CN115801519A - 频偏估计滤波方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents

频偏估计滤波方法、装置、计算机设备和存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN115801519A
CN115801519A CN202310053746.8A CN202310053746A CN115801519A CN 115801519 A CN115801519 A CN 115801519A CN 202310053746 A CN202310053746 A CN 202310053746A CN 115801519 A CN115801519 A CN 115801519A
Authority
CN
China
Prior art keywords
filtering
value
frequency offset
time domain
estimation
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202310053746.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN115801519B (zh
Inventor
汤茂海
檀甲甲
倪海峰
丁克忠
张名磊
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nanjing Chuangxin Huilian Technology Co ltd
Original Assignee
Nanjing Chuangxin Huilian Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nanjing Chuangxin Huilian Technology Co ltd filed Critical Nanjing Chuangxin Huilian Technology Co ltd
Priority to CN202310053746.8A priority Critical patent/CN115801519B/zh
Publication of CN115801519A publication Critical patent/CN115801519A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN115801519B publication Critical patent/CN115801519B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D30/00—Reducing energy consumption in communication networks
    • Y02D30/70—Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks

Landscapes

  • Noise Elimination (AREA)

Abstract

本申请涉及一种频偏估计滤波方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：接收下行信号；对接收的所述下行信号进行信道估计，获得导频间时域互相关结果和噪声估计值；基于噪声估计值和时域互相关结果获得归一化结果，根据归一化结果进行时域相关信息的周期滤波和频偏估计，获取频偏调整值；基于频偏调整值进行频偏修正并更新频偏滤波值。采用本方法能够频偏调整周期内，使用仅仅计算一次频偏，即对计算频偏的相关值进行滤波，节省资源；滤波时考虑信噪比的加权，提高滤波准确度。

Description

频偏估计滤波方法、装置、计算机设备和存储介质
技术领域
本申请涉及通信信号处理技术领域，特别是涉及一种频偏估计滤波方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
现有无线通信系统采用FDD（Frequency Division Duplexing，频分双工），是指上行链路（移动台到基站）和下行链路（基站到移动台）采用两个分开的频率（有一定频率间隔要求）工作，该模式工作在对称频带上。由于通信系统中的载波频偏指的是通信系统中接收端和发送端的载波频率偏差。载波频率偏移（CFO，Carrier Frequency Offset）是许多可能影响基带接收器设计的非理想条件之一。不仅会导致信号的旋转和衰减，而且当信号通过快速傅立叶变换（FastFourier Transform，FFT）转换为频域时，频率偏差会对每个频率点上的信号产生载波间干扰，在均衡时引入额外的误差。
在传统方法中，无线设备中接收机在进行频偏调整前，通常对估计的频偏值进行一段时间的滤波，以滤除噪声影响使得估计值更接近真实频偏，利用估计的频偏值再进行频偏调整。由于参与滤波的为测量的频偏估计值，而频偏估计需要调用cordic资源，即每一次滤波前均调用频偏修正模块，浪费计算资源。且由于每次直接对频偏估计滤波，滤波或平均周期内不同子帧信噪比可能会有较大差异，因此影响最后滤波的准确性。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够减少调用计算资源次数并提高滤波准确性的频偏估计滤波方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质。
第一方面，本申请提供了一种频偏估计滤波方法。该方法包括：
接收下行信号；
对接收的下行信号进行信道估计，获得导频间时域互相关结果和噪声估计值；
