CN116319211A - 一种用于qam信号的多阶卡尔曼载波跟踪方法、跟踪环路及信号接收机 - Google Patents

一种用于qam信号的多阶卡尔曼载波跟踪方法、跟踪环路及信号接收机 Download PDF

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CN116319211A CN202310530949.1A CN202310530949A CN116319211A CN 116319211 A CN116319211 A CN 116319211A CN 202310530949 A CN202310530949 A CN 202310530949A CN 116319211 A CN116319211 A CN 116319211A
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Abstract

本发明提供了一种用于QAM信号的多阶卡尔曼载波跟踪方法，包括以下步骤：根据预设的上一跟踪周期起始时刻的QAM信号的信号残余误差向量，预测下一跟踪周期起始时刻的信号残余误差向量；计算下一跟踪周期起始时刻的QAM信号的信号残余误差向量的先验协方差矩阵并对其更新；估计下一跟踪周期起始时刻的QAM信号的残余载波相位误差估计值；对下一跟踪周期起始时刻的QAM信号的信号频率及相位误差进行修正，得到修正后的QAM信号。本发明还提供了多阶卡尔曼载波跟踪环路及信号接收机。本发明能够实现对高动态低信噪比的QAM信号的高精度稳健跟踪，能够满足QAM信号的载波相位跟踪时的高动态场景和宽的锁相环路带宽的要求。

Description

一种用于QAM信号的多阶卡尔曼载波跟踪方法、跟踪环路及信 号接收机
技术领域
本发明涉及QAM信号的接收设备研制领域，具体涉及一种用于QAM信号的多阶卡尔曼载波跟踪方法、跟踪环路及信号接收机。
背景技术
正交幅度调制QAM是一种幅度和相位联合控制的正交调制技术，同时利用幅度与相位来传递信息，因此在最小距离相同的条件下可实现更高的频带利用率，其广泛应用于微波通信、卫星通信、深空通信等领域。
在微波通信、卫星通信、深空通信等领域，目前对于QAM信号的载波跟踪所采用的环路为基于传统锁相环结构的跟踪环路。采用基于传统锁相环结构的跟踪环路，一般采用鉴频鉴相与锁相环路结构，这种结构采用窄的锁相环路带宽以及采用单个符号进行频率与相位估计，估计精度差，容易造成在高动态低信噪比环境下跟踪不稳健的问题，并不能满足QAM信号的载波相位跟踪时的高动态低信噪比情况和宽的锁相环路带宽的要求。
发明内容
针对现有技术中的不足，本发明提出了一种用于QAM信号的多阶卡尔曼载波跟踪方法、跟踪环路及信号接收机，能够实现对高动态低信噪比的QAM信号的高精度稳健跟踪，QAM信号的频率和相位的估计精度高，能够满足QAM信号的载波相位跟踪时的高动态低信噪比情况和宽的锁相环路带宽的要求。
本发明的技术方案如下：
一种用于QAM信号的多阶卡尔曼载波跟踪方法，方法包括以下步骤：
根据预设的上一跟踪周期起始时刻的QAM信号的信号残余误差向量，预测下一跟踪周期起始时刻的信号残余误差向量；
计算下一跟踪周期起始时刻的QAM信号的信号残余误差向量的先验协方差矩阵并对其更新；
估计下一跟踪周期起始时刻的QAM信号的残余载波相位误差估计值；
对下一跟踪周期起始时刻的的QAM信号的信号频率及相位误差进行修正，得到修正后的QAM信号；
经过上述步骤对QAM信号进行多个周期的跟踪和收敛，得到QAM信号的残余频率估 计值
Figure SMS_1
和残余载波相位误差估计值
Figure SMS_2
。
进一步地，根据预设的上一跟踪周期起始时刻的QAM信号的信号残余误差向量，预测下一跟踪周期起始时刻的信号残余误差向量，具体包括：
设上下相邻的两个跟踪周期起始时刻中的上一跟踪周期起始时刻为第k-1次跟踪 周期起始时刻，下一跟踪周期起始时刻为第k次跟踪周期起始时刻，预设第k-1次跟踪周期 起始时刻的信号残余误差向量为
Figure SMS_3
，其表达式为：
Figure SMS_4
（1）
（1）式中，
Figure SMS_5
为第k-1次跟踪周期起始时刻的残余频率变化率估计值，
Figure SMS_6
为 第k-1次跟踪周期起始时刻的残余频率估计值，
Figure SMS_7
为第k-1次跟踪周期起始时刻的残余 相位估计值；
将QAM信号的信号残余误差向量
Figure SMS_8
与信号残余误差向量的状态转移矩阵
Figure SMS_9
相乘 后，估计出第k次跟踪周期起始时刻的信号残余误差向量
Figure SMS_10
，并获得第k次跟踪周期起始时 刻的残余频率估计值
Figure SMS_11
以及残余载波相位误差估计值
Figure SMS_12
，其中，信号残余误差向量
Figure SMS_13
的表达式为：
Figure SMS_14
（2）
（2）式中，
Figure SMS_15
为信号残余误差向量的状态转移矩阵，其表达式为：
Figure SMS_16
（3）。
进一步地，计算下一跟踪周期起始时刻的QAM信号的信号残余误差向量的先验协方差矩阵并对其更新，具体包括：
将信号残余误差向量的状态转移矩阵依次与第k-1次跟踪起始时刻的信号残余误 差向量的协方差矩阵、残余误差向量的状态转移矩阵的转置矩阵相乘后的乘积再与过程协 方差矩阵相加，得到第k次跟踪起始时刻的信号残余误差向量的先验协方差矩阵
Figure SMS_17
，其表达 式为：
Figure SMS_18
（4）
（4）式中，
Figure SMS_19
为第k-1次跟踪周期起始时刻的信号残余误差向量的协方差矩阵，Q 为过程协方差矩阵，其表达式为：
Figure SMS_20
（5），
（5）式中，
Figure SMS_21
为信号的射频频率，
Figure SMS_22
为光速，
Figure SMS_23
为接收机晶振的相位，
Figure SMS_24
为频率噪 声功率谱密度，
Figure SMS_25
为信号来向的加速度噪声，
Figure SMS_26
为环路跟踪周期；
将信号残余误差向量的先验协方差矩阵
Figure SMS_27
依次与测量矩阵
Figure SMS_28
、卡尔曼增益
Figure SMS_29
相 乘后的乘积，然后计算乘积先验协方差矩阵
Figure SMS_30
之间的差值，得到更新后的先验协方差矩阵
Figure SMS_31
，其表达式为：
Figure SMS_32
（6），
（6）式中，其中
Figure SMS_33
为测量矩阵，
Figure SMS_34
为卡尔曼增益。
进一步地，估计下一跟踪周期起始时刻的QAM信号
Figure SMS_35
的残余载波相位误差 估计值，具体包括：
对QAM信号
Figure SMS_36
的星座图中外围信号点进行四次方处理，输出无符号调制的 QAM信号
Figure SMS_37
；
对QAM信号
Figure SMS_38
中连续数据块的相位误差进行相干累积和快速傅里叶变换 处理，并估计残余载波相位误差估计值
Figure SMS_39
。
进一步地，对QAM信号
Figure SMS_40
