一种双向中继信道物理层网络编码的时钟估计方法

摘要

本发明公开了一种全新的基于正交训练序列的双向中继信道物理层网络编码的时钟估计方法。在双向中继信道PNC中，两个信号在不同时刻到达中继节点，即存在相对时间偏移。该方法先将该相对时间偏移转化为两个绝对时间偏移之差，然后分别估计出这两个绝对时间偏移，最终得到相对时间偏移的估计值。其中，针对两个绝对时间偏移的估计，本发明提出两种估计算法：优选采样点算法和基于离散傅里叶变换的插值算法。每种算法都可以实现对任意一个绝对时间偏移的估计。通过Matlab仿真平台，验证了本发明的可行性，并且寻找最佳的算法组合。在此组合下，较小信噪比时，系统的均方误差非常接近理论下界，同时运算量较小。

主权项

一种双向中继信道物理层网络编码的时钟估计方法，其特征在于，在估计过程中，遵循以下步骤：步骤1：从第一节点(1)、第二节点(2)分别发送具有循环前缀和循环后缀的基于恒包络零自相关的训练序列在中继节点，接收信号为分别来自第一节点(1)、第二节点(2)两个信号的叠加，它们具有相对时延Δ∈[‑0.5,0.5]，以Q倍符号率即Q/T的采样率对接收信号进行过采样，经匹配滤波器后得匹配滤波后的信号序列r(k)，其中Q为自然数，T为码元周期，k＝0,1…Q‑1；步骤2：利用本地对应的训练序列，计算得到分别关于第一节点(1)的绝对时间偏移ε′₁和第二节点(2)的绝对时间偏移ε′₂的似然函数Λ_i(k)，ε′₁、ε′₂是接收信号的第一个采样点分别与c₁、c₂的下一个最近的最佳采样点之间的时间偏移，ε′₁,ε′₂∈[0,1)；步骤3：根据步骤2中的Λ_i(k)，绝对时间偏移ε′_i的估计值表述为公式(1)所示：${{\widehat{ϵ}}^{\prime }}_i\stackrel{\Delta }{=}\arg \underset{{{ϵ}^{\prime }}_i}{\max }{\Lambda }_i\left({{ϵ}^{\prime }}_i\right)---\left(1\right)$Λ_i(ε′_i)为Λ_i(k)对应的连续函数，然后根据优选采样点算法或者基于DFT的插值算法来估计ε′₁或ε′₂；所述的优选采样点算法是直接选取使似然函数Λ_i(k)最大的k值作为ε′_i的估计值，即如公式(2)和公式(3)所示：${{\widehat{ϵ}}^{\prime }}_i={\hat{k}}_i/Q---\left(2\right)$${\hat{k}}_i=\arg \underset{k=\mathrm{0,1},...Q-1}{\max }{\Lambda }_i\left(k\right)---\left(3\right)$而基于DFT的插值算法是，基于Q个采样点，通过内插的方法近似获得其对应的连续函数Λ_i(ε′_i)，选取使Λ_i(ε′_i)最大的ε′_i作为ε′_i的估计值并如公式(4)所示：${{\widehat{ϵ}}^{\prime }}_i=-\frac{1}{2\pi }\arg \left\{\underset{k=0}{\overset{Q-1}{\Sigma }}{\Lambda }_i\left(k\right)e^{-j2\mathrm{\pi k}/Q}\right\}---\left(4\right)$式中，arg{x}表示x的相位，公式(4)中取相位运算的实际上是Λ_i(k)Q点DFT的第二个输出；步骤4：按照优选采样点算法或者基于DFT的插值算法分别估计出后，计算得相对时间偏移的估计值