一种频偏估计方法及装置的制造方法
【专利摘要】本发明公开了一种频偏估计方法，该方法包括：对最大似然频偏估计进行滑窗存储，获得最大似然频偏估计集；采用平滑滤波对最大似然频偏估计集进行合并，得到最终的最大似然频偏估计。本发明还同时公开了一种频偏估计装置。
【专利说明】
一种频偏估计方法及装置
技术领域
[0001] 本发明涉及无线通信领域，尤其涉及一种频偏估计方法及装置。
【背景技术】
[0002] 对于任何数字通信系统，同步是数据可靠传输的前提和重要保证，同步性能的好 坏将直接影响整个通信系统的性能。但在移动通信系统中，由于发送端设备和接收端设备 间的频差，以及收发端设备相对移动所带来的多谱勒频移等影响，使得载波频率与本地晶 振的频率之间存在着频偏。为了保证数据的可靠传输，必须对信号频偏进行准确估计并加 以补偿。
[0003] 第三代合作计划（3rd Generation Partnership Project，3GPP)的长期演进 (Long Term Evolution, LTE)下行采用了频谱利用率比较高的正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM)调制技术，OFDM符号是由多个子载波信号叠加 形成，在接收端利用子载波之间的正交性进行解调，因而0FDM系统对子载波间的正交性提 出了严格的要求。在实际传输中，由于多普勒频移和收发机本地振荡器之间的不匹配带来 的频率偏差，会破坏0FDM系统子载波间的正交性，造成子载波间干扰（ICI);定时偏移则会 造成符号间干扰（ISI)，降低循环前缀（CP)的有效性，因此，同步对于0FDM系统十分重要。
[0004] 0FDM系统中的频率同步方法大致可以分为两类：盲同步算法和基于训练序列的 同步算法；其中，盲同步算法主要利用0FDM系统所特有的循环前缀性质来完成同步估计， 基于训练序列的同步算法利用插入的已知导频符号来实现同步。鉴于包括TD-LTE标准等 实际通信系统中广泛采用了各类训练序列，因此，围绕导频辅助的频率同步算法在实际应 用中往往更有实际的应用价值。在接收端已知训练序列的前提条件下，最大似然频偏估计 往往能获得更好的频偏估计性能，并成为了各类研究所关注的重点。围绕0FDM条件下的最 大似然频偏估计方法很多，这些方法选择了基本相同的似然函数，不同频偏估计算法的区 别主要体现在如何由给定的似然函数推导获得具体的频偏估计算法。
[0005] 综合分析目前国内外围绕0FDM系统的频率同步技术研究成果，在给定频偏和信 道联合似然函数的基础上，目前已有大量实际可行的频偏和信道估计算法可供借鉴，但现 有技术仅仅关注于频偏估计算法的设计及选择，而并未关注相邻频偏估计之间的关联特 性，由于相邻频偏估计之间的关联特性对频偏估计性能的影响较大，因此，现有技术的频偏 估计性能较低。由此可见，如何利用相邻频偏估计之间的关联特性来提高频偏估计性能是 频率同步研究的发展趋势。
【发明内容】
[0006] 有鉴于此，本发明实施例期望提供一种频偏估计方法及装置，能够提高频偏估计 的精度及性能。
[0007] 为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
[0008] 本发明实施例提供了一种频偏估计方法，该方法包括：
[0009] 对最大似然频偏估计进行滑窗存储，获得最大似然频偏估计集；
[0010] 采用平滑滤波对最大似然频偏估计集进行合并，得到最终的最大似然频偏估计。
[0011] 上述方案中，所述对最大似然频偏估计进行滑窗存储，获得最大似然频偏估计集， 包括：
[0012] 将最大似然频偏估计ε (n)存入长度为K的先入先出FIFO滑窗存储器中，获得最 大似然频偏估计集{ ε (n k), k = 0, 1，…，K-1};
[0013] 其中，n，K为正整数。
[0014] 上述方案中，所述采用平滑滤波对最大似然频偏估计集进行合并，得到最终的最 大似然频偏估计，包括：
[0015] 根S
求取最大似然频偏估计集中所有最大似然频偏估计的平 均值，并将所述平均值作为最终的最大似然频偏估计；其中，η，Κ为正整数。
[0016] 上述方案中，所述方法还包括：
[0017] 根据频偏估计的似然函数获得最大似然频偏估计。
