CN114584447B - 一种基于偏移噪声的5g cfo估计方法 - Google Patents
一种基于偏移噪声的5g cfo估计方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种基于偏移噪声的5G CFO估计方法,克服了现有技术算法复杂且无法完全消除背景噪声的影响的问题,包括:捕获偏移噪声信号,构建偏移噪声信道模型,基于伴随矩阵的频偏信号识别,剥离载波频偏四个步骤。本发明通过在输入端注入零矩阵的方式来测算偏移噪声信号,将偏移噪声与任意输入信号进行叠加,可以达到信号同步,将叠加信号视为新的合成输入,可以获取实际频偏对信号的偏转影响,进而估算出实际信道中的载波频偏,方法计算复杂度低,对硬件的要求更低,简单可靠稳定。
Description
技术领域
本发明涉及5G通信技术领域,尤其是涉及一种基于偏移噪声的5G CFO估计方法。
背景技术
5G***的性能很大程度取决于ISI和ICI的干扰程度,而后者则取决于OFDM符号的正交性能,OFDM符号的正交性能又取决于载波频率偏移的影响。因此,如何估算并控制载波频率偏移便成为一件非常重要的任务。为此,很多学者对此展开了积极的研究,包括基于导频的Classen算法,基于训练符号的Moose算法等。
例如,发明人在中国专利文献上公开的“基于双训练序列的CFO估计方法”,其公告号CN105933262B,通过添加双训练序列,利用噪声信道生成的双信号进行合成来捕获频率偏转因子,进而最终得到估计的CFO。但以上算法要么不能够完全消除背景噪声的影响,要么估算过程会运用到求逆运算,会额外增加算法的复杂度。
因此,本发明设计一种基于偏移噪声的5G CFO估计方法ONCE(Offset Noisebased 5G CFO Estimation Algorithm)。
发明内容
本发明的发明目的是为了解决上述技术问题,在实际噪声信道中为了保证OFDM各子载波的正交性,抵消噪声对载波频偏的影响,进一步消减同步误差,并尽可能地提升5G***性能,而提供了一种基于偏移噪声的5G CFO估算方法,将最简单的零矩阵作为输入信号注入信道输入端,通过获取接收信号来得到噪声的偏移,进而达到与任意输入源信号的同步,可以很简单地剥离出载波频率偏移,更重要的是,该方法计算复杂度低,对硬件的要求更低,简单可靠稳定。
为了实现上述目的,本发明采用以下技术方案:
一种基于偏移噪声的5G CFO估计方法,包括以下步骤:
步骤一、捕获偏移噪声信号;
步骤二、构建偏移噪声信道模型;
步骤三、基于伴随矩阵的频偏信号识别;
步骤四、剥离载波频偏。
首先,输入零矩阵信号,通过输出端获取背景噪声的偏移信号,将偏移噪声作为新的背景噪声进行信道模型创建,在输入任意源信号的情形下实现噪声与输入信号的同步;计算任意输入信号的噪声叠加,获取其伴随矩阵,实现对载波偏频的估算,从而抵消它对输入信号的影响,达到OFDM符号同步的目标。
作为优选,包括以下内容:
步骤一:在输入端输入零矩阵信号,通过输出端获取背景噪声的偏移信号,即偏移噪声信号;步骤二:将偏移噪声信号作为新的背景噪声进行信道模型创建;
步骤三:将偏移噪声与任意输入信号进行叠加,达到信号同步,将叠加信号视为新的合成输入,获取实际频偏对信号的偏转影响,即频偏信号;
步骤四:剥离频偏信号,计算5G载波信号频偏量。
本发明通过在输入端注入零矩阵的方式来测算偏移噪声信号,将偏移噪声与任意输入信号进行叠加,可以达到信号同步,将叠加信号视为新的合成输入,可以获取实际频偏对信号的偏转影响,进而估算出实际信道中的载波频偏。
作为优选,所述步骤一包括以下步骤:
步骤(1-1):设定常数n,5G载波频偏ε;计算发射信号长度N=power(n,2),其中,power(·)表示幂函数;时域变量n∈[0,N-1];由载波频偏导致的偏转信号δ=δ(n,ε);
