專利名稱：：Ofdm整數頻偏與符號細同步的頻域聯合估計方法
技術領域：
：本發明涉及通信領域中同步
技術領域：
，尤其涉及一種適用于正交頻分復用(OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing,OFDM)系統的整數頻偏與符號細同步的頻域聯合估計方法。
背景技術：
：正交頻分復用(OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing，OFDM)技術因其出色的抗多徑能力和很高的頻譜利用率在當前寬帶無線通信系統及數字廣播通信系統中得到了廣泛的應用例如無線局域網標準WiFi(802.lla/g/n)，WiMax(802.16d/e)、LTE下行鏈路，數字廣播系統DVB、CMMB等都采用了OFDM技術。OFDM技術的一個主要缺點是對時間和頻率的偏移比較敏感，時間偏移會導致符號間干擾，頻率偏移會破壞子載波之間的正交性，引起載波間干擾，使得系統性能急劇下降。要想實現OFDM系統的良好性能，需要精確的時間和頻率同步，同步是OFDM技術中的一個研究熱點。OFDM系統的同步分為時間同步和頻率同步。時間同步包括時間粗同步，即數據幀的檢測；以及符號細同步確定OFDM符號中有效數據開始的位置。OFDM系統中的頻率偏移可以分為子載波間隔小數倍的頻偏以及子載波間隔整數倍的頻偏，子載波間隔小數倍的頻偏會破壞子載波間的正交性，引起子載波間干擾；子載波間隔整數倍的頻偏則導致解調后的數據在子載波上的整體偏移；因此OFDM的頻率同步包括子載波間隔小數倍及整數倍頻偏的估計和補償。關于OFDM系統的同步方法已經有許多文獻進行了研究，這些方法可以分為盲估計算法以及數據輔助估計算法兩大類。數據輔助估計算法因其捕獲速度快，估計精度高的特點更適用于突發的數據傳輸。Moose提出了載波頻率偏移的最大似然估計算法[1]，采用兩個連續的相同訓練序列，頻偏的估計范圍為士0.5個子載波間隔，通過縮短訓練序列可以增加頻偏的估計范圍，但同時會帶來估計精度的下降。文獻[2]提出了在頻域上估計整數倍頻偏的方法，該方法通過對接收信號做FFT運算之后在頻域上循環移位，與本地信號做相關尋找峰值的方法來估計整數倍頻偏，但該方法假定已經得到了準確的符號細同步位置，因此在符號細同步誤差存在時，該方法不能得到正確的估計結果。目前大量研究成果只是單純的解決了整數倍頻偏或符號細同步的問題，而忽略了整數倍頻偏和符號細同步的相互影響及作用。相對于傳統的整數倍頻偏估計方法，本發明提出的方法在存在符號細同步偏差的情況下仍然能夠準確的估計出整數倍頻偏，并且能夠同時估計出符號細同步偏差，實現精確的符號細同步。本發明的主要貢獻是提出了一種高精度的OFDM整數倍頻偏和符號細同步的聯合估計方法，解決了傳統的時頻聯合估計方法中整數倍頻偏估計和符號細同步不準確相互影響的矛盾，并通過對算法的改進和優化，降低了該同步算法的運算復雜度。傳統的整數倍頻偏估計算法整數倍頻偏的存在使得接收信號在頻域子載波上發生圓周移位，因此，傳統的整數倍頻偏估計方法[2]是將接收的訓練序列通過FFT運算變換到頻域，在子載波上進行圓周移位，再與發送端的已知訓練序列做相關，檢測相關結果的最大值從而確定整數倍頻偏。<formula>formulaseeoriginaldocumentpage6</formula>其中丨為歸一化整數倍頻偏的估計值，Xn,k為發送端已知訓練序列，Yn,k為接收到的訓練序列，(k-d)N表示k-d對N取模的運算。傳統算法假設已經得到了精確的符號定時，但在實際的系統中，當整數倍頻偏未予補償時，符號同步是不能做到精確估計的，當符號定時偏差和整數倍頻偏同時存在，此時接收數據經FFT運算變換到頻域之后，除了由于整數倍頻偏存在而引起的數據在子載波上的循環移位，還會存在由于符號定時誤差而引起的接收數據的相位旋轉，該相位旋轉量會導致傳統算法失效，無法得到正確的整數倍頻偏估計結果，從而影響OFDM傳輸系統的整體性能。
