摘 要：針對數(shù)據(jù)輔助下突發(fā)數(shù)據(jù)通信中頻偏估計精度低和復(fù)雜度高的問題，提出了一種數(shù)據(jù)輔助的時域自相關(guān)與互相關(guān)聯(lián)合頻偏估計方法。首先，推導(dǎo)出基于通用數(shù)據(jù)幀結(jié)構(gòu)的頻偏估計克拉美勞界（CRB），同時引入一個形式上更為簡單的近似CRB作為估計算法的性能界; 然后，在自相關(guān)估計中，利用自相關(guān)算子和復(fù)信號指數(shù)化近似得到具有較大范圍和較低信噪比門限的自相關(guān)算法;在互相關(guān)估計中，借鑒自相關(guān)估計原理，利用互相關(guān)算子獲得兼顧低復(fù)雜度和高精度的互相關(guān)算法。仿真結(jié)果表明，所提方法可估計出接近符號速率一半的載波頻偏且達(dá)到了近似CRB性能;與經(jīng)典的M&M算法相比，所提方法的估計精度提高了5倍，且從實乘運算來看還具有與導(dǎo)頻長度相關(guān)的線性復(fù)雜度，適用于突發(fā)數(shù)據(jù)通信的工程應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：導(dǎo)頻符號輔助調(diào)制;時域相關(guān);頻偏估計;克拉美羅界;突發(fā)數(shù)據(jù)通信

中圖分類號：TN911.23文獻標(biāo)志碼：A

Data-aided time-domain joint auto-correlation and cross-correlation

frequency offset estimation method

WANG Sixiu*

（College of Computer Science and Engineering， Xinjiang University of Finance and Economics， Urumqi Xinjiang 830012， China）

Abstract： Considering the problems of low accuracy and high complexity of frequency offset estimation of data-aided burst data communications， a data-aided time-domain joint auto-correlation and cross-correlation frequency offset estimation method was proposed. Firstly， a general data frame structure based frequency offset estimation Cramer-Rao Bound （CRB） was derived， and a CRB with simpler form was introduced as the performance bound of the estimation algorithm. Then， in the auto-correlation frequency offset estimation， a auto-correlation algorithm with large range and low signal-to-noise ratio threshold was obtained using the auto-correlation operator and the exponent approximation of a complex signal; in the cross-correlation frequency offset estimation， a cross-correlation algorithm with low complexity and high accuracy was obtained by means of the cross-correlation operator and the principle of auto-correlation estimation. The simulation results show that， the proposed method can estimate the carrier frequency offset as large as half of the symbol rate with a near CBR performance， and compared to the classic M&M （Mengali & Moerlli） algorithm， its estimation accuracy is improved by five times and it has linear complexity related to the pilot length according to real multiplication operations， which is suitable for the engineering applications of burst data communications.

Key words： pilot-symbol-assisted-modulation; time-domain correlation; frequency offset estimation; Cramer-Rao Bound （CRB）; burst data communications

0 引言

近年來，突發(fā)數(shù)據(jù)通信廣泛應(yīng)用在光通信、衛(wèi)星通信和無人機通信等前沿領(lǐng)域中[1-3]。通信雙方的相對移動會產(chǎn)生多普勒頻移，大多普勒頻移會導(dǎo)致同步接收機中附加較大頻偏而使接收機的誤碼性能惡化，最終導(dǎo)致通信質(zhì)量的下降， 因此，設(shè)計一個能夠兼顧寬范圍、高精度和低復(fù)雜度而無需引入Turbo迭代技術(shù)的頻偏估計算法是當(dāng)前的一個研究熱點。