基于噪声估计值和时域互相关结果获得归一化结果，根据归一化结果进行时域相关信息的周期滤波和频偏估计，获取频偏调整值；
基于频偏调整值进行频偏修正并更新频偏滤波值。
在其中一个实施例中，对接收的所述下行信号进行信道估计，获得导频间时域互相关结果和噪声估计值，包括：
在下行信号的信道估计结果中筛选两个时域导频；
对筛选的时域导频进行互相关操作，获得导频间时域互相关结果。
在其中一个实施例中，基于噪声估计值和时域互相关结果获得归一化结果，根据归一化结果进行时域相关信息的周期滤波和频偏估计，获取频偏调整值，包括：
利用获取的噪声估计值对获得的时域相关信息进行归一化操作，获得归一化结果；归一化结果为信道估计时域互相关值与噪声估计值的比值；
对获得的归一化结果进行周期滤波操作，获得周期滤波后时域相关值；
基于周期滤波后时域相关值得到对应频偏估计值，并更新历史周期残留的周期滤波信息；
基于历史周期残留的周期滤波信息确定频偏调整量。
在其中一个实施例中，对获得的归一化结果进行周期滤波操作，获得周期滤波后时域相关值，包括：
将初始时域相关值
Figure SMS_1
的数值设置为与归一化结果的数值相同；
根据归一化结果、变化的时域相关值
Figure SMS_2
和周期滤波系数
Figure SMS_3
获取滤波后时域相关值
Figure SMS_4
；
重复对时域相关值的滤波操作，直至滤波周期到达，获得周期滤波后时域相关值。
在其中一个实施例中，基于周期滤波后时域相关值计算得到对应频偏估计值，并更新历史周期残留的周期滤波信息，包括：
对周期滤波后的时域相关值调用cordic资源得到相位值，以及得到两列时域导频之间的相位差值，通过基于cordic资源获得的相位值与两列导频之间的相位差值获得周期内的频偏估计值
Figure SMS_5
；
在频偏估计值的一次周期滤波结束后，利用历史周期残留的频偏滤波值
Figure SMS_6
和频偏滤波系数
Figure SMS_7
对频偏估计值
Figure SMS_8
进行更新滤波，获得频偏滤波值
Figure SMS_9
。
在其中一个实施例中，基于历史周期残留的周期滤波信息确定频偏调整量，包括：
基于频偏滤波值
Figure SMS_10
确定频偏调整量
Figure SMS_11
，并根据频偏调整量对于频偏滤波值
Figure SMS_12
进行修正，获得修正后频偏滤波值
Figure SMS_13
。
在其中一个实施例中，对获得的归一化结果进行周期滤波操作，获得周期滤波后时域相关值，包括：
对滤波周期进行计数，在滤波周期达到最大次数时，输出最后一次周期滤波获得的频偏滤波值。
第二方面，本申请还提供了一种频偏估计滤波装置。该装置包括：
获取模块，用于接收下行信号；
估计计算模块，用于对接收的下行信号进行信道估计，获得导频间时域互相关结果和噪声估计值；
频偏滤波模块，用于基于噪声估计值和时域互相关结果获得归一化结果，根据归一化结果进行时域相关信息的周期滤波和频偏估计，获取频偏调整值；
频偏修正模块，用于基于频偏调整值进行频偏修正并更新频偏滤波值。
第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。该计算机设备包括存储器和处理器，该存储器存储有计算机程序，该处理器执行该计算机程序时实现以下步骤：
接收下行信号；
对接收的下行信号进行信道估计，获得导频间时域互相关结果和噪声估计值；
基于噪声估计值和时域互相关结果获得归一化结果，根据归一化结果进行时域相关信息的周期滤波和频偏估计，获取频偏调整值；
基于频偏调整值进行频偏修正并更新频偏滤波值。
第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。该计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
接收下行信号；
对接收的下行信号进行信道估计，获得导频间时域互相关结果和噪声估计值；
基于噪声估计值和时域互相关结果获得归一化结果，根据归一化结果进行时域相关信息的周期滤波和频偏估计，获取频偏调整值；
基于频偏调整值进行频偏修正并更新频偏滤波值。
上述频偏估计滤波方法、装置、计算机设备和存储介质，获取下行信号的导频间时域相关值和噪声估计值，通过对导频间时域相关值进行信噪比加权滤波，使得导频间时域相关值进行归一化，可以直接进行子帧间对相关值的滤波，节省了计算资源。
采用信噪比加权的方式，使得本申请的滤波方式适用于不同信道质量情况，在提升高信噪比情况相关值的权重，避免了低信噪比及异常信号情况下信号内异常子帧对滤波产生的负面影响。
附图说明
图1为一个实施例中频偏估计滤波方法的流程示意图；
图2为一个实施例中周期滤波及频偏估计步骤的流程示意图；
图3（a）为在一种测试场景下不采用信噪比加权的仿真性能比较图；
图3（b）为在另一种测试场景下不采用信噪比加权的仿真性能比较图；
图4（a）为在一种测试场景下采用信噪比加权的仿真性能比较图；
图4（b）为在另一种测试场景下采用信噪比加权的仿真性能比较图；
图5（a）为在一种测试场景下采用信噪比加权的仿真性能比较图；
图5（b）为在另一种测试场景下采用信噪比加权的仿真性能比较图；
图6为在LTE下行终端中实施频偏估计滤波方法的流程示意图；
图7为在NR下行终端中实施频偏估计滤波方法的流程示意图；
图8为一个实施例中频偏估计滤波装置的结构框图；
图9为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
在一个实施例中，如图1所示，提供了一种频偏估计滤波方法，本实施例以该方法应用于终端进行举例说明，可以理解的是，该方法也可以应用于服务器，还可以应用于包括终端设备和基站的系统，并通过终端设备和基站的交互实现。本实施例中，该方法包括以下步骤：
