基于循环前缀的小数倍频偏估计方法与流程

本发明属于通信技术领域，特别涉及一种小数倍频偏估计方法，可用于正交频分多址OFDMA系统和单载波频分多址SC-FDMA系统。

背景技术：

OFDMA技术不仅有很高的频谱利用率，而且在多径信道场景下具有很好抗频率选择性衰落的能力，但是它的峰均比PAPR较高，使得移动终端很难支持这样的功率特性。SC-FDMA技术具有与OFDMA技术相同的高频谱利用率和复杂度低的优点，同时它较低的峰均比PAPR可以满足一般系统的要求，因此，很多无线传输模式的上行链路都采用SC-FDMA技术替代OFDMA技术，如LTE上行链路就是采用的SC-FDMA技术。与OFDMA系统相似，SC-FDMA系统的一个显著优点是其各个子载波的频谱之间是相互重叠正交的，因为其重叠，所以频谱效率很高。但是，由于其频谱重叠性使得子载波之间的间隔很近，系统的频率偏移将导致这些子载波之间原本的正交性被破坏，严重时将影响接收端的正确解调。因此，在OFDMA和SC-FDMA系统中，估计出未知频偏并在解调之前有效补偿是至关重要的。

无论是OFDMA系统还是SC-FEMA系统，频偏估计方法大体分为两类，一类是基于导频的，另一类是基于循环前缀CP的。近几年的很多研究集中于前者，为不同的系统，不同的场景设计不同的导频方案来提高估计精度，进而提高系统性能。不过也有一些人研究后者，后者不受导频方案的限制，在某种程度上可以提高传输效率，并且，在有些系统中导频图案已经固定，如LTE上行帧结构就是在第4和第11个SC-FDMA符号处插入块状导频，基于这种导频的频偏估计方案很难抵抗信道的时变特性。然而，循环前缀CP均匀分布于每个SC-FDMA符号中，用来做频偏估计对信道的复杂特性有一定的抵抗作用。

目前针对基于循环前缀CP的频偏估计方法的研究大多是考虑如何设计不同的估计策略以及对多个SC-FDMA符号估计的频偏求算术平均值来抵抗噪声的影响。但是由于循环前缀CP序列天生较短，无法避免噪声和其它一些不确定因素对频偏估计性能的影响。由于噪声干扰的随机性，使得不同SC-FDMA符号计算出来的频偏受到不同程度的影响，可以认为这些频偏估计值中有好有坏，因此直接对这些频偏求算术平均并不能最大限度地抵抗噪声的影响，导致估计精度不高。

技术实现要素：

本发明的目的在于针对上述已有技术的不足，通过联合考虑基于循环前缀CP的频偏估计受噪声干扰较大和估计值近似服从高斯分布的特点，结合高斯加权理论和迭代的思想，提出一种基于循环前缀的小数倍频偏估计方法，以最大限度抵抗噪声对频偏估计的影响，提高估计精度，从而提升系统性能。

为实现上述目的，本发明基于循环前缀的小数倍频偏估计方法，其技术方案包括如下：

(1)单载波频分多址SC-FDMA系统中，一个子帧包含K个单载波频分多址SC-FDMA符号，在接收端从子帧中取出每个单载波频分多址SC-FDMA符号的循环前缀部分cp，以及符号末尾与循环前缀对应的数据部分data，得到K个{cp,data}对：

{cp1,data1},…,{cpi,datai},…,{cpK,dataK}；

其中，{cpi,datai}是第i个单载波频分多址SC-FDMA符号对应的{cp,data}对，i＝1,2,…,K；

(2)对每个单载波频分多址SC-FDMA符号对应的{cp,data}对，根据最大似然估计准则估计其频偏值，得到K个单载波频分多址SC-FDMA符号对应的频偏值序列:

(3)计算频偏值序列的平均值：

(4)记系统实际频偏值为Δf，并令Δf＝Δfmean，计算得到各频偏值对应的高斯加权系数：

{α1,…,αi,…,αK}，

其中，αi是第i个频偏值对应的加权系数；

(5)根据各个频偏值以及其加权系数计算加权平均值：

(6)根据加权平均值与实际频偏值Δf的差值，得到最终的系统频偏估计值：

(6a)根据系统要求，设置频偏精度值e；

(6b)判断是否满足条件：

若满足，则所得到的即为最终的系统频偏估计值；否则，用重新给Δf赋值，即返回步骤(4)。

本发明具有如下优点:

1.本发明用所有单载波频分多址SC-FDMA符号对应频偏值的高斯加权平均值取代现有方法的算术平均值，充分考虑了噪声对各个频偏值的影响以及其分布特性，有很强的抗噪声能力，并且对信道的时变特性也有很好的适应性。

2.本发明与现有基于循环前缀CP的频偏估计方法相比，在实现复杂度基本相同，由于抗噪声能力强，故在估计准确度上有很大的改进，从而大幅提高了整个通信系统性能。

附图说明

图1是本发明使用的单载波频分多址SC-FDMA通信系统模型图；

图2是本发明的实现流程图；

图3是用单载波频分多址SC-FDMA系统基于循环前缀CP的频偏估计方法估计出的各单载波频分多址SC-FDMA符号对应的频偏值的样本分布图；

图4是本发明频偏估计方法与现有的基于算术平均值的频偏估计方法估计的频偏的最小均方误差MSE曲线对比图；

图5是用本发明频偏估计方法与现有的基于算术平均值的频偏估计方法估计的误比特率BER曲线对比图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的实施例作详细说明，本实施例在以本发明方法为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作步骤，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。

