CN116366409A - 一种基于理想信道的5g cfo估计方法 - Google Patents

一种基于理想信道的5g cfo估计方法 Download PDF

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Abstract

本发明一种基于理想信道的5G CFO估计方法，解决现有方法存在算法复杂，对硬件要求高的问题，方法包括随机生成设定长度的源信号和噪声信号；构建包括正常信道和理想信道的双通道模型；根据源信号获取酉矩阵输入信号，将输入信号注入双通道模型，根据双通道模型计算接收差值信号，复合处理差值信号获取目标接收信号；根据目标接收信号和输入信号合成偏转信号；标记偏转变量，测算载波信号频偏。本发明有效的规避了噪声信号的干扰，通过简单的叠加运算便可以得出偏转信号，根据酉矩阵的性质可以直接得到载波信号偏差，进而捕获载波频率偏差，方法运算简单，算法复杂度低，简单可靠实用。

Description

一种基于理想信道的5G CFO估计方法
技术领域
本发明涉及5G通信技术领域，尤其是涉及一种基于理想信道的5G CFO估计方法。
背景技术
理论上，5G发射机和接收机会产生相同频率的载波，但是载波频率会因振荡器固有的物理特性不同而难以保持一致，这就是频率偏移，会产生载波频偏CFO。CFO会对符号的定时同步带来影响，从而导致ISI和ICI干扰，影响OFDM的正交性能，提高5G系统的误码率。
为此，作者早在2018.12.14便公开授权了一种基于双训练序列的CFO估计方法TTSE，专利号为ZL201610349050.X，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借助双训练序列能够消除背景噪声的影响，但同时也存在一些问题：其一，在估计CFO过程中会运用到矩阵求逆运算，会额外增加算法的复杂度；其二，双训练序列同样提高了对发射信号的发射要求。为此，本发明设计一种基于理想信道的5G CFO估计方法，通过设计理想信道，模拟出背景噪声，通过简单的信号叠加来规避噪声干扰，也可以通过奇异值求解的方式来获取非求逆运算的输入信号；通过获取的接收信号，借助偏转因子的位移来捕获CFO。
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，其方案是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借助双训练序列能够消除背景噪声的影响，但同时也存在一些问题：其一，在估计CFO过程中会运用到矩阵求逆运算，会额外增加算法的复杂度；其二，双训练序列同样提高了对发射信号的发射要求。
发明内容
本发明主要是解决现有方法存在算法复杂，对硬件要求高的问题，提供了一种基于理想信道的5G CFO估计方法。通过设计理想信道，模拟出背景噪声，通过简单的信号叠加来规避噪声干扰，通过奇异值求解的方式来获取非求逆运算的输入信号；通过获取的接收信号，借助偏转因子的位移来捕获CFO。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。
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：一种基于理想信道的5G CFO估计方法，包括以下步骤：
步骤一：随机生成设定长度的源信号和噪声信号；
步骤二：构建包括正常信道和理想信道的双通道模型；
步骤三：根据源信号获取酉矩阵输入信号，将输入信号注入双通道模型，根据双通道模型计算接收差值信号，复合处理差值信号获取目标接收信号；
步骤四：根据目标接收信号和输入信号合成偏转信号；
步骤五：标记偏转变量，测算载波信号频偏。
本发明对源信号进行奇异值求解获取酉矩阵输入信号，构建正常信道与无噪声的理想信道，通过输出信号的互相叠加来规避噪声干扰，进而获取复合偏转信号，根据复合偏转信号的特异性，直接估算出实际的载波频率偏转，达到弱化同步误差，减少5G系统误码率的目的。本发明方法有效的规避了噪声信号的干扰，通过简单的叠加运算便可以得出偏转信号，根据酉矩阵的性质可以直接得到载波信号偏差，进而捕获载波频率偏差，方法运算简单，算法复杂度低，简单可靠实用。