為了矯正上述大頻偏，傳統(tǒng)的算法可以分為數(shù)據(jù)輔助、非數(shù)據(jù)輔助和判決引導(dǎo)三大類[4]， 其中，后兩類算法的信噪比門限和復(fù)雜度均比第一類算法的高， 因此，在突發(fā)數(shù)據(jù)通信中，普遍使用第一類算法。該類算法一般利用已知的數(shù)據(jù)符號對頻偏進行估計，這些數(shù)據(jù)符號通常被稱作導(dǎo)頻符號。這些導(dǎo)頻符號可以分插到數(shù)據(jù)幀的不同位置而形成不同的幀結(jié)構(gòu)[5-6]。文獻[5]提出了一種用于第二代數(shù)字視頻廣播標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)幀結(jié)構(gòu)，即將一定長度的導(dǎo)頻符號分成若干塊再分插到數(shù)據(jù)幀中;而文獻[6]提出了一種連續(xù)導(dǎo)頻流和離散導(dǎo)頻符號分插到數(shù)據(jù)流中的幀結(jié)構(gòu)，即導(dǎo)頻符號輔助調(diào)制幀結(jié)構(gòu)。在文獻[6]的基礎(chǔ)上，本文設(shè)計了一種通用的數(shù)據(jù)幀結(jié)構(gòu)。

另一方面，數(shù)據(jù)輔助型算法又可以分為頻域和時域兩類算法，其中，第一類是基于搜索周期圖的峰值來鎖定頻偏的，而第二類是基于求解相關(guān)運算的相位增量來鎖定頻偏的。一般而言，第一類的估計范圍比后者要大，而第二類的估計精度比前者要高。為了彌補這兩種算法各自的缺陷，文獻[7]提出了一種時頻域聯(lián)合的載波同步算法，基本原理是將頻域旋轉(zhuǎn)平均周期圖和時域相關(guān)和結(jié)合一起使用，從而獲得了較大的估計范圍和較高的估計精度，但卻帶來了較高的復(fù)雜度和多參數(shù)最優(yōu)配置的問題。進一步地，時域數(shù)據(jù)輔助型算法還可以進一步分為基于單個導(dǎo)頻塊的自相關(guān)算法[8-10]和基于多個不相交導(dǎo)頻塊的互相關(guān)算法[11-13]。在相同信噪比和導(dǎo)頻開銷下，自相關(guān)算法的信噪比門限和復(fù)雜度更低些，但互相關(guān)算法的估計精度更高些。

鑒于以上的問題，本文提出了基于數(shù)據(jù)輔助的時域自相關(guān)與互相關(guān)聯(lián)合頻偏估計算法。首先，通過設(shè)置延遲系數(shù)獲得可估計較大頻偏的自相關(guān)算法，再利用復(fù)信號的指數(shù)化近似原理對其簡化;然后，為了進一步提高估計性能，同時借鑒自相關(guān)估計原理，設(shè)計了一種具有低復(fù)雜度和高精度的互相關(guān)算法; 最后，將本文算法與同類的經(jīng)典算法進行了比較。

1 系統(tǒng)模型

假設(shè)數(shù)據(jù)在加性高斯白噪聲信道下進行單載波突發(fā)傳輸，且具有理想的符號定時，經(jīng)過匹配濾波和采樣后，接收端的第k個符號可以表示為：

r（k）=s（k）exp（j（2π f Tsk+θ））+n（k）;

k=0，1，…，U-1（1）

其中：f和θ分別為載波頻偏和相位;Ts為符號周期;s（k）為能量歸一化的傳輸信號;n（k）為均值0、方差σ2=N0/2的復(fù)高斯隨機變量;LT為如圖1所示的通用數(shù)據(jù)幀結(jié)構(gòu)的幀長。下面給出該通用數(shù)據(jù)幀結(jié)構(gòu)的設(shè)計過程。

首先，將一定長度的導(dǎo)頻序列分成P塊，且每塊的長度為Li（i∈{1，2，…，P}）; 然后，再將第一個導(dǎo)頻塊放置于一定長度的數(shù)據(jù)幀的幀頭，剩下的導(dǎo)頻塊按照一定的導(dǎo)頻間隔依次插至其幀中和幀尾。因此，該數(shù)據(jù)幀被分成了P-1塊，且每塊長度為Mi（i∈{1，2，…，P-1}）;該導(dǎo)頻間隔的長度Di=∑ i（Li+Mi）（i∈{1，2，…，P-1}）。對于數(shù)據(jù)輔助型算法，需要定義一個去調(diào)制序列，即：

z（k）r（k）s（k）=exp（j（2π f Tsk+θ））+ζ（k）;

k∈κ（2）

其中：（·）表示取共軛運算;噪聲項ζ（k）=n（k）s（k）;κ表示包含所有導(dǎo)頻符號的采樣時刻集，即κ={0，…，L1-1，…，∑P-1i=1（Li+Mi），…，∑P-1i=1（Li+Mi+LP-1）}。

