CN117014276A - 一种基于噪声输入的5g cfo估算方法 - Google Patents

一种基于噪声输入的5g cfo估算方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于噪声输入的5G CFO估算方法，涉及5G技术领域，旨在解决目前的CFO估计方法计算复杂度高以及影响偏转因子捕获的精度的问题；包括：注入噪声信号；建立接收信道，输入固定信号长度的发射噪声信号；识别接收信号；基于接收信号，捕获输出信号，并得到偏转信号；锁定偏转变量；计算得到位移偏转信号以及含偏转变量的偏转均差；测算频偏CFO；计算偏转系数，最终得到5G载波信号频偏量；本发明通过在输入端注入背景噪声的方式来测算信号偏转，噪声信号和输出信号可以同步合成得到位移偏转，通过对噪声信号的逆向求解可以获取实际频偏对信号的偏转作用，进而估算出实际信道中的载波频偏。

Description

一种基于噪声输入的5G CFO估算方法
技术领域
本发明涉及5G技术领域，具体涉及一种基于噪声输入的5G CFO估算方法。
背景技术
5G采取OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，正交频分复用)符号在正交子载波上并行传输消息数据，因此，只有在正交性得到保证时，OFDM才能够发挥其技术优势，否则，系统性能会因为ISI和ICI而下降。而影响OFDM正交性的因素有符号定时偏差STO和载波频率偏差CFO等，通过影响符号的定时同步来影响OFDM的正交性，从而导致系统误码率的大大提高；所以，对STO和CFO的估计都是一个重要的研究方向。
在中国专利文献上公开的“基于双训练序列的CFO估计方法”，其公开号为CN105933262A，涉及一种基于双训练序列的CFO估计方法，包括建立收发模型，添加双训练序列，接收信号合成，捕获偏转因子，估算CFO等步骤；TTSE借助双训练序列能够消除背景噪声的影响，但会额外增加算法的复杂度，以及影响偏转因子捕获的精度。
发明内容
本发明解决了目前的CFO估计方法计算复杂度高以及影响偏转因子捕获的精度的问题，提出一种基于噪声输入的5G CFO估算方法，借助频偏在噪声信号上的偏转效果，根据输出信号的特异性有条件地估算出载波频率偏转对信号的影响，进而反算出实际的频偏，从而达到弱化同步误差，减少5G系统误码率的目标。
为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：一种基于噪声输入的5G CFO估算方法，包括以下步骤：
S1，注入噪声信号；建立接收信道，输入固定信号长度的发射噪声信号；
S2，识别接收信号；基于接收信号，捕获输出信号，并得到偏转信号；
S3，锁定偏转变量；计算得到位移偏转信号以及含偏转变量的偏转均差；
S4，测算频偏CFO；计算偏转系数，最终得到5G载波信号频偏量。
本发明通过在输入端注入背景噪声的方式来测算信号偏转，噪声信号和输出信号可以同步合成得到位移偏转，通过对噪声信号的逆向求解可以获取实际频偏对信号的偏转作用，进而估算出实际信道中的载波频偏；本发明的发明目的为：在实际噪声信道中为了保证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。
作为优选，所述步骤S1包括以下步骤：
S11，计算发射信号长度SLtr＝power(σ，2)，其中，power(·)为幂函数，σ为设定常数；有时域变量n∈[0，SLtr-1]，信道噪声Ns(n)的长度为SLtr；由载波频偏导致的信号偏转量SgCFO＝SgCFO(n，ε)，ε为5G载波频偏；
S12，建立接收信道，其模型表示为y(n)＝x(n)*SgCFO+Ns(n)，x(n)为发射信号，输入信号长度为SLtr的发射噪声信号Ns(n)，即有x(n)＝Ns(n)。
本发明中，根据设定常数σ，5G载波频偏ε，计算出发射信号长度以及由5G载波频偏导致的信号偏转量；随后建立接收信道的相应模型，并且输入信号长度为SLtr的发射噪声信号Ns(n)。