作为一种优选方案，步骤一具体包括以下过程：
(1-1)：设定常数n，5G载波频偏ε，计算发射信号长度N，
N＝power(n，2)，
其中power(·)表示幂函数，时域变量n∈[0,N-1]，由载波频偏导致的偏转信号δ＝δ(n,ε)；
(1-2)：随机生成长度为N的源信号和噪声信号。记为源信号s(n)和噪声信号w(n)。
作为一种优选方案，步骤二中构建的双通道模型包括基于背景噪声的5G传输信号模型和无背景噪声的5G理想信道模型。
基于背景噪声的5G传输信号模型为：y(n)＝x(n)*δ(n,ε)+w(n)；无背景噪声的5G理想信道模型为：z(n)＝x(n)+w(n)；x(n)为输入信号。
作为一种优选方案，步骤三中获取酉矩阵输入信号包括：
对源信号进行奇异值分解，得到[U,S,V]＝svd(s)，将得到的U(n)作为输入信号，其中svd(·)表示矩阵的奇异值分解函数，s表示源信号。所得到U(n)作为输入信号，x(n)＝U(n)。通过在输入端注入酉矩阵的方式来测算信号偏转，噪声信号可以得到抑制。
作为一种优选方案，步骤三中获取目标接收信号包括：
将两个信道模型相差得到接收差值信号；接收差值信号g(n)＝y(n)-z(n)。
在差值信号基础上进行复合处理，将差值信号与输入信号相加获得目标接收信号。目标接收信号q(n)＝g(n)+x(n)。
作为一种优选方案，步骤四的具体过程包括：
将输入信号进行共轭转置获得转置输入信号，计算转置输入信号与目标接收信号的乘积获得偏转信号；
将输入信号x(n)进行共轭转置，得到转置输入信号x*(n)；计算偏转信号dt(n)＝x*(n)*q(n)＝x*(n)*(y(n)-z(n)+x(n))。
对偏转信号进行叠加获得叠加信号，叠加信号除于长度值N获得叠加分量。叠加信号
Figure BDA0004092763000000041
叠加分量dss(n)＝ds(n)/N。
作为一种优选方案，步骤五中标记偏转变量过程包括：
(5-1)：计算偏转实数，根据偏转实数与虚数乘积获得偏转系数；
计算偏转实数
Figure BDA0004092763000000042
其中，PI表示圆周率常量；计算偏转系数Rt＝R*j，其中，j表示虚数单位；
(5-2)：对叠加分量求对数获得偏转叠加信号，对偏转叠加信号进行解耦得到关于频偏的中间变量。
计算偏转叠加信号γ(n)＝log(dss(n))，其中，log(·)表示自然对数函数；
对γ(n)进行解耦得到关于频偏的中间变量Δ＝γ(n)/Rt。
作为一种优选方案，步骤五中测算载波信号频偏过程包括：
对中间变量求解实部得到5G载波信号频偏量。
5G载波信号频偏量ε＝Re(Δ)，其中，Re(·)表示求解数的实部。
因此，本发明的优点是：有效的规避了噪声信号的干扰，通过简单的叠加运算便可以得出偏转信号，根据酉矩阵的性质可以直接得到载波信号偏差，进而捕获载波频率偏差，方法运算简单，算法复杂度低，简单可靠实用。
附图说明
图1是本发明的一种流程示意图；
图2是本发明与其他算法的性能对比图。
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：
本实施例一种基于理想信道的5G CFO估计方法，如图1所示，包括以下步骤：
步骤一：随机生成设定长度的源信号和噪声信号；具体包括以下过程：
(1-1)：设定常数n，5G载波频偏ε，计算发射信号长度N，
N＝power(n，2)，
其中power(·)表示幂函数，时域变量n∈[0,N-1]，由载波频偏导致的偏转信号δ＝δ(n,ε)；
(1-2)：随机生成长度为N的源信号s(n)和噪声信号w(n)。
步骤二：构建包括正常信道和理想信道的双通道模型；分别为，
基于背景噪声的5G传输信号模型为：
y(n)＝x(n)*δ(n,ε)+w(n)；
无背景噪声的5G理想信道模型为：
z(n)＝x(n)+w(n)；x(n)为输入信号。
