一种高动态环境中无线通信系统的同步捕获方法与流程

本发明属于通信技术领域，尤其涉及在高动态环境中无线通信系统的同步捕获方法。

背景技术：

在无线通信系统中，同步是数据正确传输的前提，同步捕获作为同步技术中最重要的一环，包括时间同步和频率同步两部分。通常情况下，接收端并不知道信号的开始位置，无法直接接收并解调出数据信息，故需要时间同步；接收信号的载波和本地载波也并不完全同步，存在频率偏移(简称频偏)，故需要频率同步；尤其当接收机处于高动态环境中时，收发相对运动产生的多普勒效应将导致接收信号与发射信号间存在较大频偏，大频偏将对传统同步方法的时间同步捕获性能造成很大影响，因此如何实现高动态环境中无线通信系统的时间同步和频率同步是同步捕获的一个难题。

针对高动态环境中无线通信系统的同步捕获问题，国内外很多学者进行了大量的研究工作，通常采用以下方法：1)多通道时域(或频域)并行捕获方法，该方法对接收信号同时进行不同支路的频率补偿，以大于门限的相关值中最大值所在支路对应的时刻位置、多普勒变化率和频偏作为时间同步和频率同步结果；2)基于时域滑动相关的同步串行捕获方法，该方法是在时域对接收信号与本地同步序列进行滑动相关，当相关值大于门限时认为时间同步捕获完成，并根据多个相关值进行频偏估计；3)基于快速傅里叶变换(fastfouriertransformation，fft)的快速捕获方法，该方法是方法2的频域快速实现，以频域相乘操作来等价完成时域的相关操作，对比时域滑动相关操作，这种方法大大减少了捕获时间；4)基于分段匹配滤波(partialmatchedfiltering，pmf)的pmf-fft算法，该方法在时域选取长序列的一部分进行相关，可以在一定程度上抵抗频偏对长序列的影响，再用部分相关值做fft估计频率，可以提高频率估计范围。

多通道时域(或频域)并行捕获方法原理相对简单，可以完成高动态环境中的时间和频率同步，但在频偏较大的环境中需要多路并行处理，实现复杂度过高；基于时域滑动相关的同步串行捕获方法和基于fft的快速捕获方法结构简单，其中fft方法复杂度大大低于时域滑动相关，但二者性能一致，这两种方法都适用于完整周期伪随机序列的捕获，在小频偏时，同步序列越长，相关性越好，但在大频偏时，长序列的相关性受频偏影响很大，从而会降低同步捕获性能，因此，大频偏时这两种方法只适用较短序列进行捕获，与长序列相比，短序列的频偏估计范围虽然较大，但其相关性较差，在低信噪比和小频偏时不能满足系统同步捕获性能要求，因此，同步捕获序列长度的选择需兼顾序列相关性和频偏估计范围，过长和过短都无法满足系统需求；pmf-fft是目前比较常用的长码捕获算法，基于兼顾相关性较好和频偏估计范围较大的需求，选择了长序列的部分相关，但部分相关的操作破坏了长序列的好相关特性，对相关峰值造成一定损失，降低了时间同步捕获性能，同时部分相关的时间长度也决定了频偏估计范围，抵抗大频偏的能力有限，因此这三种方法虽然可以应对有一定频偏的环境，但很难应对高速飞行的空地通信、空空通信等具有更大频偏的高动态环境。

技术实现要素：

为解决现有技术的不足，本发明提供了一种高动态环境中无线通信系统的同步捕获方法，在该方法中，设计的同步信号采用可进行差分解调的调制方式，在接收端进行时间同步时，先对接收信号的差分解调软信息序列与本地同步捕获序列进行一级相关，差分解调可以有效地克服大频偏对相关峰值的影响；然后多个一级相关值构成的图案和本地二级捕获图案进行二级相关，若二级相关峰值大于门限则认为时间同步捕获成功；时间同步捕获成功后，再用接收的同步信号波形和本地同步捕获波形进行多级频偏估计和补偿，完成频率同步，从而完成系统的同步捕获；与传统的同步捕获方法相比，该方法在相同的虚警概率下可提高同步捕获概率，并可大大提高频偏估计范围和频偏估计精度，可以在高动态环境中很好地完成同步捕获。