的星座图中外围信号点进行四次方处理，输出无 符号调制的QAM信号
Figure SMS_41
，具体包括：
取信号补偿后的QAM信号
Figure SMS_42
星座图最外围星座点与相邻星座点的幅度平 均值作为QAM信号幅度判决门限
Figure SMS_43
；
判断信号补偿后的QAM信号
Figure SMS_44
的绝对值是否大于或等于QAM信号幅度判决 门限
Figure SMS_45
，在信号补偿后的QAM信号的绝对值大于或等于QAM信号幅度判决门限
Figure SMS_46
的情况下，选 取信号补偿后的QAM信号的星座图中的外围信号点进行四次方处理，得到无符号调制的QAM 信号
Figure SMS_47
。
进一步地，对QAM信号
Figure SMS_48
中连续数据块的相位误差进行相干累积，和快速 傅里叶变换处理，并估计残余载波相位误差估计值
Figure SMS_49
，具体包括：
将QAM信号
Figure SMS_50
中连续数据块划分成M段，每段为L点数据，然后对每段数据 中的L点数据进行相干累积，得到累积后的QAM信号
Figure SMS_51
,其表达式为：
Figure SMS_52
（7）
（7）式中，变量
Figure SMS_53
为数据段序号，其取值范围为[0,M],M为连续数据块中的数据段 数，变量
Figure SMS_54
为数据点数序号，L为每个数据段中的数据点数；
对相干累积后的QAM信号
Figure SMS_55
进行快速傅里叶变换处理，得到快速傅里叶变换处 理后的QAM信号
Figure SMS_56
，其表达式为：
Figure SMS_57
（8）
（8）式中，变量
Figure SMS_58
为为数据段序号，
Figure SMS_59
为数据段数，变量
Figure SMS_60
为数据点数序号；
计算快速傅里叶变换处理后的QAM信号
Figure SMS_61
的绝对值中的最大值所对应的数 据点数序号
Figure SMS_62
，并通过数据点数序号
Figure SMS_63
计算获得经相干累积后的QAM信号
Figure SMS_64
的下一跟 踪周期起始时刻的残余相位误差
Figure SMS_65
；其中，下一跟踪周期起始时刻为第
Figure SMS_66
次跟踪周期起始 时刻；
数据点数序号
Figure SMS_67
的表达式为：
Figure SMS_68
（9）
下一跟踪周期起始时刻的残余相位误差测量值
Figure SMS_69
的表达式为：
Figure SMS_70
（10）。
进一步地，对下一跟踪周期起始时刻的QAM信号的信号频率及相位误差进行修正，得到修正后的QAM信号，具体包括：
计算测量矩阵
Figure SMS_71
与信号残余误差向量预测值
Figure SMS_72
相乘的乘积，然后计算乘积与残 余相位误差测量值
Figure SMS_73
之间的差值，再将差值与卡尔曼增益
Figure SMS_74
相乘后与信号残余误差向量 预测值
Figure SMS_75
相加，所得的结果为第k次跟踪起始时刻的信号残余误差向量预测值
Figure SMS_76
的卡尔 曼跟踪估计值
Figure SMS_77
，其表达式为：
Figure SMS_78
（11）
（11）式中，
Figure SMS_79
为测量矩阵，
Figure SMS_80
为卡尔曼增益，其表达式为：
Figure SMS_81
（12）
（12）式中，
Figure SMS_82
为残余相位误差测量值的测量方差，
Figure SMS_83
为信号残余误差向量的先验 协方差矩阵；
根据信号残余误差向量预测值
Figure SMS_84
中的残余频率估计值
Figure SMS_85
以及残余载波相位误 差估计值
Figure SMS_86
，将QAM信号
Figure SMS_87
与相位信息
Figure SMS_88
相乘，得到修正后QAM信号
Figure SMS_89
，其表达式为：
Figure SMS_90
，（13）
（13）式中，
Figure SMS_91
为信号采样点数，
Figure SMS_92
为采样间隔，变量
Figure SMS_93
为信号采样点序号，变量
Figure SMS_94
为环 路跟踪周期序号。
一种用于QAM信号的多阶卡尔曼载波跟踪环路，跟踪环路包括：
预测模块，用于根据预设的上一跟踪周期起始时刻的QAM信号的信号残余误差向量，预测下一跟踪周期起始时刻的信号残余误差向量；
矩阵模块，与预测模块通信连接，用于计算下一跟踪周期起始时刻的QAM信号的信号残余误差向量的先验协方差矩阵并对其更新；
第一估计模块，与矩阵模块通信连接，用于估计下一跟踪周期起始时刻的QAM信号的残余载波相位误差估计值；
修正模块，与估计模块通信连接，用于对下一跟踪周期起始时刻的的QAM信号的信号频率及相位误差进行修正，得到修正后的QAM信号；
第二估计模块，与修正模块通信连接，用于经过对QAM信号进行多个周期的跟踪和 收敛，得到QAM信号的残余频率估计值
Figure SMS_95
和残余载波相位误差估计值
Figure SMS_96
。
进一步地，预测模块具体包括：
预设单元，用于预设上下相邻的两个跟踪周期起始时刻中的上一跟踪周期起始时 刻为第k-1次跟踪周期起始时刻，下一跟踪周期起始时刻为第k次跟踪周期起始时刻，预设 第k-1次跟踪周期起始时刻的信号残余误差向量为
Figure SMS_97
；
估计单元，与预设单元通信连接，用于将QAM信号的信号残余误差向量
Figure SMS_98
与信号 残余误差向量的状态转移矩阵
Figure SMS_99
相乘后，估计出第k次跟踪周期起始时刻的信号残余误差 向量
Figure SMS_100
，并获得第k次跟踪周期起始时刻的残余频率估计值
Figure SMS_101
以及残余载波相位误差估 计值
Figure SMS_102
。
进一步地，矩阵模块具体包括：
第一矩阵计算单元，用于将信号残余误差向量的状态转移矩阵依次与第k-1次跟 踪起始时刻的信号残余误差向量的协方差矩阵、残余误差向量的状态转移矩阵的转置矩阵 相乘后的乘积再与过程协方差矩阵相加，得到第k次跟踪起始时刻的信号残余误差向量的 先验协方差矩阵
Figure SMS_103
；
第二矩阵计算单元，与第一矩阵计算单元通信连接，用于将信号残余误差向量的 先验协方差矩阵
Figure SMS_104
依次与测量矩阵
Figure SMS_105
、卡尔曼增益
Figure SMS_106
相乘后的乘积，然后计算乘积先验协 方差矩阵
Figure SMS_107
之间的差值，得到更新后的先验协方差矩阵
Figure SMS_108
。
进一步地，第一估计模块具体包括：
第一处理单元，用于对QAM信号
Figure SMS_109
的星座图中外围信号点进行四次方处 理，输出无符号调制的QAM信号
Figure SMS_110
；
第二处理单元，与第一处理单元通信连接，对QAM信号
Figure SMS_111
中连续数据块的 相位误差进行相干累积和快速傅里叶变换处理，并估计残余载波相位误差估计值
Figure SMS_112
。