S102，接收下行信号。
其中，下行信号中包括下行参考信号，下行参考信号通常被称为导频信号。终端设备利用下行参考信号对下行载波频偏进行估计，并利用载波频偏估计值对下行信号进行频偏调整。
具体地，基站向外发送信号，终端设备的接收机接收下行信号，并将获得下行信号及其包含的下行参考信号，优先对下行参考信号进行数据处理操作。
S104，对接收的下行信号进行信道估计，获得导频间时域互相关结果和噪声估计值。
其中，下行信号为下行参考信号，即导频信号。
具体地，提取下行信号中的下行参考信号进行数据处理操作，即对下行参考信号进行信道估计，获得时域信道响应值，通过两列导频的时域信道响应值进行互相关操作，得到导频间时域互相关结果和噪声估计值。
S106，基于噪声估计值和时域互相关结果获得归一化结果，根据归一化结果进行时域相关信息的周期滤波和频偏估计，获取频偏调整值。
具体地，利用噪声估计值对时域互相关结果进行归一化操作，获得归一化结果。将归一化结果赋值给周期滤波阶段初始时域相关值，当周期滤波开始后，时域相关值
Figure SMS_14
不断变化，通过周期滤波系数对时域相关值进行滤波，降低参考信号中噪声的影响。
S108，基于频偏调整值进行频偏修正并更新频偏滤波值。
上述频偏估计滤波方法中，使用信噪比加权，提高信号在高信噪比情况下的比重，降低信号在低信噪比以及在信号异常情况下异常子帧对后续周期滤波的影响。
在其中一个实施例中，对接收的所述下行信号进行信道估计，获得导频间时域互相关结果和噪声估计值，包括：
在下行信号的信道估计结果中筛选两个时域导频；
对筛选的时域导频进行互相关操作，获得导频间时域互相关结果。
具体地，通过对两个导频进行互相关操作，利用互相关结果进行滤波，提高滤波效果并降低了计算的复杂度。
在一个实施例中，如图2所示，基于噪声估计值和时域互相关结果获得归一化结果，根据归一化结果进行时域相关信息的周期滤波和频偏估计，获取频偏调整值，包括：
S202，利用获取的噪声估计值对获得的时域相关信息进行归一化操作，获得归一化结果；归一化结果为信道估计时域互相关值与噪声估计值的比值，归一化结果
Figure SMS_15
的计算方式为：
Figure SMS_16
其中，Rrr为下行信号的信道估计时域互相关值，No为噪声估计值。
S204，对获得的归一化结果进行周期滤波操作，获得周期滤波后时域相关值。
具体地，将周期滤波的一个滤波周期设置为T，在获取归一化结果后，根据设置的滤波周期计算需进行周期滤波的次数。初始启动周期滤波，此时将归一化结果的数值赋值给初始的时域相关值
Figure SMS_17
。处于滤波时，时域相关值
Figure SMS_18
开始变化，根据归一化结果和变化后的时域相关值
Figure SMS_19
计算获得滤波后时域相关值
Figure SMS_20
，时域相关值
Figure SMS_21
的获取公式为：
Figure SMS_22
Figure SMS_23
其中，
Figure SMS_24
为周期滤波系数，
Figure SMS_25
为归一化结果。
在每次周期滤波结束后，将已进行的周期滤波次数与之前计算的所需周期滤波次数进行比较判断。当已进行的周期滤波次数未达到所需周期滤波的次数，将结束周期滤波获得的时域相关值
Figure SMS_26
再次进行周期滤波。当已进行的周期滤波次数达到所需周期滤波的次数，将完成周期滤波的时域相关值
Figure SMS_27
带入步骤206。
S206，基于周期滤波后时域相关值计算得到对应频偏估计值，并更新历史周期残留的周期滤波信息；
具体地，将在步骤204中完成周期滤波的时域相关值
Figure SMS_28
计算转化为对应的频偏估计值，频偏估计值的转化公式为：
Figure SMS_29
其中，
Figure SMS_30
为调用cordic资源计算相位值的相位函数，
Figure SMS_31
为归一化操作中两列时域导频的时间间隔且单位为s，
Figure SMS_32
为周期内估计出的频偏估计值。
S208，基于历史周期残留的周期滤波信息确定频偏调整量。
其中，历史周期残留的周期滤波信息为频偏滤波值
Figure SMS_33
，基于频偏滤波值
Figure SMS_34
确定频偏调整值
Figure SMS_35
，频偏调整值
Figure SMS_36
与频偏滤波值
Figure SMS_37
通常为系数关系，频偏滤波值为：
Figure SMS_38
在一个实施例中，通过先对时域相关值
Figure SMS_39
进行周期滤波，基于设定的滤波时间和滤波周期T计算获得中周期滤波的次数。当达到周期滤波的次数后，才会对滤波后的时域相关值
Figure SMS_40
调用cordic资源，计算获得相位值即频偏估计值，然后通过频偏估计值确定频偏调整值，通过频偏调整值对频偏估计值进行修正。减少了滤波中调用cordic资源的次数，降低了计算的复杂度并节省了计算资源。同时提高信号在高信噪比情况下的比重，降低信号在低信噪比以及在信号异常情况下异常子帧对后续周期滤波的影响。
当在频分双工FDD的情况下，设定滤波周期为T ms时，经典滤波方案和本申请滤波方案的计算对比如下表1所示：
表1
经典滤波乘法运算次数 本方案滤波乘法运算次数
T*（42+1+1）=44T 42+T*（2+1）+1+1=44+3T
若以经典的滤波周期T=100的设定条件下，经典方案下运算次数为4400，本申请方案的运算次数为344，本方案的运算复杂度占经典方案的7.8%左右，但能保证滤波性能。