作为优选，所述步骤S2包括以下步骤：
S21，基于接收信道，捕获输出信号y(n)＝Ns(n)*SgCFO+Ns(n)；
S22，计算Nw(n)＝inv(Ns(n))，其中，inv(·)表示矩阵的求逆运算；计算得到偏转信号Zc(n)＝Nw(n)*y(n)。
本发明中，在识别到相应的输出信号后，计算出偏转信号以备后续使用。
作为优选，所述步骤S3包括以下步骤：
S31，计算位移偏转信号DZc(n)＝Zc(n)-eye(σ)，其中，eye(·)表示生成的单位矩阵；并得到含偏转变量的偏转均差ADr；
S32，计算分值均差SADr＝ADr/SLtr。
本发明中，首先求解得到位移偏转信号，随后计算得到含偏转变量的偏转均差ADr，最后根据ADr计算出分值均差。
作为优选，所述步骤S4包括以下步骤：
S41，求解偏转系数其中，j表示虚数单位，PI表示圆周率常量；
S42：最终得到5G载波信号频偏量ε＝RP(ε′)，其中，ε′为过程量，RP(·)表示求解虚数的实部函数。
本发明中，首先求解偏转系数，随后得到过程量ε′，最后得到5G载波信号频偏量。
作为优选，所述含偏转变量的偏转均差ADr通过对DZc(n)中所有元素进行求和得到，含偏转变量的偏转均差具体为：
本发明中，含偏转变量的偏转均差即为位移偏转信号中所有元素的和。
作为优选，所述过程量的计算公式为：
ε′＝log(SADr)/Rt
其中，log(·)表示自然对数函数。
本发明中，过程量ε′即为分值均差的对数与偏转系数之比。
本发明具有如下的有益效果：
本发明通过在输入端注入背景噪声的方式来测算信号偏转，噪声信号和输出信号可以同步合成得到位移偏转，通过对噪声信号的逆向求解可以获取实际频偏对信号的偏转作用，进而估算出实际信道中的载波频偏；可以直接获取噪声信号，以噪声注入后的输出信号，进而捕获位移偏转信号，通过对噪声信号的逆向求解可以直接得到载波信号偏转；本发明对训练序列不存在任何要求，也可以借助于酉矩阵或对角阵等特殊序列，来尽可能地简化运算量。
附图说明
图1是本发明一种基于噪声输入的5G CFO估算方法的流程图；
图2是本发明一种基于噪声输入的5G CFO估算方法与其他算法的性能对比示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案以及优点更加清楚明白，下面结合附图和实施例对本发明作进一步详细说明，应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅是本发明的一种最佳实施例，仅用以解释本发明，并不限定本发明的保护范围，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：
本实施例提出一种基于噪声输入的5G CFO估算方法，参考图1，包括有如下的步骤。
步骤S1，注入噪声信号；建立接收信道，输入固定信号长度的发射噪声信号；具体的，该步骤包括有如下的子步骤。
步骤S11，计算发射信号长度SLtr＝power(σ，2)，其中，power(·)为幂函数，σ为设定常数；有时域变量n∈[0，SLtr-1]，信道噪声Ns(n)的长度为SLtr；由载波频偏导致的信号偏转量SgCFO＝SgCFO(n，ε)，ε为5G载波频偏。
步骤S12，建立接收信道，其模型表示为y(n)＝x(n)*SgCFO+Ns(n)，x(n)为发射信号，输入信号长度为SLtr的发射噪声信号Ns(n)，即有x(n)＝Ns(n)。
本实施例中，根据设定常数σ，5G载波频偏ε，计算出发射信号长度以及由5G载波频偏导致的信号偏转量；随后建立接收信道的相应模型，并且输入信号长度为SLtr的发射噪声信号Ns(n)。
步骤S2，识别接收信号；基于接收信号，捕获输出信号，并得到偏转信号；具体包括以下的子步骤。
步骤S21，基于接收信道，捕获输出信号y(n)＝Ns(n)*SgCFO+Ns(n)；Ns(n)为输入的噪声信号，由载波频偏导致的信号偏转量SgCFO＝SgCFO(n，ε)。
