CN114584438A - 一种基于基准载波频偏的5g cfo估计方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于基准载波频偏的5G CFO估计方法。解决现有方法需要两个输入序列，增加了算法复杂度，影响偏转因子捕获精度的问题。方法包括建立收发信道；建立训练序列，将训练序列分别在5G载波频偏和基准频偏场景下通过噪声信道获取基准接收信号和正常接收信号；处理接受信号，计算合成终值信号；估算频偏CFO。本发明通过拟定基准载波频偏的方式来测算既定的信号偏转，同一输入信号在不同频偏的场景下通过噪声信道来获取不同的输出信号，通过输入输出信号的合成运算可以获取拟定频偏与实际频偏对信号的偏转作用，进而估算出实际信道中的载波频偏。对训练序列不存在复杂度要求，尽可能地简化运算量。

Description

一种基于基准载波频偏的5G CFO估计方法

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其是涉及一种基于基准载波频偏的5G CFO估计方法。

背景技术

OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，正交频分复用)是一种多载波调制技术，它具有频谱利用率高、实现简单、抗多径干扰能力强等突出优点，适合在无线信道中传输高速的数据业务。但由于OFDM系统采用多个正交子载波复用的方式，其子载波相互重叠，因此极易受CFO(Carrier Frequency Offset，载波频率偏差)的影响，对同步误差十分敏感。CFO的来源主要是发射机载波频率与接收机本地振荡器之间存在的微小频率偏差，或者由于通信的收发双方相对运动产生的多普勒频移。该频率偏差会破坏子载波间的正交性，导致各子载波间的信号相互干扰ICI(Inter-Carrier Interference)，会严重影响系统性能，导致误码率的大大提高。

专利号为ZL201610349050.X，名称为一种基于双训练序列的CFO估计方法TTSE的中国发明专利，其公开了通过添加双训练序列，利用噪声信道生成的双信号进行合成来捕获频率偏转因子，进而最终得到估计的CFO。TTSE基于序列差的方法比较简单，能够进一步消除背景噪声的影响，但需要两个输入序列会额外增加算法的复杂度，以及影响偏转因子捕获的精度。

发明内容

本发明主要是解决现有CFO方法需要两个输入序列，增加了算法复杂度，影响偏转因子捕获精度的问题，提供了一种基于基准载波频偏的5G CFO估计方法。从拟定基准频偏入手，结合实际频偏，通过单训练序列，借助输出序列差来捕获实际的载波频偏；本发明方法相对TTSE更简单有效，精度也相对更高；由于对训练序列的要求更低，对噪声的敏感度也进一步降低。

本发明的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：一种基于基准载波频偏的5G CFO估计方法，其特征在于：包括以下步骤，

步骤一：设定输入信道，建立接收信道；

步骤二：建立训练序列，将训练序列分别在5G载波频偏和基准频偏场景下通过噪声信道获取基准接收信号和正常接收信号；

步骤三：计算基准接收信号与正常接收信号的偏差值，以及训练序列的反转信号，根据偏差值与反转信号计算合成终值信号；

步骤四：由终值信号计算基准偏转值，进而估算频偏CFO。

本发明通过拟定基准载波频偏的方式来测算既定的信号偏转，同一输入信号在不同频偏的场景下通过噪声信道来获取不同的输出信号，利用输出信号的差值来消除背景噪声对信号的干扰，通过输入输出信号的合成运算可以获取拟定频偏与实际频偏对信号的偏转作用，进而估算出实际信道中的载波频偏。本发明只需要一个训练序列，对训练序列不存在复杂度要求，可以借助于酉矩阵或对角阵等特殊序列，来尽可能地简化运算量。

作为一种优选方案，步骤一的具体过程包括，

输入信号长度为SL_tr的发射信道S(n)，n∈[0,SL_tr-1]，SL_tr＝power(σ,2)，power()为幂函数，σ为设定常数；

建立接收信道T(n)＝S(n)*Sg_CFO+Nos_ch(n)，设定5G载波频偏值ε，Sg_CFO＝Sg_CFO(n,ε)为由载波频偏值导致的信号偏转量，Nos_ch(n)为信道噪声。

