CN1585283A - 基于训练序列的td－scdma***频偏补偿方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于训练序列的TD－SCDMA***频偏补偿方法，包括：选择一接收数据序列；从接收数据序列中截取训练序列；在不同频差点对训练序列进行相位补偿，并进行信道估计，确定训练序列的扩频因子；对训练序列进行解扩，得到每个频差点的训练序列解扩后的符号；处理异常解扩符号，计算每个频点、每个用户的代价函数；计算最小代价函数值，确定最佳频点，得到当前时隙的频偏估计值；对当前时隙的频偏估计值进行平滑修正；通过信道估计、扩频码、扰码、权值，得到混合信道冲击响应；对各用户混合信道冲击响应进行频偏补偿。本发明可以进行频偏估计，并加权修正，使基站快速、准确的进行解扩、解调。

Description

基于训练序列的TD-SCDMA***频偏补偿方法及装置

技术领域

本发明涉及无线移动通讯领域的一种频偏补偿方法，特别涉及一种基于训练序列的TD-SCDMA***频偏补偿方法及装置。

背景技术

在移动通信***中，多普勒引起的频率偏移可以达到几百赫兹，而由载波引入的最大频差可以达到上千赫兹，因此接收端必须进行频率校正。频率校正功能是由频率校正环路完成的，常用的装置有自动频率控制(AFC，AutoFrequency Control)和锁相环路(PLL，Phase Lock Loop)。

频率校正环路是通过调整本振频率来对抗频率偏移，可以有效校正后继突发数据的频率偏移。但该校正并不会对当前接收数据有任何改善。因此，需要对当前接收数据进行频差补偿操作。

现有技术方案中，如申请号为97115151.2发明专利公开了一种“扩频通信***中载波恢复和补偿的方法及其装置”，它是由解扩出来的数据硬判决解调，然后重新进行四相移键控(QPSK，Quadrature Phase Shift Keying)调制，求取重调的比特和未判决的比特之间的相位差，再用下面的公式求频偏：

${\mathrm{cita}}^{\left(k_{\mathrm{VRU}}\right)}=\frac{1}{2M}\underset{i=0}{\overset{M-1}{\mathrm{\Σ}}}(\frac{{\mathrm{cita}}_{2,i}^{\left(k_{\mathrm{VRU}}\right)}}{4.5+i}-\frac{{\mathrm{cita}}_{\mathrm{1,21}-i}^{\left(k_{\mathrm{VRU}}\right)}}{5.5+i})---\left(1\right)$

上式可以由图1表示，其中：

$\mathrm{\Δf}=\frac{{\mathrm{\θ}}_0-{\mathrm{\θ}}_1}{{\mathrm{\Δt}}_1}=\frac{{\mathrm{\θ}}_2-{\mathrm{\θ}}_0}{{\mathrm{\Δt}}_2}---\left(3\right)$

这里认为(1)式中的4.5+i与5.5+i近似相等。

利用(1)式求得频偏后，再换算成相位补回到每个符号，作为软输出信息送给后面的解码单元。

现有技术方案中，当频率偏移比较大时，在时分同步码分多址接入(TD-SCDMA，Time Division-Synchronous Code Division Multiple Access)一个突发时间内，用户信道环境不再可以假设为时不变的，通过训练序列得到的信道冲击响应h(t)不再适用于整个突发。因此，在进行联合检测之后，利用未知的用户数据进行硬判决解调，得到频偏补偿，存在如下问题：

1.当频率偏移比较大时，在TD-SCDMA一个突发时间内，用户信道环境不再可以假设为时不变的，通过训练序列得到的信道冲击响应h(t)不再适用于整个突发，因此，联合检测的性能下降，从而导致解扩后数据误码率增加。