为了方便地描述本发明的内容，首先对本地同步捕获图案和本地同步信号波形进行说明：本地同步捕获图案由l2个本地同步捕获序列x构成，每个同步捕获序列包括l1个调制符号，l2个本地同步捕获序列的相位构成一个本地二级捕获图案b，因此，本地同步捕获图案包括l1l2个调制符号；如果每个调制符号有nsamp个采样点，则经过nsamp倍采样的本地同步捕获图案形成本地同步信号波形s，其中，l1，l2，nsamp均为不为零的自然数。

一种高动态环境中无线通信系统的同步捕获方法，具体步骤如下：

s1、设定捕获门限因子gt和长度为k的差分符号数组λ，λ＝[λ(1)λ(2)…λ(k)]；

s2、初始化滑动相关初始位置n，n＝1；

s3、对当前样点位置n的接收信号进行符号级差分解调，得到差分解调软信息dn；

s4、判断当前位置n是否大于(l1-1)nsamp，若是，则计算一级相关值：将l1个差分解调软信息构成的序列d与本地同步捕获序列x相关，得到当前样点位置n对应的一级相关值zn；否则，转s7；

s5、判断当前位置n是否大于(l1l2-1)nsamp，若是，则计算二级相关值：将l2个一级相关值z与本地二级捕获图案b相关，得到当前样点位置对应的二级相关值cn；否则转s7；

s6、判断二级相关值cn的模方是否大于门限：若是，转s8；否则，转s7；

s7、滑动到下一位置，n＝n+1，转s3；

s8、时间同步捕获位置定位：计算当前样点位置n后nsamp-1个样点对应的二级相关值，在这nsamp个二级相关值中找出相关值模方最大的样点位置作为准确时间同步捕获位置，时间同步捕获完成；

s9、频率同步：根据时间同步捕获位置对应的接收同步信号波形r与本地同步信号波形s进行多级频偏估计和补偿。

进一步地，s4所述一级相关值计算具体步骤如下：

s41、当前样点位置n的符号级差分解调软信息dn与等间隔的前l1-1个差分解调软信息构成当前差分解调软信息序列d，间隔为nsamp个采样点；

s42、当前差分解调软信息序列d与本地同步捕获序列共轭相乘求和再除以l1，得到当前样点位置n对应的一级相关值zn，

进一步地，s5所述二级相关值计算具体步骤如下：

s51、当前样点位置n的一级相关值zn与等间隔的前l2-1个一级相关值构成当前二级捕获图案间隔为l1nsamp个采样点；

s52、当前二级捕获图案z与本地二级捕获图案共轭相乘求和再除以l2，得到当前样点位置n对应的二级相关值cn，

进一步地，s8所述时间同步捕获位置定位具体步骤如下：

s81、计算当前样点位置n之后的nsamp-1个样点位置对应的符号级差分解调软信息，得到

s82、计算样点位置n+1,n+2,…,n+nsamp-1对应的一级相关值计算方法同s4；

s83、计算样点位置n+1,n+2,…,n+nsamp-1对应的二级相关值计算方法同s5；

s84、在nsamp个二级相关值的模方中找出最大值对应的样点位置，作为准确时间同步捕获位置，时间同步捕获完成；

进一步地，s9所述频偏估计具体步骤如下：

s91、初始化频偏估计级数k＝1；

s92、校正波形：根据s8得到的准确时间同步捕获位置，将时间同步捕获位置对应的接收同步信号波形r与本地同步信号波形s共轭相乘，得到校正波形a；

s93、计算校正波形分段均值：按照当前频偏估计级数k对应的差分符号数λ(k)对校正波形分段，并对每段校正波形求均值，得到校正波形分段均值序列ma；

s94、计算第k级相位差：根据ma相邻值共轭相乘的均值，计算第k级相位差△θk；

s95、估计第k级频偏：根据△θk，计算第k级频偏估计值

s96、补偿频偏：对接收同步信号波形r进行第k次频偏补偿，并更新r；

s97、判断当前差分级数k是否大于等于总级数k：如果k≥k，转s99；否则，转s98；

s98、更新频偏估计级数k＝k+1，转s92；

s99、累加多级频偏估计结果作为最终频偏估计结果

本发明的有益效果是：

本发明可实现高动态环境中无线通信系统可靠的时间同步和频率同步，先对接收信号差分解调软信息序列与本地同步捕获序列一级相关，克服大频偏对较长序列相关值的影响；再利用二级相关机制进一步提高高动态环境中的同步捕获概率；然后用接收的同步信号波形和本地同步信号波形进行多级频偏估计和补偿，大大提高了频偏估计范围和频偏估计精度，而且对频偏不敏感，既适用于小频偏环境，也适用于大频偏环境；和传统的同步捕获方法相比，本发明在大频偏低信噪比的高动态环境中，可显著提高无线通信系统的同步捕获概率、频偏估计范围和频偏估计精度，而且实现复杂度较低，具有很强的应用价值。