發明內容(一)要解決的技術問題有鑒于此，本發明的主要目的在于提供一種整數倍頻偏及符號細同步的頻域聯合估計方法，以解決傳統的估計方法中整數倍頻偏估計和符號細同步不準確相互影響的矛盾，提高整數倍頻偏及符號細同步估計結果的準確性。(二)技術方案為達到上述目的，本發明提供了一種整數倍頻偏及符號細同步的頻域聯合估計方法，該方法包括對發送端的頻域訓練序列進行圓周移位及差分調制，再將該經圓周移位及差分調制處理的頻域訓練序列與接收端經差分調制的頻域訓練序列做互相關，通過檢測互相關結果的峰值得到相應圓周移位的位數，從而得到整數倍頻偏的估計值；同時，通過取互相關結果的相位角求出符號細同步結果。該方法包括以下步驟步驟1對發送端的頻域訓練序列進行圓周移位；步驟2對發送端經圓周移位后的頻域訓練序列進行差分調制；步驟3將接收端的時域訓練序列經FFT變換到頻域；步驟4對接收端的頻域訓練序列進行差分調制；步驟5將發送端經圓周移位和差分調制后的頻域訓練序列與接收端經差分調制的頻域訓練序列做互相關；步驟6檢測上述互相關峰值，并計算檢測到的互相關峰值的相位角；步驟7由檢測到的互相關峰值的相位角計算符號細同步偏移量；步驟8用上述得到的符號細同步偏移量去調整時間粗同步的結果，得到精確的符號細同步。上述方案中，步驟1中所述對發送端的頻域訓練序列進行圓周移位，具體包括將發送端第k個子載波上的訓練序列數據移位到第(k_d)Nf子載波上，即將序列{ak}圓周移位變成{a(k-d)N}，其中k為OFDM系統的子載波標號，ak為發送端第k個子載波上的訓練序列數據，(k_d)N表示k-d對N取模的運算，N為OFDM系統子載波的個數，d為整數，取值范圍為[-(N-I)，(N-I)]范圍內的任意整數區間。上述方案中，步驟2中所述對發送端經圓周移位后的頻域訓練序列進行差分調制，具體包括將序列{—d)N}變換為{<“、·《(^+}，其中心-,)、,為％-的復共軛。上述方案中，步驟2中所述對發送端經圓周移位后的頻域訓練序列進行差分調制，進一步包括將序列{%_仏}變換為·訓Ν}，其中m為大于1的整數。上述方案中，步驟3中所述將接收端的時域訓練序列經FFT變換到頻域，具體包括=Yjy{n)-eN，其中y(n)為接收端的時域訓練序列第η個采樣點的=0值，Y(k)為接收端的頻域訓練序列第k個子載波上的數據。上述方案中，步驟4中所述對接收端的頻域訓練序列進行差分調制，具體包括對接收端的頻域訓練序列相鄰子載波上的數據進行差分調制，即將序列{Yk}變換成{Yk、Yk+1}，其中Yk*為Yk的復共軛。上述方案中，步驟4中所述對接收端的頻域訓練序列進行差分調制，進一步包括對接收端的頻域訓練序列相隔m-1個子載波上的數據進行差分調制，即將序列{YJ變換成{Yk·Yk+nJ。上述方案中，步驟5中所述將發送端經圓周移位和差分調制后的頻域訓練序列與接收端經差分調制的頻域訓練序列做互相關，具體包括XYk+l.Yk*.a(k_d)N.a\M_d)N。k=0上述方案中，步驟5中所述將發送端經圓周移位和差分調制后的頻域訓練序列與接收端經差分調制的頻域訓練序列做互相關，進一步包括將互相關結果進行歸一化N-\Σ.^k.a(k-d)N·Q(k+\-d)Nk=0_^22°k=0上述方案中，步驟5中所述將發送端經圓周移位和差分調制后的頻域訓練序列與接收端經差分調制的頻域訓練序列做互相關，進一步包括互相關長度取整個訓練序列的一部分。上述方案中，所述互相關長度取整個訓練序列的一部分，是互相關長度取整個訓練序列的1/2或1/4。上述方案中，步驟6中所述檢測互相關峰值，具體包括1)、對應于圓周移位為1的互相關結果值為A1,令互相關峰值max(corr)=A1；2)、將互相關峰值的模值Imax(C0rr)|與對應于圓周移位為2的互相關結果A2的模值Ia2I進行比較；若A2>max(corr)|,貝U互相關峰值max(corr)=A2；若IA2I<max(corr)|,則互相關峰值max(corr)不變；3)、將圓周移位位數i遍歷其整個取值范圍，互相關峰值max(corr)的最終取值為Ai,得出整數倍頻偏值為i倍的OFDM系統子載波間隔。