进一步地，第一处理单元具体包括：
设置子单元，用于取信号补偿后的QAM信号
Figure SMS_113
星座图最外围星座点与相邻 星座点的幅度平均值作为QAM信号幅度判决门限
Figure SMS_114
；
判断子单元，与设置子单元通信连接，用于判断信号补偿后的QAM信号
Figure SMS_115
的绝对值是否大于或等于QAM信号幅度判决门限
Figure SMS_116
，在信号补偿后的QAM信号的绝对值大于 或等于QAM信号幅度判决门限
Figure SMS_117
的情况下，选取信号补偿后的QAM信号的星座图中的外围信 号点进行四次方处理，得到无符号调制的QAM信号
Figure SMS_118
。
进一步地，第二处理单元具体包括：
第一处理子单元，用于将QAM信号
Figure SMS_119
中连续数据块划分成M段，每段为L点 数据，然后对每段数据中的L点数据进行相干累积，得到累积后的QAM信号
Figure SMS_120
；
第二处理子单元，与第一处理子单元通信连接，用于对相干累积后的QAM信号
Figure SMS_121
进行快速傅里叶变换处理，得到快速傅里叶变换处理后的QAM信号
Figure SMS_122
；
第三处理子单元，与第二处理子单元通信连接，用于计算快速傅里叶变换处理后 的QAM信号
Figure SMS_123
的绝对值中的最大值所对应的数据点数序号
Figure SMS_124
，并通过数据点数序号
Figure SMS_125
计算获得经相干累积后的QAM信号
Figure SMS_126
的下一跟踪周期起始时刻的残余相位误差
Figure SMS_127
。
进一步地，修正模块具体包括：
第三处理单元，用于计算测量矩阵
Figure SMS_128
与信号残余误差向量预测值
Figure SMS_129
相乘的乘积， 然后计算乘积与残余相位误差测量值
Figure SMS_130
之间的差值，再将差值与卡尔曼增益
Figure SMS_131
相乘后与 信号残余误差向量预测值
Figure SMS_132
相加，所得的结果为第k次跟踪起始时刻的信号残余误差向量 预测值
Figure SMS_133
的卡尔曼跟踪估计值
Figure SMS_134
；
第四处理单元，与第三处理单元通信连接，用于根据信号残余误差向量预测值
Figure SMS_135
中的残余频率估计值
Figure SMS_136
以及残余载波相位误差估计值
Figure SMS_137
，将QAM信号
Figure SMS_138
与相位信 息
Figure SMS_139
相乘，得到修正后QAM信号
Figure SMS_140
。
一种信号接收机，包括多阶卡尔曼载波跟踪环路。
本发明的有益效果：
1. 本发明通过对第k次跟踪周期起始时刻完成频率与相位修正后的QAM信号中连续数据块划分成多段，每段为多个数据，然后对每段数据中的L点数据进行相干累积，能够积累了一定长度的信号，环路输入信噪比大幅提升，相位和频率跟踪精度与稳定性大幅提升。
2. 本发明通过对后一跟踪周期起始时刻的QAM信号的信号频率及相位偏差进行修正，然后计算后一跟踪周期起始时刻的QAM信号的信号残余误差向量的先验协方差矩阵并对其更新，当进行多个周期的跟踪和收敛后，不仅能对QAM信号的残余频率估计值和残余相位误差的精确估计，从而实现对QAM信号频率和相位跟踪锁定，而且估计精度高。
附图说明
构成本申请的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明实施例所述的一种用于QAM信号的多阶卡尔曼载波跟踪方法的流程图；
图2为本发明实施例所述的用于QAM信号的多阶卡尔曼载波跟踪环路的总体示意图；
图3为QAM256信号的载波相位跟踪收敛示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的实施例进行详细说明，但是本发明可以由权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。
如附图1所示，一种用于QAM信号的多阶卡尔曼载波跟踪方法，阶数为三阶，QAM信号为QAM256信号，信噪比Eb/N0等于13dB，多阶卡尔曼载波跟踪方法包括以下步骤：
S01.根据预设的上一跟踪周期起始时刻的QAM信号的信号残余误差向量，预测下一跟踪周期起始时刻的信号残余误差向量；
S02.计算下一跟踪周期起始时刻的QAM信号
Figure SMS_141
的信号残余误差向量的先 验协方差矩阵并对其更新；
S03.估计下一跟踪周期起始时刻的QAM信号
Figure SMS_142
的残余载波相位误差估计 值；
S04.对下一跟踪周期起始时刻的QAM信号的信号频率及相位误差进行修正，得到修正后的QAM信号；
S05.经过上述步骤对QAM信号进行多个周期的跟踪和收敛，得到QAM信号的残余频 率估计值
Figure SMS_143
和残余载波相位误差估计值
Figure SMS_144
。
优选的，步骤S01中，根据预设的上一跟踪周期起始时刻的QAM信号的信号残余误差向量，预测下一跟踪周期起始时刻的信号残余误差向量，具体包括：
S101.设上下相邻的两个跟踪周期起始时刻中的上一跟踪周期起始时刻为第k-1 次跟踪周期起始时刻，下一跟踪周期起始时刻为第k次跟踪周期起始时刻，预设第k-1次跟 踪周期起始时刻的信号残余误差向量为
Figure SMS_145
，其表达式为：
Figure SMS_146
（1），
（1）式中，
Figure SMS_147
为第k-1次跟踪周期起始时刻的残余频率变化率估计值，
Figure SMS_148
为 第k-1次跟踪周期起始时刻的残余频率估计值，
Figure SMS_149
为第k-1次跟踪周期起始时刻的残余 相位估计值；
S102.将QAM信号的信号残余误差向量
Figure SMS_150
与信号残余误差向量的状态转移矩阵
Figure SMS_151
相乘后，估计出第k次跟踪周期起始时刻的信号残余误差向量
Figure SMS_152
，并获得第k次跟踪周期 起始时刻的残余频率估计值
Figure SMS_153
以及残余载波相位误差估计值
Figure SMS_154
，其中，信号残余误差向 量
Figure SMS_155
的表达式为：
Figure SMS_156
（2），
（2）式中，
Figure SMS_157
为信号残余误差向量的状态转移矩阵，其表达式为：
Figure SMS_158
（3）。
优选的，步骤S02中，计算下一跟踪周期起始时刻的QAM信号的信号残余误差向量的先验协方差矩阵并对其更新，具体包括：
S201.将信号残余误差向量的状态转移矩阵依次与第k-1次跟踪起始时刻的信号 残余误差向量的协方差矩阵、残余误差向量的状态转移矩阵的转置矩阵相乘后的乘积再与 过程协方差矩阵相加，得到第k次跟踪起始时刻的信号残余误差向量的先验协方差矩阵
Figure SMS_159
， 其表达式为：
Figure SMS_160
（4），
（4）式中，
Figure SMS_161
为第k-1次跟踪周期起始时刻的信号残余误差向量的协方差矩阵，Q 为过程协方差矩阵，其表达式为：