当不使用信噪比加权时，两种方案的滤波性能如图3（a）和图3（b）所示，图3（a）为频偏300Hz的条件下频偏估计滤波方案滤波后性能对比图，图3（b）为频偏100Hz的条件下频偏估计滤波方案滤波后性能对比图。如图所示，实线代表无信噪比加权的周期滤波方案，虚线代表经典滤波方案；通过附图中代表本方案的实线可以看出，采用本申请方案但不采用信噪比加权的情况下，本申请方案相比较经典方案更向频偏值聚拢，但是滤波性能提高不多。
当使用信噪比加权时，两种方案的滤波性能如图4（a）、图4（b）、图5（a）和图5（b）所示，其中，图4（a）和图4（b）的信噪比均为-3dB，图4（a）表示为0Hz频偏条件下累积分布cdf图，图4（b）表示为300Hz频偏条件下累积分布cdf图；图5（a）和图5（b）的信噪比均为-5dB，图4（a）表示为0Hz频偏条件下累积分布cdf图，图4（b）表示为300Hz频偏条件下累积分布cdf图。由图所示，实线代表有信噪比加权的周期滤波方案，虚线代表经典滤波方案。通过附图中代表本方案的实现可以看出滤波过程中采用信噪比加权有利于提高频偏估计的准确性。同时由图看出两组信噪比条件下，在低信噪比条件下，滤波性能可以得到更大的提高。
本实施例中，通过对导频间时域相关值进行信噪比加权滤波，使得导频间时域相关值进行归一化，可以直接进行子帧间对相关值的滤波，并在一个滤波周期内仅进行一次调用cordic资源，节省了计算资源。同时在滤波过程中使用信噪比加权，提高信号在高信噪比情况下的比重，降低信号在低信噪比以及在信号异常情况下异常子帧对后续周期滤波的影响。在低信噪比的条件下，对于滤波性能的提高尤为显著。
在一个实施例中，如图6所示，在LTE（Long Term Evolution，长期演进技术）通信系统中，基站100发出信号，LTE终端设备200接收信号。接收信号后对其中的下行参考信号进行信道估计计算，获得导频间时域互相关值，利用时域相关值进行归一化操作，并将归一化结果赋值给时域相关值，对时域相关值进行频偏估计获得频偏估计值，对获得的频偏估计值进行滤波操作获得频偏滤波值，根据获取的频偏滤波值确定频偏调整值，利用频偏调整值对接收的信号进行频偏修正。具体步骤如下：
接收下行信号。
其中，下行信号中包括下行参考信号，下行参考信号通常被称为导频信号。终端设备利用下行参考信号对下行载波频偏进行估计，并利用载波频偏估计值对下行信号进行频偏调整。
具体地，基站向外发送信号，终端设备的接收机接收下行信号，并将获得下行信号及其包含的下行参考信号，优先对下行参考信号进行数据处理操作。
对接收的下行信号进行信道估计，获得导频间时域互相关结果和噪声估计值。
其中，下行信号为下行参考信号，即导频信号。
具体地，提取下行信号中的下行参考信号进行数据处理操作，即对下行参考信号进行信道估计，获得时域信道响应值，通过两列导频的时域信道响应值进行互相关操作，得到导频间时域互相关结果和噪声估计值。
基于噪声估计值和时域互相关结果获得归一化结果，根据归一化结果进行时域相关信息的周期滤波和频偏估计，获取频偏调整值。
具体地，利用噪声估计值对时域互相关结果进行归一化操作，获得归一化结果。将归一化结果赋值给周期滤波阶段初始频相关值，当周期滤波开始后，时域相关值
Figure SMS_41
不断变化，通过周期滤波系数对时域相关值进行滤波，降低参考信号中噪声的影响。其中包括：
利用获取的噪声估计值对获得的时域相关信息进行归一化操作，获得归一化结果；归一化结果为信道估计时域互相关值与噪声估计值的比值，归一化结果计算方式为：
Figure SMS_42
其中，Rrr为下行信号的信道估计时域互相关值，No为噪声估计值。
对获得的归一化结果进行周期滤波操作，获得周期滤波后时域相关值。
具体地，将周期滤波的一个滤波周期设置为T，在获取归一化结果后，根据设置的滤波周期计算需进行周期滤波的次数。初始启动周期滤波，此时将归一化结果的数值赋值给初始的时域相关值
Figure SMS_43
。处于滤波时，时域相关值
Figure SMS_44
开始变化，根据归一化结果和变化后的时域相关值
Figure SMS_45
计算获得滤波后时域相关值
Figure SMS_46
，时域相关值
Figure SMS_47
的获取公式为：
Figure SMS_48
Figure SMS_49
其中，
Figure SMS_50
为周期滤波系数，
Figure SMS_51
为归一化结果。
在每次周期滤波结束后，将已进行的周期滤波次数与之前计算的所需周期滤波次数。当已进行的周期滤波次数未达到所需周期滤波的次数，将结束周期滤波获得的时域相关值
Figure SMS_52
再次进行周期滤波。当已进行的周期滤波次数达到所需周期滤波的次数。
基于周期滤波后时域相关值计算得到对应频偏估计值，并更新历史周期残留的周期滤波信息；
具体地，将完成周期滤波的时域相关值
Figure SMS_53
计算转化为对应的频偏估计值，频偏估计值的转化公式为：
Figure SMS_54
其中，
Figure SMS_55
为调用cordic资源计算相位值的相位函数，
Figure SMS_56
为归一化操作中两列时域导频的时间间隔且单位为s，
Figure SMS_57
为周期内估计出的频偏估计值。
基于历史周期残留的周期滤波信息确定频偏调整量。
其中，历史周期残留的周期滤波信息为频偏滤波值
Figure SMS_58
，基于频偏滤波值
Figure SMS_59
确定频偏调整值
Figure SMS_60
，频偏调整值
Figure SMS_61
与频偏滤波值
Figure SMS_62
通常为系数关系，频偏滤波值为：
Figure SMS_63
。
基于频偏调整值进行频偏修正并更新频偏滤波值。
在一个实施例中，如图7所示，在NR（new radio，新空口）通信系统中，基站100发出信号，NR终端设备300接收信号。接收信号后对其中的下行参考信号进行信道估计计算，获得导频间时域互相关值，利用时域相关值进行归一化操作，并将归一化结果赋值给时域相关值，对时域相关值进行频偏估计获得频偏估计值，对获得的频偏估计值进行滤波操作获得频偏滤波值，根据获取的频偏滤波值确定频偏调整值，利用频偏调整值对接收的信号进行频偏修正。具体步骤如下所述：
