史 珂，馬社祥，孟 鑫

（天津理工大學(xué) a.電氣電子工程學(xué)院；b.海運(yùn)學(xué)院，天津 300384）

2013年，為了解決AIS數(shù)據(jù)鏈路擁堵問題［1］，國際海上助航與燈塔聯(lián)合會（IALA）首次提出了VDES（VHF data exchange system，VDES）的概念。VDES是由船舶自動識別系統(tǒng)（automatic identification system，AIS）、應(yīng)用特定消息（application specific messages，ASM）以及甚高頻數(shù)據(jù)交換（VHF data exchange，VDE）所組成的集成系統(tǒng)，其中VDE分為VDE地面（船和船，船和岸臺）和VDE衛(wèi)星上下行鏈路。VDES可以提供相比AIS更高速和更大容量的數(shù)據(jù)交換，并且可以在全球范圍內(nèi)通用。在VDES系統(tǒng)中，一般采用的低軌道衛(wèi)星高度在600～1 000 km，運(yùn)行速度為7.5 km／s，VDES信號的最大多普勒頻偏約為±4 kHz。頻偏值的存在將直接影響接收機(jī)解碼的正確性，為了減小信號頻移造成的影響，提出對接收信號進(jìn)行頻偏估計(jì)與校正，從而確保信息的準(zhǔn)確傳輸［2］。2015年10月，國際電信聯(lián)盟無線電通信第5研究組建議VDES采用ITU-RM.2092-0［3］：在VDE-SAT下行鏈路中，可采用QPSK調(diào)制，其傳輸速率為9.6 kbit／s。

Rife算法是Rife等利用DFT最大和次大兩根譜線幅度，插值計(jì)算后得到頻偏估計(jì)值［4］。Rife算法公式簡單易于實(shí)現(xiàn)，但存在較大缺點(diǎn)：算法為有偏估計(jì)，且在噪聲影響下，當(dāng)信號頻偏接近DFT量化頻點(diǎn)時，頻偏相對偏差較小，可能會出現(xiàn)插值方向相反的情況，從而造成估計(jì)性能急劇惡化。Quinn算法中，Quinn同樣利用最大和次大幅度的兩根DFT譜線，但其插值公式利用的是兩根譜線的相位信息，算法在相對偏差較小時也不會出現(xiàn)插值方向錯誤問題，可避免頻偏估計(jì)性能在某些點(diǎn)急劇惡化，但此方法計(jì)算量略大［5］。鄧振淼等［6］提出改進(jìn)后的Rife算法，可解決Rife算法估計(jì)性能急劇惡化的問題，但代價是算法的運(yùn)算量和時延劇增，且需要較長的數(shù)據(jù)長度。劉渝［7］提出一種綜合利用DFT相位和插值估計(jì)信號頻偏的算法，該算法估計(jì)精度較高且復(fù)雜度低，但存在相位模糊問題。為解決該問題，齊國清等提出了利用DFT最大譜線相位差的頻偏估計(jì)算法，該方法通過計(jì)算兩段DFT譜線峰值處的相位差完成頻率估計(jì)，消除了相位模糊，與插值算法相比，該算法僅對其一半長度的信號做DFT運(yùn)算。但在噪聲影響下，該算法有兩個缺點(diǎn)：一是當(dāng)輸入信號頻偏發(fā)生變化時，用來估計(jì)頻偏的DFT譜線可能會逐漸偏離實(shí)際信號頻偏點(diǎn)，導(dǎo)致最大譜線位置發(fā)生誤判使得頻偏估計(jì)性能變差；二是該算法在低信噪比下對頻偏相對偏差非常敏感，而DFT最大譜線對應(yīng)的頻偏值與實(shí)際頻偏的偏差是不可控因素，導(dǎo)致算法的頻偏估計(jì)性能不穩(wěn)定［8］。葉展等針對第1個缺點(diǎn)做出了改進(jìn)，通過對分段后的信號引入一定頻偏，避免兩段信號同時出現(xiàn)DFT最大譜線的誤判［9］。

本文針對DFT相位差算法的第2個缺點(diǎn)進(jìn)行改進(jìn)，在計(jì)算相位差之前，首先對頻偏相對偏差進(jìn)行預(yù)估計(jì)，預(yù)估計(jì)時使Rife算法和Quinn算法相結(jié)合，綜合兩種插值算法的優(yōu)點(diǎn)后得到偏差估計(jì)值，然后補(bǔ)償進(jìn)信號中消除頻偏相對偏差的影響，最后可獲得穩(wěn)定且精確的頻偏估計(jì)值。理論分析和計(jì)算機(jī)仿真結(jié)果表明，本文算法對相對偏差不敏感，頻偏估計(jì)性能穩(wěn)定，且算法信噪比閾值較低，估計(jì)精度接近克拉美羅界。