Figure SMS_162
（5），
（5）式中，
Figure SMS_163
为信号的射频频率，
Figure SMS_164
为光速，
Figure SMS_165
为接收机晶振的相位，
Figure SMS_166
为频率噪 声功率谱密度，
Figure SMS_167
为信号来向的加速度噪声，
Figure SMS_168
为环路跟踪周期；
S202.将信号残余误差向量的先验协方差矩阵
Figure SMS_169
依次与测量矩阵
Figure SMS_170
、卡尔曼增益
Figure SMS_171
相乘后的乘积，然后计算乘积先验协方差矩阵
Figure SMS_172
之间的差值，得到更新后的先验协方差 矩阵
Figure SMS_173
，其表达式为：
Figure SMS_174
（6），
（6）式中，其中
Figure SMS_175
为测量矩阵，
Figure SMS_176
为卡尔曼增益。
优选的，步骤S03中，估计下一跟踪周期起始时刻的QAM信号
Figure SMS_177
的残余载波 相位误差估计值，具体包括：
S301.对QAM信号
Figure SMS_178
的星座图中外围信号点进行四次方处理，输出无符号 调制的QAM信号
Figure SMS_179
；
S302.对QAM信号
Figure SMS_180
中连续数据块的相位误差进行相干累积和快速傅里叶 变换处理，并估计残余载波相位误差估计值
Figure SMS_181
。
优选的，步骤S301中，对QAM信号
Figure SMS_182
的星座图中外围信号点进行四次方处 理，输出无符号调制的QAM信号
Figure SMS_183
，具体包括：
S3011.取信号补偿后的QAM信号
Figure SMS_184
星座图最外围星座点与相邻星座点的 幅度平均值作为QAM信号幅度判决门限
Figure SMS_185
；
S3012.判断信号补偿后的QAM信号
Figure SMS_186
的绝对值是否大于或等于QAM信号幅 度判决门限
Figure SMS_187
，在信号补偿后的QAM信号的绝对值大于或等于QAM信号幅度判决门限
Figure SMS_188
的情 况下，选取信号补偿后的QAM信号的星座图中的外围信号点进行四次方处理，得到无符号调 制的QAM信号
Figure SMS_189
。
优选的，步骤S302中，对QAM信号
Figure SMS_190
中连续数据块的相位误差进行相干累 积，和快速傅里叶变换处理，并估计残余载波相位误差估计值
Figure SMS_191
，具体包括：
S3021.将QAM信号
Figure SMS_192
中连续数据块划分成M段，每段为L点数据，然后对每 段数据中的L点数据进行相干累积，得到累积后的QAM信号
Figure SMS_193
,其表达式为：
Figure SMS_194
（7），
（7）式中，变量
Figure SMS_195
为数据段序号，其取值范围为[0,M],M为连续数据块中的数据段 数，变量
Figure SMS_196
为数据点数序号，L为每个数据段中的数据点数；
对相干累积后的QAM信号
Figure SMS_197
进行快速傅里叶变换处理，得到快速傅里叶变换处 理后的QAM信号
Figure SMS_198
，其表达式为：
Figure SMS_199
（8），
（8）式中，变量
Figure SMS_200
为为数据段序号，
Figure SMS_201
为数据段数，变量
Figure SMS_202
为数据点数序号；
S3022.计算快速傅里叶变换处理后的QAM信号
Figure SMS_203
的绝对值中的最大值所对 应的数据点数序号
Figure SMS_204
，并通过所述数据点数序号
Figure SMS_205
计算获得经相干累积后的QAM信号
Figure SMS_206
的下一跟踪周期起始时刻的残余相位误差
Figure SMS_207
；其中，下一跟踪周期起始时刻为第
Figure SMS_208
次跟踪 周期起始时刻；
所述数据点数序号
Figure SMS_209
的表达式为：
Figure SMS_210
（9），
下一跟踪周期起始时刻的残余相位误差测量值
Figure SMS_211
的表达式为：
Figure SMS_212
（10）。
优选的，步骤S04中，对下一跟踪周期起始时刻的QAM信号的信号频率及相位误差进行修正，得到修正后的QAM信号，具体包括：
S401.计算测量矩阵
Figure SMS_213
与信号残余误差向量预测值
Figure SMS_214
相乘的乘积，然后计算乘积 与残余相位误差测量值
Figure SMS_215
之间的差值，再将差值与卡尔曼增益
Figure SMS_216
相乘后与信号残余误差 向量预测值
Figure SMS_217
相加，所得的结果为第k次跟踪起始时刻的信号残余误差向量预测值
Figure SMS_218
的 卡尔曼跟踪估计值
Figure SMS_219
，其表达式为：
Figure SMS_220
（11），
（11）式中，
Figure SMS_221
为测量矩阵，
Figure SMS_222
为卡尔曼增益，其表达式为：
Figure SMS_223
（12），
（12）式中，
Figure SMS_224
为残余相位误差测量值的测量方差，
Figure SMS_225
为信号残余误差向量的先验 协方差矩阵；
S402.根据信号残余误差向量预测值
Figure SMS_226
中的残余频率估计值
Figure SMS_227
以及残余载波相 位误差估计值
Figure SMS_228
，将QAM信号
Figure SMS_229
与相位信息
Figure SMS_230
相乘，得到修正后QAM 信号
Figure SMS_231
，其表达式为：
Figure SMS_232
，（13）
（13）式中，
Figure SMS_233
为信号采样点数，
Figure SMS_234
为采样间隔，变量
Figure SMS_235
为信号采样点序号，变量
Figure SMS_236
为环 路跟踪周期序号。
本发明实施例通过前后相邻的两个跟踪周期起始时刻的QAM信号的信号残余误差向量，对后一跟踪周期起始时刻的QAM信号的信号频率及相位偏差进行修正，得到修正后的QAM信号；计算后一跟踪周期起始时刻的QAM信号的信号残余误差向量的先验协方差矩阵并对其更新；利用上述步骤对QAM信号进行多个周期的跟踪和收敛后，从而对QAM信号的残余频率和残余相位误差进行精确估计以及kT时刻的信号残余误差向量卡尔曼跟踪估计，如附图3所示，本发明实现了对高动态低信噪比Eb/N0等于13dB 时的QAM信号的快速稳健跟踪收敛，同时误码率小于1E-3。
如附图2所示，本发明实施例还提供了一种用于QAM信号的多阶卡尔曼载波跟踪环路，跟踪环路包括：
预测模块，用于根据预设的上一跟踪周期起始时刻的QAM信号的信号残余误差向量，预测下一跟踪周期起始时刻的信号残余误差向量；
矩阵模块，与预测模块通信连接，用于计算下一跟踪周期起始时刻的QAM信号的信号残余误差向量的先验协方差矩阵并对其更新；