接收下行信号。
其中，下行信号中包括下行参考信号，下行参考信号通常被称为导频信号。终端设备利用下行参考信号对下行载波频偏进行估计，并利用载波频偏估计值对下行信号进行频偏调整。
具体地，基站向外发送信号，终端设备的接收机接收下行信号，并将获得下行信号及其包含的下行参考信号，优先对下行参考信号进行数据处理操作。
对接收的下行信号进行信道估计，获得导频间时域互相关结果和噪声估计值。
其中，下行信号为下行参考信号，即导频信号。
具体地，提取下行信号中的下行参考信号进行数据处理操作，即对下行参考信号进行信道估计，获得时域信道响应值，通过两列导频的时域信道响应值进行互相关操作，得到导频间时域互相关结果和噪声估计值。
基于噪声估计值和时域互相关结果获得归一化结果，根据归一化结果进行时域相关信息的周期滤波和频偏估计，获取频偏调整值。
具体地，利用噪声估计值对时域互相关结果进行归一化操作，获得归一化结果。将归一化结果赋值给周期滤波阶段初始频相关值，当周期滤波开始后，时域相关值
Figure SMS_64
不断变化，通过周期滤波系数对时域相关值进行滤波，降低参考信号中噪声的影响。其中包括：
利用获取的噪声估计值对获得的时域相关信息进行归一化操作，获得归一化结果；归一化结果为信道估计时域互相关值与噪声估计值的比值，归一化结果计算方式为：
Figure SMS_65
其中，Rrr为下行信号的信道估计时域互相关值，No为噪声估计值。
对获得的归一化结果进行周期滤波操作，获得周期滤波后时域相关值。
具体地，将周期滤波的一个滤波周期设置为T，在获取归一化结果后，根据设置的滤波周期计算需进行周期滤波的次数。初始启动周期滤波，此时将归一化结果的数值赋值给初始的时域相关值
Figure SMS_66
。处于滤波时，时域相关值
Figure SMS_67
开始变化，根据归一化结果和变化后的时域相关值
Figure SMS_68
计算获得滤波后时域相关值
Figure SMS_69
，时域相关值
Figure SMS_70
的获取公式为：
Figure SMS_71
Figure SMS_72
其中，
Figure SMS_73
为周期滤波系数，
Figure SMS_74
为归一化结果。
在每次周期滤波结束后，将已进行的周期滤波次数与之前计算的所需周期滤波次数。当已进行的周期滤波次数未达到所需周期滤波的次数，将结束周期滤波获得的时域相关值
Figure SMS_75
再次进行周期滤波。当已进行的周期滤波次数达到所需周期滤波的次数。
基于周期滤波后时域相关值计算得到对应频偏估计值，并更新历史周期残留的周期滤波信息；
具体地，将完成周期滤波的时域相关值
Figure SMS_76
计算转化为对应的频偏估计值，频偏估计值的转化公式为：
Figure SMS_77
其中，
Figure SMS_78
为调用cordic资源计算相位值的相位函数，为归一化操作中两列时域导频的时间间隔且单位为s，
Figure SMS_79
为周期内估计出的频偏估计值。
基于历史周期残留的周期滤波信息确定频偏调整量。
其中，历史周期残留的周期滤波信息为频偏滤波值
Figure SMS_80
，基于频偏滤波值
Figure SMS_81
确定频偏调整值
Figure SMS_82
，频偏调整值
Figure SMS_83
与频偏滤波值
Figure SMS_84
通常为系数关系，频偏滤波值为：
Figure SMS_85
。
基于频偏调整值进行频偏修正并更新频偏滤波值。
在上述两种通信情况下，终端设备的接收机在信道估计得到的导频间时域互相关值，通过对获得的时域相关值进行频偏估计滤波，得到频偏调整值，并将频偏调整值送至接收机前端完成频偏修正。使用信噪比加权，提高信号在高信噪比情况下的比重，降低信号在低信噪比以及在信号异常情况下异常子帧对后续周期滤波的影响。
应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
基于同样的发明构思，本申请实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的频偏估计滤波方法的频偏估计滤波装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个频偏估计滤波装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于频偏估计滤波方法的限定，在此不再赘述。
在一个实施例中，如图8所示，提供了一种频偏估计滤波装置，包括：获取模块810、估计计算模块820、频偏滤波模块830和频偏修正模块840，其中：
获取模块810，用于接收下行信号。
估计计算模块820，用于对接收的下行信号进行信道估计，获得导频间时域互相关结果和噪声估计值。
频偏滤波模块830，用于基于噪声估计值和时域互相关结果获得归一化结果，根据归一化结果进行时域相关信息的周期滤波和频偏估计，获取频偏调整值。
频偏修正模块840，用于基于频偏调整值进行频偏修正并更新频偏滤波值。
在一个实施例中，频偏滤波模块830还包括：归一化模块，周期滤波模块，频偏生成模块，频偏调整模块，其中：
归一化模块，用于利用获取的噪声估计值对获得的时域相关信息进行归一化操作，获得归一化结果；归一化结果为信道估计时域互相关值与噪声估计值的比值。
周期滤波模块，用于对获得的归一化结果进行周期滤波操作，获得周期滤波后时域相关值。
频偏生成模块，用于基于周期滤波后时域相关值得到对应频偏估计值，并更新历史周期残留的周期滤波信息。
频偏调整模块，用于基于历史周期残留的周期滤波信息确定频偏调整量。
