΦS为满秩，故有VHUz＝0。令Vk代表V的第k行，故有，进而有：
因此，欲估计第k个使用者的有效载波频偏估测值时，可以利用(35)估计取得。在此定义“多信号分类频谱”(MUSIC spectrum)函数为/>据此，基于多信号分类频谱的“空间谱估计法”为：
其中，以介于(8)式中的测试数值代入(23)形成Vk，再代入(35)，J为搜寻值，在所有测试数值中找出搜寻值的最大峰值/>得估测结果/>再依照(8)可计算/>
本发明使用(35)式进行逐次迭代估测，所述逐次迭代估测是以历次迭代至目前为止的估测值的平均值作为估测结果，并且将本次迭代估测的估测结果作为下一次迭代估测的初值。因此，每次估测的初值具有降躁的优点。每次估测一个使用者，全部使用者(即K个使用者)都估测完一次时，称为完成了一次迭代。其中，所述首次迭代称为“初估阶段”，其余迭代估测统称为“细调阶段”。
由y与r(k)得知，当在第i次迭代估测第k个使用者时，可萃取其信号为：其中r(u)区分为两阶段使用者受到的载波频偏所影响的接收信号：(1)第i次迭代时第0至k-1的使用者，(2)第i-1次迭代时，第k+1至K-1的使用者。
为降低系统延时，采用动态均值运算方式来计算迭代期间的估测平均值，以提升系统反应速度。即每次迭代完时立刻执行规一频偏估测值的动态均值计算，如：其中，/>是历次迭代至第i-1次迭代为止估测值的平均值，/>表示第i次迭代估测值的平均值。根据平均值/>进而用来重新调整/>接着迭代更新，该次估测结果作为下一次迭代的起始初值。例如，第i次估测结果/>就作为第i+1次估测的初值。由于均值可降低噪声造成的估测误差，因此起始初值可以更为稳定。
任意第k个使用者的规一载波频偏估测范围定于在此[-d,d]范围内切割成∈等分步阶，每步阶为Δε＝2d/∈，因此需历遍的搜寻点是：
即，进行峰值搜寻时，共搜寻∈+1点，每一估测点代入(8)可换算成有效载波频偏估测值由代表性文献Z.Cao,U.Tureli and Y.-D.Yao等人在IEEE Trans.Commun.,vol.52,no.9,pp.1585–1594,Sept.2004上发表的“Deterministic multiuser carrier-frequency offset estimation for interleaved OFDMA uplink”可知，d＝0.5，即
特别注意的是，若使用人数K＝Q-1时，因此K＝Q-1时为满载使用者人数；若使用人数K＝1时，/>
萃取第k个使用者信号的方式具体为：
根据式(10)与(11)，得到：
其中，相位旋转矩阵是由估算出第m个使用者的载波频偏ε(m)所构成。考虑(37)式，在第i次迭代时，依照使用者序欲估测第k个使用者时，(37)式可写成：
由于在第i次迭代已经完成了u个顺位使用者的载波频偏估测与更新，剩余的使用者的载波频偏估测是在第i-1次迭代时完成的，因此可将(38)式中的区分成两段：
(1)第i次迭代时，0至k-1的所有使用者受到的载波频偏所影响的接收信号：
(2)第i-1次迭代时，k+1至K-1的所有使用者受到的载波频偏所影响的接收信号：
据此，可得使用者k的“萃取向量”如下：
其中，是在第i次迭代时估测使用者u的相位旋转矩阵，/>是在第i-1次迭代时估测使用者u的相位旋转矩阵。
本发明第i次迭代估测任意第k个使用者的规一载波频偏估测值的步骤包括：
步骤b1.基于单一使用者空间谱估计法，根据估测精确度设置估测范围与搜寻点；其中，初估阶段的估测范围是R0＝[-d,d]，将[-d,d]之间切割成∈等分步阶，每步阶为Δε＝2d/∈，共∈+1个搜寻点细调阶段使用动态估测范围是R1，从历次迭代至目前为止的估测值的平均值作为下一次迭代估测的初值，R1是以该初值为中心增减微尺度δ的范围，R1的搜寻点是将R1叠在R0所得的交集搜寻点/>
步骤b2.基于上行接收端的接收信号y移除第k个使用者以外的K-1个使用者的频偏干扰，得到第k个使用者的萃取向量为：
其中，表示为代表第i次迭代被第k个使用者的萃取向量，γ(k)代表第k个使用者的前导符元的接收符元，γ(k)＝G(k)x(k)。其中，x(k)是第k个使用者的已知前导符元，G(k)是第k个使用者的通道矩阵，G(k)可参考式(5)；
代表第i次迭代被第u个使用者产生的相位旋转矩阵：
代表第i-1次迭代被第u个使用者产生的相位旋转矩阵为：
将第k个使用者的萃取向量转化成一个塑型矩阵，可参考式(12)得到：
