一种基于谱分析优化的载波频偏估计方法技术

本发明专利技术公开了一种基于谱分析优化的载波频偏估计方法，包括以下步骤：S1、通过Wi

A carrier frequency offset estimation method based on spectral analysis optimization

【技术实现步骤摘要】
一种基于谱分析优化的载波频偏估计方法


[0001]本专利技术属于无线通信的信道测量
，具体涉及一种基于谱分析优化的载波频偏估计方法。

技术介绍

[0002]Wi
‑
Fi感知技术依托于CSI(信道状态信息)对环境变化的敏感性，但Tx(Wi
‑
Fi信号发送端)与Rx(Wi
‑
Fi信号接收端)的本地晶体振荡器时钟不匹配而产生的CFO(载波频率偏移)会给CSI带来累积相位误差，因此，CFO会直接阻碍Wi
‑
Fi感知的性能提升以及相位同步、相控阵感知、分布式同步等下一代Wi
‑
Fi通信与感知技术的发展。
[0003]已有的CFO估计方法，都基于Wi
‑
Fi基带信号及基带信号中特定的分段结构，例如，基于基带信号训练序列数据(L
‑
LTF段)辅助的CFO估计算法，此类方法以Moose算法以及Schmidl算法为代表。以及基于循环前缀(CP)的非数据辅助CFO估计算法，典型代表是Jan
‑
Jaap van de Beek提出的最大似然算法。
[0004]以上方法并不能消除CSI测量中的CFO误差。对于Wi
‑
Fi感知而言，CFO会将相位误差引入CSI，导致多个Rx设备对同一Wi
‑
Fi帧的CSI测量存在相位不同步问题。消除CSI中的CFO误差是支持下一代Wi
‑
Fi实现分布式多输入多输出(Distributed Multiple Input Multiple Output，MIMO)通信、分布式感知和相控阵等高级通信及感知特性的关键支撑技术，因此急需一种基于CSI测量的CFO精确估计方法。
[0005]主流的Wi
‑
Fi协议802.11a/g/n/ac/ax等使用正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM)宽带调制技术通信，设信道宽带为bw，OFDM将bw分割为N
sc
个子信道或子载波，子载波的编号为k∈[
‑
N
sc
/2,N
sc
/2],k∈Z。N
sc
在不同信道带宽及调制方式下不同，例如在20MHz带宽802.11n格式发送时，N
sc
为56。根据OFDM通信原理，硬件返回的CSI测量结果(用表示)相比真实测量结果H额外包含多项时/频域的误差，公式如下：
[0006]其中f
cfo
为载波频率偏移、τ
sfo
为采样频率偏移(Sample Frequency Offset，SFO)带来的时延、τ
sto
为采样时间差异(Sample Time Offset，STO)、τ
pdd
为包检测延时延(Packet Detection Delay，PDD)、k为子载波编号。由以上公式易知，当k＝0时CSI测量中仅包含CFO误差，因此使用0号子载波更利于通过CSI数据估计CFO误差。但主流Wi
‑
Fi通信协议为规避硬件前端的直流泄漏等器件缺陷，0号子载波不被使用，因此如何获得0号子载波的相位是一项关键技术。
[0007]Lomb
‑
Scargle周期表算法(LSP算法)可以对非均匀采样的时序数据进行快速频谱估计,相比快速傅立叶变换等频谱估计技术，LSP算法可有效应对数据缺失的情况，无需手动插值操作，减少人为因素干扰。但LSP算法无法分辨正/负频率，故得到的频谱估计存在正负频率模糊性问题，例如将
‑
20kHz与+20kHz的频谱估计都叠加在+20kHz频率段；因此，对LSP算法得到的频谱测量结果还需要判定其正负频率段。
[0008]多信号分类(Multiple Signal Classification，MUSIC)算法是一种基于矩阵特征空间分解的频谱估计方法。该算法将信号分解为“信号子空间”和“噪声子空间”，通过搜索与“噪声子空间”正交的频率导向矢量，MUSIC算法可以突破分辨率限制，现实频谱的超分辨率精确估计。但MUSIC算法存在搜索空间巨大、计算负载高的问题，如何约束搜索空间是提升MUSIC算法性能的关键。

