CN100367690C

CN100367690C - 一种td-scdma***中的频偏估计与校正方法

Info

Publication number: CN100367690C
Application number: CNB2004100091755A
Authority: CN
Inventors: 江海
Original assignee: ZTE Corp
Current assignee: Jinjiang High And New Technology Development Office
Priority date: 2004-06-04
Filing date: 2004-06-04
Publication date: 2008-02-06
Anticipated expiration: 2024-06-04
Also published as: CN1705252A

Abstract

本发明涉及一种TD-SCDMA***中的频偏估计与校正方法，包括：将上一子帧估计出的各个用户的频偏作为本子帧的频偏估计，产生有频偏的本地训练序列，再用本地训练序列和接收到的训练序列做信道估计；将上一子帧估计出的各个用户的频偏与本地产生的扩频扰码复合序列进行处理，组成有频偏的扩频扰码复合序列，再用扩频扰码复合序列去做联合检测，估计出符号；其中包含了该用户的本子帧和上一子帧的频偏的差引起的线性相位，利用这线性相位估计出频偏差，并用该频偏差来校正相位；经过相位校正的符号被输出。本发明通过信道估计和联合检测，达到改善频偏校正性能的目的。

Description

一种TD-SCDMA***中的频偏估计与校正方法

技术领域

本发明属于移动通讯技术领域，具体涉及一种TD-SCDMA***中的频偏估计和校正方法。

背景技术

在实际的移动通信***中，由于发射机和接收机使用独立的时钟，以及发射端和接收端存在相对速度，在接收端接收到的信号载波与本地载波存在着频率偏移。这种频率偏移的存在会导致接收性能的下降，因此有必要对这种频偏进行校正。传统的频偏校正方法是使用锁相环电路。在1994年美国专利US5303257提出了数字频偏校正方法，它是基于对接收的数字信号进行分析和处理来进行频偏校正的。

在TD-SCDMA***中，一般使用符号级数字频偏校正方法，即对解扩后得出的符号进行分析和处理，从中提取出频偏信息，并进行频偏校正，***框图见附图1。接收到的码片级信号101是多个用户的多条路径的叠加，其中包含训练序列。利用接收的训练序列101和本地产生的训练序列103进行信道估计102，然后利用本地产生的扩频及扰码序列106和信道估计值104对接收到的码片级用户数据信号101进行联合检测105，估计出符号107，再对符号107进行频偏估计与校正108，输出校正后的符号109。当频偏较小时，这种方法比较有效。它的原理是当频偏较小时，信道估计值104受频偏影响较小，较准确，因此联合检测出的符号107相位中包含了频偏引起的线性相位，通过提取符号的相位来进行频偏估计和校正108。然而，当频偏较大时，这种方法的性能变得较差。原因是当频偏较大时，信道估计值104受频偏的影响而变得不够准确，从而使联合检测出的符号107相位误差较大，无法较准确地从符号107相位中提取频偏引起的线性相位，因此无法有效地补偿频偏，从而性能变差。

发明内容

本发明的目的在于提出了一种TD-SCDMA***中的新的频偏估计与校正方法，改善大频偏时的频偏校正性能。

本发明的目的是这样实现的：

本发明公开了一种TD-SCDMA***中的频偏估计与校正方法，用于对接收到的信号载波与本地载波存在的频率偏移进行估计和校正，该方法包括如下步骤：

(1)将上一子帧估计出的各个用户的频偏作为本子帧的频偏估计，产生本地产生的训练序列，组成有频偏的本地训练序列，再用有频偏的本地训练序列和接收到的有频偏的训练序列做信道估计；

(2)将上一子帧估计出的各个用户的频偏与本地产生的扩频扰码复合序列进行处理，组成有频偏的扩频扰码复合序列，再用有频偏的扩频扰码复合序列去做联合检测，估计出符号；

(3)从估计出的所有用户的符号中提取出某个用户的符号估计，其中包含了该用户的本子帧和上一子帧的频偏的差引起的线性相位，利用这线性相位可以估计出频偏差，并用该频偏差来校正相位；经过相位校正的符号被输出；

