移动通信中一种快速收敛的多普勒频偏估计方法

Abstract: The doppler-shift of the time-varying multi-path channel was estimated by calculating the level crossing rate (LCR) of the signal envelope of the channel coefficient estimates on the effective fingers. Because of the needed long observation time and large storage, we recommend to use the 1st order autoregressive(AR(1)) filter to shorten the observation time and storage requirement, and the estimation accuracy is guaranteed at the same time . Key words: mobile communication; doppler-shift; autoregressive filter; level rossing rate
另一个关键，其值可以根据式（6）确定，或者类
似于文献[4]中的指数平滑法处理。
4 仿真分析
系统采用的仿真参数如表 1 所示。下面给出计 算机仿真得到的 AR(1)滤波方法和不滤波方法估计 多普勒频偏的性能曲线。
表1
时隙长度 码片速率 导频符号长度 载频 信道模型 单点仿真时间长度 有效径数 编码方式 调制方式
足够长的观察时间长度和较大的存储量，文章利用一阶自回归滤波器进行改进，从而使得通信系统在各种移动速
度和信噪比下，都能在较短的观察时间长度内以较小的存储量得到可靠的多普勒频偏估计值。
关键词：移动通信；多普勒频偏；自回归滤波器；电平通过率
中图分类号：TN929.533
文献标识码：A
文章编号：1000-436X(2005)01-0136-06
2 系统模型
系统传输采用时隙为基本单元，与其他很多高速 数据传输系统类似，本系统的信道估计利用时分导频 实现，其数据符号和导频符号在不同的时刻交替发 送。一个时隙的帧结构如图 1 所示。
P D D …… D P …… P D D …… D P 图 1 一个时隙的帧结构
图 1 中，P 为导频符号，被设计成具有循环前 缀，以便在进行信道估计时去除码间串扰（ISI）， D 为数据符号。一个时隙内的导频插入是均匀的。 系统接收端框图如图 2 所示。
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通信学报
第 26 卷
上述两个条件不一定能满足，例如实时性很高的应 用场合要求较小的延时，存储资源紧张的应用场合 要求尽量少占用存储器。因此还需要对式（4）的 结果进行优化处理，本文中采用一阶自回归滤波来 达到这个目的。
从式（3）可以看出，第 n 时刻的预测值只 和（n−1）时刻的预测值以及 n 时刻的观测值有 关，式中权值 α 大说明观测值可靠度高，α 小说 明观测值可靠度低，实用中往往采用的是定系数 一阶 α 滤波， α 取值为 0.1 至 0.3[10]。需要指出 的是，选取 α 为较小的值，则新预测值更多地信 赖过去的预测值，失锁概率较小而收敛时间较 长，选取 α 为较大的值，则会有较快的收敛速度， 同时失锁概率也增大。α 的取值是失锁概率和收 敛速度的折衷，权衡的结果，设计了一种自适应 跳变α 滤波法，在跟踪建立阶段，取较大α 值， 在跟踪阶段，取较小α 值，为了区分两个阶段， 将设立一个误差的阈值，高于该阈值说明需要重 新建立跟踪，这是一阶 α 滤波的关键之一。误差 定义为
为接收的导频符号，n 为抽样时刻， v(n) 为复数加
性高斯白噪声（AWGN）。则图 2 中信道估计模块
∧
估 计 出 的 L 径 信 道 参 数 为 C(n) =
∧
∧
∧
∧
(c0 (n), c1(n),Lcl (n),LcL−1(n)) ，其中 cˆl (n)（ l =0,1,…
L−1）由式(2)确定
根据文献[9]，多普勒频偏估计可以通过统计
LCR 来实现。为此取第 l 径相邻 K 个信道估计值
cˆl (n) 统计 LCR。假设 K 个 cˆl (n) 所对应的时间长度
为 T，且第 l 径信道估计的电平通过率为 Nl (n) ，则 移动终端第 l 个到达径的多普勒频偏 fˆd,l 为[9]
fˆd,l (n) ≈ Nl (n) T
信道参数变化的快慢程度取决于衰落信道的 多普勒频偏，移动终端的移动速度越快，多普勒 频偏越大，信道参数变化越快。根据第三代移动
