CN116389213A - Ofdm系统时频同步方法、终端设备及存储介质 - Google Patents

Ofdm系统时频同步方法、终端设备及存储介质 Download PDF

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CN116389213A CN202310436124.3A CN202310436124A CN116389213A CN 116389213 A CN116389213 A CN 116389213A CN 202310436124 A CN202310436124 A CN 202310436124A CN 116389213 A CN116389213 A CN 116389213A
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杨驰
彭聪
崔永林
张舒皓
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Abstract

本发明公开了一种OFDM系统时频同步方法、终端设备及存储介质，分为粗时频估计和精时频估计两部分，首先，利用训练序列的对称共轭特性进行粗定时估计和粗频偏估计，其次，利用CAZAC序列在频域仍保持良好的自相关特性完成细频偏估计和细定时估计。仿真结果表明，与传统方案相比，本发明的方案能够更精确地估计符号定时和载波频偏，并使频率偏移的估计范围得到了极大的扩大。

Description

OFDM系统时频同步方法、终端设备及存储介质
技术领域
本发明涉及多载波调制技术，特别是一种OFDM系统时频同步方法、终端设备及存储介质。
背景技术
正交频分多路复用技术(OFDM)作为一种多载波调制技术，具有较高的频谱利用率和良好的抗多径干扰的能力，使得OFDM系统成为目前通信领域研究的热点。然而，OFDM技术对定时误差和载波频偏非常敏感，系统同步存在偏差会影响子载波间的正交性，引起载波间干扰(ICI)和符号间干扰(ISI)，导致系统性能下降。同时，由于通信信道往往伴随着可用频带有限、信号衰减大、广泛的存在多径效应以及所引起的频率选择性衰减的等问题，都给通信系统的准确同步带来影响。所以同步技术成为OFDM技术的主要研究难点之一。
OFDM时域同步典型方法是基于特定前导符号同步。最著名的是M.Schmidl和C.Cox等人利用PN序列构造特定的训练序列进行定时同步和频偏同步，获得了不错的效果，但是由于“平台效应”使得信号的准确起始点仍旧是模糊的。Minn等人通过对Schmidl方法的定时度量函数做滑动处理，消除了“平台效应”，定时性能得到提升，但仍旧存在定时不准确的问题。Park等人通过设计一个关于中心对称共轭的结构，实现了定时包络的脉冲特性，但由于循环前缀(CP)的存在使得方法存在边带干扰。同时因为伪随机(PN)序列构成的前导的峰均比(PAPR)很大，导致在信号传输中的非线性失真使得性能降低。由于恒包络零自相关(CAZAC)序列的功率谱平坦且具有零自相关性能可以有效的抵抗多径带来的影响，一些学者用CAZAC序列代替PN序列实现性能更好的时频估计方法。Guangliang Ren等人利用CAZAC序列构造新的训练序列，有尖锐的定时同步峰，并且实现了良好的频偏估计，但是在复杂多径信道中性能有所下降。Malik等人利用两个共轭的CAZAC序列作为前导进行粗定时和频偏估计，虽然可以准确地估计CFO，但由于使用了两个训练序列，导致传输效率较低。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是，针对现有技术不足，提供一种OFDM系统时频同步方法，
为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：一种OFDM系统时频同步方法，包括：
利用下式确定定时偏移量的估计值：
Figure BDA0004192372530000021
其中，
Figure BDA0004192372530000022
Figure BDA0004192372530000023