上述方案中，步驟6中所述檢測互相關峰值，進一步包括1)、設定一個閾值S;2)、將對應于圓周移位為1的互相關結果A1的模值IA11與閾值S進行比較；a.若IA1I大于S，則認為A1即為互相關峰值maX(COrr)，結束比較，得出整數倍頻偏值為1倍的OFDM系統子載波間隔；b.若Ia1I小于s，則再將應著圓周移位為2的互相關結果A2與閾值s進行比較；3)、如此依次進行，直至檢測到對應于圓周移位為i的互相關結果Ai的模值IAi大于S，此時認為Ai即為互相關峰值max(corr)，結束比較，得出整數倍頻偏值為i倍的OFDM系統子載波間隔。上述方案中，步驟6中所述計算檢測到的互相關峰值的相位角，具體包括通過反正切函數檢測到的互相關峰值的相位角θ=arctan(max(corr))。上述方案中，步驟7中所述由檢測到的互相關峰值的相位角計算符號細同步偏移量，具體包括符號細同步偏移量△n=n/-2m其中θ為檢測到的互相關峰值的相位角，N為OFDM系統子載波的個數，m-Ι為差分調制時子載波差分間隔數，當相鄰子載波上的數據差分調制時取m=1。上述方案中，步驟8中所述用上述得到的符號細同步偏移量去調整時間粗同步的結果，得到精確的符號細同步，具體包括符號細同步位置=時間粗同步位置+Δη。(三)有益效果從上述技術方案可以看出，本發明具有以下有益效果1、本發明提供的這種可用于OFDM傳輸系統的整數倍頻偏及符號細同步的頻域聯合估計方法，在進行整數倍頻偏的估計時不需要精確的符號細同步結果，解決了傳統的同步算法中整數倍頻偏估計和符號細同步不準確相互影響的矛盾。在存在符號細同步偏差的情況下本方法仍然能夠準確的估計出整數倍頻偏，并且能夠同時估計出符號細同步偏差，實現精確的符號細同步2、本發明提供的這種可用于OFDM傳輸系統的整數倍頻偏及符號細同步的頻域聯合估計方法，能夠同時得到整數倍頻偏及符號細同步的估計結果，減小了估計的復雜度。3、本發明提供的這種可用于OFDM傳輸系統的整數倍頻偏及符號細同步的頻域聯合估計方法，在同樣的信噪比條件下，有效提高了整數倍頻偏及符號細同步的估計精度。圖1是本發明提供的整數倍頻偏及符號細同步的頻域聯合估計方法流程圖；圖2是本發明提供的實施例中802.Ila前導序列結構；圖3是本發明提供的實施例中整數倍頻偏及符號細同步的頻域聯合估計方法的算法框圖。具體實施例方式為使本發明的目的、技術方案和優點更加清楚明白，以下結合具體實施例，并參照附圖，對本發明進一步詳細說明。本發明提供的這種整數倍頻偏及符號細同步的頻域聯合估計方法，首先對發送端的頻域訓練序列進行圓周移位及差分調制，再將該經圓周移位及差分調制處理的頻域訓練序列與接收端經差分調制的頻域訓練序列做互相關，通過檢測互相關結果的峰值得到相應圓周移位的位數，從而得到整數倍頻偏的估計值；同時，通過取互相關結果的相位角求出符號細同步結果。如圖1所示，圖1是本發明提供的整數倍頻偏及符號細同步的頻域聯合估計方法流程圖，該方法包括以下步驟步驟1對發送端的頻域訓練序列進行圓周移位；步驟2對發送端經圓周移位后的頻域訓練序列進行差分調制；步驟3將接收端的時域訓練序列經FFT變換到頻域；步驟4對接收端的頻域訓練序列進行差分調制；步驟5將發送端經圓周移位和差分調制后的頻域訓練序列與接收端經差分調制的頻域訓練序列做互相關；步驟6檢測上述互相關峰值，并計算檢測到的互相關峰值的相位角；步驟7由檢測到的互相關峰值的相位角計算符號細同步偏移量；步驟8用上述得到的符號細同步偏移量去調整時間粗同步的結果，得到精確的符號細同步。