步骤(1-2):随机生成长度均为N的噪声信号w0(n),建立基于背景噪声的5G传输信道模型y0(n)=x0(n)*δ(n,ε)+w0(n);生成零矩阵的源信号,x0(n)=zeros(n),其中,zeros(·)表示零矩阵生成函数;将零矩阵信号注入上述信道,对输出信号y0(n)进行测量;
步骤(1-3):将y0(n)信号继续作为源信号x1(n)注入上述信道,x1(n)=y0(n),继续测量输入信号y1(n),在此基础捕获偏移噪声woff(n)=y1(n)-w0(n)。
作为优选,所述的步骤二包括以下步骤:
步骤(2-1):建立基于偏移噪声的5G传输信道模型y2(n)=x2(n)*δ(n,ε)+woff(n);随机生成输入信号x2(n),对输入信号y2(n)进行测量;
步骤(2-2):计算输入信号的噪声叠加信号h2(n)=x2(n)+w0(n)。
作为优选,所述的步骤三包括以下步骤:
步骤(3-1):求解噪声叠加信号h2(n)的伴随矩阵g(n),核算h2(n)矩阵信号的行列式dt2;
步骤(3-2):锁定频偏信号
作为优选,所述的步骤四包括以下步骤:
步骤(4-1):合成所有时域频偏信号计算频偏分值信号T(n)=SF(n)/N;
步骤(4-2):核算偏转实数其中,PI表示圆周率常量;核算偏转系数Rt=R*j,其中,j表示虚数单位;
步骤(4-3):计算频偏分值信号T(n)的对数Tlg=log(T),其中,log(·)表示自然对数函数;计算频偏虚数Δ=Tlg/Rt;
步骤(4-4):最终计算5G载波信号频偏量ε=Re(Δ),其中,Re(·)表示求解复数的实部。
因此,本发明具有如下有益效果:根据零矩阵输入可以直接获取噪声,根据噪声输入可以获取偏移噪声,进而建立以偏移噪声为背景噪声的信道,通过伴随矩阵的计算可以直接估算出载波频率偏移;本发明的特点是不需要对信号进行复杂度高的运算,简单可靠实用,抵消噪声对载波频偏的影响,进一步消减同步误差,达到OFDM符号同步,并尽可能地提升5G***性能。
附图说明
图1是本发明的流程图。
图2是本发明与其它算法在低阶调制条件下的仿真性能对比图。
图3是本发明与其它算法在高阶调制条件下的仿真性能对比图。
具体实施方式
下面结合附图与具体实施方式对本发明做进一步的描述。
本发明为了克服现有技术不能够完全消除背景噪声的影响,和估算过程会运用到求逆运算,会额外增加算法的复杂度的技术问题,设计了一种基于偏移噪声的5G CFO估计方法,根据零矩阵输入可以直接获取噪声,根据噪声输入可以获取偏移噪声,进而建立以偏移噪声为背景噪声的信道,通过伴随矩阵的计算可以直接估算出载波频率偏移,算法简单实用,消减同步误差,有效可靠地提升了***的性能。
实施例1:
本实施例提供了一种基于偏移噪声的5G CFO估计方法,如图1所示,包括以下步骤:
步骤1:捕获偏移噪声信号;
步骤1-1:设定常数n,5G载波频偏ε;计算发射信号长度N=power(n,2),其中,power(·)表示幂函数;时域变量n∈[0,N-1];由载波频偏导致的偏转信号δ=δ(n,ε);
步骤1-2:随机生成长度均为N的噪声信号w0(n),建立基于背景噪声的5G传输信道模型y0(n)=x0(n)*δ(n,ε)+w0(n);生成零矩阵的源信号,x0(n)=zeros(n),其中,zeros(·)表示零矩阵生成函数;将零矩阵信号注入上述信道,对输出信号y0(n)进行测量;
步骤1-3:将y0(n)信号继续作为源信号x1(n)注入上述信道,x1(n)=y0(n),继续测量输入信号y1(n),在此基础捕获偏移噪声woff(n)=y1(n)-w0(n);
步骤2:构建偏移噪声信道模型;
步骤2-1:建立基于偏移噪声的5G传输信道模型y2(n)=x2(n)*δ(n,ε)+woff(n);随机生成输入信号x2(n),对输入信号y2(n)进行测量;
步骤2-2:计算输入信号的噪声叠加信号h2(n)=x2(n)+w0(n);
步骤3:基于伴随矩阵的频偏信号识别;
