《電子技術應用》
您所在的位置:首頁 > 通信與網絡 > 業界動態 > 數字通信中載波頻偏盲估計的一種新算法

數字通信中載波頻偏盲估計的一種新算法

2008-08-21
作者:高云峰, 劉粉山

  摘 要: 給出了一種適用于MPSK、MQAM和MPAM解調的非數據輔助(NDA)載波頻偏估計" title="頻偏估計">頻偏估計算法,利用自相關函數提取載波頻偏信息,該方法具有速度快" title="速度快">速度快、頻偏估計范圍大的優點。計算機仿真結果表明了估計范圍可以達到±80%的符號速率。
  關鍵詞: 數字通信 非數據輔助 載波頻偏估計 載波同步


  許多通信系統都要求快速恢復載波。在數據輔助的頻偏估計算法中,利用已知的訓練序列,可快速估計載波頻偏[1]。而在非數據輔助(NDA)的頻偏估計算法中,由于不使用訓練序列,在波特率采樣輸出的情況下, 必須消除發送數據的相位信息。如文獻[2]中,使用了M次方的非線性運算。該方法必須知道發送數據的調制類型,且在符號定時恢復比較理想的情況下才有很好的性能,同時對于MQAM調制,M次方的運算也不能完全消除發送數據的相位信息。
  基于上述問題,本文提出了一種不需要知道發送數據的調制類型(MQPSK MQAM MPAM),也無需進行符號定時恢復的載波頻偏估計NDA算法。該算法對輸入數據進行兩倍的波特率的采樣,利用相鄰樣點之間的相關信息估計載波的頻偏。
1 載波頻偏估計算法
  數字通信接收機中,經過匹配濾波后,接收的信號可以表示為:
  
  式中,sk為發送的復數據信號序列,△f為載波頻偏,θ為載波初始相偏,T為符號周期,n(t)為零均值復高斯白噪聲" title="高斯白噪聲">高斯白噪聲,N0為單邊帶" title="單邊帶">單邊帶功率譜密度,g(t)為整個信道的沖擊相應,τ為接收延時。
  如果采樣周期" title="采樣周期">采樣周期為,則一個符號采2個樣點,這兩個樣點之間不是獨立的,而是存在著一定的相關性,其中包含了頻偏的信息。經過采樣后的接收信號為:
  
  由(2)式可以看出,由于一個符號采樣2個樣點后,R≠0,故:
  
  因為存在噪聲等因素, (3)式估計的頻偏在均值附近波動,需要對其濾波,以提高估計性能。
  文獻[3]給出了一種基于最大似然估計的加平滑函數的濾波器系數。為了減少計算量,本文采用簡單的均值濾波。設第k次估計的頻偏為△fk,則:
  

2 算法的性能分析與仿真結果
  從算法的推導過程可以看出,有二個因素影響估計的結果,即信噪比的大小和估計頻偏時所用的符號個數。而符號定時偏差和調制類型對估計影響不大。從(2)、(3)式可以看出,該算法的理論頻偏估算范圍為[-1/T, 1/T],估計范圍很大。
  為了驗證本算法的性能,采用QPSK 和16QAM兩種調制方式,估計頻偏的符號個數取N=100和N=200,在為3DB、6DB、10DB,符號定時偏差為T時,利用matlab分別進行1000次仿真實驗,其QPSK 和16QAM的頻偏估計方差如圖1至圖4 所示,X軸為歸一化的頻偏△f T,Y軸為估計方差var(△f T)。


  從仿真結果可以看出,該方法對符號定時偏差和調制類型不敏感,這對于具有自動調制類型識別功能的接收機尤為重要。該算法可以在符號定時恢復前進行,對于一些對頻偏比較敏感的定時恢復算法[4],可以提高其定時恢復性能。
  本文給出的算法不需要數據的先驗信息,且運算量相對較小。仿真結果表明,使用本算法的前向載波同步方式的同步速度快、捕獲的頻率范圍寬、估計方差較小,在數字通信中尤其對自動調制類型識別的智能接收機有較好的應用前景。
參考文獻
1 蔣立平,付 銳,吉訓生. 全數字載波捕獲算法.南京理工大學學報, 2002;26(1)
2 許廣明, 陳 穎, 陳吉忠. 一種適合突發數字通信的快速載波頻偏估計算法.電訊技術,2003
3 Kay SM. A fast and accurate single frequency estimatior[J]. IEEE Trans on Acoustics,Speech, Signal Processing, 1989;37(12): 1987~1990
4 韓 鋼,李建東,陳 晨.一種用于調制識別的盲碼元定時估計算法. 通信學報,2003;24(12)

本站內容除特別聲明的原創文章之外,轉載內容只為傳遞更多信息,并不代表本網站贊同其觀點。轉載的所有的文章、圖片、音/視頻文件等資料的版權歸版權所有權人所有。本站采用的非本站原創文章及圖片等內容無法一一聯系確認版權者。如涉及作品內容、版權和其它問題,請及時通過電子郵件或電話通知我們,以便迅速采取適當措施,避免給雙方造成不必要的經濟損失。聯系電話:010-82306118;郵箱:[email protected]
主站蜘蛛池模板: 三级免费网站 | 国产精品一区二区三区免费 | 毛片网站在线看 | 特级毛片免费视频播放 | 国产亚洲精品国看不卡 | 日本特黄特色大片免费视频网站 | 欧美在线一级视频 | 久艹视频在线免费观看 | 韩日精品| 亚洲综合欧美综合 | 成年女人午夜免费视频 | 欧美日韩一级大片 | 亚洲欧美综合国产不卡 | 男人的天堂在线观看入口 | 正在播放国产精品放孕妇 | 国内自拍在线观看 | 国产高清厕所盗摄视频 | 免费精品久久久久久中文字幕 | 久久精品一区二区三区不卡牛牛 | 欧美一区在线观看视频 | 亚洲精品不卡久久久久久 | 国产九九精品视频 | 日韩在线观看视频网站 | a毛片免费观看 | 99久久精品免费看国产免费 | 国产一区二区日韩欧美在线 | 日本加勒比在线视频 | 欧美国产一区二区 | 日本亚州在线播放精品 | 久久毛片免费看 | 日本手机看片 | 国产一区二区三区四区在线观看 | 亚洲三级在线免费观看 | 久9视频这里只有精品 | 2022国产精品自拍 | 国产一毛片 | 91人人视频国产香蕉 | 亚洲欧美94色 | 欧美日韩精品国产一区二区 | 久草在线中文 | 日本加勒比视频在线观看 |