1 信號模型

VDE-SAT下行鏈路中信號的調(diào)制方式為QPSK調(diào)制，鏈路中存在大范圍的時延和頻偏。本文重點(diǎn)討論頻偏估計(jì)問題，故假設(shè)在接收端進(jìn)行載波同步處理前，接收信號已經(jīng)完成了定時同步［10-12］，并且經(jīng)過系統(tǒng)均衡［13-14］，均衡后的信號近似符合加性高斯白噪聲條件，碼間干擾可忽略。為精確分析噪聲對信號的影響，下文將信號在有噪聲和無噪聲環(huán)境的表達(dá)式分別表示出來。假設(shè)信號不受噪聲影響，接收信號可以表示為

對于接收信號x（t），采用數(shù)據(jù)輔助下的頻偏估計(jì)方法：利用特征碼元（接收端已知）構(gòu)建再調(diào)制信號，將再調(diào)制信號取共軛后與接收信號相乘，可得：

式中：z（t）為無噪聲條件下去調(diào)制后的信號；*表示取共軛運(yùn)算。

信道引入加性高斯白噪聲后，接收信號可以表示為

u（t）為獨(dú)立同分布的零均值復(fù)噪聲信號，方差為σ2。

在高信噪比時，信號可近似為［15］

去調(diào)制后為r（t），r（t）為加性高斯白噪聲信道條件下去調(diào)制后的信號。

2 DFT相位差分法

2.1 假設(shè)信號不受噪聲影響

對z（t）進(jìn)行采樣，信號持續(xù)時間為T，采樣點(diǎn)為N，采樣后為

將z（n）分成前后兩個等長的序列z1（n）和z2（n），表達(dá)式為

分別對兩序列做N／2點(diǎn)DFT得：

其中Ak和φk分別為Z1（k）的幅度項(xiàng)和相位項(xiàng)，表達(dá)式分別為：

由式（9）可知，Z1（k）和Z2（k）的幅度Ak完全相同，Ak最大值處對應(yīng)的離散頻率點(diǎn)記為k0，可知k0＝［fd T／2］（［·］表示取整），此時可得頻偏粗估計(jì)值為

其中Δf＝2／T為DFT的頻率分辨率。

φ1和φ2分別為Z1（k）和Z2（k）在最大幅度譜線處的相位，定義二者的差值Δφ為

則有：

由式（12）得

則最后的頻偏估計(jì)值為

2.2 噪聲對頻偏估計(jì)的影響分析

上文中，在高斯白噪聲條件下對接收信號去調(diào)制后得：

為分析噪聲對頻偏估計(jì)精度的影響，將式（16）還原成：

其中，u（t）為復(fù)高斯白噪聲，均值為0，方差為其前N／2點(diǎn)采樣序列為

此時對r1（n）作N／2點(diǎn)DFT，其中采樣后白噪聲序列u1（n）的DFT變換可以視作若干隨機(jī)變量的線性組合，其每項(xiàng)DFT系數(shù)仍為隨機(jī)變量，所以u1（n）的DFT變換仍可看做隨機(jī)序列。定義u1（n）的N／2點(diǎn)DFT變換為

其中b和φu分別為U1（k）的幅度項(xiàng)和相位項(xiàng)，二者均為隨機(jī)變量。且U1（k）的均值E［bexp（jφu）］為0，方差Var［bexp（jφu）］為Nσ2u／2。