技术实现思路

[0009]针对现有技术中的上述不足，本专利技术提供的一种基于谱分析优化的载波频偏估计方法解决了载波频偏估计精度较低的问题。
[0010]为了达到上述专利技术目的，本专利技术采用的技术方案为：一种基于谱分析优化的载波频偏估计方法，包括以下步骤：
[0011]S1、通过Wi
‑
Fi信号接收端接收Wi
‑
Fi信号发送端发送的Wi
‑
Fi帧，处理得到每个Wi
‑
Fi帧的CSI；
[0012]S2、通过Wi
‑
Fi信号接收端对每个Wi
‑
Fi帧的CSI的相位数据插值，进而进行周期化处理得到相位时序数据；
[0013]S3、通过LSP算法对相位时序数据进行谱分析计算，进而进行超分辨率谱分析得到谱分析结果的峰值响应及其对应频率；
[0014]S4、根据谱分析结果的峰值响应及其对应频率得到CFO的精确估计值，完成载波频率偏移的估计。
[0015]进一步地：所述步骤S1具体为：
[0016]通过Wi
‑
Fi信号发送端发射Wi
‑
Fi帧至Wi
‑
Fi信号接收端，通过Wi
‑
Fi信号接收端解析出Wi
‑
Fi帧的CSI和每个Wi
‑
Fi帧接收时间，其中，第i个Wi
‑
Fi帧的CSI为n为Wi
‑
Fi信号接收端接收的Wi
‑
Fi帧的总数，根据每个Wi
‑
Fi帧的接收时间t
i
构建时间序列T，其中T＝{t1,...,t
i
,...,t
n
}。
[0017]进一步地：所述步骤S2包括以下分步骤：
[0018]S21、通过Wi
‑
Fi信号接收端对每个Wi
‑
Fi帧的CSI的相位数据插值，得到每个Wi
‑
Fi帧的CSI的零号子载波的相位序列其中，为第i个Wi
‑
Fi帧的零号子载波相位；
[0019]S22、采用周期性三角函数对每个Wi
‑
Fi帧的CSI的零号子载波的相位序列Θ进行周期化处理，得到周期序列，根据周期序列和时间序列T构建用于CFO估计的相位时序数据Y(T)。
[0020]上述进一步方案的有益效果为：使用零号子载波规避了CSI中其他误差因素的影响。
[0021]进一步地：所述步骤S3包括以下分步骤：<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于谱分析优化的载波频偏估计方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、通过Wi
‑
Fi信号接收端接收Wi
‑
Fi信号发送端发送的Wi
‑
Fi帧，处理得到每个Wi
‑
Fi帧的CSI；S2、通过Wi
‑
Fi信号接收端对每个Wi
‑
Fi帧的CSI的相位数据插值，进而进行周期化处理得到相位时序数据；S3、通过LSP算法对相位时序数据进行谱分析计算，进而进行超分辨率谱分析，得到谱分析结果的峰值响应及其对应频率；S4、根据谱分析结果的峰值响应及其对应频率得到CFO的精确估计值，完成载波频率偏移的估计。2.根据权利要求1所述的基于谱分析优化的载波频偏估计方法，其特征在于，所述步骤S1具体为：通过Wi
‑
Fi信号发送端发射Wi
‑
Fi帧至Wi
‑
Fi信号接收端，通过Wi
‑
Fi信号接收端解析出Wi
‑
Fi帧的CSI和每个Wi
‑
Fi帧接收时间，其中，第i个Wi
‑
Fi帧的CSI为n为Wi
‑
Fi信号接收端接收的Wi
‑
Fi帧的总数，根据每个Wi
‑
Fi帧的接收时间t
i
构建时间序列T，其中T＝{t1,...,t
i
,...,t
n
}。3.根据权利要求2所述的基于谱分析优化的载波频偏估计方法，其特征在于，所述步骤S2包括以下分步骤：S21、通过Wi
‑
Fi信号接收端对每个Wi
‑
Fi帧的CSI的相位数据插值，得到每个Wi
‑
Fi帧的CSI的零号子载波的相位序列其中，θ
i0
为第i个Wi
‑
Fi帧的零号子载波相位；S22、采用周期性三角函...

【专利技术属性】
技术研发人员：李瑞，蒋志平，段渝，于岂健，王凯瑜，段永辉，蒋秋林，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：