第一估计模块，与矩阵模块通信连接，用于估计下一跟踪周期起始时刻的QAM信号的残余载波相位误差估计值；
修正模块，分别与估计模块以及预测模块通信连接，用于对下一跟踪周期起始时刻的的QAM信号的信号频率及相位误差进行修正，得到修正后的QAM信号；
第二估计模块，与修正模块通信连接，用于经过对QAM信号进行多个周期的跟踪和 收敛，得到QAM信号的残余频率估计值
Figure SMS_237
和残余载波相位误差估计值
Figure SMS_238
。
优选的，预测模块具体包括：
预设单元，用于预设上下相邻的两个跟踪周期起始时刻中的上一跟踪周期起始时 刻为第k-1次跟踪周期起始时刻，下一跟踪周期起始时刻为第k次跟踪周期起始时刻，预设 第k-1次跟踪周期起始时刻的信号残余误差向量为
Figure SMS_239
；
估计单元，与预设单元通信连接，用于将QAM信号的信号残余误差向量
Figure SMS_240
与信号 残余误差向量的状态转移矩阵
Figure SMS_241
相乘后，估计出第k次跟踪周期起始时刻的信号残余误差 向量
Figure SMS_242
，并获得第k次跟踪周期起始时刻的残余频率估计值
Figure SMS_243
以及残余载波相位误差估 计值
Figure SMS_244
。
优选的，矩阵模块具体包括：
第一矩阵计算单元，用于将信号残余误差向量的状态转移矩阵依次与第k-1次跟 踪起始时刻的信号残余误差向量的协方差矩阵、残余误差向量的状态转移矩阵的转置矩阵 相乘后的乘积再与过程协方差矩阵相加，得到第k次跟踪起始时刻的信号残余误差向量的 先验协方差矩阵
Figure SMS_245
；
第二矩阵计算单元，与第一矩阵计算单元通信连接，用于将信号残余误差向量的 先验协方差矩阵
Figure SMS_246
依次与测量矩阵
Figure SMS_247
、卡尔曼增益
Figure SMS_248
相乘后的乘积，然后计算乘积先验协 方差矩阵
Figure SMS_249
之间的差值，得到更新后的先验协方差矩阵
Figure SMS_250
。
优选的，第一估计模块具体包括：
第一处理单元，用于对QAM信号
Figure SMS_251
的星座图中外围信号点进行四次方处 理，输出无符号调制的QAM信号
Figure SMS_252
；
第二处理单元，与第一处理单元通信连接，对QAM信号
Figure SMS_253
中连续数据块的 相位误差进行相干累积和快速傅里叶变换处理，并估计残余载波相位误差估计值
Figure SMS_254
。
优选的，第一处理单元具体包括：
设置子单元，用于取信号补偿后的QAM信号
Figure SMS_255
星座图最外围星座点与相邻 星座点的幅度平均值作为QAM信号幅度判决门限
Figure SMS_256
；
判断子单元，与设置子单元通信连接，用于判断信号补偿后的QAM信号
Figure SMS_257
的绝对值是否大于或等于QAM信号幅度判决门限
Figure SMS_258
，在信号补偿后的QAM信号的绝对值大于 或等于QAM信号幅度判决门限
Figure SMS_259
的情况下，选取信号补偿后的QAM信号的星座图中的外围信 号点进行四次方处理，得到无符号调制的QAM信号
Figure SMS_260
。
优选的，第二处理单元具体包括：
第一处理子单元，用于将QAM信号
Figure SMS_261
中连续数据块划分成M段，每段为L点 数据，然后对每段数据中的L点数据进行相干累积，得到累积后的QAM信号
Figure SMS_262
；
第二处理子单元，与第一处理子单元通信连接，用于对相干累积后的QAM信号
Figure SMS_263
进行快速傅里叶变换处理，得到快速傅里叶变换处理后的QAM信号
Figure SMS_264
；
第三处理子单元，与第二处理子单元通信连接，用于计算快速傅里叶变换处理后 的QAM信号
Figure SMS_265
的绝对值中的最大值所对应的数据点数序号
Figure SMS_266
，并通过所述数据点数序 号
Figure SMS_267
计算获得经相干累积后的QAM信号
Figure SMS_268
的下一跟踪周期起始时刻的残余相位误差
Figure SMS_269
。
优选的，修正模块具体包括：
第三处理单元，用于计算测量矩阵
Figure SMS_270
与信号残余误差向量预测值
Figure SMS_271
相乘的乘积， 然后计算乘积与残余相位误差测量值
Figure SMS_272
之间的差值，再将差值与卡尔曼增益
Figure SMS_273
相乘后与 信号残余误差向量预测值
Figure SMS_274
相加，所得的结果为第k次跟踪起始时刻的信号残余误差向量 预测值
Figure SMS_275
的卡尔曼跟踪估计值
Figure SMS_276
；
第四处理单元，与第三处理单元通信连接，用于根据信号残余误差向量预测值
Figure SMS_277
中的残余频率估计值
Figure SMS_278
以及残余载波相位误差估计值
Figure SMS_279
，将QAM信号
Figure SMS_280
与相位信 息
Figure SMS_281
相乘，得到修正后QAM信号
Figure SMS_282
。
本发明实施例提供了一种信号接收机，包括多阶卡尔曼载波跟踪环路。
本发明实施例所述的多阶卡尔曼载波跟踪环路以及信号接收机，与多阶卡尔曼载波跟踪方法出于同样的技术构思，并具备相同的技术效果，此处不再赘述。

Claims (15)

1.一种用于QAM信号的多阶卡尔曼载波跟踪方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
根据预设的上一跟踪周期起始时刻的QAM信号的信号残余误差向量，预测下一跟踪周期起始时刻的信号残余误差向量；
计算下一跟踪周期起始时刻的QAM信号的信号残余误差向量的先验协方差矩阵并对其更新；
估计下一跟踪周期起始时刻的QAM信号的残余载波相位误差估计值；
对下一跟踪周期起始时刻的QAM信号的信号频率及相位误差进行修正，得到修正后的QAM信号；
经过上述步骤对QAM信号进行多个周期的跟踪和收敛，得到QAM信号的残余频率估计值
Figure QLYQS_1
和残余载波相位误差估计值/>
Figure QLYQS_2
。
2.如权利要求1所述的一种用于QAM信号的多阶卡尔曼载波跟踪方法，其特征在于，根据预设的上一跟踪周期起始时刻的QAM信号的信号残余误差向量，预测下一跟踪周期起始时刻的信号残余误差向量，具体包括：
设上下相邻的两个跟踪周期起始时刻中的上一跟踪周期起始时刻为第k-1次跟踪周期起始时刻，下一跟踪周期起始时刻为第k次跟踪周期起始时刻，预设第k-1次跟踪周期起始时刻的信号残余误差向量为
Figure QLYQS_3
，其表达式为：
Figure QLYQS_4
（1），
（1）式中，
Figure QLYQS_5
为第k-1次跟踪周期起始时刻的残余频率变化率估计值，/>
Figure QLYQS_6
为第k-1次跟踪周期起始时刻的残余频率估计值，/>
Figure QLYQS_7
为第k-1次跟踪周期起始时刻的残余相位估计值；
将QAM信号的信号残余误差向量
Figure QLYQS_8
与信号残余误差向量的状态转移矩阵/>
