CN109802904A - 一种窄带物联网NB-IoT的频偏估计方法及终端 - Google Patents
一种窄带物联网NB-IoT的频偏估计方法及终端 Download PDFInfo
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Abstract
本发明提供了一种窄带物联网NB‑IoT的频偏估计方法及终端，其方法包括：获取网络设备发送的窄带主同步信号NPSS；在NPSS中选取完全相同的第一序列和第二序列；根据第一序列和所述第二序列，计算频偏估计值。本发明利用窄带同步信号NPSS计算频偏估计值，样点数多，计算精度高，且对频偏估计是在接收到同步信号之后，即在信号同步之后计算频偏，这时无需进行信道估计，大大简化了算法复杂度。
Description
技术领域
本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种窄带物联网NB-IoT的频偏估计方法及终端。
背景技术
频偏估计对信道估计、信号解调等有着重要意义，现有技术中常用的频偏估计方式主要有解调参考信号(Demodulation Reference Signal，DMRS)法和循环前缀(CyclicPrefix，CP)法。其中，DMRS法具体为：利用一个子帧上编号为3和10的时域符号对应导频符号，在频域上利用两者的信道估计系数进行相关处理得到相应的相关值，再利用相关值和两个导频符号的时间间隔得出频偏值。CP法具体为：将时域符号(或称为OFDM符号)的最后若干点拷贝放置在OFDM符号的前端，这样OFDM符号的首尾两部分数据是相同的，这样在时域上将CP数据与OFDM符号末尾相同的数据进行相关处理得到相关值，再利用相关值和时间间隔进行频偏估计。
对于窄带物联网(Narrow Band Internet of Things，NB-IoT)***，***带宽仅占据200KHz，相当于长期演进型(Long Time Evolution，LTE)***中的一个资源块(Resource Block，RB)，NB-IoT***的帧结构、同步和导频符号的定义均与LTE***不同，每个符号的有用信息很少。若采用DMRS法，由于NB-IoT***里DMRS只有1个RB大小，频域子载波数据较少，频偏估计效果很差。若采用CP法，由于频域子载波有用点数太少，频偏估计误差较大。因此，传统的频偏估计算法不再适用于NB-IoT***的频偏估计。
发明内容
本发明提供一种窄带物联网NB-IoT的频偏估计方法及终端，解决了无法计算窄带物联网NB-IoT***的频偏问题。
本发明的实施例提供一种窄带物联网NB-IoT的频偏估计方法，包括：
获取网络设备发送的窄带主同步信号NPSS；
在NPSS中选取完全相同的第一序列和第二序列；
根据第一序列和第二序列，计算频偏估计值。
其中，在NPSS中选取完全相同的第一序列和第二序列的步骤，包括：
按照预设采样率，对NPSS中前M个时域符号进行采样，得到第一序列；
按照预设采样率，对NPSS中与前M个时域符号完全相同的M个时域符号进行采样，得到第二序列。
其中，根据第一序列和第二序列，计算频偏估计值的步骤，包括：
对第一序列和第二序列共轭相乘，得到中间变量；
根据复数三角函数公式，计算中间变量的相角；
根据相角与频偏值的预设关系，计算与相角对应的频偏估计值。
其中，对第一序列和第二序列共轭相乘，得到中间变量的步骤，包括：
根据公式(s2(n)*conj(s1(n)))，计算得到中间变量R；
其中，R表示中间变量，s1(n)表示第一序列，s2(n)表示第二序列，N表示第一序列和第二序列的最大样点数。
其中，根据相角与频偏值的预设关系，计算与相角对应的频偏估计值的步骤，包括：
根据公式计算与相角对应的频偏估计值f；
其中，f表示频偏估计值，arg(R)表示中间变量的相角，M表示预设采样率，ΔL表示第一序列和第二序列间隔的采样点数。
本发明实施例还提供了一种终端，包括：
获取模块，用于获取网络设备发送的窄带主同步信号NPSS；
选取模块，用于在NPSS中选取完全相同的第一序列和第二序列；
计算模块，用于根据第一序列和第二序列，计算频偏估计值。
其中，选取模块包括：
第一采样单元，用于按照预设采样率，对NPSS中前M个时域符号进行采样，得到第一序列；
第二采样单元，用于按照预设采样率，对NPSS中与前M个时域符号完全相同的M个时域符号进行采样，得到第二序列。
其中，计算模块包括：
第一计算单元，用于对第一序列和第二序列共轭相乘，得到中间变量；
第二计算单元，用于根据复数三角函数公式，计算中间变量的相角；
