CN113726416B - 一种卫星通信载波同步方法、装置及通信设备 - Google Patents

一种卫星通信载波同步方法、装置及通信设备 Download PDF

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Abstract

本申请提供一种卫星通信载波同步方法、装置及通信设备。该方法包括：获取基于移动设备的突发信号生成的频偏粗估计值；将频偏粗估计值作为高斯过程模型的初始观测值，构建训练数据集，并基于高斯过程模型构建目标函数；基于训练数据集，计算目标函数的均值和目标函数的方差；基于复合积分法则和高斯累积分布函数，通过目标函数的均值和目标函数的方差从多普勒频偏的搜索范围中估计目标函数的极大值；基于高斯估计函数，得到新的频偏估计值；将新的频偏估计值作为一个观测值添加到训练数据集中，直至得到第T个频偏估计值；基于频偏精估计值补偿频偏。该方式可以在观测数据较少的情况下估计大范围的频偏并且具有很低的最优参数搜索复杂度。

Description

一种卫星通信载波同步方法、装置及通信设备
技术领域
本申请涉及卫星通信技术领域，具体而言，涉及一种卫星通信载波同步方法、装置，通信设备及计算机可读存储介质。
背景技术
随着科技的飞速发展，越来越多的移动设备可接入到卫星网络中。其中，移动设备可包括中低速移动的地面终端设备(如高铁、汽车等)和高速移动的空中终端设备(如无人机、飞机等)。移动设备通常以突发模式随机接入卫星网络，以实现节省功耗和导频资源的目的。然而移动设备在接入卫星时面临的一个严重问题是多普勒效应引起的载波频率偏移。特别是考虑到高速移动设备以突发模式接入卫星系统时，接收到的观测数据比较短，由于链路预算导致的信噪比低，并且由于终端高速随机运动导致多普勒频移无法由固定的多普勒特性曲线补偿，这些原因使得该场景下的载波同步变得非常困难。
传统的载波同步方法中，锁相环需要很长的接收数据长度并且对信噪比要求很高；非数据辅助方法需要在高信噪比下才能正常工作；数据辅助方法依赖于导频，造成频谱资源的浪费，并且无法纠正大范围的频偏；编码辅助虽然可以在低信噪比工作并且不依赖导频，但是当频偏变大时，需要更长的接收数据，因此也无法适用于卫星与高移动设备的突发通信。
可见，目前的载波同步方法不能在低信噪比和短接收数据的场景下纠正大范围的多普勒频移，因此很难适用于卫星与高移动设备的突发通信。
发明内容
本申请实施例的目的在于提供一种卫星通信载波同步方法、装置，通信设备及计算机可读存储介质，以解决在高移动设备接入的场景下，多普勒效应对卫星通信的影响。
本发明是这样实现的：
第一方面，本申请实施例提供一种卫星通信载波同步方法，包括：步骤一：获取基于移动设备的突发信号生成的频偏粗估计值；步骤二：将所述频偏粗估计值作为高斯过程模型的初始观测值，构建训练数据集，并基于所述高斯过程模型构建目标函数；其中，所述训练数据集包括观测值及与每个所述观测值对应的目标函数观测向量；所述目标函数观测向量通过SCCPM系统解码输出的均方软输出得到；所述观测值包括所述初始观测值；所述目标函数为通过所述高斯过程模型构造所述均方软输出得到；步骤三：基于所述训练数据集，计算所述目标函数的均值和所述目标函数的方差；步骤四：基于复合积分法则和高斯累积分布函数，通过所述目标函数的均值和所述目标函数的方差从多普勒频偏的搜索范围中估计所述目标函数的极大值；步骤五：基于高斯估计函数，通过所述目标函数的均值、所述目标函数的方差和所述目标函数的极大值，得到新的频偏估计值；步骤六：将所述新的频偏估计值作为一个观测值添加到所述训练数据集中，重复步骤一至步骤五，直至得到第T个频偏估计值；其中，T为预设的大于零的自然数；所述第T个频偏估计值为频偏精估计值；步骤七：基于所述频偏精估计值补偿频偏，得到载波同步信号。
本申请实施例所提供的卫星通信载波同步方法，通过高斯过程模型所构建的目标函数来估计基于串行级联连续相位调制(SCCPM)的突发信号的大范围多普勒频偏。借助复合积分法则和高斯累积分布函数，得到了高斯估计模型中目标函数的极大值。然后通过高斯估计函数，得到新的频偏估计值，该函数能够实现更加准确地估计频偏并避免手动调节参数。相比较于传统算法，本申请实施例提供的卫星通信载波同步方法可以在观测数据较少的情况下估计大范围的频偏并且具有很低的最优参数搜索复杂度。
结合上述第一方面提供的技术方案，在一些可能的实现方式中，所述获取基于移动设备的突发信号生成的频偏粗估计值，包括：获取卫星接收到的所述移动设备发送的突发信号；基于期望最大化载波同步算法对所述突发信号进行载波粗同步，得到所述频偏粗估计值。
结合上述第一方面提供的技术方案，在一些可能的实现方式中，所述高斯估计函数的表达式为：
Figure GDA0003709205890000031
其中，Δft表示所述新的频偏估计值；
Figure GDA0003709205890000032
表示所述目标函数的极大值，
Figure GDA0003709205890000033
表示所述目标函数的均值；
