[发明专利]应用于5G NR系统的单符号自适应频偏估计与补偿方法

说明书

本发明涉及一种5G NR系统的单符号自适应频偏估计和补偿方法，包括：根据接收信号和预设时频域资源参数，分别确定本地DMRS序列，以及接收信号对应的数据符号块和DMRS符号块；根据本地DMRS序列和DMRS符号块确定LS估计值；将LS估计值通过FFT变换到时域后，进行加窗滤波，将加窗滤波后的数据通过IFFT变换回频域，得到处理后的LS估计值；将处理后的LS估计值与本地DMRS信号相乘，得到加扰后的LS估计值；采用LMS自适应滤波器和本地DMRS信号，对加扰后的LS估计值进行迭代，得到LMS自适应滤波器的最优权向量；根据最优权向量对DMRS符号块进行数据补偿，得到补偿后的数据；根据最优权向量和LMS自适应滤波器的阶数，确定系统的整数频偏，以及根据最优权向量确定系统的小数频偏。

技术领域

本发明属于5G NR宽带卫星互联网通信技术领域，具体涉及一种应用于5GNR系统的单符号自适应频偏估计与补偿方法。

背景技术

随着移动通信技术的不断更新迭代，人们对卫星通信系统提出了更高的要求，目前地面通信系统已经迭代到了5G时代。5G体制卫星通信系统发展势在必行，其具有频偏利用率高、资源分配灵活等优点。目前多采用低轨卫星搭载通信载荷承担通信任务。但5G体制中的OFDM技术对载波频率偏移较为敏感。而低轨卫星运行轨道低，运行速度快，会带来较大的多普勒频移，且卫星与地面终端间不可避免地存在载波频率偏移，也会对接收机性能带来影响。综合以上两点，接收机系统中的载波频偏估计与恢复极为重要。

在采用OFDM体制的卫星通信系统中，接收机一般通过频偏估计与恢复模块对系统中存在的载波频偏和多普勒频移进行估计与恢复。同时也可根据估计值上报高层动态调整系统载波频偏。载波估计与恢复模块性能直接影响接收机工作性能。一般采用的频偏估计算法可根据是否需要辅助数据分为盲估计算法和数据辅助算法。盲估计算法可根据采用基于循环前缀的似然算法等进行估计与恢复。数据辅助算法的频偏估计算法较多，信道可根据发射端发送的解调参考信号(Demodulation Reference Signal，DMRS)进行频偏估计，常用的算法有Moose算法，Classen算法等。目前的算法中多采用多个符号联合估计，且不具有自适应跟踪能力，且5G NR协议中存在单个导频块的情况，在此场景下，传统的频偏估计很难应用，更多采用多个时隙联合估计的方法进行估计，但是采用多个时隙联合估计方法估计时复杂度较高，从而效率较低，而且对于设备的计算性能有一定要求。

发明内容

为了解决现有技术中存在的上述问题，本发明提供了一种用于5G NR系统中单符号自适应频偏估计与补偿方法。本发明要解决的技术问题通过以下技术方案实现：

本发明提供了一种5G NR系统的单符号自适应频偏估计和补偿方法，应用于5G NR中单个DMRS符号载波频率偏移估计与补偿，包括：

S1、根据接收信号和预设时频域资源参数，分别确定本地DMRS序列，以及所述接收信号对应的数据符号块和DMRS符号块；

S2、根据所述本地DMRS序列和所述DMRS符号块，确定LS估计值；

S3、将所述LS估计值通过FFT变换到时域后，进行加窗滤波，并将加窗滤波后的数据通过IFFT变换回频域，得到处理后的LS估计值；

S4、将所述处理后的LS估计值与所述本地DMRS信号相乘，得到加扰后的LS估计值；

S5、采用LMS自适应滤波器和所述本地DMRS信号，对所述加扰后的LS估计值进行迭代，根据得到的迭代计算结果，计算得到所述LMS自适应滤波器的最优权向量；

S6、根据所述最优权向量对所述DMRS符号块进行数据补偿，得到补偿后的数据；

S7、根据所述最优权向量和所述LMS自适应滤波器的阶数，确定系统的整数频偏，以及根据所述最优权向量确定所述系统的小数频偏。

在一些实施例中，所述S1包括：