2 兩步時域相關(guān)的頻偏估計算法

2.1 基于通用數(shù)據(jù)幀結(jié)構(gòu)的克拉美勞界（CRB）推導(dǎo)

首先，給定一個包含待估參數(shù)的矩陣α=[f θ]T。在已知α==[f^ θ^]T條件下，接收信號r{r（k），k∈κ}的概率密度函數(shù)為：

ρ（r）=∏L1-1k=0ρ（r（k））∏L1+L2+M1-1k=L1+M1ρ（r（k））…

∏∑P-1i=1（Li+Mi+LP-1）k=∑P-1i=1（Li+Mi）ρ（r（k））=∏k∈κρ（r（k））（3）

為了計算矩陣的克拉美勞界（Cramer-Rao Bound， CRB），這里先給出當(dāng)=α?xí)r的Fisher信息矩陣[14-15]，即：

F=E ln ρ（rα）f2E2 ln ρ（rα）fθ

E2 ln ρ（rα）θfE ln ρ（rα）θ2（4）

其中：E{·}表示求均值運算;（·）（·）表示求偏導(dǎo)運算;ln（·）表示取自然對數(shù)運算。

式（4）中，F(xiàn)的逆矩陣的第1行第1列和第2行第2列元素分別是載波頻偏和相位的CRB。本文的重點是求載波頻偏的CRB。首先給出對應(yīng)的單個接收導(dǎo)頻信號的概率密度函數(shù)，即：

ρpil（r（k））=12πσ2 exp-r（k）-s（k;）22σ2=

12πσ2 exp-r（k）2+s（k;）22σ2·

expRe{r（k）s（k;）}σ2（5）

其中：s（k;）s（k）exp（j（2πf^Tsk+θ^））;σ2=N0/2為噪聲方差;Re{·}表示取幅角的實部運算。將式（5）代入到式（3）中，再對兩邊取對數(shù)，可得：

ln ρ（r）=1σ2∑k∈κ1Re{r（k）s（k;）}=

1σ2∑k∈κ1Re{r（k）s（k）exp（-j（2πf^Tsk+θ^））}=

1σ2∑k∈κ1Re{z（k）exp（-j（2πf^Tsk+θ^））}

ln ρ（z）（6）

其中，z={z（k），k∈κ}為式（2）所示的去調(diào)制序列。再將式（6）考慮到式（4）中，得：

F=E ln ρ（zα）f2E2 ln ρ（zα）fθ

E2 ln ρ（zα）θfE ln ρ（zα）θ2=

1σ24π2T2s∑ k∈κk22πTs∑ k∈κk

2πTs∑ k∈κk∑ k∈κ1（7）

此時，需要結(jié)合∑ni=1i2=[n（n+1）（2n+1）]/6和∑ni=1i=[n（n+1）]/2這兩個代數(shù)公式來求解式（7）的第1行第1列的求和項，經(jīng)計算可得：