[0018] 上述方案中，所述根据频偏估计的似然函数获得最大似然频偏估计，包括：
[0019] 对发送导频符号矩阵D(n)、离散傅立叶变换矩阵F、以及所述矩阵F的前L列构成 的矩阵W进行预处理，获得矩阵p(n);
[0020] 将接收导频符号矩阵R(n)及所述矩阵P (n)分别存储到长度为Μ的FIFO滑窗存储器 中；
[0021] 根据从所述滑窗存储器中获取的接收导频符号矩阵R(n)、矩阵P(n)及构建的Μ个频 偏矩阵计算频偏估计的似然函数，并根据频偏估计的似然函数或累加的频偏估计的似然函 数获得最大似然频偏估计；其中，Μ，η为正整数。
[0022] 根据上述方法，本发明实施例还提供了一种频偏估计装置，该装置包括：滑窗存储 单元、平滑滤波单元；其中，
[0023] 所述滑窗存储单元，用于对最大似然频偏估计进行滑窗存储，获得最大似然频偏 估计集；
[0024] 所述平滑滤波单元，用于采用平滑滤波对最大似然频偏估计集进行合并，得到最 终的最大似然频偏估计。
[0025] 上述方案中，所述滑窗存储单元，具体用于将最大似然频偏估计ε (η)存入长度为 Κ的先入先出FIFO滑窗存储器中，获得最大似然频偏估计集{ ε (nk)，k = 0, 1，一,Κ-Ι};
[0026] 其中，η，Κ为正整数。
[0027] 上述方案中，所述平滑滤波单元，具体用于根
长取最大似然 频偏估计集中所有最大似然频偏估计的平均值，并将所述平均值作为最终的最大似然频偏 估计；其中，η，Κ为正整数。
[0028] 上述方案中，所述装置还包括：
[0029] 获取单元，用于根据频偏估计的似然函数获得最大似然频偏估计。
[0030] 上述方案中，所述获取单元，具体用于对发送导频符号矩阵D(n)、离散傅立叶变换 矩阵F、以及所述矩阵F的前L列构成的矩阵.W进行预处理，获得矩阵P(n);
[0031] 将接收导频符号矩阵R(n)及所述矩阵P (n)分别存储到长度为Μ的FIFO滑窗存储器 中；
[0032] 根据从所述滑窗存储器中获取的接收导频符号矩阵R(n)、矩阵P(n)及构建的Μ个频 偏矩阵计算频偏估计的似然函数，并根据频偏估计的似然函数或累加的频偏估计的似然函 数获得最大似然频偏估计；其中，Μ，η为正整数。
[0033] 本发明实施例提供的频偏估计方法及装置，对最大似然频偏估计进行滑窗存储， 获得最大似然频偏估计集；采用平滑滤波对最大似然频偏估计集进行合并，得到最终的最 大似然频偏估计。如此，本发明实施例利用联合导频特性及相邻最大似然频偏估计之间的 关联特性，首先基于最大似然频偏估计获得最大似然频偏估计集；然后采用平滑滤波求取 最大似然频偏估计集中所有最大似然频偏估计的平均值，作为最终的最大似然频偏估计， 能够提高频偏估计的精度及性能。
【附图说明】
[0034] 图1为本发明实施例频偏估计方法的实现流程示意图；
[0035] 图2为本发明实施例滑窗存储的示意图；
[0036] 图3为本发明实施例采用分步搜索算法搜索最大似然频偏估计的示意图；
[0037] 图4为本发明实施例TD-LTE标准下导频资源取2时的频偏估计均方差性能示意 图；
[0038] 图5为本发明实施例TD-LTE标准下导频资源取20时的频偏估计均方差性能示意 图；
[0039] 图6为本发明实施例导频资源取2时对应的频偏估计概率分布函数的示意图；
[0040] 图7为本发明实施例导频资源取20时对应的频偏估计概率分布函数的示意图；
[0041] 图8为本发明实施例频偏估计装置的组成结构示意图。
【具体实施方式】
[0042] 本发明实施例中，对最大似然频偏估计进行滑窗存储，获得最大似然频偏估计集； 采用平滑滤波对最大似然频偏估计集进行合并，得到最终的最大似然频偏估计。
[0043] 下面结合附图对本发明的【具体实施方式】进行说明。
[0044] 本发明实施例提出了一种频偏估计方法，如图1所示，具体实现步骤包括：
[0045] 步骤S100 :根据频偏估计的似然函数获得最大似然频偏估计。