d为信号起始时刻的位置，N为同步序列长度，P1(d)为接收同步序列的前后两部分对称相关值，P2(d)为接收同步序列四等分后得到的延迟相关值，r(d)为以d为信号起始位置截取的接收同步信号，r(d+N/2-n-1)代表d位置后N/2-n-1长度的接收信号样值，ms＝[ms1 ms2]为对同步序列后半部分加权的m序列，ms1和ms2分别为发射端对四等分后同步序列的第三部分和第四部分进行加权的m序列，R(d)为d时刻后长度为N的接收信号能量的一半。
本发明的定时偏移估计方法采用相关性能极佳的CAZAC序列进行同步序列的设计，同时将同步序列的后半部分进行m序列的加权操作。接收端进行定时同步时，通过同时采用延迟相关和对称相关以确保定时度量函数只在正确定时点处得到尖锐的峰值，而在其他位置不会出现其他的旁瓣，因此本发明的方法有较强的抗噪声和抗多径能力，这使得该定时偏移估计方法能在更低的信噪比下实现更低的错误率。
进一步地，本发明的方法还包括：
利用公式ε＝ε1+ε2计算归一化频偏估计值ε；其中，
Figure BDA0004192372530000024
Figure BDA0004192372530000025
a/π为小数倍频偏，2z为整数倍频偏；/>
Figure BDA0004192372530000026
Figure BDA0004192372530000027
其中，BF为发射端原同步序列的后半部分去除加权然后经过FFT之后的偶数频率数据组成的序列，g为循环移位量，BF *(b-g)代表将BF进行共轭操作然后进行循环移位g长度，XB为接收端同步序列的后半部分去除加权然后经过FFT之后的偶数频率数据组成的序列，XB(b-z/2)为存在的整数倍频偏z对接收同步序列后半部分的频域数据带来z/2的循环移位影响，m*为接收信号第一径位置与能量最强径位置偏差，ω(2b)为以b为自变量时信道引入的噪声影响，b∈[0,N/4-1]。
本发明的载波频偏估计方法设计为先时域后频域的两段式结构。首先利用同步序列时域的重复部分进行小数倍频偏估计，同时将奇数倍的整数倍频偏补偿为偶数倍的整数倍频偏，该方法对定时同步的准确度要求不高，当信道存在多径或者其他干扰导致定时同步落在CP内部都不会影响该方法的估计精度。然后利用训练序列中加权部分的频域信息进行宽范围的整数倍频偏细估计，最终实现能够在瑞利多径信道下稳健工作的宽范围高精度载波频偏估计。
接收信号第一径位置与能量最强径位置偏差m*的计算公式为：
m*＝max(Q2(x)-1(y＞α·max(Q2(x))))-z/2；
Figure BDA0004192372530000031
其中，
Figure BDA0004192372530000032
L为保护间隔长度，x为循环移位量，y代表在x∈[0,L]时Q2(x)的相关结果，AF *(b)代表将AF进行共轭操作然后对应不同自变量b的取值，AF为发射端原同步序列的前半部分经过FFT后的偶数频率数据组成的序列，XA为接收端同步序列的前半部分经过FFT之后的偶数频率数据组成的序列，XA(b-z/2)为存在的整数倍频偏z对接收同步序前半部分的频域数据带来z/2的循环移位影响，α为阈值参数，α∈(0,1)。
本发明通过利用训练序列的频域特点，提出自适应阈值的信号第一到达路径与能量最强径的偏差m*估计方法，当通信信号径过不同信道时受到未知干扰产生不同的能量衰减时，方法将阈值设置为能量最强径对应相关结果的小数倍，以实现阈值在不同信噪比下的自适应动态变化，使其保证检测精度的同时尽可能的降低检测阈值，最终实现在低信噪比下准确估计接收信号第一径的位置。
进一步地，α取值为0.2～0.4。
进一步地，α取值为0.3。
进一步地，所述序列包括：循环前缀、长度为N/4的两段CAZAC序列A、对序列A进行共轭对称后进行m序列加权生成的两段序列B'、循环后缀。本发明采用了相关性能极好的CAZAC序列，同时设计成重复结构以抵抗载波频率偏移。
A＝[a(0),a(1),…,a(N/4-1)]，
Figure BDA0004192372530000041
作为一个发明构思，本发明还提供了一种终端设备，其包括：
一个或多个处理器；存储器，其上存储有一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现本发明上述方法的步骤。
作为一个发明构思，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本发明上述方法的步骤。