∑ k∈κk2=（L1-1）L1（2L1-1）6+

∑Pp=2Lp{[∑p-1i=1（Li+Mi）][∑p-1i=1（Li+Mi）+Lp-1]}

Ff f（m，Li，Mi）（8）

再考慮導(dǎo)頻間隔Di=∑ i（Li+Mi），式（8）也可以等效為：

∑ k∈κk2=（L1-1）L1（2L1-1）6+L2[D21+D1（L2-1）]+

…+LP[D2P-1+DP-1（LP-1）]Ff f（Li，Di） （9）

可以看出，關(guān)于頻偏的Ff f大小與導(dǎo)頻間隔Di的平方和導(dǎo)頻長度的三次方均成正比。

最后，結(jié)合式（7），根據(jù)元素Ff f和對應(yīng)CRB的倒數(shù)關(guān)系，可得：

CRB（f）=18π2T2sFf f（m，Li，Mi）1Es/N0=

18π2T2sFf f（m，Li，Di）1Es/N0; i∈κ（10）

另外，值得注意的是：不妨假設(shè)采樣時刻集κ={0，1，…，LT-1}，作對稱化處理，得到κ′={-（LT/2），…，0，…，LT/2}，再考慮到式（7）中，∑ k∈κk≠0變成了∑ k∈κ′k=0。這一結(jié)果表明，對于數(shù)據(jù)輔助型估計算法，其頻偏估計與相位估計可以解耦合，即兩者不再相互影響。

接下來，討論一個特殊的數(shù)據(jù)幀結(jié)構(gòu)，即對于任意的導(dǎo)頻塊i和數(shù)據(jù)塊j，均有Li≡L、Mj≡M。基于這種特殊結(jié)構(gòu)的頻偏估計CRB[16]可以表示為：

CRBs（f）=

32π2T2sPL[（P2M2-1）-（M2+2ML）]1Es/N0（11）

同時，由式（9）和式（10）可以得到基于該結(jié)構(gòu)的真實頻偏估計CRB，即：

CRBs1（f）=

3/（Es/N0）2π2T2sPL[2（P2M2+2P2ML+P2L2-1）+Α]（12）

其中，Α2+（L-1）（2L-1）+（L+M）[（L+M）（1-3P）+3（P-1）（L-1）]。實際中，r（M/L）1（即有效數(shù)據(jù)長度遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于導(dǎo)頻長度），則有Α<0且Α

為了進一步討論這兩種CRB的關(guān)系，取CRBs1（f）與CRBs（f）的比值，即：

ηCRBs1（f）CRBs（f）=

（P2M2+2P2ML+P2L2-1）-（M2+2ML）2（P2M2+2P2ML+P2L2-1）+Α≈

1（2-3/L）， P=1

1[2-3/（P+1）]， P>1 （13）

由式（13）可知，當(dāng)P=1且L較大時，η≈0.5;當(dāng)P>1且λ=M/L1時，分兩種情況，即：P=2時，ηmax≈1;P1時，ηmin≈0.5。因此，由文獻[16]得到的頻偏估計CRB僅僅是CRBs1（f）的一個近似。這一點將在后文的仿真中得到進一步驗證。

2.2 基于數(shù)據(jù)輔助的自相關(guān)與互相關(guān)聯(lián)合頻偏估計算法

考慮數(shù)據(jù)輔助的方法，首先給出基于數(shù)據(jù)輔助的自相關(guān)與互相關(guān)聯(lián)合頻偏估計算法的實現(xiàn)流程，如圖2所示。其中，自相關(guān)算法（包括L&R（Luise & Reggiannini）算法[8]）和互相關(guān)算法的區(qū)別在于是否使用了不相交的導(dǎo)頻塊， 而這兩種算法都是基于數(shù)據(jù)輔助的相關(guān)運算而得到的。

根據(jù)圖2所給出的算法實現(xiàn)流程，在自相關(guān)頻偏估計中，采用 “延遲系數(shù)為1”的大頻偏自相關(guān)算法和“平滑系數(shù)為N”的低門限簡化L&R算法。首先，給出利用圖1所示的第一個導(dǎo)頻塊的自相關(guān)算子，即：

R（α）=1L1-α∑L1-1-αi=0z（i）z（i+α）; 1≤α

其中：α為有效的延遲長度;L1為第一塊導(dǎo)頻的長度。z（·）為式（2）所示的去調(diào)制序列，也可以等效為z（i）=exp（j（2πfTsi+θ））+ζ（i）=exp（j（2πfTsi+θ））[1+γ（i）]≈exp（j（2πfTsi+θ））·exp（j Im{γ（i）}），這里γ（i）ζ（i）exp（-j（2πfTsi+θ）），Im{·}表示取虛部運算。當(dāng)信噪比較高時，約式成立。將其考慮到式（14）中，得：

