CN1507292A - 无线通信系统中估计速度的装置及其方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种无线通信系统中估计速度的装置及其方法。本发明为：提取无线通信系统的导频信道中的导频信号，并进行多径导频信号的功率谱处理；然后，根据功率谱处理结果，进行多径导频信号的最大多普勒频率计算；最后，根据最大多普勒频率计算结果进行无线通信系统中速度的估计。本发明能够适应实际无线环境中快速，多变的信道条件，进行较为精确的移动台移动速度的估计，并可以根据系统的需要调节速度估计的精度、估计的速度范围。同时，准确的移动台移动速度估计结果，可以进一步优化调整多径搜索、功率控制、信道估计等算法的相关参数，使无线通信系统工作在最优状态下。

Description

无线通信系统中估计速度的装置及其方法

技术领域

本发明涉及无线通信技术领域，尤其涉及一种无线通信系统中估计速度的装置及其方法。

背景技术

无线通信系统中用户设备(即移动台)与基站之间的信号是通过无线信道传播，无线信道性质较为恶劣，存在衰落、多径等诸多干扰。以CDMA(Code Division Multiple Access，码分多址)通信系统为例，由于该系统是在同一个时间和同一个频点多个用户发射信号，所以该系统除具有通常无线通信系统的特征外，还存在着自干扰问题，即不同用户相互干扰及MAI(Multiple Access Interference，多址干扰)等问题，无线信号的接收更加困难。

在CDMA通信系统中，为了改善无线信号的接收性能，采用了多径搜索、信道估计及功率控制等技术进行系统参数的调整。多径搜索主要完成对每个用户时延，多径时延，多径匹配等信息的估计和分析，用于进行解扩信号的同步，多径信息用于每个用户的信道解扩，解调和信号再生；同时CDMA系统采用相干检测，基站使用导频信号对衰落因子的相位和幅度进行信道估计；功率控制则用来克服移动台和基站之间的距离上的差异引起的远近效应和由于多径引起的衰落。

CDMA通信系统处于动态变化的环境中，移动台可能从静止状态到高速状态移动，移动台还可能从市区环境到郊区环境移动等，都需要稳定的通信。通常通信系统中针对每个单元的参数所采用的最佳值已经考虑了在通信期间产生的衰落的情况，但是每个单元的参数不是始终处于最佳值状态，当参数不是最佳时，将导致信道容量减少。而信道衰落的波动速度与移动台的移动速度有着密切的关系，因此，为了优化每个单元的参数值，必须在基站处首先估计出移动台的移动速度，再由此来修改多径搜索的频率，搜索中接收相关值的累加频率，信道估计中所用到的导频信号的数目和加权系数，无效路径检测中观察信号的观察长度，发射功率控制中功率值的调整幅度和修正频率等，使无线通信系统处于最佳的工作状态。

现有的估计移动台的移动速度的技术方案，以中国专利申请号为98120850.9专利申请所提供的技术方案为例，其结构原理如图1所示，在接收侧产生一个TPC(传输功率控制)指令，该指令被发送到发送侧，在发送侧根据所接收的TPC指令来修改传输功率；由于TPC指令的值因衰落距的波动而瞬时波动，即TPC指令值伴随移动台的移动而实时发生变化，所以该技术方案便是根据探测到TPC指令值的变化，进行移动台移动速度的估计；在图1中，发送侧设置一个衰落距估计单元12，并且通过探测所输入的TPC指令的变化来估计接收侧的移动速度。

假设分别用码“+1”和“-1”表示加大传输功率的TPC指令和减少传输功率的TPC指令，则衰落距估计单元12比较相继的两个TPC指令，计数带有同一码的数据连续出现两次的事件的频度，并根据该计数值来估计移动速度；通常当移动台移动速度低时，TPC指令的码不经常变化；当移动速度高时，该码经常翻转。因此，当移动速度变低时，带有同一码的数据连续出现的事件的频度倾向于提高；当移动速度变高时，此一频度倾向于降低。因此该专利申请所提出的只是一种近似的速度估计，无法准确地进行移动台速度的估计。如果使用该移动台速度估计的结果进一步用来调整无线通信系统参数，将会导致进一步的不准确，造成系统的不稳定。而且，当移动速度超过一定值时，由于在高速衰落的场合TPC指令跟不上它，所以变化率被饱和并变成常数，无法据此估计移动台的速度。因此，现有技术无法估计处于高速移动状态的移动台移动速度。