第三计算单元，用于根据相角与频偏值的预设关系，计算与相角对应的频偏估计值。
其中，第一计算单元具体用于：
根据公式(s2(n)*conj(s1(n)))，计算得到中间变量R；
其中，R表示中间变量，s1(n)表示第一序列，s2(n)表示第二序列，N表示第一序列和第二序列的最大样点数。
其中，第三计算单元具体用于：
根据公式计算与相角对应的频偏估计值f；
其中，f表示频偏估计值，arg(R)表示中间变量的相角，M表示预设采样率，ΔL表示第一序列和第二序列间隔的采样点数。
本发明实施例还提供了一种终端，包括收发机，用于获取网络设备发送的窄带主同步信号NPSS；
处理器，与收发机连接，用于实现如下功能：在NPSS中选取完全相同的第一序列和第二序列，以及根据第一序列和第二序列，计算频偏估计值。
其中，处理器具体用于：
按照预设采样率，对NPSS中前M个时域符号进行采样，得到第一序列；
按照预设采样率，对NPSS中与前M个时域符号完全相同的M个时域符号进行采样，得到第二序列。
其中，处理器还用于：
对第一序列和第二序列共轭相乘，得到中间变量；
根据复数三角函数公式，计算中间变量的相角；
根据相角与频偏值的预设关系，计算与相角对应的频偏估计值。
其中，处理器具体用于：
根据公式(s2(n)*conj(s1(n)))，计算得到中间变量R；
其中，R表示中间变量，s1(n)表示第一序列，s2(n)表示第二序列，N表示第一序列和第二序列的最大样点数。
其中，处理器具体用于：
根据公式计算与相角对应的频偏估计值f；
其中，f表示频偏估计值，arg(R)表示中间变量的相角，M表示预设采样率，ΔL表示第一序列和第二序列间隔的采样点数。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述的窄带物联网NB-IoT的频偏估计方法的步骤。
本发明的上述技术方案的有益效果是：利用窄带同步信号NPSS计算频偏估计值，样点数多，计算精度高，且对频偏估计是在接收到同步信号之后，即在信号同步之后计算频偏，这时无需进行信道估计，大大简化了算法复杂度。
附图说明
图1表示本发明实施例的NB-IoT的频偏估计方法的流程示意图；
图2表示本发明实施例中NPSS的时频域分布示意图；
图3表示本发明实施例终端的模块示意图；
图4表示本发明实施例的终端框图。
具体实施方式
为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。在下面的描述中，提供诸如具体的配置和组件的特定细节仅仅是为了帮助全面理解本发明的实施例。因此，本领域技术人员应该清楚，可以对这里描述的实施例进行各种改变和修改而不脱离本发明的范围和精神。另外，为了清楚和简洁，省略了对已知功能和构造的描述。
应理解，说明书通篇中提到的“一个实施例”或“一实施例”意味着与实施例有关的特定特征、结构或特性包括在本发明的至少一个实施例中。因此，在整个说明书各处出现的“在一个实施例中”或“在一实施例中”未必一定指相同的实施例。此外，这些特定的特征、结构或特性可以任意适合的方式结合在一个或多个实施例中。
在本发明的各种实施例中，应理解，下述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
另外，本文中术语“***”和“网络”在本文中常可互换使用。
在本申请所提供的实施例中，应理解，“与A相应的B”表示B与A相关联，根据A可以确定B。但还应理解，根据A确定B并不意味着仅仅根据A确定B，还可以根据A和/或其它信息确定B。
如图1所示，本发明的实施例提供了一种窄带物联网NB-IoT的频偏估计方法，具体包括以下步骤：
步骤11：获取网络设备发送的窄带主同步信号NPSS。
其中，窄带同步信号包括窄带主同步信号(Narrowband PrimarySynchronization Signal，NPSS)和窄带辅同步信号(Narrowband SecondarySynchronization Signal，NSSS)，NPSS为NB-IoT***的终端的时域同步和频域同步提供参考信号，NB-IoT***中的终端在小区搜索时，会先检测NPSS，因此NPSS的可设计为短的ZC(Zadoff-Chu)序列，以降低初步信号检测和同步的复杂性。值得指出的是，与LTE***不同的是，NPSS中不携带任何小区信息，周期是10ms，而NSSS携带有物理小区标识(PhysicalCell Identifier，PCI)，周期是20ms。
步骤12：在NPSS中选取完全相同的第一序列和第二序列。