2.由于解扩后数据误码率增加，从而导致解调性能下降。

3.由于采用硬判解调，不可避免的引入了硬判损失。

4.当相位出现整倍数变化时，该方案无法进行有效补偿。

5.在某些错误情况下，硬判后解调星座图出现在圆点，会带来较大的误差。

因此，在联合检测之前对频偏进行修正，可以有效减少或避免上述问题。

发明内容

本发明的目的在于提出一种基于训练序列的TD-SCDMA***频偏补偿方法及装置，该方法从接收的数字扩频信号中截取出训练序列符号，加入预设的频偏后进行解扩、解调，由于训练序列符号已知，因此，可以根据每个频点的训练序列符号的代价函数进行频偏估计。并采用加权修正的方法，对当前时隙的频偏估计进行修正，使基站快速、准确的进行解扩、解调。在数字信号处理平台上，应用简化的方法以及较少的存储单元获得精确的频偏估计。

本发明的目的是这样实现的：

本发明公开了一种基于训练序列的TD-SCDMA***频偏补偿方法，包括如下步骤：

(1)选择一接收数据序列；

(2)从接收数据序列中截取训练序列；

(3)在不同频差点对训练序列进行相位补偿，并进行信道估计，确定训练序列的扩频因子Q；

(4)对训练序列进行解扩，得到每个频差点的训练序列解扩后的符号；

(5)处理异常解扩符号，计算每个频点、每个用户的代价函数；

(6)计算最小代价函数值，确定最佳频点，得到当前时隙的频偏估计值；

(7)对当前时隙的频偏估计值进行平滑修正；

(8)通过信道估计、扩频码、扰码、权值，得到混合信道冲击响应；

(9)对各用户混合信道冲击响应进行频偏补偿。

所述处理异常解扩符号包括识别出解扩后的错误符号，并丢弃错误符号。

所述的基于训练序列的TD-SCDMA***频偏补偿方法，预设的频偏补偿值为e^-j2πfi，其中f_i∈f，f的范围为[-f_max，f_max]。

所述平滑修正还包括当前时隙频偏估计结果，加权P后，与保存的前一时隙频偏估计结果，加权(1-P)相乘，得到平滑修正后的频偏估计。

所述接收数据序列的频差的可能范围为[-f_max，f_max]，频差间隔为 $f_d=\frac{{2f}_{\max }}{\mathrm{\λ}},$ λ为估计次数。

所述的训练序列的扩频因子Q＝128/N，N为训练序列符号个数。

所述的训练符号序列的代价函数为：

$C^{i,k}\left(\mathrm{Re}\right)=\frac{1}{N}\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}|\mathrm{Re}\left(d_n^{i,k}\right)-\mathrm{Re}\left({\hat{d}}_n^{i,k}\right)|$

$C^{i,k}\left(\mathrm{Im}\right)=\frac{1}{N}\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}|\mathrm{Im}\left(d_n^{i,k}\right)-\mathrm{Im}\left({\hat{d}}_n^{i,k}\right)|$

其中，训练数据符号序列

${\hat{d}}^{i,k}=\{{\hat{d}}_1^{i,k},{\hat{d}}_2^{i,k},{\hat{d}}_N^{i,k}\}--i=1,\·\·\·,\mathrm{\λ}$

i为第i个频率遍历点，k为第k个用户，N为训练序列符号个数。

所述的平滑修正是采用迭代遗忘因子对当前时隙和以前时隙的频偏估计值进行平滑修正：

${\stackrel{\‾}{\mathrm{\θ}}}_{\mathrm{correct}}^{k,n}=(1-p){\stackrel{\‾}{\mathrm{\θ}}}_{\mathrm{correct}}^{k,n-1}+{\mathrm{p\θ}}_{\mathrm{correct}}^{k,n}$

其中， ${\mathrm{\θ}}_{\mathrm{correct}}^{k,n}=2\mathrm{\π}{f}_{\mathrm{correct}}^k\·t$ 为第n时隙的频偏估计值，

t为时隙长度，f_correct ^k为第k个用户对应的最佳估计频差，

p为均值遗忘因子，一般设为0.75～0.9之间。

本发明还公开了一种基于训练序列的TD-SCDMA***频偏补偿装置，该装置包括频偏预设器、乘法器、解扩模块、信道估计器、错误符号删除和计算代价函数模块、代价函数值比较判决模块、频偏估计模块、频偏平滑修正模块、解调模块、混合冲击响应模块、联合检测模块、扩频码、扰码、权值产生器，