Figure GDA0003709205890000034
表示所述目标函数的方差。
结合上述第一方面提供的技术方案，在一些可能的实现方式中，在所述得到新的频偏估计值之后，所述方法还包括：获取所述频偏粗估计值的误差长度；基于所述新的频偏估计值和所述频偏粗估计值的差值与所述误差长度的大小关系，确定所述目标函数的均值和所述目标函数的方差中核函数的长度尺度参数的取值。
在本申请实施例中，通过新的频偏估计值和频偏粗估计值的差值与误差长度的大小关系，来实现对长度尺度参数的自适应调节，进而使得后续输出的频偏估计值更加准确。
结合上述第一方面提供的技术方案，在一些可能的实现方式中，所述基于所述新的频偏估计值和所述频偏粗估计值的差值与所述误差长度的大小关系，确定所述目标函数的均值和所述目标函数的方差中核函数的长度尺度参数的取值，包括：当所述新的频偏估计值和所述频偏粗估计值的差值大于所述误差长度时，将所述长度尺度参数减去第一预设增量；当所述新的频偏估计值和所述频偏粗估计值的差值小于所述误差长度时，将所述长度尺度参数加上所述第一预设增量。
结合上述第一方面提供的技术方案，在一些可能的实现方式中，所述目标函数为凹函数，所述方法还包括：基于所述频偏粗估计值对应的目标函数观测向量与预设值对应的目标函数观测向量确定所述多普勒频偏的搜索范围；其中，所述预设值为所述频偏粗估计值加上第二预设增量。
在本申请实施例中，通过凹函数的函数特性，基于频偏粗估计值对应的目标函数观测向量与预设值对应的目标函数观测向量确定所述多普勒频偏的搜索范围，进而缩小多普勒频偏的搜索范围，提高了通信设备的处理效率。
结合上述第一方面提供的技术方案，在一些可能的实现方式中，所述基于所述频偏粗估计值对应的目标函数观测向量与预设值对应的目标函数观测向量确定所述多普勒频偏的搜索范围，包括：当所述频偏粗估计值对应的目标函数观测向量大于所述预设值对应的目标函数观测向量时，所述多普勒频偏的搜索范围为频偏最小值至所述频偏粗估计值；当所述频偏粗估计值对应的目标函数观测向量小于所述预设值对应的目标函数观测向量时，所述多普勒频偏的搜索范围为所述频偏粗估计值至频偏最大值。
第二方面，本申请实施例提供一种卫星通信载波同步装置，包括：获取模块，用于执行步骤一：获取基于移动设备的突发信号生成的频偏粗估计值；构建模块，用于执行步骤二：将所述频偏粗估计值作为高斯过程模型的初始观测值，构建训练数据集，并基于所述高斯过程模型构建目标函数；其中，所述训练数据集包括观测值及与每个所述观测值对应的目标函数观测向量；所述目标函数观测向量通过SCCPM系统解码输出的均方软输出得到；所述观测值包括所述初始观测值；所述目标函数为通过所述高斯过程模型构造所述均方软输出得到；计算模块，用于执行步骤三：基于所述训练数据集，计算所述目标函数的均值和所述目标函数的方差；估计模块，用于执行步骤四：基于复合积分法则和高斯累积分布函数，通过所述目标函数的均值和所述目标函数的方差从多普勒频偏的搜索范围中估计所述目标函数的极大值；生成模块，用于执行步骤五：基于高斯估计函数，通过所述目标函数的均值、所述目标函数的方差和所述目标函数的极大值，得到新的频偏估计值；处理模块，用于执行步骤六：将所述新的频偏估计值作为一个观测值添加到所述训练数据集中，重复步骤一至步骤五，直至得到第T个频偏估计值；其中，T为预设的大于零的自然数；所述第T个频偏估计值为频偏精估计值；补偿模块，用于执行步骤七：基于所述频偏精估计值补偿频偏，得到载波同步信号。
第三方面，本申请实施例提供一种通信设备，包括：处理器和存储器，所述处理器和所述存储器连接；所述存储器用于存储程序；所述处理器用于调用存储在所述存储器中的程序，执行如上述第一方面实施例和/或结合上述第一方面实施例的一些可能的实现方式提供的方法。
第四方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在被处理器运行时执行如上述第一方面实施例和/或结合上述第一方面实施例的一些可能的实现方式提供的方法。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。
图1为本申请实施例提供的一种通信设备的结构示意图。
图2为本申请实施例提供的一种卫星通信载波同步方法的步骤流程图。
图3为本申请实施例提供的一种卫星通信载波同步装置的模块框图。
图标：100-通信设备；110-处理器；120-存储器；200-卫星通信载波同步装置；210-获取模块；220-构建模块；230-计算模块；240-估计模块；250-生成模块；260-处理模块；270-补偿模块。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述。
请参阅图1，本申请实施例提供的一种应用卫星通信载波同步方法及装置的通信设备100的结构示意图。
本申请实施例中，通信设备100可以是卫星。通信设备100也可以是地面工作站上的任意电子设备(如计算机、服务器)，电子设备与卫星之间通信连接。
