CN101414990A - 一种单载波频域均衡***中的载波频偏和时延的捕获方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种单载波频域均衡***中的载波频偏和时延的捕获方法，包括步骤：对接收到的数据进行帧到达检测，当检测到有效数据帧时，粗略确定出数据帧的帧头位置；将所述确定出的帧头位置做为起始位置对接收到的数据帧进行粗频偏估计及补偿；进行粗定时估计，确定出数据块的起始位置，将定时偏差锁定在一个码元偏差之内；结合最大似然搜索算法和O&M定时估计算法进行精定时估计，得到精确的码元定时信息；进行精频偏估计及补偿；进行同步错锁判定及纠正。本发明设计了特有的前导码数据格式和结构，在同步的捕获阶段精确的进行了载波频偏和时延的估计和补偿，得到了较为精确的载波频偏和定时信息，更为准确的确定出了傅立叶变换窗的起始位置。

Description

一种单载波频域均衡***中的载波频偏和时延的捕获方法

技术领域

本发明涉及SC-FDE(single carrier system with frequency domainequalization，单载波频域均衡)技术，尤其涉及一种SC-FDE***中的载波频偏和时延的捕获方法。

背景技术

目前，随着新的通信业务需求迅速增大，对无线通信***和无线局域网的传输速率提出了更高的要求，而传输速率的提高又给常规单载波***带来了更大的载波频偏、更严重的ISI(intersymbol-interference，符号间干扰)等问题。OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，正交频分复用)技术可以有效的克服频率选择性衰弱信道带来的码间干扰，逐渐成为无线通信及移动通信领域的研究热点，在多种标准中被称为支撑技术。但是OFDM技术对载波同步比较敏感，而且PAPR(Peak-to-Average Power Ratio，峰均功率比)较大，因此SC-FDE技术被提出来。SC-FDE技术是宽带无线传输中一种很有前途的抗多径干扰的方法，和OFDM一样采取分块传输，并且采用CP(Cyclic Prefix，循环前缀)方式，这样就可以把信号与信道脉冲响应的线性卷积转化为循环卷积，并且消除了多径引起的数据块的干扰。在接收端采用简单的频域均衡技术就可以消除符号间干扰。SC-FDE***相比OFDM***不存在PAPR问题，所以不需要使用昂贵的线性功率放大器，同时对载波同步也不是特别敏感，因此SC-FDE技术目前受到越来越多的重视。

数字通信技术领域中的一个最核心问题就是同步问题，从技术上说分为载波同步与定时同步。在经过无线移动信道后的接收端获取的基带采样信号中存在着载波频率偏差、相位偏差及定时偏差，这些偏差一般来源于发射机和接收机之间晶振的不匹配和无线移动信道中多普勒效应和频率选择性这几个方面，即便是在信道相对平坦的室内环境，也会存在这些偏差。使用块传输技术的SC-FDE***对这些同步的偏差提出了更高的要求。SC-FDE***的同步技术分为载波同步和定时同步，然而，现有技术中只是将SC-FDE***的同步过程分为捕获和追踪两个阶段，并没有具体的算法。

发明内容

本发明提供一种SC-FDE***中的载波频偏和时延的捕获方法，使得SC-FDE***中的接收端在接收数据时能够更为准确的确定出傅立叶变换窗的起始位置。

本发明所述技术方案如下：

一种单载波频域均衡***中的载波频偏和时延的捕获方法，接收端的采样率为4倍采样，包括步骤：

A、对接收到的数据进行帧到达检测，当检测到有效数据帧时，确定出数据帧的帧头位置；

B、将所述确定出的帧头位置做为起始位置对接收到的数据帧进行粗频偏估计及补偿；

C、进行粗定时估计，确定出数据块的起始位置，将定时偏差锁定在一个码元偏差之内；

D、结合最大似然搜索算法和O&M定时估计算法进行精定时估计，得到精确的码元定时信息；

E、进行精频偏估计及补偿；

F、进行同步错锁判定及纠正。

较佳地，所述对接收到的数据进行帧到达检测的实现过程为：

A1、将滑动窗的起始位置点d置为d＝1；

A2、以d为起始位置连续获取两个窗长为4G采样点的采样值，R_i＝(r(d+4(i-1)G)，...，r(d+4iG-1))^T，i＝1，2，其中G＝32，表示获取的码元长度，r(n)，{n＝1，2，3.......}表示接收信号采样值；

A3、确定出R₁，R₂的相关值P(d)， $P\left(d\right)={R_1}^H{R}_2=\underset{k=d}{\overset{d+4G-1}{\mathrm{\Σ}}}{r}^{*}\left(k\right)r(k+4G);$

A4、确定获取到的两个窗的平均能量 $R\left(d\right)=\frac{1}{2}\underset{k=d}{\overset{d+8G-1}{\mathrm{\Σ}}}{\left|r\left(k\right)\right|}^2;$

A5、计算 $M_A\left(d\right)=\frac{{\left|P\left(d\right)\right|}^2}{{\left(R\left(d\right)\right)}^2},$ 判定M_A(d)是否大于等于预设门限值M_A，若是，则停止移动滑动窗，此时的滑动窗起始位置点即为数据帧的帧头位置，否则，将移动滑动窗的起始位置点加1，返回步骤A2。

较佳地，所述预设门限值为M_A＝0.7。

较佳地，所述步骤B中，对接收到的数据帧进行粗频偏估计及补偿的具体过程为：

B1、将帧到达检测中得到的数据帧的帧头位置确定为滑动窗的起始位置，滑动窗的长度为N_B×L_B码元长度，即4N_B×L_B个采样点，初始计数值m为0；

B2、将m加1，判断m是否小于预设的移动次数门限值M_B，若是，执行步骤B3，否则，执行步骤B5；

B3、从滑动窗的起始位置开始连续选取4N_B×L_B个采样点长度的观测数据R_m，将滑动窗起始位置向数据传输方向移动4L_B个采样点长度后，再从滑动窗的起始位置开始连续选取4N_B×L_B个采样点长度的观测数据R_m+1；