参照图1，本发明采用LTE上行链路单载波频分多址SC-FDMA系统。该系统中，发送端产生的数据经过基带调制，如QPSK、16QAM等调制方式之后，作M点傅里叶变换DFT，再将变换后的频域信号映射到有效子载波上，系统子载波由有效子载波和虚拟子载波组成，虚拟子载波用0填充，再对补0后的完整频域信号作N点傅里叶反变换IDFT，然后在信号前段添加循环前缀CP，这样就构成了一个完整的单载波频分多址SC-FDMA符号。信号经过多径信道后，在接收端对接收信号作与发送端相反的处理，最终解调输出最终接受数据，其中M为有效子载波数，N为系统子载波总数。

加循环前缀CP后给信号乘的因子e^j2πεn/N中的ε即为归一化载波频偏，之后的信道中包含有多普勒频偏，他们共同组成了系统频偏。在接收端就是利用频偏估计方法估计出这个系统频偏，然后再对接收信号进行相应的频偏补偿。

本发明正是对上述系统频偏进行估计。

参照图2，本发明的实现步骤如下：

步骤1，获取所有单载波频分多址SC-FDMA符号的循环前缀CP和与之对应的数据。

单载波频分多址SC-FDMA系统中，一个子帧包含K个单载波频分多址SC-FDMA符号，在接收端从子帧中取出每个单载波频分多址SC-FDMA符号的循环前缀部分cp，以及符号末尾与循环前缀对应的数据部分data，构成K个{cp,data}对：

{cp1,data1},…,{cpi,datai},…,{cpK,dataK}；

其中，{cpi,datai}是第i个单载波频分多址SC-FDMA符号对应的{cp,data}对，i＝1,2,…,K。

步骤2，计算每个单载波频分多址SC-FDMA符号对应的频偏值序列。

对每个单载波频分多址SC-FDMA符号对应的{cp,data}对，根据最大似然估计准则估计其频偏值，得到K个单载波频分多址SC-FDMA符号对应的频偏值序列:

其中，是第i个单载波频分多址SC-FDMA符号对应的频偏值，其具体计算步骤如下：

2a)用第i个单载波频分多址SC-FDMA符号的循环前缀CP部分{yi(1),…,yi(j),…,yi(L)}与对应的数据部分为{yi(1+N),…,yi(j+N),…,yi(L+N)}

进行共轭相关，得到相关值序列：

{zi(1),…,zi(j),…,zi(L)}；

其中，yi(j)第i个单载波频分多址SC-FDMA符号中循环前缀中第j个数据，yi(j+N)是第i个单载波频分多址SC-FDMA符号中循环前缀的第j个数据yi(j)重复的数据部分，zi(j)是yi(j)与yi(j+N)的相关值，j＝1,2,…L，，L是循环前缀CP的长度，N是子载波总数；

2b)对上述所得相关值序列求和得：

2c)对P求相位运算得:

2d)根据相位计算出频偏值：

其中fc是子载波间隔。

步骤3，利用下式计算频偏值序列的平均值Δfmean：

步骤4，计算每个频偏值对应的加权系数。

4a)记系统实际频偏值为Δf，并令Δf＝Δfmean，计算各个频偏值与Δf的欧氏距离得到{d1,…,di,…,dK}，其中di是第i个频偏值与Δf的欧氏距离，其计算公式为：

4b)根据欧氏距离计算各个频偏值对应的加权系数{α1,…,αi,…,αK}，其中αi是第

i个频偏值对应的加权系数：

是噪声功率。

步骤5，根据各个频偏值以及其加权系数计算加权平均值

步骤6，根据加权平均值与实际频偏值Δf的差值，得到最终的系统频偏估计值。

(6a)根据系统要求，设置频偏精度值e；

(6b)判断加权平均值是否满足条件：

若满足，则所得到的即为最终的系统频偏估计值；否则，用重新给Δf赋值，即返回步骤(4)。

本发明的优点可以通过以下仿真进一步说明：

1)仿真条件参照LTE上行链路SC-FDMA系统，其参数设置如下：

15个资源块，有效子载波数M＝180，系统子载波总数N＝256；调制方式为QPSK，编码方式为1/3码率的Turbo编码，通信终端移动速度为280km/h，系统载波频率为9.2GHz，载波频偏为1500Hz；信道模型为MIMO信道，1个发射天线，2个接收天线，所用信道径数设为6，各径时延为[0,1,3,4,7,10]T，T为系统最小时间周期，各径增益为[0,-1,-9,-10,-15,-20]dB；接收端信道估计方法采用最小二乘LS信道估计。

2)仿真内容与结果：

仿真1，通过实验获得1400000个频偏值样本，然后求其样本均值μ和样本方差σ²，再用μ和σ²构造理论高斯分布，再将样本分布和构造的理论高斯分布曲线图画在同一张图上，其结果如图3所示。

从图3中可以看出，两条分布曲线高度重合，表明这些频偏值是服从高斯分布的。

仿真2，仿真本发明与现有基于算术平均值的频偏估计方法所估计的频偏值的最小均方误差MSE性能，结果如图4所示。从图4中可以看出，本发明所述方法比现有的基于算术平均值的方法具有更小的MSE性能。

仿真3，仿真本发明与现有基于算术平均值的频偏估计方法最终所得的系统误比特率BER性能，其结果如图5所示。图5中给出了三条仿真曲线，一条是现有基于算术平均值的频偏估计方法对应的误比特率BER曲线，另两条曲线是本发明所对应的误比特率BER曲线，其中处于最下方的那条曲线是本发明方法迭代一次所得的误比特率BER曲线。

从图5中可以看出，本发明的频偏估计方法比现有的基于算数平均值的频偏估计方法具有更低的BER性能，并且迭代可以收到更好的改善效果。

综上，本发明提出的基于CP的频偏估计方法较现有的频偏估计方法有更好的性能。