如图2所示的NPSS的时频域分布示意图，NPSS中前三个时域符号(对应图中编号3、4和5)以及后面三个时域符号(对应图中编号9、10和11)完全相同，因此可将这两部分信息在时域提取出来，分别记为第一序列s1(n)和第二序列s2(n)，n为第一序列或第二序列中的采样点。
步骤13：根据第一序列和第二序列，计算频偏估计值。
根据选取出的第一序列和第二序列计算NB-IoT的频偏估计值，样点数多，计算精度高，且对频偏估计是在接收到同步信号之后，即在信号同步之后计算频偏，这时无需进行信道估计，大大简化了算法复杂度。
其中，步骤12具体可通过以下方式实现：按照预设采样率，对NPSS中前M个时域符号进行采样，得到第一序列；按照预设采样率，对NPSS中与前M个时域符号完全相同的M个时域符号进行采样，得到第二序列。其中，预设采样率可以取经验值，为了简化运算，预设采样率可采用NPSS采样率的16倍降采率，其中NPSS采样率为30.72MHz，预设采样率为30.72/16＝1.92MHz，那么一个时域符号数据域的采样点数为：1个时域(OFDM)符号的持续时间除以降采率＝2048/16＝128，对于CP而言，160个采样点的序列，其CP长度为160/16＝10，对于144个采样点的序列，其CP长度为144/16＝9。第一序列包括3个时域符号，由于这三个时域符号中CP长度为9，那么其包含的采样点数为：3*128+3*9＝411，同理第二序列包含的采样点数为：3*128+3*9＝411，及s1(n)和s2(n)中n的值最大为411。
进一步地，步骤13包括：对第一序列和第二序列共轭相乘，得到中间变量；根据复数三角函数公式，计算中间变量的相角；根据相角与频偏值的预设关系，计算与相角对应的频偏估计值。
其中，对第一序列和第二序列共轭相乘，得到中间变量的步骤包括：
根据公式(s2(n)*conj(s1(n)))，计算得到中间变量R；
其中，R表示中间变量，s1(n)表示第一序列，s2(n)表示第二序列，N表示第一序列和第二序列的最大样点数。
其中，由于NB-IoT的移动性很低，信道趋于平摊，因此中间变量的相角只与频偏相关，相角与频偏值的预设关系为arg(R)＝2π*ΔL*f/M，因此根据相角与频偏值的预设关系，计算与相角对应的频偏估计值的步骤，包括：
根据公式计算与相角对应的频偏估计值f；
其中，f表示频偏估计值，arg(R)表示中间变量的相角，M表示预设采样率，ΔL表示第一序列和第二序列间隔的采样点数。具体地，为了简化运算，预设采样率可采用NPSS采样率的16倍降采率，其中NPSS采样率为30.72MHz，预设采样率M＝30.72/16＝1.92MHz，那么一个时域符号数据域的采样点数为：1个时域(OFDM)符号的持续时间除以降采率＝2048/16＝128，对于CP而言，160个采样点的序列，其CP长度为160/16＝10，对于144个采样点的序列，其CP长度为144/16＝9。由于第一序列和第二序列间隔6个OFDM符号，这6个OFDM符号中有5个符号的CP长度为9、1个符号的CP长度为10。那么ΔL＝6*128+5*9+10＝823。
本发明实施例的NB-IoT的频偏估计方法中，终端利用窄带同步信号NPSS计算频偏估计值，样点数多，计算精度高，且对频偏估计是在接收到同步信号之后，即在信号同步之后计算频偏，这时无需进行信道估计，大大简化了算法复杂度。
以上实施例分别就本发明的窄带物联网NB-IoT的频偏估计方法做出介绍，下面本实施例将结合附图对其对应的终端做进一步说明。
具体地，如图3所示，本发明实施例的终端300包括：
获取模块310，用于获取网络设备发送的窄带主同步信号NPSS；
选取模块320，用于在NPSS中选取完全相同的第一序列和第二序列；
计算模块330，用于根据第一序列和第二序列，计算频偏估计值。
其中，选取模块320包括：
第一采样单元，用于按照预设采样率，对NPSS中前M个时域符号进行采样，得到第一序列；
第二采样单元，用于按照预设采样率，对NPSS中与前M个时域符号完全相同的M个时域符号进行采样，得到第二序列。
其中，计算模块330包括：
第一计算单元，用于对第一序列和第二序列共轭相乘，得到中间变量；
第二计算单元，用于根据复数三角函数公式，计算中间变量的相角；
第三计算单元，用于根据相角与频偏值的预设关系，计算与相角对应的频偏估计值。
其中，第一计算单元具体用于：
根据公式(s2(n)*conj(s1(n)))，计算得到中间变量R；
其中，R表示中间变量，s1(n)表示第一序列，s2(n)表示第二序列，N表示第一序列和第二序列的最大样点数。
其中，第三计算单元具体用于：
根据公式计算与相角对应的频偏估计值f；
