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    一種應(yīng)用于無線傳感網(wǎng)的頻偏估計改進方法

    2014-03-12 18:05:11周磊磊朱磊基汪明亮
    現(xiàn)代電子技術(shù) 2014年5期

    周磊磊 朱磊基 汪明亮

    摘 要: 為解決頻偏估計中經(jīng)典的M&M算法在頻偏增大時信噪比門限變差的問題,提出一種改進的頻偏估計算法。首先對自相關(guān)函數(shù)做預(yù)平均處理來降低噪聲,然后利用預(yù)平均值做頻偏粗估計,并利用粗估計值糾正相位來減輕相位模糊的問題,最后推導(dǎo)更加合理的窗函數(shù)并給出最終頻偏估計表達式。仿真表明該算法的信噪比門限比M&M算法至少低-1 dB,且在頻偏加大時仍然能保持較低的信噪比門限。在保證-3.5 dB的信噪比門限的前提下該算法的估計范圍達到了理論值的90%,另外在最大自相關(guān)階數(shù)較小時,估計精度門限優(yōu)于M&M算法。該算法在M&M算法基礎(chǔ)上的改進達到了預(yù)期效果,能同時滿足無線傳感網(wǎng)頻偏估計中對低信噪比門限和大估計范圍的要求。

    關(guān)鍵詞: 頻偏估計; 信噪比門限; 自相關(guān)函數(shù); M&M算法

    中圖分類號: TN911?34; TN914?34 文獻標識碼: A 文章編號: 1004?373X(2014)05?0035?04

    0 引 言

    頻偏估計是數(shù)字通信中的關(guān)鍵環(huán)節(jié),其估計精度直接影響通信系統(tǒng)的傳輸性能[1]。在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)等應(yīng)用場景下主要為短時突發(fā)模式傳輸[2],由于短時突發(fā)信號持續(xù)時間短,如何更有效地完成短時突發(fā)信號載波同步等處理,成為研究的重點。在無線傳感網(wǎng)中,由于成本受到限制,一般采用價格較低的晶振,產(chǎn)生的頻率偏差往往較大,這就要求頻偏估計能在頻偏較大的情況下仍然能夠正常工作。

    基于相位的數(shù)據(jù)輔助的頻偏估計方法,能快速獲得較好的估計性能,適合在突發(fā)通信中應(yīng)用。其中文獻[3]中Tretter提出了一種基于采樣點實時相位的頻率估計方法,計算量小,但信噪比門限高且估計范圍小。文獻[4]中Kay提出基于采樣點相位差分的估計方法,估計范圍擴大,其信噪比門限同樣很高。文獻[5]中Fitz利用自相關(guān)函數(shù)的輻角的平均來估計,Luise和Reggiannini(L&R)在文獻[6]中提出了類似的方法。Fitz和L&R的方法在較低的信噪比下也能接近克拉美?勞界(CRB)[7],但是估計范圍較小,與估計精度呈負相關(guān)。文獻[8]中[Qi]在Fitz算法基礎(chǔ)上提出一種相位擴展的方法,擴大了估計范圍,但在信噪比門限上犧牲了一部分性能。文獻[9]中王翔(Wang)在提出相位擴展方法的同時,還提出了一種迭代方法,使得估計范圍擴大的同時,信噪比門限相比Qi有所改善,但在頻率增大時,信噪比門限同樣變差。文獻[10]中Mengali和Morelli(M&M)提出一種基于自相關(guān)函數(shù)的輻角差分的估計方法,接近理想估計范圍,在頻率較小時具有較低的信噪比門限,但也沒有解決頻率較大時信噪比門限快速變差的問題。另外文獻[11?12]在自相關(guān)函數(shù)的基礎(chǔ)上做了不同程度的改進,但是同樣沒有很好的解決信噪比門限與估計范圍的矛盾。上述方法頻偏估計性能逐步得到提高,但是他們在頻率增大時,信噪比門限都會快速變差,無法滿足無線傳感網(wǎng)的要求。

    為解決頻率增大時信噪比門限變差的問題,本文提出一種基于M&M算法的頻偏估計改進算法。針對M&M算法中遇到的問題,首先對自相關(guān)函數(shù)做預(yù)平均處理來降低噪聲,然后利用預(yù)平均值做頻偏粗估計,并利用粗估計值糾正相位錯誤,以此大幅減輕相位模糊的問題,最后重新推導(dǎo)更加合理的窗函數(shù)并給出最終頻偏估計表達式。相比已有方法,本方法的信噪比門限更低,且在頻偏加大時仍然能保持較低的信噪比門限,滿足了無線傳感網(wǎng)頻偏估計中對估計范圍和信噪比門限的要求。

    1 信號建模及M&M方法簡介

    2 改進的算法

    針對M&M算法上述缺點,本文提出一種改進的頻偏估計算法來獲得更好的估計性能。本節(jié)分三個部分介紹本算法:首先,針對M&M算法中因自相關(guān)函數(shù)含有較大噪聲而影響性能的問題,本算法對自相關(guān)函數(shù)做預(yù)平均處理來降低噪聲;其次,針對M&M算法中頻偏越大相位模糊問題越嚴重,進而導(dǎo)致信噪比門限越差的問題,本算法先利用預(yù)平均值做頻偏粗估計,并利用粗估計值糾正相位錯誤,以此大幅減輕相位模糊的問題;最后,針對M&M算法中[N]較小時[kN]權(quán)重過大從而影響估計精度的問題,本算法基于一定的假設(shè),推導(dǎo)更加合理的窗函數(shù),并給出頻偏估計式。

    2.1 對自相關(guān)函數(shù)做預(yù)平均處理

    4 結(jié) 語

    本文提出了一種基于M&M算法的改進頻偏估計算法。針對M&M算法中遇到的問題,首先對自相關(guān)函數(shù)做預(yù)平均處理來降低噪聲,然后利用預(yù)平均值做頻偏粗估計,并利用粗估計值糾正相位錯誤,以此大幅減輕相位模糊的問題,最后重新推導(dǎo)更加合理的窗函數(shù)并給出最終頻偏估計表達式。仿真表明本算法在頻偏不斷加大時仍然能保持-3.5 dB的信噪比門限,且在保持-3.5 dB的信噪比門限的前提下估計范圍達到了理論值的90%。另外仿真表明在最大自相關(guān)階數(shù)較小時,本算法的估計精度門限高于M&M算法。說明本算法在M&M算法基礎(chǔ)上的改進達到了預(yù)期效果,能同時滿足無線傳感網(wǎng)頻偏估計中對低信噪比和大估計范圍的要求。

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