其中，R_m＝[r(1+4(m-1)L_B)，…，r(4(N_B+m-1)L_B)]，m＝{1，2.....M_B}，r(n)表示接收端的信号采样值；

B4、确定出R_m和R_m+1的相关值P_m， $P_m=R_m{R}_{m+1}^H=\underset{n=1+4(m-1)L_B}{\overset{4(N_B+m-1)L_B}{\mathrm{\Σ}}}r\left(n\right)r^{*}(n+{4L}_B),$ 然后确定出相关值P_m的幅角X_m并予以记录，返回步骤B2；

B5、对已记录的M_B个X_m值进行加权求和，将加权求和的结果除以相关间隔L_B、2π和码元传输时间T的乘积得到频偏估计值Δf；

B6、对接收数据每个采样值进行频偏补偿：r(n)＝r(n)e^-j2πnΔf/T。

较佳地，所述相关间隔L_B＝8个码元，N_B＝4，预设的移动次数门限值M_B＝6。

较佳地，所述步骤C中，粗定时估计的具体过程为：

C1、将滑动窗的起始位置点d置0，将标志位置0；

C2、将d值加1，d＝1的位置为经过粗频偏估计及补偿后此时采样点所在的位置，以d为滑动窗的起始位置连续获取4个窗长都为J个码元长度即4J个采样点的采样值R_i，R_i＝(r(d+4(i-1)J)，...，r(d+4iJ-1))^T，i＝1，2，3，4；

C3、计算当前位置d下的测度值M_C(d)， $M_C\left(d\right)=\frac{{|{R_1}^H{R}_2-{R_3}^H{R}_4-{R_2}^H{R}_3|}^2+{|{R_2}^H{R}_4-{R_1}^H{R}_3|}^2+{\left|{R_1}^H{R}_4\right|}^2}{14{\left|R_s\right|}^2},$ 其中，R_i ^HR_j为第i个序列的4J个采样值的共轭与第j个序列对应的采样值的乘积的累加和，R_s为滑动窗的平均能量值；

C4、判断M_C(d)是否大于等于预设的测度门限值M_C，若是，则将本次计算出的M_C(d)值添加到测度序列中，将标志位置1，返回步骤C2；否则，执行步骤C5；

C5、判断当前标志位是否为1，若是，搜索测度序列中的测度最大值，其对应的位置点

即为块同步的位置，否则，返回步骤C2。

较佳地，所述预设的测度门限值M_C＝0.4。

较佳地，所述步骤D中，精定时估计的具体过程为：

D1、利用基于BAKER码的最大似然搜索算法得到最接近定时位置的采样点Q₁及Q₁的偏移量K-I-1；

D2、以Q₁为起始位置，截取数据段[r(Q₁)，...，r(Q₁+4M-1)]，用符号S＝[s(1)，…，s(4M)]表示，即S＝[s(1)，…，s(4M)]＝[r(Q₁)，...，r(Q₁+4M-1)]，其中M为截取的数据段中的码元数，与发送端发送的数据块的长度相同，将S通过第一带通滤波器进行带通滤波后得到

${\hat{S}}_1\left(z\right)=[s_1\left(1\right),\·\·\·,s_1\left(4M\right)];$

D3、计算 $F\left(\left|{\stackrel{\→}{S}}_1\left(z\right)\right|\right)={\left|s_1\left(z\right)\right|}^2+\left|s_1\left(z\right)\right|,z=1.....4M,$ F()为非线性函数，将得到的

通过第二带通滤波器进行带通滤波后得到 ${\stackrel{\→}{S}}_2\left(z\right)=[s_2\left(1\right),\·\·\·,s_2\left(4M\right)];$

D4、计算剩余定时偏差 $\widehat{\mathrm{\ϵ}}=-\frac{T}{2\mathrm{\π}}\arg \left(\underset{z=1}{\overset{\mathrm{VM}}{\mathrm{\Σ}}}{s}_2\left(z\right)e^{-j\frac{2\mathrm{\π}}{V}z}\right),$ 令V＝4表示接收端的采样率为4倍采样，即 $\widehat{\mathrm{\ϵ}}=-\frac{T}{2\mathrm{\π}}\arg \left(\underset{z=1}{\overset{4M}{\mathrm{\Σ}}}{s}_2\left(z\right)e^{-j\frac{\mathrm{\π}}{2}z}\right),$ 总的定时估计值为 $(K-I-1)T/4+\widehat{\mathrm{\ϵ}},$ 其中T为码元传输时间。

较佳地，所述步骤D1具体包括步骤：

根据块同步确定出的采样点位置得到前导数据中BAKER码的起始位置的估计值P；

由估计值P确定BAKER码的起始位置的搜索范围为：以P点为中心，前后各I个采样点，由搜索范围确定出与BAKER码作相关计算所需要的接收序列R；

计算2I+1个BAKER码序列B与接收序列R的相关值的模平方C(k)， $C\left(k\right)={\left|\underset{n=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\stackrel{\‾}{r}[k+4(n-1)]B^{*}\left(n\right)\right|}^2,$ k＝1....2I+1；