步骤3-1:求解噪声叠加信号h2(n)的伴随矩阵g(n),核算h2(n)矩阵信号的行列式dt2;
步骤3-2:锁定频偏信号
步骤4:剥离载波频偏;
步骤4-1:合成所有时域频偏信号计算频偏分值信号T(n)=SF(n)/N;
步骤4-2:核算偏转实数其中,PI表示圆周率常量;核算偏转系数Rt=R*j,其中,j表示虚数单位;
步骤4-3:计算频偏分值信号T(n)的对数Tlg=log(T),其中,log(·)表示自然对数函数;计算频偏虚数Δ=Tlg/Rt;
步骤4-4:最终计算5G载波信号频偏量ε=Re(Δ),其中,Re(·)表示求解复数的实部。
实施例2:
在实施例1的基础上,本实施例以n=2为例对本发明进行具体说明,典型基础数据如表格1所示:
表格1
序号 | 项目 | 数据 |
1 | 信噪比(SNR) | 18 |
2 | 噪声信号 | AWGN |
本实施例主要包括以下步骤:捕获偏移噪声信号,构建偏移噪声信道模型,基于伴随矩阵的频偏信号识别,剥离载波频偏。
本实施例的具体步骤如下:
步骤1:捕获偏移噪声信号;
步骤1-1:计算发射信号长度N=power(n,2)=4,时域变量n∈[0,3],由载波频偏导致的偏转信号δ=δ(n,ε);
步骤1-2:随机生成长度均为4的噪声信号
w0(n)=awgn(rand(2,2)+i*rand(2,2),18)=
[1.0169+0.4653i,0.8641+0.8569i;0.3779+1.0078i,0.2870+0.9325i]
,建立基于背景噪声的5G传输信道模型y0(n)=x0(n)*δ(n,ε)+w0(n);生成零矩阵的源信号,x0(n)=zeros(n)=[0,0;0,0],
对输出信号y0(n)进行测量,得到
y0(n)=[1.0169+0.4653i,0.8641+0.8569i;0.3779+1.0078i,0.2870+0.9325i];
步骤1-3:将y0(n)信号继续作为源信号x1(n)注入上述信道,x1(n)=y0(n),继续测量输入信号y1(n)=[2.8820+1.8033i,2.7167+2.2122i;1.0254+2.9533i,0.9165+2.8839i],在此基础捕获偏移噪声
woff(n)=y1(n)-w0(n)=
[1.8650+1.3381i,1.8526+1.3553i;0.6476+1.9455i,0.6295+1.9514i];
步骤2:构建偏移噪声信道模型;
步骤2-1:建立基于偏移噪声的5G传输信道模型y2(n)=x2(n)*δ(n,ε)+woff(n);随机生成输入信号x2(n)=rand(2,2)=[0.9575,0.1576;0.9649,0.9706],对输入信号y2(n)进行测量,y2(n)=[2.9801+1.3410i,2.9676+1.3685i;2.5829+1.9635i,2.5646+1.9873i];
步骤2-2:计算输入信号的噪声叠加信号
h2(n)=x2(n)+w0(n)=
[1.9744+0.4653i,1.0217+0.8569i;1.3428+1.0078i,1.2576+0.9325i]:
步骤3:基于伴随矩阵的频偏信号识别;
步骤3-1:求解噪声叠加信号h2(n)的伴随矩阵g(n)=[1.2576+0.9325i,-1.0217-0.8569i;-1.3428-1.0078i,1.9744+0.4653i],核算h2(n)矩阵信号的行列式dt2=1.5409+0.2459i;
步骤3-2:锁定频偏信号
步骤4:剥离载波频偏;
步骤4-1:合成所有时域频偏信号计算频偏分值信号/>
步骤4-2:核算偏转实数核算偏转系数Rt=R*j=0+2.3562i;
步骤4-3:计算频偏分值信号T(n)的对数Tlg=log(T)=-0.0001+0.0139i,计算频偏虚数
步骤4-4:最终计算5G载波信号频偏量ε=Re(Δ)=0.0059。
仿真实验:
