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一种适应低信噪比高动态环境的频偏粗估计方法

阅读：330发布：2021-02-22

IPRDB可以提供一种适应低信噪比高动态环境的频偏粗估计方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且一种适应低信噪比高动态环境的频偏粗估计方法，属于通信技术领域。本发明通过通信体制中预先规定的成型滤波器的成型因子得到其幅频特性，再对接收机接收到的信号同样求取其幅频特性，二者完成相关运算后，取相关性最大的点对应的频率，该频率值就是此时频偏粗估计的结果。该方法是一种频偏盲估计方法，一般可以作为接收机基带信号处理的第一级使用，在频偏粗估计并补偿后可以大大降低接收信号的残留频偏，充分简化后续实现复杂度。与现有技术相比，本发明实现的频偏粗估计方法所需的先决条件少，适应的信噪比低，动态范围大，应用场景非常广泛，具有很好的使用价值。，下面是一种适应低信噪比高动态环境的频偏粗估计方法专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种适应低信噪比高动态环境的频偏粗估计方法，其特征在于，包括如下步骤：利用通信体制中预先规定的成型滤波器的成型因子得到成型滤波器的第一幅频特性；

对接收机接收到的信号求取第二幅频特性；

计算二个幅频特性的相关值，相关值最大处的频偏即为频偏粗估计结果。

2.根据权利要求1所述的一种适应低信噪比高动态环境的频偏粗估计方法，其特征在于，所述利用通信体制中预先规定的成型滤波器的成型因子得到第一幅频特性的方法为：利用成型因子rf和先验参数获得成型滤波器的时域冲击响应hrcos；

对该时域冲击响应hrcos求取傅里叶变换获得相应的频域特性hrcos_fft；

对频域特性hrcos_fft取模制，并进行截取，获得第一幅频特性hrcos_fft_abs_window。

3.根据权利要求2所述的一种适应低信噪比高动态环境的频偏粗估计方法，其特征在于：所述先验参数包括接收机的采样倍数N和时域冲击响应的长度Lsymbol。

4.根据权利要求1所述的一种适应低信噪比高动态环境的频偏粗估计方法，其特征在于：所述接收机接收到的信号为经过下变频和变速率滤波后的基带信号。

5.根据权利要求4所述的一种适应低信噪比高动态环境的频偏粗估计方法，其特征在于：所述变速率滤波的采样速率Rb由采样倍数N和符号速率Rs决定，且Rb＝N*Rs。

6.根据权利要求1所述的一种适应低信噪比高动态环境的频偏粗估计方法，其特征在于：进行截取后的第一幅频特性的长度为Lwindow，所述Lwindow由采样倍数N和成型因子rf决定。

7.根据权利要求6所述的一种适应低信噪比高动态环境的频偏粗估计方法，其特征在于：所述Lwindow＝NFFT/N*(1+rf)；其中，NFFT为傅里叶变换的点数。

8.根据权利要求1所述的一种适应低信噪比高动态环境的频偏粗估计方法，其特征在于，所述对接收机接收到的信号求取第二幅频特性的方法为：选定接收信号的取数窗口；

选定取数窗口滑动的步进；

计算每次步进取数窗口内接收信号的频域特性Xdata_fft；

对该频域特性Xdata_fft取模制，获得信号的第二幅频特性Xdata_fft_abs。

9.根据权利要求1所述的一种适应低信噪比高动态环境的频偏粗估计方法，其特征在于：所述计算二个幅频特性的相关值的方法为：计算二个幅频特性的卷积。

10.根据权利要求1所述的一种适应低信噪比高动态环境的频偏粗估计方法，其特征在于：所述频偏粗估计结果为Ffreq_esti＝(Nindex-NFFT/2)/NFFT×Rb；其中，Nindex为相关值最大处的频偏。

说明书全文

一种适应低信噪比高动态环境的频偏粗估计方法

技术领域

[0001] 本发明涉及一种适应低信噪比高动态环境的频偏粗估计方法，属于通信技术领域。

背景技术

[0002] 卫星移动通信具有高动态低信噪比的特点，这导致卫星通信信号存在大多普勒频偏以及频率高阶变化率，给信号的同步和解调带来困难。卫星移动通信中，由于卫星和通信终端之间的快速相对运动，带来较大的多普勒频偏；同时，受制于卫星和终端能力，移动卫星通信中符号速率往往较低。两者综合的结果导致卫星移动通信中，多普勒频偏往往可达符号速率的几十倍甚至上百倍，同时存在严重的频率变化率。