求C(k)最大值对应的序号K，得到相对估计位置P的偏移量ΔT＝K-I-1，由此确定BAKER码的新起始位置Q₁，其位置为Q₁＝P+ΔT，此位置最接近定时位置。

较佳地，所述步骤E中，进行精频偏估计及补偿的具体过程为：

E1、移动滑动窗位置到用于信道估计的前导块的起始位置，所述滑动窗的长度为W个码元长度，即4W个采样点，W＝128；

E2、选取连续长度为4W个采样点的数据段为观测数据R₁，将滑动窗长的位置向数据传输方向移动4W采样点，选取连续长度为4W采样点的数据段为观测数据R₂；

E3、求出R₁，R₂的相关值P₁，对求出的相关值P₁求幅角得到X；

E4、将X除以相关长度W、2π和码元持续时间T的乘积得到精频偏估计值Δf并补偿，补偿公式为r(n)＝r(n)e^-j2πnΔf/T。

较佳地，所述步骤F中，进行同步错锁判定及纠正的具体过程为：

F1、在完成前面步骤后，通过得到的精定时位置获取用于信道估计的独特字序列对应的接收数据，对其进行4倍降采样得到序列

用于信道估计的独特字序列的长度与发送端发送的数据块的长度相同，为M码元，因此也为M码元长度；

F2、对所述序列

进行傅立叶变换得到R_fft，计算信道估计结果H＝R_fft/U_fft，U_fft为所述用于信道估计的独特字序列的傅立叶变换值；

F3、对所述信道估计结果H进行傅立叶逆变换得到h，将搜索范围确定为h的后L个码元，其中L为发送端发送的数据块中循环前缀的长度；

F4、在所述搜索范围内搜索第一个信道增益大于预设的信道增益门限的多径分量，若搜索到，则表示出现块同步错锁，获取该多径分量在搜索范围中的位置Q₂，将同步位置朝数据传输的反方向偏移M+1-Q₂个码元。

较佳地，所述数据帧由前导块和若干个数据块构成；

所述前导块由两个前导数据块组成，第一个前导数据块包含连续16个L_B码元长度的独特字序列UW1、4个J码元长度的独特字序列UW2合成的序列[UW2，UW2，-UW2，UW2]，16码元长度的数据块，该数据块包括3个无效码和13码元长度的BARKER码；第二个前导数据块由循环前缀和两个W码元长度的独特字序列UW3组成，该循环前缀为UW3序列的后L位；

所述数据块由有用数据和循环前缀组成，该循环前缀为L个码元长度的独特字序列CP，有用数据为N码元长度，每个数据块为M＝L+N码元长度。

较佳地，所述L_B＝8，J＝20，W＝128，L＝32，M＝256，所述BAKER码为13码元长度的序列B，B＝[B(1)，.....B(13)]＝[-1-1-1-1-1 1 1-1-1 1-1 1-1]。

本发明有益效果如下：

本发明所述技术方案针对现有技术中SC-FDE***对定时偏差敏感的特点，设计了特有的前导码数据格式和结构，在同步的捕获阶段精确的进行了载波频偏和时延的估计和补偿，从而得到了较为精确的载波频偏和定时信息，更为准确的确定出了傅立叶变换窗的起始位置，在捕获阶段到追踪阶段利用了信道估计结果进行错锁判定并纠正，消除了实际过程中同步错锁的可能性。采用本发明所述技术方案不仅能够减轻同步追踪的复杂度，而且能够大大提高整个***的同步精度和稳定性，其结构清晰，层次分明，实现简单，易于封装。

附图说明

图1为本发明中SC-FDE***在帧传输过程中采用的数据块的结构示意图；

图2为本发明中SC-FDE***在帧传输过程中采用的前导块的结构示意图；

图3为本发明SC-FDE***中的载波频偏和时延的捕获方法的实现流程图；

图4为本发明所述方法中对接收到的数据进行帧到达检测的流程图；

图5为本发明所述方法中对接收到的数据帧进行粗频偏估计及补偿的流程图；

图6为本发明所述方法中进行粗定时估计的流程图；

图7为本发明所述方法中结合最大似然搜索算法和O&M定时估计算法进行精定时估计的流程图；

图8为本发明所述方法中进行进行精频偏估计及补偿的流程图；

图9为本发明所述方法中进行同步错锁判定及纠正的流程图。

具体实施方式

SC-FDE***是按帧传输的***，每帧由前导块和若干个个数据块构成。请参阅图1，该图为本发明中SC-FDE***在帧传输过程中采用的数据块的结构示意图，由图中可见，每个数据块由有用数据和循环前缀组成，循环前缀取为L个码元长度的独特字序列CP，有用数据为N码元长度，每个数据块为M＝L+N码元长度的向量s，s通过信道传输之后，当接收端为V倍采样时，其对应的采样信号流为r＝[r(1)，…，r(VM)]。请参阅图2，该图为本发明中SC-FDE***在帧传输过程中采用的前导块的结构示意图，由图中可见，SC-FDE***帧中的前导块由两个前导块数据块组成，第一个前导数据块包含连续16个L_B码元长度的独特字序列UW1、4个J码元长度的独特字序列UW2组成的序列[UW2，UW2，-UW2，UW2]，16码元长度的数据块，该数据块包括3个无效码和13码元长度的BARKER码；第二个前导数据块由循环前缀和两块W码元长度的独特字序列UW3序列组成，第二个前导数据块中的循环前缀为UW3序列的后L位。

在上述SC-FDE***的帧结构中，L_B＝8，J＝20，W＝128，L＝32，M＝256。所述BAKER码为13码元长度的序列[-1-1-1-1-1 1 1-1-1 1-1 1-1]。该帧结构中涉及的独特字序列一般为IEEE802.16a标准规定的chu序列、frank-zadaff序列或PN序列。本发明实施例中将帧结构中涉及的所有独特字序列均选为Chu序列，其实部及虚部分别为：