计算塑型矩阵的估计协方差矩阵，得到：
执行估计协方差矩阵的特征值分解，得到：
取得噪声子空间矩阵：根据估测范围：/>将估测范围内的每一个搜寻点代入计算算得到有效载波频偏估测值/>Q表示Q个子信道，q表示第q个子信道。/>
使用有效载波频偏估测值建立范德蒙矩阵V，即式(23)；
取V的第k行，得
b3.基于萃取向量得到多信号分类频谱，根据多信号分类频谱的单使用者空间谱估计法，计算估测范围内所有搜寻点所对应的搜寻值/>如式(35)所示：
其中，为多信号分类频谱函数，/>表示Vk经过厄米算符的运算，/>表示/>经过厄米算符的运算。
b4.取出搜寻值的最大峰值即为有效载波频偏估测值/>
b5.根据式(8)与所述有效载波频偏估测值计算规一载波频偏估测值/>
本发明迭代估测过程可具体区分为：“初估阶段”与“细调阶段”。使用s表示第s阶段，Stg代表共有“初估阶段”与“细调阶段”的两阶段数目，即Stg＝2；其中，s＝0代表“初估阶段”，s＝1代表“细调阶段”；Itrs代表第s阶段的迭代次数，“初估阶段”迭代次数为Itr0＝1，“细调阶段”迭代次数为Itr1。两阶段均采取逐次使用者估测，逐次估测的顺序与使用者序一致即可，无须额外制定排序规则，因此可以省去排序的运算复杂度；“初估阶段”的估测范围介于-0.5与0.5之间；而“微调阶段”欲估测第i次迭代的时，是以/>当作估测初值，其估测范围是/>其中，/>是历次迭代自第0次以来至第i-1次迭代(即历次迭代至第i-1次迭代为止)的估测均值，δ是微小估测范围，以动态计算方式，即
由于每次迭代的初值是基于历次迭代的均值，因此初值具有降躁的优点；此外，细调阶段的估测范围为例如，当/>且δ＝0.05，因此时，此与“初估阶段”的[-0.5,0.5]搜寻范围比较，仅为“初估阶段”的1/10，因此本发明可大幅度节省运算复杂度。
本发明还提供一种OFDMA上行载波频偏估测法的干扰抑制装置，包括：
信号接收模块，接收上行接收端的接收信号y，所述接收信号y为K个使用者上传到上行接收端的信号总和以及高斯噪声；单使用者载波频偏估测模块，使用第k个使用者上传的前导符元来估测第k个使用者的规一载波频偏估测值其中，所述估测均是以K个使用者的使用者序号作为估测顺序来进行逐次迭代估测；多址干扰抑制模块，基于上行接收端的接收信号y移除第k个使用者以外的K-1个使用者的频偏干扰，取出第k个使用者的萃取向量。迭代式降低多使用者干扰再估测，以提升估测准确性。/>
模拟实验
本发明提供的高速移动环境下的OFDMA上行载波频偏估测法，采用信号框中的前导符元进行估测，利用计算机仿真结果，让所提出的方法得以验证。
以下根据所提出方法进行实验；首先，系统参数为：中心频率(carrierfrequency)是2.5GHz，系统带宽(system bandwidth)是10MHz，子载波数目(subcarrier,N)、“反离散傅立叶变换”(IDFT)点数、“离散傅立叶变换”(DFT)点数等三种参数是1024。保护周期(Guard Period,Ng)点数是256，调变方式(modulation)是QPSK，子信道数目Q＝8，满载时的使用者数目是K＝7。
本发明在多重路径行动通道实施验证，采用ITU-VB通道模型，共有6条瑞利衰退路径(Rayleigh paths)，各通道的功率衰退与路径延迟分别是[-2.5,0.0,-12.8,-10.0,-25.2,-16.0](dB)与[0.0,0.31,0.71,1.09,1.73,2.51](μs)，本发明分别测试规一多普勒频率包括fdT＝0.025、0.05、0.075、0.1、0.125与0.15，在此分别对应移动时速率违为约84Km/h、168Km/h、253Km/h、337Km/h、421Km/h、与506Km/h；换言之，本发明可适用环境包括：高速轨道交通、车联网、无人飞行器的高速物联网应用。
本发明以均方误差MSE(mean square error)来作为仿真系统性能的准则，定义为
其中，代表规一载波频偏的估测结果，此结果是执行完蒙地卡罗模拟的第ρ次“微调阶段”步骤的最终结果/>ε(k)代表第k个使用者的规一载波频偏真实值，共有K个使用者，Mc代表执行蒙地卡罗模拟的总试验次数。
在此，执行任何一次蒙地卡罗实验时，每位使用者的规一载波频偏为ε(k)＝±εx，±符号为随机变量；其中，εx称为“载波测试频偏”；例如，若εx＝0.4，第ρ-1次蒙地卡罗实验时为[ε(0)ε(1)ε(2)…ε(K-1)]＝[-0.4 0.4-0.4…0.4]，而第ρ次蒙地卡罗实验时±符号随机更动为[ε(0)ε(1)…ε(K-1)]＝[0.4-0.4-0.4…0.4]。
