本发明涉及无线通信领域， 尤其涉及一种频偏估计方法和设备。 背景技术

在无线通信中由于接收端和发送端的振荡器产 生的频率偏差， 或者由 于发送端和接收端的相对快速移动引起的多普 勒频移， 都会引起接收符号 随时间变化的相位旋转， 即频偏， 如果不加校正将大大提高接收端的误码 率。 因此在对接收信号进行均衡解调之前， 往往要对其进行频偏补偿， 尤 其在频偏比较严重的场景， 比如铁路（GSM-R, GSM for Railways ) 系统。

在进行频偏补偿前， 首先需要进行频偏估计， 经典的频偏估计算法是 Fitz算法， 这是一个稳定性非常不错的算法， 能够很好地抵抗噪声， 在低信 噪比情况下性能较好， 但是此算法是基于简单的单音频偏建模的， 此算法 应用到有多径传输的频率选择性信道时， 必须首先利用多径传播模型进行 信道估计， 然后根据信道估计结果从接收信号中除去有用 信号部分， 得到 单音频偏模型， 然后才能进行频偏估计。

在实现本发明的过程中， 发明人发现现有技术中存在以下技术问题： 一方面， 由于信道估计往往受到频偏的影响， 尤其在频偏比较大的时 候受到的影响更大， 因此频偏估计结果的准确性较低； 另一方面现有算法 的频偏估计范围有限， 不能跟踪大的频偏， 这样就不能得到准确的频偏估 计结果。 发明内容

本发明实施例提供一种频偏估计方法和设备， 用于提高频偏估计结果 的准确性。

一种频偏估计方法， 该方法包括：

接收端接收发送端发送的信号以及训练序列号 ；

接收端根据所述训练序列号获取训练序列， 构造该训练序列相关矩阵 的广义逆矩阵， 生成由接收信号构造的相关矩阵， 并根据所述广义逆矩阵 和由接收信号构造的相关矩阵， 得到带有频偏的信道沖激响应的相关向量； 接收端根据所述相关向量进行频偏估计。

其中， 接收端构造该训练序列的相关矩阵的广义逆矩 阵， 生成由接收 信号构造的相关矩阵， 并根据所述广义逆矩阵和由接收信号构造的相 关矩 阵， 得到带有频偏的信道沖激响应的相关向量， 根据所述相关向量进行频 偏估计， 包括：

接收端对于每个 m值，获取该 m值对应的、所述训练序列的相关矩阵的 广义逆矩阵 Gl _m , 生成该 m值对应的、 由接收信号构造的相关矩阵 R _m , 并根 据 Gl„^PR _m 得到该 m值对应的、 带有频偏的信道沖激响应的相关向量 q _m , 根 据9„ _! 得到该 m值对应的频偏估计结果 f _m ', 接收端将得到的所有 进行平均， 得到频偏估计结果 f；

其中， 所述 m在由 1与 N-L-1构成的闭合区间中取值， 所述 L = L1+L2, 所述 N为训练序列的长度； 所述 L1是信道总沖激响应中非因果部分涉及的 最大时间深度， 所述 L2是信道总沖激响应中因果部分涉及的最大时� ��深度。

所述 Gl =(G ^H G T'G ¹¹ , 或者， Gl =(G ^H G y ^l G ^H ； g _m (k_ start)

m ^T (k_ start + \)

所述 G, g _m (k_end) ··· x* (k— m— L2)

其中， 所述 - "、 分别为构成(^的开始 值和结束 值, m + L2 + \<k_ start < N _ L\ , k _start <k _end≤N -LI, x为已 口 ό i川 东序歹 'J , G _c 是条件数最小的 G _m 。 r _m (k_ start) r(k _ start) * r (k _ start - m)

r _m (k _ start + 1) r(k _ start + l)*r*(k _ start + l-m) r _m (k _end) r(k _end)* r (k _ end - m) 其中， [r(l),r(2V..,r(N)]为接收信号中的训练序列部分。