发明内容

本发明的目的是提供一种无线通信系统中估计速度的装置及其方法，以根据需要准确地估计无线通信系统中移动台的速度，从而对无线通信系统进行可靠的系统参数调整。

本发明的目的是这样实现的：一种无线通信系统中估计速度的装置，包括：

导频信号提取模块：接收无线通信系统中的导频信号，提取导频信号并输出给多径信息功率谱处理模块；

多径信息功率谱处理模块：接收导频信号提取模块的输出信号，进行多径功率谱计算后输出给多普勒频率计算；

多普勒频率计算模块：接收多径功率谱处理模块的输出信号，进行多普勒计算后输出给移动台速度估计模块；

速度估计模块：接收多普勒频率计算模块输出的导频信号的最大多普勒频率，计算确定速度值并输出。

所述的多径功率谱处理模块进一步包括：

多径信号处理子模块：接收导频信号提取模块输出信号，对多径导频信号进行求和处理，并分别输出给功率谱计算子模块和噪声功率计算子模块；

功率谱计算子模块：接收多径信号处理子模块的输出信号，进行功率谱计算后输出给功率谱滤波子模块；

功率谱滤波子模块：接收功率谱计算子模块输出的功率谱信号，进行滤波后输出给多普勒频率计算模块；

噪声功率计算子模块：接收多径信号处理子模块的输出信号，进行噪声功率计算后输出给噪声功率滤波子模块；

噪声功率滤波子模块：接收噪声功率计算子模块输出的噪声功率信号，进行滤波后输出给多普勒频率计算模块。

所述的多普勒频率计算模块进一步包括：

最大谱能量点计算子模块：接收功率谱滤波子模块的输出信号，计算出最大功率谱值并输出给双门限计算子模块；

双门限计算子模块：分别接收最大谱能量点计算子模块和噪声功率滤波子模块的输出信号，计算出信号门限值和噪声门限值中的最大门限值，并输出给超过功率谱门限的最大频率点计算子模块；

超过功率谱门限的最大频率点计算子模块：接收双门限计算子模块的输出信号，确定最大功率谱值对应的频率值和最大信号能量点，并输出给最大频率点附近的谱能量极大值计算子模块；

最大频率点附近的谱能量极大值计算子模块：接收超过功率谱门限的最大频率点计算子模块的输出信号，确定最大多普勒频率并输出给速度估计模块。

一种无线通信系统中估计速度的方法，包括以下步骤：

a、接收并提取无线通信系统的导频信道中的导频信号；

b、对接收的多径导频信号进行多径导频信号的功率谱处理，以获得多径导频信号的功率谱和噪声功率；

c、根据获得的多径导频信号的功率谱和噪声功率，进行多径导频信号的最大多普勒频率计算；

d、根据上述最大多普勒频率计算结果，进行无线通信系统中速度的估计。

所述的步骤a为：提取无线通信系统导频信道中一个时隙m个导频信号，并确定其平均值x₁(t)： $x_1\left(t\right)=A\left(t\right)e^{\mathrm{j\θ}\left(t\right)}+\frac{1}{m}\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{n}_i\left(t\right)e^{{\mathrm{j\ψ}}_i\left(t\right)},$ 其中，A(t)和θ(t)分别表示信号的幅度和相角，n(t)和ψ(t)分别表示噪声的幅度和相角。

所述的步骤b包括：

b1、将提取的多径导频信号进行求和处理，并获取处理后的多径导频信号能x₂(t)：

$x_2\left(t\right)=\underset{i=1}{\overset{l}{\mathrm{\Σ}}}{x}_1\left(t\right)=\underset{i=1}{\overset{l}{\mathrm{\Σ}}}{A}_i\left(t\right)e^{{\mathrm{j\θ}}_t\left(t\right)}+\frac{1}{m}\underset{i=1}{\overset{m\×l}{\mathrm{\Σ}}}{n}_i\left(t\right)e^{j{\mathrm{\ψ}}_i\left(t\right)}$