R（α）=∑L1-1-αi=0exp（j2πfTsα+j arg{Im{γ（i+α）}}-

j arg{Im{γ（i）}}）/（L1-α）（15）

其中arg{·}表示取幅角運算。式（15）求和項的第一項與時刻i無關(guān)且包含待估頻偏，第二項是噪聲項。同樣地，當(dāng)信噪比很高時，忽略噪聲項，再對兩邊取幅角運算，得：

f^=12πTsα arg{R（α）};f^1Ts≤12α，1≤α

從式（15）和式（16）可以發(fā)現(xiàn)，有效延遲長度α除了能夠平滑噪聲之外，還限制了其估計范圍。為了獲得盡可能大的范圍，假設(shè)α=1，從而得到了一個頻偏初估值，即：

f^1=12πTs arg{R（1）};f^1Ts≤1/2（17）

為了獲得較低的門限，這里引入一個經(jīng)典的L&R自相關(guān)算法[8]，其頻偏估計子為：

f^′=1π（N+1）Ts arg{∑Nα=1R′（α）};

f^′Ts≤1/（N+1），1≤N

其中，N為平滑噪聲系數(shù)，一般取N≈L1/2[4]。R′（α）表示由式（17）得到的頻偏初估值補償后的去調(diào)制信號的自相關(guān)值求和再加權(quán)的結(jié)果，即：

R′（α）=1L1-α∑L1-1-αi=0z1（i）·z1（i+α）（19）

其中z1（i）=z（i）exp（-j（2πf^1Tsi））。若信噪比較高時，去調(diào)制信號z（i）的幅度近似為單位1（見式（2）），再將其指數(shù)化并作近似處理，得z（i）z（i）exp（j arg{z（i）}）≈exp（j arg{z（i）}）。同理， z1（i）≈exp（j arg{z1（i）}）。所以，式（19）近似為：

R′（α）≈

1L1-α∑L1-1-αk=0exp（j[arg{z1（i+α）}-arg{z1（i）}]）

R1（α）（20）

比較式（19）和式（20）可知，利用指數(shù)化近似的方法消除了復(fù)乘運算，而帶來的arg{·}操作可由查找表獲得。將式（20）考慮到式（18）中，可得另一個頻偏估計值，即：

f^2=1π（N+1）Ts arg{∑Nα=1R1（α）};N∈L13，L12（21）

再根據(jù)圖2所給出的算法實現(xiàn)流程，在互相關(guān)頻偏估計中，本文設(shè)計了一種簡化的互相關(guān)算法。首先，給出利用圖1所示的任意兩兩不相交的導(dǎo)頻塊的互相關(guān)算子，即：

R（Di）=∑l∑nz2（l）z2（Di+n）;

Di=∑P-1i=1（Li+Mi），i={1，2，…，P-1}，l，n∈κ（22）

其中，z2（l）≈exp（j（2πΔfTsl+θ））·exp（j arg{Im{v（l）}}），這里v（l）γ（l）exp（j2πf^1Tsk）exp（-j（2πf^2Tsk））， Δff-f^1-f^2。將其代入到式（22）中，得：

R（Di）≈exp（j2πΔfTsDi）∑l∑nexp（j2πΔfTs（n-l））·

（∑l∑nexp（j（arg{Im{v（Di+n）}}-

arg{Im{v（l）}}）））（23）

實際中，比較流行的導(dǎo)頻處理插入方式是，將一定長度的導(dǎo)頻序列等分成P塊，且每塊長度LiL。因此，采樣時刻l，n∈{0，1，…，L-1}，式（23）可以進一步近似為：

R（Di）≈exp（j2πΔfTsDi）sin（πΔfTsL）sin（πΔfTs）2·

（∑L-1l=0∑L-1n=0exp（j（arg{Im{v（Di+n）}}-

arg{Im{v（l）}}）））（24）

其中，中間項始終為正，對剩余頻偏的估計沒有影響，可忽略;最后項是噪聲項，對剩余頻偏的估計有一定的影響。仍假設(shè)較高的信噪比，式（24）對兩邊取幅角，得到剩余頻偏的估計值，即：