其中, q _m = Gi _m n _m 。 按照如下公式得到该 m值对应的频偏估计结果 / _m ： / _m L = L1 + L2。

接收端按照公式一或公式二对得到的所有 / _m 进行平均， 得到频偏估计 结果 /:

K K

公式一： f=Yw f , o≤w <i,y w =1;

m=l m=l 公式二：

其中， 为 的最大值； 所述 w _M 为加权因子。 cond

其中， _C 。m ^为 的条件数 在得到频偏估计结果/之后， 该方法进一步包括：

接收端按照如下公式得到频偏补偿结果^

其中， ί。 _ίΩ /为全部接收信号， 为接收信号的总长度的一半， L _total 为 接收信号总长度。

一种频偏估计设备， 该设备包括：

信号接收模块， 用于接收发送端发送的信号以及训练序列号； 频偏估计模块， 用于根据所述训练序列号获取训练序列， 构造该训练 序列相关矩阵的广义逆矩阵， 生成由接收信号构造的相关矩阵， 并根据所 述广义逆矩阵和由接收信号构造的相关矩阵， 得到带有频偏的信道沖激响 应的相关向量； 根据所述相关向量进行频偏估计。

其中， 所述频偏估计模块用于：

对于每个 _m 值， 获取该 m值对应的、所述训练序列的相关矩阵的广义� � 矩阵 Gl _m ,生成该 m值对应的、 由接收信号构造的相关矩阵 R _m ,并根据 Gl _m 和 R _m 得到该 m值对应的、 带有频偏的信道沖激响应相关向量 q _m , 根据 q _m 得到 该 m值对应的频偏估计结果/ _m ；

将得到的所有 进行加权平均， 得到频偏估计结果 f；

其中，所述 m在由 1与 N- L-1构成的闭合区间中取值， L = Ll + L2, N为 训练序列的长度； L1是信道总沖激响应中非因果部分涉及的最大� ��间深度， L2是信道总沖激响应中因果部分涉及的最大时� ��深度。

G\ _M ={G _M ^H G _m y ^L G _M ^H ,或者， G H W,

g _m (k_ start)

T _m (k_ start + \) g _m (k_end) · · · x* (k— m— L2)

其中， k— start 、 fc - ^rf 分别为构成^的开始 值和结束 值， m + L2 + \ < k _ start < N _ L\ , k _ start < k _ end≤N - LI , x为已 口 ό i川 东序歹 'J , G。 _m 是条件数最小的 G _m 。

本发明中， 接收端接收发送端发送的信号以及训练序列号 ， 由训练序 列号获取训练序列， 由训练序列生成其相关矩阵的广义逆矩阵； 生成由接 收信号构造的相关矩阵， 并根据所述广义逆矩阵和由接收信号构造的相 关 矩阵， 得到一个中间向量即带有频偏的信道沖激响应 相关向量； 根据所述 中间向量得到频偏估计结果。 可见， 本发明中， 根据训练序列相关矩阵的 广义逆矩阵、 以及由接收信号构造的相关矩阵进行频偏估计 ， 而不需要信 道估计结果， 解决了多径传播模型下频偏估计受信道估计结 果影响的问题， 因此本发明方案能够有效提高频偏估计结果的 准确性。 附图说明

图 1为本发明实施例 4是供的方法流程示意图；

图 2为本发明实施例中频偏估计和频偏校正的整� �流程图；

图 3为本发明实施例中离线准备工作的流程示意� �；

图 4为本发明实施例中频偏估计和频偏校正流程� �示意图；

图 5为本发明实施例中 GSM-R一个 Burst组成形式示意图；

图 6为本发明实施例 4是供的设备结构示意图。 具体实施方式

为了提高频偏估计结果的准确性， 本发明实施例提供一种频偏估计方 法， 本方法中， 接收端根据训练序列构造的相关矩阵的广义逆 矩阵、 以及 由接收信号构造的相关矩阵进行频偏估计。