本发明针对不同程度的移动速度环境进行模拟，在此特别着重于验证系统处在严苛情况时的效能，包括：考虑低数目的前导符元，在此采用单一前导符元、考虑高速移动环境与高范围移动速率、考虑使用者数目高负载与高载波频偏等。
在此将本发明与两种传统方法进行效能比较，分别标示为“传统方法1”与“传统方法2”。其中，标示为“传统方法1”的是盲蔽式方法的代表性文献：Z.Cao,U.Tureli and Y.-D.Yao等人在IEEE Trans.Commun.,vol.52,no.9,pp.1585–1594,Sept.2004上发表的“Deterministic multiuser carrier-frequency offset estimation for interleavedOFDMA uplink”；另外，标示为“传统方法2”的是导引信号辅助式估测法的代表性文献：M-OPun,M.Morelli and C.-C.J.Kuo等人在IEEE Trans.Commun.,vol.6,no.2,pp.629-639,Feb.2007上发表的“Iterative detection and frequency synchronization for OFDMAuplink transmissions”。
请参考图2，图2呈现了本发明与两种传统方法在使用者数目满载K＝7、且“载波测试频偏”εx＝0.4，于fdT＝0.025、0.05与0.075环境下的效能比较，其移动速率分别对应为84Km/h、168Km/h、253Km/h，大约是地铁与动车的行车速率范围。由图2知，本发明之MSE效能比“传统方法2”优良且远优于“传统方法1”。当SNR＝15dB时的优势特别显著，本发明优于“传统方法2”超过半个数值阶度。
请参考图3，其呈现了当使用者数目满载K＝7、且“载波测试频偏”εx＝0.4的条件下，考虑更高更严苛的：fdT＝0.1、0.125、与0.15环境下的效能比较，其移动速率分别对应为337Km/h、421Km/h、与506Km/h，大约是高铁、磁浮铁路、无人飞机的速率范围。观察图3可知，本发明之MSE效能比“传统方法2”优良且远优于“传统方法1”。在此，测试本发明方法于不同的移动速率环境中的性能表现，请参考图4.
图4呈现了当SNR＝15dB时，考虑很高的“载波测试频偏”值，εx＝0.4，在测试时每次蒙地卡罗测试时各使用用者的偏移量为±εx随机变动，总共迭代次数Iters＝5，随着fdT的变化为0.025、0.05、0.075、0.1、0.125与0.15，测试不同使用者数目K分别为7、5与3的MSE效能比较图。观察图4可知，无论使用者数目是满载以及高或低于满载的半数情况下，在大范围fdT且涵盖高fdT的环境中测试可知，本方法的MSE变化范围约在一个数量级内，因此可证实，本发明的系统效能在低SNR条件下仍能保持非常稳定的运作。
最后，再同于图5测试环境测试中等SNR＝25dB之情形，得到图5结果，可观察不同的移动速率环境中的性能表现。
请参考图5，图5呈现了本发明方法于SNR＝25dB时，考虑“载波测试频偏”，每次蒙地卡罗测试时各使用用者的偏移量为随机变动，总共迭代次数Itr1＝5，随着fdT的变化为0.025、0.05、0.075、0.1、0.125与0.15，测试不同使用者数目分别为7、5与3的MSE效能比较图。观察图5可知，无论使用者数目是满载以及高或低于满载的半数情况下，在大范围fdT且涵盖高fdT的环境中测试可知，本方法的MSE变化范围近似一个数量级，因此可证实，本发明的系统效能在中等SNR条件下仍能保持非常稳定的运作。
综合上述测试，根据图2与图3的MSE效能比较得知，本发明比两种传统方法更适合应用于具高速移动环境的行动物联网传输器；且根据图4与5，得知本发明在大范围fdT并涵盖高fdT的环境中具有稳定且良好的系统效能。
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 (10)

1.一种高速移动环境下的OFDMA上行载波频偏估测法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤a.接收上行接收端的接收信号y,其中，y为K个使用者上传到上行接收端的信号总和以及高斯噪声；