作为一种优选方案，步骤二的具体过程包括，

设定基准频偏值ε₀＜＜SL_tr，建立训练序列γ(n)，通过收发信道获得基准接收信号

Sg+_CFO＝Sg+_CFO(n,ε₀)为由基准频偏值导致的信号偏转量；

保持相同训练序列γ(n)，基于5G载波频偏值ε，通过收发信道获得接收信号

作为一种优选方案，步骤三的具体过程包括，

(3-1)：计算基准接收信号与正常接收信号的偏差值

计算训练序列γ(n)的反转信号γ′⁽⁰⁾＝inv(γ(n))，其中inv()为矩阵的求逆运算；

(3-2)：计算终值信号

作为一种优选方案，步骤四的具体过程包括，

(4-1)：计算基准偏转值

计算终值信号Z(n)中各元素之和

(4-2)：计算偏转拟定值Re_CFO＝(SGB-Sm_ch)/SL_tr；

(4-3)：计算Re′_CFO＝log(Re_CFO)，其中log()为自然对数；

计算过程量ε′＝Re′_CFO*SL_tr/(PI*j*(SL_tr-1))，其中，j为虚数单位，PI为圆周率常量；

(4-4)：获得5G载波信号频偏量ε＝RP(ε′)，其中，RP()为求解虚数的实部函数。

因此，本发明的优点是：

可以估算基准频率偏转对信号的影响，通过噪声信道可以捕获基准输出信号；对不同输出信号叠加可以完全消除信道噪声的干扰，并得到不同频偏作用下的输出结果信号；

在实际噪声信道中保证OFDM各子载波的正交性，抵消噪声对载波频偏的影响，进一步消减同步误差，并尽可能地提升5G系统性能；

借助不同频偏导致的不同偏转效果，根据输出信号的差异性有条件地估算出载波频率偏转对信号的影响，进而反算出实际的频偏，从而达到弱化同步误差，减少5G系统误码率的目标；

只需要一个训练序列，对训练序列不存在复杂度要求，可以借助于酉矩阵或对角阵等特殊序列，来尽可能地简化运算量。

附图说明

图1是本发明的一种流程示意图；

图2是本发明方法与其他算法在无噪声的场景下的性能对比图；

图3是本发明方法与其他算法在有噪声的场景下的性能对比图。

具体实施方式

下面通过实施例，并结合附图，对本发明的技术方案作进一步具体的说明。

实施例：

本实施例一种基于基准载波频偏的5G CFO估计方法，如图1所示，包括以下步骤，

步骤一：设定输入信道，建立接收信道；具体包括，

输入信号长度为SL_tr的发射信道S(n)，n∈[0,SL_tr-1]，SL_tr＝power(σ,2)，power()为幂函数，σ为设定常数；

建立接收信道T(n)＝S(n)*Sg_CFO+Nos_ch(n)，设定5G载波频偏值ε，Sg_CFO＝Sg_CFO(n,ε)为由载波频偏值导致的信号偏转量，Nos_ch(n)为信道噪声。

步骤二：建立训练序列，将训练序列分别在5G载波频偏和基准频偏场景下通过噪声信道获取基准接收信号和正常接收信号；具体包括，

设定基准频偏值ε₀＜＜SL_tr，建立训练序列γ(n)，通过收发信道获得基准接收信号

Sgb_CFO＝Sgb_CFO(n,ε₀)为由基准频偏值导致的信号偏转量；

保持相同训练序列γ(n)，基于5G载波频偏值ε，通过收发信道获得接收信号

步骤三：计算基准接收信号与正常接收信号的偏差值，以及训练序列的反转信号，根据偏差值与反转信号计算合成终值信号；具体过程包括，

(3-1)：计算基准接收信号与正常接收信号的偏差值

计算训练序列γ(n)的反转信号γ′⁽ⁿ⁾＝inv(γ(n))，其中inv()为矩阵的求逆运算；

(3-2)：计算终值信号

步骤四：由终值信号计算基准偏转值，进而估算频偏CFO。具体过程包括，

(4-1)：计算基准偏转值

计算终值信号Z(n)中各元素之和

(4-2)：计算偏转拟定值Re_CFO＝(SCB-Sm_ch)/SL_tr；

(4-3)：计算Re′_CFO＝log(Re_CFO)，其中log()为自然对数；

计算过程量ε′＝Re′_CFO*SL_tr/(PI*j*(SL_tr-1))，其中，j为虚数单位，PI为圆周率常量；

(4-4)：获得5G载波信号频偏量ε＝RP(ε′)，其中，RP()为求解虚数的实部函数。

下面以具体实例对本方法进行说明，以σ＝2为例，电线基础数据如表1所示：

表1

序号	项目	数据
			1	信噪比(SNR)	20
2	噪声信号	AWGN

一种基于基准载波频偏的5G CFO估计方法，包括以下步骤：

步骤一：设定输入信道，建立接收信道；

输入信号长度为SL_tr的发射信道S(n)，n∈[0,SL_tr-1]，其中SL_tr＝power(σ,2)＝4；

建立接收信道T(n)＝S(n)*Sg_CFO+Nos_ch(n)，设定5G载波频偏值ε，Sg_CFO＝Sg_CFO(n,ε)为由载波频偏值导致的信号偏转量，利用加性高斯白噪音生成信道噪声Nos_ch(n)，