[0046] 本发明实施例应用于时分长期演进（Time Division-Long Term Evolution， TD-LTE)标准下的下行多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output，ΜΙΜΟ)-正交频 分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM)系统和 / 或上行 ΜΙΜΟ 单载波频分多址（Single Carrier-Frequency-Division Multiple Access，SC-FDMA)系 统中的接收同步，在假设接收端符号同步的条件下，对于上行ΜΠΚ) SC-FDMA系统与下行 MIM0-0FDM系统而言，虽然LTE的上下行导频符号数目、在每个子帧内的分布规律，上下行 发送端的天线数不尽相同，但接收天线去除循环前缀后的时域接收信号特性相同。
[0047] 本发明实施例以MIM0-0FDM系统为例，对如何根据频偏估计的似然函数获得最大 似然频偏估计，进行详细说明：
[0048] 预设NT、NR分别为Μ頂0-0FDM系统的发射天线数及接收天线数，N为0FDM的子载 波数。
[0049] 步骤一：对发送导频符号矩阵D(n)、离散傅立叶变换矩阵F、以及所述矩阵F的前L 列构成的矩阵W进行预处理，获得矩阵P(n)。
[0050] 具体的，按照如下公式（1)对发送导频符号矩阵D(n)、离散傅立叶变换DFT矩阵F、 以及所述矩阵F的前L列构成的矩阵进行预处理#,获得矩阵P (n):
[0051]
P根发射天线发送的第η个频域导频符号矩阵，d,为第P根发射天线发送的第η个频域导 频符号；矩阵F e CNXN为DFT矩阵，矩阵F的第（1，m)个元素为
矩P
，W 表示 DFT 矩阵 F 的前 L 列，即 F = [W| V]，W e CNXL，V e CNX(N υ， 且WHV = 0, ffffH+VVH= I，H表示共轭转置。
[0053] 步骤二：将接收导频符号矩阵R(n)及所述矩阵Ρ (η)分别存储到长度为Μ的先进先 出（First In First Out, FIFO)滑窗存储器中；
[0054] 具体的，将接收导频符号矩阵R(n)及矩阵Ρ (n)分别存入对应的长度为Μ的FIFO滑 窗存储器中，如图2所示，获得如下两组数据：
[0055] {P(n k)，k = 0, 1，(2)
[0056] {R(n k)，k = 0, 1，
[0057] 其中 U-
--- -J J V Λ J \ n-
[0058] 在系统接收端符号同步的条件下，第q根接收天线接收到的第n个接收导频符号 为：
[0059]
(3)
[0060] 其中，E(n)为第η个导频符号对应的频偏矩阵，E(nl = , E = diag([l，e]2 WN，…，σ]2π(Ν 1WN]T)，ε为归一化频偏值，Ln为第η个导频符号第一个抽样时 亥浙对应的序号；g""二>，],··· f表示第η个导频符号在（q，ρ)天线对间传输 U ：p. I :q .p '' ,q . p. 时所经历的L径时域信道增益，T表示转置，nq为第q根接收天线接收到的NX 1维零均值、 且每一维方差均为 < 的复高斯噪声，j2= -1。
[0061] 步骤三：根据从所述滑窗存储器中获取的接收导频符号矩阵R(n)、矩阵P (n)及构建 的Μ个频偏矩阵计算频偏估计的似然函数，并根据频偏估计的似然函数或累加的频偏估计 的似然函数荘得最f似然颇偏估i+ 中，Μ, η为iF整数。
[0068] 其中，G(n)表示时域信道增益；
[0069] 这里，由式⑷至（9)得到：
[0070]
(10)
[0071] 其中，构建的Μ个频偏矩阵为：
[0072]
(11 )
[0073] 其中，ε为归一化频偏值，Ln k代表第（η-k)个导频符号第一个抽样时刻所对应的 序号，T表不转置。
[0074] 具体的，如何根据从所述滑窗存储器中获取的接收导频符号矩阵R(n)、矩阵P -及 构建的Μ个频偏矩阵计算频偏估计的似然函数，并根据累加的频偏估计的似然函数获得最 大似然频偏估计，具体采用如下两种方式：
[0075] 方式一、首先根据最大似然估计理论，可以证明最大似然信道估计与频偏估计满 足如下关系：
[0076]
(12)
[0077] 其中，t f表示伪逆，根据公式（10)中的接收导频符号矩阵R(n)，可以得到修正测 量信号：
[0078] ([3 )
