基于聯合檢測的TD-SCDMA系統的頻偏估計算法

張　磊，馬社祥

（天津理工大學計算機與通信工程學院，天津 300191）

基于聯合檢測的TD-SCDMA系統的頻偏估計算法

張磊，馬社祥

（天津理工大學計算機與通信工程學院，天津 300191）

對于在已經投入運行的高鐵列車環境下，TD-SCDMA系統通過midamble碼進行頻偏估計的方法已經無法實現信號的正確解調的問題，提出了一種TD-SCDMA系統的多普勒頻偏估計方法。該方法基于聯合檢測，在用訓練序列進行頻偏估計補償的基礎上再利用聯合檢測得到的檢測數據進行二次頻偏估計。通過仿真對比，在相同信噪比的條件下，該算法比傳統的只利用訓練序列進行估計補償的算法有更低的誤碼率。

多普勒頻偏；聯合檢測；頻偏估計

1　引言

根據ITU-R M.1225 和3GPP 的相關描述，對3GTDD 系統要求達到120km/h 的移動速度。所以，TD-SCDMA系統的基本設計和算法也是以120km/h 為基本目標，包括時隙結構的設計以及接收檢測算法。對于已經投入運行的磁懸浮及高速鐵路列車，運行速度最高達到431km/h，最大多普勒頻移超過800Hz，傳統TD-SCDMA系統通過midamble碼進行信道估計的方法（Fitz估計算法、L&R估計算法、差分估計算法）已經無法實現信號的正確解調，從而業務質量無法保證。

目前對該課題的研究主要是在建立單用戶的高斯信道模型下，利用訓練序列根據各種準則進行頻偏估計。經典的算法有Fitz估計算法、L&R估計算法、差分估計算法等。但都沒有結合TD-SCDMA系統采用的聯合檢測技術，也沒有利用與訓練序列一起發送的用戶數據中包含的有關多普勒頻偏的信息量。

本文立足于TD-SCDMA系統，建立基于多用戶聯合檢測的傳輸模型。首先通過midamble碼進行信道估計來估計頻偏，得到初步頻偏值；然后利用此初步頻偏值對聯合檢測得到的檢測數據進行初步校正，得到初步校正數據；再根據初步校正數據利用數據符號頻偏估計方法計算頻偏值，得到二次頻偏值。

2　TD-SCDMA系統信號模型

我們采用基于多用戶聯合檢測的信道模型。如圖1所示，各個用戶的數據調制、擴頻后，經過高斯信道，再通過多用戶聯合檢測得到各自的數據。

圖1　TD-SCDMA系統模型

考慮有K個用戶的同步TD-SCDMA系統，那么，經過AWGN信道后的基帶接收信號可以描述成：

式中，Ak，bk（t）∈｛±1｝，sk（t ）分別是第k個用戶接收信號的幅度，信息比特和具有單位功率的擴頻碼，n（t）是一個具有單位功率譜密度的零均值復高斯白噪聲。

3　頻偏估計算法

在本文采用的算法中，基站需要采用兩次頻偏估計補償。首先利用接收到的訓練序列進行信道估計、得到信道響應來估計頻偏，求出初步頻偏值；然后利用此初步頻偏值對聯合檢測得到的檢測數據進行初步校正，得到初步校正數據；再根據初步校正數據利用數據符號頻偏估計方法計算頻偏值，得到二次頻偏值。具體流程圖如圖2所示。

圖2　算法流程圖

3.1基于midamble碼的初始頻偏估計

根據上面提出的系統模型，得到信道響應，將第k個用戶無線信道建模為一個最大窗口長度為 的復沖激響應系統：

則 個信道響應寫成列向量形式為：

設第k個用戶的midamble碼為：

midamble碼作為訓練序列隨同數字信息一起發送，經過無線信道，到達接收端，與midamble碼對應的接收信號表示為：

式中，*表示卷積運算；n（k）為高斯白噪聲，可表示為：

式中，e（k）為Lm+W-1維的列向量，根據卷積定義，采用矩陣和向量重新表示為：

式中，

因為midamble碼在兩個數據端中間，給定信道響應長度W后，這會導致接收端的midamble碼的前W-1位符號受到數據符號的干擾，后W-1位符號受到第二個接受數據段的影響。這里，我們只將接收序列W～Lm-1中第 段的信息用于信道估計。重新建立以下矩陣：

接收端天線接收到的數據（1）式可寫為：

建立以下矩陣：

可見，G為（Lm-W）×KW 階矩陣。則接收端天線收到的數據為：

e=Gh+n（15）

若忽略噪聲n的影響，則信道沖激響應為：

h=G-1e（16）

利用Kay算法來估計頻偏得：

式中，γk是一個窗函數，對稱點為k=N/2。

3.2基于數據域符號的二次頻偏估計

在第一次頻偏估計補償的基礎上，再利用聯合檢測得到的檢測數據進行二次頻偏估計。設一個突發內，同時傳送K個用戶數據。設第k個用戶發送的經過調制的數據用向量d（k）表示：