I(k)＝cos(θ(k))，Q(k)＝sin(θ(k))，0≤k<L

θ(k)＝πk²/L，0≤k<L

即UW1为8码元长度的Chu序列，UW2为20码元长度的Chu序列，UW3为128码元长度的Chu序列，CP为32码元长度的Chu序列。

本发明中采用特定的前导数据结构的原因如下：

BAKER码具有强自相关特性，长度为13的BAKER码在自相关位置能量最强为13，而其余位置的能量都为1，正因为这点使得即使在存在一定频偏和衰弱的条件下也能准确的搜索到最接近定时位置的采样点。增加的无效码是为了确保在搜索范围内的强相关性。

请参阅图3，该图为本发明SC-FDE***中的载波频偏和时延的捕获方法的实现流程图，接收端的采样率为4倍采样，其主要包括步骤：

步骤1、对接收到的数据进行帧到达检测，当检测到有效数据帧时，确定出数据帧的帧头位置；

步骤2、将所述确定出的帧头位置做为起始位置对接收到的数据帧进行粗频偏估计及补偿；

步骤3、进行粗定时估计，确定出数据块的起始位置，将定时偏差锁定在一个码元偏差之内；

步骤4、结合最大似然搜索算法和O&M定时估计算法进行精定时估计，得到精确的码元定时信息；

步骤5、进行精频偏估计及补偿；

步骤6、进行同步错锁判定及纠正。

下面对上述各个步骤的具体实现过程予以进一步详细的说明。

请参阅图4，该图为本发明所述方法中对接收到的数据进行帧到达检测的流程图，包括如下步骤：

步骤10、将滑动窗的起始位置点d置为d＝1；

步骤11、以d为起始位置连续获取两个窗长为4G采样点的采样值，R_i＝(r(d+4(i-1)G)，...，r(d+4iG-1))^T，i＝1，2，其中G＝32，表示获取的码元长度，r(n)，{n＝1，2，3.......}表示接收信号采样值；

步骤12、确定出R₁，R₂的相关值P(d)， $P\left(d\right)={R_1}^H{R}_2=\underset{k=d}{\overset{d+4G-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{r}^{*}\left(k\right)r(k+4G);$

步骤13、确定获取到的两个窗的平均能量 $R\left(d\right)=\frac{1}{2}\underset{k=d}{\overset{d+8G-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\left|r\left(k\right)\right|}^2;$

步骤14、计算 $M_A\left(d\right)=\frac{{\left|P\left(d\right)\right|}^2}{{\left(R\left(d\right)\right)}^2};$

步骤15、判定M_A(d)是否大于等于预设门限值M_A＝0.7，若是，执行步骤16，否则，执行步骤17；

步骤16、停止移动滑动窗，此时的滑动窗起始位置点d即为数据帧的帧头位置；

步骤17、将移动滑动窗的起始位置点移动一个步长，即将d＝d+1，返回步骤11。

请参阅图5，该图为本发明所述方法中对接收到的数据帧进行粗频偏估计及补偿的流程图，包括如下步骤：

步骤20、将上述帧到达检测中得到的数据帧的帧头位置确定为滑动窗的起始位置，设此后的采样信号为r(t)，t＝1，2....。设定滑动窗的长度为N_B×L_B个码元，即4N_B×L_B个采样点，其中，相关间隔L_B＝8个码元，N_B＝4，初始计数值m为0。

步骤21、将m加1。

步骤22、判断m是否小于预设的移动次数门限值M_B，M_B＝6，若是，执行步骤23，否则，执行步骤26；

步骤23、从滑动窗的起始位置开始连续选取长度为4N_B×L_B采样点的数据段为观测数据R_m，将滑动窗向后移动4L_B采样点长度后，从滑动窗的起始位置开始连续选取长度为4N_B×L_B采样点的数据段为观测数据R_m+1；其中，R_m＝[r(1+4(m-1)L_B)，…，r(4(N_B+m-1)L_B)]，m＝{1，2.....M_B}，r(n)表示接收端的信号采样值；

所述观测数据R_m和观测数据R_m+1的相关间隔为两段数据起始位置的间隔L_B码元；所述观测数据R_m和观测数据R_m+1的相关长度为其各自的数据段长度，即4N_B×L_B码元长度。

步骤24、计算出R_m和R_m+1的相关值P_m， $P_m=R_m{R}_{m+1}^H=\underset{n=1+4(m-1)L_B}{\overset{4(N_B+m-1)L_B}{\mathrm{\&Sigma;}}}r\left(n\right)r^{*}(n+{4L}_B);$

步骤25、确定出相关值P_m的幅角X_m并予以记录，返回步骤21。

步骤26、对步骤25中所有已记录的M_B个X_m值进行加权求和，公式为： $X=\underset{m=1}{\overset{M_B}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&alpha;}}_m{X}_m,$ 其中，α_m为加权系数。

步骤27、将步骤26中得到的加权求和的结果除以相关间隔L_B、2π和码元传输时间T的乘积得到频偏估计值Δf，即Δf＝X/(2πL_BT)；

步骤28、对接收数据的每个采样值进行频偏补偿：r(n)＝r(n)e^-j2πnΔf/T。

上述对接收到的数据帧进行粗频偏估计及补偿的流程利用特定的前导数据结构，通过滑动窗长和滑动窗移动距离的选择将现有技术中同时影响频偏捕获范围和估计精度的因子分解为相关间隔和相关长度两个因子，由于相关间隔决定了频偏捕获范围，相关长度决定了频偏估计精度，因此当频偏范围较大时候，通过减小滑动窗的移动距离来减小相关间隔，以达到增大频偏捕获范围的作用，同时又通过增大滑动窗长来增大相关长度，以此降低噪声的影响，提高了频偏估计精度。从而解决了现有频偏捕获方法中频偏估计精度和捕获范围之间相互制约的矛盾，同时通过对不同位置得到的频偏估计加权求和，消弱了无线移动信道下的深衰弱对频偏估计精度的影响。