$=s_2\left(t\right)+n_2\left(t\right)$

其中：l表示经过多径搜索后当前帧中的有效径数，s₂(t)和n₂(t)分别表示多径导频信号能量中的信号和噪声；

执行步骤b1后，分别同时执行步骤b2和b4；

b2、根据多径导频信号能量的信号和噪声参数值计算多径导频信号的功率谱x₃(w)：

$x_3\left(w\right)=2*\frac{1}{N}*{\left|\mathrm{FFT}\right[x_2\left(t\right)\left]\right|}^2=\frac{2}{N}*{\left|\mathrm{FFT}\right[s_2\left(t\right)]+\mathrm{FFT}[n_2\left(t\right)\left]\right|}^2$

$=\frac{2}{N}*{|X\left(w\right)+N\left(w\right)|}^2$

其中：N为进行FFT(快速傅立叶变换)的点数，且N＝k×a，k为所需要的帧数，a为每一帧中的样点数；

b3、将计算出的功率谱进行滤波处理，执行步骤c；

b4、根据多径导频信号能量的信号和噪声参数值计算其噪声功率值，然后对计算出的噪声功率值进行滤波处理，并执行步骤c。

所述的步骤b3为：采用多次平均的滤波方式进行功率谱的滤除噪声处理，即滤波处理后的功率谱P₄(k)为：

$P_4\left(k\right)=E[2*\frac{1}{N}{|X\left(w\right)+N\left(w\right)|}^2]$

$=\frac{2}{N}E[{\left|X\left(w\right)\right|}^2+{\left|N\left(w\right)\right|}^2+2R_e[X\left(w\right)*N^{*}\left(w\right)\left]\right]$

$=\frac{2}{N}E[{\left|X\left(w\right)\right|}^2+{\left|N\left(w\right)\right|}^2+{2R}_e[\underset{m=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{s}_2\left(t\right)e^{-\mathrm{jwm}}\underset{t=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{n}_2^{*}\left(t\right)e^{\mathrm{jwt}}\left]\right]$

$=\frac{2}{N}E[{\left|X\left(w\right)\right|}^2+{\left|N\left(w\right)\right|}^2+{2R}_e[\underset{u=-N+1}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{t=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{s}_2(u+t)n^{*}\left(t\right)e^{-\mathrm{jwu}}\left]\right]$

$=\frac{2}{N}E[{\left|X\left(w\right)\right|}^2+{\left|N\left(w\right)\right|}^2+{2R}_e[\underset{u=-N+1}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{r}_{\mathrm{sn}}\left(u\right)e^{-\mathrm{jwu}}\left]\right]$

$=\frac{2}{N}E[{\left|X\left(w\right)\right|}^2+{\left|N\left(w\right)\right|}^2]$

$=P_s\left(k\right)+P_n\left(k\right)$

其中：P_s(k)和P_n(k)表示得到功率谱中的信号功率和噪声功率。

所述的步骤c包括：

c1、根据步骤b3计算出的功率谱计算当前最大功率谱值及其对应的频率值；

c2、根据最大功率谱值及步骤b4计算出的噪声功率分别计算出信号门限值和噪声门限值，并确定最大门限值；

c3、确定功率谱能量超最大门限值，且频率大于等于当前最大功率谱值对应的频率值的最大信号能量点及其对应的频率值；

c4、在当前最大功率谱值对应的频率值与最大信号能量点对应的频率值之间，采用求极值的方法确定最大信号能量点附近的功率谱能量极大值及其对应的频率，即最大多普勒频率，执行步骤d。

所述的步骤d为：根据步骤c4获得的最大多普勒频率值进行无线通信系统中移动台移动速度的估计，移动台移动速度等于最大多普勒频率乘以光速再除以载波频率。

所述的采用多次平均的滤波方式进行功率谱的滤除噪声处理为：采用八次平均的滤波方式进行功率谱的滤除噪声处理。

由上述技术方案可以看出，本发明所提供的估计移动台移动速度的方法无需预先假设信道数学模型，所以该方法不依赖于具体信道环境的，可以工作在高斯信道，瑞利信道，莱斯信道，生灭信道，移动信道等各种实际的信道环境，具有很强的实用性；而且，本发明能够适应实际无线环境中快速，多变的信道条件，进行较为精确的移动台移动速度的估计，并可以根据系统的需要确定导频信号个数m的取值，以调节速度估计的精度，并通过调整进行FFT的点数N的取值进行估计的速度范围的调节。本发明可以保证准确的移动台移动速度估计结果，从而可以进一步优化调整多径搜索、功率控制、信道估计等算法的相关参数，使无线通信系统工作在最优状态下。