Nos_ch(n)＝awgn(rand(2,2)+i*rand(2,2),SNR)

＝[0.5094+0.8462i,0.8831+0.3606i；0.4829+0.5122i,0.6219+0.792i]；

步骤二：设定基准频偏值ε₀＝0.0008＜＜4，随机生成训练序列γ(n)＝rand(2,2)＝[0.5269,0.6569；0.4168,0.628]，通过收发信道获得基准接收信号

保持相同训练序列γ(n)，基于5G载波频偏值ε，通过收发信道获得接收信号

步骤三：计算基准接收信号与正常接收信号的偏差值，

计算训练序列γ(n)的反转信号，

γ′⁽⁰⁾＝inv(γ(n))

＝[11.0006,-11.5067；-7.3014,9.2297]；

计算终值信号，

步骤四：awgn信道条件下，计算基准偏转值，

以及计算终值信号Z(n)中各元素之和，

计算偏转拟定值，

Re_CFO＝(SGB-Sm_ch)/SL_tr＝0.9999+0.0085i；

计算过程量，

最终得到5G载波信号频偏量ε＝RP(ε′)＝0.0036。

以仿真实验进行说明：

将本发明的BCCE方法与之前基于双训练序列的TTSE算法进行了MATLAB平台仿真，就无信道噪声和存在噪声干扰条件下两种场景下进行了对比。

如图2和图3所示，由对比结果可看出，BCCE方法在相同的信噪比SNR前提下，具备更小的最小均方误差MSE。相对而言，BCCE比TTSE对噪声不敏感，因此，在存在噪声的前提下，BCCE具备更好的性能。原因在于，TTSE需要提供两个训练序列的输入，而BCCE只需要一个训练序列即可。

本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。

Claims (5)

1.一种基于基准载波频偏的5G CFO估计方法，其特征在于：包括以下步骤，

步骤一：设定输入信道，建立接收信道；

步骤二：建立训练序列，将训练序列分别在5G载波频偏和基准频偏场景下通过噪声信道获取基准接收信号和正常接收信号；

步骤三：计算基准接收信号与正常接收信号的偏差值，以及训练序列的反转信号，根据偏差值与反转信号计算合成终值信号；

步骤四：由终值信号计算基准偏转值，进而估算频偏CFO。

2.根据权利要求1所述的一种基于基准载波频偏的5G CFO估计方法，其特征是步骤一的具体过程包括，

输入信号长度为SL_tr的发射信道S(n)，n∈[0，SL_tr-1]，SL_tr＝power(σ，2)，power()为幂函数，σ为设定常数；

建立接收信道T(n)＝S(n)*Sg_CFO+Nos_ch(n)，设定5G载波频偏值ε，Sg_CFO＝Sg_CFO(n，ε)为由载波频偏值导致的信号偏转量，Nos_ch(n)为信道噪声。

3.根据权利要求2所述的一种基于基准载波频偏的5G CFO估计方法，其特征是步骤二的具体过程包括，

设定基准频偏值ε₀＜＜SL_tr，建立训练序列γ(n)，通过收发信道获得基准接收信号

Sgb_CFO＝Sgb_CFO(n，ε₀)为由基准频偏值导致的信号偏转量；

保持相同训练序列γ(n)，基于5G载波频偏值ε，通过收发信道获得接收信号

4.根据权利要求3所述的一种基于基准载波频偏的5G CFO估计方法，其特征是步骤三的具体过程包括，

(3-1)：计算基准接收信号与正常接收信号的偏差值

计算训练序列γ(n)的反转信号γ′⁽ⁿ⁾＝inv(γ(n))，其中inv()为矩阵的求逆运算；

(3-2)：计算终值信号

5.根据权利要求4所述的一种基于基准载波频偏的5G CFO估计方法，其特征是步骤四的具体过程包括，

(4-1)：计算基准偏转值

计算终值信号Z(n)中各元素之和

(4-2)：计算偏转拟定值Re_CFO＝(SGB-Sm_ch)/SL_tr；

(4-3)：计算Re'_CFO＝log(Re_CFO)，其中log()为自然对数；

计算过程量ε′＝Re′_CFO*SL_tr/(PI*j*(SL_tr-1))，其中，j为虚数单位，PI为圆周率常量；

(4-4)：获得5G载波信号频偏量ε＝RP(ε′)，其中，RP()为求解虚数的实部函数。

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