请参阅图6，该图为本发明所述方法中进行粗定时估计的流程图，包括如下步骤：

步骤30、将滑动窗的起始位置点d置0，将标志位置0。

步骤31、将d值加1，其中d＝1的位置即为经过粗频偏估计及补偿后，此时采样点所在的位置。

步骤32、以d为滑动窗的起始位置连续获取4个窗长为4J(J＝20)采样点的采样值R_i，R_i＝(r(d+4(i-1)J)，...，r(d+4iJ-1))^T，i＝1，2，3，4，r(t)为接收信号采样值。

步骤33、计算当前位置d下[+UW2，+UW2，-UW2，+UW2]对应的测度值M_C(d)，。

本步骤中，计算M_C(d)的具体步骤如下：

1)计算R₁ ^HR₂、R₁ ^HR₃、R₁ ^HR₄、R₂ ^HR₃、R₂ ^HR₄、R₃ ^HR₄及R_s的值，R_i ^HR_j为两段序列的相关值，其计算方式为为第i个序列的4J个采样值的共轭与第j个序列对应的采样值的乘积的累加和，先求得第i个序列的4J个采样值的共轭与第j个序列对应的采样值的乘积，然后对这4J个乘积值累加求和。R_s为滑动窗的平均能量值，其计算方式为将4个窗内的所有采样值模平方后累加求和再除以4；

2)进行模平方运算，即计算|R₁ ^HR₂-R₃ ^HR₄-R₂ ^HR₃|²、|R₂ ^HR₄-R₁ ^HR₃|²、|R₁ ^HR₄|²以及|R_s|²的值；

3)计算公式 $M_C\left(d\right)=\frac{{|{R_1}^H{R}_2-{R_3}^H{R}_4-{R_2}^H{R}_3|}^2+{|{R_2}^H{R}_4-{R_1}^H{R}_3|}^2+{\left|{R_1}^H{R}_4\right|}^2}{14{\left|R_s\right|}^2}$

步骤34、判断M_C(d)是否大于等于预设的测度门限值M_C，M_C＝0.4若是，执行步骤35，否则，执行步骤36。

步骤35、将本次计算出的M(d)值添加到测度序列Metric中，测度序列Metric＝[M(n1)，.....，M(n2)](n1为M_C(d)由小于门限M_C转化为大于门限M_C的位置，n2为M_C(d)由大于门限M_C转化为小于门限M_C的位置)，同时将标志位置1，返回步骤31。

步骤36、将本次计算出的M_C(d)值剔除，执行步骤37。

步骤37、判断当前标志位是否为1，若是，执行步骤38，否则，返回步骤31。

步骤38、从测度序列Metric中搜索出其中的测度最大值，其对应的位置点

即为经粗定时估计得到的块同步的位置。

上述进行粗定时估计的流程通过非线性特性调整了测度算法，去掉了开根号运算，降低了实现资源，并且利用非线性特性拉大了旁瓣和主瓣之间的差距，更有利于在搜索过程中找到最大值，在遍历搜索最大值的过程中，先利用一个特定的门限缩小搜索范围，然后再在这个范围内寻找最大值，大大降低了实现难度，有非常高的实用价值。同时通过调整了归一化式子，用接收到的整个训练符号的能量来替代符号各个部分的能量作为定时测度的分母，进一步提高了同步性能，使得***能在非恒包络调制信号下正常工作。进一步地，上述流程通过多倍采样的方式提高了块同步的精度。

请参阅图7，该图为本发明所述方法中结合最大似然搜索算法和O&M定时估计算法进行精定时估计的流程图，主要包括如下步骤：

步骤41、根据粗定时估计确定出的采样点位置得到前导数据中BAKER码的起始位置的估计值P。

步骤42、由估计值P确定BAKER码的起始位置的搜索范围为：以P点为中心，前后各I个采样点。由搜索范围确定出与BAKER码作相关计算所需要的接收序列R；

所述BAKER码为13码元长度的序列B，B＝[B(1)，.....B(13)]＝[-1-1-1-1-11 1-1-1 1-1 1-1]。

所述R为：R＝[r(1)，…，r(52+2I)]＝[r(P-I)，…，r(P+52+I)]，共2I+13*4＝2I+52个采样点，实际中需要根据块同步确定出的采样点P的精度来选择恰当的I值，r()为接收信号的采样值。

步骤43、计算2I+1个BAKER码序列B与接收序列R的相关值的模平方C(k)， $C\left(k\right)={\left|\underset{n=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}\stackrel{\&OverBar;}{r}[k+4(n-1)]B^{*}\left(n\right)\right|}^2,$ k＝1....2I+1。

若步骤42中选定的I值为4，则需要计算R₁＝[r(1)，r(5)，…，r(49)]与序列B的相关值的模平方C(1)，R₂＝[r(2)，r(6)，…，r(50)]与序列B的相关值的模平方C(2)，.....，计算R₉＝[r(9)，r(13)，…，r(57)]与序列B的相关值的模平方C(9)。

步骤44、求C(k)的最大值对应的序号K，得到相对估计位置P的偏移量ΔT＝K-I-1，由此确定BAKER码的新起始位置Q₁，其位置为Q₁＝P+ΔT，此位置最接近定时位置，以此调整傅立叶变换窗的起始位置。

本步骤中，所述位置偏移量ΔT的值为正值时，表示定时位置需要向数据传输方向偏移，所述位置偏移量ΔT的值为负值时，表示定时位置需要向数据传输的反方向偏移。

在步骤41至步骤44执行完毕后，能够得到最接近定时位置的采样点，可将定时偏差锁定到一个采样点的偏差，即1/4个码元的偏差。下面利用改进后的O&M算法进一步估计剩余定时偏差，以达到准确定时估计的目的。具体过程如下：

