CN114866393A - 基于前导序列的信令检测方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种基于前导序列的信令检测方法及装置，其中，方法包括：提取时域数据中携带的时域前导序列，进行快速傅里叶变换，生成对应的频域OFDM符号，结合本地PN序列分别进行两次差分解调，并将两次差分解调后相关结果进行比较，得到粗检测序列，并根据粗检测序列与信道的频域响应构建频域线性最小均方误差(LMMSE)均衡器，将频域OFDM符号通过均衡器进行频域均衡处理，得到均衡后的频域OFDM符号，基于均衡后频域OFDM符号重新获取检测序列，生成精估计检测序列，以获取信令参数及频偏。由此，解决了相关技术中在恶劣信道条件下难以消除子载波的相位模糊，从而导致信令检测失败，且鲁棒性较差的技术问题。
Description
技术领域
本申请涉及数字传输技术领域，特别涉及一种基于前导序列的信令检测方法及装置。
背景技术
近年来，无线通信技术的高速发展深刻地改变了人类的生活方式，在多个领域得到了广泛应用。在数字电视领域，为了满足人们日益增长的业务需求和性能需求，欧洲、美国、日本各国都大力进行数字电视标准的探索和研究工作，并相继推出了新一代高性能的数字电视标准。
ETSI(European Telecommunication Standards Institute，欧洲电信标准委员会)于2009年颁布了DVB-T2(Second Generation System，第二代数字电视标准)，通过采用改进的信号帧结构、发射分集技术和高性能的编码调制技术，在8M的系统带宽上支持的数据传输率最高可达50.1Mbit/s，相较DVB-T(Digital Television Broadcasting-Terrestrial，第一代数字电视标准)，极大的提升了频谱效率。
ATSC(Advanced Television Systems Committee，美国高级电视业务顾问委员会)也于2016年推出了下一代数字电视标准ATSC 3.0。相较于ATSC，新一代标准支持4K超高清传输业务，可服务于移动接收设备。
DBEG(Digital Broadcasting Expert Group，日本数字广播专家组)在2010年提出了日本新一代ISDB-Tmm(ISDB for Terrestrial Multi-Media Broadcasting，多媒体数字视频广播标准)，通过对已有技术的改进，可在不同带宽下提供交互式的服务。
我国数字电视地面广播标准的研发启于1999年，最终在2006年8月18日正式颁布了中国DTMB GB20600—2006(Digital Television Terrestrial MultimediaBroadcasting，地面数字电视国家强制性技术标准)，即我国的第一代数字电视标准。DTMB采用TDS-OFDM(Time Domain Synchronous-Orthogonal Frequency DivisionMultiplexing，时域同步正交频分复用技术)，如图1所示，利用已知的序列作为帧头实现时域同步、定时恢复、载波恢复、信道估计和噪声估计等，极大了提高了系统的性能。
然而，在恶劣信道条件下，由于相邻子载波受到的干扰不具有相关性，而相关技术的检测方法需要依赖这种相关性利用差分解调来消除子载波的相位模糊，导致在强频率选择性信道中易出现信令检测失败的情况，有待改进。
发明内容
本申请提供一种基于前导序列的信令检测方法及装置，以解决相关技术中在恶劣信道条件下难以消除子载波的相位模糊，从而导致信令检测失败，且鲁棒性较差的技术问题。
本申请第一方面实施例提供一种基于前导序列的信令检测方法，包括以下步骤：提取时域数据中携带的时域前导序列；对所述时域前导序列进行快速傅里叶变换，生成对应的频域OFDM符号；将所述频域OFDM符号和本地PN(Pseudo-noise Sequence，伪噪声序列)序列分别进行第一差分解调，并将第一差分解调后的频域OFDM符号和所述本地PN序列进行循环滑动相关，得到第一滑动相关结果；将所述频域OFDM符号和本地PN序列分别进行第二差分解调，并将第二差分解调后的频域OFDM符号和所述本地PN序列进行循环滑动相关，得到第二滑动相关结果；对所述第一滑动相关结果和所述第二滑动相关结果进行比较，得到粗检测序列，并根据所述粗检测序列与信道的频域响应构建频域线性最小均方误差均衡器；将所述频域OFDM符号通过所述均衡器进行频域均衡处理，得到均衡后的频域OFDM符号；以及基于所述均衡后频域OFDM符号重新获取检测序列，生成精估计检测序列，以获取信令参数及频偏。
可选地，在本申请的一个实施例中，所述提取时域数据中携带的时域前导序列，包括：对所述时域数据分别延时N和N/2个采样周期，获取延时N和N/2个采样周期后的时域数据，其中，N为时域前导中OFDM的子载波数；将所述时域数据与所述延时N和N/2个采样周期后的时域数据分别进行逐点共轭乘法并进行长度为N/2的滑动累加，得到第一滑动累加结果和第二滑动累加结果；将所述第一滑动累加结果和所述第二滑动累加结果进行逐点共轭乘，得到逐点共轭乘结果；获取所述逐点共轭乘结果中的峰值，并且当所述峰值大于预设阈值时，根据所述峰值提取出时域前导序列和小数倍载波频偏。
可选地，在本申请的一个实施例中，所述对所述时域前导序列进行快速傅里叶变换，生成对应的频域OFDM符号，包括：对所述时域前导序列进行预处理，去除所述时域前导序列的循环前缀和后缀，得到预处理后的数据；将所述预处理后的数据进行N点快速傅里叶变换，得到长度为N的频域OFDM符号。
可选地，在本申请的一个实施例中，所述将所述频域OFDM符号和本地PN序列分别进行第一差分解调，包括：将所述频域OFDM符号与其移位第一预设值个子载波的序列进行逐点共轭乘；将所述本地PN序列与其移位所述第一预设值个子载波的序列进行逐点共轭乘。