当通信设备100为卫星时，卫星接收移动设备所发送的突发信号，并基于突发信号执行本申请实施例所提供的卫星通信载波同步方法。而当通信设备100为地面工作站上的任意电子设备时，当卫星接收到移动设备所发送的突发信号后，将突发信号发送给地面工作站上的电子设备，由电子设备执行本申请实施例所提供的卫星通信载波同步方法。
在一些实施例中，卫星在接收到移动设备所发送的突发信号后，可以先基于突发信号生成的频偏粗估计值，然后将生成的频偏粗估计值发送给地面工作站上的电子设备，然后再由电子设备执行本申请实施例所提供的卫星通信载波同步方法。
上述的移动设备可包括中低速移动的地面终端设备(如高铁、汽车等)和高速移动的空中终端设备(如无人机、飞机等)。
在结构上，通信设备100可以包括处理器110和存储器120。
处理器110与存储器120直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互，例如，这些元件相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。卫星通信载波同步装置包括至少一个可以软件或固件(Firmware)的形式存储在存储器120中或固化在通信设备100的操作系统(Operating System，OS)中的软件模块。处理器110用于执行存储器120中存储的可执行模块，例如，卫星通信载波同步装置所包括的软件功能模块及计算机程序等，以实现卫星通信载波同步方法。处理器110可以在接收到执行指令后，执行计算机程序。
其中，处理器110可以是一种集成电路芯片，具有信号处理能力。处理器110也可以是通用处理器，例如，可以是中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific IntegratedCircuit，ASIC)、分立门或晶体管逻辑器件、分立硬件组件，可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。此外，通用处理器可以是微处理器或者任何常规处理器等。
存储器120可以是，但不限于，随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、只读存储器(Read Only Memory，ROM)、可编程只读存储器(Programmable Read-OnlyMemory，PROM)、可擦可编程序只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory，EPROM)，以及电可擦编程只读存储器(Electric Erasable Programmable Read-OnlyMemory，EEPROM)。存储器120用于存储程序，处理器110在接收到执行指令后，执行该程序。
需要说明的是，图1所示的结构仅为示意，本申请实施例提供的通信设备100还可以具有比图1更少或更多的组件，或是具有与图1所示不同的配置。此外，图1所示的各组件可以通过软件、硬件或其组合实现。
请参阅图2，图2为本申请实施例提供的卫星通信载波同步方法的步骤流程图，该方法应用于图1所示的通信设备100中。需要说明的是，本申请实施例提供的卫星通信载波同步方法方法不以图2及以下所示的顺序为限制，该方法包括：步骤一-步骤七。
步骤一(S101)：获取基于移动设备的突发信号生成的频偏粗估计值。
于本申请实施例中，移动设备的突发信号指的是移动设备在高速移动过程中以突发模式所接入到卫星的信号。其中，移动设备的高速的具体数值可以根据情况而定，本申请不作限定。
可选地，步骤一可具体包括：获取卫星接收到的移动设备发送的突发信号；基于期望最大化载波同步算法对突发信号进行载波粗同步，得到频偏粗估计值。
上述的突发信号由移动设备发出，卫星在接收到突发信号后采用期望最大化载波同步算法进行粗同步，以得到频偏粗估计。当然，也可以是卫星接收到突发信号将其发送至地面工作站的电子设备中，以使电子设备采用期望最大化载波同步算法进行粗同步，以得到频偏粗估计。(为了便于说明，后文中均以卫星作为执行主体对本申请实施例的卫星通信载波同步方法的进行说明)。
具体的，移动设备产生突变信息序列a＝[a0,a1,...,ak-1]；然后经过卷积编码器被编码为序列c＝[c0,c1,...,cl-1]；信道编码的编码率为r＝k/l；k为信息比特长度；l为编码后的序列长度。
然后编码信号通过连续相位调制器以产生基带信号s＝[s0,s1,...,sl-1]，之后该信号经过上变频发射出去。
当移动设备在高速移动时，卫星接收到的信号将遭受到较大的多普勒频率偏移。考虑到噪声和多普勒频移的存在，卫星接收的信号可以表示为：
r(t)＝s(t)exp(j2π(fc+fd(t))t)+ω(t) (1)
Figure GDA0003709205890000081
在公式(1)和公式(2)中，
Figure GDA0003709205890000082
是CPM(Continue Phase Modulation，连续相位调制)倾斜相位，fc是载波频率，fd(t)＝fcνa(t)/c，νa(t)是移动设备的速度，而ω(t)是零均值和方差为N0/2的复高斯白噪声；E表示发射信号能量，T为发射信号持续时间，c为编码比特，j为复数虚部符号。fd(t)在t0＝0附近的泰勒级数展开由下式给出：
