CN1142690C - 移动通信系统中基于统计量集合的多普勒频移估计方法 - Google Patents

Abstract

本发明的目的是提供在移动通信系统中适用于多种多普勒频移分布、用于估计多普勒频移的统计量集合和一种基于反馈对消的多普勒频移估计方法。同时本发明提出的基于反馈对消的多普勒频移估计方法用估值对消实际值，再对差值进行估计，得到新的估值进一步对消实际值，这个过程不断重复，从而能够对固定的多普勒频移逐次逼近，对变化的多普勒频移动态地调整，具有很强的抗干扰能力和较高的准确性。本方法提出的基于反馈对消的多普勒频移估计方法在多普勒频移的同时，部分输出信号可以直接被移动通信系统利用。

Description

移动通信系统中基于统计量集合的多普勒频移估计方法

(一)技术领域：

本发明属于移动通信领域，尤其涉及移动通信系统中的多普勒频移估计。

(二)背景技术：

在移动通信系统中，当移动台在运动中通信时，基站接收信号的频率会发生变化，称为多普勒效应，这是任何波动过程都具有的特性，多普勒效应所引起的附加多普勒频移在移动台高速移动时效果明显，对通讯造成的严重的影响。在考虑多普勒频移的多径衰落信道下，要进行多径合并必须动态估计出多普勒频移以选择合适的滤波器。基站在接收移动台信号时，进行多普勒频移估算，利用计算结果对移动终端信号的多普勒频移作出相应补偿，可以避免由多普勒频移造成的错误，提高系统在终端高速移动时的稳定度。现有多普勒频移估计技术利用接收端信号的变化的信息，对多普勒频移加以估计，本发明中提出用于估计多普勒频移的统计量集合由于充分利用了第三代移动通信中基站pilot信道上的固定信息，从而可以得到更好的多普勒频移估算。同时本发明提出的反馈对消的多普勒频移估计方法与以往的估计方法相比较，减少了估算过程中随机因素的干扰，比较容易获得较好的估计结果。

本发明的目的是为移动通信系统中多普勒频移的估计提供适用于多种多普勒频移分布、用于估计多普勒频移的统计量集合，并提供一种基于反馈对消的多普勒频移估计新方法。

(三)发明内容：

本发明提供的统计量集合对发明提供的多谱频移估计的新方法具有非常重要的作用，该统计量集合是对系统Pilot信道上的固定信息进行匹配滤波得到基本统计量，然后再利用递推公式递推得到的。在得到的统计量集合中基本统计量的阶数为1，每使用一次递推公式得到的统计量阶数加1。各阶统计量均包括两类，具有数学上对称的形式。统计量集合中各个统计量都包含着有关多普勒频移的信息，针对不同的多普勒频移分布及系统的其他参数，可以从本发明提供的统计量集合中选择适当的统计量，用于多普勒频移的估计。

本发明中基于反馈对消的多普勒频移估计的方法就是利用对本发明中提出的统计量集合中统计量的处理而实现的。本发明提出的多普勒频移估计方法的基本过程如下：

1)首先选定一个初始的多普勒频移，它在方法第一次运作时作为参数送给以多普勒频移估计值为参数的对消滤波器。

2)对消滤波器对Pilot信道上的信息进行处理，处理后的信息中多普勒频移的影响变为实际值和估值的差值。

3)处理后的Pilot信息被送往多普勒频移估计器，该多普勒频移估计器利用送来的信息获得统计量集合，并根据获得的统计量估算出多普勒频移并输出。

4)输出的多普勒频移估计值反馈到对消滤波器，该滤波器更新参数后继续对Pilot信道上的信息进行处理。

5′)重复上述步骤，不断进行对f_d的估计。

下面结合附图对本发明作进一步描述。首先详细介绍用于多普勒频移的统计量集合的构成。

考虑到多普勒频移，基站接收到的处于运动中移动台的信号可以表示为：这里通信双方采用QPSK调制，在上式中S是接收信号的功率，为讨论方便可以考虑归一化的情况，即假设 $\sqrt{2S}=1.$ f_D是多普勒频移，a(t)表示瑞利衰落对信号的影响，是电波到达的相位：

l为传播路径长度，λ为载波波长，可以认为服从(0，2π)之间的均匀分布。n(t)是噪声项，通常很小，而且采用如扩频技术的通信系统对于这种白噪声具有很强的抑制能力。为讨论方便忽略n(t)的影响。S(t)经过QPSK解调后，考虑其I路输出得到：