可选地，在本申请的一个实施例中，所述将所述频域OFDM符号和本地PN序列分别进行第二差分解调，包括：将所述频域OFDM符号与其移位第二预设值个子载波的序列进行逐点共轭乘；将所述本地PN序列与其移位所述第二预设值个子载波的序列进行逐点共轭乘。
可选地，在本申请的一个实施例中，所述对所述第一滑动相关结果和所述第二滑动相关结果进行比较，得到粗检测序列，包括：分别计算所述第一滑动相关结果和所述第二滑动相关结果的绝对值，并计算每组绝对值的两个峰值和平均值；分别将所述每组中较小的峰值与对应的所述平均值相除，得到该组的峰均比；将两组的峰均比进行比较，选取峰均比较大的组的循环滑动相关的结果作为所述粗检测序列。
可选地，在本申请的一个实施例中，所述将所述频域OFDM符号通过所述均衡器进行频域均衡处理，包括：提取所述粗检测序列中前半段与后半段的峰值的第一位置；根据所述第一位置和信道频率响应，对所述频域OFDM符号逐点乘以修正项，得到均衡后的OFDM符号。
可选地，在本申请的一个实施例中，所述生成精估计检测序列，以获取信令参数及频偏，包括：提取所述精检测序列中前半段与后半段的峰值的第二位置；根据所述第二位置获取所述信令参数及频偏。
本申请第二方面实施例提供一种基于前导序列的信令检测装置，包括：提取模块，用于提取时域数据中携带的时域前导序列；变换模块，用于对所述时域前导序列进行快速傅里叶变换，生成对应的频域OFDM符号；第一差分解调模块，用于将所述频域OFDM符号和本地PN序列分别进行第一差分解调，并将第一差分解调后的频域OFDM符号和所述本地PN序列进行循环滑动相关，得到第一滑动相关结果；第二差分解调模块，用于将所述频域OFDM符号和本地PN序列分别进行第二差分解调，并将第二差分解调后的频域OFDM符号和所述本地PN序列进行循环滑动相关，得到第二滑动相关结果；构建模块，用于对所述第一滑动相关结果和所述第二滑动相关结果进行比较，得到粗检测序列，并根据所述粗检测序列与信道的频域响应构建频域线性最小均方误差均衡器；均衡模块，用于将所述频域OFDM符号通过所述均衡器进行频域均衡处理，得到均衡后的频域OFDM符号；以及检测模块，用于基于所述均衡后频域OFDM符号重新获取检测序列，生成精估计检测序列，以获取信令参数及频偏。
可选地，在本申请的一个实施例中，所述提取模块包括：延时单元，用于对所述时域数据分别延时N和N/2个采样周期，获取延时N和N/2个采样周期后的时域数据，其中，N为时域前导中OFDM的子载波数；累加单元，用于将所述时域数据与所述延时N和N/2个采样周期后的时域数据分别进行逐点共轭乘法并进行长度为N/2的滑动累加，得到第一滑动累加结果和第二滑动累加结果；第一计算单元，用于将所述第一滑动累加结果和所述第二滑动累加结果进行逐点共轭乘，得到逐点共轭乘结果；第一提取单元，用于获取所述逐点共轭乘结果中的峰值，并且当所述峰值大于预设阈值时，根据所述峰值提取出时域前导序列和小数倍载波频偏。
可选地，在本申请的一个实施例中，所述变换模块包括：预处理单元，用于对所述时域前导序列进行预处理，去除所述时域前导序列的循环前缀和后缀，得到预处理后的数据；变换单元，用于将所述预处理后的数据进行N点快速傅里叶变换，得到长度为N的频域OFDM符号。
可选地，在本申请的一个实施例中，所述第一差分解调模块包括：第二计算单元，用于将所述频域OFDM符号与其移位第一预设值个子载波的序列进行逐点共轭乘；第三计算单元，用于将所述本地PN序列与其移位所述第一预设值个子载波的序列进行逐点共轭乘。
可选地，在本申请的一个实施例中，所述第二差分解调模块包括：第四计算单元，用于将所述频域OFDM符号与其移位第二预设值个子载波的序列进行逐点共轭乘；第五计算单元，用于将所述本地PN序列与其移位所述第二预设值个子载波的序列进行逐点共轭乘。
可选地，在本申请的一个实施例中，所述构建模块包括：第六计算单元，用于分别计算所述第一滑动相关结果和所述第二滑动相关结果的绝对值，并计算每组绝对值的两个峰值和平均值；第七计算单元，用于分别将所述每组中较小的峰值与对应的所述平均值相除，得到该组的峰均比；比较单元，用于将两组的峰均比进行比较，选取峰均比较大的组的循环滑动相关的结果作为所述粗检测序列。
可选地，在本申请的一个实施例中，所述均衡模块包括：第二提取单元，用于提取所述粗检测序列中前半段与后半段的峰值的第一位置；修正单元，用于根据所述第一位置和信道频率响应，对所述频域OFDM符号逐点乘以修正项，得到均衡后的OFDM符号。
可选地，在本申请的一个实施例中，所述检测模块包括：第三提取单元，用于提取所述精检测序列中前半段与后半段的峰值的第二位置；获取单元，用于根据所述第二位置获取所述信令参数及频偏。
本申请第三方面实施例提供一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如上述实施例所述的基于前导序列的信令检测方法。
本申请第四方面实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上的基于前导序列的信令检测方法。
本申请实施例可以结合频域OFDM符号和本地PN序列，通过两次差分解调获得的粗检测序列，进而与信道的频域响应构建频域线性最小均方误差均衡器，实现对频域OFDM符号的频域均衡处理，进而重新获取检测序列，生成精估计检测序列，获得信令参数及频偏，从而实现在强频率选择性衰落信道中准确的信令检测，鲁棒性更强。由此，解决了相关技术中，在恶劣信道条件下难以消除子载波的相位模糊，从而导致信令检测失败，且鲁棒性较差的技术问题。
本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。