与现有技术相比，本发明所具有的有益效果为：本发明的方案能够更精确地估计符号定时和载波频偏，并使频率偏移的估计范围得到了极大的扩大。
附图说明
图1为本发明实施例采用的同步序列结构图；
图2为本发明实施例同步序列CP和CS的来源图；
图3为本发明实施例定时函数性能比较图；
图4为本发明实施例不同α的定时捕获概率；
图5为本发明实施例定时偏移估计的MSE；
图6为本发明实施例频率偏移估计的均值；
图7(a)和图7(b)为本发明实施例频率偏移估计的MSE；图7(a)为f＝0.3子载波间隔；图7(b)为f＝10.3子载波间隔；
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地说明，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1
一个完整的OFDM系统可分为两个部分：发射机和接收机。在发射部分中，在经过IFFT之后的时域基带OFDM符号能够被表示为：
Figure BDA0004192372530000051
其中，j是虚数单位。N为子载波总数，Nu为有效子载波数目，L为保护间隔长度，包含循环前缀和循环后缀。X(k)代表频域待传输的第k个子载波数据符号，x(n)代表以连续时间n采样的时域数据。时域中通过插入一个长于信道冲激响应的循环前缀来消除符号间干扰。
在接收部分中，由于信号在信道中经过多种不同界面的反射等影响，在接收端信号为不同路径且有不同延时发射信号的叠加。当接收端和发射端存在相对运动时，会产生多普勒频移，而一般对于同一包数据而言，在通信带宽不过宽的话，多普勒频移近似相等。归一化载波频率偏移可以将其转换为相对于子载波间隔的偏移比例，将其分为小数倍频偏和整数倍频偏。
Figure BDA0004192372530000052
其中foffset代表收发两端的载波频率偏差，Δf代表子载波间隔，ε代表归一化载波频偏。
定时偏移通常被建模为延迟，频率偏移被建模为接收数据的相位失真，则信号经过信道后的最终接收信号为：
Figure BDA0004192372530000053
其中p为信道多径数量，h(i)为第i径信道衰减系数，τi为信道第i径相对于第1径的延时，d为符号定时偏移量，ω(n)为均值为0，方差为σω 2的加性高斯白噪声。
在OFDM系统中，同步的主要目标就是准确估计和补偿定时偏移和频率偏移。
相对于传统的PN序列而言，CAZAC序列有更好的自相关和互相关特性，可以提升在高斯信道和多径衰落信道中的同步性能。其相关函数可以描述为：
Figure BDA0004192372530000054
其中N1为CAZAC序列的周期，根据文献G.Ren,Y.Chang,H.Zhang,and H.Zhang,"Synchronization Method Based on a New Constant Envelop Preamble for OFDMSystems,"IEEE Transactions on Broadcasting,vol.51,no.1,pp.139-143,2005.和M.M.U.Gul,X.Ma,and S.Lee,"Timing and frequency synchronization for OFDMdownlink transmissions using Zadoff-Chu sequences,"IEEE transactions onWireless Communications,vol.14,no.3,pp.1716-1729,2014.，a(k)可表示为：
Figure BDA0004192372530000061
其中μ是与k互质的正整数。当μ取1，N1取N/4时，a(k)能够表示为
Figure BDA0004192372530000062
本发明实施例所采用训练序列的结构如图1所示，其中A为长度为N/4的CAZAC序列，B'为将A进行的共轭对称后然后进行m序列加权生成的序列，CP为循环前缀，CS为循环后缀。
其中A由a(k)构成，即A＝[a(0),a(1),…,a(N/4-1)]，将A复制拼接之后可得到同步序列的前半部分SA，即SA＝[A A]。B为A的共轭对称且加权的序列复制拼接之后可得到SB，即SB＝[B B]，加权可使定时函数曲线更加尖锐，以提高定时估计性能。则将SB进行加权得到同步序列的后半部分SB'，可表示为：