[0003] 信号的同步可以分为载波同步和位定时同步。一般的接收机中，通常首先完成对接收信号的位定时同步，然后在此基础上进一步完成载波同步(包括频率同步和相位同步)。但这样做的前提是接收信号仅存较小的频偏(一般要求频偏限制在10％的符号速率以内)，如果频偏进一步增大，会导致位定时同步性能严重恶化，甚至无法完成位定时同步。

[0004] 针对高动态环境的特点，可将信号的载波同步分为两部分：粗同步和精同步。粗同步又被称为参数捕获，先对高动态环境下接收信号的频偏进行初步估计并补偿，将频偏抵消或者将参数估计值送入跟踪器以帮助跟踪器快速进人锁定状态，后者则在前者基础上进入跟踪器进行精度更高的估计(包括载波频率、相位以及位定时估计)。

[0005] 目前常用的频偏估计方法主要包括数据辅助的方式和非数据辅助的方式。数据辅助的方式通常利用导频(或物理帧头、独特字等)实现对频偏的估计，但在本场景的应用背景下，帧结构为应对旋翼遮挡问题，采用间隔插入导频的方式，导致已知数据的速率被大大降低，再结合本身高动态的应用环境，完全超出了数据辅助方式进行频偏估计的范围。而对于传统的盲估计方式，在如此低的信噪比下，估计功能通常均无法正常工作。

发明内容

[0006] 本发明解决的技术问题是：克服现有技术的不足，提供了一种适应低信噪比高动态环境的频偏粗估计方法，完成极低信噪比和高动态场景下的初始频偏估计，在频偏粗估计并补偿后可以大大降低接收信号的残留频偏，充分简化后续实现复杂度。该方法一般可以作为接收机基带信号处理的第一级使用，是一种频偏盲估计方法。

[0007] 本发明的技术解决方案是：一种适应低信噪比高动态环境的频偏粗估计方法，包括如下步骤：

[0008] 利用通信体制中预先规定的成型滤波器的成型因子得到成型滤波器的第一幅频特性；

[0009] 对接收机接收到的信号求取第二幅频特性；

[0010] 计算二个幅频特性的相关值，相关值最大处的频偏即为频偏粗估计结果。

[0011] 进一步地，所述利用通信体制中预先规定的成型滤波器的成型因子得到第一幅频特性的方法为：

[0012] 利用成型因子rf和先验参数获得成型滤波器的时域冲击响应hrcos；

[0013] 对该时域冲击响应hrcos求取傅里叶变换获得相应的频域特性hrcos_fft；

[0014] 对频域特性hrcos_fft取模制，并进行截取，获得第一幅频特性hrcos_fft_abs_window。

[0015] 进一步地，所述先验参数包括接收机的采样倍数N和时域冲击响应的长度Lsymbol。

[0016] 进一步地，所述接收机接收到的信号为经过下变频和变速率滤波后的基带信号。

[0017] 进一步地，所述变速率滤波的采样速率Rb由采样倍数N和符号速率Rs决定，且Rb＝N*Rs。

[0018] 进一步地，进行截取后的第一幅频特性的长度为Lwindow，所述Lwindow由采样倍数N和成型因子rf决定。

[0019] 进一步地，所述Lwindow＝NFFT/N*(1+rf)；其中，NFFT为傅里叶变换的点数。

[0020] 进一步地，所述对接收机接收到的信号求取第二幅频特性的方法为：

[0021] 选定接收信号的取数窗口；

[0022] 选定取数窗口滑动的步进；

[0023] 计算每次步进取数窗口内接收信号的频域特性Xdata_fft；

[0024] 对该频域特性Xdata_fft取模制，获得信号的第二幅频特性Xdata_fft_abs。

[0025] 进一步地，所述计算二个幅频特性的相关值的方法为：计算二个幅频特性的卷积。

[0026] 进一步地，所述频偏粗估计结果为

[0027] Ffreq_esti＝(Nindex-NFFT/2)/NFFT×Rb；其中，Nindex为相关值最大处的频偏。

[0028] 本发明与现有技术相比的优点在于：

[0029] (1)本发明主要解决大动态环境下的初始频偏估计，需要的先验信息少(仅需要成型滤波器的成型因子)，适应的动态范围大(归一化频偏可达50％)，可以广泛应用。