(4)将估计出的频偏差与上一子帧的频偏相加，作为本子帧的频偏估计存储下来，为下一子帧的频偏估计与校正使用。

所述步骤(1)包括如下步骤：

(11)将一个时隙内所有用户的有频偏的训练序列经过多径信道后叠加，得到该时隙的训练序列信号：

e_m＝M_foh+n

其中e_m是N_m×1的列向量，Nm是训练序列的长度，h是一个时隙中所有用户的信道冲激响应组成的KW×1的列向量，K是用户数，W是一个用户的信道冲激响应的长度以码片为单位，n是N_m×1的噪声列向量，M_fo是有频偏的训练序列矩阵，维数N_m×KW；

取N_m＝KW，可得到M_fo：

M_{fo} = {[\begin{matrix} m_{1} e^{j (2 πΔ f_{1} T_{c} \times (i + W - 1) + φ_{1})} & m_{N_{m}} e^{i (2 πΔ f_{1} T_{c} \times (i + W - 2) + φ_{1})} & . . . & m_{2} e^{i (2 πΔ f_{K} T_{c} \times j + φ_{K})} \\ m_{2} e^{j (2 πΔ f_{1} T_{c} \times (i + W) + φ_{1})} & m_{1} e^{j (2 πΔ f_{1} T_{c} \times (i + W - 1) + φ_{1})} & . . . & m_{3} e^{j (2 πΔ f_{K} T_{c} \times (i + 1) + φ_{K})} \\ . & . & . \\ . & . & . \\ . & . & . \\ {m_{N}}_{m} e^{j (2 πΔ f_{1} T_{c} \times (i + N_{m} + W - 2) + φ_{1})} & m_{N_{m} - 1} e^{j (2 πΔ f_{1} T_{c} \times (i + N_{m} + W - 3) + φ_{1})} & . . . & m_{1} e^{j (2 πΔ f_{K} T_{c} \times (i + Nm - 1) + φ_{K})} \end{matrix}]}_{N_{m} \times KW}

其中，Δf_k和φ_k是第k个用户的频偏和初相，Tc是码片宽度，i是训练序列的第一个码片在一个时隙中的位置，

m = {[\begin{matrix} m_{1} & m_{2} & . . . & m_{N_{m}} \end{matrix}]}^{T}

是发射的训练序列；

(12)利用上一子帧估计出的频偏作为本子帧的频偏估计，得到有频偏的本地训练序列矩阵估计

其中

是上一子帧估计出的第k个用户的频偏211；

(13)利用

估计出的信道

如果各用户的频偏Δf_k相差很小，则可将

作近似处理，使其构成循环矩阵，从而运用傅立叶变换来减小信道

项的计算量。

所述步骤(2)包括如下步骤：

(21)将一个时隙内所有用户的有频偏的数据信号经过多径信道后的叠加，得到该时隙的用户数据信号：

e_d＝A_fod+n

其中，e_d是(N_sQ+W-1)×1的列向量，Ns是用户符号的个数，Q是扩频因子，d是所有用户的符号组成的列向量，维数是N_sK×1，n是N_sK×1的噪声列向量，A_fo是***传输矩阵，维数是(N_sQ+W-1)×N_sK；

A_fo的结构如下所示：

A_fo是块对角阵，块V_fo ⁽ⁿ⁾可表示为：

V_{fo}^{(n)} = [\begin{matrix} b_{1, fo}^{(n)} & b_{2, fo}^{(n)} & . . . & b_{K, fo}^{(n)} \end{matrix}],