向量c（k）為用戶k 的復擴頻碼序列，表示為：

設塊對角擴頻矩陣為：

則接收端天線輸出數據和訓練序列可表示為：

建立如下矩陣：

則根據迫零算法，接收端的輸出信號為：

利用初始頻偏估計值對聯合檢測得到的檢測數據d? 進行頻偏補償，得到初步校正數據對進行解碼，然后進行解碼后原始數據的CRC校驗，如果校驗正確，利用?進行第二次頻偏估計，利用Kay算法來估計頻偏得：

式中， kγ是一個窗函數，對稱點為k = N / 2。

4　仿真結果

我們使用改進的COST259信道的RA信道模型來進行分析和仿真。下面給出了不同速度下用戶在不做頻偏估計、傳統的利用訓練序列進行頻偏估計和本文采用的利用聯合檢測進行兩次頻偏估計算法情況下的性能比較。

圖3　120km/h時的性能曲線

圖4　300km/h時的性能曲線

圖5　500km/h時的性能曲線

通過仿真比較，當終端移動速度為120km/h時，不做多普勒頻偏估計補償也能正確接收解調數據，這與ITU要求TDD系統達到120km/h的移動速度相符合（圖3）；當終端移動速度增加到300km/h時，不做頻偏估計補償不能正確解調數據（圖4）；當終端移動速度再增加到500km/h時，只有利用數據域進行兩次頻偏估計補償才能正確解調數據（圖5）。同時我們也可以看出，移動終端在任何速度下，本算法利用聯合檢測數據進行兩次頻偏估計比傳統頻偏估計算法有更高的估計精度。

5　結束語

本文中，我們提出了一種基于聯合檢測的TDSCDMA系統的多普勒頻偏估計算法。與其他已有的多普勒頻偏估計算法相比較，它結合聯合檢測帶來的接收信號精度提高的優點，同時利用了和訓練序列一起發送的用戶數據中包含的有關多普勒頻偏的信息量。該算法在利用訓練序列進行頻偏估計補償的基礎上再利用聯合檢測得到的檢測數據進行二次頻偏估計。仿真表明該算法與傳統算法相比有更高的頻偏估計精度。

［1］Fitz.Further results in the fast estimation of a single frequency ［J］.IEEE Trans. Commun.， 1994， 42（3）：862-864

［2］M. Luise and R. Reggiannini.Carried frequency recovery in all-digital modems for burst-mode transmissions ［J］.IEEE Trans. Commun.， 1995，43（2）：1169-1178

［3］Kay S.A Fast and Accurate Single Frequency Estimator ［J］.IEEE Transactions on Acoustics Speech and Signal Processing，1989 37（2）：1987-1990

［4］李小文，李貴勇等.TD-SCDMA第三代移動通信系統、信令及實現［M］.北京：人民郵電出版社，2003

［5］康桂華.無線MIMO信道的模型、容量、估計和實現算法研究［D］.浙江大學，2004年

［6］竇中兆，雷湘.CDMA無線通信原理［M］.北京：清華大學出版社，2003

［7］胡建凱.第三代移動通信系統中信道估計技術的研究［D］.西安電子科技大學，2002年

［8］張高峰，何方白.基于MIMO-OFDM系統的信道估計方法［A］.現代通信理論與信號處理進展——2003年通信理論與信號處理年會論文集［C］，2003年

［9］常亮.TD-SCDMA系統聯合檢測技術的研究及實現［D］.電子科技大學，2007年

［10］韋崗等，通信系統建模與仿真［M］.北京：電子工業出版社，2007

Frequency Estimation based on Joint Detection of TD-SCDMA System
Zhang Lei， Ma Shexiang

（School of Computer and Communications Engineering， Tianjin University of Technology， Tianjin 300191， China）

Already been put into operation for high-speed rail train environment， TD-SCDMA system， through the midamble codes shift estimation approach has been unable to achieve the correct signal demodulation problem. This paper proposes a method based on combination of detection using data fields of td-scdma system of doppler frequency shift estimation method， using the training in frequency estimation sequences of compensation based on joint detection test data for secondary frequency estimation compensation. Through simulation， in the same SNR conditions， this algorithm has low probable of error than the traditional algorithm using the training sequences to estimate.

Doppler frequency shift； joint detection； frequency shift estimation

10.3969/j.issn.1672-7274.2015.03.004

TN929.5

A

1672-7274（2015）03-0019-04