其中，所述频偏预设器和乘法器用于对从接受数据序列中截取的训练序列进行频偏预估计；所述信道估计器对经过频偏预估计的训练序列进行信道估计；所述解扩模块用于得到训练序列符号；所述错误符号删除和计算代价函数模块用于删除解扩后的错误符号，并计算代价函数；所述代价函数值比较判决模块用于比较相同用户的多个频偏预设解扩后的结果，选取每个用户的最佳频偏预设点；所述频偏估计模块用于计算出当前时隙每个用户的频偏；所述频偏平滑修正模块用于对频偏进行平滑处理，得到平滑后频偏估计值；所述信道估计器、扩频码、扰码、权值产生器和乘法器用于得到混合信道冲击响应；所述乘法器用于对混合信道冲击响应进行频偏补偿，得到补偿后的混合信道冲击响应；所述联合检测模块、解调模块用于对数据进行解扩、解调。

本发明利用频偏遍历的方法，在联合检测前，对训练序列进行解扩，得到不同频偏点的训练序列符号的代价函数，由于训练序列符号已知，因此，可以对解扩出错符号进行删除处理。与现有技术相比，本发明的优势如下：

1.充分利用了训练序列的已知信息，因此，可以对解扩后出错符号进行删除处理；

2.由于训练序列符号已知，只需要计算训练序列在不同预设频偏点解扩、解调后的代价函数，不需要进行解调硬判，避免了解调硬判的损失；

3.由于在联合检测前进行了频偏补偿，因此，提高了联合检测的性能；

4.由于采用频偏遍历的方法，因此只要在设定的频偏内，就可以对频偏进行有效的补偿；

5.对较大的频偏有较好的补偿作用，特别是在出现相位翻转时，频偏补偿效果明显；

6.可以有效提高***SNR(Signal Noise Ratio)-BER(Bit Error Ratio)性能；

7.由于训练序列的符号个数可以动态设定，符号数范围为：1～9个，因此计算量小，实用性强；

8.由于训练序列符号已知，因此该方案对SNR估计起参考作用。

附图说明

图1为现有频偏补偿方案中相位频偏计算示意图；

图2为本发明中的频偏补偿方法的流程图；

图3为本发明中频偏平滑处理模块说明图。

具体实施方式

在TD-SCDMA***中，无论在上行同步过程，还是在业务信道传输过程中，在一个时隙内已知序列有效长度均为128chips。可以利用该已知序列进行频率估计。

设已知发送序列为：

S＝{s₁，s₂，...，s_n}                  (4)

经过空中信道，对应接收端数据序列为：

R＝{r₁，r₂，...，r_n，...，r_n+W}       (5)

根据TD-SCDMA的协议，在接收端接收的训练序列可以与数据部分等同，表示为：

$\{w_Q^k{d}_1^{k,i}{c}_1^{k,i}{v}_1,w_Q^k{d}_1^{k,i}{c}_2^{k,i}{v}_2,\·\·\·,w_Q^k{d}_1^{k,i}{c}_Q^{k,i}{v}_Q,w_Q^k{d}_2^{k,i}{c}_1^{k,i}{v}_{Q+1},\·\·\·\·\·\·,w_Q^k{d}_{16/Q}^{k,i}{c}_Q^{k,i}{v}_{16},\·\·\·\}---\left(6\right)$

其中符号取值如下：

$w_Q^k\∈\{1,j,-1,-j\}---\left(7\right)$

v_i∈{1，j，-1，-j}                     (8)

c_i∈{1，-1}                            (9)