SB'＝ms×SB (7)
其中ms为双极性m序列。在复杂多径信道中，有时接收信号的能量最强径不是第一径，所以一般进行OFDM通信时，往往除了在OFDM符号的前面加CP之外，还要在后面加上循环后缀(CS)以抵抗ISI。同样的，本发明实施例设计的同步序列也同时包含CP和CS，其中CP是从序列前半部分的末端取得，CS是从序列后半部分的前端取得。如图2所示。
本发明实施例采用提出的训练序列作为同步序列，利用序列后半部分为前半部分的对称共轭且加权的特性，其中加权因子可减少多径信道对接收端同步的影响，使得同步信号的前后部分有更好的相关性。所以新的定时度量函数被定义为：
Figure BDA0004192372530000063
这里
Figure BDA0004192372530000071
其中，P1(d)和P2(d)分别为接收信号的对称相关函数值和延迟相关函数值，R(d)主要功能为用来做能量归一化。r(d)为接收信号，ms＝[ms1 ms2]为对序列后半部分加权的m序列，ms1和ms2为分别对四等分后同步序列的第三部分和第四部分进行加权，通过加权操作确保定时度量函数M(d)会在正确定时点处得到尖锐的峰值，而其他位置几乎为零，这使得定时偏移估计有着更低的错误率。因此，定时偏移量的估计值为
Figure BDA0004192372530000072
为了更好地验证本发明实施例方法的性能，图3展示出在理想信道下将本发明实施例所提方法与Schmidl方法、Minn方法和Ren方法的定时函数曲线进行比较，其中OFDM符号长度为1024，CP长度128，正确的定时位置在0处。可以看出，Schmidl方法由于循环前缀的原因导致在正确定时点附近展示出平台效应，其性能容易受到干扰；Minn方法表现为一个斜坡型的度量曲线，且在正确定时位置的±N/4和±N/2处有大的旁瓣使其容易受到干扰；Ren方法在正确定时位置有一个尖锐的脉冲式的度量曲线，但由于循环前缀导致旁瓣的出现，所以在信噪比较低时性能也会受到干扰；而本发明实施例提出的方法能够在正确定时位置处产生一个更加尖锐的峰值，同时没有旁瓣的干扰，使得该方法能够提供更加准确的定时位置估计。
通常载波频偏的估计可以分为小数倍频偏和整数倍频偏的估计。为了提高载波频偏的估计性能，本发明实施例将载波频偏的估计分为2步：频偏粗估计和频偏细估计。
频偏粗估计是采用接收设计训练序列的前半部分进行估计的，其作用是进行FFO估计的同时将IFO的大小补偿为偶数值，后者为频域IFO细估计方法的正确估计提供保障。该方法对定时同步的准确度要求不高，当信道存在多径或者其他干扰导致定时同步落在CP内部都不会影响该方法的估计精度。该方法的具体操作如下：
理论推导以信号通过高斯白噪声信道为例，接收信号r(n)可以表示为：
r(n)＝x(n)ej2πnε/N+ω(n) (11)
其中，x(n)为发射端的传输信号，ω(n)为信号经过信道引入的噪声。通过粗定时同步d0点，截取接收信号中同步序列，对应的频偏粗估计方法为
Figure BDA0004192372530000081
由式(12)可知，在粗定时同步点d0处，除第一项之外的后三项因为其相关性很小，计算结果相对于第一项数值很小可以被忽略，则上式可以简化为
Figure BDA0004192372530000082
令ε＝(a+2zπ)/π，则其第一项a/π为小数倍频偏，第二部分2z为整数倍频偏，其中|a|<π且z为整数。将ε代入上式
Figure BDA0004192372530000083
对F(d0)取相位可得
Figure BDA0004192372530000084
所以当z为偶数时，对F取相位可得a的估计值；当z为奇数时，对F取相位可得到a的估计值且同时补偿z为偶数。则频偏粗同步可被描述为
Figure BDA0004192372530000085
本发明实施例设计一种适应于复杂多径信道的IFO估计方法及定时细估计方法，当能量最强径不为第一径时，传统方法往往不能得到准确的信号起始位置，该方法利用序列后半部分加权特性，实现准确的IFO估计，利用序列前半部分，实现对信号起始位置的估计。
如式(11)所示，令接收信号第一径位置与能量最强径位置偏差为m*，并且经过频偏粗同步后小数倍频偏已被补偿，则此时粗定时同步点d0后的接收的同步信号可以表示为