Δf^i=arg{R（Di）}2πTsDi;

Δf^iTs≤12Di，Di=∑P-1i=1（L+Mi）（25）

為了降低式（25）的復(fù)雜度，借鑒自相關(guān)估計的思想（見式（14）），將l=n考慮到式（22）中，可得：

（Di）=∑nz2（n）z2（Di+n）;

n∈κ，Di=∑P-1i=1（Li+Mi）（26）

再用式（26）的（Di）取代式（24）的R（Di），兩邊取幅角，得到另一個剩余頻偏的估計值：

Δf^i′= arg{（Di）}2πTsDi;

Δf^i′Ts≤12Di，Di = ∑P-1i=1（L + Mi）（27）

從式（24）和式（26）可預(yù)見，對應(yīng)于式（27）的頻偏估計算法的復(fù)雜度要比對應(yīng)于式（25）的低得多。若將式（25）對應(yīng)的算法稱作全部互相關(guān)算法，則式（27）對應(yīng)的可稱作簡化互相關(guān)算法。

3 仿真與結(jié)果分析

3.1 驗證CRBS與CRBS1之間的關(guān)系

在2.1節(jié)中，從理論上分析了CRBs（f）與CRBs1（f）之間的關(guān)系，即前者是后者的一個近似。為了驗證該結(jié)論的正確性，圖3給出了這兩種CRB的比值η隨著導(dǎo)頻塊數(shù)P、數(shù)據(jù)長度與導(dǎo)頻長度的比值λ的變化情況。事實上，由式（13）可知，這兩種CRB比值消除了各自的信噪比項。但為了保證仿真結(jié)果的可靠性，這里仍假設(shè)在較高的信噪比下，因此，本次仿真中Es/N0=10dB。從圖3中可以看出，當(dāng)P=1時，對于導(dǎo)頻長度L=20來說，由式（13）得比值η≈0.54與理論值0.5非常接近;當(dāng)P>1時，對于不同的λ，比值η均隨著P的增加而增加。且對于較大的λ，這種的趨勢會遠(yuǎn)離最小值0.5而逼近最大值1.0，這一點與前文的分析（見式（13）及其討論）相符。由于CRBs（f）相對性能損失較小且形式上更為簡單，因而，后文將它作為頻偏估計算法的理論性能界。

3.2 時域自相關(guān)與互相關(guān)頻偏估計

仿真中采用正交相移鍵控（Quadrature Phase Shift Keying， QPSK）調(diào)制，每個信噪比下頻偏估計均方根誤差由100000次獨立實驗統(tǒng)計平均得到。假設(shè)實際頻偏fTs=0.4，導(dǎo)頻塊數(shù)P=2，數(shù)據(jù)塊數(shù)P-1=1，導(dǎo)頻長度L1=L2L=20，數(shù)據(jù)長度M1=400。

在自相關(guān)頻偏估計中，設(shè)計了聯(lián)合自相關(guān)算法（即式（17）和式（21））。該算法將利用圖1所示的第一個導(dǎo)頻塊。L&R算法[8]的平滑系數(shù)N=1（估計大頻偏），L&W（Lovell & Williamson）算法[9]的平滑系數(shù)N=L/2=10，聯(lián)合自相關(guān)算法的平滑系數(shù)α=1、N≈L/3L/3+[L/3]3=8。圖4給出了這三種算法的頻偏估計性能曲線，同時也給出了對應(yīng)的CRB即CRBs（P=1）。從圖4可知，當(dāng)Es/N0>2dB時，設(shè)計的聯(lián)合自相關(guān)算法的估計精度能夠達(dá)到CRBs（P=1）;當(dāng)Es/N0≥15dB時，L&W算法的估計精度才能夠達(dá)到CRBs（P=1）;而當(dāng)Es/N0>4dB時，L&R（N=1）算法的估計性能最差，原因在于此時的平滑系數(shù)并沒有對噪聲起到多大的平滑作用。

