一种基于联合迭代译码的高动态频偏估计方法技术

本发明专利技术公开了一种基于联合迭代译码的高动态频偏估计方法，该方法充分利用信道编码结构，利用译码器输出软信息进行频偏估计，并将频偏估计计算得到的频偏值补偿接收信号。本发明专利技术基于最大似然准则建立包含高阶频偏变量的估计表达式，并通过列举法将高阶频偏变量进行简化。将简化后的表达式使用离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform，简称DFT)得到一阶频偏估计值，并对在不同列举的高阶频偏估计变量下，利用DFT得到的估计表达式最大值进行比较，得到目标频偏估计值。本方法可以用于信道环境较为恶劣的条件下进行频偏估计，能得到精度较高的频偏估计值。

A high dynamic frequency offset estimation method based on joint iterative decoding

【技术实现步骤摘要】
一种基于联合迭代译码的高动态频偏估计方法
本专利技术涉及卫星通信接收
，具体涉及一种基于联合迭代译码的高动态频偏估计方法。
技术介绍
卫星通信作为一种对地面通信网络的延伸扩展，可以在地面通信网络难以触及的地方实现通信覆盖，但卫星通信信道的特殊环境导致常用的地面接收技术难以应用到卫星通信接收机中。一般卫星处在一种高速移动的状态中，通信信道存在较大的多普勒频偏，并且由于卫星不是做匀速运动，导致该多普勒频偏往往为一个高阶变量。常见的接收同步技术有数据辅助同步技术、非数据辅助同步技术和编码辅助同步技术等。数据辅助同步方式常见的有导频辅助算法如Kay算法、Fitz算法、L&R算法以及M&M算法等，这些算法各有不同计算复杂度以及适用的应用场景，特点是估计范围大，估计精度小。而编码辅助同步技术估计范围比数据辅助同步技术要小，但是估计精度要高，复杂度要大，并且目前已有算法是针对恒定频偏的估计。目前亟待设计一种可以用于估计大动态频偏的联合迭代译码方法。
技术实现思路
本专利技术的目的是为了解决现有技术中的上述缺陷，提供一种基于联合迭代译码的高动态频偏估计方法。该方法充分利用信道编码结构，利用译码器输出软信息进行频偏估计，并将频偏估计计算得到的频偏值补偿接收信号，将补偿后的接收信号再次输入译码器中进行下一个迭代过程。本专利技术充分考虑卫星通信中多普勒频偏是一个高阶变量，通过联合迭代译码算法进行估计。本专利技术的目的可以通过采取如下技术方案达到：一种基于联合迭代译码的高动态频偏估计方法，所述的估计方法包括以下步骤：S1、将接收机经过帧同步和符号同步得到的符号信息再经过初始频偏粗估计与补偿的信息符号为r(0)＝{rk(0)|k＝0，1，2，...，K-1}，第n次迭代进行频偏补偿后的信息符号为r(n)＝{rk(n)|k＝0，1，2，...，K-1}，K为接收信息符号个数；S2、信息符号r(n)经过软解调得到yi(n)，i＝0，1，2，...，M·K-1，软解调公式如下：其中d＝0，1，...，M-1，M为符号调制阶数，σ2为信道噪声功率，A0(d)为在星座映射图上第d个比特为0的符号集合，A1(d)为在星座映射图上第d个比特为1的符号集合，a′为符号集合A0(d)或A1(d)内的符号。此处信息符号r(n)进入解调器后有两种选择，一种是硬解调，另一种为上述软解调。采用硬解调实际上是一种量化过程，信息符号在量化过程中会损失一部分信息，故本专利技术采用软解调。使用软解调能最大程度地保留信号中的有效信息，能使后续译码器最大程度地利用解调器的信息；S3、经过软解调得到的解调软信息yi(n)经过译码器输出比特软信息Li(n)：其中bi为第i个比特，p(bi＝0)表示第i个比特为0的概率，p(bi＝1)表示第i个比特为1的概率；S4、利用第n+1次迭代的信道译码输出的比特软信息Li(n)生成符号软信息均值过程如下：S41、由译码器输出比特软信息得到每个比特后验概率，表示为：其中p(bi＝1|r(n))表示第i个比特为1的后验概率；S42、由每个比特后验概率得到相应发送符号对应的后验概率，表示为：其中ak表示第k个发送符号，B1表示符号ak相应映射比特为1的位置集合，bj为第j个比特，B0表示符号ak相应映射比特为0的位置集合，p(bi＝1|r(n))和p(bj＝1|r(n))均为相应比特对应后验概率，p(ak|r(n))表示第k个发送符号对应的后验概率；S43、令第n+1次迭代得到的符号软信息均值为：其中A为发送符号集；S5、构建基于最大似然准则构建频偏参数估计表达式为：其中f(n+1)为第n+1次迭代的目标估计参数f(n+1)＝(f1(n+1)，f2(n+1))，f1(n+1)为第n+1次迭代的目标估计一阶频率偏移量，f2(n+1)为第n+1次迭代的目标估计二阶频率偏移量，为在一阶和二阶频偏影响下对每一个符号的相位偏移，Ts为符号周期，()*表示取共轭，Re{}表示取复数的实数部分，{}表示括号内表达式最大时，f(n+1)的取值。此处构建的基于最大似然准则的频偏参数估计表达式使用了译码器输出比特软信息生成的符号软信息均值可以取得以下两方面的技术效果：一是的生成利用的是译码器输出比特软信息，而并非硬解调信息，这样能够最大程度地保留译码器输出的有效信息，能更好地利用编码结构和比特之间冗余信息；二是采用生成符号软信息均值的方式，能将各个发送符号的可能性都考虑到，得到的软信息均值是最能体现发送符号特征的信息；S6、对二阶频偏f2(n+1)采用列举法将参数简化，列举步进为△fstep，列举范围为[-f2max，f2max]，f2max＝Nf2*△fstep，则有：f2(n+1)(m)＝(m-Nf2)*△fstep其中m＝0，1，2，...，2Nf2，计算表达式：将步骤S5中基于最大似然准则构建的频偏参数估计表达式消去二阶频偏得到2Nf2+1个待估计一阶频偏：其中f1(n+1)(m)为二阶频偏值f2(n+1)在取值为f2(n+1)(m)时待估计的一阶频偏值。对二阶频偏采用列举法进行简化可以取得以下两方面的技术效果：一是通过简化二阶频偏这个参数变量，简化算法估计表达式的构建和解析，减少算法的复杂度；二是采用列举法使得在不同列举变量下算法的运行流程是一致的，使得并行运算的实现具有可能性。S7、记其中K′＝c1K，c1为大于零的整数，按所需的频率分辨率取值，c2＝0，1，2，...，K-1，则有：根据以上结果，对F(k，f2(n+1)(m))做K′点的离散傅里叶变换(DiscreteFourierTransform，简称DFT)，得到离散傅里叶变换(DFT)后的结果取实部最大的点所对应的f1(n+1)为在该f2(n+1)(m)下所得到的一阶频率偏移估计值，并记在此时所对应的Re{DFT{F(k，f2(n+1)(m))}}值为X(m)。此处若是直接对表达式做求最大值的操作，会因为表达式是非线性运算而得不到解析解，但是通过将f1(n+1)做一个等效替换可以观察到此时能采用离散傅里叶变换(DFT)对表达式F(k，f2(n+1)(m))进行运算。求最大值的操作也等价为求DFT变换结果最大值的操作，可以进一步降低算法复杂度；S8、对2Nf2+1个X(m)的大小进行比较，X(m)最大时所对应的f1(n+1)(m)和f2(n+1)(m)为本次迭代所得到的一阶频偏变化量f1(n+1)和二阶频偏变化量f2(n+1)；S9、判断f1(n+1)是否满足预设迭代终止条件，若满足，则输出本次译码输出结果Li(n)并结束迭代过程；否则，则跳转到步骤S10；S10、将第n+1迭代估计得到的f1(n+1)、f2(n+1)对进行频偏补偿，得到下次一次迭代输入解调器的信本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于联合迭代译码的高动态频偏估计方法，其特征在于，所述的估计方法包括以下步骤：/nS1、将接收机经过帧同步和符号同步得到的符号信息再经过初始频偏粗估计与补偿的信息符号记为r