步骤三：根据源信号获取酉矩阵输入信号，将输入信号注入双通道模型，根据双通道模型计算接收差值信号，复合处理差值信号获取目标接收信号；具体包括：
(3-1)：对源信号s(n)进行奇异值分解，得到[U,S,V]＝svd(s)，将得到的U(n)作为输入信号，x(n)＝U(n)，其中svd(·)表示矩阵的奇异值分解函数。
(3-2)：将输入信号注入双通道模型，计算接收差值信号g(n)＝y(n)-z(n)；
(3-3)：在差值信号基础上进行复合处理获得目标接收信号q(n)＝g(n)+x(n)。
步骤四：根据目标接收信号和输入信号合成偏转信号；具体过程包括：
(4-1)：将输入信号x(n)进行共轭转置获得转置输入信号x*(n)，计算偏转信号dt(n)＝x*(n)*q(n)＝x*(n)*(y(n)-z(n)+x(n))；
(4-2)：求解偏转信号的叠加信号
Figure BDA0004092763000000061
求解叠加分量dss(n)＝ds(n)/N。
步骤五：标记偏转变量，测算载波信号频偏。具体包括：
(5-1)：计算偏转实数
Figure BDA0004092763000000062
其中，PI表示圆周率常量；计算偏转系数Rt＝R*j，其中，j表示虚数单位；
(5-2)：计算偏转叠加信号γ(n)＝log(dss(n))，其中，log(·)表示自然对数函数，dss(n)为叠加分量；
(5-3)：对γ(n)进行解耦得到关于频偏的中间变量Δ＝γ(n)/Rt；
(5-4)：计算5G载波信号频偏量ε＝Re(Δ)，其中，Re(·)表示求解数的实部。
下面以具体实例对本实施进行说明，以n＝2为例，典型基础数据如表1所示：
序号 项目 数据
1 信噪比(SNR) 15
2 噪声信号 AWGN
表1
一种基于理想信道的5G CFO估计方法，包括以下步骤：
(1-1)：计算发射信号长度N＝power(n,2)＝4，时域变量n∈[0,3]，由载波频偏导致的偏转信号δ＝δ(n,ε)；
(1-2)：随机生成长度为N的源信号
s(n)＝rand(2,2)+i*rand(2,2)
＝[0.1869+0.7094i,0.4456+0.2760i；0.4898+0.7547i,0.6463+0.6797i]
和噪声信号
w(n)＝awgn(rand(2,2)+i*rand(2,2),15)
＝[0.6964+0.2641i,0.8784+0.1373i；0.0763+0.0158i,-0.1834+0.8628i]。
步骤二：构建双通道模型，包括
基于背景噪声的5G传输信号模型：
y(n)＝x(n)*δ(n,ε)+w(n)；
无背景噪声的5G理想信道模型：
z(n)＝x(n)+w(n)；x(n)为输入信号。
(3-1)：对源信号s(n)进行奇异值分解，得到[U,S,V]＝svd(s)，将得到的U(n)作为输入信号，
x(n)＝U(n)
＝[-0.2264-0.5143i,0.4342-0.7041i；-0.3885-0.7303i,-0.2587+0.4989i]。
(3-2)：将输入信号注入双通道模型，计算接收差值信号
g(n)＝y(n)-z(n)
＝[0.4441-0.6979i,-0.2079-0.5065i；-0.2657+0.4951i,-0.3938-0.7386i]；
(3-3)：在差值信号基础上进行复合处理获得目标接收信号
q(n)＝g(n)+x(n)
＝[0.2177-1.2122i,0.2262-1.2106i；-0.6542-0.2351i,-0.6525-0.2398i]。
(4-1)：将输入信号x(n)进行共轭转置获得转置输入信号
x*(n)＝[-0.2264+0.5143i,-0.3885+0.7303i；0.4342+0.7041i,-0.2587-0.4989i]；
计算偏转信号
dt(n)＝x*(n)*q(n)＝x*(n)*(y(n)-z(n)+x(n))
＝[1.0000-0.0000i,1.0000+0.0071i；0.9999+0.0141i,0.9998+0.0212i]；
(4-2)：求解偏转信号的叠加信号