附图说明
本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1为中国DTMB的数字信号传输方法复帧结构示意图；
图2为根据本申请实施例提供的一种基于前导序列的信令检测方法的流程图；
图3为根据本申请一个实施例的前导序列的结构示意图；
图4为根据本申请一个实施例的基于前导序列的信令检测方法的原理示意图；
图5为根据本申请一个实施例的提取时域数据中携带的时域前导序列的原理示意图；
图6为根据本申请一个实施例的共轭乘累加结果示意图；
图7为根据本申请一个实施例的针对已知前导结构传统的信令检测方法的原理示意图；
图8为根据本申请一个实施例的针对已知前导结构信令检测方法在三种测试信道中的循环滑动相关的结果仿真示意图；
图9为根据本申请一个实施例的基于前导序列的信令检测方法的在三种测试信道中峰均比对得到的检测序列的结果仿真示意图；
图10为根据本申请实施例提供的一种基于前导序列的信令检测装置的结构示意图；
图11为根据本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。
下面参考附图描述本申请实施例的基于前导序列的信令检测方法及装置。针对上述背景提到的相关技术中在恶劣信道条件下难以消除子载波的相位模糊，从而导致信令检测失败，且鲁棒性较差的技术问题，本申请提供了一种基于前导序列的信令检测方法，在该方法中，可以结合频域OFDM符号和本地PN序列，通过两次差分解调获得的粗检测序列，进而与信道的频域响应构建频域线性最小均方误差均衡器，实现对频域OFDM符号的频域均衡处理，进而重新获取检测序列，生成精估计检测序列，获得信令参数及频偏，从而实现在强频率选择性衰落信道中准确的信令检测，鲁棒性更强。由此，解决了相关技术中在恶劣信道条件下难以消除子载波的相位模糊，从而导致信令检测失败，且鲁棒性较差的技术问题。
具体而言，图2为本申请实施例所提供的一种基于前导序列的信令检测方法的流程示意图。
如图2所示，该基于前导序列的信令检测方法包括以下步骤：
在步骤S201中，提取时域数据中携带的时域前导序列。
在实际执行过程中，本申请实施例是基于结构如图3所示的前导序列实现的，前导序列的具体结构为基于OFDM的多载波技术，在长度为N的OFDM子载波中插入两段相同的长度为L的序列{a}，两个序列之间间隔个子载波，取值可以在一定范围内变化，从而实现系统传输参数信令的传递，在发射端，可以利用快速傅里叶变换，将频域符号变换到时域，并将图2中的A部分的后N/2个时域符号复制到图中的B、C部分，构成长度为2N的前导。
本申请实施例可以提取时域数据中携带的时域前导序列，实现快速同步、频偏估计和信令检测。
可选地，在本申请的一个实施例中，提取时域数据中携带的时域前导序列，包括：对时域数据分别延时N和N/2个采样周期，获取延时N和N/2个采样周期后的时域数据，其中，N为时域前导中OFDM的子载波数；将时域数据与延时N和N/2个采样周期后的时域数据分别进行逐点共轭乘法并进行长度为N/2的滑动累加，得到第一滑动累加结果和第二滑动累加结果；将第一滑动累加结果和第二滑动累加结果进行逐点共轭乘，得到逐点共轭乘结果；获取逐点共轭乘结果中的峰值，并且当峰值大于预设阈值时，根据峰值提取出时域前导序列和小数倍载波频偏。
作为一种可能实现的方式，本申请实施例可以对时域数据分别延时N和N/2个采样周期，其中，N为时域前导中OFDM的子载波数，并将时域数据与其延时N和N/2个采样周期后的时域数据分别进行逐点共轭乘法并进行长度为N/2的滑动累加，进一步将两组滑动累加的结果进行逐点共轭乘法得到逐点共轭乘结果，分别为第一滑动累加结果和第二滑动累加结果，进而获取逐点共轭乘结果的峰值，并且在当所述峰值大于预设阈值时，根据峰值提取出时域前导序列和小数倍载波频偏。
其中，根据峰值提取出时域前导序列和小数倍载波频偏具体为：根据峰值的位置提取出时域前导序列，并根据峰值的辐角估计小数倍载波频偏。
需要注意的是，预设阈值可以由本领域技术人员根据实际情况进行相应设置，在此不做具体限制。
在步骤S202中，对时域前导序列进行快速傅里叶变换，生成对应的频域OFDM符号。
可以理解的是，傅立叶变换是数字信号处理领域一种算法，傅立叶原理表明：任何连续测量的时序或信号，都可以表示为不同频率的正弦波信号的无限叠加，因而傅立叶变换算法可以利用直接测量到的原始信号，以累加方式来计算该信号中不同正弦波信号的频率、振幅和相位。
进一步地，本申请实施例可以对时域前导序列进行快速傅里叶变换，从而生成对应的频域OFDM符号，将时域变换到频域符号，便于后续结合本地PN序列进行差分解调，进而获取高质量检测结果。
可选地，在本申请的一个实施例中，对时域前导序列进行快速傅里叶变换，生成对应的频域OFDM符号，包括：对时域前导序列进行预处理，去除时域前导序列的循环前缀和后缀，得到预处理后的数据；将预处理后的数据进行N点快速傅里叶变换，得到长度为N的频域OFDM符号。
在实际执行过程中，本申请实施例可以对时域前导序列进行预处理，去除时域前导序列的循环前缀和后缀，并将预处理后的数据进行N点快速傅里叶变换，从而得到长度为N的频域OFDM符号，其中，N为时域前导中OFDM的子载波数，从而实现对频域OFDM符号的预处理，便于后续结合本地PN序列进行差分解调，获得粗检测序列。
在步骤S203中，将频域OFDM符号和本地PN序列分别进行第一差分解调，并将第一差分解调后的频域OFDM符号和本地PN序列进行循环滑动相关，得到第一滑动相关结果。