步骤45、以Q₁为起始位置，截取数据段[r(Q₁)，...，r(Q₁+4M-1)]，用符号S＝[s(1)，…，s(4M)]表示，即S＝[s(1)，…，s(4M)]＝[r(Q₁)，...，r(Q₁+4M-1)]，其中M为截取的数据段中的码元数，与发送端发送的数据块的长度相同；

步骤46、将S通过第一带通滤波器进行带通滤波后得到

${\hat{S}}_1\left(z\right)=[s_1\left(1\right),\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,s_1\left(4M\right)].$

步骤47、计算 $F\left(\left|{\stackrel{\&RightArrow;}{S}}_1\left(z\right)\right|\right)={\left|s_1\left(z\right)\right|}^2+\left|s_1\left(z\right)\right|,$ z＝1.....4M，F()为非线性函数，原有的O&M算法采用的是平方非线性 $F\left(\left|{\stackrel{\&RightArrow;}{S}}_1\left(z\right)\right|\right)={\left|s_1\left(z\right)\right|}^2,$ z＝1.....4M，本发明中将其调整为 $F\left(\left|{\stackrel{\&RightArrow;}{S}}_1\left(z\right)\right|\right)={\left|s_1\left(z\right)\right|}^2+\left|s_1\left(z\right)\right|,$ z＝1.....4M。

步骤48、将步骤17中得到的

通过第二带通滤波器进行带通滤波后得到

${\stackrel{\&RightArrow;}{S}}_2\left(z\right)=[s_2\left(1\right),\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,s_2\left(4M\right)].$

步骤49、计算剩余定时偏差 $\widehat{\mathrm{\&epsiv;}}=-\frac{T}{2\mathrm{\&pi;}}\arg \left(\underset{z=1}{\overset{\mathrm{VM}}{\mathrm{\&Sigma;}}}{s}_2\left(z\right)e^{-j\frac{2\mathrm{\&pi;}}{V}z}\right),$ 令V＝4表示接收端的采样率为4倍采样，即 $\widehat{\mathrm{\&epsiv;}}=-\frac{T}{2\mathrm{\&pi;}}\arg \left(\underset{z=1}{\overset{4M}{\mathrm{\&Sigma;}}}{s}_2\left(z\right)e^{-j\frac{\mathrm{\&pi;}}{2}z}\right),$ 其中T为码元传输时间。

步骤50、根据

通过插值模进行校正，得到定时后的信号。

上述第一带通滤波器是中心频率为1/2T的带通滤波器，上述第二带通滤波器是中心频率为1/T的带通滤波器。

通过上述精定时估计的流程确定出的总的定时估计值为

O&M算法的基本原理是匹配滤波输出的信号经过非线性处理后的信号如果具有周期平稳特性，那么在符号率位置就有谱线产生。这就可以用Fourier级数展开计算谱线。上述精定时估计的流程中采用改进后的O&M算法进一步估计剩余定时偏差，改进后的O&M算法的非线性形式不仅不会降低非衰弱信道下的抖动方差，而且能够降低无线移动信道下的抖动方差，提高估计精度。在改进后的O&M算法的输入端对信号进行第一次带通滤波，在非线性之后进行第二次带通滤波，都可以降低噪声对估计的影响，减小抖动，提高估计精度。

请参阅图8，该图为本发明所述方法中进行进行精频偏估计及补偿的流程图，具体包括如下步骤：

步骤60、移动滑动窗位置到用于信道估计的前导块的起始位置，所述滑动窗的长度为W个码元长度，即为4W个采样点，W＝128；

步骤61、选取连续长度为4W个采样点的数据段为观测数据R₁，将滑动窗长的位置向数据传输方向移动4W采样点，选取连续长度为4W采样点的数据段为观测数据R₂；

步骤62、求出R₁，R₂的相关值P₁， $P_1={{R_{1}R}_2}^H=\underset{t=1}{\overset{2W}{\mathrm{\&Sigma;}}}{r\left(t\right)r}^{*}(t+2W);$

步骤63、对求出的相关值P₁求幅角得到X，X＝angle(P₁)；

步骤64、将X除以相关长度W、2π和码元持续时间T的乘积得到精频偏估计值Δf并补偿，Δf＝X／(2πWT)，补偿公式为r(n)＝r(n)e^-j2πnΔf/t。

请参阅图9，该图为本发明所述方法中进行同步错锁判定及纠正的流程图，具体包括如下步骤：

步骤71、在完成前面步骤后，通过得到的精定时位置获取用于信道估计的UW序列对应的接收数据，并对其进行4倍降采样得到序列 $\stackrel{\&RightArrow;}{r}=[r\left(1\right),...,r\left(M\right)],$ 用于信道估计的UW序列的长度与发送端发送的数据块的长度相同，为M码元，因此也为M码元长度。

步骤72、对所述序列 $\stackrel{\&RightArrow;}{r}=[r\left(1\right),...,r\left(M\right)]$ 进行M点傅立叶变换得到R_fft，R_fft＝[R(1)，...，R(M)]。

步骤73、计算信道估计结果H＝[H(1)，...，H(M)]＝R_fft/U_fft，其中U_fft是本发明中用于信道估计的UW序列的傅立叶变换值。

步骤74、对信道估计结果H进行傅立叶逆变换得到h，h＝[h(1)，...，h(M)]。

步骤75、将搜索范围确定为h的后L个码元，即搜索范围为[h(M-L+1)，...，h(M)]，其中L为发送端发送的数据块中循环前缀(CP)的长度。

步骤76、判断在步骤75确定出的搜索范围[h(M-L+1)，...，h(M)]内能否搜索到增益大于预设的信道增益门限a＝0.1的多径分量，若能够搜索到，则表示出现块同步错锁，执行步骤77，否则表示没有出现块同步错锁，执行步骤78。