其中，f表示频偏估计值，arg(R)表示中间变量的相角，M表示预设采样率，ΔL表示第一序列和第二序列间隔的采样点数。
本发明的终端实施例是与上述窄带物联网NB-IoT的频偏估计方法的实施例对应的，上述方法实施例中的所有实现手段均适用于该终端的实施例中，也能达到相同的技术效果。该终端利用窄带同步信号NPSS计算频偏估计值，样点数多，计算精度高，且对频偏估计是在接收到同步信号之后，即在信号同步之后计算频偏，这时无需进行信道估计，大大简化了算法复杂度。
为了更好的实现上述目的，如图4所示，本实施例提供一种终端，包括：
处理器41；以及通过总线接口42与所述处理器41相连接的存储器43，所述存储器43用于存储所述处理器41在执行操作时所使用的程序和数据，当处理器41调用并执行所述存储器43中所存储的程序和数据时，执行下列过程。
其中，收发机44与总线接口42连接，用于在处理器41的控制下接收和发送数据，具体用于获取网络设备发送的窄带主同步信号NPSS；处理器41与收发机44连接，具体用于：在NPSS中选取完全相同的第一序列和第二序列，以及根据第一序列和第二序列，计算频偏估计值。
其中，处理器41具体用于：
按照预设采样率，对NPSS中前M个时域符号进行采样，得到第一序列；
按照预设采样率，对NPSS中与前M个时域符号完全相同的M个时域符号进行采样，得到第二序列。
其中，处理器41还用于：
对第一序列和第二序列共轭相乘，得到中间变量；
根据复数三角函数公式，计算中间变量的相角；
根据相角与频偏值的预设关系，计算与相角对应的频偏估计值。
其中，处理器41具体用于：
根据公式(s2(n)*conj(s1(n)))，计算得到中间变量R；
其中，R表示中间变量，s1(n)表示第一序列，s2(n)表示第二序列，N表示第一序列和第二序列的最大样点数。
其中，处理器41具体用于：
根据公式计算与相角对应的频偏估计值f；
其中，f表示频偏估计值，arg(R)表示中间变量的相角，M表示预设采样率，ΔL表示第一序列和第二序列间隔的采样点数。
需要说明的是，在图4中，总线架构可以包括任意数量的互联的总线和桥，具体由处理器41代表的一个或多个处理器和存储器43代表的存储器的各种电路链接在一起。总线架构还可以将诸如***设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口提供接口。收发机44可以是多个元件，即包括发送机和收发机，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。针对不同的终端，用户接口45还可以是能够外接内接需要设备的接口，连接的设备包括但不限于小键盘、显示器、扬声器、麦克风、操纵杆等。处理器41负责管理总线架构和通常的处理，存储器43可以存储处理器41在执行操作时所使用的数据。
本领域技术人员可以理解，实现上述实施例的全部或者部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过计算机程序来指示相关的硬件来完成，所述计算机程序包括执行上述方法的部分或者全部步骤的指令；且该计算机程序可以存储于一可读存储介质中，存储介质可以是任何形式的存储介质。
此外，需要指出的是，在本发明的装置和方法中，显然，各部件或各步骤是可以分解和/或重新组合的。这些分解和/或重新组合应视为本发明的等效方案。并且，执行上述系列处理的步骤可以自然地按照说明的顺序按时间顺序执行，但是并不需要一定按照时间顺序执行，某些步骤可以并行或彼此独立地执行。对本领域的普通技术人员而言，能够理解本发明的方法和装置的全部或者任何步骤或者部件，可以在任何计算装置(包括处理器、存储介质等)或者计算装置的网络中，以硬件、固件、软件或者它们的组合加以实现，这是本领域普通技术人员在阅读了本发明的说明的情况下运用他们的基本编程技能就能实现的。
因此，本发明的目的还可以通过在任何计算装置上运行一个程序或者一组程序来实现。所述计算装置可以是公知的通用装置。因此，本发明的目的也可以仅仅通过提供包含实现所述方法或者装置的程序代码的程序产品来实现。也就是说，这样的程序产品也构成本发明，并且存储有这样的程序产品的存储介质也构成本发明。显然，所述存储介质可以是任何公知的存储介质或者将来所开发出来的任何存储介质。还需要指出的是，在本发明的装置和方法中，显然，各部件或各步骤是可以分解和/或重新组合的。这些分解和/或重新组合应视为本发明的等效方案。并且，执行上述系列处理的步骤可以自然地按照说明的顺序按时间顺序执行，但是并不需要一定按照时间顺序执行。某些步骤可以并行或彼此独立地执行。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (12)