Figure QLYQS_9
相乘后，估计出第k次跟踪周期起始时刻的信号残余误差向量/>
Figure QLYQS_10
，并获得第k次跟踪周期起始时刻的残余频率估计值/>
Figure QLYQS_11
以及残余载波相位误差估计值/>
Figure QLYQS_12
，其中，信号残余误差向量/>
Figure QLYQS_13
的表达式为：
Figure QLYQS_14
（2），
（2）式中，
Figure QLYQS_15
为信号残余误差向量的状态转移矩阵，其表达式为：
Figure QLYQS_16
（3）。
3.如权利要求2所述的一种用于QAM信号的多阶卡尔曼载波跟踪方法，其特征在于，计算下一跟踪周期起始时刻的QAM信号的信号残余误差向量的先验协方差矩阵并对其更新，具体包括：
将信号残余误差向量的状态转移矩阵依次与第k-1次跟踪起始时刻的信号残余误差向量的协方差矩阵、残余误差向量的状态转移矩阵的转置矩阵相乘后的乘积再与过程协方差矩阵相加，得到第k次跟踪起始时刻的信号残余误差向量的先验协方差矩阵
Figure QLYQS_17
，其表达式为：
Figure QLYQS_18
（4），
（4）式中，
Figure QLYQS_19
为第k-1次跟踪周期起始时刻的信号残余误差向量的协方差矩阵，Q为过程协方差矩阵，其表达式为：
Figure QLYQS_20
（5），
（5）式中，
Figure QLYQS_21
为信号的射频频率，/>
Figure QLYQS_22
为光速，/>
Figure QLYQS_23
为接收机晶振的相位，/>
Figure QLYQS_24
为频率噪声功率谱密度，/>
Figure QLYQS_25
为信号来向的加速度噪声，/>
Figure QLYQS_26
为环路跟踪周期；
将信号残余误差向量的先验协方差矩阵
Figure QLYQS_27
依次与测量矩阵/>
Figure QLYQS_28
、卡尔曼增益/>
Figure QLYQS_29
相乘后的乘积，然后计算乘积先验协方差矩阵/>
Figure QLYQS_30
之间的差值，得到更新后的先验协方差矩阵/>
Figure QLYQS_31
，其表达式为：
Figure QLYQS_32
（6），
（6）式中，其中
Figure QLYQS_33
为测量矩阵，/>
Figure QLYQS_34
为卡尔曼增益。
4.如权利要求3所述的一种用于QAM信号的多阶卡尔曼载波跟踪方法，其特征在于，估计下一跟踪周期起始时刻的QAM信号
Figure QLYQS_35
的残余载波相位误差估计值，具体包括：
对QAM信号
Figure QLYQS_36
的星座图中外围信号点进行四次方处理，输出无符号调制的QAM信号/>
Figure QLYQS_37
；
对QAM信号
Figure QLYQS_38
中连续数据块的相位误差进行相干累积和快速傅里叶变换处理，并估计残余载波相位误差估计值/>
Figure QLYQS_39
。
5.如权利要求4所述的一种用于QAM信号的多阶卡尔曼载波跟踪方法，其特征在于，对QAM信号
Figure QLYQS_40
的星座图中外围信号点进行四次方处理，输出无符号调制的QAM信号
Figure QLYQS_41
，具体包括：
取信号补偿后的QAM信号
Figure QLYQS_42
星座图最外围星座点与相邻星座点的幅度平均值作为QAM信号幅度判决门限/>
Figure QLYQS_43
；
判断信号补偿后的QAM信号
Figure QLYQS_44
的绝对值是否大于或等于QAM信号幅度判决门限
Figure QLYQS_45
，在信号补偿后的QAM信号的绝对值大于或等于QAM信号幅度判决门限/>
Figure QLYQS_46
的情况下，选取信号补偿后的QAM信号的星座图中的外围信号点进行四次方处理，得到无符号调制的QAM信号
Figure QLYQS_47
。
6.如权利要求5所述的一种用于QAM信号的多阶卡尔曼载波跟踪方法，其特征在于，对QAM信号
Figure QLYQS_48
中连续数据块的相位误差进行相干累积，和快速傅里叶变换处理，并估计残余载波相位误差估计值/>
Figure QLYQS_49
，具体包括：
将QAM信号
Figure QLYQS_50
中连续数据块划分成M段，每段为L点数据，然后对每段数据中的L点数据进行相干累积，得到累积后的QAM信号/>
Figure QLYQS_51
,其表达式为：
Figure QLYQS_52
（7），
（7）式中，变量
Figure QLYQS_53
为数据段序号，其取值范围为[0,M],M为连续数据块中的数据段数，变量/>
Figure QLYQS_54
为数据点数序号，L为每个数据段中的数据点数；
对相干累积后的QAM信号
Figure QLYQS_55
进行快速傅里叶变换处理，得到快速傅里叶变换处理后的QAM信号/>
Figure QLYQS_56
，其表达式为：
Figure QLYQS_57
（8），
（8）式中，变量
Figure QLYQS_58
为为数据段序号，/>
Figure QLYQS_59
为数据段数，变量/>
Figure QLYQS_60
为数据点数序号；
计算快速傅里叶变换处理后的QAM信号
Figure QLYQS_61
的绝对值中的最大值所对应的数据点数序号/>
Figure QLYQS_62
，并通过所述数据点数序号/>
Figure QLYQS_63
计算获得经相干累积后的QAM信号/>
Figure QLYQS_64
的下一跟踪周期起始时刻的残余相位误差/>
Figure QLYQS_65
；其中，下一跟踪周期起始时刻为第/>
Figure QLYQS_66
次跟踪周期起始时刻；
所述数据点数序号
Figure QLYQS_67
的表达式为：
Figure QLYQS_68
（9），
下一跟踪周期起始时刻的残余相位误差测量值
Figure QLYQS_69
的表达式为：
Figure QLYQS_70
（10）。
7.如权利要求6所述的一种用于QAM信号的多阶卡尔曼载波跟踪方法，其特征在于，对下一跟踪周期起始时刻的QAM信号的信号频率及相位误差进行修正，得到修正后的QAM信号，具体包括：
计算测量矩阵
Figure QLYQS_71
与信号残余误差向量预测值/>
Figure QLYQS_72
相乘的乘积，然后计算乘积与残余相位误差测量值/>
Figure QLYQS_73
之间的差值，再将差值与卡尔曼增益/>
Figure QLYQS_74
相乘后与信号残余误差向量预测值/>
Figure QLYQS_75
相加，所得的结果为第k次跟踪起始时刻的信号残余误差向量预测值/>
Figure QLYQS_76
的卡尔曼跟踪估计值/>
Figure QLYQS_77
，其表达式为：
Figure QLYQS_78
（11），
（11）式中，
Figure QLYQS_79
为测量矩阵，/>
Figure QLYQS_80
为卡尔曼增益，其表达式为：
Figure QLYQS_81
（12），
（12）式中，
Figure QLYQS_82
为残余相位误差测量值的测量方差，/>
Figure QLYQS_83
为信号残余误差向量的先验协方差矩阵；