在一个实施例中，周期滤波模块还用于将初始时域相关值
Figure SMS_86
的数值设置为与归一化结果的数值相同；根据归一化结果、变化的时域相关值
Figure SMS_87
和周期滤波系数
Figure SMS_88
获取滤波后时域相关值
Figure SMS_89
；重复对时域相关值的滤波操作，直至滤波周期到达，获得周期滤波后时域相关值。
获取模块810还包括信号接收模块，用于接收基站发出的通信信号并对通信信号处理，转化为数字信号，并提取信号中符号导频。
估计计算模块820还包括信道估计模块，用于对提取的符号导频进行信道估计，获得时域信道响应值，通过两列导频的时域信道响应值进行互相关操作，得到导频间时域互相关结果和噪声估计值。
频偏滤波模块830还包括周期滤波模块，用于利用噪声估计值对时域互相关结果进行归一化操作，获得归一化结果便于子帧间直接对相关值进行周期滤波。对于周期滤波的实施，具体如下所示：
利用获取的噪声估计值对获得的时域相关信息进行归一化操作，获得归一化结果；归一化结果为信道估计时域互相关值与噪声估计值的比值，归一化结果计算方式为：
Figure SMS_90
其中，Rrr为下行信号的信道估计时域互相关值，No为噪声估计值。
对获得的归一化结果进行周期滤波操作，获得周期滤波后时域相关值。
具体地，将周期滤波的一个滤波周期设置为T，在获取归一化结果后，根据设置的滤波周期计算需进行周期滤波的次数。初始启动周期滤波，此时将归一化结果的数值赋值给初始的时域相关值
Figure SMS_91
。处于滤波时，时域相关值
Figure SMS_92
开始变化，根据归一化结果和变化后的时域相关值
Figure SMS_93
计算获得滤波后时域相关值
Figure SMS_94
，时域相关值
Figure SMS_95
的获取公式为：
Figure SMS_96
Figure SMS_97
其中，
Figure SMS_98
为周期滤波系数，
Figure SMS_99
为归一化结果。
在每次周期滤波结束后，将已进行的周期滤波次数与之前计算的所需周期滤波次数。当已进行的周期滤波次数未达到所需周期滤波的次数，将结束周期滤波获得的时域相关值
Figure SMS_100
再次进行周期滤波。当已进行的周期滤波次数达到所需周期滤波的次数，将完成周期滤波的时域相关值
Figure SMS_101
输出。
频偏修正模块840，用于基于频偏调整值进行频偏修正并更新频偏滤波值。频偏修正模块840还包括估计修正模块，用于利用周期滤波的残留频偏滤波值和残留的周期滤波系数确定频偏调整值，并对信号作出频偏修正。对于确定频偏调整值和对信号进行频偏修正，具体如下所示：
基于周期滤波后时域相关值计算得到对应频偏估计值，并更新历史周期残留的周期滤波信息；
具体地，将在步骤404中完成周期滤波的时域相关值
Figure SMS_102
计算转化为对应的频偏估计值，频偏估计值的转化公式为：
Figure SMS_103
其中，
Figure SMS_104
为调用cordic资源计算相位值的相位函数，为归一化操作中两列时域导频的时间间隔且单位为s，
Figure SMS_105
为周期内估计出的频偏估计值。
最后，基于历史周期残留的周期滤波信息确定频偏调整量。
其中，历史周期残留的周期滤波信息为频偏滤波值
Figure SMS_106
，基于频偏滤波值
Figure SMS_107
确定频偏调整值
Figure SMS_108
，频偏调整值
Figure SMS_109
与频偏滤波值
Figure SMS_110
通常为系数关系，频偏滤波值为：
Figure SMS_111
；
再通过计算获得的频偏滤波值对接收的信号进行频偏修正。
上述频偏估计滤波装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图9所示。该计算机设备包括处理器、存储器、输入/输出接口(Input/Output，简称I/O）和通信接口。其中，处理器、存储器和输入/输出接口通过系统总线连接，通信接口通过输入/输出接口连接到系统总线。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储频偏估计数据。该计算机设备的输入/输出接口用于处理器与外部设备之间交换信息。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种频偏估计滤波方法。
本领域技术人员可以理解，图9中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述各方法实施例中的步骤。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
需要说明的是，本申请所涉及的用户信息（包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等）和数据（包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等），均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据，且相关数据的收集、使用和处理需要遵守相关国家和地区的相关法律法规和标准。