【技术特征摘要】
1.一种基于联合迭代译码的高动态频偏估计方法，其特征在于，所述的估计方法包括以下步骤：
S1、将接收机经过帧同步和符号同步得到的符号信息再经过初始频偏粗估计与补偿的信息符号记为r(0)＝{rk(0)|k＝0，1，2，...，K-1}，第n次迭代进行频偏补偿后的信息符号为r(n)＝{rk(n)|k＝0，1，2，...，K-1}，K为接收信息符号个数；
S2、信息符号r(n)经过软解调得到yi(n)，i＝0，1，2，...，M·K-1，软解调公式如下：



其中d＝0，1，...，M-1，M为符号调制阶数，σ2为信道噪声功率，A0(d)为在星座映射图上第d个比特为0的符号集合，A1(d)为在星座映射图上第d个比特为1的符号集合，a′为符号集合A0(d)或A1(d)内的符号；
S3、经过软解调得到的解调软信息yi(n)经过译码器输出比特软信息Li(n)：



其中bi为第i个比特，p(bi＝0)表示第i个比特为0的概率，p(bi＝1)表示第i个比特为1的概率；
S4、利用第n+1次迭代的信道译码输出的比特软信息Li(n)生成符号软信息均值过程如下：
S41、由译码器输出比特软信息得到每个比特后验概率，表示为：



其中p(bi＝1|r(n))表示第i个比特为1的后验概率；
S42、由每个比特后验概率得到相应发送符号对应的后验概率，表示为：



其中ak表示第k个发送符号，B1表示符号ak相应映射比特为1的位置集合，bj为第j个比特，B0表示符号ak相应映射比特为0的位置集合，p(bi＝1|r(n))和p(bj＝1|r(n))均为相应比特对应后验概率，p(ak|r(n))表示第k个发送符号对应的后验概率；
S43、令第n+1次迭代得到的符号软信息均值为：



其中A为发送符号集；
S5、构建基于最大似然准则构建频偏参数估计表达式为：



其中f(n+1)为第n+1次迭代的目标估计参数f(n+1)＝(f1(n+1)，f2(n+1))，f1(n+1)为第n+1次迭代的目标估计一阶频率偏移量，f2(n+1)为第n+1次迭代的目标估计二阶频率偏移量，为在一阶和...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈翔，黄泽润，邱继云，龚杰，
申请(专利权)人：中山大学，
类型：发明
国别省市：广东;44