[0030] (2)本发明还适用于低信噪比环境，在很低的信噪比下也可以达到良好的粗估计效果。

[0031] (3)本发明通常可以作为接收机基带信号处理的第一级使用，在频偏粗估计并补偿后可以大大降低接收信号的残留频偏，充分简化后续实现复杂度。

附图说明

[0032] 图1通信系统发射信号的组成；

[0033] 图2本发明的实现结构图；

[0034] 图3仿真的信号幅频特性；

[0035] 图4仿真的成型滤波器的幅频特性；

[0036] 图5仿真的信号幅频特性与成型滤波器的幅频特性相关计算结果；

[0037] 图6多次仿真的频偏粗估计和补偿后的残留频差统计结果。

具体实施方式

[0038] 一种适应低信噪比高动态环境的频偏粗估计方法，包括如下步骤：

[0039] (1)利用通信体制中预先规定的成型滤波器的成型因子得到其幅频特性；

[0040] (2)对接收机接收到的信号求取其幅频特性；

[0041] (3)计算二者的相关值，相关值最大处的频偏即为频偏粗估计结果。

[0042] 所述的通信体制中预先规定的成型滤波器的成型因子为通信系统中常见的已知信息，且收发双方均已知该信息。

[0043] 所述的步骤(1)中利用通信体制中预先规定的成型滤波器的成型因子得到其幅频特性，包括：

[0044] (1)利用成型因子rf获得成型滤波器的时域冲击响应hrcos；

[0045] (2)对该时域冲击响应求取傅里叶变换(NFFT点FFT)获得相应的频域特性hrcos_fft；

[0046] (3)对该频域特性取模制从而获得相应的幅频特性hrcos_fft_abs。

[0047] 所述的利用成型因子获得成型滤波器的时域冲击响应，在实际实现中，还需要结合接收机处理时采样倍数N(每符号的采样点数)和时域冲击响应的长度Lsymbol，三者结合可以唯一确定该滤波器的时域冲击响应hrcos。

[0048] 所述的接收机接收到的信号为经过下变频和变速率滤波后的基带信号，具体采样速率Rb取决于采样倍数N和符号速率Rs，即Rb＝N*Rs。

[0049] 所述的成型滤波器的幅频特性需要截取一定长度Lwindow，长度的取值需要考虑采样倍数N和成性因子rf，具体得：

[0050] 按照公式1对成型滤波器的幅频特性进行截取，截取长度为Lwindow：

[0051] Lwindow＝NFFT/N*(1+rf) (公式1)

[0052] hrcos_fft_abs经过截取后的信号为hrcos_fft_abs_window。

[0053] 所述的步骤(2)对接收机接收到的信号求取其幅频特性，包括：

[0054] (1)选定接收信号取数窗口Ldata，如果是突发信号，取数窗口长度最好大于一个突发的长度Lburst；

[0055] (2)选定每次计算窗口滑动的步进，步进值Lstep选取建议小于计算窗口长度和突发的长度的差值；

[0056] 按照公式2选择步进长度为Lstep：

[0057] Lstep

[0058] (3)每次计算窗口内接收信号Xdata的频域特性Xdata_fft；

[0059] (4)对该频域特性取模制从而获得信号的幅频特性Xdata_fft_abs；

[0060] 所述的步骤(3)计算二者的相关值，包括：

[0061] (1)相关计算的窗口长度为整个FFT点数NFFT；

[0062] (2)该相关计算是在频域的相关；

[0063] (3)相关计算的其中一个信号是hrcos_fft_abs_window，另一个信号是Xdata_fft_abs。

[0064] 所述的相关值最大处的序号Nindex对应的频偏即为粗频偏的估计值Ffreq_esti，具体得：

[0065] Ffreq_esti＝(Nindex-NFFT/2)/NFFT×Rb (公式3)

[0066] 所采用的原理公式推导如下：

[0067] 对于图1所示发射信号的组成结构：

[0068] 信源x(t)在经过成型滤波器的作用后得到w(t)：

[0069] w(t)＝x(t)*hrcos(t) (公式4)

[0070] 引入频偏后有：

[0071]

[0072] 再加入高斯噪声，得到最终的输出信号：

[0073]