步骤b.使用接收信号y中第k个使用者的前导符元来估测第k个使用者的规一载波频偏估测值k代表使用者序号，k＝0,1,…,K-1；其中，所述估测均是以K个使用者的使用者序号作为估测顺序来进行逐次迭代估测；
所述步骤b包括如下步骤：
b1.基于单一使用者空间谱估计法，根据估测精确度确定估测范围与搜寻点；
b2.接收信号y移除第k个使用者以外的K-1个使用者的频偏干扰，得到第k个使用者的萃取向量其中，i表示第i次迭代；
b3.基于萃取向量得到多信号分类频谱，根据单使用者空间谱估计法，计算估测范围内所有搜寻点所对应的搜寻值/>
b4.取出搜寻值的最大峰值即为有效载波频偏估测值/>
b5.根据所述有效载波频偏估测值计算规一载波频偏估测值/>
步骤c.重复步骤b直到完成迭代次数，将最后一次迭代得到的规一载波频偏估测值作为规一载波频偏值ε(k)。
2.如权利要求1所述的高速移动环境下的OFDMA上行载波频偏估测法，其特征在于，在接收接收信号y之前，建立使用者端与上行接收端的时间格式一致性信号，信号模型在发送端对K个使用者的上传信号依次进行反离散傅立叶变换、加入保护周期及并列转串行的处理，并在上行接收端对接收信号依次进行加性高斯白噪声、串行转并列、移除保护周期及离散傅立叶变换的处理。
3.如权利要求2所述的高速移动环境下的OFDMA上行载波频偏估测法，其特征在于，所述信号模型中，包括具有N个子载波的OFDMA上行系统，该N个子载波被划分为Q个子信道，并且每个子信道共有P＝N/Q个子载波；OFDMA上行系统总共服务K个使用者，并且K<Q，每个用户被分配一个子通道；任意第k个使用者所传送的单一符元信号内含P个传送信号。
4.如权利要求1所述的高速移动环境下的OFDMA上行载波频偏估测法，其特征在于，所述逐次迭代估测，每次估测一个使用者，将K个使用者的规一载波频偏估测值都估测完，称为完成了一次迭代；其中，首次迭代称为“初估阶段”，其余迭代统称为“细调阶段”。
5.如权利要求4所述的高速移动环境下的OFDMA上行载波频偏估测法，其特征在于，所述“初估阶段”的估测范围为R0＝[-d,d]，d∈[-0.5,0.5]；所述“细调阶段”的估测范围为且-0.5≤/>其中，/>是历次迭代至第i-1次迭代为止的估测值的平均值。
6.如权利要求4所述的高速移动环境下的OFDMA上行载波频偏估测法，其特征在于，所述一次迭代完成时立刻执行规一频偏估测值的动态均值计算：/>其中，/>表示第i次迭代估测值的平均值，/>是历次迭代至第i-1次迭代为止估测值的平均值。
7.如权利要求1所述的高速移动环境下的OFDMA上行载波频偏估测法，其特征在于，所述逐次迭代估测，是以历次迭代至目前为止的估测值的平均值作为估测结果，并且将此估测结果作为下一次迭代估测的初值。
8.如权利要求1所述的高速移动环境下的OFDMA上行载波频偏估测法，其特征在于，b2所述得到第k个使用者的萃取向量，具体为逐次取出每一个使用者的萃取向量，以K个使用者的使用者序号作为萃取顺序。
9.如权利要求1所述的高速移动环境下的OFDMA上行载波频偏估测法，其特征在于，所述b3具体包括如下步骤：
将第k个使用者的萃取向量转化成一个塑型矩阵/>
计算塑型矩阵的估计协方差矩阵/>
执行估计协方差矩阵的特征值分解，取得噪声子空间矩阵/>
将估测范围的每一个搜寻点代入计算得到有效载波频偏估测值/>Q表示Q个子信道，q表示第q个子信道；
基于有效载波频偏估测值建立范德蒙矩阵V：
其中，取V的第k行，得
基于多信号分类频谱的单使用者空间谱估计法，计算估测范围内所有搜寻点所对应的搜寻值
其中，为多信号分类频谱函数，/>表示Vk经过厄米算符的运算，/>表示经过厄米算符的运算。
10.一种执行权利要求1至9任意一项所述的OFDMA上行载波频偏估测法的干扰抑制装置，其特征在于，包括：
信号接收模块，接收上行接收端的接收信号y，所述接收信号y为K个使用者上传到上行接收端的信号总和以及高斯噪声；
单使用者载波频偏估测模块，使用接收信号y中第k个使用者上传的前导符元来估测第k个使用者的规一载波频偏估测值其中，所述估测均是以K个使用者的使用者序号作为估测顺序来进行逐次迭代估测；
多址干扰抑制模块，基于上行接收端的接收信号y移除第k个使用者以外的K-1个使用者的频偏干扰，取出第k个使用者的萃取向量。
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