n＝1，…，N_s

其中，b_k，fo ⁽ⁿ⁾是有频偏的第k个用户的扩频扰码复合序列与第k个用户的信道冲激响应的卷积，维数是(Q+W-1)×1，表示为：

= c_{fo}^{k} h^{k}

其中，c_fo ^k是有频偏的第k个用户的扩频扰码复合序列，维数是(Q+W-1)×W，h^k是第k个用户的信道冲激响应，维数是W×1。

本地产生的第k个用户的扩频扰码复合序列c^k表示为：

(22)利用上一子帧估计出的频偏作为本子帧的频偏估计，从而产生有频偏的扩频扰码复合序列估计

其中，

是上一子帧第k个用户的频偏估计；

(23)从步骤(13)算出的中提取出各用户的信道冲激响应估计

k＝1，…，K，再由和

合成

V_fo ⁽ⁿ⁾，和有频偏的***传输矩阵估计

k＝1，…，K，n＝1，…，N_s

则所有用户符号的最小均方误差MMSE估计

为：

其中，R_n是噪声相关矩阵，R_d是用户符号的相关矩阵。

(1)接收码片级的信号；

(2)从所述码片级的信号中提取出训练序列em和用户数据部分ed：

(3)产生本地训练序列矩阵M：

M = {[\begin{matrix} m_{1} & m_{N_{m}} & . . . & m_{2} \\ m_{2} & m_{1} & . . . & m_{3} \\ . & . & . \\ . & . & . \\ . & . & . \\ m_{N_{m}} & m_{N_{m} - 1} & . . . & m_{1} \end{matrix}]}_{N_{m} \times KW}

(4)将上一子帧估计出的频偏

k＝1，…，K，作为本子帧的频偏估计：

(5)利用本地训练序列矩阵M和

k＝1，…，K，产生有频偏的本地训练序列矩阵估计

(6)利用训练序列e_m和

进行信道估计，得到信道估计值

(7)产生本地扩频扰码复合序列矩阵C^k，k＝1，…，K：

(8)利用c^k，k＝1，…，K和

k＝1，…，K，产生有频偏的本地扩频扰码复合序列矩阵估计

k＝1，…，K，n＝1，…，N_s：

(9)从

提取出各个用户的信道估计值

k＝1，…K；用k＝1，…，K，n＝1，…，N_s和

k＝1，…，K产生k＝1，…，K，n＝1，…，N_s：

k＝1，…，K，n＝1，…，N_s；

(10)利用

k＝1，…，K，n＝1，…，N_s组成V_fo ⁽ⁿ⁾，n＝1，…，N_s：

n＝1，…，N_s；

(11)利用V_fo ⁽ⁿ⁾，n＝1，…，N_s组成有频偏的***传输矩阵

(12)利用

和e_d进行联合检测，估计出用户符号

(13)利用

进行频偏估计，估计出本子帧和上一子帧的频偏差

k＝1，…，K；

(14)利用，k＝1，…，K对用户符号

进行频偏校正，输出校正后的符号；

(15)将得到的频偏差与上一子帧的估计出的频偏相加，作为下一子帧的估计出的频偏：

k＝1，…，K。

总之，本发明通过使用有频偏的训练序列和有频偏的扩频扰码复合序列进行信道估计和联合检测，实现了以下两点，从而达到改善频偏校正性能的目的。第一，更准确地估计信道；第二，将估计大频偏转化成估计相邻两子帧的小频偏差。

附图说明

图1是现有的TD-SCDMA***的符号级频偏估计与校正的基本框图；

图2是本发明论述的TD-SCDMA***的频偏估计与校正的***框图。

具体实施方式

本发明的***框图见附图2。基本思路如下所述。

将上一子帧估计出的各个用户的频偏211作为本子帧的频偏估计，代入本地产生的训练序列203，组成有频偏的本地训练序列204，再用有频偏的本地训练序列204和接收到的有频偏的训练序列201做信道估计。一般可以认为相邻两个子帧间隔5ms的频偏变化不大。在这样的条件下，估计出的信道值205的准确度就比用无频偏的本地训练序列估计出的信道值高。

然后，将上一子帧估计出的各个用户的频偏211代入本地产生的扩频扰码复合序列207，组成有频偏的扩频扰码复合序列208，再用有频偏的扩频扰码复合序列去做联合检测206。如此估计出的符号包含了本子帧频偏与上一子帧频偏的差引起的线性相位。因为本子帧频偏与上一子帧频偏的差可以认为比较小，所以通过后面的符号级的频偏估计与校正210能够较好地进行频率补偿。