附图说明

图1为现有技术中估计移动台移动速度的结构示意图；

图2为本发明中进行移动台移动速度估计的结构示意图；

图3为进行多径信息功率谱处理模块的结构示意图；

图4为多普勒频率计算模块的结构示意图；

图5为本发明所述的方法的流程图；

图6为计算最大多普勒频率的示意图。

具体实施方式

本发明将无线通信系统中去符号调制后的信号视为一个平稳随机过程，且此平稳随机信号是各态遍历的，用其中一个样本x(n)来代替X(n)，并且仅利用x(n)的N个观察值x_N(n)来估计x(n)的功率谱P(w)；且信号传播中经历的信道环境可能为高斯信道，瑞利信道，莱斯信道，生灭信道，移动信道等中的一种。

根据功率谱的定义：

$P_x\left(e^{\mathrm{jw}}\right)=\underset{M\→\∞}{\lim }E\left\{\frac{1}{2M+1}\right|\underset{n=-M}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}x\left(n\right)e^{-\mathrm{jwn}}{|}^2\}$

在RAKE接收机中，对解扩后的CDMA的导频信道中的多径信号分别去掉发射信号调制，随后多径合并后为x(n)，将x(n)的N点观察值x_N(n)视为一能量有限的信号，直接取x_N(n)的傅里叶变换，得X_N(e^jw)，然后再取其幅值的平方，并除以N，作为对功率谱P(e^jw)估计。

$P\left(e^{\mathrm{jw}}\right)=\frac{1}{N}{\left|X_N\left(w\right)\right|}^2$

通过对得到的功率谱的分析，可以求出最大多普勒频率，并根据最大多普勒频率确定移动台的移动速度。

基于上述思想本发明提供了一种无线通信系统中估计速度的装置，该装置尤其适用于估计移动台的移动台速度，同时也可以应用估计无线通信系统中与移动台移动方式相似的其它移动设备的移动速度。

本发明所述的装置的具体实施方式如图1所示，包括：

导频信号提取模块：接收无线通信系统中的导频信号，并将一个时隙的若干个导频信号的平均值输出给多径信息功率谱处理模块；

多径信息功率谱处理模块：接收导频信号提取模块的输出信号，进行多径功率谱计算并得到平滑后的功率谱和经过滤波后的噪声功率输出给多普勒频率计算；

多普勒频率计算模块：接收多径功率谱处理模块的输出信号，进行多普勒计算确定最大多普勒频率后输出给移动台速度估计模块；

速度估计模块：接收多普勒频率计算模块输出的导频信号的最大多普勒频率，根据最大多普勒频率与速度间的线性关系计算确定速度值并输出，当进行移动台移动速度估计进该模块为移动台速度估计模块。

所述的多径功率谱处理模块如图3所示，进一步包括：

多径信号处理子模块：接收导频信号提取模块输出信号，将多径导频信号进行求和处理后分别输出给功率谱计算子模块和噪声功率计算子模块；

功率谱计算子模块：接收多径信号处理子模块的输出信号，进行功率谱计算后输出给功率谱滤波子模块；

功率谱滤波子模块：接收功率谱计算子模块输出的功率谱信号，进行滤波处理后输出给多普勒频率计算模块；

噪声功率计算子模块：接收多径信号处理子模块的输出信号，进行噪声功率计算后输出给噪声功率滤波子模块；

噪声功率滤波子模块：接收噪声功率计算子模块输出的噪声功率信号，进行滤波处理后输出给多普勒频率计算模块。

所述的多普勒频率计算模块如图4所示，进一步包括：

最大谱能量点计算子模块：接收功率谱滤波子模块的输出信号，进行处理后输出给双门限计算子模块；

双门限计算子模块：分别接收最大谱能量点计算子模块和噪声功率滤波子模块的输出信号，进行处理并确定功率谱门限值后输出给超过功率谱门限的最大频率点计算子模块；

超过功率谱门限的最大频率点计算子模块：接收双门限计算子模块的输出信号，进行处理后输出给最大频率点附近的谱能量极大值计算子模块：

最大频率点附近的谱能量极大值计算子模块：接收超过功率谱门限的最大频率点计算子模块的输出信号，进行处理后输出给速度估计模块。

本发明所提供的无线通信系统中估计速度的方法为基于上述装置实现的一种方法，如图5所示，该方法具体包括：

步骤1：采集导频信号，即采集去符号调制后的单径的信号和噪声x₀(t)，并利用一个时隙每m个导频信号的平均值来作为观测信号x₁(t)，即通过导频信号提取模块101将每m个导频信号合并提取出一个信号102，如图2所示，其中：

              x₀(t)＝A(t)e^jθ(t)+n(t)e^jψ(t)