fd(t)＝fd(0)+f'd(0)t+o(t) (3)
公式(3)中，fd(0)是多普勒频移，f'd(0)是多普勒速率，o(t)表示t的高阶无穷小。将(3)代入(1)得到：
r(t)＝s(t)exp(j2π(fd(0)t+f'd(0)t2))+ω(t) (4)
考虑到卫星突发通信中帧的时间通常小于10毫秒，f'd(0)t2对每个的影响符号可以忽略不计。
然后再将公式(4)经过下变频和离散，得到的接收信号可以表示为：
r(n)＝s(n)exp(j2πnfdTs)+ω(n),n＝1,2,…,kRs (5)
其中Rs是每个符号k的采样点数，Ts是符号周期，fdTs被称为归一化频率偏移(NFO)。
然后卫星再根据后验概率思想，进行粗略的解调与译码，为后续载波同步产生必要的信息。
需要说明的是，由于前述的所有过程均为本领域所熟知，因此，本申请不作详细说明。
在完成粗略的解调与译码后，基于期望最大化载波同步算法对突发信号进行载波粗同步。期望最大化载波同步算法的公式包括：
Figure GDA0003709205890000091
Figure GDA0003709205890000092
Figure GDA0003709205890000093
Figure GDA0003709205890000094
在公式(6)～公式(9)中，
Figure GDA0003709205890000095
为接收信号的先验对数概率，
Figure GDA0003709205890000101
为SCCPM(串行级联连续相位调制)系统发送符号s的后验概率，可以通过最大后验概率思想进行计算，Rs为采样倍数，Sn＝(Vn,Un)表示连续相位调制发送的符号，Vn表示n时刻的状态，Un表示传输的信息序列，rl表示卫星接收的离散信号，
Figure GDA0003709205890000102
(v的表示相同)，fd表示频偏，Ts表示系统信息发送时间间隔，r表示卫星接收的离散信号向量，Es表示符号能量，N0表示噪声能量。通过公式(6)即可计算得到频偏粗估计值。
步骤二(S102)：将频偏粗估计值作为高斯过程模型的初始观测值，构建训练数据集，并基于高斯过程模型构建目标函数。
其中，训练数据集包括观测值及与每个观测值对应的目标函数观测向量；目标函数观测向量通过SCCPM系统解码输出的均方软输出得到；观测值包括初始观测值；目标函数为通过高斯过程模型构造均方软输出得到。
具体的，根据步骤一中的载波粗同步算法，得到频偏的粗略估计值Δfcoarse。选择观测频偏向量F0＝[Δfi；Δfcoarse；Δfj]，其中，Δfi和Δfj为Δfcoarse相邻的频偏数值。当然，观测频偏向量F0可以包括更多个数的频偏数值，比如五个、七个等等，本申请不作限定。
然后基于观测频偏向量F0＝[Δfi；Δfcoarse；Δfj]计算对应的目标函数观测向量ψ＝[ψ(Δfi)；ψ(Δfcoarse)；ψ(Δfj)]，进而得到训练数据集
Figure GDA0003709205890000103
初始化长度尺度参数l1。
需要说明的是，当频率偏移为零时，从SCCPM解码输出的对数似然比获得的均方软输出(MASO)具有全局最大值，因此它可以作为目标函数来反映SCCPM系统频率偏移校正的程度。本申请实施例中，通过均方软输出来得到目标函数观测向量。该均方软输出表示为：
Figure GDA0003709205890000104
公式(10)中，Λ(n)是SCCPM系统解码输出的对数似然比，其具有对数正态分布的结构。
由于对数似然比，其具有对数正态分布的结构，因此其可以通过高斯分布来近似，也即，本申请实施例中采用高斯过程(GP)模型来构建目标函数。
真实随机变量的高斯过程(GP)模型是一组随机变量，服从联合高斯分布。在实际系统中，可以合理地认为目标函数由与频偏相关的函数和噪声构成。因此，其表达式为：
Figure GDA0003709205890000111
ψ(Δf)＝GP(m(F),κ(F,F')) (12)
在上述公式(11)～公式(12)中，
Figure GDA0003709205890000112
是预测目标函数ψ(Δf)的平均值，ε是高斯噪声服从
Figure GDA0003709205890000113
m(F)为GP模型的均值，κ(F,F')为GP模型的协方差。
步骤三(S103)：基于训练数据集，计算目标函数的均值和目标函数的方差。
在得到训练数据集后，即可基于训练数据集计算上述构建的目标函数的真实均值和真实方差。
当给出不同的多普勒频率偏移点F＝[Δf1,Δf2,...,Δfq]和目标函数的观测值ψ＝[ψ(Δf1),ψ(Δf2),…,ψ(Δfq)]作为输出，目标函数基于{F,ψ}的后验分布服从高斯分布，其平均值
Figure GDA0003709205890000114
和方差
Figure GDA0003709205890000115