附图说明

图1是本发明高动态环境中无线通信系统的同步捕获方法工作总流程图；

图2是一级相关值计算流程图；

图3是二级相关值计算流程图；

图4是时间同步捕获位置定位流程图；

图5是频率同步流程图；

图6是本发明具体实施方式与传统同步捕获方法在加性高斯白噪声信道(additivewhitegaussiannoise，awgn)下的捕获性能对比示意图；

图7是本发明具体实施方式与传统同步捕获方法在awgn信道下的频偏估计性能对比示意图。

具体实施方式

下面结合实施例和附图，详细描述本发明的技术方案。

以采用msk调制的无线通信系统和awgn信道环境为例，进行高动态环境中的同步捕获，选用的本地捕获序列是周期长为l1＝127的m序列，对应的生成多项式为：g(x)＝x⁷+x³+1，本地二级捕获图案是长度为l2＝7的m序列：{-1,-1,-1,1,1,-1,1}，调制符号速率rs＝1mbaud，过采倍数nsamp＝5，设{sn}为发送基带过采样波形序列，{wn}为噪声序列，△f为收发频偏，即接收信号载频减去发送信号载频为△f，△θ为收发之间的载波相位差，tsamp为采样时间，且tsamp＝1/(rsnsamp)，则接收的基带过采样波形序列为{rn},n＝1,2,…，rn＝snexp(j(2π△fntsamp+△θ))+wn，本实施方式采用的同步捕获方法具体步骤为：

s1、设定捕获门限因子gt和长度k＝3的差分符号数组λ，gt＝0.052，该门限因子下，es/n0＝0db时本方法的虚警概率为2×10-⁵，λ＝[λ(1)λ(2)…λ(3)]＝[450444]，其值是每级差分对应的符号数；

s2、初始化滑动相关初始位置n，n＝1；

s3、对当前样点位置n的接收信号进行符号级差分解调，得到差分解调软信息dn；

s4、判断当前位置n是否大于(l1-1)nsamp，若是，则计算一级相关值，否则转s7，一级相关值计算包括：

s41、当前样点位置n的符号级差分解调软信息dn与等间隔的前l1-1个差分解调软信息构成当前差分解调软信息序列d，间隔为nsamp个采样点；

s42、当前差分解调软信息序列d与本地同步捕获序列共轭相乘求和再除以l1，得到当前样点位置n对应的一级相关值zn，

s5、判断当前位置n是否大于(l1l2-1)nsamp，若是，则计算二级相关值，否则转s7，二级相关值计算包括：

s51、当前样点位置n的一级相关值zn与等间隔的前l2-1个一级相关值构成当前二级捕获图案间隔为l1nsamp个采样点；

s52、当前二级捕获图案z与本地二级捕获图案共轭相乘求和再除以l2，得到当前样点位置n对应的二级相关值cn，

s6、判断二级相关值cn的模方是否大于门限vt，若是，转s8；否则，转s7；其中，门限为接收信号平均功率的估计值，计算方法为：

从当前样点位置n向前取(l1l2-1)nsamp个样点的接收信号波形，对其模方值求平均得到信号平均功率

s7、滑动到下一位置，n＝n+1，转s3；

s8、时间同步捕获位置定位，包括：

s81、计算当前样点位置n之后的nsamp-1个样点位置对应的符号级差分解调软信息，得到

s82、计算样点位置n+1,n+2,…,n+nsamp-1对应的一级相关值其中，的计算方法同s4；

s83、计算样点位置n+1,n+2,…,n+nsamp-1对应的二级相关值其中，的计算方法同s5；

s84、在nsamp个二级相关值的模方中找出最大值对应的样点位置，作为准确时间同步捕获位置，时间同步捕获完成；

s9、频率同步：根据时间同步捕获位置对应的接收同步信号波形r与本地同步信号波形s进行多级频偏估计和补偿，包括：

s91、初始化频偏估计级数k＝1；

s92、校正波形：根据s8得到的准确时间同步捕获位置，将时间同步捕获位置对应的接收同步信号波形与本地同步信号波形共轭相乘，得到校正波形其中

s93、计算校正波形分段均值：按照当前频偏估计级数k对应的差分符号数λ(k)对校正波形分段，每段包含λ(k)个符号，共个分段，其中表示向下取整，并对分段后的校正波形求均值，得到的u个均值构成了校正波形分段均值序列其中，