根据信号残余误差向量预测值
Figure QLYQS_84
中的残余频率估计值/>
Figure QLYQS_85
以及残余载波相位误差估计值
Figure QLYQS_86
，将QAM信号/>
Figure QLYQS_87
与相位信息/>
Figure QLYQS_88
相乘，得到修正后QAM信号/>
Figure QLYQS_89
，其表达式为：
Figure QLYQS_90
（13），
（13）式中，
Figure QLYQS_91
为信号采样点数，/>
Figure QLYQS_92
为采样间隔，变量/>
Figure QLYQS_93
为信号采样点序号，变量/>
Figure QLYQS_94
为环路跟踪周期序号。
8.一种用于QAM信号的多阶卡尔曼载波跟踪环路，其特征在于，所述跟踪环路包括：
预测模块，用于根据预设的上一跟踪周期起始时刻的QAM信号的信号残余误差向量，预测下一跟踪周期起始时刻的信号残余误差向量；
矩阵模块，与预测模块通信连接，用于计算下一跟踪周期起始时刻的QAM信号的信号残余误差向量的先验协方差矩阵并对其更新；
第一估计模块，与矩阵模块通信连接，用于估计下一跟踪周期起始时刻的QAM信号的残余载波相位误差估计值；
修正模块，与估计模块通信连接，用于对下一跟踪周期起始时刻的QAM信号的信号频率及相位误差进行修正，得到修正后的QAM信号；
第二估计模块，与修正模块通信连接，用于经过对QAM信号进行多个周期的跟踪和收敛，得到QAM信号的残余频率估计值
Figure QLYQS_95
和残余载波相位误差估计值/>
Figure QLYQS_96
。
9.如权利要求8所述的一种用于QAM信号的多阶卡尔曼载波跟踪环路，其特征在于，预测模块具体包括：
预设单元，用于预设上下相邻的两个跟踪周期起始时刻中的上一跟踪周期起始时刻为第k-1次跟踪周期起始时刻，下一跟踪周期起始时刻为第k次跟踪周期起始时刻，预设第k-1次跟踪周期起始时刻的信号残余误差向量为
Figure QLYQS_97
；
估计单元，与预设单元通信连接，用于将QAM信号的信号残余误差向量
Figure QLYQS_98
与信号残余误差向量的状态转移矩阵/>
Figure QLYQS_99
相乘后，估计出第k次跟踪周期起始时刻的信号残余误差向量/>
Figure QLYQS_100
，并获得第k次跟踪周期起始时刻的残余频率估计值/>
Figure QLYQS_101
以及残余载波相位误差估计值/>
Figure QLYQS_102
。
10.如权利要求9所述的一种用于QAM信号的多阶卡尔曼载波跟踪环路，其特征在于，矩阵模块具体包括：
第一矩阵计算单元，用于将信号残余误差向量的状态转移矩阵依次与第k-1次跟踪起始时刻的信号残余误差向量的协方差矩阵、残余误差向量的状态转移矩阵的转置矩阵相乘后的乘积再与过程协方差矩阵相加，得到第k次跟踪起始时刻的信号残余误差向量的先验协方差矩阵
Figure QLYQS_103
；
第二矩阵计算单元，与第一矩阵计算单元通信连接，用于将信号残余误差向量的先验协方差矩阵
Figure QLYQS_104
依次与测量矩阵/>
Figure QLYQS_105
、卡尔曼增益/>
Figure QLYQS_106
相乘后的乘积，然后计算乘积先验协方差矩阵/>
Figure QLYQS_107
之间的差值，得到更新后的先验协方差矩阵/>
Figure QLYQS_108
。
11.如权利要求10所述的一种用于QAM信号的多阶卡尔曼载波跟踪环路，其特征在于，第一估计模块具体包括：
第一处理单元，用于对QAM信号
Figure QLYQS_109
的星座图中外围信号点进行四次方处理，输出无符号调制的QAM信号/>
Figure QLYQS_110
；
第二处理单元，与第一处理单元通信连接，对QAM信号
Figure QLYQS_111
中连续数据块的相位误差进行相干累积和快速傅里叶变换处理，并估计残余载波相位误差估计值/>
Figure QLYQS_112
。
12.如权利要求11所述的一种用于QAM信号的多阶卡尔曼载波跟踪环路，其特征在于，第一处理单元具体包括：
设置子单元，用于取信号补偿后的QAM信号
Figure QLYQS_113
星座图最外围星座点与相邻星座点的幅度平均值作为QAM信号幅度判决门限/>
Figure QLYQS_114
；
判断子单元，与设置子单元通信连接，用于判断信号补偿后的QAM信号
Figure QLYQS_115
的绝对值是否大于或等于QAM信号幅度判决门限/>
Figure QLYQS_116
，在信号补偿后的QAM信号的绝对值大于或等于QAM信号幅度判决门限/>
Figure QLYQS_117
的情况下，选取信号补偿后的QAM信号的星座图中的外围信号点进行四次方处理，得到无符号调制的QAM信号/>
Figure QLYQS_118
。
13.如权利要求12所述的一种用于QAM信号的多阶卡尔曼载波跟踪环路，其特征在于，第二处理单元具体包括：
第一处理子单元，用于将QAM信号
Figure QLYQS_119
中连续数据块划分成M段，每段为L点数据，然后对每段数据中的L点数据进行相干累积，得到累积后的QAM信号/>
Figure QLYQS_120
；
第二处理子单元，与第一处理子单元通信连接，用于对相干累积后的QAM信号
Figure QLYQS_121
进行快速傅里叶变换处理，得到快速傅里叶变换处理后的QAM信号/>
Figure QLYQS_122
；
第三处理子单元，与第二处理子单元通信连接，用于计算快速傅里叶变换处理后的QAM信号
Figure QLYQS_123
的绝对值中的最大值所对应的数据点数序号/>
Figure QLYQS_124
，并通过所述数据点数序号/>
Figure QLYQS_125
计算获得经相干累积后的QAM信号/>
Figure QLYQS_126
的下一跟踪周期起始时刻的残余相位误差/>
Figure QLYQS_127
。
14.如权利要求13所述的一种用于QAM信号的多阶卡尔曼载波跟踪环路，其特征在于，修正模块具体包括：
第三处理单元，用于计算测量矩阵
Figure QLYQS_128
与信号残余误差向量预测值/>
Figure QLYQS_129
相乘的乘积，然后计算乘积与残余相位误差测量值/>
Figure QLYQS_130
之间的差值，再将差值与卡尔曼增益/>
Figure QLYQS_131
相乘后与信号残余误差向量预测值/>
Figure QLYQS_132
相加，所得的结果为第k次跟踪起始时刻的信号残余误差向量预测值/>
Figure QLYQS_133
的卡尔曼跟踪估计值/>
Figure QLYQS_134
；
第四处理单元，与第三处理单元通信连接，用于根据信号残余误差向量预测值
Figure QLYQS_135
中的残余频率估计值/>
Figure QLYQS_136
以及残余载波相位误差估计值/>
Figure QLYQS_137
，将QAM信号/>
Figure QLYQS_138
与相位信息
Figure QLYQS_139
相乘，得到修正后QAM信号/>
Figure QLYQS_140
。