[0079] 根据修正测量信号，可以得到NR根接收天线接收信号的条件概率密度函数：
[0080]
(14)
[0081] 根据最大似然估计理论，可以构造得到如下的信道估计似然函数：
[0082]
[0086] 由
、及式（15)至（17)，可得最大似然信道估计满足以 下约束关系：
[0087]
[0088] 为了由式（18)中的最大似然信道估计所满足的约束关系中估计得到最大似然频 偏估计，可以将公式（12)中的最大似然信道估计带入公式（18)得到如下的关系：
[0089]
[0090] 则推导出频偏估计的似然函数为：
[0091] λ (η) ( ε ) = Μ (R(n))HE(n) (P(n)-I) (E(n))HR(n) | |F (19)
[0092] 其中，I I I |F表示取矩阵的F范数，H为共轭转置，E (n)为第n个导频符号对应的频 偏矩阵，E(n) =e/2々wE，Ε = diag([l，e.i2lt E/N，…，e.i2lI(N 1WN]T);
[0093] 为进一步提高频偏估计性能，可以联合相邻子帧内的多组导频符号，将频偏估计 的似然函数λ (η) ( ε )存储到长度为Μ的FIFO滑窗存储器中，得到频偏估计的似然函数集 λ (n k) ( ε ):
[0094] {λ (nk)( ε )，k = 0, 1，...，Μ-1} (20)
[0095] 然后，根据累加的频偏估计的似然函f
并采用分步搜索算法获得最 大似然频偏估计ε (n):
[0096] (21 ) 6 之允.=11
J
[0097] 具体的，采用分步搜索算法获得最大似然频偏估计ε (n)，如图3所示，具体实现方 式如下：
[0098] 预设初始频偏估计范围为（_ ε _，ε _);
[0099] 在每次搜索时均将频偏搜索范围均分为Ρ个区间，依次计算比较似然函数
在各个区间端点的取值大小； η-Υ
[0100] 根据似然函数随不同归一化频偏估计值的选择取值从大到小变化又由小变大 的过程，确定出下一轮频偏搜索的频偏范围（ε^ ε2)，其中，ε1; 82的选取与似然函 数取值变化关系满足
，其中，￡。= (ε !+ ε 2)/2 ；
[0101] 在确定新的频偏范围ε2)的基础上，重复上述搜索步骤，直到当前的频偏搜 索步长已满足系统的频偏估计精度要求，输出当前频偏搜索范围（ε 1; ε2)的中值ε。为本 次搜索的最终估值ε (η)。
[0102] 方式二、首先根据式（10)中的信号模型，可以得到NR根接收天线接收信号的条件 概率密度函数：
[0103]
[0104] 根据最大似然估计理论，可以构造如下的信道和频偏的联合似然函数：
[0105]
?"1，可得如下的最大似然信道估计：
[0107]
[0108] 其中，（f表示广义逆；
[0109] 将代入式（23)可得到频偏估计的似然函数：
[0110]
[0112] 对式（24)进一步简化得到：
[0113] L( ε ) =-tr(R(n)HR(n)-R(n)HE(n)B (n)HB(n)E(n)HR(n)) (25)
[0114] 则根据频偏估计的似然函数L( ε )得到最大似然频偏估计ε (n):
[0115]
(26)
[0116] 步骤S101 :对最大似然频偏估计进行滑窗存储，获得最大似然频偏估计集。
[0117] 这里，由于相邻的最大似然频偏估计之间具有统计分布特征，因此，可以利用联合 导频特征及相邻的最大似然频偏估计之间的关联特性，来提高频偏估计的精度及频偏估计 性能。
[0118] 具体的，将最大似然频偏估计ε (n)存入长度为K的FIFO滑窗存储器中，获得最大 似然频偏估计集{ ε (nk)，k = 0, 1，…，K-1};其中，n，K为正整数。
[0119] 这里，最大似然频偏估计集包括最大似然频偏估计ε (n)及与最大似然频偏估计 ε (n)相邻的最大似然频偏估计。
[0120] 步骤S102 :采用平滑滤波对最大似然频偏估计集进行合并，得到最终的最大似然 频偏估计。
[0121] 本步骤具体为：采用平滑滤波按照公式
求取最大似然频偏估 计集中所有最大似然频偏估计的平均值，并将得到的平均值作为最终的最大似然频偏估计 4?:). s:；
[0122] 其中，n，K为正整数。