参见图 1, 本发明实施例提供的频偏估计方法， 包括以下步驟： 步驟 10: 接收端接收发送端发送的信号以及训练序列号 ；

步驟 11: 接收端由训练序列号获取训练序列， 构造该训练序列的相关 矩阵的广义逆矩阵； 生成由接收信号构造的相关矩阵； 并根据所述广义逆 矩阵和由接收信号构造的相关矩阵， 得到一个中间向量即带有频偏的信道 沖激响应的相关向量； 根据该相关向量得到频偏估计结果。

步驟 11的具体实现可以如下：

首先， 接收端对于每个合理 m值， 获取该 m值对应的、 由训练序列构造 的相关矩阵的广义逆矩阵 Gl _m , 生成该 m值对应的、 由接收信号构造的相关 矩阵 R _m ，并根据 Gl _m 和 R _m 得到该 m值对应的一个中间向量即带有频偏的信道 沖激响应的相关向量 q _m , 根据 q _m 得到该 m值对应的频偏估计结果 f _m 然后， 接收端将得到的所有/ _m 进行平均， 得到频偏估计结果 /。

其中 m在由 1与 N- L-1构成的闭合区间中取值， L = L1 + L2, N为训练 序列的长度； 信道总沖激响应抽头系数为 {/^ = -L1,-L1 + 1,...,L2}， 即 L1是 信道总沖激响应中非因果部分涉及的最大时间 深度， L2是信道总沖激响应 中因果部分涉及的最大时间深度， 即 时刻接收信号可以表示为

L2

y(n)= Z h(i)x(n-i) , θ)是 w时刻的发送信号。

i=-Ll

具体的， Gl =(G ^H G )~ ^l G ^H , 或者， Gl =(G ^H G y ^l G ^H ；

_G . (丄） x (k-m- L2)

其中， k— start 、 fc -^rf 分别为构成 的开始 值和结束 值， m + L2 + \<k_ start < N _ L\ , k _start <k _end≤N -LI, x为已 口 ό i川 东序歹 'J , G _c 是条件数最小的 G _m 。 具体的，

r _m (k_ start)

r _m (k _ start + 1) r( r _m {k_end)

其中， [r(l),r(2),...,r(N)]为接收信号中训练序列部分； ^fe - "为(^的开 始 k值, ^-^^为^的结束 直。

具体的，

= ^G (3)

具体的， 可以按照如下公式得到 m值对应的频偏估计结果/ _m ：

具体的， 接收端可以按照如下公式 (5)或公式（6)对得到的所有/ _m 进行 平均， 得到频偏估计结果 /:

其中 为 的最大值。

本发明还给出了一种加权因子的计算方法， 如公式（7)所示

其中， 为 m的最大值， ^^为(^的条件数。

较佳的，在得到频偏估计结果/之后，接收端� �以按照如下公式得到频 偏补偿之后的接收信号^

di = r— total {i)e ⁽ⁱ — ^a ) ,l≤i≤ L _total (8)

其中， r ί。 _ίΩ /为全部接收信号， α为接收信号的总长度的一半 , L _toto ,为接 收信号总长度。

本文所述频偏估计和校正装置的整体流程如图 2所示。

本发明提供了一种有效的频偏估计方法， 以多径传输信道为基础建模， 频偏估计不需要信道估计结果， 能够有效解决现有的 Fitz算法应用于多径 传输模型时受信道估计结果影响的问题， 特别频偏比较大的时候本发明的 优势更加明显。

如上所述公式 (3)中的参数 ^q ™的估计非常重要， 为此引入如下措施提高 其估计的准确性： 措施一： 对于特定 值， ^中的最大 直即 可以有多种选择, 由 于训练序列已知，所以可以事先选择一个最优 的 ，使得对应^条件数 最小， 这样处理之后能够大大降低噪声对 ^q ™估计的干扰， 进而有效提高频 偏估计的准确性。

措施二： 对得到的所有/ _∞ 进行加权处理， 即： =∑ ^ (^- arg(∑ q _m (i(L + 2) + 1))), 0 < w _m < l,∑w _m = l