Figure BDA0004192372530000091
对于序列的后半部分而言，时域信号为CAZAC序列的对称共轭序列且进行了加权，对称共轭操作并不会影响CAZAC序列的特性，但m序列的时域加权使得该部分在进行FFT之前需要乘以加权因子ms来消除加权的影响，去除加权因子影响后的接收信号可表示为
Figure BDA0004192372530000092
这导致当接收信号存在多条路径时，并且考虑到粗定时同步位置d0为能量最强径位置，所以同步序列后半部分在消除加权因子影响的同时使得除能量最强径外其他路径的信号由于加权因子的不匹配都可视为噪声，只有能量最强径信号能继续保持CAZAC序列特性。将r'(n)经过FFT变换到频域之后为
Figure BDA0004192372530000093
由式(19)可知，整数倍频偏z表现为其频域序列的循环移位，在经过频偏粗补偿之后，z已经被补偿为偶数，则k-z仍保持数据在偶数位。为了方便与原CAZAC序列进行比较，则将该序列的偶数位数据取出来组成新的序列，即
Figure BDA0004192372530000101
这里b∈[0,N/4-1]，X＝[XA XB]代表同步序列FFT后的偶数频率的数据，即XA和XB分别代表同步序列的前半部分和去除加权的后半部分的偶数频率数据组成的序列。此时对于序列的后半部分而言
Figure BDA0004192372530000102
由式(21)可知，同步序列后半部分的频域序列相对于该位置的原序列而言产生了z/2的循环移位。则整数倍频偏的判决函数可以表述为
Figure BDA0004192372530000103
其中
Figure BDA0004192372530000104
其中，BF代表发射端原同步序列后半部分FFT后的偶数频率数据组成的序列，由于CAZAC具有序列良好的自相关特性，在正确的频偏位置处时，Q1(g)具有尖锐的峰值。则最终得到的归一化频偏估计值为ε＝ε1+ε2。
由于接收信号为经过不同路径信号在接收端的叠加，所以各路径之间相对独立，与原序列相关时，各条路径都会出现独立的峰值。通过利用能量最强径信号与第一径信号之间的相互关系求出当前同步位置与信号起始位置的偏差，实现对通过复杂多径信道的接收信号起始位置的估计。
此时对于序列的前半部分而言，对公式进一步简化可得
Figure BDA0004192372530000111
由式(24)可知，接收同步序列的第一径分量相对于原序列而言产生了z/2+m*的循环移位。由于循环前缀长度大于信道长度，则通过将接收同步信号的频域序列与原序列进行长度为循环前缀长度L的反向循环移位相关，不同路径接收信号相关后都会出现尖锐的峰值，通过阈值限制，便可找到首径位置。为了实现在低信噪比下的准确首径位置估计，将阈值设置为能量最强径对应相关结果的小数倍，以实现阈值在不同信噪比下的自适应动态变化，便可在低信噪比下仍能准确得到接收信号第一径的位置。则粗定时同步位置与信号起始时刻的偏差的判决函数可以表述为
m*＝max(Q2(x)-1(y＞α·max(Q2(x))))-z/2 (25)
其中
Figure BDA0004192372530000112
其中y代表Q2的相关结果，XA为原同步序列前半部分FFT之后的偶数频率数据组成的序列，α∈(0,1)为阈值参数，当α较小时，容易受到噪声干扰，而当α较大时，又会导致漏检能量较小的路径，为了实现第一径位置的可靠检测，根据经验α在[0.2～0.4]
可实现最好性能，这里取α＝0.3。所以信号起始时刻d1为
d1＝d0-m* (27)
通过设置不同α在多径衰落信道中进行仿真，来验证定时细同步方法的可靠性。其中OFDM符号长度为1024，保护间隔长度为128。信道采用8抽头均匀分布，相邻抽头间隔16个采样点，信道衰减满足指数衰减，且第一径和最后一径抽头功率相差13dB。
每个SNR上仿真10000次。
可以看出，仅有定时粗同步方法时，定时同步捕获概率最高不足45％，当引入定时细同步方法后，定时捕获概率得到显著提升。如图4所示，当α＝0.1时，定时捕获概率甚至最高接近100％，但该参数在低信噪比下表现不佳。为了保证低信噪比下的定时估计性能，采用α＝0.3较为合理，此时同步捕获概率最高可达93％左右，相比仅有定时粗同步方法的性能提升有2倍之多。
相比较于传统方法，本发明实施例方法不仅适用于复杂多径信道，且只需要一个同步序列就可以实现准确、稳定的时频估计，并最终得到准确的信号起始位置。
