CN102413079A - 3gpp-lte***下行链路初始分数频偏估计方法 - Google Patents

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CN102413079A CN201110354857XA CN201110354857A CN102413079A CN 102413079 A CN102413079 A CN 102413079A CN 201110354857X A CN201110354857X A CN 201110354857XA CN 201110354857 A CN201110354857 A CN 201110354857A CN 102413079 A CN102413079 A CN 102413079A
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Abstract

本发明属于宽带无线移动通信技术领域，具体为3GPP-LTE***下行链路初始分数频偏估计方法。本方法包括：获取接收基带数字信号序列的主同步信道信号（PSS）定时位置及小区标识组内编号
Figure 201110354857X100004DEST_PATH_IMAGE002
；采用两种方法进行频偏估计，得到初始分数频偏值的候选集合，其中一种方法是基于常规循环前缀进行最大似然算法，另一种方法是接收的PSS序列与本地检测的PSS序列进行相关累加；在接收信号不同的SNR区域内，通过设定频偏阈值，从候选集合中，确定最终的初始分数频偏估计值。本发明操作简单，相比于单独使用PSS互相关和基于CP的ML算法具有较好的均方误差性能。

Description

3GPP-LTE***下行链路初始分数频偏估计方法
技术领域
本发明属于宽带无线移动通信技术领域，具体涉及第三代合作伙伴计划长期演进（3rd  Generation Partnership Project Long Term Evolution，3GPP-LTE）下行链路同步过程中的初始分数频偏估计方法。
背景技术
同步技术是一项很重要的无线移动通信技术，同步过程主要包括时间定时和频率同步，同步是任何通信***都需首要完成的过程。在无线移动通信的3G时代，***对同步过程有着很高的要求，同步性能直接关系着无线通信中语音、数据业务的质量以及高速率、低延时的数字多媒体应用服务。然而，在实际的无线环境中，阻挡、阴影、多径衰落等因素，对信号造成了很大的干扰，这也给同步技术提出了严峻的挑战。
第三代合作伙伴计划（3rd generation partnership project，3GPP）在2004年底开始了长期演进（long term evolution，LTE）项目。3GPP-LTE的同步过程的第一步是进行下行链路同步，即小区搜索，当用户（user equipment，UE）进行切换或者初始接入的时候需要进行小区搜索，UE需要进行同步信道（synchronization channel，SCH）信号检测，具体为主同步信道信号（primary SCH signal，PSS）和辅同步信道信号（secondary SCH，SSS）检测，以获取小区标识组号                                                和小区标识组内编号
Figure 314721DEST_PATH_IMAGE002
，读取该小区的广播信道信息，在此过程中，UE需要估计出各自的定时误差和初始载波频偏（carrier frequent offset，CFO）。3GPP-LTE***的空中接口在下行链路采用正交频分多址接入（orthogonal frequency division multiple access，OFDMA）技术，该技术以正交频分复用（orthogonal frequency division multiplexing，OFDM）为基础，通过将整个信道分为多个相互正交的子信道，能够很好地抵制频率选择性信道的影响，可以获得很高的频谱利用率，但是，OFDM对同步要求很高，尤其是对载波频偏（carrier frequent offset，CFO）比较敏感。因此在PSS检测过程中，初始CFO估计就成为影响LTE同步性能的关键因素。