的表达式如下：
Figure GDA0003709205890000116
Figure GDA0003709205890000117
在公式(13)～公式(14)，Δf表示待测试的多普勒频偏点，I表示单位矩阵，κ(F,Δf)＝κ(Δf,F)T，κ(Δf,F)＝[κ(Δf,Δf1),…,κ(Δf,Δfq)],
Figure GDA0003709205890000121
需要说明的是，κ(·)称为核函数，通常选择平方指数协方差函数：
Figure GDA0003709205890000122
在公式(15)中，η表示幅度，l表示长度尺度参数。
步骤四(S104)：基于复合积分法则和高斯累积分布函数，通过目标函数的均值和目标函数的方差从多普勒频偏的搜索范围中估计目标函数的极大值。
在求得目标函数的平均值
Figure GDA0003709205890000123
和方差
Figure GDA0003709205890000124
后，再利用复合积分法则和高斯累积分布函数从多普勒频偏的搜索范围中估计目标函数的极大值
Figure GDA0003709205890000125
具体的，定义目标函数的极大值
Figure GDA0003709205890000126
的表达式为：
Figure GDA0003709205890000127
公式(16)中，
Figure GDA0003709205890000128
表示
Figure GDA0003709205890000129
的均值，
Figure GDA00037092058900001210
是观测频率偏移点和目标函数观测向量的集合，
Figure GDA00037092058900001211
是目标函数的最大值，可以看作是一个高斯变量，y可以看作高斯变量。本申请实施例中，Y大于零，目标函数的极大值
Figure GDA00037092058900001212
的计算方法如下：
Figure GDA00037092058900001213
其中，
Figure GDA00037092058900001214
为多普勒频偏的搜索范围。
设置m0＝maxΔf∈F(Ψ(Δf))，则：
Figure GDA00037092058900001215
当y∈[0,m0]时，
Figure GDA00037092058900001216
的概率为1，则有
Figure GDA0003709205890000131
Figure GDA0003709205890000132
在公式(19)～公式(20)中，Φ(x)为高斯累积函数。公式(19)～公式(20)提供了一种计算目标函数最大值的自适应方法。然而，在实际模拟中，发现由上式计算的最大值小于实际值，导致置信界的提升不足。这是因为上式假设观测过程中的噪声可以忽略，而目标函数ψ(Δf)由预测的平均值
Figure GDA0003709205890000133
和噪声ε组成。因此，需要得到
Figure GDA0003709205890000134
的上界，以便灵活地设置其值，为自适应高斯置信界改进算法提供依据。上式可由复合积分规则计算，复合积分规则为：
Figure GDA0003709205890000135
在公式(21)中，
Figure GDA0003709205890000136
xk＝a+kh'，N为积分点数，h、h′为积分的步长，k为变量，a和b为积分的上下限。则将公式(21)代入公式(19)得：
Figure GDA0003709205890000137
其中h′为积分步长，假设当k＝N0时，
Figure GDA0003709205890000138
其意味着
Figure GDA0003709205890000139
因此，mup＝m0+N0h'为
Figure GDA00037092058900001310
的上界。为了更好地估计目标函数的最大值，需要更多关于目标函数的先验信息。因此，此处模拟了均方软输出在不同Eb/N0下的全局极大值，发现均方软输出的值随着Eb/N0的增加而增加。因此，可以根据Eb/N0灵活地设置
Figure GDA0003709205890000141
以更好地估计频偏。其中，Eb/N0也称为信噪比，表示比特信号能量与噪声能量的比值，Eb为信号发射功率，N0为噪声功率。
综上可得，目标函数的极大值为：
Figure GDA0003709205890000142
mup为
Figure GDA0003709205890000143
的上界，mup＝m0+N0h'，m0＝maxΔf∈F(Ψ(Δf))，h′为积分步长，N0满足，当k＝N0时，
Figure GDA0003709205890000144
其中，0＜k≤1。
步骤五(S105)：基于高斯估计函数，通过目标函数的均值、目标函数的方差和目标函数的极大值，得到新的频偏估计值。
由高斯估计函数(GP-Est函数)得到新的频偏估计值Δft；高斯估计函数的表达式为：
Figure GDA0003709205890000145
公式(23)中，Δft表示新的频偏估计值；