通信系统的要求，移动终端应该具有从静止环境 到 500km/h 移动环境的适应能力，这要求移动终 端应能实时地估计出多普勒频偏，并根据多普勒 频偏来动态地调整系统参数，以获得最优的接收 性能。同时，由于很多频带都已经受到了容量限 制，为了更有效的利用频谱，自适应接收机技术 得到了广泛的重视。用于优化自适应接收机的参 数很多，最大多普勒频偏 fd 是最重要的参数之一， 它能被应用在很多方面，比如导频信道测量、资 源分配、切换判决和功率控制等[2~5,6]。这些自适 应优化算法都必须依赖于对多普勒频偏的有效估 计。多普勒频偏的估计方法包括基于信道自相关 特性的估计[5]、基于电平通过率（LCR）的估计[7] 和基于开关分集的估计[8]等。
f d
(n)
=
n−1
∑ (1 − α )kα
fˆ d
(n
−
k)
(7)
k =0
显然利用式（3）进行递推要比式（7）的 MA
模型更节省存储量。但式（7）在分析上更直观一
些，可以看到，离 n 越远的时刻，其观测值的权值
越小。利用α 取值可以人为地限定距离当前时刻为
k 的时刻的权值，α 的取值是自适应跳变α 滤波的
大于 et，就需要重新建立跟踪；只要误差小于 eo ， 表明跟踪已经建立。 α ,α 为α 的最大与最小值
max min
（本文通过仿真确定为 0.6 与 0.2）。 如 果 用 无 限 长 的 滑 动 平 均 （ MA, moving
average）模型来说明式（3），可以看到第 n 时刻的 预测值和之前所有的观测值都有关，用公式表示
第 26 卷第 1 期 2005 年 1 月
通信学报
Journal on Communications
Vol. 26 No. 1 January 2005
移动通信中一种快速收敛的多普勒频偏估计方法
华惊宇，滑翰，盛斌，尤肖虎
（东南大学 移动通信国家重点实验室，江苏 南京 210096）
摘 要：时变多径信道的多普勒频偏可以利用有效到达径上信道包络的电平通过率进行估计，而可靠的估计需要
估计出多普勒频偏，送到一阶自回归滤波器注 1。滤
波后的输出就是需要的多普勒频偏估计值。
由图 2 通过广义平稳非相干散射（WSSUS）信
道模型后，导频信道第 l 径的接收信号为
rl (n) = cl (n)dp (n) +ν (n)
(1)
式中 cl (n) 为第 l 径第 n 个符号区间信道参数，dp (n)
3 移动信道的多普勒频偏估计和一阶自 回归滤波
图 2 接收端框图
图 2 中假设接收信号经历的多径衰落为 L 径。 接收端从基带接收信号提取导频符号送入信道估 计器，估计出的 L 径信道参数各自经过内插抑制噪 声后，输出到最强径搜索器，最强径搜索器统计 L 径的瞬时功率，选择最强径输出到多普勒频偏估计 模块。多普勒频偏估计模块不断进行 LCR 检测，
A fast convergent scheme for the doppler shift estimation in mobile communication systems
HUA Jing-yu, HUA Han, SHENG Bin, YOU Xiao-hu
(NCRL, Southeast University, Nanjing 210096, China)
cˆ l
(n)
=
rl
(n)d
* p
(n)
/
|
dp
(n)
|2
cl (n) + z(n)
(2)
式中 cˆl (n) 是 cl (n) 的符号瞬间估值，z(n)是 v(n)引入
的估计白噪声，方差为
σ
2 z
。
一阶自回归滤波器的滤波方程和 Z 变换如下
fd (n + 1) = α fˆd (n) + (1 − α ) fd (n)
1 引言
移动通信系统所涉及的信道通常为多径时变 衰落信道，其接收信号的幅度和相位会随时间发生 随机变化[1]。在此条件下，为实现移动通信系统的 相干接收，需要插入带有确知信息的导频信号。通 过接收导频信号，可以估计出多径信号的幅度和相 位信息，由此实现所需的相干接收。导频信号的插 入方式分为连续导频方式和时分导频方式，连续导 频容易获得较高的估计精度，但是牺牲了系统容量 和消耗较多的发射功率；时分导频则刚好补其不 足，但是信道估计处理算法相对复杂。
上述方法估计精度的一个重要制约因素是需
收稿日期：2003-12-21；修回日期：2004-08-03
第1期
华惊宇等：移动通信中一种快速收敛的多普勒频偏估计方法
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要足够长的观察时间长度（从而需要较大的存储 容量）来获得正确的信道统计特性。本文利用有 效到达径上信道参数估计值包络的平均电平通过 率，估计出时变多径信道的多普勒频偏，并且针 对统计 LCR 需要的观察时间长度和存储量，提出 了利用一阶自回归滤波器(AR(1))来减小存储量， 得到可靠的估计值。仿真结果表明，该方法可以 大幅度减小存储量，使得通信系统在各种移动速 度和信噪比下都具有较短的估计收敛时间。