现有的用于OFDM***的CFO估计算法主要分为导频辅助（pilot aided，PA）的估计算法和盲估计（blind estimation，BE）算法。具体在LTE***中，一种是基于导频的算法主要是利用接收PSS时域序列与本地PSS序列的互相关，得到一个互相关序列，将互相关序列等分为两段，分别进行累加求和，利用两个累加值的相位差进行CFO估计，PSS互相关的方法充分利用了PSS序列良好的相关特性，估计性能较好；另一种是利用OFDM符号的结构特征，即循环前缀（cyclic prefix，CP）是OFDM尾部数据的副本，基于最大似然（maximum likelihood，ML）准则，利用其自相关的相位进行CFO估计，基于CP的ML方法只能估计出一个子载波间隔内的频偏，另外估计性能易受多径信道的影响，但是基于CP的ML方法可以在多个OFDM符号时间内实现。当进行分数频偏估计时，总体上来说，PSS互相关的方法的频偏估计精度优于基于CP的ML方法的估计好，但是，在较小频偏范围和高的信噪比情况下，基于CP的ML方法的精度会优于PSS互相关的方法。具有低复杂度的S-SCH检测方法。但是，现有的LTE***初始分数频偏估计方法多集中于单独采用PA算法或者BE算法，缺少能够有效联合PA算法和BE算法的初始分数频偏估计方法。
发明内容
本发明的目的在于提出一种适用于3GPP-LTE***的下行链路同步中的初始分数频偏估计方法，能够有效联合PSS互相关方法和基于CP的ML方法。
本发明提出适用于3GPP-LTE***的下行链路同步中的初始分数频偏估计方法，针对接收到的基带数字信号时域序列，其步骤为：
步骤1：获取接收序列的主同步信号PSS定时位置和小区标识组内编号；
步骤2：对经过窄带滤波器得到接收的PSS时域序列，根据检测的
Figure 979237DEST_PATH_IMAGE002
产生本地PSS时域信号，将接收的PSS序列的前半部分和本地PSS序列前半部分共轭相乘累加，接收的PSS序列的后半部分和本地PSS序列的后半部分共轭相乘累加，计算两个共轭相乘累加值的相位差，得到初始分数频偏
Figure 201110354857X100002DEST_PATH_IMAGE003
；
步骤3：对未经过窄带滤波器的接收序列，采用基于CP的ML方法获得初始分数频偏估计
Figure 430159DEST_PATH_IMAGE004
；
步骤4：进行初始分数频偏估计，由上述步骤，***获得了候选集，记接收信号的SNR为
Figure 692644DEST_PATH_IMAGE006
，设定一个SNR阈值
Figure 201110354857X100002DEST_PATH_IMAGE007
，在低信噪比情况下，当归一化频偏范围为[-0.5.0.5]时，基于CP的ML算法的频偏估计性能低于利用PSS采样信号的互相关方法的频偏估计性能，故低SNR区域选择基于PSS的频偏估计
Figure 859183DEST_PATH_IMAGE003
，经仿真平台测试，合适的阈值
Figure 15358DEST_PATH_IMAGE007
范围为0~5 dB，即，当
Figure 625462DEST_PATH_IMAGE008
时，初始频偏取值
Figure 201110354857X100002DEST_PATH_IMAGE009
，当
Figure 296615DEST_PATH_IMAGE010
时，通过设定频偏阈值，其中
Figure 283156DEST_PATH_IMAGE012
，在区域，当较小频偏存在时，基于CP的ML方法的估计性能优于利用PSS互相关方法的估计性能，阈值
Figure 137160DEST_PATH_IMAGE011
的具体取值与CP和PSS信号的采样点数以及传输无线信道状况有关，在具体实施中，阈值和
Figure 741634DEST_PATH_IMAGE011
的设定，是基于采用步骤2和步骤3两种方法的频偏估计性能的比较，当时，初始频偏取值
Figure 824307DEST_PATH_IMAGE009
，当
Figure 470052DEST_PATH_IMAGE010
时，若
Figure 201110354857X100002DEST_PATH_IMAGE013
时，
Figure 532817DEST_PATH_IMAGE014
，否则，
Figure 518091DEST_PATH_IMAGE009
，从而得到最终的初始分数频偏估计
Figure 201110354857X100002DEST_PATH_IMAGE015
。
具体的检测流程如图4所示。下面对各个步骤的具体计算作进一步介绍：
步骤1 ：获取接收基带数字信号序列的主同步信号PSS定时位置和小区标识组内编号，其分步骤如下：
分步骤1.1：对接收信号的进行时域采样，经过窄带低通滤波器得到接收序列，根据时间同步模块确定的时间同步信息，获取PSS粗定时同步结果，记接收端PSS时域采样序列为
Figure 773940DEST_PATH_IMAGE016
：
Figure 201110354857X100002DEST_PATH_IMAGE017
，
其中，
Figure 889663DEST_PATH_IMAGE018
表示归一化的载波频偏（carrier frequency offset, CFO），
Figure 201110354857X100002DEST_PATH_IMAGE019
表示主同步PSS序列的时域形式，