                  I′＝a(t)Icos(2πf_Dt+)。

上式中I为发方传送的信息项，因为系统中Pilot信道上的Pilot symbol图案是已知的，即上式中的I项在接收方是已知的，对Pilot信道处理时可以利用已知的图案消去上式中的信息项I，得到I′＝a(t)cos(2πf_Dt+)。可以看到式中包含着有关多普勒频移f_d信息，同时还包含有瑞利衰落a(t)的影响和电波到达相位的影响。对I′进一步处理，就可以得到本发明中用于多普勒频移分析的统计量集合中的基本统计量：

若Pilot信道上一个Pilot symbol的长度为T_dchips，一帧中共有K个Pilotsymbol，在一帧中对I′做T_d长度的积分可以得到K个第一种基本统计量：

其中m＝1K K表示一帧中第一种基本统计量可以得到K个积分值，τ_m是移动台到基站之间的传输时延，考虑到移动台在小区中的分布情况，可以认为它服从(0，τ_max)的均匀分布，τ_max是移动台到基站之间的最大传输时延。

同理对Q路输出作同样处理，可以得到第二种基本统计量：

可以看到在两种基本统计量中都含有f_d的信息，被积函数分别是正弦和余弦函数，形式上具有对称性，可以用作对f_d的估计。这样就得到了用于多普勒频移估计的统计量集合中的基本统计量re(m)和im(m)。但是在实际运用时f_d的分布有很多种，只用基本统计量不能满足各种分布的不同需要，进一步考虑可以采用如下的递推公式构造用于估计f_d的统计量集合：

                       I₀(m)＝re_l(m)

                       Q₀(m)＝im_l(m)

$\left[\begin{array}{c}{I}_{n+1}\\ Q_{n+1}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{I_n}^2-{Q_n}^2\\ {2I}_n{Q}_n\end{array}\right]$

这样就得到了统计量集合

在得到的统计量集合中基本统计量的阶数为1，每使用一次递推公式得到的统计量阶数加1。各阶统计量均包括两类I_n和Q_n，具有数学上对称的形式。统计量集合中各个统计量都包含着有关多普勒频移的信息，针对不同的多普勒频移分布及系统的其他参数，可以从本发明提供的统计量集合中选择适当的统计量，用于多普勒频移的估计。

例如f_d是[0，500Hz]均匀分布，τ_l服从的均匀分布时，我们可以根据f_d的分布，从

中选取I₃(m)为最佳估计量用于f_d的估计。

本发明有益效果：

1.本发明提出的用于多普勒频移的统计量集合简单的递推关系，可以根据待估计的多普勒频移的不同分布选择相应的统计量，适用于各种分布的多普勒频移。

2.统计量集合中各阶统计量的两种形式对称，递推公式简单，各阶统计量的计算方便。

3.本方法提出的基于反馈对消的多普勒频移估计方法对固定的多普勒频移逐次逼近，对变化的多普勒频移动态地调整，具有很强的抗干扰能力和较高的准确性。

4.本方法提出的基于反馈对消的多普勒频移估计方法在多普勒频移的同时，部分输出信号可以直接被移动通信系统利用，与仅仅估计多普勒频移的方法相比具有一定的优点。

(四)附图说明：

图1为本发明的多普勒频移估计方法的示意图。

(五)具体实施方法：

图1中1为初始多普勒估计值

，2为Pilot信息，3为以多普勒频移估计值为参数的对消滤波器filter ，4为经过处理后的Pilot信息Pilot，5为多普勒频移估计器，用它估计出 $\mathrm{\Δ}{\hat{f}}_d=f_d-{\hat{f}}_d,$ 6为估计出的多普勒频移。

本发明按以下步骤操作：

1)首先选定一个初始的多普勒频移

，如图中1所示，它在方法第一次运作时作为参数送给以多普勒频移估计值为参数的对消滤波器filter 它是方法中多普勒频移估计值的起始，在估计出新的多普勒频移的估计值后，新的估值将用作filter

的参数，也就是说该初始值只在第一次运作时使用一次。此初始估计值的选取可以根据现有数据或以往经验，选得的初始估计值离实际多普勒频移值越近，方法收敛的速度也越快。

2)初始的多普勒频移

作为参数送到以

为参数的对消滤波器filter 该滤波器如附图中3所示。此对消滤波器的作用是对附图中2所示的Pilot信道上的信息进行处理后得到Pilot′，Pilot′在附图中标记为4，是经过滤波器filter 处理后的Pilot信息。对消滤波器利用得到的参数 对消掉Pilot信道中的f_d影响，实际情况是对消后Pilot信道中的多普勒频移影响变为 $\mathrm{\Δ}{\hat{f}}_d=f_d-{\hat{f}}_d.$

