一种5g-nr高速场景下多普勒频偏捕获和跟踪方法

一种5g-nr高速场景下多普勒频偏捕获和跟
踪方法
随着5G网络的快速发展，多普勒频偏成为了高速场景下的一个重
要挑战。

多普勒频偏是由于无线通信设备或用户设备的运动而引起的
频率偏移。

在高速移动场景，由于多普勒效应的影响，信号的频率会
发生变化，这会导致信号的接收端无法正确解调和恢复信号。

为了解决这个问题，提出了一种高速场景下的多普勒频偏捕获和
跟踪方法。

该方法利用预估的多普勒频偏范围来减小搜索空间，提高了频偏
捕获效率。

在初始阶段，设备根据已知的速度信息和传输信息推断出
可能的多普勒频偏范围。

然后，选择合适的频率波峰来作为备选频率。

该方法利用非相干积累平均技术来提高频偏估计的准确性。

由于
多普勒频偏引起的相位旋转对信号的相干性产生不利影响，因此将信
号进行非相干累积可以降低相位旋转对频偏估计的影响，并提高频偏
估计的准确性。

然后，该方法使用时域插值算法来进行多普勒频偏的追踪。

基于初始的频偏估计值，利用时域插值算法对信号进行频率替代，进一步提高了频偏的准确性和稳定性。

该方法还采用自适应误差提取方法来优化频率替代的误差。

在多普勒频偏估计的过程中，通过实时检测频率替代的误差，并根据误差大小调整频率替代的幅度，从而减小误差对频率估计准确性的影响。

通过上述方法，可以有效改善高速场景下的多普勒频偏捕获和跟踪性能。

该方法在实际测试中表现出良好的性能，能够准确地估计和跟踪多普勒频偏，提高了系统的可靠性和性能。

综上所述，高速场景下的多普勒频偏捕获和跟踪方法通过减小搜索空间、非相干积累平均、时域插值和自适应误差提取等技术手段，能够有效地解决多普勒频偏问题。

这为高速移动通信提供了更可靠和稳定的解决方案，进一步推动了5G网络的发展。