=l Km _{i=0 m} =l ( ) 对应 ^G «的条件数越大赋予的权值越小， 即可以采用公式（ 7 )得到加权 因子。 需要指出的一点是， 实际模型中如果是非因果系统 （比如由调制时的 滤波器引入）， 但是建模的时候建为因果系统将大大降低本文 方法性能， 所

1/1<—

以建模时要注意。 同时此算法的频偏估计范围为 比 Fitz范围大。 最重要的是其建立在多径传输模型基础上 （此模型是无线传输的经典模 型），最终求解的时候不需要信道估计值。而 Fitz算法是基于单音频偏建模， 应用于无线传输时需要重构信号， 这时信道估计值往往遭受频偏的干扰， 尤其当频偏比较大的时候， Fitz算法的性能非常差。

下面以 GSM-R系统为例， 介绍本文中的频偏估计所包含的主要步驟： 因为所有训练序列在接收端是已知的， 所以可以首先进行离线准备工 作， 离线准备工作的具体流程如图 3所示：

步驟 301： 离线准备工作开始， 将变量 tsc初始化为 0;

步驟 302: 将 tsc加 1, 并判断 tsc是否大于 tsc_Num, 若是， 则到步驟 7, 否则， 到步驟 303, tsc_Num为已知的训练序列的总个数；

步驟 303: 获取第 tsc个训练序列， 并将 m初始化为 0;

步驟 304: 将 m加 1, 并判断 m是否满足条件， 即判断 m是否属于

[l,N_L_l] , 若是， 则到步驟 305, 否则， 到步驟 306;

步驟 305: 根据公式（ 1 )构造矩阵^ , 在已构造的 G _m 中选取条件数最 小的 G ， 即 G ； 步驟 306: 离线保存 GKG J-'G , 以及步驟 305中构造的^的条件 数、 G _m 的开始 直和结束 直， 返回步驟 304;

步驟 307: 离线准备工作结束。

本流程针对每个训练序列及各个合理 ( l≤m≤N-L-l )值， 按矩阵的 条件数最小原则选择最优的 ^G ™ (考虑到公式（3)的求解容易遭受 中的噪 声影响， 而 ^G ™条件数越小， 结果受噪声的扰动越小， 所以做此选择）， 离线 ^构成此 ^G ™的开始 值（ ^k - ^s )和结束 值（ ^k ~ ^end ), 以及 ^G ™的条件数（議 )。

对于一个时隙 （Burst) 的接收信号组成形式如图 5所示， 找到接收信 号对应训练序列部分 ¹ * = [ ^r (D， ^r ( ² )， · · ·， , 然后从离线保存结果中由训练序 列号得到对应的所有矩阵 ^G ™的条件数， 初始化公式 （9) 中的加权系数 [w w ₂ ,-,w _K ]^ 对应 ^的条件数越小，权重越大，可以采用公式 (7)所示计算 方法。

频偏估计和频偏补偿的主要流程如图 4所示：

步驟 401: 获取接收信号中的训练序列部分， 并将 m初始化为 0;

步驟 402: 将 m加 1, 并判断 m是否满足条件， 即判断 m是否属于

[l,N_L_l] , 若是， 则到步驟 403, 否则， 到步驟 407;

步驟 403: 由训练序列号从离线保存结果中获取此训练序 列号、 此 m对 应的 Gl _m , 以及当前 m值对应的 - "和 - ^6? ^； 步驟 404: 利用公式（2)构造向量 ,

步驟 405: 利用公式（ 3 )得到参数 ^q ™的估计值，

步驟 406: 利用公式（4)得到当前 m值对应的频偏估计结果， 并返回步驟 402;

步驟 407: 对所有的频偏估计结果根据公式（5)进行加权� ��作， 得到 最终的频偏估计结果（此处的频偏估计为以符 号周期归一化之后的频偏；)： 步驟 408: 利用上述频偏估计结果对原始全部接收信号 ¹ ·_ ^ωίίΐ1 进行频偏 补偿， 考虑到频偏估计可能出现的误差， 对接收信号进行频偏补偿时采用 如下形式，