下面详细介绍本发明。

第一步，信道估计

接收到的一个时隙的训练序列信号e_m201是此时隙内所有用户的有频偏的训练序列经过多径信道后的叠加，可表示为

e_m＝M_foh+n(1)

其中e_m是N_m×1的列向量，Nm是训练序列的长度，h是一个时隙中所有用户的信道冲激响应组成的KW×1的列向量，K是用户数，W是一个用户的信道冲激响应的长度以码片为单位，n是N_m×1的噪声列向量，M_fo是有频偏的训练序列矩阵，维数是N_m×KW。在设计***时，为了简化计算，一般取N_m＝KW。M_fo可表示为

M_{fo} = {[\begin{matrix} m_{1} e^{j (2 πΔ f_{1} T_{c} \times (i + W - 1) + φ_{1})} & m_{N_{m}} e^{i (2 πΔ f_{1} T_{c} \times (i + W - 2) + φ_{1})} & . . . & m_{2} e^{i (2 πΔ f_{K} T_{c} \times j + φ_{K})} \\ m_{2} e^{j (2 πΔ f_{1} T_{c} \times (i + W) + φ_{1})} & m_{1} e^{j (2 πΔ f_{1} T_{c} \times (i + W - 1) + φ_{1})} & . . . & m_{3} e^{j (2 πΔ f_{K} T_{c} \times (i + 1) + φ_{K})} \\ . & . & . \\ . & . & . \\ . & . & . \\ {m_{N}}_{m} e^{j (2 πΔ f_{1} T_{c} \times (i + N_{m} + W - 2) + φ_{1})} & m_{N_{m} - 1} e^{j (2 πΔ f_{1} T_{c} \times (i + N_{m} + W - 3) + φ_{1})} & . . . & m_{1} e^{j (2 πΔ f_{K} T_{c} \times (i + Nm - 1) + φ_{K})} \end{matrix}]}_{N_{m} \times KW (2)}

其中Δf_k和φ_k是第k个用户的频偏和初相，Tc是码片宽度，i是训练序列的第一个码片在一个时隙中的位置，

m = {[\begin{matrix} m_{1} & m_{2} & . . . & m_{N_{m}} \end{matrix}]}^{T}

是发射的训练序列。

本地产生的训练序列矩阵M203表示为

M = {[\begin{matrix} m_{1} & m_{N_{m}} & . . . & m_{2} \\ m_{2} & m_{1} & . . . & m_{3} \\ . & . & . \\ . & . & . \\ . & . & . \\ m_{N_{m}} & m_{N_{m} - 1} & . . . & m_{1} \end{matrix}]}_{N_{m} \times KW - - - (3)}

可以看到M是一个循环矩阵，即每一行循环右移一个元素即是下一行。用上一子帧估计出的频偏作为本子帧的频偏估计，从而产生如下有频偏的本地训练序列矩阵估计

其中

上一子帧估计出的第k个用户的频偏211。

利用

估计出的信道

可表示为

而用本地训练序列矩阵M估计出的信道可表示为

\hat{h} = M^{- 1} e_{m}

= M^{- 1} M_{fo} h + M^{- 1} n - - - (6)

当频偏Δf_k较大时，在相邻两子帧的频偏相差不大的条件下，

比准确。

在(5)式中需要求

运算量较大。如果各用户的频偏Δf_k相差很小，则可将

作近似处理，使其构成循环矩阵，从而运用FFT(傅立叶变换)来减小计算量。假设各用户的频偏估计

的平均值

为

将

作如下近似

则

成为一个循环矩阵，可以用傅立叶变换FFT来计算

第二步，联合检测

接收到的一个时隙的用户数据信号e_d201是此时隙内所有用户的有频偏的数据信号经过多径信道后的叠加，可表示为

e_d＝A_fod+n

其中e_d是(N_sQ+W-1)×1的列向量，Ns是用户符号的个数，Q是扩频因子，d是所有用户的符号组成的列向量，维数是N_sK×1，n是N_sK×1的噪声列向量，Afo是***传输矩阵，维数是(N_sQ+W-1)×N_sK。Afo的结构如下所示：

