CN1612619A - 一种自动频率控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种自动频率控制方法，该方法包括步骤：当从接收数据中判断出导频序列的准确位置和码型；将本小区的导频序列的共轭点乘接收数据帧中导频序列所在的数据段，得到实际数据；用自动频率调整数值算法计算估计频偏；采用调整策略计算频偏调整值，完成一次本地载波中心频率调整；调整完N次后，结束一个阶段的频率调整。采用同样的方法进行下一阶段的精确频率调整及跟踪过程。本发明通过自动频率调整数值算法，直接利用似然函数计算频率偏移值的最大似然估计值，能较为精确求得估计频偏，实现载波频率的快速恢复，具有占用资源极小，快速、高效的优点。

Description

一种自动频率控制方法

一.技术领域

本发明属于移动通信系统中自动频率控制(本领域英文缩写为AFC)方法，特别涉及一种不经过任何的近似处理的快速、高效的自动频率控制方法。

二.背景技术

在时分多址系统中，可靠的数据检测严格依赖于接收信号同步参数的精确估计，即从导频突发中得到载波频率、相位和符号定时信息。而载波频率同步是实现相位和符号定时同步的前提，因此，载波频率的正确估计是正确接收数据的前提和决定小区初搜的成功与否的关键。

对被噪声破坏的接收信号符号序列检测的最优判决是基于最大后验概率(MAP)估计准则，也就是Bayesian估计。这一判决准则是根据观测到的向量，试图在每个传输信号时间间隔中选出一些值，使得这些值构成集合的后验概率最大。在取得每一个值的概率都相等，即每个符号都服从均匀分布的条件下，基于MAP的准则可简化为基于最大条件概率密度函数，即最大似然函数准则，最大似然估计被广泛应用于通信系统的信号检测中。

传统的频偏估计算法一般都是基于最大似然估计算法，但是都要经过了一系列的简化近似处理得到频偏估计公式(FOE)，用FOE估计频偏将会产生较大的系统误差，从而失去估计的有效性，不能快速实现频率恢复。

三.发明内容

本发明的目的是针对上述现有技术中采用FOE估计频偏，存在因产生较大的系统误差，从而失去估计的有效性，不能快速实现频率恢复的问题，提供一种自动频率控制方法。它不需经过任何的近似处理，而直接利用似然函数，通过自动频率调整数值计算方法，较为精确求得估计频偏；根据估计频偏，然后采用有效的调整策略，给出合理的频偏调整值，反馈给压控振荡器完成一次频率调整。

为达上述目的，本发明包括以下步骤：

(1)从接收数据中判断出导频序列的准确位置和码型；

(2)将本小区的导频序列的共轭点乘接收数据帧中导频序列所在的数据段，得到实际数据；

(3)根据实际数据，用自动频率调整数值算法计算估计频偏；

(4)由估计频偏，采用调整策略计算频偏调整值，将频偏调整值反馈给压控振荡器，完成一次本地载波中心频率调整；

(5)调整完N次后，进入下阶段的频率调整。

由于采用了上述方法，在自动频率控制的频率偏移初调、频率精确调整、频率跟踪调整阶段，通过自动频率调整的数值算法，直接利用似然函数计算频率偏移值的最大似然估计值，能较为精确求得估计频偏，实现载波频率的快速恢复；并且根据估计频偏，采用有效的递减序列调整策略，给出合理的频偏调整值，反馈给压控振荡器完成一次频率调整。本发明具有占用资源极小，快速、高效的优点，将其应用于TSM系统的AFC中，只需20帧(0.1秒)就可以将最大20kHz的初始频偏调整到2kHz以内，完成TSM系统小区初搜的初始频率调整过程；只需30帧(0.15秒)就可以将最大2kHz的初始值调整到200Hz以内，完成TSM系统小区初搜的精确频偏调整过程；只需1帧就可以完成数据解调过程中的频率跟踪调整。

实际上，本方法还可用于CDMA2000、WCDMA以及需要频率估计和调整系统的自动频率控制(AFC)中。

下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。

四.附图说明

图1是系统模型；

图2是本发明的初调频偏流程图；

图3是本发明的频率精确调整流程图

五.具体实施方式

参见图1所示的系统模型，其中s(t)为发送信号，c(t)为信道衰落过程，n(t)为热噪声和小区内外的多用户干扰，r(t)为接收信号，可表示为：

$r\left(t\right)=\underset{m}{\mathrm{\Σ}}{a}_{m}g(t-\mathrm{\τ}-\mathrm{mT})e^{j(2\mathrm{\π}{F}_{d}t+{\mathrm{\θ}}_0)}+\mathrm{Noise}----\left(1\right)$