本领域技术人员可以理解到的是，PN序列是一种伪噪声序列，这类序列具有类似随机噪声的一些统计特性，和真正的随机信号不同，它可以重复产生和处理。本申请实施例可以将上述步骤中预处理后的频域OFDM符号和本地PN序列分别进行第一差分解调，进而将第一差分解调后的频域OFDM符号和本地PN序列进行循环滑动相关，从而得到第一滑动相关结果，便于在后续过程中去除本地随机噪声，获得高质量检测结果。
可选地，在本申请的一个实施例中，将频域OFDM符号和本地PN序列分别进行第一差分解调，包括：将频域OFDM符号与其移位第一预设值个子载波的序列进行逐点共轭乘；将本地PN序列与其移位第一预设值个子载波的序列进行逐点共轭乘。
具体而言，本申请实施例可以将频域OFDM符号与其移位第一预设值个子载波的序列进行逐点共轭乘，并将本地PN序列与其移位第一预设值个子载波的序列进行逐点共轭乘，进而将两组逐点共轭乘的结果进行循环滑动相关。
其中，循环滑动相关的计算方法具体为：本申请实施例可以将求取滑动相关的两组序列中长度较短的序列由于移位而超出较长的序列的数据值补充到较长的序列的初始位置，从初始位置起将滑动相关的两组序列的相应数据值进行逐点共轭乘后并累加到相关结果中。
在步骤S204中，将频域OFDM符号和本地PN序列分别进行第二差分解调，并将第二差分解调后的频域OFDM符号和本地PN序列进行循环滑动相关，得到第二滑动相关结果。
作为一种可能实现的方式，本申请实施例可以将频域OFDM符号和本地PN序列分别进行第二差分解调，并将第二差分解调后的频域OFDM符号和本地PN序列进行循环滑动相关，从而得到第二滑动相关结果，便于后续与第一滑动结果比较，获得粗检测序列，进而有利于后续获得精检测序列，实现增加检测结果的准确性。
可选地，在本申请的一个实施例中，将频域OFDM符号和本地PN序列分别进行第二差分解调，包括：将频域OFDM符号与其移位第二预设值个子载波的序列进行逐点共轭乘；将本地PN序列与其移位第二预设值个子载波的序列进行逐点共轭乘。
在实际执行过程中，与进行第一差分解调同理，本申请实施例可以将频域OFDM符号与其移位第二预设值个子载波的序列进行逐点共轭乘，并将本地PN序列与其移位第二预设值个子载波的序列进行逐点共轭乘，进而将两组逐点共轭乘的结果进行循环滑动相关。
其中，循环滑动相关的计算方法与上述步骤相同。
在步骤S205中，对第一滑动相关结果和第二滑动相关结果进行比较，得到粗检测序列，并根据粗检测序列与信道的频域响应构建频域线性最小均方误差均衡器。
进一步地，本申请实施例可以对通过上述步骤获得的第一滑动相关结果和第二滑动相关结果进行比较，进而获得粗检测序列，并根据粗检测序列与信道的频域响应构建频域线性最小均方误差(LMMSE)均衡器，其中，均方误差是衡量“平均误差”的一种较方便的方法，可以评价数据的变化程度，均衡器在通信系统中可以起到改善信道的作用，而最小均方误差均衡器可以在传输数据期间借助信号本身进行调整增益，无需专门的测试脉冲进行误差调整，实用性高。
可选地，在本申请的一个实施例中，对第一滑动相关结果和第二滑动相关结果进行比较，得到粗检测序列，包括：分别计算第一滑动相关结果和第二滑动相关结果的绝对值，并计算每组绝对值的两个峰值和平均值；分别将每组中较小的峰值与对应的平均值相除，得到该组的峰均比；将两组的峰均比进行比较，选取峰均比较大的组的循环滑动相关的结果作为粗检测序列。
作为一种可能实现的方式，本申请实施例可以分别计算所述两组循环滑动相关的结果的绝对值，并计算每组绝对值的两个峰值和平均值，进一步地，分别将每组中较小的峰值与该组的平均值相除得到该组的峰均比，并将两组峰均比进行比较。
本申请实施例可以选取峰均比较大的组的循环滑动相关的结果作为粗检测序列，并提取粗检测序列中两个峰值的位置，根据两个峰值位置以及信道的频域响应，构建频域线性最小均方误差(LMMSE)均衡器。
在步骤S206中，将频域OFDM符号通过均衡器进行频域均衡处理，得到均衡后的频域OFDM符号。
在一些实施例中，可以将将频域OFDM符号通过均衡器，如频域线性最小均方误差(LMMSE)均衡器，进行频域均衡处理，得到均衡后的频域OFDM符号，从而实现频域符号的自适应均衡。
可选地，在本申请的一个实施例中，将频域OFDM符号通过均衡器进行频域均衡处理，包括：提取粗检测序列中前半段与后半段的峰值的第一位置；根据第一位置和信道频率响应，对频域OFDM符号逐点乘以修正项，得到均衡后的OFDM符号。
具体而言，本申请实施例可以提取粗检测序列中前半段与后半段的峰值的第一位置，根据第一位置和信道频率响应，并基于频域均衡器，如频域LMMSE均衡器，将OFDM符号与修正项逐点相乘，得到均衡后的频域OFDM符号。
在步骤S207中，基于均衡后频域OFDM符号重新获取检测序列，生成精估计检测序列，以获取信令参数及频偏。
在实际执行过程中，本申请实施例可以将均衡后的频域OFDM符号再次与本地PN序列分别进行第一、第二差分解调和循环滑动相关，对结果比较得到精检测序列，进而获得信令参数及频偏，实现信令检测。
可选地，在本申请的一个实施例中，生成精估计检测序列，以获取信令参数及频偏，包括：提取精检测序列中前半段与后半段的峰值的第二位置；根据第二位置获取所述信令参数及频偏。
进一步地，本申请实施例可以提取精检测序列中两个峰值的位置，即前半段与后半段的峰值的第二位置，并根据前半段与后半段的峰值的第二位置获取系统传输参数信令和频偏值，可以实现快速的时域同步和频偏估计，在强选择性衰落信道中实现准确的信令检测，极大地改进原有的方法在恶劣信道条件下的缺陷，具有更强的检测鲁棒性。
具体地，结合图4至图9所示，以一个具体实施例对本申请实施例的基于前导序列的信令检测方法的工作原理进行详细阐述。
其中，图4为本申请实施例中基于前导序列的信令检测方法的原理示意图，下面以时域数据f(n)为具体实施例进行详细说明：