在自相關(guān)頻偏估計的基礎(chǔ)上，簡化的互相關(guān)頻偏估計將使用圖1所示的第1個導(dǎo)頻塊、第1個數(shù)據(jù)塊和第2個導(dǎo)頻塊。接下來比較簡化互相關(guān)算法與全部互相關(guān)算法的估計性能，圖5給出了這兩種算法的頻偏估計性能曲線，同時也給出了對應(yīng)的CRB即CRBs（P=2）。由圖5可以看出，全部互相關(guān)算法的估計精度達(dá)到了CRBs（P=2）。與該算法相比，當(dāng)Es/N0<5dB時，提出的簡化互相關(guān)算法有一定的性能損失，但小于1dB;而當(dāng)Es/N0>5dB時，提出的簡化互相關(guān)算法幾乎沒有性能損失?；诖耍笪闹袑⒉捎煤喕ハ嚓P(guān)算法作為互相關(guān)頻偏估計的算法。

接下來討論簡化互相關(guān)算法的估計性能，圖6給出了自相關(guān)算法與簡化互相關(guān)算法的頻偏估計性能曲線?？梢?，相對于自相關(guān)算法，當(dāng)Es/N0≥10dB時，簡化互相關(guān)算法的估計精度提升超過了一個數(shù)量級。所以，結(jié)合這兩種算法即可得到最終的頻偏估計算法。

最后，從性能和復(fù)雜度上，將本文算法與已有的經(jīng)典M&M（Mengali & Moerlli）算法[10]進行比較。

圖7給出了當(dāng)Es/N0=11dB時，這兩種算法的頻偏估計性能曲線。從圖7可以發(fā)現(xiàn)，這兩種算法的估計范圍相同;但從估計精度上看，本文算法比經(jīng)典的M&M算法高很多。另外，假設(shè)一個復(fù)乘運算量相當(dāng)于四個實乘、兩個實加的運算量。對于本文算法和M&M算法，對應(yīng)的實乘次數(shù)分別為8L-4和12L2-3L?？梢姳疚乃惴ǖ膹?fù)雜度是線性的，而M&M算法的復(fù)雜度與L2成正比。

4 結(jié)語

針對導(dǎo)頻符號輔助調(diào)制技術(shù)的突發(fā)數(shù)據(jù)通信載波同步，本文提出了一種數(shù)據(jù)輔助的時域自/互相關(guān)聯(lián)合頻偏估計方法。首先，在導(dǎo)頻符號輔助調(diào)制幀結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，設(shè)計了一種通用的數(shù)據(jù)幀結(jié)構(gòu)?；诖私Y(jié)構(gòu)，推導(dǎo)出頻偏估計的真實克拉美勞界（CRB），并引入和討論了一個形式上更為簡單的近似CRB。然后，在自相關(guān)頻偏估計中，設(shè)計了一種可估計較大的頻偏并保證較低的信噪比門限的聯(lián)合算法;在自相關(guān)估計的基礎(chǔ)上，提出了一種簡化的互相關(guān)算法來進一步提高估計精度。仿真結(jié)果表明：本文所提的算法能夠估計出接近于符號速率一半的大頻偏;同時，它還具有較低的復(fù)雜度，更加適用于突發(fā)數(shù)據(jù)通信及其工程應(yīng)用。

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This work is partially supported by the Natural Science Foundation of Xinjiang Uygur Autonomous Region （2017D01A23）， the Youth Project of Scientific Research Program in Universities of Xinjiang Uygur Autonomous Region （XJEDU2017S036）.

WANG Sixiu， born in 1981， M. S.， associate professor. His research interests include signal analysis， data processing.

收稿日期：2019-04-10;修回日期：2019-08-05;錄用日期：2019-08-13。

基金項目：新疆維吾爾自治區(qū)自然科學(xué)基金資助項目（2017D01A23）;新疆維吾爾自治區(qū)高?？蒲杏媱澢嗄觏椖浚╔JEDU2017S036）。

作者簡介：王思秀（1981—），男，江蘇徐州人，副教授，碩士，主要研究方向：信號分析、數(shù)據(jù)處理。

文章編號：1001-9081（2019）12-3622-06DOI：10.11772/j.issn.1001-9081.2019040584