即以中间数据为基准进行频偏补偿， 这样当频偏估计有误差时， 导致 最大的偏差为 其中 表示频偏估计偏差，这种补偿相对以原始接收 信

148*£·

号第一个数据为基准要好， 因为那样导致最大的偏差为 /

步驟 409: 将频偏补偿后的信号送入均衡解调模块进行均 衡解调。

本发明的详细的公式推导过程如下：

首先建立如下的信号模型， 设接收端的离散信号可以表示为如下形式:

= _β ^υ2πβ+θ) x(k-l)h(l) + n(k)

( 10)

其中 ，W)，/ ，"W分别表示发送信号， 传输信道（包括发送滤波器， 物理无线多径信道， 接收滤波器）、 需要估计的频偏（此处的频偏是用符号 周期归一化之后的频偏）、相位偏差和随机噪 声。设 = [ (l), (2), ., (N)]为接 收端已知的训练序列。

由公式（10)得到：

r _m (k) = r(k)*r*(k-m)

_{= e} ； x(k-i)x (k-j)h(i)h j) + n\k)

( 11 )

+ LY) x*(k-m + Ll-Y) … x* (k -m- L2)) ¹

其中 表示将矩阵 A的各列按顺序累堆形成一个列向量， 表示 矩阵 A的转置。

h*(-Ll + Y) ■■■ h*(L2)~ ) 则 （11) 式可以转化为如下形式：

r _m k = _e ^] D h _m+n 将 的不同情况组合得到如下形式:

即

R _m =G _{m m} e^+n = G _m q _m +n ( ₁₃ ) 通过经典的 LS估计方法可以得到如下估计式：

q _m =Κ ^β}2π = ( ^G " ^G ~ ^lG " ^R _m ( i4 )

注意到

II h(-Ll) II ²

h{-L\)h -L\ + \)

h =

II h(L2) II 其中的某些元素是实数， 从而可以由 ^q ™的这些元素得到频偏估计值即

因为

l≤m≤N-L-l (16)

对于每个满足条件的 , 构造方程组 （13)从而求得一个频偏估计结 果， 对所有这些结果进行加权平均得到一个鲁棒性 更好的频偏估计结果， 即 / = £w _m ( arg( q _m WL + 2) + l))) ( 17) m=l TlTYl _i=Q

这个就是最终求得的频偏结果。

参见图 6, 本发明实施例还提供一种频偏估计设备， 该设备包括： 信号接收模块 60, 用于接收发送端发送的信号和训练序列号； 频偏估计模块 61 , 用于根据所述训练序列号获取训练序列， 构造该训 练序列的相关矩阵的广义逆矩阵； 生成由接收信号构造的相关矩阵； 并根 据所述广义逆矩阵和由接收信号构造的相关矩 阵， 得到一个中间向量即带 有频偏的信道沖激响应的相关向量； 根据所述相关向量得到频偏估计。

进一步的， 所述频偏估计模块 61用于：

对于每个 _m 值，获取该 _m 值对应的、该训练序列的相关矩阵的广义 逆矩 阵 Gl _m ,生成该 m值对应的、由接收信号构造的相关矩阵 R _m ,并根据 得到该 m值对应的带有频偏的信道沖激响应相关向量 q _m , 根据 q _m 得到该 m 值对应的频偏估计结果 f _m ；

将得到的所有 f _m 进行平均， 得到频偏估计结果 f 。 其中 m在由 1与 N- L-1构成的闭合区间中取值， L = Ll+L2, N为训练 序列的长度； 信道总沖激响应抽头系数为 { )J = _ -L1 + 1,...,L2} , 即 L1是 信道总沖激响应中非因果部分涉及的最大时间 深度， L2是信道总沖激响应 中因果部分涉及的最大时间深度， 即 M时刻接收信号可以表示为 y(n) = ^ h(i)x(n-i) , 是 w时刻的发送信号。

i=-Ll 进一步的， Gl =(G ^H G Y ^l G ^H , g _m (k_ start)

T _m (k_ start + \) g ^T _m (k_end) ··· x* (k— m— L2)

