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申请/专利权人：中山大学
摘要：本发明公开一种基于随机接入前导序列的定时提前及频偏估计方法，首先基于Zaddoff‑Chu序列和m序列构造随机接入前导序列，通过差分共轭相关运算构造定时检测函数，使其不受频偏的影响且可通过调整相关长度以平衡性能和复杂度，以得到准确的定时提前估计值。在此基础上分两步对频偏进行估计：首先通过接收前导序列的首子序列和第二子序列的自相关，进行小数倍频偏的估计和补偿；再利用Zaddoff‑Chu序列及其共轭序列在频偏的影响下时延功率谱对称的特点，实现整数倍频偏估计。最后根据得到的小数倍和整数倍频偏估计，得到完整的频偏估计。与现有的经典算法相比，在定时提前估计性能上，我们的定时提前估计完全免疫于频偏的干扰，定时提前估计均方误差远低于对比算法，一次成功接入概率高于对比算法；在频偏估计上，实现了高精度的估计，具有更加优秀的估计性能。
主权项：1.一种基于随机接入前导序列的定时提前及频偏估计方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：输入从解调后的接收信号中提取出的前导序列S2：进行定时提前估计，得到定时提前估计量dc；S3：进行小数倍频偏估计，得到小数倍频偏估计值S4：对接收前导序列的首子序列和第二子序列进行小数倍频偏补偿；S5：进行整数倍频偏估计，得到整数倍频偏估计值S6：结合小数倍频偏估计值和整数倍频偏估计值得到频偏估计值并输出结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中山大学 一种基于随机接入前导序列的定时提前及频偏估计方法
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