为了验证该方法的有效性，本发明实施例在Matlab环境下搭建了基于本发明实施例方法的OFDM系统仿真，在不同信噪比下比较在高斯信道下和复杂多径信道下的定时捕获性能以及载波频偏估计性能。OFDM系统使用1024个子载波，1024点的IFFT/FFT，并且保护间隔长度为128。多径衰落信道采用8抽头均匀分布，相邻抽头间隔16个采样点，信道衰减满足指数衰减，且第一径和最后一径抽头功率相差13dB。信道系数为时不变的，因为相干时间比脉冲持续时间长的多。无特殊说明下每个SNR都采用10000次仿真以保证方法可靠性。
为了验证本发明实施例提出方法的有效性，通过均方误差(MSE)来评估本发明实施例提出方法的定时和频率同步性能。
由图5可知，本发明实施例提出方法的MSE明显低于Ren方法和Minn方法，同时也验证了本发明实施例提出的定时细同步方法可以带来很大的性能提升。由于MSE反映估计的偏差和方差，因此可以推断出本发明实施例提出方法的定时估计性能优于Ren方法和Minn方法。
图6显示了在SNR＝20dB时，本发明实施例提出方法与Ren方法和Minn方法在AWGN信道下的频偏估计值，我们观察到Minn方法的频偏估计范围仅为|f|≤2，而本发明实施例提出方法的频偏估计范围为|f|≤N/2，与Ren方法估计范围一致，远大于Minn方法。因此本发明实施例提出方法有着更好的频偏估计性能。
图7(a)和图7(b)显示了有不同频率偏移时，不同方法在多径衰落信道中频偏估计的MSE。可以看出，在频率偏移为0.3个子载波间距(载波间隔)时，三种方法均有较好的性能，但本发明实施例提出方法在SNR较高时有着更好的性能。当频率偏移为10.3个子载波间距时，此时Minn方法由于频偏范围较小导致性能下降，而本发明实施例方法仍保持较好的性能。因此本发明实施例方法在不损失精度的前提下有更大的估计范围，在相同的估计范围下，有着更好的精度。
仿真结果表明，本发明实施例提出方法的定时和频率同步性能比其他方法更好，为OFDM系统时频同步提供了一个更好的选择。
在OFDM系统中，符号定时和载波频率偏差将严重影响系统性能。本发明实施例基于CAZAC序列，设计了一种新的训练序列并提出了相应的OFDM符号定时与频偏同步方法。该方法仅用一个OFDM符号便实现了非常精确的定时估计和载波频偏估计，克服了传统方法在复杂信道下定时估计偏差过大的缺点，同时提供了一个非常宽的频偏估计范围。因此，该方法适应于OFDM系统的时频同步。
在OFDM系统中，符号定时和载波频率偏差将严重影响系统性能。本发明实施例基于CAZAC序列，设计了一种训练序列并提出了相应的OFDM符号定时与频偏同步方法。本发明实施例的方法仅用一个OFDM符号便实现了非常精确的定时估计和载波频偏估计，克服了传统方法在复杂信道下定时估计偏差过大的缺点，同时提供了一个非常宽的频偏估计范围。因此，该方法适应于OFDM系统的时频同步。
实施例2
本发明实施例2提供一种对应上述实施例1的终端设备，终端设备可以是用于客户端的处理设备，例如手机、笔记本电脑、平板电脑、台式机电脑等，以执行上述实施例的方法。
本实施例的终端设备包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序；处理器执行存储器上的计算机程序，以实现上述实施例1方法的步骤。
在一些实现中，存储器可以是高速随机存取存储器(RAM)，也可能还包括非不稳定的存储器，例如至少一个磁盘存储器。
在另一些实现中，处理器可以为中央处理器(CPU)、数字信号处理器(DSP)等各种类型通用处理器，在此不做限定。
实施例3
本发明实施例3提供了一种对应上述实施例1的计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序/指令。计算机程序/指令被处理器执行时，实现上述实施例1方法的步骤。