本申请实施例可以提取时域数据中携带的时域前导序列，如图5所示，具体为将接收的时域数据f(n)分别延时N、N/2个采样周期，得到时域数据f(n-N)，f(n-N/2)，对时域数据f(n)与其延迟N和N/2的时域数据f(n-N)，f(n-N/2)分别进行逐点共轭乘法，并进行长度为N/2的滑动累加，共轭乘累加的输出结果如图6所示，其中，N为前导设计中OFDM的子载波数，数学表达式可以为：
进一步地，本申请实施例可以将两组滑动累加的结果进行逐点共轭乘，数学表达式为：
z(n)＝z1(n)z2(n)*。
本申请实施例可以计算z(n)的峰值，当z(n)的峰值大于一个初始设定的阈值时，可以认为当前检测到了前导序列，在前导序列存在的前提下，可以根据峰值的位置估计前导序列的位置，并根据峰值的辐角θ估计频偏的大小，其中，归一化频偏的估计值为θ/(2πN)。
当从接收的时域数据中提取出时域数据中携带的时域前导序列x(n)后，本申请实施例可以将时域前导序列的循环前缀和后缀去除，进行N点FFT(Fast FourierTransformation，快速傅里叶变换)，则FFT变换后的频域OFDM符号X(k)的数学表达式可以为：
本申请实施例可以分别将频域OFDM符号进行第一差分解调和第二差分解调，本实施例中将第一预设值选取为d1，第二预设值选取为d2，其分别对应的数学表达式可以为：
Xd1(k)＝X(k)X(k+d1)*,Xd2(k)＝X(k)X(k+d2)*。
本申请实施例可以假设本地的PN序列为a(n)，则经过d1、d2差分解调后得到ad1(n)、ad2(n)，其对应的数学表达式可以为：
ad1(n)＝a(n)a(n+d1)*，ad2(n)＝a(n)a(n+d2)*。
本申请实施例可以将差分解调后的频域OFDM符号和所述本地PN序列进行循环滑动相关，数学表达式可以为：
其中，mod()为取模运算，L为本地PN序列的长度。
本申请实施例可以将得到的循环滑动相关结果求取绝对值，并分别求取每组相关结果的前半段、后半段两个峰值，以及相关平均值，将每组中较小的峰值与该组的平均值相除，即得到每组相关结果的峰均比PAPR：
其中，max()输出的是输入序列中最大值，argmax()输出的是输入序列中最大值的位置，mean()为求平均值函数。其中PAPR1、PAPR2即分别为两组序列的峰均比。
本申请实施例可以取峰均比中较大的那组滑动相关结果作为粗检测序列，输出粗检测序列中两个最大值的位置[pos1，pos2]，根据该位置以及已知系统传输信道的N点频率响应Hk构造LMMSE均衡器，并对原始OFDM符号进行频域均衡，其过程为：
对原始N点频域OFDM符号X(k),逐点乘以LMMSE均衡系数，得到均衡后的N点频域OFDM符号
其中，βk为修正项，根据最小均方误差准则，其值可以为(ρ为接收信噪比)：
本申请实施例可以对均衡后的N点频域OFDM符号
重复上述两组差分解调、与本地PN序列进行滑动相关、求取并比较两组相关结果峰均比的过程，取峰均比中较大的那组滑动相关结果作为精检测序列，输出精检测序列中两个最大值的位置，记作
其过程与上述步骤一致。
求得系统传输参数信令和载波频偏、其算法为：
信令的ΔL估计值可以为：
归一化整数倍载波频偏可以为：
图7为针对已知前导结构传统的信令检测方法的原理图。
图8为相关技术在三种测试信道加性高斯白噪声信道(AWGN)、测试信道I(TC-I)、测试信道II(TC-II)下循环滑动相关模块的输出，根据仿真结果可知，相关技术在TC-I，TC-II信道下将不能正确检测出信令。分析可知，相关技术在强选择性信道中出现信令检测失败的原因是因为在恶劣信道条件下，相邻子载波受到的干扰不具有相关性，而相关技术需要依赖这种相关性利用差分解调来消除子载波的相位模糊。
图9为依照本申请实施例，取d1＝1，d2＝2时峰均比比较后得到的检测序列的仿真图，将其与上述相关技术比较可知，经过粗估计和频域均衡后，本申请实施例的检测方法具有更强的检测鲁棒性。
其中，TC-I、TC-II信道的参数如表1所示。
表1
根据本申请实施例提出的基于前导序列的信令检测方法，可以结合频域OFDM符号和本地PN序列，通过两次差分解调获得的粗检测序列，进而与信道的频域响应构建频域线性最小均方误差均衡器，实现对频域OFDM符号的频域均衡处理，进而重新获取检测序列，生成精估计检测序列，获得信令参数及频偏，从而实现在强频率选择性衰落信道中准确的信令检测，鲁棒性更强。由此，解决了相关技术中在恶劣信道条件下难以消除子载波的相位模糊，从而导致信令检测失败，且鲁棒性较差的技术问题。
其次参照附图描述根据本申请实施例提出的基于前导序列的信令检测装置。
图10是本申请实施例的基于前导序列的信令检测装置的方框示意图。
如图10所示，该基于前导序列的信令检测装置10包括：提取模块100、变换模块200、第一差分解调模块300、第二差分解调模块400、构建模块500、均衡模块600和检测模块700。
具体地，提取模块100，用于提取时域数据中携带的时域前导序列。
变换模块200，用于对时域前导序列进行快速傅里叶变换，生成对应的频域OFDM符号。
第一差分解调模块300，用于将频域OFDM符号和本地PN序列分别进行第一差分解调，并将第一差分解调后的频域OFDM符号和本地PN序列进行循环滑动相关，得到第一滑动相关结果。
第二差分解调模块400，用于将频域OFDM符号和本地PN序列分别进行第二差分解调，并将第二差分解调后的频域OFDM符号和本地PN序列进行循环滑动相关，得到第二滑动相关结果。
构建模块500，用于对第一滑动相关结果和第二滑动相关结果进行比较，得到粗检测序列，并根据粗检测序列与信道的频域响应构建频域线性最小均方误差均衡器。
均衡模块600，用于将频域OFDM符号通过均衡器进行频域均衡处理，得到均衡后的频域OFDM符号。
检测模块700，用于基于均衡后频域OFDM符号重新获取检测序列，生成精估计检测序列，以获取信令参数及频偏。