Figure BDA0004092763000000081
求解叠加分量
Figure BDA0004092763000000082
(5-1)：计算偏转实数
Figure BDA0004092763000000083
计算偏转系数Rt＝R*j＝0+2.3562i；
(5-2)：计算偏转叠加信号γ(n)＝log(dss(n))＝-0.0000+0.0106i；
(5-3)：对γ(n)进行解耦得到关于频偏的中间变量
Figure BDA0004092763000000091
(5-4)：计算5G载波信号频偏量ε＝Re(Δ)＝0.0045。
仿真实验：
将本发明的方法(简称为ICCCE)与基于双训练序列的TTSE，以及基于导频的Classen估计算法等就算法性能方面进行了MATLAB平台仿真对比，如图2所示。
由对比结果可看出，ICCCE与TTSE比Classen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，在低信噪比的情况下ICCCE与TTSE算法性能基本持平，但随着小区环境的变好，ICCCE性能呈明显上升的趋势，更优于TTSE，主要在于后者引进了更为复杂的逆运算。同时，ICCCE与TTSE算法在均方误差抖动比Classen相对稍微更大些。
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 (8)

1.一种基于理想信道的5G CFO估计方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤一：随机生成设定长度的源信号和噪声信号；
步骤二：构建包括正常信道和理想信道的双通道模型；
步骤三：根据源信号获取酉矩阵输入信号，将输入信号注入双通道模型，根据双通道模型计算接收差值信号，复合处理差值信号获取目标接收信号；
步骤四：根据目标接收信号和输入信号合成偏转信号；
步骤五：标记偏转变量，测算载波信号频偏。
2.根据权利要求1所述的一种基于理想信道的5G CFO估计方法，其特征是步骤一具体包括以下过程：
(1-1)：设定常数n，5G载波频偏ε，计算发射信号长度N，
N＝power(n，2)，
其中power(·)表示幂函数，时域变量n∈[0,N-1]，由载波频偏导致的偏转信号δ＝δ(n,ε)；
(1-2)：随机生成长度为N的源信号和噪声信号。
3.根据权利要求1所述的一种基于理想信道的5G CFO估计方法，其特征是步骤二中构建的双通道模型包括基于背景噪声的5G传输信号模型和无背景噪声的5G理想信道模型。
4.根据权利要求1所述的一种基于理想信道的5G CFO估计方法，其特征是步骤三中获取酉矩阵输入信号包括：
对源信号进行奇异值分解，得到[U,S,V]＝svd(s)，将得到的U(n)作为输入信号，其中svd(·)表示矩阵的奇异值分解函数，s表示源信号。
5.根据权利要求1或2或3或4所述的一种基于理想信道的5G CFO估计方法，其特征是步骤三中获取目标接收信号包括：
将两个信道模型相差得到接收差值信号；
在差值信号基础上进行复合处理，将差值信号与输入信号相加获得目标接收信号。
6.根据权利要求1所述的一种基于理想信道的5G CFO估计方法，其特征是步骤四的具体过程包括：
将输入信号进行共轭转置获得转置输入信号，计算转置输入信号与目标接收信号的乘积获得偏转信号；
对偏转信号进行叠加获得叠加信号，叠加信号除于长度值N获得叠加分量。
7.根据权利要求6所述的一种基于理想信道的5G CFO估计方法，其特征是步骤五中标记偏转变量过程包括：
(5-1)：计算偏转实数，根据偏转实数与虚数乘积获得偏转系数；
(5-2)：对叠加分量求对数获得偏转叠加信号，对偏转叠加信号进行解耦得到关于频偏的中间变量。
8.根据权利要求7所述的一种基于理想信道的5G CFO估计方法，其特征是步骤五中测算载波信号频偏过程包括：
对中间变量求解实部得到5G载波信号频偏量。
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