其中，{a_m}为导频序列的复数基带表示，取值为{1，j，-1，-j}，F_d表示频率偏移值，T是符号持续时间，θ₀∈[0，2π]为初始相位偏移量，Noise表示噪声。

在理想的时钟恢复条件下，即在t＝kT+τ时刻采样，匹配滤波的采样输出为：

$m\left(k\right)=a_i{e}^{j(2\mathrm{\π}{F}_d\mathrm{kT}+{\mathrm{\θ}}_0)}+\mathrm{Noise}----1\≤k\≤N----\left(2\right)$

由于 $a_i{a}_i^{*}=1,$ 可得：

$r=a_i^{*}m\left(k\right)=e^{\left(2{\mathrm{\π}}_{d}K{\mathrm{\θ}}_0\right)}+\mathrm{Noise}----1\≤k\≤N----\left(3\right)$

根据参考文献，F_d的似然函数为：

$\mathrm{\Λ}\left({\tilde{F}}_d\right)\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}{\left|\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{r}_i{e}^{-j2\mathrm{\π}{\tilde{F}}_d\mathrm{iT}}\right|}^2=\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\underset{m=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{r}_k{r}_m^{*}{e}^{-j2\mathrm{\π}{\tilde{F}}_{d}T(k-m)}----\left(4\right)$

其中， 为F_d的假设值，使公式(4)最大的 就是F_d的最大似然(ML)估计值。

遗憾的是，无法得到最大化公式(4)的简单、闭型(精确的分析)解，因此F_dML的精确确定需要进行数值计算。我们就是使用数值计算方法来实现。

参见图2，从接收数据中判断出导频序列的准确位置和码型后，将本小区的加相位旋转的复数基带表示的导频序列的共轭点乘接收数据帧中导频序列所在的数据段，得到实际数据。然后用数值算法计算估计频偏，即直接利用似然函数计算频率偏移值F_d的最大似然估计值，也就是在初始频偏最大为X范围内，假设频率偏移值F_d∈[-X，X]，以步长S(Hz)为间隔取样：F_d＝-X，-X+S，-X+2S，…，X-S，X；将所得采样点的数值代入公式 $\mathrm{\Λ}\left({\tilde{F}}_d\right)\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}{\left|\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{r}_i{e}^{-j2\mathrm{\π}{\tilde{F}}_d\mathrm{iT}}\right|}^2=\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\underset{m=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{r}_k{r}_m^{*}{e}^{-j2\mathrm{\π}{\tilde{F}}_{d}T(k-m)}$ 得到相应的似然函数值，比较这些似然函数值，其最大似然函数值所对应的样点的数值就是频率偏移值F_d的最大似然估计值。获得第一帧频率偏移值F_d的最大似然估计值，由估计频偏，采用调整策略计算频偏调整值，将频偏调整值反馈给压控振荡器，完成一次本地载波中心频率调整，即用随机产生的初始频偏值减去第一帧的频偏估计值，得到剩余频偏值，实现一次调整。这时若还未调整完N帧频偏，于是再利用接收的下一帧数据，将本小区的加相位旋转的复数基带表示的导频序列的共轭点乘接收数据帧中导频序列所在的数据段，得到实际数据。然后用数值法计算估计频偏，即直接利用似然函数计算频率偏移值F_d的最大似然估计值，也就是在初始频偏最大为X范围内，假设频率偏移值F_d∈[-X，X]，以步长S(Hz)为间隔取样：F_d＝-X，-X+S，-X+2S，…，X-S，X；将所得采样点的数值代入公式 $\mathrm{\Λ}\left({\tilde{F}}_d\right)\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}{\left|\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{r}_i{e}^{-j2\mathrm{\π}{\tilde{F}}_d\mathrm{iT}}\right|}^2=\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\underset{m=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{r}_k{r}_m^{*}{e}^{-j2\mathrm{\π}{\tilde{F}}_{d}T(k-m)}$ 得到相应的似然函数值，比较这些似然函数值，其最大似然函数值所对应的样点的数值就是频率偏移值F_d的最大似然估计值。获得第二帧频率偏移值F_d的最大似然估计值，由估计频偏，采用调整策略计算频偏调整值，将频偏调整值反馈给压控振荡器，即用上一帧的剩余频偏值减去本帧的频偏调整值，得到剩余频偏值，实现第二次调整。这样不断进行估计、调整，完成N帧调整后，进入下一阶段的频率调整。