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器（Read-OnlyMemory，ROM）、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器（ReRAM）、磁变存储器（Magnetoresistive Random Access Memory，MRAM）、铁电存储器（FerroelectricRandom Access Memory，FRAM）、相变存储器（Phase Change Memory，PCM）、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器（Random Access Memory，RAM）或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器（Static Random Access Memory，SRAM）或动态随机存取存储器（Dynamic Random AccessMemory，DRAM）等。本申请所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本申请所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种频偏估计滤波方法，其特征在于，所述方法包括：
接收下行信号；
对接收的所述下行信号进行信道估计，获得导频间时域互相关结果和噪声估计值；
基于噪声估计值和时域互相关结果获得归一化结果，根据归一化结果进行时域相关信息的周期滤波和频偏估计，获取频偏调整值；
基于频偏调整值进行频偏修正并更新频偏滤波值。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对接收的所述下行信号进行信道估计，获得导频间时域互相关结果和噪声估计值，包括：
在下行信号的信道估计结果中筛选两个时域导频；
对筛选的时域导频进行互相关操作，获得导频间时域互相关结果。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于噪声估计值和时域互相关结果获得归一化结果，根据归一化结果进行时域相关信息的周期滤波和频偏估计，获取频偏调整值，包括：
利用获取的噪声估计值对获得的时域相关信息进行归一化操作，获得归一化结果；归一化结果为信道估计时域互相关值与噪声估计值的比值；
对获得的归一化结果进行周期滤波操作，获得周期滤波后时域相关值；
基于周期滤波后时域相关值得到对应频偏估计值，并更新历史周期残留的周期滤波信息；
基于历史周期残留的周期滤波信息确定频偏调整量。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对获得的归一化结果进行周期滤波操作，获得周期滤波后时域相关值，包括：
将初始时域相关值
Figure QLYQS_1
的数值设置为与归一化结果的数值相同；
根据归一化结果、变化的时域相关值
Figure QLYQS_2
和周期滤波系数
Figure QLYQS_3
获取滤波后时域相关值
Figure QLYQS_4
；
重复对时域相关值的滤波操作，直至滤波周期到达，获得周期滤波后时域相关值。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于周期滤波后时域相关值得到对应频偏估计值，并更新历史周期残留的周期滤波信息，包括：
对周期滤波后的时域相关值调用cordic资源得到相位值，以及得到两列时域导频之间的相位差值，通过基于cordic资源获得的相位值与两列导频之间的相位差值获得周期内的频偏估计值
Figure QLYQS_5
；
在频偏估计值的一次周期滤波结束后，利用历史周期残留的频偏滤波值
Figure QLYQS_6
和频偏滤波系数
Figure QLYQS_7
对频偏估计值
Figure QLYQS_8
进行更新滤波，获得频偏滤波值
Figure QLYQS_9
。
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于历史周期残留的周期滤波信息确定频偏调整量，包括：
基于频偏滤波值
Figure QLYQS_10
确定频偏调整量
Figure QLYQS_11
，并根据频偏调整量对于频偏滤波值
Figure QLYQS_12
进行修正，获得修正后频偏滤波值
Figure QLYQS_13
。
7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对获得的归一化结果进行周期滤波操作，获得周期滤波后时域相关值，包括：
对滤波周期进行计数，在滤波周期达到最大次数时，输出最后一次周期滤波获得的频偏滤波值。
8.一种频偏估计滤波装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于接收下行信号；
估计计算模块，用于对接收的所述下行信号进行信道估计，获得导频间时域互相关结果和噪声估计值；
频偏滤波模块，用于基于噪声估计值和时域互相关结果获得归一化结果，根据归一化结果进行时域相关信息的周期滤波和频偏估计，获取频偏调整值；
频偏修正模块，用于基于频偏调整值进行频偏修正并更新频偏滤波值。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
10.一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，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
CN202310053746.8A 2023-02-03 2023-02-03 频偏估计滤波方法、装置、计算机设备和存储介质 Active CN115801519B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310053746.8A CN115801519B (zh) 2023-02-03 2023-02-03 频偏估计滤波方法、装置、计算机设备和存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310053746.8A CN115801519B (zh) 2023-02-03 2023-02-03 频偏估计滤波方法、装置、计算机设备和存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN115801519A true CN115801519A (zh) 2023-03-14