Figure 604810DEST_PATH_IMAGE020
表示快速傅立叶变换FFT点数，在LTE带宽设置为20MHz时，
Figure 201110354857X100002DEST_PATH_IMAGE021
，
Figure 898519DEST_PATH_IMAGE022
（
Figure 201110354857X100002DEST_PATH_IMAGE023
）表示信道冲激响应，在LTE信道仿真模型中，L = 8，
Figure 66326DEST_PATH_IMAGE024
表示加性复高斯噪声，其功率谱密度为。
分步骤1.2：本地PSS频域序列经过快速傅立叶逆变换IFFT变换到时域的PSS序列，，
Figure 555393DEST_PATH_IMAGE028
，将接收序列
Figure 206955DEST_PATH_IMAGE016
与本地PSS序列，得到三个相关集，取最大相关值对应的PSS，即
Figure 201110354857X100002DEST_PATH_IMAGE029
，
其中，*表示共轭运算因此，根据检测值
Figure 522846DEST_PATH_IMAGE030
确定小区标识组内编号
Figure 884689DEST_PATH_IMAGE002
。
步骤2：针对本地接收到的PSS采样信号
Figure 972731DEST_PATH_IMAGE016
与检测到
Figure 302081DEST_PATH_IMAGE002
所对应的本地PSS时域序列进行逐点相关，得到一个相关序列，然后将得到的相关序列平分为两段，根据这两段的相位差得到频偏
Figure 235402DEST_PATH_IMAGE003
。
分步骤2.1：根据3GPP-LTE协议，主同步信号PSS的频域序列是采用Zadoff-Chu序列，而小区组内编号
Figure 717330DEST_PATH_IMAGE002
一一对应于Zadoff-Chu序列的根指数，通过
Figure 38590DEST_PATH_IMAGE020
点IFFT，变换得到PSS时域序列。
根据3GPP TS 36.211 V8.5.0协议，3GPP LTE采用的是62长的Zadoff-Chu序列作为主同步信道信号，序列特征为:
Figure 340389DEST_PATH_IMAGE032
，
其中
Figure 342980DEST_PATH_IMAGE031
称为Zadoff-Chu序列的根指数，取值为{25,29,34}，分别对应于LTE***中的小区表示组内编号
Figure 928682DEST_PATH_IMAGE002
的取值{0,1,2}。
记在步骤1得到的
Figure 894278DEST_PATH_IMAGE002
对应的Zadoff-Chu序列根指数极为
Figure 201110354857X100002DEST_PATH_IMAGE033
，得到本地PSS频域序列，
Figure 201110354857X100002DEST_PATH_IMAGE035
，根据PSS序列与子载波的映射关系，通过N点IFFT变换，得到本地PSS时域序列
Figure 551972DEST_PATH_IMAGE036
，
Figure 929864DEST_PATH_IMAGE028
。
分步骤2.2：将接收到的
Figure 592927DEST_PATH_IMAGE016
与分步骤2.1得到的
Figure 56269DEST_PATH_IMAGE036
进行逐点相关，得到一个相关序列
Figure 201110354857X100002DEST_PATH_IMAGE037
，
Figure 213712DEST_PATH_IMAGE028
，即：
其中
Figure DEST_PATH_IMAGE039
和
Figure 93123DEST_PATH_IMAGE040
分别表示干扰项和噪声项。
分步骤2.3：将上述相关序列
Figure 309341DEST_PATH_IMAGE037
等分为两段，利用两段之间的相位差，估计出对应的频偏值。
为进一步平滑干扰项和噪声项的影响，同时为了利用PSS序列良好的自相关特性，将相关序列
Figure 254163DEST_PATH_IMAGE037
分成等长的两段，对每一段数据采取累加的方法，得到
Figure DEST_PATH_IMAGE041
和
Figure 419697DEST_PATH_IMAGE042
：
Figure DEST_PATH_IMAGE043
，
Figure 158982DEST_PATH_IMAGE044
。
若不考虑干扰项和噪声项，则
Figure DEST_PATH_IMAGE045
，
观察上式，可以看到，
Figure 409966DEST_PATH_IMAGE041
和存在着相位差，因此，通过对