步骤77、获取搜索到的第一个增益大于预设的信道增益门限a＝0.1的多径分量在搜索范围中的位置Q₂，Q₂∈[M-L+1，M]，将同步位置朝数据传输的反方向偏移M+1-Q₂个码元。

步骤78、无需进行同步位置调整。

上述进行同步错锁判定及纠正的流程利用了信道估计结果在时域上的特性，通过出现错锁时候的信道估计结果与正确同步时候的信道估计结果在时域上的不同特征来确定是否出现了错锁和出现错锁时候的偏移量，快速有效的解决了现有技术中当到达的第一条径在信道传输过程中出现深衰弱时，确定出的符号起始位置会向数据传输的方向偏移的问题，其实现过程简单、方便。

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。

Claims (13)

1、一种单载波频域均衡***中的载波频偏和时延的捕获方法，接收端的采样率为4倍采样，其特征在于，包括步骤：

A、对接收到的数据进行帧到达检测，当检测到有效数据帧时，确定出数据帧的帧头位置；

B、将所述确定出的帧头位置做为起始位置对接收到的数据帧进行粗频偏估计及补偿；

C、进行粗定时估计，确定出数据块的起始位置，将定时偏差锁定在一个码元偏差之内；

D、结合最大似然搜索算法和O&M定时估计算法进行精定时估计，得到精确的码元定时信息；

E、进行精频偏估计及补偿；

F、进行同步错锁判定及纠正。

2、如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对接收到的数据进行帧到达检测的实现过程为：

A1、将滑动窗的起始位置点d置为d＝1；

A2、以d为起始位置连续获取两个窗长为4G采样点的采样值，R_i＝(r(d+4(i-1)G)，...，r(d+4iG-1))^T，i＝1，2，其中G＝32，表示获取的码元长度，r(n)，{n＝1，2，3......}表示接收信号采样值；

A3、确定出R₁，R₂的相关值P(d)， $P\left(d\right)={R_1}^H{R}_2=\underset{k=d}{\overset{d+4G-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{r}^{*}\left(k\right)r(k+4G);$

A4、确定获取到的两个窗的平均能量 $R\left(d\right)=\frac{1}{2}\underset{k=d}{\overset{d+8G-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\left|r\left(k\right)\right|}^2;$

A5、计算 $M_A\left(d\right)=\frac{{\left|P\left(d\right)\right|}^2}{{\left(R\left(d\right)\right)}^2},$ 判定M_A(d)是否大于等于预设门限值M_A，若是，则停止移动滑动窗，此时的滑动窗起始位置点即为数据帧的帧头位置，否则，将移动滑动窗的起始位置点加1，返回步骤A2。

3、如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设门限值为M_A＝0.7。

4、如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤B中，对接收到的数据帧进行粗频偏估计及补偿的具体过程为：

B1、将帧到达检测中得到的数据帧的帧头位置确定为滑动窗的起始位置，滑动窗的长度为N_B×L_B码元长度，即4N_B×L_B个采样点，初始计数值m为0；

B2、将m加1，判断m是否小于预设的移动次数门限值M_B，若是，执行步骤B3，否则，执行步骤B5；

B3、从滑动窗的起始位置开始连续选取4N_B×L_B个采样点长度的观测数据R_m，将滑动窗起始位置向数据传输方向移动4L_B个采样点长度后，再从滑动窗的起始位置开始连续选取4N_B×L_B个采样点长度的观测数据R_m+1；

其中，R_m＝[r(1+4(m-1)L_B)，…，r(4(N_B+m-1)L_B)]，m＝{1，2....M_B}，r(n)表示接收端的信号采样值；

B4、确定出R_m和R_m+1的相关值P_m， $P_m=R_m{R}_{m+1}^H=\underset{n=1+4(m-1)L_B}{\overset{4(N_B+m-1)L_B}{\mathrm{\&Sigma;}}}r\left(n\right)r^{*}(n+{4L}_B),$ 然后确定出相关值P_m的幅角X_m并予以记录，返回步骤B2；

B5、对已记录的M_B个X_m值进行加权求和，将加权求和的结果除以相关间隔L_B、2π和码元传输时间T的乘积得到频偏估计值Δf；

B6、对接收数据每个采样值进行频偏补偿：r(n)＝r(n)e^-j2πnΔf/T。

5、如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述相关间隔L_B＝8个码元，N_B＝4，预设的移动次数门限值M_B＝6。

6、如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤C中，粗定时估计的具体过程为：

C1、将滑动窗的起始位置点d置0，将标志位置0；

C2、将d值加1，d＝1的位置为经过粗频偏估计及补偿后此时采样点所在的位置，以d为滑动窗的起始位置连续获取4个窗长都为J个码元长度即4J个采样点的采样值R_i，R_i＝(r(d+4(i-1)J)，...，r(d+4iJ-1))^T，i＝1，2，3，4；

C3、计算当前位置d下的测度值M_C(d)， $M_C\left(d\right)=\frac{{|{R_1}^H{R}_2-{R_3}^H{R}_4-{R_2}^H{R}_3|}^2+{|{R_2}^H{R}_4-{R_1}^H{R}_3|}^2+{\left|{R_1}^H{R}_4\right|}^2}{14{\left|R_s\right|}^2},$ 其中，