步驟1中所述對發送端的頻域訓練序列進行圓周移位，具體包括將發送端第k個子載波上的訓練序列數據移位到第(k-d)Nf子載波上，即將序列{ak}圓周移位變成{a(k-6)N}，其中k為OFDM系統的子載波標號，ak為發送端第k個子載波上的訓練序列數據，(k_d)N表示k-d對N取模的運算，N為OFDM系統子載波的個數，d為整數，取值范圍為[-(N-I)，(N-I)]范圍內的任意整數區間。步驟2中所述對發送端經圓周移位后的頻域訓練序列進行差分調制，具體包括將序}變換為·％_}，其中《'(“…為‘一勺復共軛。步驟2中所述對發送端經圓周移位后的頻域訓練序列進行差分調制，進一步包括將序列}變換為K(H)w·%__}，其中m為大于1的整數。步驟3中所述將接收端的時域訓練序列經FFT變換到頻域，具體包括Y(k)=J]y(n)-eN，其中y(n)為接收端的時域訓練序列第η個采樣點的值，η=0Y(k)為接收端的頻域訓練序列第k個子載波上的數據。步驟4中所述對接收端的頻域訓練序列進行差分調制，具體包括對接收端的頻域訓練序列相鄰子載波上的數據進行差分調制，即將序列{Yk}變換成{Yk*·Yk+1}，其中Yk*為Yk的復共軛。步驟4中所述對接收端的頻域訓練序列進行差分調制，進一步包括對接收端的頻域訓練序列相隔m-1個子載波上的數據進行差分調制，即將序列{Yk}變換成{Yk、Yk+m}。步驟5中所述將發送端經圓周移位和差分調制后的頻域訓練序列與接收端經差分調制的頻域訓練序列做互相關，具體包括<formula>formulaseeoriginaldocumentpage10</formula>步驟5中所述將發送端經圓周移位和差分調制后的頻域訓練序列與接收端經差分調制的頻域訓練序列做互相關，進一步包括將互相關結果進行歸一化<formula>formulaseeoriginaldocumentpage10</formula>步驟5中所述將發送端經圓周移位和差分調制后的頻域訓練序列與接收端經差分調制的頻域訓練序列做互相關，進一步包括互相關長度取整個訓練序列的一部分，一般是互相關長度取整個訓練序列的1/2或1/4。步驟6中所述檢測互相關峰值，具體包括1)、對應于圓周移位為1的互相關結果值為A1,令互相關峰值max(corr)=A1；2)、將互相關峰值的模值Imax(C0rr)|與對應于圓周移位為2的互相關結果A2的模值Ia2I進行比較；若A2>max(corr)|,貝丨J互相關峰值max(corr)=A2；若IA2I<max(corr)|,則互相關峰值max(corr)不變；3)、將圓周移位位數i遍歷其整個取值范圍，互相關峰值max(corr)的最終取值為Ai,得出整數倍頻偏值為i倍的OFDM系統子載波間隔。步驟6中所述檢測互相關峰值，進一步包括1)、設定一個閾值S;2)、將對應于圓周移位為1的互相關結果A1的模值IA11與閾值S進行比較；a.若|A」大于S，則認為A1即為互相關峰值maX(COrr)，結束比較，得出整數倍頻偏值為1倍的OFDM系統子載波間隔；b.若Ia1I小于s，則再將應著圓周移位為2的互相關結果A2與閾值s進行比較；3)、如此依次進行，直至檢測到對應于圓周移位為i的互相關結果Ai的模值IAi大于S，此時認為Ai即為互相關峰值max(corr)，結束比較，得出整數倍頻偏值為i倍的OFDM系統子載波間隔。步驟6中所述計算檢測到的互相關峰值的相位角，具體包括通過反正切函數檢測到的互相關峰值的相位角θ=arctan(max(corr))。步驟7中所述由檢測到的互相關峰值的相位角計算符號細同步偏移量，具體包Θ-Ν括符號細同步偏移量Δη=-；"—，其中θ為檢測到的互相關峰值的相位角，N為OFDM系2π-m統子載波的個數，m-1為差分調制時子載波差分間隔數，當相鄰子載波上的數據差分調制時取m=1。步驟8中所述用上述得到的符號細同步偏移量去調整時間粗同步的結果，得到精確的符號細同步，具體包括符號細同步位置=時間粗同步位置+Δη。下面以經典的OFDM傳輸系統IEEE802.Ila無線局域網系統為例對具體的算法實現進行說明。