Figure 365470DEST_PATH_IMAGE041
和
Figure 291969DEST_PATH_IMAGE042
进行共轭相关，可以得到频偏估计值，记为
Figure 217199DEST_PATH_IMAGE003
，即：
，
其中，angle(.)表示求取相位角运算。
步骤3：依据循环前缀（cyclic prefix, CP）的方法进行估计初始分数频偏值。在经过同步信号PSS初步定时后，记
Figure DEST_PATH_IMAGE047
为未经过窄带滤波的接收序列，令：
Figure 643950DEST_PATH_IMAGE048
,
其中G表示CP的长度，采用基于CP的最大似然算法，可得频偏估计值，记作
Figure 928300DEST_PATH_IMAGE004
，即
Figure DEST_PATH_IMAGE049
。 
步骤4：确定最终的初始分数频偏
Figure 950614DEST_PATH_IMAGE015
。
通过步骤2和步骤3得到的频偏估计值组成候选集
Figure 978613DEST_PATH_IMAGE005
，记接收信号的SNR为
Figure 222513DEST_PATH_IMAGE006
，比较步骤2和步骤3对应两种方法的频偏估计MSE性能，设定一个SNR阈值
Figure 677765DEST_PATH_IMAGE007
，当时，初始频偏取值
Figure 19064DEST_PATH_IMAGE009
，当
Figure 55154DEST_PATH_IMAGE010
时，通过设定频偏阈值
Figure 494356DEST_PATH_IMAGE011
，其中
Figure 615896DEST_PATH_IMAGE012
，若
Figure 48014DEST_PATH_IMAGE013
时，，否则，
Figure 814293DEST_PATH_IMAGE009
，从而得到最终的初始分数频偏估计
Figure 423129DEST_PATH_IMAGE015
。至此，本发明的初始分数频偏估计方法完成。
本发明方法的特点：
(1)本发明联合了基于导频的PSS互相关估计方法和基于CP的ML最大似然估计方法，获得了较好的频偏估计最小均方误差（MSE）性能。
(2)本发明通过在某些接收信号的SNR区域设置频偏估计值阈值，将现有流行的这种频偏估计方法联合起来，因此，阈值的选择将是一个关键因素。
(3)本发明适用于FDD和TDD帧结构，在噪声和信道比较恶劣的情况下，仍然能够保持满意的MSE性能。 
附图说明
图1为3GPP LTE***中FDD无线帧结构示意图。
图2为3GPP LTE***中TDD无线帧结构示意图。
图3为3GPP LTE***中同步信道SCH与子载波之间的映射图。
图4为本发明的检测方法流程示意图。
图5为本发明应用于实施例中实验例1的MSE性能仿真结果。
具体实施方式
以下将参照附图和具体实施例，对本发明所提出的一种用于3GPP LTE***下行链路初始分数频偏估计方法进行详细阐述。
本发明提供了一种用于3GPP LTE***的下行链路初始分数频偏估计的方法，基本原理是先利用ML原理，采用CP与原始数据的重复性进行相关，估计出频率偏移
Figure 393359DEST_PATH_IMAGE004
，再利用接收信号与本地PSS时域序列进行互相关，估计出频偏
Figure 404041DEST_PATH_IMAGE003
，此时得到候选集
Figure 185046DEST_PATH_IMAGE050
，然后再划分接收信号SNR区域，通过设置频偏阈值
Figure 281178DEST_PATH_IMAGE011
，从候选集中选择***频偏估计值。
考虑一个实现第三代合作伙伴计划长期演进（ 3rd Generation Partnership Project Long Term Evolution ，3GPP LTE）下行链路***，3GPP定义了当前LTE标准中FDD和TDD的帧结构，FDD和TDD是不同的双工方式，但在帧结构上有很多相似之处，一个无线帧时间周期为10 ms，包括20个0.5 ms的时隙，在使用常规CP时，每个时隙包含7个OFDM符号，使用扩展CP时，包含6个OFDM符号，在具体实现时，CP是原始数据尾部一部分数据的副本，能够避免有用数据间的相互干扰，可以有效地抵抗多径的影响。
图1和图2给出了FDD和TDD帧结构的示意图。在图1所示的FDD帧结构中，PSS位于时隙#0和时隙#10，并且位于这些时隙中的最后1个OFDM符号上，SSS位于PSS所在时隙的倒数第2个OFDM符号上。图2所示的TDD帧结构，PSS位于时隙#2和#12，并且位于这些时隙中序号为2的OFDM符号上，SSS位于时隙#1和时隙#11，并且位于这些时隙中的倒数第一个OFDM符号。图3显示了 FDD帧和TDD帧结构中，PSS和SSS都位于直流分量附近的72个子载波上。