[0123] 本发明实施例利用联合导频特性及相邻最大似然频偏估计之间的关联特性，先对 最大似然频偏估计进行滑窗存储，获得最大似然频偏估计集；再采用平滑滤波求取最大似 然频偏估计集中所有最大似然频偏估计的平均值，作为最终的最大似然频偏估计；如此，能 够提高频偏估计的精度及性能。
[0124] 图4和图5为TD-LTE标准下的频偏估计均方差性能示意图，本发明实施例对式 (26)的最大似然频偏估计进行滑窗存储及平滑滤波后得到的频偏估计均方误差性能曲线， 如图4和图5中的实点线所示；现有技术根据式（26)的最大似然频偏估计所获得的频偏估 计均方误差性能曲线，如图4和图5中的虚点线所示；图4和图5均是在信道为标准测试信 道ETU300HZ，系统设定的归一化频偏值为ε=0.05，^OM0收发天线配置为lX2,0FDM子 载波数为512,导频子载波数Ν ρ为240的条件下，图4和图5对应的导频资源分别为RB = 2及RB = 20,由图4和图5可见，本发明实施例相对于现有技术，能够显著提高频偏估计性 能。
[0125] 图6和图7为对应的频偏估计概率分布函数的示意图，本发明实施例对应的频偏 估计概率分布函数曲线，如图6和图7中的实线所示；现有技术对应的频偏估计概率分布函 数曲线，如图6和图7中的虚线所示；由图6和图7可见，本发明实施例不仅能显著提高频 偏估计性能，还能减小频偏估计的动态取值范围。
[0126] 为实现上述方法，本发明实施例提供了一种频偏估计装置，由于装置解决问题的 原理与方法相似，因此，装置的实施可以参见前述方法的实施，重复之处不再赘述。
[0127] 图8为本发明实施例中提供的频偏估计装置的结构示意图，如图8所示，该装置包 括：滑窗存储单元800、平滑滤波单元801 ;其中，
[0128] 所述滑窗存储单元800,用于对最大似然频偏估计进行滑窗存储，获得最大似然频 偏估计集；
[0129] 所述平滑滤波单元801，用于采用平滑滤波对最大似然频偏估计集进行合并，得到 最终的最大似然频偏估计。
[0130] 为了描述的方便，以上所述频偏估计装置的各部分以功能分为各种模块或单元分 别描述。以上划分方式仅为本发明实施例给出的一种优选实现方式，功能模块的划分方式 不构成对本发明的限制。
[0131] 具体实施中，所述滑窗存储单元800,具体用于将最大似然频偏估计ε (η)存入 长度为Κ的先入先出FIFO滑窗存储器中，获得最大似然频偏估计集{ ε (n k)，k = 0, 1，… ，κ-1};其中，n，K为正整数。
[0132] 具体实施中，所述平滑滤波单元801，具体用于按照公另
农取最 大似然频偏估计集中所有最大似然频偏估计的平均值，并将所述平均值作为最终的最大似 然频偏估计其中，η，Κ为正整数。
[0133] 具体实施中，所述装置还包括：
[0134] 获取单元802,用于根据频偏估计的似然函数获得最大似然频偏估计。
[0135] 具体实施中，所述获取单元802,具体用于对发送导频符号矩阵D(n)、离散傅立叶变 换矩阵F、以及所述矩阵F的前L列构成的矩阵W进行预处理，获得矩阵P (n);
[0136] 将接收导频符号矩阵R(n)及所述矩阵P (n)分别存储到长度为Μ的FIFO滑窗存储器 中；
[0137] 根据从所述滑窗存储器中获取的接收导频符号矩阵R(n)、矩阵P(n)及构建的Μ个频 偏矩阵计算频偏估计的似然函数，并根据频偏估计的似然函数或累加的频偏估计的似然函 数获得最大似然频偏估计；其中，Μ，η为正整数。
[0138] 在实际应用中，所述滑窗存储单元800、平滑滤波单元801、获取单元802可由位于 MB? SC-FDMA系统或MMO-OFDM系统中接收端设备的中央处理器（CPU)、微处理器（MPU)、 数字信号处理器（DSP)、或现场可编程门阵列（FPGA)实现。
[0139] 尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造 性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优 选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