本实施例还提供了仿真实验,将本发明的ONCE方法与作者之前基于双训练序列的TTSE方法,以及基于导频的Classen估计算法等就算法性能方面在不同调制解调条件下进行了MATLAB平台仿真对比,参见图2和图3所示。
由对比结果可看出,ONCE方法,及本发明提出的方法在相同的信噪比SNR前提下,具备更小的最小均方误差MSE,主要原因在于ONCE通过建立不同的信道模型引入偏移噪声来作为背景噪声,从而能够与同样偏转的输入源信号同步,从而抵消载波频偏的影响。由仿真对比也可以看出,调制解调程度越高时,ONCE的MSE相对会更下降,说明能够更适应5G高吞吐量的场景。
应理解,本实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解,在阅读了本发明讲授的内容之后,本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改,这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。
Claims (3)
1.一种基于偏移噪声的5GCFO估计方法,其特征是,包括以下步骤:
步骤一、捕获偏移噪声信号,所述偏移噪声信号为背景噪声的偏移信号,在输入端输入零矩阵信号,通过输出端获取背景噪声的偏移信号;
步骤二、将偏移噪声信号作为新的背景噪声,构建偏移噪声信号的信道模型;
步骤三、基于噪声叠加信号的伴随矩阵的频偏信号识别,将偏移噪声与任意输入信号进行叠加,达到信号同步,将叠加信号视为新的合成输入,获取实际频偏对信号的偏转影响,获得频偏信号;
步骤(3-1):求解噪声叠加信号h2(n)的伴随矩阵g(n),核算h2(n)矩阵信号的行列式dt2;
步骤(3-2):锁定频偏信号其中:y2(n)为偏移噪声信号的信道模型的输出信号;
步骤四、剥离载波频偏频偏信号,计算5G载波信号频偏量;
步骤(4-1):合成所有时域频偏信号计算频偏分值信号T(n)=SF(n)/N;
步骤(4-2):核算偏转实数其中,PI表示圆周率常量;核算偏转系数Rt=R*j,其中:j表示虚数单位;
步骤(4-3):计算频偏分值信号T(n)的对数Tlg=log(T),其中,log(·)表示自然对数函数;计算频偏虚数Δ=Tlg/Rt;
步骤(4-4):最终计算5G载波信号频偏量ε=Re(Δ),其中,Re(·)表示求解复数的实部。
2.根据权利要求1所述的一种基于偏移噪声的5GCFO估计方法,其特征是,所述步骤一包括以下步骤:
步骤(1-1):设定常数n,5G载波频偏ε;计算发射信号长度N=power(n,2),其中,power(·)表示幂函数;时域变量n∈[0,N-1];由载波频偏导致的偏转信号δ=δ(n,ε);
步骤(1-2):随机生成长度均为N的噪声信号w0(n),建立基于背景噪声的5G传输信道模型y0(n)=x0(n)*δ(n,ε)+w0(n);生成零矩阵的源信号x0(n)=zeros(n),其中,zeros(·)表示零矩阵生成函数;将零矩阵信号注入上述信道,对输出信号y0(n)进行测量;
步骤(1-3):将y0(n)信号继续作为源信号x1(n)注入上述信道,x1(n)=y0(n),继续测量输入信号y1(n),在此基础捕获偏移噪声woff(n)=y1(n)-w0(n)。
3.根据权利要求2所述的一种基于偏移噪声的5GCFO估计方法,其特征是,所述的步骤二包括以下步骤:
步骤(2-1):建立基于偏移噪声的5G传输信道模型y2(n)=x2(n)*δ(n,ε)+woff(n);随机生成输入信号x2(n),对输出信号y2(n)进行测量;
步骤(2-2):计算输入信号的噪声叠加信号h2(n)=x2(n)+w0(n)。
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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