图4给出了用于3GPP LTE***下行链路初始分数频偏的估计方法，参考附图，以下将详细说明本方法的操作流程。
基于CP的ML算法，把接收到的基带数字信号进行延时一个OFDM符号进行自相关，在一个实施例中，记，其中n表示时域序号，是基带数字信号的时域数据，G表示累加器的长度，N表示一个OFDM的抽样点数，在20MHz的LTE***中可以设置为常规CP长度144或者更小的数值，N=2048，基于相关值P的相位，进行分数频率估计，在实施例中，采用公式
Figure 998915DEST_PATH_IMAGE052
来估计每个采样点的频率偏移，可以通过多个OFDM符号进行平均，用于显著提高
Figure 200089DEST_PATH_IMAGE004
的估计精度。
将接收的基带数字信号进行窄带低通滤波。PSS信号位于直流分量附近的72个子载波上，进行低通滤波不会对PSS产生影响，在一个实施例中，窄带低通滤波器可以保留直流分量附近的62个子载波数据，即PSS序列。将经过采样的基带数字信号与本地候选的PSS信号进行互相关。记采样后的基带信号为
Figure 517938DEST_PATH_IMAGE016
，本地候选的PSS时域序列，其中
Figure 831556DEST_PATH_IMAGE054
表示小区表示组内编号，
Figure 203632DEST_PATH_IMAGE027
，n表示时域序列序号，
Figure 8776DEST_PATH_IMAGE028
，N表示OFDM符号的采样点数。将时域序列与本地PSS序列
Figure 715012DEST_PATH_IMAGE026
，得到三个相关集，取最大相关值对应的PSS，即
Figure DEST_PATH_IMAGE055
，
其中，*表示共轭运算。因此，根据检测值
Figure 257989DEST_PATH_IMAGE030
确定小区标识组内编号
Figure 640778DEST_PATH_IMAGE002
。
针对本地接收到的PSS时域序列
Figure 232296DEST_PATH_IMAGE016
与检测值所对应的本地PSS时域序列
Figure 906040DEST_PATH_IMAGE056
进行逐点相关，得到一个相关序列，其中对应与检测的
Figure 956352DEST_PATH_IMAGE002
。在具体实施例中，记相关序列
Figure 770725DEST_PATH_IMAGE037
，
Figure 406237DEST_PATH_IMAGE028
， 
其中
Figure 735587DEST_PATH_IMAGE039
和
Figure 934487DEST_PATH_IMAGE040
分别表示干扰项和噪声项。将上述相关序列
Figure 416415DEST_PATH_IMAGE037
等分为两段，得到
Figure 409779DEST_PATH_IMAGE041
和
Figure 226425DEST_PATH_IMAGE042
，即 
，
Figure DEST_PATH_IMAGE059
。
若不考虑干扰项和噪声项，则
Figure 627768DEST_PATH_IMAGE060
，
通过对
Figure 605082DEST_PATH_IMAGE041
和
Figure 846707DEST_PATH_IMAGE042
进行共轭相乘，即
Figure 449727DEST_PATH_IMAGE046
。
至此，LTE***得到了频偏候选集
Figure 827619DEST_PATH_IMAGE005
，记接收基带信号
Figure 241414DEST_PATH_IMAGE047
的SNR为
Figure 704756DEST_PATH_IMAGE006
，设定一个SNR阈值
Figure 111467DEST_PATH_IMAGE007
，当时，初始频偏取值
Figure 928561DEST_PATH_IMAGE009
，当
Figure 879200DEST_PATH_IMAGE010
时，通过设定频偏阈值，其中
Figure 989555DEST_PATH_IMAGE012
，若
Figure 932103DEST_PATH_IMAGE013
时，
Figure 432355DEST_PATH_IMAGE014
，否则，，在仿真实例中，取
Figure DEST_PATH_IMAGE061
dB，
Figure 138591DEST_PATH_IMAGE062
，从而得到***初始分数频偏估计
Figure 314357DEST_PATH_IMAGE015
。
为了验证本专利检测方法的有效性，下面的实验进行了计算机仿真。
实验例1：在多径信道下，本发明的初始分数频偏估计MSE性能。