可选地，在本申请的一个实施例中，提取模块100包括：延时单元、累加单元、第一计算单元和第一提取单元。
其中，延时单元，用于对时域数据分别延时N和N/2个采样周期，获取延时N和N/2个采样周期后的时域数据，其中，N为时域前导中OFDM的子载波数。
累加单元，用于将时域数据与延时N和N/2个采样周期后的时域数据分别进行逐点共轭乘法并进行长度为N/2的滑动累加，得到第一滑动累加结果和第二滑动累加结果。
第一计算单元，用于将第一滑动累加结果和第二滑动累加结果进行逐点共轭乘，得到逐点共轭乘结果。
第一提取单元，用于获取逐点共轭乘结果中的峰值，并且当峰值大于预设阈值时，根据峰值提取出时域前导序列和小数倍载波频偏。
可选地，在本申请的一个实施例中，变换模块200包括：预处理单元和变换单元。
其中，预处理单元，用于对时域前导序列进行预处理，去除时域前导序列的循环前缀和后缀，得到预处理后的数据。
变换单元，用于将预处理后的数据进行N点快速傅里叶变换，得到长度为N的频域OFDM符号。
可选地，在本申请的一个实施例中，第一差分解调模块300包括：第二计算单元和第三计算单元。
其中，第二计算单元，用于将频域OFDM符号与其移位第一预设值个子载波的序列进行逐点共轭乘。
第三计算单元，用于将本地PN序列与其移位第一预设值个子载波的序列进行逐点共轭乘。
可选地，在本申请的一个实施例中，第二差分解调模块400包括：第四计算单元和第五计算单元。
其中，第四计算单元，用于将频域OFDM符号与其移位第二预设值个子载波的序列进行逐点共轭乘。
第五计算单元，用于将本地PN序列与其移位第二预设值个子载波的序列进行逐点共轭乘。
可选地，在本申请的一个实施例中，构建模块500包括：第六计算单元、第七计算单元和比较单元。
其中，第六计算单元，用于分别计算第一滑动相关结果和第二滑动相关结果的绝对值，并计算每组绝对值的两个峰值和平均值。
第七计算单元，用于分别将每组中较小的峰值与对应的平均值相除，得到该组的峰均比。
比较单元，用于将两组的峰均比进行比较，选取峰均比较大的组的循环滑动相关的结果作为粗检测序列。
可选地，在本申请的一个实施例中，均衡模块600包括：第二提取单元和修正单元。
其中，第二提取单元，用于提取粗检测序列中前半段与后半段的峰值的第一位置。
修正单元，用于根据第一位置和信道频率响应，对频域OFDM符号逐点乘以修正项，得到均衡后的OFDM符号。
可选地，在本申请的一个实施例中，检测模块700包括：第三提取单元和获取单元。
其中，第三提取单元，用于提取精检测序列中前半段与后半段的峰值的第二位置。
获取单元，用于根据第二位置获取所述信令参数及频偏。
需要说明的是，前述对基于前导序列的信令检测方法实施例的解释说明也适用于该实施例的基于前导序列的信令检测装置，此处不再赘述。
根据本申请实施例提出的基于前导序列的信令检测装置，可以结合频域OFDM符号和本地PN序列，通过两次差分解调获得的粗检测序列，进而与信道的频域响应构建频域线性最小均方误差均衡器，实现对频域OFDM符号的频域均衡处理，进而重新获取检测序列，生成精估计检测序列，获得信令参数及频偏，从而实现在强频率选择性衰落信道中准确的信令检测，鲁棒性更强。由此，解决了相关技术中在恶劣信道条件下难以消除子载波的相位模糊，从而导致信令检测失败，且鲁棒性较差的技术问题。
图11为本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。该电子设备可以包括：
存储器1101、处理器1102及存储在存储器1101上并可在处理器1102上运行的计算机程序。
处理器1102执行程序时实现上述实施例中提供的基于前导序列的信令检测方法。
进一步地，电子设备还包括：
通信接口1103，用于存储器1101和处理器1102之间的通信。
存储器1101，用于存放可在处理器1102上运行的计算机程序。
存储器1101可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。
如果存储器1101、处理器1102和通信接口1103独立实现，则通信接口1103、存储器1101和处理器1102可以通过总线相互连接并完成相互间的通信。总线可以是工业标准体系结构(Industry Standard Architecture，简称为ISA)总线、外部设备互连(PeripheralComponent，简称为PCI)总线或扩展工业标准体系结构(Extended Industry StandardArchitecture，简称为EISA)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图11中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
可选地，在具体实现上，如果存储器1101、处理器1102及通信接口1103，集成在一块芯片上实现，则存储器1101、处理器1102及通信接口1103可以通过内部接口完成相互间的通信。
处理器1102可能是一个中央处理器(Central Processing Unit，简称为CPU)，或者是特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称为ASIC)，或者是被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。