15.一种信号接收机，其特征在于，包括权利要求8至权利要求14中任意一项所述的多阶卡尔曼载波跟踪环路。
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Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6249180B1 (en) * 1999-09-08 2001-06-19 Atmel Corporation Phase noise and additive noise estimation in a QAM demodulator
DE102004016937A1 (de) * 2003-04-07 2004-11-04 Rohde & Schwarz Gmbh & Co. Kg Verfahren zum Bestimmen des Frequenz- und/oder Phasenversatzes bei unbekannten Symbolen
US20060133527A1 (en) * 2004-12-11 2006-06-22 Heejung Yu Residual frequency, phase, timing offset and signal amplitude variation tracking apparatus and methods for OFDM systems
US20100061487A1 (en) * 2008-09-05 2010-03-11 Rajendra Kumar Adaptive receiver for high-order modulated signals over fading channels
CN102843322A (zh) * 2012-09-12 2012-12-26 武汉邮电科学研究院 一种基于平滑跟踪的载波频率纠偏方法
CN102891825A (zh) * 2012-10-08 2013-01-23 安徽省菲特科技股份有限公司 高阶qam系统载波恢复方法及装置
CN104393917A (zh) * 2014-10-31 2015-03-04 哈尔滨工业大学深圳研究生院 一种基于卡尔曼滤波的偏振态快速跟踪监测方法
US9106503B1 (en) * 2014-06-18 2015-08-11 Futurewei Technologies, Inc. Method and apparatus for recovering time-domain hybrid modulated QAM signals
CN106817338A (zh) * 2017-01-24 2017-06-09 成都泰格微电子研究所有限责任公司 适用于qpsk～qam256的高速载波恢复电路及恢复方法
CN106936513A (zh) * 2017-03-22 2017-07-07 北京邮电大学 一种基于卡尔曼滤波算法的载波相位恢复方法及装置
CN110531393A (zh) * 2019-07-27 2019-12-03 金华航大北斗应用技术有限公司 基于自适应卡尔曼滤波的弱信号跟踪方法
CN218868251U (zh) * 2022-12-27 2023-04-14 长沙先度科技有限公司 一种信号接收机的qam信号载波相位跟踪装置
CN116047503A (zh) * 2022-12-21 2023-05-02 南京信息工程大学 基于时延-多普勒联合调制的分布式雷达通信一体化方法

Patent Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6249180B1 (en) * 1999-09-08 2001-06-19 Atmel Corporation Phase noise and additive noise estimation in a QAM demodulator
DE102004016937A1 (de) * 2003-04-07 2004-11-04 Rohde & Schwarz Gmbh & Co. Kg Verfahren zum Bestimmen des Frequenz- und/oder Phasenversatzes bei unbekannten Symbolen
US20060133527A1 (en) * 2004-12-11 2006-06-22 Heejung Yu Residual frequency, phase, timing offset and signal amplitude variation tracking apparatus and methods for OFDM systems
US20100061487A1 (en) * 2008-09-05 2010-03-11 Rajendra Kumar Adaptive receiver for high-order modulated signals over fading channels
CN102843322A (zh) * 2012-09-12 2012-12-26 武汉邮电科学研究院 一种基于平滑跟踪的载波频率纠偏方法
CN102891825A (zh) * 2012-10-08 2013-01-23 安徽省菲特科技股份有限公司 高阶qam系统载波恢复方法及装置
US9106503B1 (en) * 2014-06-18 2015-08-11 Futurewei Technologies, Inc. Method and apparatus for recovering time-domain hybrid modulated QAM signals
CN104393917A (zh) * 2014-10-31 2015-03-04 哈尔滨工业大学深圳研究生院 一种基于卡尔曼滤波的偏振态快速跟踪监测方法
CN106817338A (zh) * 2017-01-24 2017-06-09 成都泰格微电子研究所有限责任公司 适用于qpsk～qam256的高速载波恢复电路及恢复方法
CN106936513A (zh) * 2017-03-22 2017-07-07 北京邮电大学 一种基于卡尔曼滤波算法的载波相位恢复方法及装置
CN110531393A (zh) * 2019-07-27 2019-12-03 金华航大北斗应用技术有限公司 基于自适应卡尔曼滤波的弱信号跟踪方法
CN116047503A (zh) * 2022-12-21 2023-05-02 南京信息工程大学 基于时延-多普勒联合调制的分布式雷达通信一体化方法
CN218868251U (zh) * 2022-12-27 2023-04-14 长沙先度科技有限公司 一种信号接收机的qam信号载波相位跟踪装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
戈立军;赵迎新;傅民皓;金宇昂;张冀;吴虹;: "MQAM-OFDM系统中降低峰均比与残余载波频偏同步联合算法", 电子学报, no. 01 *

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