Afo是块对角阵，块V_fo ⁽ⁿ⁾可表示为

V_{fo}^{(n)} = [\begin{matrix} b_{1, fo}^{(n)} & b_{2, fo}^{(n)} & . . . & b_{K, fo}^{(n)} \end{matrix}],

n＝1，…，N_s(11)

其中b_k，fo ⁽ⁿ⁾是有频偏的第k个用户的扩频扰码复合序列与第k个用户的信道冲激响应的卷积，维数是(Q+W-1)×1，表示为

= c_{fo}^{k} h^{k} - - - (12)

其中c_fo ^k是有频偏的第k个用户的扩频扰码复合序列，维数是(Q+W-1)×W，h^k是第k个用户的信道冲激响应，维数是W×1。

本地产生的第k个用户的扩频扰码复合序列ck207表示为

用上一子帧估计出的频偏211作为本子帧的频偏估计，从而产生有频偏的扩频扰码复合序列估计

，表示为

其中上一子帧第k个用户的频偏估计211。从第一步算出的

中提取出各用户的信道冲激响应估计

K＝1，…，K，再由

和

合成

V_fo ⁽ⁿ⁾，和有频偏的***传输矩阵估计

k＝1，…，K，n＝1，…，N_s (15)

n＝1，…，N_s (16)

则所有用户符号的MMSE估计

为

其中R_n是噪声相关矩阵，R_d是用户符号的相关矩阵。R_n可以通过实测数据估计出来，R_d可以通过先验知识算出。

值得注意的是由于使用有频偏的***传输矩阵估计

来进行符号估计，估计出的符号

中包含了本子帧和上一子帧的频偏的差引起的线性相位，而不是本子帧的频偏引起的线性相位。

第三步，频偏估计与校正

从第二步估计出的所有用户的符号

中提取出第k个用户的符号估计

中包含了第k个用户的本子帧和上一子帧的频偏差引起的线性相位，一般可以认为本子帧和上一子帧的频偏差较小(＜200Hz)。利用这线性相位可以估计出此频偏差210，并用此频偏差来校正

的相位210。经过相位校正的符号213被输出。同时，将估计出的频偏差与上一子帧的频偏相加，并作为本子帧的频偏估计存储下来，为下一子帧的频偏估计与校正使用。至于如何进行频偏估计和校正210已有很多文献和专利，这不在本发明的讨论范围内。

