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[發明專利]基于最大似然估計的采樣頻偏和載波頻偏聯合估計方法有效

專利信息
申請號: 201510096090.3 申請日: 2015-03-02
公開(公告)號: CN104601518B 公開(公告)日: 2018-01-05
發明(設計)人: 邢座程;劉蒼;唐川;張洋;原略超;王鋒;湯先拓;王慶林;呂朝;危樂;董永旺 申請(專利權)人: 中國人民解放軍國防科學技術大學
主分類號: H04L27/26 分類號: H04L27/26
代理公司: 國防科技大學專利服務中心43202 代理人: 郭敏
地址: 410073 湖*** 國省代碼: 湖南;43
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 基于 最大 估計 采樣 載波 聯合 方法
【說明書】:

技術領域

發明主要涉及無線通信系統基帶信號處理中的同步估計領域,旨在提供一種計算復雜度低、估計精度高的采樣頻偏(SFO)和載波頻偏(CFO)聯合估計方法。

背景技術

正交頻分復用(OFDM)技術因其高頻譜利用率被廣泛地應用于現代無線通信系統中,已經被IEEE 802.11a,IEEE 802.16a,DVB-T以及DRM等多個通信協議采用。然而OFDM技術對同步誤差相當敏感,導致其接收機的性能顯著降低。SFO和CFO均為OFDM系統中最為主要的同步誤差。為了提高接收機的性能,需要在接收機中對SFO和CFO的值進行估計,并根據估計值對接收信號進行補償。

SFO和CFO是由發射機和接收機的采樣時鐘不匹配和多普勒頻移等因素引起的。傳統的同步估計方法是將SFO和CFO分別進行估計,然后進行補償。近年來,SFO和CFO的聯合估計方法被相繼提出。2004年,M.M.Freda等在“Joint channel estimation and synchronization for OFDM systems”(“正交頻分復用系統中聯合信道估計和同步方法”)中最早提出了時域的SFO和CFO聯合估計方法,然而該方法需要一個額外的反傅里葉變換部件,增加了接收機同步模塊的復雜度;為了降低系統的復雜度;2009年,H.Nguyen-Le等人在“RLS-based joint estimation and tracking of channel response,sampling,and carrier frequency offsets for OFDM”(“正交頻分復用系統中基于遞歸最小二乘的信道、采樣頻偏和載波頻偏聯合估計和跟蹤”)中提出了一種利用頻域中兩個完全相同的長訓練序列進行最大似然估計的SFO和CFO聯合估計方法,然而,由于該方法中一個權重因子的影響使其估計精度受到限制;2011年,Y.-H.Kim等人在“Joint maximum likelihood estimation of carrier and sampling frequency offsets for OFDM systems”(“基于最大似然估計的采樣頻偏和載波頻偏聯合估計方法”)中通過對H.Nguyen-Le等人聯合估計方法的代價函數進行改進,使得估計精度大大提高。上述的各種聯合估計方法均需要對SFO和CFO的代價函數進行二維全局搜索,使得計算時間大大增加,特別是在高信噪比時,由于搜索步長的限制使得對SFO和CFO的聯合估計存在錯誤平層,估計精度無法繼續收斂。如圖1所示,Y.-H.Kim等人在“Joint maximum likelihood estimation of carrier and sampling frequency offsets for OFDM systems”(“基于最大似然估計的采樣頻偏和載波頻偏聯合估計方法”)中提出的SFO和CFO聯合估計方法主要分為以下幾步:

第一步:從接收機接收到的符號流數據中得到兩個長訓練序列R0(k)和R1(k);

第二步:將CFO在取值范圍[-0.5,0.5]區間內等分為100份,即將CFO的搜索步長確定為0.01,將SFO在取值范圍[-0.0015,0.0015]內等分為100份,即將SFO的搜索步長確定為0.00003;

第三步:根據(1)式所述的代價函數在CFO和SFO所述的區間內執行二維全局搜索,并找出使代價函數最小的SFO值和CFO值,作為各自的估計值;

其中,R0(k)為接收到的第一個頻域長訓練序列,R1(k)為接收到的第二個頻域長訓練序列,ε表示CFO可能的取值,η表示SFO可能的取值,表示CFO最終的估計結果,表示SFO最終的估計結果,表示使得代價函數¥(ε,η)取最小值時的ε和η值作為CFO和SFO的最終估計值。

該方法的核心是在SFO和CFO取值范圍內對代價函數¥(ε,η)執行二維全局搜索,尋找使得代價函數取最小值時的η和ε作為SFO和CFO的估計值。該聯合估計方法存在以下兩個缺點。

1.二維的全局搜索使得計算量大幅增加,增加了計算復雜度,使得完成聯合估計需要較長的計算時間;

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