为第i个序列的4J个采样值的共轭与第j个序列对应的采样值的乘积的累加和，R_s为滑动窗的平均能量值；

C4、判断M_C(d)是否大于等于预设的测度门限值M_C，若是，则将本次计算出的M_C(d)值添加到测度序列中，将标志位置1，返回步骤C2；否则，执行步骤C5；

C5、判断当前标志位是否为1，若是，搜索测度序列中的测度最大值，其对应的位置点

即为块同步的位置，否则，返回步骤C2。

7、如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述预设的测度门限值M_C＝0.4。

8、如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤D中，精定时估计的具体过程为：

D1、利用基于BAKER码的最大似然搜索算法得到最接近定时位置的采样点Q₁及Q₁的偏移量K-I-1；

D2、以Q₁为起始位置，截取数据段[r(Q₁)，...，r(Q₁+4M-1)]，用符号S＝[s(1)，…，s(4M)]表示，即S＝[s(1)，…，s(4M)]＝[r(Q₁)，...，r(Q₁+4M-1)]，其中M为截取的数据段中的码元数，与发送端发送的数据块的长度相同，将S通过第一带通滤波器进行带通滤波后得到

${\stackrel{\&RightArrow;}{S}}_1\left(z\right)=[s_1\left(1\right),\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,s_1\left(4M\right)];$

D3、计算 $F\left(\left|{\stackrel{\&RightArrow;}{S}}_1\left(z\right)\right|\right)={\left|s_1\left(z\right)\right|}^2+\left|s_1\left(z\right)\right|,z=1.....4M,$ F()为非线性函数，将得到的

通过第二带通滤波器进行带通滤波后得到 ${\stackrel{\&RightArrow;}{S}}_2\left(z\right)=[s_2\left(1\right),\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,s_2\left(4M\right)];$

D4、计算剩余定时偏差 $\widehat{\mathrm{\&epsiv;}}=-\frac{T}{2\mathrm{\&pi;}}\arg \left(\underset{z=1}{\overset{\mathrm{VM}}{\mathrm{\&Sigma;}}}{s}_2\left(z\right)e^{-j\frac{2\mathrm{\&pi;}}{V}z}\right),$ 令V＝4表示接收端的采样率为4倍采样，即 $\widehat{\mathrm{\&epsiv;}}=-\frac{T}{2\mathrm{\&pi;}}\arg \left(\underset{z=1}{\overset{4M}{\mathrm{\&Sigma;}}}{s}_2\left(z\right)e^{-j\frac{\mathrm{\&pi;}}{2}z}\right),$ 总的定时估计值为 $(K-I-1)T/4+\widehat{\mathrm{\&epsiv;}},$ 其中T为码元传输时间。

9、如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述步骤D1具体包括步骤：

根据块同步确定出的采样点位置得到前导数据中BAKER码的起始位置的估计值P；

由估计值P确定BAKER码的起始位置的搜索范围为：以P点为中心，前后各I个采样点，由搜索范围确定出与BAKER码作相关计算所需要的接收序列R；

计算2I+1个BAKER码序列B与接收序列R的相关值的模平方C(k)， $C\left(k\right)={\left|\underset{n=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}\stackrel{\&OverBar;}{r}[k+4(n-1)]B^{*}\left(n\right)\right|}^2,$ k＝1....2I+1；

求C(k)最大值对应的序号K，得到相对估计位置P的偏移量ΔT＝K-I-1，由此确定BAKER码的新起始位置Q₁，其位置为Q₁＝P+ΔT，此位置最接近定时位置。

10、如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤E中，进行精频偏估计及补偿的具体过程为：

E1、移动滑动窗位置到用于信道估计的前导块的起始位置，所述滑动窗的长度为W个码元长度，即4W个采样点，W＝128；

E2、选取连续长度为4W个采样点的数据段为观测数据R₁，将滑动窗长的位置向数据传输方向移动4W采样点，选取连续长度为4W采样点的数据段为观测数据R₂；

E3、求出R₁，R₂的相关值P₁，对求出的相关值P₁求幅角得到X；

E4、将X除以相关长度W、2π和码元持续时间T的乘积得到精频偏估计值Δf并补偿，补偿公式为r(n)＝r(n)e^-j2πnΔf/T。

11、如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤F中，进行同步错锁判定及纠正的具体过程为：

F1、在完成前面步骤后，通过得到的精定时位置获取用于信道估计的独特字序列对应的接收数据，对其进行4倍降采样得到序列

用于信道估计的独特字序列的长度与发送端发送的数据块的长度相同，为M码元，因此也为M码元长度；

F2、对所述序列

进行傅立叶变换得到R_fft，计算信道估计结果H＝R_fft/U_fft，U_fft为所述用于信道估计的独特字序列的傅立叶变换值；

F3、对所述信道估计结果H进行傅立叶逆变换得到h，将搜索范围确定为h的后L个码元，其中L为发送端发送的数据块中循环前缀的长度；

F4、在所述搜索范围内搜索第一个信道增益大于预设的信道增益门限的多径分量，若搜索到，则表示出现块同步错锁，获取该多径分量在搜索范围中的位置Q₂，将同步位置朝数据传输的反方向偏移M+1-Q₂个码元。

12、如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据帧由前导块和若干个数据块构成；

所述前导块由两个前导数据块组成，第一个前导数据块包含连续16个L_B码元长度的独特字序列UW1、4个J码元长度的独特字序列UW2合成的序列[UW2，UW2，-UW2，UW2]，16码元长度的数据块，该数据块包括3个无效码和13码元长度的BARKER码；第二个前导数据块由循环前缀和两个W码元长度的独特字序列UW3组成，该循环前缀为UW3序列的后L位；

所述数据块由有用数据和循环前缀组成，该循环前缀为L个码元长度的独特字序列CP，有用数据为N码元长度，每个数据块为M＝L+N码元长度。

13、如权利要求12所述的方法，其特征在于，所述L_B＝8，J＝20，W＝128，L＝32，M＝256，所述BAKER码为13码元长度的序列B，B＝[B(1)，.....B(13)]＝[-1-1-1-1-111-1-11-11-1]。

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