下面结合附图对技术方案的实施步骤作进一步的详细描述：

1.接收到码片级的信号201

2.从接收到码片级的信号201中提取出训练序列e_m和用户数据部分e_d。

3.产生本地训练序列矩阵M203，如(3)式。

4.将上一子帧估计出的频偏k＝1，…，K211，作为本子帧的频偏估计。

5.用M和

k＝1，…K，产生有频偏的本地训练序列矩阵估计如4式。

6.用e_m和

做信道估计202，如(5)式。得到信道估计值

7.产生本地扩频扰码复合序列矩阵c^k，k＝1，…，K207，如(13)式。

8.用c^k，k＝1，…，K和

k＝1，…K，产生有频偏的本地扩频扰码复合序列矩阵估计

k＝1，…，K，n＝1，…N_s208，如(14)式。

9.从

提取出各个用户的信道估计值

k＝1，…k。用

k＝1，…，K，n＝1，…，N_s和

k＝1，…，K产生k＝1，…，K，n＝1，…N_s，如15式。

10.用k＝1，…，K，n＝1，…，N_s组成V_fo ⁽ⁿ⁾，n＝1，…，N_s，如(16)式。

11.用V_fo ⁽ⁿ⁾，n＝1，…，N_s组成有频偏的***传输矩阵

如(17)式。

12.用和e_d进行联合检测，估计出用户符号

如(18)式

13.利用

进行频偏估计210，估计出本子帧和上一子帧的频偏差k＝1，…，K

14.利用

k＝1，…，K对用户符号

进行频偏校正210，输出校正后的符号213。

15.令

k＝1，…，K

本发明通过以下两点，达到改善大频偏时的频偏校正性能的目的：

1.使用有频偏的本地训练序列进行信道估计，使估计信道更准确。

2.使用有频偏的本地扩频扰码复合序列进行符号估计，使估计出的符号包含了本子帧和上一子帧的频偏差引起的线性相位，从而将估计大频偏转换为估计相邻子帧的小频偏差。

Claims

1.一种TD-SCDMA***中的频偏估计与校正方法，用于对接收到的信号载波与本地载波存在的频率偏移进行估计和校正，其特征在于，该方法包括如下步骤：

步骤1、将上一子帧估计出的各个用户的频偏作为本子帧的频偏估计，产生有频偏的本地训练序列，再用有频偏的本地训练序列和接收到的有频偏的训练序列做信道估计；

步骤2、将上一子帧估计出的各个用户的频偏与本地产生的扩频扰码复合序列进行处理，组成有频偏的扩频扰码复合序列，再用有频偏的扩频扰码复合序列去做联合检测，估计出符号；

步骤3、从估计出的所有用户的符号中提取出某个用户的符号估计，其中包含了该用户的本子帧和上一子帧的频偏的差引起的线性相位，利用这线性相位可以估计出频偏差，并用该频偏差来校正相位；经过相位校正的符号被输出；

步骤4、将估计出的频偏差与上一子帧的频偏相加，作为本子帧的频偏估计存储下来，为下一子帧的频偏估计与校正使用。

2.如权利要求1所述的TD-SCDMA***中的频偏估计与校正方法，其特征在于，所述步骤1包括如下步骤：

步骤11、将一个时隙内所有用户的有频偏的训练序列经过多径信道后叠加，得到该时隙的训练序列信号：

e_m＝M_foh+n

其中e_m是N_m×1的列向量，Nm是训练序列的长度，h是一个时隙中所有用户的信道冲激响应组成的KW×1的列向量，K是用户数，W是一个用户的信道冲激响应的长度以码片为单位，n是N_m×1的噪声列向量，M_fo是有频偏的训练序列矩阵，维数是N_m×KW；

取N_m＝KW，可得到M_fo：

M_{fo} = {[\begin{matrix} m_{1} e^{j (2 πΔ f_{1} T_{c} \times (i + W - 1) + φ_{1})} & m_{N_{m}} e^{j (2 πΔ f_{1} T_{c} \times (i + W - 2) + φ_{1})} & . . . & m_{2} e^{j (2 πΔ f_{K} T_{c} \times i + φ_{K})} \\ m_{2} e^{j (2 πΔ f_{1} T_{c} \times (i + W) + φ_{1})} & m_{1} e^{j (2 πΔ f_{1} T_{c} \times (i + W - 1) + φ_{1})} & . . . & m_{3} e^{j (2 πΔ f_{K} T_{c} \times (i + 1) + φ_{K})} \\ . & . & . & . \\ . & . & . & . \\ . & . & . & . \\ m_{N_{m}} e^{j (2 πΔ f_{1} T_{c} \times (i + N_{m} + W - 2) + φ_{1})} & m_{N_{m} - 1} e^{j (2 πΔ f_{1} T_{c} \times (i + N_{m} + W - 3) + φ_{1})} & . . . & m_{1} e^{j (2 πΔ f_{K} T_{c} \times (i + Nm - 1) + φ_{K})} \end{matrix}]}_{N_{m} \times KW}

m = {[\begin{matrix} m_{1} & m_{2} & . . . & m_{N_{m}} \end{matrix}]}^{T}

是发射的训练序列；

步骤12、利用上一子帧估计出的频偏作为本子帧的频偏估计，得到有频偏的本地训练序列矩阵估计

其中

是上一子帧估计出的第k个用户的频偏211；

步骤13、利用

估计出的信道

3.如权利要求2所述的TD-SCDMA***中的频偏估计与校正方法，其特征在于，如果各用户的频偏Δf_k相差很小，则可将作近似处理，使其构成循环矩阵，从而运用傅立叶变换来减小信道