802.Ila系統包含64個子載波，子載波間隔為312.5ΚΗζ。802.Ila前導序列結構如圖2所示，包括10個重復的短訓練序列及兩個重復的長訓練序列。每個短訓練序列的長度為16個樣值點，持續時間為0.8微秒。每個長訓練序列的長度為64個樣值點，持續時間為3.2微秒。第一個長訓練序列之前有長度為32個樣值點的保護間隔，持續時間為1.6微秒。因此802.Ila的前導序列共有320個樣值點，總持續時間為16微秒。本發明提出的算法利用802.Ila前導序列中的一個64點的長訓練序列來實現整數倍頻偏及符號細同步的聯合估計。假設之前完成的時間粗同步已經提供了802.Ila前導序列的一個粗略的起始位置P，現假設P+160+32即為長訓練序列開始的位置，算法的具體實現如圖3所示，具體步驟如下1.將接收到的長訓練序列經64點的FFT運算變換到頻域；<formula>formulaseeoriginaldocumentpage11</formula>2.將接收到的頻域長訓練序列相鄰子載波上的數據進行差分調制；3.將發送端已知頻域長訓練序列IaJ進行i位的圓周移位，將i的取值范圍設為[-5，5]，即發送端已知頻域長訓練序列左移位及右移位的最大位數均為5，因此能估計的整數倍頻偏的范圍為正負5倍的子載波間隔。其中{aj=4.將發送端經圓周移位后的頻域長訓練序列相鄰子載波上的數據進行差分調制，即將序列{}變換為{a{k_d)N-a{k_d+xh}，其中(、,為*的復共軛。5.將接收端經差分調制后的頻域長訓練序列與發送端經圓周移位且差分調制的已知頻域長訓練序列做互相關。<formula>formulaseeoriginaldocumentpage11</formula>6.檢測相關峰值，即在i的取值范圍[_5，5]之內搜索互相關結果Ai的模值IAi的最大值，該最大值對應的Ai即為互相關峰值maX(COrr)，從而由圓周移位的位數i得到整數倍頻偏為i倍的子載波間隔。7.通過反正切運算計算上述互相關峰值的相位角θθ=arctan(max(corr))8.由上述相關峰值的相位角計算符號定時的偏移量Δη<formula>formulaseeoriginaldocumentpage11</formula>9.用該偏移量去調整此前假設的長訓練序列開始的位置，即可得到準確的符號細同步定時結果，即精確的第一個長訓練序列開始的位置為Ρ+160+32+Δη。表1是本發明提供的實施例中所采用的多徑信道；<table>tableseeoriginaldocumentpage12</column></row><table>表1表2是本發明提供的實施例整數倍頻偏及符號細同步的頻域聯合估計方法的性能，表中同時給出了傳統的整數倍頻偏估計方法的性能。其中，發明算法是指互相關長度取整個長訓練序列，相鄰子載波差分調制的算法；簡化算法1是指互相關長度取整個長訓練序列的1/2的本發明的簡化算法；簡化算法2是指互相關長度取整個長訓練序列的1/4的本發明的簡化算法；簡化算法3是指差分間隔為1個子載波的本發明的簡化算法，簡化算法4是指差分間隔為3個子載波的本發明的簡化算法。<table>tableseeoriginaldocumentpage12</column></row><table>表2參考文獻[1]Pau1H.Moose.Atechniquefororthogonalfrequencydivisionmultiplexingfrequencyoffsetcorrection[J].IEEETransactionsonCommunications,1994，42(10):2908_2914.[2]HiroshiNogami,ToshioNagashima.AfrequencyandtimingperiodacquisitiontechniqueforOFDMsystems[C].PIRMC'95,Toronat,Canada,1995,1010-1015.