A(t)，θ(t)分别表示信号的幅度和相角，n(t)，ψ(t)分别表示噪声的幅度和相角；

$x_1\left(t\right)=A\left(t\right)e^{\mathrm{j\θ}\left(t\right)}+\frac{1}{m}\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{n}_i\left(t\right)e^{{\mathrm{j\ψ}}_i\left(t\right)}$

m的选取决定了最终速度估计的精度，m越小，则单位时间内的采样点的密度越大，则速度估计精度越高；一个时隙中提取到的观测信号越多，则速度估计精度越高，但是计算的开销也增大了；反之，选取的m越大，则速度估计精度越差，但计算的开销也小；因此，应该根据系统的需要来确定所需的估计精度，然后确定m值；

步骤2：对步骤1获得的多径信息进行处理，并得到平滑后的功率谱104和经滤波的噪声功率105，如图2所示，该步骤进一步包括：

步骤21：观测信号102信号经过多径信号处理模块201进行处理，并分别输出处理后的多径信号202、206，如图3所示，201的计算表达式为：

$x_2\left(t\right)=\underset{i=1}{\overset{l}{\mathrm{\Σ}}}{x}_1\left(t\right)=\underset{i=1}{\overset{l}{\mathrm{\Σ}}}{A}_i\left(t\right)e^{{\mathrm{j\θ}}_t\left(t\right)}+\frac{1}{m}\underset{i=1}{\overset{m\×l}{\mathrm{\Σ}}}{n}_i\left(t\right)e^{j{\mathrm{\ψ}}_i\left(t\right)}$

$=s_2\left(t\right)+n_2\left(t\right)$

l：表示经过导频信号提取模块101的多径搜索后当前帧中的有效径数，将l径的信号相加来得到当前所有有效径的能量；

x₂(t)：即为信号202，s₂(t)，n₂(t)表示202中的信号和噪声：

步骤22：通过功率谱计算子模块203计算多径信号的功率谱，假设一帧中的样点数为a，则k的值为N除以a后结果向下取整数所获得的值，例如N＝64，a＝15，则k＝4，N表示进行FFT(快速傅立叶变换)的点数，k表示所需的帧数，一次FFT变换需要获得k帧的信号，共N个样点(不足N个则补0代替)；通过对k帧N个信号的提取，再对信号x₂(t)作N位样点的快速傅立叶变换，计算模平方并除以N，将信号正负频率相叠加后得到信号的功率谱x₃(w)，即信号204，这里FFT[]表示一个快速傅立叶变换的算子，所选取的N值越大，则可以估计的信号速度范围越大，当然也提高了系统的计算量，其中：

$x_3\left(w\right)=2*\frac{1}{N}*{\left|\mathrm{FFT}\right[x_2\left(t\right)]|}^2=\frac{2}{N}*{\left|\mathrm{FFT}\right[s_2\left(t\right)]+\mathrm{FFT}[n_2\left(t\right)\left]\right|}^2$

$=\frac{2}{N}*{|X\left(w\right)+N\left(w\right)|}^2$

步骤23：由于信号是一个平稳随机过程，再通过功率谱滤波子模块205对功率谱信号204进行M次平均处理，多次平均的目的是为了得到近似求期望的效果，一般选8次左右即可，以滤除噪声干扰，减少误差，可近似认为求期望，最后得到平滑后的功率谱104，即信号P₄(k)，其中：

$P_4\left(k\right)=E[2*\frac{1}{N}{|X\left(w\right)+N\left(w\right)|}^2]$

$=\frac{2}{N}E[{\left|X\left(w\right)\right|}^2+{\left|N\left(w\right)\right|}^2+2R_e[X\left(w\right)*N^{*}\left(w\right)\left]\right]$

$=\frac{2}{N}E[{\left|X\left(w\right)\right|}^2+{\left|N\left(w\right)\right|}^2+{2R}_e[\underset{m=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{s}_2\left(t\right)e^{-\mathrm{jwm}}\underset{t=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{n}_2^{*}\left(t\right)e^{\mathrm{jwt}}\left]\right]$