其中， k— start、 fc -^rf 分别为构成 的开始 值和结束 值， m + L2 + l≤k _ start≤N-Ll, k _ start <k _end≤N -L\, JC为已 口 0 i川东序歹' J , G _c 是条件数最小的 G _m 。 r _m (k _ start) r(k _ start) *r (k_ start - m)

r _m (k _ start + ϊ) r(k _ start + l)*r*(k _ start + l-m)

进一步的， R _m = r _m (k_end) r(k _ end) *r (k_ end - m) 其中， [Γ(1),Γ(2),···,Γ(Λ ]为接收信号中训练序列部分； ^k - ^start , ^k - ^end 分 别为 G _m 的开始 值和结束 值，

进一步的, q _m = ^{G R} m。 进一步的， 所述频偏估计模块 61用于：

按照如下公式得到该 m值对应的频偏估计结果 f _m ： m=-^-arg(∑q _m -(L + 2) + l)), L = LI + L2。

ΤΐΐϊΙ i—Q

进一步的， 所述频偏估计模块 61用于：

按照公式一或公式二对得到的所有 / _m 进行平均， 得到频偏估计结果 /: 公式一： 公式二：

其中， 为 的最大值<

其中， 为 m的最大值， _C 。 _en 为(^的条件数。

进一步的， 该设备还包括：

频偏补偿模块 62, 用于在得到频偏估计结果/之后， 按照如下公式得 到频偏补偿结果

d _i = r _ totalise ,l≤i≤ L _total

其中， toto/为全部接收信号， 为接收信号的总长度的一半， L _tota ,接 收信号总长度。

进一步的， 本例中接收信号的总长度为 148, 为 74。

综上， 本发明的有益效果包括：

本发明实施例提供的方案中，

接收端接收发送端发送的信号以及训练序列号 ， 由训练序列号获取训 练序列， 由训练序列生成其相关矩阵的广义逆矩阵， 生成由接收信号构造 的相关矩阵， 并根据所述广义逆矩阵和由接收信号构造的相 关矩阵， 得到 一个中间向量即带有频偏的信道沖激响应的相 关向量； 根据此中间向量进 行频偏估计。 可见， 本发明中， 接收端根据由训练序列构造的相关矩阵的 广义逆矩阵、 以及由接收信号构造的相关矩阵进行频偏估计 ， 而不需要根 据信道估计结果进行频偏估计， 因此本发明方案能够有效提高频偏估计结 果的准确性。

本发明基于多径传输模型建模， 最终的频偏估计不需要信道估计值， 能够得到很好的频偏估计值。 同时为了抵抗噪声对 LS参数估计的影响， 引 入了多种措施提高其估计的准确性， 有效提高频偏估计方法的抗噪声能力。 应用此方法能够有效提高频偏校正的有效性和 鲁棒性。 本发明是参照根据本发明实施例的方法、 设备（系统）、 和计算机程序 产品的流程图和 /或方框图来描述的。 应理解可由计算机程序指令实现流 程图和 /或方框图中的每一流程和 /或方框、 以及流程图和 /或方框图中 的流程和 /或方框的结合。 可提供这些计算机程序指令到通用计算机、 专 机器， 使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的 处理器执行的指令产 生用于实现在流程图一个流程或多个流程和 /或方框图一个方框或多个方 框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机 或其他可编程数据处理 设备以特定方式工作的计算机可读存储器中， 使得存储在该计算机可读存 储器中的指令产生包括指令装置的制造品， 该指令装置实现在流程图一个 流程或多个流程和 /或方框图一个方框或多个方框中指定的功能� �

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他 可编程数据处理设备 上， 使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列 操作步驟以产生计算机 实现的处理， 从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令 提供用于实现 在流程图一个流程或多个流程和 /或方框图一个方框或多个方框中指定的 功能的步驟。

尽管已描述了本发明的优选实施例， 但本领域内的技术人员一旦得知 了基本创造性概念， 则可对这些实施例作出另外的变更和修改。 所以， 所 附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落 入本发明范围的所有变更和 修改。

显然， 本领域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。