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，该程序被处理器执行时实现如上的基于前导序列的信令检测方法。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或N个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本申请的描述中，“N个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更N个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或N个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，N个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
Claims (18)
1.一种基于前导序列的信令检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
提取时域数据中携带的时域前导序列；
对所述时域前导序列进行快速傅里叶变换，生成对应的频域OFDM符号；
将所述频域OFDM符号和本地PN序列分别进行第一差分解调，并将第一差分解调后的频域OFDM符号和所述本地PN序列进行循环滑动相关，得到第一滑动相关结果；
将所述频域OFDM符号和本地PN序列分别进行第二差分解调，并将第二差分解调后的频域OFDM符号和所述本地PN序列进行循环滑动相关，得到第二滑动相关结果；
对所述第一滑动相关结果和所述第二滑动相关结果进行比较，得到粗检测序列，并根据所述粗检测序列与信道的频域响应构建频域线性最小均方误差均衡器；
将所述频域OFDM符号通过所述均衡器进行频域均衡处理，得到均衡后的频域OFDM符号；以及
基于所述均衡后频域OFDM符号重新获取检测序列，生成精估计检测序列，以获取信令参数及频偏。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取时域数据中携带的时域前导序列，包括：
对所述时域数据分别延时N和N/2个采样周期，获取延时N和N/2个采样周期后的时域数据，其中，N为时域前导中OFDM的子载波数；
将所述时域数据与所述延时N和N/2个采样周期后的时域数据分别进行逐点共轭乘法并进行长度为N/2的滑动累加，得到第一滑动累加结果和第二滑动累加结果；
将所述第一滑动累加结果和所述第二滑动累加结果进行逐点共轭乘，得到逐点共轭乘结果；
获取所述逐点共轭乘结果中的峰值，并且当所述峰值大于预设阈值时，根据所述峰值提取出时域前导序列和小数倍载波频偏。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述时域前导序列进行快速傅里叶变换，生成对应的频域OFDM符号，包括：
对所述时域前导序列进行预处理，去除所述时域前导序列的循环前缀和后缀，得到预处理后的数据；
将所述预处理后的数据进行N点快速傅里叶变换，得到长度为N的频域OFDM符号。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述频域OFDM符号和本地PN序列分别进行第一差分解调，包括：
将所述频域OFDM符号与其移位第一预设值个子载波的序列进行逐点共轭乘；
将所述本地PN序列与其移位所述第一预设值个子载波的序列进行逐点共轭乘。
5.根据权利要求1或4所述的方法，其特征在于，所述将所述频域OFDM符号和本地PN序列分别进行第二差分解调，包括：
将所述频域OFDM符号与其移位第二预设值个子载波的序列进行逐点共轭乘；
将所述本地PN序列与其移位所述第二预设值个子载波的序列进行逐点共轭乘。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一滑动相关结果和所述第二滑动相关结果进行比较，得到粗检测序列，包括：
分别计算所述第一滑动相关结果和所述第二滑动相关结果的绝对值，并计算每组绝对值的两个峰值和平均值；
分别将所述每组中较小的峰值与对应的所述平均值相除，得到该组的峰均比；
将两组的峰均比进行比较，选取峰均比较大的组的循环滑动相关的结果作为所述粗检测序列。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述频域OFDM符号通过所述均衡器进行频域均衡处理，包括：
提取所述粗检测序列中前半段与后半段的峰值的第一位置；
根据所述第一位置和信道频率响应，对所述频域OFDM符号逐点乘以修正项，得到均衡后的OFDM符号。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述生成精估计检测序列，以获取信令参数及频偏，包括：
提取所述精检测序列中前半段与后半段的峰值的第二位置；
根据所述第二位置获取所述信令参数及频偏。
9.一种基于前导序列的信令检测装置，其特征在于，包括：
提取模块，用于提取时域数据中携带的时域前导序列；
变换模块，用于对所述时域前导序列进行快速傅里叶变换，生成对应的频域OFDM符号；
第一差分解调模块，用于将所述频域OFDM符号和本地PN序列分别进行第一差分解调，并将第一差分解调后的频域OFDM符号和所述本地PN序列进行循环滑动相关，得到第一滑动相关结果；
第二差分解调模块，用于将所述频域OFDM符号和本地PN序列分别进行第二差分解调，并将第二差分解调后的频域OFDM符号和所述本地PN序列进行循环滑动相关，得到第二滑动相关结果；
构建模块，用于对所述第一滑动相关结果和所述第二滑动相关结果进行比较，得到粗检测序列，并根据所述粗检测序列与信道的频域响应构建频域线性最小均方误差均衡器；
均衡模块，用于将所述频域OFDM符号通过所述均衡器进行频域均衡处理，得到均衡后的频域OFDM符号；以及
检测模块，用于基于所述均衡后频域OFDM符号重新获取检测序列，生成精估计检测序列，以获取信令参数及频偏。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述提取模块包括：