考虑一个8径瑞利衰落信道模型，其中多径信道定义为exponential power delay profile的频率选择性衰落，每径之间延时等于采样周期，各径的平均功率为
Figure DEST_PATH_IMAGE063
，
在仿真中取
Figure 52637DEST_PATH_IMAGE064
。
图5显示了8径信道下，3000次的循环仿真中，频偏估计算法的归一化MSE随平均接收信噪比
Figure DEST_PATH_IMAGE065
变化的性能曲线，归一化MSE的定义为：
Figure 339262DEST_PATH_IMAGE066
。
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE067
表示Monte Carlo仿真次数，
Figure 479387DEST_PATH_IMAGE068
表示第次仿真时，***归一化分数频偏值，
Figure 560476DEST_PATH_IMAGE070
表示第次仿真时频偏估计值。在仿真参数设置上，
Figure 814051DEST_PATH_IMAGE068
在区间[-0.5，0.5]服从均匀分布，接收基带信号的SNR阈值设置为
Figure DEST_PATH_IMAGE071
0 dB，频偏估计阈值设置为
Figure 57950DEST_PATH_IMAGE072
0.3，一个OFDM符号的采样点数为N = 2048，CP的采样点数为G = 144。在图5中，“PSS corr.”表示采取PSS互相关的频偏估计方法，“CP based”表示基于CP的ML方法，“Proposed”表示本专利的估计方法，可以得到：相比较基于CP的ML算法和PSS互相关的方法，本方法具有较好的MSE性能。

Claims (4)

1.一种适用于3GPP-LTE***下行链路初始分数频偏估计方法，其特征在于具体步骤如下：针对接收到的基带数字信号时域序列，
步骤1：获取接收序列的主同步信号PSS定时位置和小区标识组内编号                                                
Figure 799511DEST_PATH_IMAGE001
；
步骤2：对经过窄带滤波器得到接收的PSS时域序列，根据检测的
Figure 716652DEST_PATH_IMAGE001
产生本地PSS时域信号，将接收的PSS序列的前半部分和本地PSS序列前半部分共轭相乘累加，接收的PSS序列的后半部分和本地PSS序列的后半部分共轭相乘累加，计算两个共轭相乘累加值的相位差，得到初始分数频偏；
步骤3：对未经过窄带滤波器的接收序列，采用基于CP的ML方法获得初始分数频偏估计
Figure 704647DEST_PATH_IMAGE003
；
步骤4：进行初始分数频偏估计，由上述步骤，获得候选集
Figure 581336DEST_PATH_IMAGE004
，记接收信号的SNR为
Figure 403799DEST_PATH_IMAGE005
，设定一个SNR阈值
Figure 483882DEST_PATH_IMAGE006
，当时，初始频偏取值，当
Figure 220390DEST_PATH_IMAGE009
时，通过设定频偏阈值，其中
Figure 774049DEST_PATH_IMAGE011
，若时，
Figure 602644DEST_PATH_IMAGE013
，否则，
Figure 844270DEST_PATH_IMAGE008
，从而得到最终的初始分数频偏估计
Figure 944161DEST_PATH_IMAGE014
。
2.根据权利要求1所述的适用于3GPP-LTE***下行链路初始分数频偏估计方法，其特征在于步骤1获取接收基带数字信号序列的主同步信号PSS定时位置和小区标识组内编号
Figure 649949DEST_PATH_IMAGE001
，其分步骤如下：
 分步骤1.1：对接收基带数字信号的进行时域采样，经过窄带低通滤波器得到接收序列，根据时间同步模块确定的时间同步信息，获取PSS粗定时同步结果，记接收端PSS时域的等效基带采样序列为
Figure 985116DEST_PATH_IMAGE015
：
Figure 527087DEST_PATH_IMAGE016
，
其中，
Figure 605901DEST_PATH_IMAGE017
表示归一化的载波频偏，
Figure 166195DEST_PATH_IMAGE018
表示主同步PSS序列的时域形式，
Figure 750892DEST_PATH_IMAGE019
表示快速傅立叶变换FFT点数，
Figure 701530DEST_PATH_IMAGE020
表示信道冲激响应，
Figure 646352DEST_PATH_IMAGE021
，
Figure 998836DEST_PATH_IMAGE022
表示加性复高斯噪声，其功率谱密度为