1.一种窄带物联网NB-IoT的频偏估计方法，其特征在于，包括：
获取网络设备发送的窄带主同步信号NPSS；
在所述NPSS中选取完全相同的第一序列和第二序列；
根据所述第一序列和所述第二序列，计算频偏估计值。
2.根据权利要求1所述的窄带物联网NB-IoT的频偏估计方法，其特征在于，所述在所述NPSS中选取完全相同的第一序列和第二序列的步骤，包括：
按照预设采样率，对所述NPSS中前M个时域符号进行采样，得到第一序列；
按照所述预设采样率，对所述NPSS中与所述前M个时域符号完全相同的M个时域符号进行采样，得到第二序列。
3.根据权利要求1所述的窄带物联网NB-IoT的频偏估计方法，其特征在于，所述根据所述第一序列和所述第二序列，计算频偏估计值的步骤，包括：
对所述第一序列和第二序列共轭相乘，得到中间变量；
根据复数三角函数公式，计算所述中间变量的相角；
根据相角与频偏值的预设关系，计算与所述相角对应的频偏估计值。
4.根据权利要求3所述的窄带物联网NB-IoT的频偏估计方法，其特征在于，所述对所述第一序列和第二序列共轭相乘，得到中间变量的步骤，包括：
根据公式计算得到中间变量R；
其中，R表示中间变量，s1(n)表示所述第一序列，s2(n)表示所述第二序列，N表示所述第一序列和所述第二序列的最大样点数。
5.根据权利要求3所述的窄带物联网NB-IoT的频偏估计方法，其特征在于，所述根据相角与频偏值的预设关系，计算与所述相角对应的频偏估计值的步骤，包括：
根据公式计算与所述相角对应的频偏估计值f；
其中，f表示频偏估计值，arg(R)表示所述中间变量的相角，M表示预设采样率，ΔL表示所述第一序列和所述第二序列间隔的采样点数。
6.一种终端，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取网络设备发送的窄带主同步信号NPSS；
选取模块，用于在所述NPSS中选取完全相同的第一序列和第二序列；
计算模块，用于根据所述第一序列和所述第二序列，计算频偏估计值。
7.一种终端，其特征在于，包括：
收发机，用于获取网络设备发送的窄带主同步信号NPSS；
处理器，与所述收发机连接，用于实现如下功能：在所述NPSS中选取完全相同的第一序列和第二序列，以及根据所述第一序列和所述第二序列，计算频偏估计值。
8.根据权利要求7所述的终端，其特征在于，所述处理器具体用于：
按照预设采样率，对所述NPSS中前M个时域符号进行采样，得到第一序列；
按照所述预设采样率，对所述NPSS中与所述前M个时域符号完全相同的M个时域符号进行采样，得到第二序列。
9.根据权利要求8所述的终端，其特征在于，所述处理器还用于：
对所述第一序列和第二序列共轭相乘，得到中间变量；
根据复数三角函数公式，计算所述中间变量的相角；
根据相角与频偏值的预设关系，计算与所述相角对应的频偏估计值。
10.根据权利要求9所述的终端，其特征在于，所述处理器具体用于：
根据公式计算得到中间变量R；
其中，R表示中间变量，s1(n)表示所述第一序列，s2(n)表示所述第二序列，N表示所述第一序列和所述第二序列的最大样点数。
11.根据权利要求9所述的终端，其特征在于，所述处理器具体用于：
根据公式计算与所述相角对应的频偏估计值f；
其中，f表示频偏估计值，arg(R)表示所述中间变量的相角，M表示预设采样率，ΔL表示所述第一序列和所述第二序列间隔的采样点数。
12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5中任一项所述的窄带物联网NB-IoT的频偏估计方法的步骤。
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|---|---|
| CN (1) | CN109802904B (zh) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110601719A (zh) * | 2019-09-26 | 2019-12-20 | 北京智联安科技有限公司 | 一种NB-IoT终端粗同步自相关的简化算法 |
| CN111093253A (zh) * | 2019-12-27 | 2020-05-01 | 重庆物奇科技有限公司 | 一种窄带物联网NB-IoT的主同步信号精细搜索方法 |