为了更进一步说明，以TSM(TD-SCDMA System for Mobile)系统为例来具体描述数值算例。

如果以20帧数据进行频偏初调，当随机产生20kHz以内的初始频偏为14971Hz时，接收一帧数据，进行如下计算：可以假设F_d∈[-20000，20000]，以步长100Hz为间隔取样，离散取值401个样点F_d＝-20000，-19900，-19800，…0，…，19900，20000；将其中所采样的9个样点的数值F_d＝-20000，-15000，-10000，-5000，0，5000，10000，15000，20000代入公式 $\mathrm{\Λ}\left({\tilde{F}}_d\right)\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}{\left|\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{r}_i{e}^{-j2\mathrm{\π}{\tilde{F}}_d\mathrm{iT}}\right|}^2=\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\underset{m=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{r}_k{r}_m^{*}{e}^{-j2\mathrm{\π}{\tilde{F}}_{d}T(k-m)}$ 得到相应的似然函数值为130.62、183.05、673.89、2217.3、4667.2、5762.3、6633.1、6539.8、1599.2，比较这些似然函数值，其中最大值是第七个数6633.1，其所对应的样点的数值就是频率偏移值F_d的最大似然估计值F_d＝10000，所以估计频偏为10000Hz；获得这一帧频率偏移值F_d的最大似然估计值10000Hz后，将这个频偏估计值反馈给压控振荡器，采用有效的递减序列调整策略调整压控振荡器的频率，即用随机产生的初始频偏值减去这一帧的频偏估计值，得到剩余频偏值为14971-10000＝4971Hz，实现一次调整。这时还未调整完20帧，于是再利用接收的下一帧数据，如前述的方法得到频率偏移值F_d的最大似然估计值为5000Hz，将这个频偏估计值5000Hz反馈给压控振荡器，采用有效的递减序列调整策略调整压控振荡器的频率，即用本帧的频偏估计值减上一帧的剩余频偏值，得到剩余频偏值4971-5000＝-29Hz，实现第二次调整。这样不断进行估计调整，一般几帧就能调整到2kHz以内，但为了保险，采用20帧来进行初始频率调整为宜。由于存在噪声等干扰，估计不可能完全准确。为了保证收敛，根据估计频偏，采用有效的递减序列之收敛速度较慢的调和序列为调整策略，例如 $C=(1,\frac{1}{2},\frac{1}{3},\frac{1}{4}),$ 前五帧得到的估计值直接用来调整压控振荡器的频率，而第六到第十帧的调整频率等于估计频偏乘以系数 依此类推，第十一到十五帧的调整频率等于估计频偏乘以系数