步骤S22，计算Nw(n)＝inv(Ns(n))，其中，inv(·)表示矩阵的求逆运算；计算得到偏转信号Zc(n)＝Nw(n)*y(n)。
本实施例中，在识别到相应的输出信号后，计算出偏转信号以备后续使用。
步骤S3，锁定偏转变量；计算得到位移偏转信号以及含偏转变量的偏转均差；该步骤主要包括有如下的子步骤。
步骤S31，计算位移偏转信号DZc(n)＝Zc(N)-eye(σ)，其中，eye(·)表示生成的单位矩阵；并得到含偏转变量的偏转均差ADr；更为具体的，对于含偏转变量的偏转均差ADr通过对DZc(n)中所有元素进行求和得到，含偏转变量的偏转均差具体为：
步骤S32，计算分值均差SADr＝ADr/SLtr。
本实施例中，首先求解得到位移偏转信号，随后计算得到含偏转变量的偏转均差ADr，最后根据ADr计算出分值均差。
步骤S4，测算频偏CFO；计算偏转系数，最终得到5G载波信号频偏量；具体的，包括有如下的子步骤。
步骤S41，求解偏转系数其中，j表示虚数单位，PI表示圆周率常量；
步骤S42：最终得到5G载波信号频偏量ε＝RP(ε′)，其中，ε′为过程量，RP(·)表示求解虚数的实部函数；更为具体的，过程量的计算公式为：ε′＝log(SADr)/Rt，其中，log(·)表示自然对数函数。
本实施例中，首先求解偏转系数，随后得到过程量ε′，最后得到5G载波信号频偏量。
在本实施例中，通过在输入端注入背景噪声的方式来测算信号偏转，噪声信号和输出信号可以同步合成得到位移偏转，通过对噪声信号的逆向求解可以获取实际频偏对信号的偏转作用，进而估算出实际信道中的载波频偏；本发明的发明目的为：在实际噪声信道中为了保证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。
本实施例的方法还具有如下的技术效果：能够直接获取噪声信号，以噪声注入后的输出信号，进而捕获位移偏转信号，通过对噪声信号的逆向求解可以直接得到载波信号偏转；本发明对训练序列不存在任何要求，也可以借助于酉矩阵或对角阵等特殊序列，来尽可能地简化运算量。
实施例2
在实施例1的基础上，本实施例对本发明的方法进行举例说明，以σ＝2为例对本发明进行具体说明，基础数据如表1所示：
表1基础数据表
序号 项目 数据
1 常数σ 2
2 信噪比(SNR) 20
3 噪声信号 AWGN
本实施例提出的一种基于噪声输入的5G CFO估算方法，具体包括有如下的步骤。
步骤S1，注入噪声信号；
步骤S11，计算出发射信号长度SLtr＝power(σ，2)＝4，时域变量n∈[0，3]，由载波频偏导致的信号偏转量SgCFO＝SgCFO(N，ε)，利用加性高斯白噪声生成信道噪声信号
Ns(N)＝awgn(rand(2，2)+i*rand(2，2)，SNR)＝[0.4909+0.9153i，0.3716+0.3773i；-0.0306+0.2975i，0.2145+0.1063i]
步骤S12，对于发射信号x(n)，建立接收信道y(n)＝x(n)*SgCFO+Ns(n)；输入信号长度为SLtr的发射噪声信号Ns(n)，即x(n)＝Ns(n)。
步骤S2，识别接收信号；
在该步骤中，更为具体的，步骤S21，基于上述步骤S12的接收信道，能够捕获输出信号
y(n)＝Ns(n)*SgCFO+Ns(n)＝[1.3507+2.2107i，1.2270+1.6758i；0.1526+0.7028i，0.3961+0.5123i]；
步骤S22，有
Nw(n)＝inv(Ns(n))
＝[1.1126-0.4555i，-2.6564+0.1486i；-1.0199-1.1028i，5.0796+1.1887i]
计算出偏转信号
Zc(n)＝Nw(n)*y(n)＝[2.0000+0.0000i，1.0000+0.0036i；1.0000+0.0072i，1.9999+0.0108i]。