Figure GDA0003709205890000146
表示目标函数的极大值，
Figure GDA0003709205890000147
表示目标函数的均值；
Figure GDA0003709205890000148
表示目标函数的方差。
步骤六(S106)：将新的频偏估计值作为一个观测值添加到训练数据集中，重复步骤一至步骤五，直至得到第T个频偏估计值；其中，T为预设的大于零的自然数；第T个频偏估计值为频偏精估计值。
然后，将新的频偏估计值Δft(及与Δft对应的目标函数观测向量)添加到训练数据集中，重复执行上述步骤一至步骤五，直至输出第T个频偏估计值。然后，将第T个频偏估计值确定为频偏精估计值。其中，T可以根据模拟情况设定的具体数值，如10、20，本申请不作限定。
可选地，在每次得到新的频偏估计值之后，还会对目标函数的均值和方差中的核函数的长度尺度参数进行更新，具体的，更新方式包括：获取频偏粗估计值的误差长度；基于新的频偏估计值和频偏粗估计值的差值与误差长度的大小关系，确定目标函数的均值和目标函数的方差中核函数的长度尺度参数的取值。
确定方式具体包括：当新的频偏估计值和频偏粗估计值的差值大于误差长度时，将长度尺度参数减去第一预设增量；当新的频偏估计值和频偏粗估计值的差值小于误差长度时，将长度尺度参数加上第一预设增量。
高斯过程模型的核函数长度标度l的设置是提高置信界，改进函数估计性能的关键。从具有平稳核的高斯过程模型中抽取的典型样本在整个输入空间中的变化率趋于相似，减少l将增加预测函数的基函数类，从而增大置信区间，以找到凸函数的最大点。设定频偏粗估计值的误差长度Δυ；其中，误差长度Δυ为误差总长度的二分之一。
当|Δft-Δfcoarse|＞Δυ时，表示高斯过程模型估计的频偏值离移动设备频偏点较远，因此需要减小l以增加移动设备频偏点周围的探测。相反，l则需要增加。更新长度尺度参数lt+1的表达式为：
Figure GDA0003709205890000151
公式(24)中，lt当前的长度尺度参数；lt+1表示更新的长度尺度参数；Δ2表示第一预设增量；else表示其他情况，该情况下，长度尺度参数数值不变，Δft表示新的频偏估计值。
在本申请实施例中，通过新的频偏估计值和频偏粗估计值的差值与误差长度的大小关系，来实现对长度尺度参数的自适应调节，进而使得后续输出的频偏估计值更加准确。
步骤七(S107)：基于频偏精估计值补偿频偏，得到载波同步信号。
最后，在得到频偏精估计值后，即可根据频偏精估计值对频偏进行补偿，进而得到载波同步信息。
综上，本申请实施例所提供的卫星通信载波同步方法，通过高斯过程模型所构建的目标函数来估计基于串行级联连续相位调制(SCCPM)的突发信号的大范围多普勒频偏。借助复合积分法则和高斯累积分布函数，得到了高斯估计模型中目标函数的最大估计值的上界。然后通过高斯估计函数，得到新的频偏估计值，该函数能够实现更加准确地估计频偏并避免手动调节参数。相比较于传统算法，本申请实施例提供的卫星通信载波同步方法可以在观测数据较少的情况下估计大范围的频偏并且具有很低的最优参数搜索复杂度。
此外，由于目标函数为凹函数，因此，本申请实施例还提供一种缩小多普勒频偏的搜索范围的方式，以提高通信设备的处理效率。该方法还包括：基于频偏粗估计值对应的目标函数观测向量与预设值对应的目标函数观测向量确定多普勒频偏的搜索范围；其中，预设值为频偏粗估计值加上第二预设增量。
具体的，当频偏粗估计值对应的目标函数观测向量大于预设值对应的目标函数观测向量时，多普勒频偏的搜索范围为频偏最小值至频偏粗估计值；当频偏粗估计值对应的目标函数观测向量小于预设值对应的目标函数观测向量时，多普勒频偏的搜索范围为频偏粗估计值至频偏最大值。
示例性的，目标函数的全局最大值在Δfd，因此载波粗同步算法估计的粗频偏点Δfcoarse可能在最大点的左侧或右侧。
如果频率偏移点在目标函数的递增范围Ψ(Δfcoarse+Δ)＞Ψ(Δfcoarse)，则Δfcoarse＜Δfd。相反，若Ψ(Δfcoarse+Δ)＜Ψ(Δfcoarse)，Δfcoarse＞Δfd，Δ表示增量。
因此，多普勒频偏的搜索范围缩小方法如下：当Ψ(Δfcoarse+Δ1)＞Ψ(Δfcoarse)，则
Figure GDA0003709205890000161
否则
Figure GDA0003709205890000162
其中，
Figure GDA0003709205890000163
为多普勒频偏的搜索范围，Δ1为第二预设增量，
Figure GDA0003709205890000164
为频偏最大值，
Figure GDA0003709205890000165
为频偏最小值。
请参阅图3，基于同一发明构思，本申请实施例还提供一种卫星通信载波同步装置200，该装置包括：
获取模块210，用于执行步骤一：获取基于移动设备的突发信号生成的频偏粗估计值。