| CN113422748A (zh) * | 2021-06-23 | 2021-09-21 | 广州粒子微电子有限公司 | 窄带物联网时频偏的估计方法、装置及存储介质 |
| CN114070685A (zh) * | 2021-11-01 | 2022-02-18 | 泰凌微电子(上海)股份有限公司 | 频偏估计方法和装置 |
| CN114124628A (zh) * | 2021-09-09 | 2022-03-01 | 广州粒子微电子有限公司 | 窄带物联网时频偏的估计方法、装置及存储介质 |
| CN114726696A (zh) * | 2022-03-09 | 2022-07-08 | 芯翼信息科技(上海)有限公司 | 基于窄带***的频偏估计方法、终端及存储介质 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104683280A (zh) * | 2014-12-02 | 2015-06-03 | 北京星河亮点技术股份有限公司 | DFT-s-OFDM***大频偏的精确估计方法 |
| CN106534020A (zh) * | 2015-09-14 | 2017-03-22 | 大唐移动通信设备有限公司 | 一种频偏估计方法及装置 |
| CN106656453A (zh) * | 2017-02-05 | 2017-05-10 | 苏州维特比信息技术有限公司 | 窄带无线通信终端中的同步装置及方法 |
-
2017
- 2017-11-16 CN CN201711138920.XA patent/CN109802904B/zh active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104683280A (zh) * | 2014-12-02 | 2015-06-03 | 北京星河亮点技术股份有限公司 | DFT-s-OFDM***大频偏的精确估计方法 |
| CN106534020A (zh) * | 2015-09-14 | 2017-03-22 | 大唐移动通信设备有限公司 | 一种频偏估计方法及装置 |
| CN106656453A (zh) * | 2017-02-05 | 2017-05-10 | 苏州维特比信息技术有限公司 | 窄带无线通信终端中的同步装置及方法 |
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110601719A (zh) * | 2019-09-26 | 2019-12-20 | 北京智联安科技有限公司 | 一种NB-IoT终端粗同步自相关的简化算法 |
| CN110601719B (zh) * | 2019-09-26 | 2021-03-26 | 北京智联安科技有限公司 | 一种NB-IoT终端粗同步自相关的简化方法 |
| CN111093253A (zh) * | 2019-12-27 | 2020-05-01 | 重庆物奇科技有限公司 | 一种窄带物联网NB-IoT的主同步信号精细搜索方法 |
| CN113422748A (zh) * | 2021-06-23 | 2021-09-21 | 广州粒子微电子有限公司 | 窄带物联网时频偏的估计方法、装置及存储介质 |
| CN113422748B (zh) * | 2021-06-23 | 2022-07-26 | 广州粒子微电子有限公司 | 窄带物联网时频偏的估计方法、装置及存储介质 |
| CN114124628A (zh) * | 2021-09-09 | 2022-03-01 | 广州粒子微电子有限公司 | 窄带物联网时频偏的估计方法、装置及存储介质 |
| CN114124628B (zh) * | 2021-09-09 | 2023-10-20 | 广州粒子微电子有限公司 | 窄带物联网时频偏的估计方法、装置及存储介质 |
| CN114070685A (zh) * | 2021-11-01 | 2022-02-18 | 泰凌微电子(上海)股份有限公司 | 频偏估计方法和装置 |
| CN114070685B (zh) * | 2021-11-01 | 2023-12-08 | 泰凌微电子(上海)股份有限公司 | 频偏估计方法和装置 |
| CN114726696A (zh) * | 2022-03-09 | 2022-07-08 | 芯翼信息科技(上海)有限公司 | 基于窄带***的频偏估计方法、终端及存储介质 |
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