项的计算量。

4.如权利要求2所述的TD-SCDMA***中的频偏估计与校正方法，其特征在于，所述步骤2包括如下步骤：

步骤21、将一个时隙内所有用户的有频偏的数据信号经过多径信道后的叠加，得到该时隙的用户数据信号：

e_d＝A_fod+n

A_fo的结构如下所示：

A_fo是块对角阵，块V_fo ⁽ⁿ⁾可表示为：

V_{fo}^{(n)} = [\begin{matrix} b_{1, fo}^{(n)} & b_{2, fo}^{(n)} & . . . & b_{K, fo}^{(n)} \end{matrix}], n = 1, . . ., N_{s}

其中，c_fo ^k是有频偏的第k个用户的扩频扰码复合序列，维数是(Q+W-1)×W，h^k是第k个用户的信道冲激响应，维数是W×1，

本地产生的第k个用户的扩频扰码复合序列c^k表示为：

步骤22、利用上一子帧估计出的频偏作为本子帧的频偏估计，从而产生有频偏的扩频扰码复合序列估计

其中，

是上一子帧第k个用户的频偏估计；

步骤23、从步骤13算出的中提取出各用户的信道冲激响应估计

k＝1，…，K，再由

和

合成

和有频偏的***传输矩阵估计

k＝1，…，K，n＝1，…，N_s

n＝1，…，N_s

则所有用户符号的最小均方误差MMSE估计

为：

其中，R_n是噪声相关矩阵，K_d是用户符号的相关矩阵。

5.一种TD-SCDMA***中的频偏估计与校正方法，用于对接收到的信号载波与本地载波存在的频率偏移进行估计和校正，其特征在于，该方法包括如下步骤：

步骤1、接收码片级的信号；

步骤2、从所述码片级的信号中提取出训练序列e_m和用户数据部分e_d；

步骤3、产生本地训练序列矩阵M：

M = {[\begin{matrix} m_{1} & m_{N_{m}} & . . . & m_{2} \\ m_{2} & m_{1} & . . . & m_{3} \\ . & . & . \\ . & . & . \\ . & . & . \\ m_{N_{m}} & m_{N_{m} - 1} & . . . & m_{1} \end{matrix}]}_{N_{m} \times KW}

步骤4、将上一子帧估计出的频偏

k＝1，…，K，作为本子帧的频偏估计；

步骤5、利用本地训练序列矩阵M和

k＝1，…，K，产生有频偏的本地训练序列矩阵估计

步骤6、利用训练序列e_m和

进行信道估计，得到信道估计值

步骤7、产生本地扩频扰码复合序列矩阵c^k，k＝1，…，K：

步骤8、利用c^k，k＝1，…，K和

k＝¹，…，K，产生有频偏的本地扩频扰码复合序列矩阵估计

k＝1，…，K，n＝1，…，N_s：

步骤9、从

提取出各个用户的信道估计值

k＝1，…，K；用k＝1，…，K，n＝1，…，N_s和

k＝1，…，K产生

k＝1，…，K，n＝1，…，N_s：

k＝1，…，K，n＝1，…，N_s；

步骤10、利用

k＝1，…，K，n＝1，…，N_s组成V_fo ⁽ⁿ⁾，n＝1，…，N_s：

n＝1，…，N_s；

步骤11、利用V_fo ⁽ⁿ⁾，n＝1，…，N_s组成有频偏的***传输矩阵

步骤12、利用

和e_d进行联合检测，估计出用户符号

步骤13、利用

进行频偏估计，估计出本子帧和上一子帧的频偏差

步骤14、利用

k＝1，…，K对用户符号

进行频偏校正，输出校正后的符号；

步骤15、将得到的频偏差与上一子帧的估计出的频偏相加，作为下一子帧的估计出的频偏：

k＝1，…，K。