构建模块220，用于执行步骤二：将所述频偏粗估计值作为高斯过程模型的初始观测值，构建训练数据集，并基于所述高斯过程模型构建目标函数；其中，所述训练数据集包括观测值及与每个所述观测值对应的目标函数观测向量；所述目标函数观测向量通过SCCPM系统解码输出的均方软输出得到；所述观测值包括所述初始观测值；所述目标函数为通过所述高斯过程模型构造所述均方软输出得到。
计算模块230，用于执行步骤三：基于所述训练数据集，计算所述目标函数的均值和所述目标函数的方差。
估计模块240，用于执行步骤四：基于复合积分法则和高斯累积分布函数，通过所述目标函数的均值和所述目标函数的方差从多普勒频偏的搜索范围中估计所述目标函数的极大值。
生成模块250，用于执行步骤五：基于高斯估计函数，通过所述目标函数的均值、所述目标函数的方差和所述目标函数的极大值，得到新的频偏估计值。
处理模块260，用于执行步骤六：将所述新的频偏估计值作为一个观测值添加到所述训练数据集中，重复步骤一至步骤五，直至得到第T个频偏估计值；其中，T为预设的大于零的自然数；所述第T个频偏估计值为频偏精估计值。
补偿模块270，用于执行步骤七：基于所述频偏精估计值补偿频偏，得到载波同步信号。
可选地，获取模块210具体用于获取卫星接收到的所述移动设备发送的突发信号；基于期望最大化载波同步算法对所述突发信号进行载波粗同步，得到所述频偏粗估计值。
可选地，该装置还包括长度尺度参数确定模块。长度尺度参数确定模块用于获取所述频偏粗估计值的误差长度；基于所述新的频偏估计值和所述频偏粗估计值的差值与所述误差长度的大小关系，确定所述目标函数的均值和所述目标函数的方差中核函数的长度尺度参数的取值。
可选地，长度尺度参数确定模块具体用于当所述新的频偏估计值和所述频偏粗估计值的差值大于所述误差长度时，将所述长度尺度参数减去第一预设增量；当所述新的频偏估计值和所述频偏粗估计值的差值小于所述误差长度时，将所述长度尺度参数加上所述第一预设增量。
可选地，该装置还包括搜索范围确定模块。搜索范围确定模块用于基于所述频偏粗估计值对应的目标函数观测向量与预设值对应的目标函数观测向量确定所述多普勒频偏的搜索范围；其中，所述预设值为所述频偏粗估计值加上第二预设增量。
可选地，搜索范围确定模块具体用于当所述频偏粗估计值对应的目标函数观测向量大于所述预设值对应的目标函数观测向量时，所述多普勒频偏的搜索范围为频偏最小值至所述频偏粗估计值；当所述频偏粗估计值对应的目标函数观测向量小于所述预设值对应的目标函数观测向量时，所述多普勒频偏的搜索范围为所述频偏粗估计值至频偏最大值。
需要说明的是，由于所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
基于同一发明构思，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序在被运行时执行上述实施例中提供的方法。
该存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘Solid State Disk(SSD))等。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
另外，作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
再者，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。
以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请的保护范围，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种卫星通信载波同步方法，其特征在于，包括：
步骤一：获取基于移动设备的突发信号生成的频偏粗估计值；
步骤二：将所述频偏粗估计值作为高斯过程模型的初始观测值，构建训练数据集，并基于所述高斯过程模型构建目标函数；其中，所述训练数据集包括观测值及与每个所述观测值对应的目标函数观测向量；所述目标函数观测向量通过SCCPM系统解码输出的均方软输出得到；所述观测值包括所述初始观测值；所述目标函数为通过所述高斯过程模型构造所述均方软输出得到；
步骤三：基于所述训练数据集，计算所述目标函数的均值和所述目标函数的方差；
步骤四：基于复合积分法则和高斯累积分布函数，通过所述目标函数的均值和所述目标函数的方差从多普勒频偏的搜索范围中估计所述目标函数的极大值；
步骤五：基于高斯估计函数，通过所述目标函数的均值、所述目标函数的方差和所述目标函数的极大值，得到新的频偏估计值；
步骤六：将所述新的频偏估计值作为一个观测值添加到所述训练数据集中，重复步骤一至步骤五，直至得到第T个频偏估计值；其中，T为预设的大于零的自然数；所述第T个频偏估计值为频偏精估计值；
步骤七：基于所述频偏精估计值补偿频偏，得到载波同步信号；
在所述得到新的频偏估计值之后，所述方法还包括：获取所述频偏粗估计值的误差长度；基于所述新的频偏估计值和所述频偏粗估计值的差值与所述误差长度的大小关系，确定所述目标函数的均值和所述目标函数的方差中核函数的长度尺度参数的取值；其中，所述核函数为平方指数协方差函数；