步骤S3，锁定偏转变量；
步骤S31，计算出位移偏转信号
DZc(n)＝Zc(n)-eye(σ)
＝[1.0000+0.0000i，1.0000+0.0036i；1.0000+0.0072i，0.9999+0.0108i]
并对位移偏转信号DZc(n)中所有元素进行求和，得到含偏转变量的偏转均差ADr；
步骤S32，计算分值均差
步骤S4，测算频偏CFO；
步骤S41，计算偏转系数计算过程量
步骤S42：最终得到5G载波信号频偏量ε＝RP(ε′)＝0.0023。
为了进一步验证上述实施例，将本发明提出的一种基于噪声输入的5G CFO估算方法，与传统基于CP的估计方法，基于前导的Moose估计方法以及基于导频的Classen估计等三种方法性能进行了MATLAB平台仿真对比，具体如图2所示。
由对比结果可看出，本发明的NSCE(Noise Signal based 5G CFO EstimationAlgorithm)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，但由于算法本身是通过将噪声信号作为源信号进行输入，因此对信噪比相对更敏感，均方误差抖动也相对稍微更大些，但同时也具备计算量更小的特性。

Claims (7)

1.一种基于噪声输入的5G CFO估算方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，注入噪声信号；建立接收信道，输入固定信号长度的发射噪声信号；
S2，识别接收信号；基于接收信号，捕获输出信号，并得到偏转信号；
S3，锁定偏转变量；计算得到位移偏转信号以及含偏转变量的偏转均差；
S4，测算频偏CFO；计算偏转系数，最终得到5G载波信号频偏量。
2.根据权利要求1所述的一种基于噪声输入的5G CFO估算方法，其特征在于，所述步骤S1包括以下步骤：
S11，计算发射信号长度SLtr＝power(σ，2)，其中，power(·)为幂函数，σ为设定常数；有时域变量n∈[0，SLtr-1]，信道噪声Ns(n)的长度为SLtr；由载波频偏导致的信号偏转量SgCFO＝SgCFO(n，ε)，ε为5G载波频偏；
S12，建立接收信道，其模型表示为y(n)＝x(n)*SgCFO+Ns(n)，x(n)为发射信号，输入信号长度为SLtr的发射噪声信号Ns(n)，即有x(n)＝Ns(n)。
3.根据权利要求1或2所述的一种基于噪声输入的5G CFO估算方法，其特征在于，所述步骤S2包括以下步骤：
S21，基于接收信道，捕获输出信号y(n)＝Ns(n)*SgCFO+Ns(n)；
S22，计算Nw(n)＝inv(Ns(n))，其中，inv(·)表示矩阵的求逆运算；计算得到偏转信号Zc(n)＝Nw(n)*y(n)。
4.根据权利要求3所述的一种基于噪声输入的5G CFO估算方法，其特征在于，所述步骤S3包括以下步骤：
S31，计算位移偏转信号DZc(n)＝Zc(n)-eye(σ)，其中，eye(·)表示生成的单位矩阵；并得到含偏转变量的偏转均差ADr；
S32，计算分值均差SADr＝ADr/SLtr。
5.根据权利要求1或2或4所述的一种基于噪声输入的5G CFO估算方法，其特征在于，所述步骤S4包括以下步骤：
S41，求解偏转系数其中，j表示虚数单位，PI表示圆周率常量；
S42：最终得到5G载波信号频偏量ε＝RP(ε′)，其中，ε′为过程量，RP(·)表示求解虚数的实部函数。
6.根据权利要求4所述的一种基于噪声输入的5G CFO估算方法，其特征在于，所述含偏转变量的偏转均差ADr通过对DZc(n)中所有元素进行求和得到，含偏转变量的偏转均差具体为：
7.根据权利要求5所述的一种基于噪声输入的5G CFO估算方法，其特征在于，所述过程量的计算公式为：
ε′＝log(SADr)/Rt
其中，log(·)表示自然对数函数。
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