[0140] 显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精 神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围 之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
【主权项】
1. 一种频偏估计方法，其特征在于，所述方法包括： 对最大似然频偏估计进行滑窗存储，获得最大似然频偏估计集； 采用平滑滤波对最大似然频偏估计集进行合并，得到最终的最大似然频偏估计。2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对最大似然频偏估计进行滑窗存储， 获得最大似然频偏估计集，包括： 将最大似然频偏估计ε(n)存入长度为K的先入先出FIFO滑窗存储器中，获得最大似 然频偏估计I其中，n，K为正整数。3. 根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用平滑滤波对最大似然频偏估计 集进行合并，得到最终的最大似然频偏估计，包括： 根李求取最大似然频偏估计集中所有最大似然频偏估计的平均值， 并将所述平均值作为最终的最大似然频偏估计；其中，n，K为正整数。4. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括： 根据频偏估计的似然函数获得最大似然频偏估计。5. 根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据频偏估计的似然函数获得最大 似然频偏估计，包括： 对发送导频符号矩阵D(n)、离散傅立叶变换矩阵F、以及所述矩阵F的前L列构成的矩 阵#进行预处理，获得矩阵P(n); 将接收导频符号矩阵R(n)及所述矩阵P (n)分别存储到长度为M的FIFO滑窗存储器中； 根据从所述滑窗存储器中获取的接收导频符号矩阵R(n)、矩阵P(n)及构建的M个频偏矩 阵计算频偏估计的似然函数，并根据频偏估计的似然函数或累加的频偏估计的似然函数获 得最大似然频偏估计；其中，Μ，η为正整数。6. -种频偏估计装置，其特征在于，所述装置包括：滑窗存储单元、平滑滤波单元；其 中， 所述滑窗存储单元，用于对最大似然频偏估计进行滑窗存储，获得最大似然频偏估计 集； 所述平滑滤波单元，用于采用平滑滤波对最大似然频偏估计集进行合并，得到最终的 最大似然频偏估计。7. 根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述滑窗存储单元，具体用于将最大似 然频偏估计ε (η)存入长度为K的先入先出FIFO滑窗存储器中，获得最大似然频偏估计集 { ε (nk)，k = 0, 1，...，K-1}; 其中，n，K为正整数。8. 根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述平滑滤波单元，具体用于根据>求取最大似然频偏估计集中所有最大似然频偏估计的平均值，并将所述 平均值作为最终的最大似然频偏估计；其中，n，K为正整数。9. 根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括： 获取单元，用于根据频偏估计的似然函数获得最大似然频偏估计。10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述获取单元，具体用于对发送导频符 号矩阵D(n)、离散傅立叶变换矩阵F、以及所述矩阵F的前L列构成的矩阵1费进行预处理，获 得矩阵P(n); 将接收导频符号矩阵R(n)及所述矩阵P (n)分别存储到长度为M的FIFO滑窗存储器中； 根据从所述滑窗存储器中获取的接收导频符号矩阵R(n)、矩阵P(n)及构建的M个频偏矩 阵计算频偏估计的似然函数，并根据频偏估计的似然函数或累加的频偏估计的似然函数获 得最大似然频偏估计；其中，Μ，η为正整数。
【文档编号】H04L25/02GK105897640SQ201510039312
【公开日】2016年8月24日
【申请日】2015年1月26日
【发明人】陈庆春, 江海, 乔静, 李斌, 何志谦, 丁远晴
【申请人】中兴通讯股份有限公司