r1（n）的N／2點(diǎn)DFT為

由式（20）可得R1（k）的幅度項(xiàng)和相位項(xiàng)分別為：

在較大的DFT輸出信噪比下，在幅度峰值點(diǎn)k0處的φR（k）可近似表示為

由

可得

當(dāng)N足夠大時，由式（9）可知幅度峰值A(chǔ)k0可近似為

其中sinc（x）＝sin（πx）／（πx），δ＝k0-fd T／2，表示相對頻率偏差。

將式（26）代入式（25）可得

由式（14）可知fδ估計(jì)的方差為

由于DFT輸出信噪比一般較大，此時DFT幅度峰值譜線位置k0估計(jì)錯誤造成的誤差可以忽略，fd的估計(jì)誤差主要取決于fδ的估計(jì)誤差，則：

對DFT相位差分法進(jìn)行仿真分析，設(shè)置信號持續(xù)時間T＝0.005 s，頻率分辨率為2／T＝400 Hz，碼元周期Tb為1／4 800 s，采樣后的樣點(diǎn)數(shù)為N＝128個，設(shè)置頻偏為fd＝9.5Δf＝3 800 Hz。對頻偏采用500次重復(fù)Monte Carlo模擬，頻偏估計(jì)的性能采用歸一化均方誤差（MSE）來衡量。由式（29）可得：信號頻偏與相對偏差δ密切相關(guān)，當(dāng)信號頻偏正好位于幅值最大譜線上時，δ為0，此時估計(jì)誤差最小；當(dāng)信號頻偏位于兩條離散譜線中間時，δ為±0.5，此時估計(jì)誤差最大。使信噪比SNR為2 dB，δ取值為（-0.5，0.5），圖1為不同δ取值下的估計(jì)誤差曲線，頻偏估計(jì)的性能采用歸一化均方誤差（MSE）來衡量：

其中P為Monte Carlo循環(huán)次數(shù)。

圖1 不同δ取值下的估計(jì)誤差曲線

在實(shí)際應(yīng)用中，DFT最大譜線對應(yīng)的頻偏值與實(shí)際頻偏的偏差δ是不可控因素，其取值在（-0.5，0.5）范圍是隨機(jī)的。為降低δ的不確定性對頻偏估計(jì)性能的影響，需要對DFT相位差分算法做出改進(jìn)。

3 改進(jìn)的頻偏估計(jì)算法

3.1 對偏差δ的預(yù)估計(jì)

要消除δ對頻偏估計(jì)的影響，考慮利用插值算法對相對偏差δ進(jìn)行預(yù)估計(jì)。Rife算法提出利用信號頻譜的最大和次大幅度的兩根譜線估計(jì)相對偏差δ0［4］，從而推算出頻偏估計(jì)值，其偏差δ0估計(jì)公式為

當(dāng)Ak0＋1＜Ak0-1時，r＝-1；當(dāng)Ak0＋1＞Ak0-1時，r＝1。該算法的優(yōu)點(diǎn)在于插值公式簡單，易于計(jì)算，但在噪聲影響下，當(dāng)較小時，可能會出現(xiàn)插值方向相反的情況，從而造成較大的頻偏估計(jì)誤差。

其中：Re（·）為取復(fù)數(shù)實(shí)部運(yùn)算，R（k）為式（20）的R1（k）。分別計(jì)算若δ1與δ2都大于0，則δ0＝δ1；否則δ0＝δ2。與Rife算法相比，Quinn算法在較小時不會出現(xiàn)插值方向錯誤問題，可避免較小時估計(jì)誤差增大，但此方法計(jì)算量略大。

綜上，可設(shè)定δ的門限值為δR，當(dāng)δ≤δR時，使用Quinn算法預(yù)估δ0；當(dāng)δ＞δR時，使用Rife算法預(yù)估δ0。由上文分析可知，門限δR的取值與信噪比和δ值密切相關(guān)。圖2為不同信噪比下的Rife算法與Quinn算法的估計(jì)性能對比曲線，估計(jì)性能采用δ的歸一化均方誤差（MSE）來衡量。

其中P為Monte Carlo循環(huán)次數(shù)。由圖2可知：隨著信噪比增大，兩種算法的估計(jì)性能曲線越來越相似，門限δR的取值也越來越小，說明在信噪比較大時不需要設(shè)置門限。

VDES接收信號的信噪比一般為0～20 dB，設(shè)置門限值時主要考慮0 dB時的誤差。由圖2可知，在信噪比為0 dB時兩曲線交點(diǎn)在0.2～0.3范圍，設(shè)置門限值δR∈（0.2，0.3），SNR＝0 dB，圖3為不同門限值下的估計(jì)性能對比。

圖2 不同信噪比下的Rife算法與Quinn算法的估計(jì)性能對比

圖3 不同門限值下的估計(jì)性能對比

由圖3可知，信噪比為0 dB時，算法的估計(jì)性能在門限范圍δR∈（0.2，0.3）內(nèi)相差很小。在VDES信號頻偏估計(jì)中，為了保證δ0預(yù)估計(jì)的正確性，且使計(jì)算量適當(dāng)，可將門限值設(shè)置為0.2。