以上所述的具體實施例，對本發明的目的、技術方案和有益效果進行了進一步詳細說明，所應理解的是，以上所述僅為本發明的具體實施例而已，并不用于限制本發明，凡在本發明的精神和原則之內，所做的任何修改、等同替換、改進等，均應包含在本發明的保護范圍之內。權利要求一種整數倍頻偏及符號細同步的頻域聯合估計方法，其特征在于，該方法包括對發送端的頻域訓練序列進行圓周移位及差分調制，再將該經圓周移位及差分調制處理的頻域訓練序列與接收端經差分調制的頻域訓練序列做互相關，通過檢測互相關結果的峰值得到相應圓周移位的位數，從而得到整數倍頻偏的估計值；同時，通過取互相關結果的相位角求出符號細同步結果。2.根據權利要求1所述的整數倍頻偏及符號細同步的頻域聯合估計方法，其特征在于，該方法包括以下步驟步驟1對發送端的頻域訓練序列進行圓周移位；步驟2對發送端經圓周移位后的頻域訓練序列進行差分調制；步驟3將接收端的時域訓練序列經FFT變換到頻域；步驟4對接收端的頻域訓練序列進行差分調制；步驟5將發送端經圓周移位和差分調制后的頻域訓練序列與接收端經差分調制的頻域訓練序列做互相關；步驟6檢測上述互相關峰值，并計算檢測到的互相關峰值的相位角；步驟7由檢測到的互相關峰值的相位角計算符號細同步偏移量；步驟8用上述得到的符號細同步偏移量去調整時間粗同步的結果，得到精確的符號細同步。3.根據權利要求2所述的整數倍頻偏及符號細同步的頻域聯合估計方法，其特征在于，步驟1中所述對發送端的頻域訓練序列進行圓周移位，具體包括將發送端第k個子載波上的訓練序列數據移位到第(k_d)Nf子載波上，即將序列{ak}圓周移位變成{a(k-d)N}，其中k為OFDM系統的子載波標號，ak為發送端第k個子載波上的訓練序列數據，(k_d)N表示k-d對N取模的運算，N為OFDM系統子載波的個數，d為整數，取值范圍為[-(N-I)，(N-I)]范圍內的任意整數區間。4.根據權利要求2所述的整數倍頻偏及符號細同步的頻域聯合估計方法，其特征在于，步驟2中所述對發送端經圓周移位后的頻域訓練序列進行差分調制，具體包括將序列{%-d)JV}變換為{V·《+}，其中,為-οJ勺復共軛。5.根據權利要求4所述的整數倍頻偏及符號細同步的頻域聯合估計方法，其特征在于，步驟2中所述對發送端經圓周移位后的頻域訓練序列進行差分調制，進一步包括將序列{a(k-d)K}變換為{a}，其中m為大于1的整數。6.根據權利要求2所述的整數倍頻偏及符號細同步的頻域聯合估計方法，其特征在于，步驟3中所述將接收端的時域訓練序列經FFT變換到頻域，具體包括<formula>formulaseeoriginaldocumentpage2</formula>，其中y(n)為接收端的時域訓練序列第η個采樣點的W=O值，Y(k)為接收端的頻域訓練序列第k個子載波上的數據。7.根據權利要求2所述的整數倍頻偏及符號細同步的頻域聯合估計方法，其特征在于，步驟4中所述對接收端的頻域訓練序列進行差分調制，具體包括對接收端的頻域訓練序列相鄰子載波上的數據進行差分調制，即將序列{Yk}變換成{Yk、Yk+1}，其中Yk*為Yk的復共軛。8.根據權利要求7所述的整數倍頻偏及符號細同步的頻域聯合估計方法，其特征在于，步驟4中所述對接收端的頻域訓練序列進行差分調制，進一步包括對接收端的頻域訓練序列相隔m-1個子載波上的數據進行差分調制，即將序列{YJ變換成{Yk*·Yk+ml。9.根據權利要求2所述的整數倍頻偏及符號細同步的頻域聯合估計方法，其特征在于，步驟5中所述將發送端經圓周移位和差分調制后的頻域訓練序列與接收端經差分調制的頻域訓練序列做互相關，具體包括<formula>formulaseeoriginaldocumentpage3</formula>10.