CN115801519B CN115801519B (zh) 2023-06-09

Family

ID=85429650

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202310053746.8A Active CN115801519B (zh) 2023-02-03 2023-02-03 频偏估计滤波方法、装置、计算机设备和存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN115801519B (zh)

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2012027880A1 (en) * 2010-08-30 2012-03-08 Motorola Mobility, Inc. Methods and apparatus for carrier frequency offset estimation and carrier frequency offset correction
CN110278169A (zh) * 2018-11-26 2019-09-24 周口师范学院 一种时域频偏估计算法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2012027880A1 (en) * 2010-08-30 2012-03-08 Motorola Mobility, Inc. Methods and apparatus for carrier frequency offset estimation and carrier frequency offset correction
CN110278169A (zh) * 2018-11-26 2019-09-24 周口师范学院 一种时域频偏估计算法

Also Published As

Publication number Publication date
CN115801519B (zh) 2023-06-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
TWI502932B (zh) 具有時域通道估計之正交分頻多工接收器
CN116032702B (zh) 自适应信道估计方法、装置、计算机设备和存储介质
CN110719240B (zh) 基于反卷积和去噪卷积的信道估计方法和系统
CN109559756B (zh) 滤波系数确定方法、回声消除方法、相应装置及设备
US9002280B2 (en) Intercell frequency offset compensation for frequency domain interference cancellation and equalization for downlink cellular systems
CN101159723A (zh) 改变iir滤波器系数的信道估计器和方法
CN109729032A (zh) 一种频偏估计值的校正方法、装置及计算机可读存储介质
CN115801519B (zh) 频偏估计滤波方法、装置、计算机设备和存储介质
US20180198645A1 (en) Method and device for suppressing interference signal
AU2021310145A1 (en) Power control method and apparatus, and communication node, and storage medium
CN110611626A (zh) 信道估计方法、装置及设备
CN101904097B (zh) 噪声抑制方法和设备
CN108111445B (zh) 一种数字前端均衡的方法和装置
US20120281747A1 (en) Equalizer tap determination
CN115834303A (zh) 自适应频域信道估计方法、装置、通信设备和存储介质
CN1310186C (zh) 一种神经网络均衡器的优化训练方法
WO2020135358A1 (zh) 一种覆盖等级指示信息上报方法、装置和用户设备
CN102857449A (zh) 一种并行同频干扰消除方法及装置
DE112011105861T5 (de) Störungsunterdrückung zwischen Trägern für Empfänger in orthogonalen Frequenzmultiplex
CN104242872A (zh) 一种信号处理方法及装置
CN115801504B (zh) 时域抽头存储方法、装置、计算机设备和存储介质
CN108075866B (zh) 基于重复传输系统的解调方法和装置
CN116455719B (zh) 频偏估计方法、装置、通信设备和可读存储介质
WO2021184198A1 (zh) 一种频率偏移估计方法、接收设备及存储介质
US8787858B2 (en) Method and device for noise floor estimation

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant