5G-NTN低轨卫星通信中载波频偏和采样频偏低复杂度联合估计算法

龚险峰; 李颖; 刘明洋; 翟盛华

doi:10.11999/JEIT251086

5G-NTN低轨卫星通信中载波频偏和采样频偏低复杂度联合估计算法

doi: 10.11999/JEIT251086 cstr: 32379.14.JEIT251086

龚险峰^{1, 2},
李颖^1, ,,
刘明洋^{1, 2},
翟盛华²

1.
西安电子科技大学通信工程学院西安 710071
2.
中国空间技术研究院西安分院西安 710010

基金项目: 国家自然科学基金(62131016, 62471363)

详细信息

作者简介:
龚险峰：男，博士生，研究方向为宽带通信卫星载荷设计、卫星5G/6G通信技术

李颖：女，教授，研究方向为大规模随机多址接入、智能信号处理与传输技术

刘明洋：男，博士生，研究方向为深空通信技术、宽带通信技术

翟盛华：男，研究员，研究方向为卫星通信系统设计、通信信号处理技术

通讯作者:
李颖　yli@mail.xidian.edu.cn

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出版历程
- 修回日期: 2025-12-02
- 录用日期: 2025-12-02
- 网络出版日期: 2025-12-05

Funds: The National Natural Science Foundation of China(62131016, 62471363)

摘要

摘要: 在5G非地面网络(5G-NTN)低轨卫星通信系统中，多普勒效应会带来载波频偏(CFO)、采样频偏(SFO)以及子载波间频偏(ISFO)。研究发现，当正交频分复用(OFDM)信号子载波数量较大且采用高阶调制时，ISFO会成为制约接收机性能的关键因素。现有算法多针对CFO和SFO的估计及补偿展开研究，极少考虑ISFO的影响。另外，采用传统的最大似然估计算法对CFO和SFO进行联合估计时，需要进行一维或二维网格搜索，计算复杂度非常高。针对上述问题，本文利用5G-NTN中导频信号的分布特点，提出了两种低复杂度的CFO和SFO联合估计算法。首先，利用5G-NTN中解调参考信号的互相关向量在主瓣内的单峰特性，设计了一种基于二分搜索的联合估计算法，可以实现快速收敛。然后，设计了基于观测量自相关的L&R估计算法，推导了待估参数的近似闭式解。典型实例分析和仿真表明，两种算法性能接近采用一维或二维搜索的最大似然估计算法，且所提二分搜索估计算法运算量仅为二维搜索最大似然估计算法的4%、一维搜索最大似然估计算法的44%。
- 5G非地面网络 /
- 低轨卫星通信 /
- 多普勒效应 /
- 子载波间频偏

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图 1 多普勒效应导致的ISFO

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图 2 低轨卫星通信系统模型

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图 3 DMRS信号在时域和频域的分布

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图 4 算法1搜索过程示意图

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图 5 参数$ \alpha $的估计MSE

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图 6 参数$ {\varepsilon }_{0} $的估计MSE

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图 7 不同子载波数量和MCS下的解调损失

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1 二分搜索估计算法

输入：$ {\boldsymbol{Y}}_{M1} $，$ {\boldsymbol{Y}}_{M2} $，$ \rho $，$ {k}_{0} $，$ d $，$ I $，$ {\alpha }_{\max } $，$ N{}_{\text{fi}} $
1：if $ \rho dI{\alpha }_{\max } > 2\pi $ then
2：　确定粗搜索次数：$ {N}_{\text{co}}=2\times \left\lceil \rho dI{\alpha }_{\max }/(2\pi )\right\rceil $，并设置　　　 $ \boldsymbol{Z}={[Z(1),Z(2),\cdots ,Z({{N}_{\text{co}}})]}^{\mathrm{T}} $；
3：　for $ l=1\cdots {N}_{\text{co}} $ do
4：　　获取粗搜索点：$ \beta =2\pi (l-({N}_{\text{co}}+1)/2)/(\rho dI) $；
5：　　根据公式(10)～公式(12)依次计算$ {\mathbf{\tilde{\boldsymbol{Y}}}}_{\text{M2}} $、$ \boldsymbol{R}(\beta ) $和$ f(\beta ) $，　　　　并将$ f(\beta ) $存入$ Z(l) $中；
6：　end
7：　搜索得到$ \boldsymbol{Z} $中最大值的序号$ {l}_{\max } $，计算粗估计值　　　 $ {\overline{\alpha }}_{mid}=2\pi ({l}_{\max }-({N}_{\text{co}}+1)/2)/(\rho dI) $；
8：else
9：　粗估计值$ {\overline{\alpha }}_{mid}=0 $；
10：end
11：确定精搜索的初始基准点$ \gamma ={\overline{\alpha }}_{mid} $及步进$ \Delta =\pi /(\rho dI) $；
12：for $ n=1\cdots N{}_{\text{fi}} $ do
13： if $ f(\gamma +\Delta ) > f(\gamma -\Delta ) $ then
14：　调整基准点和步进：$ \gamma =\gamma +\Delta $，$ \Delta =\Delta /2 $；
15： else
16：　调整基准点和步进：$ \gamma =\gamma -\Delta $，$ \Delta =\Delta /2 $；
17： end
18：end
19：计算多普勒参数估计值：$ \overline{\alpha }=\gamma $，　　　 $ {\overline{\varepsilon }}_{0}=\arctan (\displaystyle\sum\nolimits_{i=0}^{I-1}{R}_{i}(\overline{\alpha }))/\rho $；
输出：$ \overline{\alpha } $，$ {\overline{\varepsilon }}_{0} $

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表 1 算法复杂度比较

算法名称	复数乘	实数乘	复数加
本文算法1	73728	36864	36864
本文算法2	893568	4608	768
2D-ML算法	1658880	0	829440
1D-ML算法	165888	0	82944

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表 2 仿真系统参数

参数名称	参数值
子载波数量($ K $)	768(64RB)、3072(256RB)
导频子载波间隔($ d $)	2
DMRS信号序号	M1=2，M2=6
SFO($ \eta $)	30 ppm
CFO($ {\varepsilon }_{0} $)	0.02
ISFO($ \Delta \varepsilon $)	24 ppm
信道类型	AWGN
编码调制方式	MCS10(BPSK、码率308/1024)、 MCS25(16QSK、码率873/1024)
天线配置	SISO

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