延时单元，用于对所述时域数据分别延时N和N/2个采样周期，获取延时N和N/2个采样周期后的时域数据，其中，N为时域前导中OFDM的子载波数；
累加单元，用于将所述时域数据与所述延时N和N/2个采样周期后的时域数据分别进行逐点共轭乘法并进行长度为N/2的滑动累加，得到第一滑动累加结果和第二滑动累加结果；
第一计算单元，用于将所述第一滑动累加结果和所述第二滑动累加结果进行逐点共轭乘，得到逐点共轭乘结果；
第一提取单元，用于获取所述逐点共轭乘结果中的峰值，并且当所述峰值大于预设阈值时，根据所述峰值提取出时域前导序列和小数倍载波频偏。
11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述变换模块包括：
预处理单元，用于对所述时域前导序列进行预处理，去除所述时域前导序列的循环前缀和后缀，得到预处理后的数据；
变换单元，用于将所述预处理后的数据进行N点快速傅里叶变换，得到长度为N的频域OFDM符号。
12.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述第一差分解调模块包括：
第二计算单元，用于将所述频域OFDM符号与其移位第一预设值个子载波的序列进行逐点共轭乘；
第三计算单元，用于将所述本地PN序列与其移位所述第一预设值个子载波的序列进行逐点共轭乘。
13.根据权利要求9或12所述的装置，其特征在于，所述第二差分解调模块包括：
第四计算单元，用于将所述频域OFDM符号与其移位第二预设值个子载波的序列进行逐点共轭乘；
第五计算单元，用于将所述本地PN序列与其移位所述第二预设值个子载波的序列进行逐点共轭乘。
14.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述构建模块包括：
第六计算单元，用于分别计算所述第一滑动相关结果和所述第二滑动相关结果的绝对值，并计算每组绝对值的两个峰值和平均值；
第七计算单元，用于分别将所述每组中较小的峰值与对应的所述平均值相除，得到该组的峰均比；
比较单元，用于将两组的峰均比进行比较，选取峰均比较大的组的循环滑动相关的结果作为所述粗检测序列。
15.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述均衡模块包括：
第二提取单元，用于提取所述粗检测序列中前半段与后半段的峰值的第一位置；
修正单元，用于根据所述第一位置和信道频率响应，对所述频域OFDM符号逐点乘以修正项，得到均衡后的OFDM符号。
16.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述检测模块包括：
第三提取单元，用于提取所述精检测序列中前半段与后半段的峰值的第二位置；
获取单元，用于根据所述第二位置获取所述信令参数及频偏。
17.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如权利要求1-8任一项所述的基于前导序列的信令检测方法。
18.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行，以用于实现如权利要求1-8任一项所述的基于前导序列的信令检测方法。
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| CN202210640935.0A Pending CN114866393A (zh) | 2022-06-07 | 2022-06-07 | 基于前导序列的信令检测方法及装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN114866393A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115766361A (zh) * | 2022-10-17 | 2023-03-07 | 湖南鼎英信息科技有限公司 | 用于雷达通信一体化设备的前导序列处理方法及相关装置 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101778067A (zh) * | 2009-12-31 | 2010-07-14 | 北京交通大学 | 基于物理层前导和导频的信道均衡方法及系统 |
| US8005169B1 (en) * | 2006-03-17 | 2011-08-23 | Marvell International Ltd. | Joint estimation of channel and preamble sequence for orthogonal frequency division multiplexing systems |
| CN105099981A (zh) * | 2014-05-19 | 2015-11-25 | 清华大学 | 一种基于前导序列的信令检测方法及装置 |
| CN108881082A (zh) * | 2018-06-26 | 2018-11-23 | 中国人民解放军国防科技大学 | 信噪比确定方法及装置、信道均衡方法及装置 |
-
2022
- 2022-06-07 CN CN202210640935.0A patent/CN114866393A/zh active Pending
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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