第十六到第二十帧的调整频率等于估计频偏乘以系数

当完成20帧调整后，频率偏移值调到2kHz以内，可进入下一阶段的频率精确调整过程。

将其应用于TSM系统的AFC中，只需20帧(0.1秒)就可以将最大20kHz的初始频偏调整到2kHz以内，完成TSM系统小区初搜的频率初调过程。

须说明的是，采样时所采的样点不仅限于9个，可多或少，所采的样点越多，估计就越准确，计算就越大，存在一个权衡。

参见图3，如果以30帧数据进行精确调整频偏，当随机产生2kHz以内的初始频偏为1310Hz时，接收一帧数据，进行如下计算：可以假设F_d∈[-2000，2000]，以10Hz为间隔取样，离散取值401个样点F_d＝-2000，-1990，-1980，…0，…，1990，2000；将其中所采样的9个样点的数值F_d＝-2000，-1500，-1000，-500，0，500，1000，1500，2000代入公式 $\mathrm{\Λ}\left({\tilde{F}}_d\right)\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}{\left|\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{r}_i{e}^{-j2\mathrm{\π}{\tilde{F}}_d\mathrm{iT}}\right|}^2=\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\underset{m=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{r}_k{r}_m^{*}{e}^{-j2\mathrm{\π}{\tilde{F}}_{d}T(k-m)}$ 得到相应的似然函数值为24642、28280、31654、34609、37005、38723、39675、39808、39110，比较这些似然函数值，其中最大值是第八个数39808，其所对应的样点的数值就是频率偏移值F_d的最大似然估计值F_d＝1500，所以估计频偏为1500Hz；获得这一帧频率偏移值F_d的最大似然估计值1500Hz后，将这个频偏估计值反馈给压控振荡器，采用有效的递减序列调整策略调整压控振荡器的频率，即用随机产生的初始频偏值减去这一帧的频偏估计值，得到剩余频偏值为1310-1500＝-190Hz，实现一次调整。这时还未调整完30帧，于是再利用接收的下一帧数据，如前述的方法得到频率偏移值F_d的最大似然估计值为0Hz，将这个频偏估计值0Hz反馈给压控振荡器，采用有效的递减序列调整策略调整压控振荡器的频率，即用本帧的频偏估计值减上一帧的剩余频偏值，得到剩余频偏值-190-0＝-190Hz，实现第二次调整。这样不断进行估计调整，一般几帧就能调整到200Hz以内，但为了保险，采用30帧来进行精确频偏调整为宜。由于存在噪声等干扰，估计不可能完全准确。为了保证收敛，根据估计频偏，采用有效的递减序列之收敛速度较慢的调和序列为调整策略，即 $C=(1,\frac{1}{2},\frac{1}{3},\frac{1}{4}),$ 前五帧得到的估计值直接用来调整压控振荡器的频率，而第六到第十帧的调整频率等于估计频偏乘以系数

依此类推，第十一到十五帧的调整频率等于估计频偏乘以系数 第十六到第二十帧的调整频率等于估计频偏乘以系数

当完成30帧调整后，频率偏移值调到200Hz以内，就进入下一阶段的频率跟踪和数据解调过程。

将其应用于TSM系统的AFC中，只需30帧(0.15秒)就可以将最大2kHz的初始值调整到200Hz以内，完成TSM系统小区初搜的精确频偏调整过程。

在数据解调过程中，同样用数值算法完成频偏的跟踪过程。

Claims (6)

1.一种自动频率控制方法，其特征在于所述的方法包括以下步骤：

(1)从接收数据中判断出导频序列的准确位置和码型；

(2)将本小区的导频序列的共轭点乘接收数据帧中导频序列所在的数据段，得到实际数据；

(3)根据实际数据，用自动频率调整数值算法计算估计频偏；

(4)由估计频偏，采用调整策略计算频偏调整值，将频偏调整值反馈给压控振荡器，完成一次本地载波中心频率调整；

(5)调整完N次后，进入下阶段的频率调整。

2.根据权利要求1所述的自动频率控制方法，其特征在于：所述用自动频率调整数值法计算估计频偏是直接利用似然函数计算频率偏移值的最大似然估计值。

3.根据权利要求2所述的自动频率控制方法，其特征在于：所述用似然函数计算频率偏移值的最大似然估计值，就是在初始频偏最大为X范围内，假设频率偏移值F_d∈[-X，X]，以步长S(Hz)为间隔取样，得到样点

F_d＝-X，-X+S，-X+2S，…，X-S，X；将样点数值代入公式

$\mathrm{\Λ}\left({\tilde{F}}_d\right)\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}{\left|\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{r}_i{e}^{-j2\mathrm{\π}{\tilde{F}}_d\mathrm{iT}}\right|}^2=\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\underset{m=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{r}_k{r}_m^{*}{e}^{-j2\mathrm{\π}{\tilde{F}}_{d}T(k-m)}$ 得到相应的似然函数值，比较这些似然函数值，其最大似然函数值所对应的样点的数值就是频率偏移值的最大似然估计值；公式中，

为频率偏移值F_d的假设值。

4.根据权利要求1所述的自动频率控制方法，其特征在于：所述调整策略为一个递减序列。

5.根据权利要求4所述的自动频率控制方法，其特征在于：所述递减序列为收敛速度较慢的调和序列。

6.根据权利要求1所述的自动频率控制方法，其特征在于：所述的导频序列为加相位旋转的复数基带表示。

Images