计算机可读存储介质可以是保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是但不限于电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意组合。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。本申请实施例中的方案可以采用各种计算机语言实现，例如，面向对象的程序设计语言Java和直译式脚本语言JavaScript等。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本申请的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (9)

1.一种OFDM系统时频同步方法，其特征在于，包括：
利用下式确定定时偏移量的估计值：
Figure FDA0004192372520000011
其中，
Figure FDA0004192372520000012
Figure FDA0004192372520000013
d为信号起始时刻的位置，N为同步序列长度，P1(d)为接收同步序列的前后两部分对称相关值，P2(d)为接收同步序列四等分后得到的延迟相关值，r(d)为以d为信号起始位置截取的接收同步信号，r(d+N/2-n-1)代表d位置后N/2-n-1长度的接收信号样值，ms＝[ms1 ms2]为对同步序列后半部分加权的m序列，ms1和ms2分别为发射端对四等分后同步序列的第三部分和第四部分进行加权的m序列，R(d)为d时刻后长度为N的接收信号能量的一半。
2.根据权利要求1所述的OFDM系统时频同步方法，其特征在于，还包括：
利用公式ε＝ε1+ε2计算归一化频偏估计值ε；其中，
Figure FDA0004192372520000014
a/π为小数倍频偏，2z为整数倍频偏；
Figure FDA0004192372520000015
Figure FDA0004192372520000016
其中，BF为发射端原同步序列的后半部分去除加权然后经过FFT之后的偶数频率数据组成的序列，g为循环移位量，BF *(b-g)代表将BF进行共轭操作然后进行循环移位g长度，XB为接收端同步序列的后半部分去除加权然后经过FFT之后的偶数频率数据组成的序列，XB(b-z/2)为存在的整数倍频偏z对接收同步序列后半部分的频域数据带来z/2的循环移位影响，m*为接收信号第一径位置与能量最强径位置偏差，ω(2b)为以b为自变量时信道引入的噪声影响，b∈[0,N/4-1]。
3.根据权利要求2所述的OFDM系统时频同步方法，其特征在于，接收信号第一径位置与能量最强径位置偏差m*的计算公式为：
m*＝max(Q2(x)-1(y＞α·max(Q2(x))))-z/2；
其中，
Figure FDA0004192372520000021
Figure FDA0004192372520000022
L为保护间隔长度，x为循环移位量，y代表在x∈[0,L]时Q2(x)的结果，AF *(b)代表将AF进行共轭操作然后对应不同自变量b的取值，AF为发射端原同步序列的前半部分经过FFT后的偶数频率数据组成的序列，XA为接收端同步序列的前半部分经过FFT之后的偶数频率数据组成的序列，XA(b-z/2)为存在的整数倍频偏z对接收同步序前半部分的频域数据带来z/2的循环移位影响，α为阈值参数，α∈(0,1)。
4.根据权利要求3所述的OFDM系统时频同步方法，其特征在于，α取值为0.2～0.4。
5.根据权利要求4所述的OFDM系统时频同步方法，其特征在于，α取值为0.3。
6.根据权利要求1～5之一所述的OFDM系统时频同步方法，其特征在于，所述序列包括：循环前缀、长度为N/4的两段CAZAC序列A、对序列A进行共轭对称后进行m序列加权生成的两段序列B'、循环后缀。
7.根据权利要求6所述的OFDM系统时频同步方法，其特征在于，A＝[a(0),a(1),…,a(N/4-1)]，
Figure FDA0004192372520000023
8.一种终端设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；存储器，其上存储有一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现权利要求1～7任一项所述方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1～7任一项所述方法的步骤。
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