$=\frac{2}{N}E[{\left|X\left(w\right)\right|}^2+{\left|N\left(w\right)\right|}^2+{2R}_e[\underset{u=-N+1}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{t=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{s}_2(u+t)n^{*}\left(t\right)e^{-\mathrm{jwu}}\left]\right]$

$=\frac{2}{N}E[{\left|X\left(w\right)\right|}^2+{\left|N\left(w\right)\right|}^2+{2R}_e[\underset{u=-N+1}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{r}_{\mathrm{sn}}\left(u\right)e^{-\mathrm{jwu}}\left]\right]$

$=\frac{2}{N}E[{\left|X\left(w\right)\right|}^2+{\left|N\left(w\right)\right|}^2]$

$=P_s\left(k\right)+P_n\left(k\right)$

其中：P_s(k)，P_n(k)分别表示得到功率谱中的信号功率和噪声功率，且由帕萨瓦尔定理可知：

$\underset{k=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{\left|N\left(k\right)\right|}^2=N*\underset{t=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{\left|n_2\left(t\right)\right|}^2$

对于噪声而言，在一个周期内，噪声能量平均分布在N点上，因此：

$P_n\left(k\right)=\frac{1}{N}\left[\underset{k=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}\right|\frac{2}{N}\left|N\left(k\right){|}^2\right)]$

$=\frac{2}{N}\underset{t=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{\left|n_2\left(t\right)\right|}^2$

$=\frac{2}{m}{n}^2*\frac{1}{k}\underset{i=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{l}_i$

$=\frac{{2n}^2}{\mathrm{km}}\underset{i=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{l}_i$

其中l_i表示第i帧中的有效径的数目，通过计算k帧中每帧中的有效径数的均值，可计算出噪声功率；

由于选取k帧信号进行FFT变换，同时又经过了M次平均，所以经过M*k帧的时间后可得到一次速度估计的结果，以WCDMA系统为例，一帧的时间为10ms，包含了15个时隙，当m＝10，k＝4，M＝8时，则32帧对应的时间为320ms，也就是320ms可以得到一次速度估计的结果，因此，本发明所述的方案可以适应快速多变的无线环境；

执行步骤22和步骤23的同时还执行步骤24和步骤25进行多径信号噪声功率的计算；

步骤24：由多径信号处理子模块201输出的另一支路信号206经过噪声功率计算子模块207进行噪声功率的计算；

步骤25：再通过噪声功率滤波子模块208进行噪声功率的滤波处理，并得到平滑后的噪声功率信号105；

步骤3：通过多普勒频率计算模块106进行最大多谱勒频率107的计算，具体包括以下步骤，参见图4，图6：

步骤31：将功率谱信号104通过最大谱能量点计算子模块301计算并确定当前最大功率谱P_max，及所对应的频率f₁，如图6所示；

步骤32：通过双门限计算子模块302计算双门限，其中一条门限为信号门限sig_threshold，且：

sig_threshold＝P_max-sig_offset

sig_offset表示信号偏移量，大小可以取1C--12dB，用于遴选出信号；

另一条门限为噪声门限noise_threshold，且：

noise_threshold＝P_n(k)+noise_offset

noise_offset为噪声偏移量，大小可以取3--4dB，用于滤除噪声干扰；

用于计算两条门限的信号偏移量和噪声偏移量均可以通过仿真实验，经验值或路测数据来确定；

步骤33：取两条门限中的最大值作为谱门限值Threshold，即：

Threshold＝max{sig_threshold，noise_threshold}；

步骤34：通过超过谱门限的最大频率点计算子模块303计算谱能量超过谱门限值Threshold，且频率大于等f₁的最大频率点f₂及其对应的最大信号能量点P2；

步骤35：最大频率点附近的谱能量极大值计算子模块304在f₁≤f≤f₂的频率范围内，用求极值的方法求出P₂最近的一个谱能量极大值P_d，且P_d所对应的频率即为最大多普勒频率f_d；