根據權利要求9所述的整數倍頻偏及符號細同步的頻域聯合估計方法，其特征在于，步驟5中所述將發送端經圓周移位和差分調制后的頻域訓練序列與接收端經差分調制的頻域訓練序列做互相關，進一步包括將互相關結果進行歸一化<formula>formulaseeoriginaldocumentpage3</formula>11.根據權利要求10所述的整數倍頻偏及符號細同步的頻域聯合估計方法，其特征在于，步驟5中所述將發送端經圓周移位和差分調制后的頻域訓練序列與接收端經差分調制的頻域訓練序列做互相關，進一步包括互相關長度取整個訓練序列的一部分。12.根據權利要求11所述的整數倍頻偏及符號細同步的頻域聯合估計方法，其特征在于，所述互相關長度取整個訓練序列的一部分，是互相關長度取整個訓練序列的1/2或1/4。13.根據權利要求2所述的整數倍頻偏及符號細同步的頻域聯合估計方法，其特征在于，步驟6中所述檢測互相關峰值，具體包括1)、對應于圓周移位為1的互相關結果值為A1,令互相關峰值max(corr)=A1；2)、將互相關峰值的模值Imax(C0rr)|與對應于圓周移位為2的互相關結果A2的模值IA2I進行比較；若A2>max(corr)I，則互相關峰值max(corr)=A2;若IA2I<max(corr)|，則互相關峰值max(corr)不變；3)、將圓周移位位數i遍歷其整個取值范圍，互相關峰值max(corr)的最終取值為Ai,得出整數倍頻偏值為i倍的OFDM系統子載波間隔。14.根據權利要求2所述的整數倍頻偏及符號細同步的頻域聯合估計方法，其特征在于，步驟6中所述檢測互相關峰值，進一步包括1)、設定一個閾值S;2)、將對應于圓周移位為1的互相關結果A1的模值IA1I與閾值S進行比較；a.若IA1I大于S，則認為A1即為互相關峰值maX(Corr)，結束比較，得出整數倍頻偏值為1倍的OFDM系統子載波間隔；b.若Ia1I小于s，則再將應著圓周移位為2的互相關結果A2與閾值s進行比較；3)、如此依次進行，直至檢測到對應于圓周移位為i的互相關結果Ai的模值IAiI大于S，此時認為Ai即為互相關峰值max(corr)，結束比較，得出整數倍頻偏值為i倍的OFDM系統子載波間隔。15.根據權利要求2所述的整數倍頻偏及符號細同步的頻域聯合估計方法，其特征在于，步驟6中所述計算檢測到的互相關峰值的相位角，具體包括通過反正切函數檢測到的互相關峰值的相位角θ=arctan(max(corr))。16.根據權利要求2所述的整數倍頻偏及符號細同步的頻域聯合估計方法，其特征在于，步驟7中所述由檢測到的互相關峰值的相位角計算符號細同步偏移量，具體包括<formula>formulaseeoriginaldocumentpage4</formula>系統子載波的個數，m-1為差分調制時子載波差分間隔數，當相鄰子載波上的數據差分調制時取m=1。17.根據權利要求2所述的整數倍頻偏及符號細同步的頻域聯合估計方法，其特征在于，步驟8中所述用上述得到的符號細同步偏移量去調整時間粗同步的結果，得到精確的符號細同步，具體包括符號細同步位置=時間粗同步位置+Δη。全文摘要本發明公開了一種整數倍頻偏及符號細同步的頻域聯合估計方法，該方法包括對發送端的頻域訓練序列進行圓周移位及差分調制，再將該經圓周移位及差分調制處理的頻域訓練序列與接收端經差分調制的頻域訓練序列做互相關，通過檢測互相關結果的峰值得到相應圓周移位的位數，從而得到整數倍頻偏的估計值；同時，通過取互相關結果的相位角求出符號細同步結果。利用本發明，能夠同時進行整數倍頻偏的估計以及符號細同步，解決了傳統的時頻聯合估計方法中整數倍頻偏估計和符號細同步不準確相互影響的矛盾，提高了整數倍頻偏估計及符號細同步的準確性。文檔編號H04L27/26GK101815048SQ20091007736公開日2010年8月25日申請日期2009年2月19日優先權日2009年2月19日發明者侯華俊,吳斌,黑勇申請人:中國科學院微電子研究所