Figure 754434DEST_PATH_IMAGE023
；
分步骤1.2：本地PSS频域序列经过快速傅立叶逆变换IFFT变换到时域的PSS序列
Figure 192368DEST_PATH_IMAGE024
，
Figure 675302DEST_PATH_IMAGE025
，
Figure 147872DEST_PATH_IMAGE026
，将接收序列
Figure 74371DEST_PATH_IMAGE015
与本地PSS序列
Figure 61918DEST_PATH_IMAGE024
，得到三个相关集，取最大相关值对应的PSS，即：
Figure 286226DEST_PATH_IMAGE027
，
其中，*表示共轭运算，根据检测值确定小区标识组内编号
Figure 445123DEST_PATH_IMAGE029
。
3.根据权利要求2所述的适用于3GPP-LTE***下行链路初始分数频偏估计方法，其特征在于步骤2计算初始分数频偏频偏的分步骤如下； 
分步骤2.1：根据3GPP-LTE协议，主同步信号PSS的频域序列采用Zadoff-Chu序列，小区组内编号一一对应于Zadoff-Chu序列的根指数，通过
Figure 132271DEST_PATH_IMAGE019
点IFFT，变换得到PSS时域序列；
根据3GPP TS 36.211 V8.5.0协议，3GPP LTE采用62长的Zadoff-Chu序列作为主同步信道信号，序列特征为：
Figure 94410DEST_PATH_IMAGE031
，
其中，
Figure 660521DEST_PATH_IMAGE030
称为Zadoff-Chu序列的根指数，取值为{25,29,34}，分别对应于LTE***中的小区表示组内编号
Figure 775239DEST_PATH_IMAGE001
的取值{0,1,2}；
记在步骤1得到的
Figure 198130DEST_PATH_IMAGE001
对应的Zadoff-Chu序列根指数极为
Figure 585249DEST_PATH_IMAGE032
，得到本地PSS频域序列
Figure 768100DEST_PATH_IMAGE033
，
Figure 658695DEST_PATH_IMAGE034
，根据PSS序列与子载波的映射关系，通过N点IFFT变换，得到本地PSS时域序列
Figure 518067DEST_PATH_IMAGE035
，
Figure 126903DEST_PATH_IMAGE026
；
分步骤2.2：将接收到的
Figure 113444DEST_PATH_IMAGE015
与分步骤2.1得到的
Figure 124126DEST_PATH_IMAGE035
进行逐点相关，得到一个相关序列
Figure 154399DEST_PATH_IMAGE036
，
Figure 250531DEST_PATH_IMAGE026
，即：
Figure 775184DEST_PATH_IMAGE038
其中，和
Figure 841546DEST_PATH_IMAGE040
分别表示干扰项和噪声项；
分步骤2.3：将上述相关序列等分为两段，利用两段之间的相位差，估计出对应的频偏值；
将相关序列
Figure 550056DEST_PATH_IMAGE036
分成等长的两段，对每一段数据采取累加的方法，得到
Figure 535330DEST_PATH_IMAGE041
和：
Figure 791179DEST_PATH_IMAGE043
，
Figure 719951DEST_PATH_IMAGE044
 ；
或者不考虑干扰项和噪声项，则：
Figure 372781DEST_PATH_IMAGE045
，
通过对
Figure 853441DEST_PATH_IMAGE041
和
Figure 208199DEST_PATH_IMAGE042
进行共轭相关，得到频偏估计值，记为
Figure 878345DEST_PATH_IMAGE002
，即：
，
其中，angle(.)表示求取相位角运算。
4.根据权利要求3所述的适用于3GPP-LTE***下行链路初始分数频偏估计方法，其特征在于步骤3初始分数频偏估计
Figure 286510DEST_PATH_IMAGE003
的分步骤为：依据循环前缀（CP）的方法进行估计初始分数频偏值，在经过同步信号PSS初步定时后，记为未经过窄带滤波的接收序列，令：
Figure 528366DEST_PATH_IMAGE048
,
其中G表示CP的长度，采用基于CP的最大似然算法，得频偏估计值，记作
Figure 77159DEST_PATH_IMAGE003
，即
Figure 227518DEST_PATH_IMAGE049
。
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