3)Pilot′被送往多普勒频移估计器，在附图中标记为5。该多普勒频移估计器的作用是利用送来的Pilot′获得前面所述的统计量集合，并根据获得的统计量估算出 ，最后将估计出的 和当前的 相加作为估计出的多普勒频移输出。在此多普勒频移估计器中，首先将Pilot′进行处理，获得用于多普勒频移估计的统计量集合中的统计量I_n和Q_n。I_n和Q_n的阶数选择随具体的多普勒分布情况有所不同，例如f_d是[0，500Hz]均匀分布，可以选取I₃(m)为最佳估计量用于f_d的估计。接下来利用I_n和Q_n对

进行估计，最后将估计出的

和当前的 相加作为估计出的多普勒频移输出。

4)输出的多普勒频移估计值反馈到对消滤波器，如附图中6所示该滤波器更新参数后继续对Pilot信道上的信息进行处理。同时，输出的多普勒频移估值也可以直接被系统利用，用作系统稳定工作的参数。

5)重复上述步骤，不断进行对f_d的估计。

综上所述，这种估计方法是建立在反馈对消的基础上的，在方法中是利用多普勒频移当前估值

对消实际的f_d，使多普勒频移的影响减小到 $\mathrm{\Δ}{\hat{f}}_d=f_d-{\hat{f}}_d,$ 然后对差值 进行估计，估计出的 和 相加得到新的估计值进一步对消实际的多普勒频移f_d。这样整个基于反馈对消的估计方法以初始多普勒频移值为起点，多次修正，不断重复，逼近实际的多普勒频移f_d，同时对于动态变化的多普勒频移还具有自适应调整的能力。这种反馈对消的多普勒频移估计方法与以往的估计方法相比较，减少了估算过程中随机因素的干扰，比较容易获得较好的估计结果。同时在处理过程中不断对Pilot修正得到Pilot，也可以将Pilot直接输出用于系统同步，这样，这种估算多普勒频移的方法在估算多普勒的同时，可以直接被系统利用，这也是本发明多普勒频移估计方法的一个特点。

Claims (6)

1.移动通信系统中基于统计量集合的多普勒频移估计方法，其特征在于按以下步骤进行：

(a)首先选定一个初始的多普勒频移，它在方法第一次运作时作为参数送给以多普勒频移估计值为参数的对消滤波器。

(b)对消滤波器对Pilot信道上的信息进行处理，处理后的信息中多普勒频移的影响变为实际值和估值的差值。

(c)处理后的Pilot信息被送往多普勒频移估计器，该多普勒频移估计器利用送来的信息获得统计量集合，并根据获得的统计量估算出多普勒频移并输出。

(d)输出的多普勒频移估计值反馈到对消滤波器，该滤波器更新参数后继续对Pilot信道上的信息进行处理。

(e)重复步骤(a)-(d)，不断进行对多普勒频移f_d的估计。

2.如权利要求1所述的移动通信系统中基于统计量集合的多普勒频移估计方法，其特征在于利用PILOT信道上的固定信息获得统计量集合中的基本统计量，其特征还在于运用递推公式可以从基本统计量出发得到统计量集合中的其他各阶统计量，在进行估算时可以根据多普勒频移的不同分布以及系统的不同参数选择适当阶数的统计量用于估计。

3.如权利要求1所述的移动通信系统中基于统计量集合的多普勒频移估计方法，其特征在于用当前估计值对消实际值，得到实际值与估计值之间的差值，估计是对差值进行的。

4.如权利要求1所述的移动通信系统中基于统计量集合的多普勒频移估计方法，其特征在于用估计出的差值与当前估计值相加得到新的估计值，进一步用新的估计值对消实际值。

5.如权利要求1所述的移动通信系统中基于统计量集合的多普勒频移估计方法，其特征在于不断用估计出的值对消实际值，并产生新的估计值，这个过程重复不断。

6.如权利要求2所述的移动通信系统中基于统计量集合的多普勒频移估计方法，其特征在于利用基本统计量和递推公式，重复迭代，获得统计量集合。