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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