步骤4：根据最大多普勒频率f_d计算获取移动台的移动速度，即：

在移动通信系统中，由于移动台的运动会造成的在基站侧和移动台侧的多普勒频移(又称为多普勒频率)，而移动台的速度v与最大多普勒频率f_d又存在着如下的线性关系：

              f_d＝vf_c/c

其中：f_c表示发送时的载波频率，c表示光在空气中的传播速度；

通过得到最大多普勒频f_d，则可以计算出移动台的移动速度。

本发明所述的功率谱分析方法建立在随机过程统计特征的基础上，是描述随机信号特征的主要方法之一；在随机信号的分析和处理中有着重要的理论意义与实际应用；因此，本发明是通过在接收端对无线信道传播中形成的多径信息进行谱分析，实现对移动台移动速度的准确估计。

Claims (10)

1、一种无线通信系统中估计速度的装置，其特征在于包括：

导频信号提取模块：接收无线通信系统中的导频信号，提取导频信号并输出给多径信息功率谱处理模块；

多径信息功率普处理模块：接收导频信号提取模块的输出信号，进行多径功率谱计算后输出给多普勒频率计算；

多普勒频率计算模块：接收多径功率谱处理模块的输出信号，进行多普勒计算后输出给移动台速度估计模块；

速度估计模块：接收多普勒频率计算模块输出的导频信号的最大多普勒频率，计算确定速度值并输出。

2、根据权利要求1所述的无线通信系统中估计速度的装置，其特征在于所述的多径功率谱处理模块进一步包括：

多径信号处理子模块：接收导频信号提取模块输出信号，对多径导频信号进行求和处理，并分别输出给功率谱计算子模块和噪声功率计算子模块；

功率谱计算子模块：接收多径信号处理子模块的输出信号，进行功率谱计算后输出给功率谱滤波子模块；

功率谱滤波子模块：接收功率谱计算子模块输出的功率谱信号，进行滤波后输出给多普勒频率计算模块；

噪声功率计算子模块：接收多径信号处理子模块的输出信号，进行噪声功率计算后输出给噪声功率滤波子模块；

噪声功率滤波子模块：接收噪声功率计算子模块输出的噪声功率信号，进行滤波后输出给多普勒频率计算模块。

3、根据权利要求1或2所述的无线通信系统中估计速度的装置，其特征在于所述的多普勒频率计算模块进一步包括：

最大谱能量点计算子模块：接收功率谱滤波子模块的输出信号，计算出最大功率谱值并输出给双门限计算子模块；

双门限计算子模块：分别接收最大谱能量点计算子模块和噪声功率滤波子模块的输出信号，计算出信号门限值和噪声门限值中的最大门限值，并输出给超过功率谱门限的最大频率点计算子模块；

超过功率谱门限的最大频率点计算子模块：接收双门限计算子模块的输出信号，确定最大功率谱值对应的频率值和最大信号能量点，并输出给最大频率点附近的谱能量极大值计算子模块；

最大频率点附近的谱能量极大值计算子模块：接收超过功率谱门限的最大频率点计算子模块的输出信号，确定最大多普勒频率并输出给速度估计模块。

4、一种无线通信系统中估计速度的方法，其特征在于包括以下步骤：

a、接收并提取无线通信系统的导频信道中的导频信号；

b、对接收的多径导频信号进行多径导频信号的功率谱处理，以获得多径导频信号的功率谱和噪声功率；

c、根据获得的多径导频信号的功率谱和噪声功率，进行多径导频信号的最大多普勒频率计算；

d、根据上述最大多普勒频率计算结果，进行无线通信系统中速度的估计。

5、根据权利要求4所述的无线通信系统中估计速度的方法，其特征在于所述的步骤a为：提取无线通信系统导频信道中一个时隙m个导频信号，并确定其平均值x₁(t)： $x_1\left(t\right)=A\left(t\right)e^{\mathrm{j\θ}\left(t\right)}+\frac{1}{m}\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{n}_i\left(t\right)e^{{\mathrm{j\ψ}}_i\left(t\right)},$ 其中，A(t)和θ(t)分别表示信号的幅度和相角，n(t)和ψ(t)分别表示噪声的幅度和相角。

6、根据权利要求5所述的无线通信系统中估计速度的方法，其特征在于所述的步骤b包括：

b1、将提取的多径导频信号进行求和处理，并获取处理后的多径导频信号能量x₂(t)：

$x_2\left(t\right)=\underset{i=1}{\overset{l}{\mathrm{\Σ}}}{x}_1\left(t\right)=\underset{i=1}{\overset{l}{\mathrm{\Σ}}}{A}_i\left(t\right)e^{{\mathrm{j\θ}}_t\left(t\right)}+\frac{1}{m}\underset{i=1}{\overset{m\×l}{\mathrm{\Σ}}}{n}_i\left(t\right)e^{j{\mathrm{\ψ}}_i\left(t\right)}$