利用扰码、扩频原理，序列可以表示为

$\{w_Q^k{d}_1^{k,i}(c_1^{k,i}{v}_1,c_2^{k,i}{v}_2,\·\·\·,c_Q^{k,i}{v}_Q),w_Q^k{d}_2^{k,i}(c_1^{k,i}{v}_{Q+1},\·\·\·,c_Q^{k,i}{v}_{2Q}),\·\·\·,w_Q^k{d}_{16/Q}^{k,i}(c_1^{k,i}{v}_{16-Q+1},\·\·\·,c_Q^{k,i}{v}_{16}),\·\·\·\}---\left(10\right)$

设该接收序列频差的可能范围为[-f_max，f_max]，假定在此范围内进行λ次估计，则频差间隔为 $f_d=\frac{{2f}_{\max }}{\mathrm{\λ}},$ 遍历的频差点为

f＝{0，±f_d，±2f_d，..，±f_max}                   (11)

预设的频偏补偿值为e^-j2πfi，其中f_i∈f，f的范围为[-f_max，f_max]。

在不同频差点对训练序列进行相位补偿，由于训练序列可以认为是扩频因子为Q(Q＝128/N)的数据序列，因此对训练序列进行数据解扩频。在每个频差点可以得到如下训练数据符号序列

${\hat{d}}^{i,k}=\{{\hat{d}}_1^{i,k},{\hat{d}}_2^{i,k},{\hat{d}}_N^{i,k}\},i=1,\·\·\·,\mathrm{\λ}---\left(12\right)$

其中i为第i个频率遍历点，k为第k个用户，N为训练序列符号个数。由于训练符号序列已知，该训练符号序列的代价函数为：

$C^{i,k}\left(\mathrm{Re}\right)=\frac{1}{N}\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}|\mathrm{Re}\left(d_n^{i,k}\right)-\mathrm{Re}\left({\hat{d}}_n^{i,k}\right)|---\left(13\right)$

$C^{i,k}\left(\mathrm{Im}\right)=\frac{1}{N}\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}|\mathrm{Im}\left(d_n^{i,k}\right)-\mathrm{Im}\left({\hat{d}}_n^{i,k}\right)|---\left(14\right)$

对每个频偏补偿点进行遍历搜索，其代价函数为集合C。

$C^k=\{C^{{-f}_{\mathrm{mxa}},k},\·\·\·,C^{0,k},\·\·\·C^{f_{\max },k}\}---\left(15\right)$

其中最佳频偏补偿点代价函数为：

$\left|\right|C_f^k\left|\right|=\min \left(\right|\left|C^k\right|\left|\right)---\left(16\right)$

上述代价函数中最小值对应的频差点就是该接收序列的最佳估计频差。其第n时隙的频偏估计值为：

${\mathrm{\θ}}_{\mathrm{correct}}^{k,n}={2\mathrm{\πf}}_{\mathrm{correct}}^k\·t---\left(17\right)$

其中t为时隙长度，f_correct ^k为第k个用户对应的最佳估计频差。

估计出当前时隙最佳频偏后，为有效利用以前的频偏信息和减少计算量，需要对当前时隙的频偏估计进行平滑修正。采用迭代遗忘因子对当前时隙和以前时隙的频偏估计值进行平滑修正：

${\stackrel{\‾}{\mathrm{\θ}}}_{\mathrm{correct}}^{k,n}=(1-p){\stackrel{\‾}{\mathrm{\θ}}}_{\mathrm{correct}}^{k,n-1}+{\mathrm{p\θ}}_{\mathrm{correct}}^{k,n}---\left(18\right)$

其中p为均值遗忘因子，一般设为0.75～0.9之间。

得到修正后的频偏估计后，在联合检测前，对混合信道冲击响应进行频偏补偿。

具体实施步骤如下：

1.选择接收序列频差的可能范围为[-f_max，f_max]，频差间隔为 $f_d=\frac{{2f}_{\max }}{\mathrm{\λ}},$ λ为估计次数；