所述基于所述新的频偏估计值和所述频偏粗估计值的差值与所述误差长度的大小关系，确定所述目标函数的均值和所述目标函数的方差中核函数的长度尺度参数的取值，包括：当所述新的频偏估计值和所述频偏粗估计值的差值大于所述误差长度时，将所述长度尺度参数减去第一预设增量；当所述新的频偏估计值和所述频偏粗估计值的差值小于所述误差长度时，将所述长度尺度参数加上所述第一预设增量。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取基于移动设备的突发信号生成的频偏粗估计值，包括：
获取卫星接收到的所述移动设备发送的突发信号；
基于期望最大化载波同步算法对所述突发信号进行载波粗同步，得到所述频偏粗估计值。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述高斯估计函数的表达式为：
Figure FDA0003709205880000021
其中，Δft表示所述新的频偏估计值；
Figure FDA0003709205880000022
表示所述目标函数的极大值，
Figure FDA0003709205880000023
表示所述目标函数的均值；
Figure FDA0003709205880000024
表示所述目标函数的方差。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标函数为凹函数，所述方法还包括：
基于所述频偏粗估计值对应的目标函数观测向量与预设值对应的目标函数观测向量确定所述多普勒频偏的搜索范围；其中，所述预设值为所述频偏粗估计值加上第二预设增量。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述频偏粗估计值对应的目标函数观测向量与预设值对应的目标函数观测向量确定所述多普勒频偏的搜索范围，包括：
当所述频偏粗估计值对应的目标函数观测向量大于所述预设值对应的目标函数观测向量时，所述多普勒频偏的搜索范围为频偏最小值至所述频偏粗估计值；
当所述频偏粗估计值对应的目标函数观测向量小于所述预设值对应的目标函数观测向量时，所述多普勒频偏的搜索范围为所述频偏粗估计值至频偏最大值。
6.一种卫星通信载波同步装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取基于移动设备的突发信号生成的频偏粗估计值；
构建模块，用于将所述频偏粗估计值作为高斯过程模型的初始观测值，构建训练数据集，并基于所述高斯过程模型构建目标函数；其中，所述训练数据集包括观测值及与每个所述观测值对应的目标函数观测向量；所述目标函数观测向量通过SCCPM系统解码输出的均方软输出得到；所述观测值包括所述初始观测值；所述目标函数为通过所述高斯过程模型构造所述均方软输出得到；
计算模块，用于基于所述训练数据集，计算所述目标函数的均值和所述目标函数的方差；
估计模块，用于基于复合积分法则和高斯累积分布函数，通过所述目标函数的均值和所述目标函数的方差从多普勒频偏的搜索范围中估计所述目标函数的极大值；
生成模块，用于基于高斯估计函数，通过所述目标函数的均值、所述目标函数的方差和所述目标函数的极大值，得到新的频偏估计值；
处理模块，用于将所述新的频偏估计值作为一个观测值添加到所述训练数据集中，重复执行，直至得到第T个频偏估计值；其中，T为预设的大于零的自然数；所述第T个频偏估计值为频偏精估计值；
补偿模块，用于基于所述频偏精估计值补偿频偏，得到载波同步信号；
长度尺度参数确定模块，用于获取所述频偏粗估计值的误差长度；基于所述新的频偏估计值和所述频偏粗估计值的差值与所述误差长度的大小关系，确定所述目标函数的均值和所述目标函数的方差中核函数的长度尺度参数的取值；其中，所述核函数为平方指数协方差函数；
所述长度尺度参数确定模块，还具体用于当所述新的频偏估计值和所述频偏粗估计值的差值大于所述误差长度时，将所述长度尺度参数减去第一预设增量；当所述新的频偏估计值和所述频偏粗估计值的差值小于所述误差长度时，将所述长度尺度参数加上所述第一预设增量。
7.一种通信设备，其特征在于，包括：处理器和存储器，所述处理器和所述存储器连接；
所述存储器用于存储程序；
所述处理器用于运行存储在所述存储器中的程序，执行如权利要求1-5中任一项所述的方法。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在被计算机运行时执行如权利要求1-5中任一项所述的方法。
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SE01 Entry into force of request for substantive examination
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GR01 Patent grant
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