[0074] 频域形式为：

[0075] Z(jω)＝[X(jω)·Hr cos(jω)]*[2πδ(ω-ω0)]+N0/2 (公式7)[0076] 该信号为发射机的输出，同时也即接收机输入信号R(jω)，因此：

[0077] R(jω)＝Z(jω)＝[X(jω)·Hr cos(jω)]*[2πδ(ω-ω0)]+N0/2 (公式8)[0078] 取R(jω)的幅频特性，与发射机成型滤波器系数的幅频特性进行卷积运算，即：

[0079]

[0080] 而|A×B|＝|A|×|B|，因此：

[0081]

[0082] 由于|A+B|≤|A|+|B|，因此：

[0083]

[0084] 求F(jω)取最大值时的ω，即寻找ω，看能否使F'(jω)和N(jω)均取最大值。

[0085] 首先，分析F'(jω)：

[0086]

[0087] 令ω*-ω0＝ωΔ则有：

[0088]

[0089] Hr cos(jω)的分布为偶对称，即：

[0090]

[0091] 上式含义为，计算X(jω)、Hr cos(jω)和Hr cos{j[ω-ω']}三者幅频特性在整个频率上的积分的重叠区阴影面积，当该重叠区阴影面积最大时，有ω'＝0。

[0092] 而ω’＝ω-ω0，故：ω＝ω0。

[0093] 也就是说重叠区阴影面积最大时刻的ω值就是此时的频偏值。

[0094] 假设ω＝ω0，分析此时N(jω)是否可以取到最大值：

[0095]

[0096] 可以看出，N(jω)实际含义为，Hr cos(jω)在频域平移ω得到的幅频特性后，对其进行整个频域的积分得到阴影面积，该值为一个常数。

[0097] 因此，有

[0098]

[0099] 即阴影面积最大时刻的频率即为当前系统的频偏值。

[0100] 利用该理论，可以实现频偏的粗估计。

[0101] 本发明具体实施步骤按照图2进行。

[0102] 步骤一：得到输入信号的频域特性和成型滤波器冲击响应的频域特性[0103] ·假设输入信号采样点数为M，对其进行FFT运算，FFT点数为，通常满足Nfft≥2*M；得到输入信号的频域特性X(jω)＝F(x(t))；

[0104] ·同样得，对成型滤波器的冲击响应h(t)进行FFT运算，FFT点数为Nfft，得到成型滤波器冲击响应的频域特性H(jω)＝F(h(t))。

[0105] 步骤二：获得输入信号的幅频特性和成型滤波器冲击响应的幅频特性[0106] ·获得输入信号的幅频特性|X(jω)|＝abs(|F(x(t))|)。

[0107] ·获得成型滤波器冲击响应的幅频特性：|H(jω)|＝abs(|F(h(t))|)。

[0108] 步骤三：对输入信号的幅频特性和成型滤波器冲击响应的幅频特性进行卷积，并求卷积结果最大值。

[0109] max(|X(jω)|*|H(jω)|)＝max[abs(|F(h(t))|)*abs(|F(x(t))|)][0110] 步骤四：根据卷积结果最大值时的FFT点序号Nindex，得到此时的频偏估计值，其中采样速率Rb取决于采样倍数N和符号速率Rs，即Rb＝N*Rs。

[0111] Ffreq_esti＝(Nindex-Nfft/2)/Nfft×Rb

[0112] 下面按照上面的流程完成“一种适应低信噪比高动态环境的频偏粗估计方法”的实施举例，得到系统的频偏粗估计结果。

[0113] 输入：系统符号速率3.65ksps，SNR＝2dB，成型因子为0.35，FFT点数9920。

[0114] 对输入基带数据进行QPSK调制后加入频偏-1.5kHz(归一化频偏40％)，再加噪，按照上面方法进行仿真，得到信号的幅频特性如图3。

[0115] 利用成型因子得到的成型滤波器的幅频特性如图4。

[0116] 将二者幅频特性进行相关计算得到结果如图5。

[0117] 取图5中最大值对应的FFT点数，或者此时频偏值，即为估计结果。

[0118] 完成100次“一种适应低信噪比高动态环境的频偏粗估计方法”的仿真，估计出粗频偏并补偿后，得到的残留频偏统计结果如图6。

[0119] 本发明说明书中未作详细描述的内容属本领域技术人员的公知技术。

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一种信噪比估计方法-专利编号CN103916342B	2020-05-11	733
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一种适应低信噪比高动态环境的频偏粗估计方法

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