2.从接收数据中截取训练序列，在不同频差点对训练序列进行预设相位补偿，并进行信道估计；

3.确定训练序列的扩频因子Q，Q＝128/N；

4.对训练序列进行解扩，得到在每个频差点的训练序列解扩后的符号；

5.由于训练序列符号已知，因此可以识别出解扩后的错误符号，并丢弃错误符号；

6.计算每个频点、每个用户的训练序列解扩后符号的代价函数；

7.计算最小代价函数值，判断最佳频点，得到当前时隙的频偏估计值；

8.对当前时隙的频偏估计值进行平滑修正；

9.通过信道估计、扩频码、扰码、权值，得到混合信道冲击响应；

10.对K个用户混合信道冲击响应分别进行频偏补偿，补偿之后进行联合检测、解调。

参见图2为本发明的频偏补偿方法及装置，该装置主要包括频偏预设器22，乘法器23，解扩模块24，信道估计器25，错误符号删除和计算代价函数模块26，代价函数值比较判决模块28，频偏估计模块29，频偏平滑修正模块210，解调模块214，混合冲击响应模块212，联合检测模块213，扩频码、扰码、权值产生器211。

根据设计指标和要求，可以预先得到接收序列频偏的可能范围，设定频差间隔为 $f_d=\frac{2f_{\max }}{\mathrm{\λ}},$ λ为估计次数。接收时，从天线端可以得到接收数据21，从接收数据中截取训练序列，使用乘法器23和频偏预设器22对截取的训练序列进行频偏预估计，采用信道估计器25对经过频偏预估计的训练序列进行信道估计，通过解扩模块24得到训练序列符号；由于训练序列符号27已知，所以可以通过错误符号删除和计算代价函数模块26删除解扩后的错误符号，并计算代价函数；通过判决模块28比较相同用户的多个频偏预设解扩后的结果，选取每个用户的最佳频偏预设点216；通过频偏估计模块29计算出当前时隙每个用户的频偏217；通过频偏平滑修正模块210对频偏进行平滑处理，得到平滑后频偏估计值218。

通过信道估计器25，扩频码、扰码、权值产生器211和乘法器23得到混合信道冲击响应212；用平滑后的频偏估计值218，通过乘法器23对混合信道冲击响应212进行频偏补偿，得到补偿后的混合信道冲击响应215；经过联合检测模块213，解调模块214对数据进行解扩、解调。

参见图3，对频偏平滑处理进行说明，频偏平滑处理包括当前时隙频偏估计结果31，加权P34，加权(1-P)32，保存的前一时隙频偏估计结果33，平滑修正后的频偏估计36。

得到当前时隙频偏估计结果31后，对其进行平滑加权处理，权值分别为P34和(1-P)32，利用式18，计算当前时隙平滑修正后的频偏估计。

综上所述，本发明的突出特点在于采用频偏遍历的方法，充分利用了训练序列，将训练序列看为N个符号，引入代价函数，用已知的符号信息进行频偏估计，对当前时隙的频偏估计进行平滑修正，并在联合检测前对频偏进行补偿。从根本上避免了解扩后对未知信息解调时，硬判带来的误差，提高了联合检测的性能以及***整体性能，具有较高的突破性。

Claims (9)

1.一种基于训练序列的TD-SCDMA***频偏补偿方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

(1)选择一接收数据序列；

(2)从接收数据序列中截取训练序列；

(3)在不同频差点对训练序列进行相位补偿，并进行信道估计，确定训练序列的扩频因子Q；

(4)对训练序列进行解扩，得到每个频差点的训练序列解扩后的符号；

(5)处理异常解扩符号，计算每个频点、每个用户的代价函数；

(6)计算最小代价函数值，确定最佳频点，得到当前时隙的频偏估计值；

(7)对当前时隙的频偏估计值进行平滑修正；

(8)通过信道估计、扩频码、扰码、权值，得到混合信道冲击响应；

(9)对各用户混合信道冲击响应进行频偏补偿。

2.如权利要求1所述的基于训练序列的TD-SCDMA***频偏补偿方法，其特征在于，所述处理异常解扩符号包括识别出解扩后的错误符号，并丢弃错误符号。

3.如权利要求1所述的基于训练序列的TD-SCDMA***频偏补偿方法，其特征在于，所述平滑修正还包括当前时隙频偏估计结果，加权P后，与保存的前一时隙频偏估计结果，加权(1-P)相乘，得到平滑修正后的频偏估计。