3.2 基于插值DFT相位差的頻偏估計(jì)算法步驟

改進(jìn)后算法的流程如圖4所示，可具體描述如下：

步驟1將r（n）分成前后兩個等長的序列r1（n）和r2（n），分別對兩序列做N／2點(diǎn)DFT，設(shè)置門限值δR。

步驟2利用Rife算法計(jì)算δ0，若δ0≤δR，繼續(xù)步驟3，否則繼續(xù)步驟4。

步驟3利用Quinn算法計(jì)算δ0。

步驟4將r1（n）和r2（n）頻移δ0個量化單位后，利用頻譜細(xì)化［16-17］方法分別計(jì)算R1（k0＋δ0）和R2（k0＋δ0）。

步驟5分別計(jì)算R1（k0＋δ0）和R2（k0＋δ0）的相位，得到二者相位差Δφ。

步驟6頻偏估計(jì)值為

綜上，對相對偏差δ進(jìn)行預(yù)估計(jì)后，δ的取值不會對頻偏估計(jì)性能產(chǎn)生影響，即改進(jìn)后的算法對DFT幅值最大譜線對應(yīng)的頻偏值與實(shí)際頻偏的偏差并不敏感，由此提高了算法的穩(wěn)定性和精確度。

圖4 基于插值DFT相位差的頻偏估計(jì)算法流程

4 改進(jìn)算法的仿真分析

將門限值δR設(shè)置為0.2，信噪比SNR 為2 dB，δ取值范圍為（-0.5，0.5），采用500次重復(fù)Monte Carlo模擬，將改進(jìn)后算法與原DFT差分算法及其頻偏估計(jì)的克拉美羅界（CRLB）進(jìn)行對比，仿真結(jié)果如圖5所示。由圖5可看出：與原算法相比，改進(jìn)后的DFT插值相位差分算法的頻偏估計(jì)性能受δ影響不大，在δ取值范圍內(nèi)估計(jì)誤差基本保持穩(wěn)定，且接近克拉美羅界。

圖5 不同δ取值下的頻偏估計(jì)性能對比

為進(jìn)一步驗(yàn)證本算法改進(jìn)后的性能，在頻偏分別為f1＝9.5Δf＝3 800 Hz（δ＝0.5）和f2＝9.1Δf＝3 640 Hz（δ＝0.1）時，對本文算法和原DFT算法在不同信噪比下的頻偏估計(jì)性能進(jìn)行仿真，其結(jié)果如圖6所示。4條曲線依次為原算法與本文算法分別在δ為0.5和0.1時的頻偏估計(jì)性能曲線，使其與算法的克拉美羅界（CRLB）相對比。由圖6可以看出：在低信噪比下，受噪聲影響兩種算法的頻偏估計(jì)性能都高于CRLB。對比原算法在δ為0.5和0.1時曲線可知該算法受到δ取值影響較大，δ為0.5時的頻偏估計(jì)性能明顯與δ為0.1時相差較大；而改進(jìn)后的算法對δ并不敏感，兩種δ取值下的頻偏估計(jì)性能相似，并且在較大信噪比下的仿真結(jié)果非常接近CRLB。

圖6 兩算法的頻偏估計(jì)性能對比

由式（29）可知，頻偏估計(jì)性能與DFT點(diǎn)數(shù)N密切相關(guān)，在頻偏為fd＝3 800 Hz，N分別為64、128、256、512的情況下對本文改進(jìn)算法的頻偏估計(jì)性能進(jìn)行仿真，結(jié)果如圖7所示?？煽闯鯠FT點(diǎn)數(shù)N越大，頻偏估計(jì)性能越好，但DFT點(diǎn)數(shù)的增加也伴隨著計(jì)算量的增加，在實(shí)際應(yīng)用中，應(yīng)綜合考慮所需的精確度與計(jì)算的復(fù)雜度來選取N值。

圖7 不同N取值下的頻偏估計(jì)性能對比

5 結(jié)束語

本文主要針對基于插值DFT相位差的VDES信號的頻偏估計(jì)算法進(jìn)行研究。首先推導(dǎo)驗(yàn)證了DFT相位差算法中噪聲對估計(jì)精度的影響，發(fā)現(xiàn)在低信噪比下算法估計(jì)性能對頻偏相對偏差δ非常敏感，然后針對該缺點(diǎn)綜合利用兩種插值方式對δ進(jìn)行預(yù)估計(jì)，將估計(jì)值δ補(bǔ)償入信號后再計(jì)算相位差，最后得到頻偏估計(jì)值。與原DFT算法相比，本文算法不受頻偏相對偏差δ影響，算法的估計(jì)性能穩(wěn)定，可適用于各種頻偏，且估計(jì)精度接近CRLB，說明用于VDES系統(tǒng)是可行的。