$=s_2\left(t\right)+n_2\left(t\right)$

其中：l表示经过多径搜索后当前帧中的有效径数，s₂(t)和n₂(t)分别表示多径导频信号能量中的信号和噪声；

执行步骤b1后，分别同时执行步骤b2和b4；

b2、根据多径导频信号能量的信号和噪声参数值计算多径导频信号的功率谱x₃(w)：

$x_3\left(w\right)=2*\frac{1}{N}*{\left|\mathrm{FFT}\right[x_2\left(t\right)]|}^2=\frac{2}{N}*{\left|\mathrm{FFT}\right[s_2\left(t\right)]+\mathrm{FFT}[n_2\left(t\right)\left]\right|}^2$

$=\frac{2}{N}*{|X\left(w\right)+N\left(w\right)|}^2$

其中：N为进行FFT(快速傅立叶变换)的点数，且N＝k×a，k为所需要的帧数，a为每一帧中的样点数；

b3、将计算出的功率谱进行滤波处理，执行步骤c；

b4、根据多径导频信号能量的信号和噪声参数值计算其噪声功率值，然后对计算出的噪声功率值进行滤波处理，并执行步骤c。

7、根据权利要求6所述的无线通信系统中估计速度的方法，其特征在于所述的步骤b3为：采用多次平均的滤波方式进行功率谱的滤除噪声处理，即滤波处理后的功率谱P₄(k)为：

$P_4\left(k\right)=E[2*\frac{1}{N}{|X\left(w\right)+N\left(w\right)|}^2]$

$=\frac{2}{N}E[{\left|X\left(w\right)\right|}^2+{\left|N\left(w\right)\right|}^2+2R_e[X\left(w\right)*N^{*}\left(w\right)\left]\right]$

$=\frac{2}{N}E[{\left|X\left(w\right)\right|}^2+{\left|N\left(w\right)\right|}^2+{2R}_e[\underset{m=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{s}_2\left(t\right)e^{-\mathrm{jwm}}\underset{t=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{n}_2^{*}\left(t\right)e^{\mathrm{jwt}}\left]\right]$

$=\frac{2}{N}E[{\left|X\left(w\right)\right|}^2+{\left|N\left(w\right)\right|}^2+{2R}_e[\underset{u=-N+1}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{t=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{s}_2(u+t)n^{*}\left(t\right)e^{-\mathrm{jwu}}\left]\right]$

$=\frac{2}{N}E[{\left|X\left(w\right)\right|}^2+{\left|N\left(w\right)\right|}^2+{2R}_e[\underset{u=-N+1}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{r}_{\mathrm{sn}}\left(u\right)e^{-\mathrm{jwu}}\left]\right]$

$=\frac{2}{N}E[{\left|X\left(w\right)\right|}^2+{\left|N\left(w\right)\right|}^2]$

$=P_s\left(k\right)+P_n\left(k\right)$

其中：P_s(k)和P_n(k)表示得到功率谱中的信号功率和噪声功率。

8、根据权利要求5、6或7所述的无线通信系统中估计速度的方法，其特征在于所述的步骤c包括：

c1、根据步骤b3计算出的功率谱计算当前最大功率谱值及其对应的频率值；

c2、根据最大功率谱值及步骤b4计算出的噪声功率分别计算出信号门限值和噪声门限值，并确定最大门限值；

c3、确定功率谱能量超最大门限值，且频率大于等于当前最大功率谱值对应的频率值的最大信号能量点及其对应的频率值；

c4、在当前最大功率谱值对应的频率值与最大信号能量点对应的频率值之间，采用求极值的方法确定最大信号能量点附近的功率谱能量极大值及其对应的频率，即最大多普勒频率，执行步骤d。

9、根据权利要求8所述的无线通信系统中估计速度的方法，其特征在于所述的步骤d为：根据步骤c4获得的最大多普勒频率值进行无线通信系统中移动台移动速度的估计，移动台移动速度等于最大多普勒频率乘以光速再除以载波频率。

10、根据权利要求7所述的无线通信系统中估计速度的方法，其特征在于所述的采用多次平均的滤波方式进行功率谱的滤除噪声处理为：采用八次平均的滤波方式进行功率谱的滤除噪声处理。

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