4.如权利要求1所述的基于训练序列的TD-SCDMA***频偏补偿方法，其特征在于，所述接收数据序列的频差的可能范围为[-f_max，f_max]，频差间隔为 $f_d=\frac{2f_{\max }}{\mathrm{\λ}},$ λ为估计次数。

5.如权利要求4所述的基于训练序列的TD-SCDMA***频偏补偿方法，其特征在于，还包括预设频偏补偿值用复数表示为e^-j2πfi，其中f_l∈f，f的范围为[-f_max，f_max]。

6.如权利要求4所述的基于训练序列的TD-SCDMA***频偏补偿方法，其特征在于，所述的训练序列的扩频因子Q＝128/N，N为训练序列符号个数。

7.如权利要求4所述的基于训练序列的TD-SCDMA***频偏补偿方法，其特征在于，所述的该训练符号序列的代价函数为：

$C^{i,k}\left(\mathrm{Re}\right)=\frac{1}{N}\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}|\mathrm{Re}\left(d_n^{i,k}\right)-\mathrm{Re}\left({\hat{d}}_n^{i,k}\right)|$

$C^{i,k}\left(\mathrm{Im}\right)=\frac{1}{N}\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}|\mathrm{Im}\left(d_n^{i,k}\right)-\mathrm{Im}\left({\hat{d}}_n^{i,k}\right)|$

其中，训练数据符号序列

${\hat{d}}^{i,k}=\{{\hat{d}}_1^{i,k},{\hat{d}}_2^{i,k},{\hat{d}}_N^{i,k}\}---i=1,\·\·\·,\mathrm{\λ}$

i为第i个频率遍历点，k为第k个用户，N为训练序列符号个数。

8.如权利要求7所述的基于训练序列的TD-SCDMA***频偏补偿方法，其特征在于，所述的平滑修正是采用迭代遗忘因子对当前时隙和以前时隙的频偏估计值进行平滑修正：

${\stackrel{\‾}{\mathrm{\θ}}}_{\mathrm{correct}}^{k,n}=(1-p){\stackrel{\‾}{\mathrm{\θ}}}_{\mathrm{correct}}^{k,n-1}+p{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{correct}}^{k,n}$

其中， ${\mathrm{\θ}}_{\mathrm{correct}}^{k,n}=2\mathrm{\π}{f}_{\mathrm{correct}}^k\·t$ 为第n时隙的频偏估计值，

t为时隙长度，f_correct ^k为第k个用户对应的最佳估计频差，

p为均值遗忘因子，一般设为0.75～0.9之间。

9.一种基于训练序列的TD-SCDMA***频偏补偿装置，其特征在于，该装置包括频偏预设器、乘法器、解扩模块、信道估计器、错误符号删除和计算代价函数模块、代价函数值比较判决模块、频偏估计模块、频偏平滑修正模块、解调模块、联合检测模块、扩频码、扰码、权值产生器，

其中，所述频偏预设器和乘法器用于对从接受数据序列中截取的训练序列进行频偏预估计；所述信道估计器对经过频偏预估计的训练序列进行信道估计；所述解扩模块用于得到训练序列符号；所述错误符号删除和计算代价函数模块用于删除解扩后的错误符号，并计算代价函数；所述代价函数值比较判决模块用于比较相同用户的多个频偏预设解扩后的结果，选取每个用户的最佳频偏预设点；所述频偏估计模块用于计算出当前时隙每个用户的频偏；所述频偏平滑修正模块用于对频偏进行平滑处理，得到平滑后频偏估计值；所述信道估计器、扩频码、扰码、权值产生器和乘法器用于得到混合信道冲击响应；所述乘法器用于对混合信道冲击响应进行频偏补偿，得到补偿后的混合信道冲击响应；所述联合检测模块、解调模块用于对数据进行解扩、解调。

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