[发明专利]一种同步估计方法和接收端设备

说明书

本发明实施例公开了一种同步估计方法和接收端设备，用于解决现有同步估计在噪声较高时存在的性能较差，以及现有频偏估计的方法在噪声较高时，存在的精度低的问题。方法包括：接收发送端发送的包含前导码的数据序列；以及根据该前导码中的长前导码，进行定时估计和/或频偏估计，以实现与发送端的同步；其中，长前导码中依次包括前缀、长序列和后缀，其中前缀中的序列与长序列中与所述前缀相距第一设定长度的序列相同，后缀中的序列与长序列中与后缀相距第二设定长度的序列相同。

技术领域

本发明涉及通信技术领域，特别涉及一种同步估计方法和接收端设备。

背景技术

目前，常用的信道结构如图1所示，前导码(Preamble)用于自动增益控制(Automatic Generation Control，AGC)、同步和频偏估计。前导码通常包括短前导码和长前导码，利用短前导码可大致确定长前导码的接收时间，截取一段长前导码进行时域相关可估计出接收信号的准确时间。在前导码中，短前导码和长前导码占据同样的频带。图2给出了802.11p的帧结构的示意图，其中，前10个符号(t1～t10)为短前导码、GI2为长前导码的循环前缀、后面两个符号(T1和T2)为长前导码、GI为数据符号的循环前缀。信号域(SIGNAL field)是物理层控制信道，数据域(DATA field)是高层信令与数据。

上述帧结构下，可以实现符号定时估计(即估计出前导码的起始位置，如短前导码的起始位置或长前导码的起始位置)，并基于符号定时估计得到的前导码的起始位置，估计出一定范围的频偏。其中，符号定时进一步又包括粗同步和细同步两个过程。

一、粗同步：利用上述定义的多个重复的短前导码序列，采用自相关算法快速的获得粗时间同步。为了克服相关值中出现的“平台”现象(所谓平台现象是指，相关值分布比较平坦，难以找到明显的峰值)，以提高估计精度，需要计算两个自相关值序列。第一个相关值序列M₁(θ)是接收信号与其自身时延1个短前导码符号长度序列的共轭相关，相关长度N_s＝16；第二个相关值序列M₂(θ)是接收信号与其自身时延2个短前导符号长度序列的共轭相关，相关长度为2N_s。根据如下公式，计算M₁(θ)-M₂(θ)就得到粗同步的结果的峰值即为第9个短前导码符号的开始时刻。

其中，θ表示同步估计的起始时刻，r(θ)表示接收信号序列，m表示相对起始时刻的位置，r^*()表示接收序列的共轭运算。

二、细同步：利用帧结构中的2个重复的长前导序列，在粗同步确定的大致位置采用自相关算法获得细同步。

频偏估计也包括粗频偏估计和细频偏估计。假定前导码序列是由长度为N_x的基本码重复而成，其发送序列为Plcp(i)，接收序列为r(i)，可以近似的认为r(i)＝a·Plcp(i)·exp(j·2π·f_d·i·Ts)+n(i)，其中，a是信道带来复增益、f_d是多普勒频移、n(i)是噪声，并且有Plcp(i)＝Plcp(i+k·N_x)，k为整数。从实现简单的角度，可直接采用时域信号来求频偏值。具体如下：

r(i+k·N_x)·(r(i))^*＝|a·Plcp(i)|²exp(j·2π·f_d·k·N_x·Ts)+n″；

其中，n″＝(n(i))^*·r(i+k·N_x)+(r(i)-n(i))^*·n(i+k·N_x)。