s94、计算第k级相位差：根据ma相邻值共轭相乘的均值，计算第k级相位差△θk，

s95、估计第k级频偏：根据△θk，计算第k级频偏估计值

s96、补偿频偏：对接收同步信号波形进行第k次频偏补偿，得到频偏补偿后的接收同步信号波形其中更新接收同步信号波形r，令r＝r′；

s97、判断当前差分级数k是否大于等于总级数k：如果k≥k，转s99；否则，转s98；

s98、更新频偏估计级数k＝k+1；

s99、累加多级频偏估计结果作为最终频偏估计结果

图6为本实施方式与传统基于时域滑动相关的同步串行捕获方法在awgn信道下的捕获概率和虚警概率性能比较，其中，横坐标为归一化符号噪声比es/n0，纵坐标为捕获概率pd和虚警概率pf；调制方法采用msk，调制符号速率rs为1mbaud，过采倍数nsamp为5，两种方法的本地同步捕获序列均为长度l1＝127的m序列，设置的相关门限对应的虚警概率相同，均为2×10^-5；传统方法的本地捕获图案为重复的l2＝7个同步捕获序列，l2个同步捕获序列的相关值都大于门限才认为捕获到，其中，本发明中本地二级捕获图案选取长度为l2＝7的m序列：{-1,-1,-1,1,1,-1,1}，其中，1表示本地同步捕获序列，-1表示本地同步捕获序列的反相序列，差分解调方式采用一比特差分解调，门限因子gt为0.052；初始频偏选择△f＝3.5khz和△f＝100khz两种情况；仿真结果表明，在初始频偏为3.5khz时，传统方法由于受频偏的影响很大，在es/n0≤-2db时无法捕获到同步信号，在es/n0＝1.25db时达到95％的捕获概率，而本发明的适用于高动态环境的同步捕获方法可以在es/n0为-2.5db时达到95％的正确捕获概率，在捕获概率为95％时优于传统方法约3.75db；因为序列长度l1＝127，符号速率rs为1mbaud，传统方法的频偏估计范围为±3.94khz，在大于该频偏范围的动态环境，传统方法已经无法捕获到同步信号，而本发明方法即使在初始频偏为100khz时，当es/n0≥-1.5db时依然能够达到95％的正确同步捕获概率，同步捕获性能远远优于传统的相关同步捕获方法；

图7为本实施方式与传统基于时域滑动相关的同步串行捕获方法在awgn信道下的频偏估计性能比较，仿真参数与图6的仿真参数设置相同，传统方法采用序列级相位差分频偏估计方法，其理论频偏估计范围为[-rs/(2l1),rs/(2l1)]，即为[-3.94khz,3.94khz]；而本发明中的采用多级相位差分频偏估计方法，差分符号数组λ＝[λ(1)λ(2)…λ(3)]＝[450444]，估计范围为[-rs/(2λ(1)),rs/(2λ(1))]，λ(1)表示第一级的差分符号数，本实施方式的理论频偏估计范围为[-125khz,125khz]；横坐标为es/n0，纵坐标为频偏估计的均方根误差(rootmeansquareerror，rmse)；仿真结果表明，本发明方法的频偏估计性能远远优于传统方法的频偏估计性能，在同步捕获图案由7个127长的m序列构成时，传统方法无法估计3.8khz以上频偏；而本发明中提出的适用于高动态环境的同步捕获方法可以估计120khz的大范围频偏，并且频偏估计精度受初始频偏的影响很小，在初始频偏为3.5khz和100khz的情况下，频偏估计的rmse几乎相同，而且距离克拉美-罗界(cramer-raolowerbound，crlb)只有1db的差距，而传统方法的频偏估计精度远远差于本发明实施方式；频偏估计的crlb为

其中，σ[x]表示x的标准差，m为用于频偏估计的符号数；因此在相同的同步序列长度和相同的虚警概率要求下，本发明方法比传统方法具有更优的同步捕获性能，并且可大大提高频偏估计范围和频偏估计精度，能够在高动态环境中很好地完成时间同步和频率同步，具有很强的应用价值。