一种频率偏差与相位偏差的联合测量方法及装置

摘要

本发明公开了一种频率偏差与相位偏差的联合测量方法及装置。本发明在对移动通信终端进行测试过程中，不考虑多用户干扰的情况下，提供了一种基于矩阵预处理机制的频偏和相偏联合测量方法，其利用预先构造的结构矩阵，对其进行经济型的简化QR分解，并以之求采样数值曲线的回归线最小二乘解，从而得到频率偏差和相位偏差的最优解。采用本发明可实现频率偏差与相位偏差的联合测量，且与现有技术相比具有更高算法效率和更强的适用性。

说明书

技术领域

本发明涉及通信技术领域中的移动通信终端测试技术，尤其涉及一种频率 偏差与相位偏差的联合测量方法及装置。

背景技术

移动终端设备的射频性能直接取决于射频收发信机的校准。因此移动终端 设备射频性能的测试与校准成为终端生产测试中最重要的环节。射频性能校准 中，AFC(Auto Frequency Control，自动频率控制)校准是非常重要的一个校 准环节。AFC校准是通过调整终端的晶振使终端发出的信号具有正确的载波频 率。校准的方法一般是通过上位机(通常是PC)控制终端在一系列频率上发 射信号，使用信号分析仪分析该信号的频率误差，然后根据分析结果对终端晶 振进行调整。这其中频率偏差又会产生相位偏差，因此，频率偏差与相位偏差 的测量和校准是移动通信设备正常工作必不可少的重要步骤，同时也是其他调 制精度测试如EVM(误差向量幅度)测试的关键基础。

频率误差定义为考虑了调制和相位误差的影响后，发射信号的频率与该绝 对射频频道号对应的标称频率之间的差。现有技术提供了以下两种测试方案：

方案(一)：在3GPP TS 51.010-1 v9.4.0测试标准中规定了一种GSM (Global System of Mobile communication，全球移动通讯)系统中频率误差测 试方法。此方法基于对接收信号进行解调或使用已知伪随机比特流得到接收码 序列，然后根据此码序列生成理想状态下的参考相位曲线。用实测相位曲线减 去理想相位曲线的到各采样点相位误差(度)φ_e(j)，j＝0...n。其对应的采 样点数构成矢量t＝t(0)...t(n)，共n+1个采样。通过对相位误差做一元线形 回归，计算该回归线的斜率得到：

$k=\frac{\underset{j=0}{\overset{j=n}{\Sigma }}t\left(j\right)*{\phi }_e\left(j\right)}{\underset{j=0}{\overset{j=n}{\Sigma }}t{\left(j\right)}^2}$

则频率误差就表示为k/(360*Ts)，其中Ts为采样间隔(秒)。

此种方法利用一元线性回归计算回归线斜率，计算复杂度为2*(n+1)次乘 法计算，2*n次加法计算和一次除法计算，计算复杂度较低。但是，此种方法 只能单一求解频率误差，对初始相位误差需要另行计算，算法效率较低。

方案(二)：现有技术中还提供了一种UMTS(Universal Mobile  Telecommunications System，通用移动通信系统)中频率误差和初始相位误差 的估计方法。此方法基于利用快速傅立叶变换(FFT)和的线性调频Z变换 (CZT)对采样数据的误差部分进行1Hz精度的频率分辨，从而找出频率误差 和对应的初始相位误差。为了计算N点FFT需要进行N*log2N次加法和 0.5*N*log2N次乘法，因此此种方法计算复杂度较第一种高。且频率分辨率一 般为1Hz，分辨率较低，故仅适合高速宽带系统的频率误差测量。

现有方案(一)只能单一求解频率误差，对初始相位偏差和即时相位误差 需要另行计算，算法效率较低。现有方案(二)计算复杂度较第一种高，且频 率分辨率较低，一般为1Hz，故不适合精度要求较高的频率误差测量。

由此可见，目前需要一种能够同时进行频率偏差和相位偏差测试，并且算 法效率更高，以及适用性更强的无线设备测量方案。

发明内容

本发明提供了一种频率偏差与相位偏差的联合测量方法及装置，用以实现 频率偏差与相位偏差的联合测量，且与现有技术相比具有更高算法效率和更强 的适用性。

本发明提供的频率偏差与相位偏差的联合测量方法，包括：

测试设备对被测移动终端的发射信号进行高倍采样，并对每一路单倍采样 点执行以下处理：

计算当前采样点中I、Q采样信号调制后的实测相位曲线根 据所述实测相位曲线和预置相位表生成对应的参考相位曲线φ_refi；

根据所述实测相位曲线和对应的参考相位曲线，得到当前采样点的总的相 位偏差φ_ei＝φ_i-φ_refi；

利用各采样点的相位偏差组成的列向量[φ_e1，φ_e2，...，φ_eN]^T构造一元拟合矩 阵方程y_N×1＝V_N×2×P_2×1，并通过简化的QR分解求构造矩阵方程的最小二乘解， 得到拟合因子向量P_2×1；其中，y_N×1＝[φ_e1，φ_e2，...，φ_eN]^T，$V={\left(\begin{array}{cc}1& 1\\ 2& 1\\ .& .\\ .& .\\ .& .\\ N& 1\end{array}\right)}_{N\times 2},$$P={\left(\begin{array}{c}{P}_1\\ P_2\end{array}\right)}_{2\times 1};$

根据拟合因子向量P_2×1得到当前采样点的频率偏差与相位偏差；

其中，i表示采样点的序列号，N为采样点单倍数据的长度。

本发明提供的测试设备，包括：

采样模块，用于对被测移动终端的发射信号进行高倍采样；

实测相位曲线计算模块，用于计算当前采样点中I、Q采样信号调制后的 实测相位曲线

参考相位曲线生成模块，用于根据所述实测相位曲线和预置相位表生成对 应的参考相位曲线φ_refi；

总相位偏差计算模块，用于根据所述实测相位曲线和对应的参考相位曲 线，得到当前采样点的总的相位偏差φ_ei＝φ_i-φ_refi；

拟合因子计算模块，用于利用各采样点的相位偏差组成的列向量 [φ_e1，φ_e2，...，φ_eN]^T构造一元拟合矩阵方程y_N×1＝V_N×2×P_2×1，并通过简化的QR分解 求构造矩阵方程的最小二乘解，得到拟合因子向量P_2×1；其中， y_N×1＝[φ_e1，φ_e2，...，φ_eN]^T，$V={\left(\begin{array}{cc}1& 1\\ 2& 1\\ .& .\\ .& .\\ .& .\\ N& 1\end{array}\right)}_{N\times 2},$$P={\left(\begin{array}{c}{P}_1\\ P_2\end{array}\right)}_{2\times 1};$

频率偏差与相位偏差计算模块，用于根据拟合因子向量P_2×1得到当前采样 点的频率偏差与相位偏差；

其中，i表示采样点的序列号，N为采样点单倍数据的长度。

与现有技术相比，本发明具有如下有益技术效果：

本发明在对移动终端进行测试过程中，利用预先构造的结构矩阵，对该矩 阵进行简化QR分解，并以之求回归线的最小二乘解，从而得到拟合因子，再 拟合因子得到采样点的频率偏差与相位偏差。相对于现有方案(一)，本发明 可以在更少的计算复杂度上实现频率偏差和相位偏差的联合估计，算法效率较 高。相对于方案(二)，本发明计算复杂度要更低，并且频率分辨率取决于采 样精度，故能取得更高的测量精度，适用性更强。

附图说明

图1为本发明实施例一提供的频率偏差与相位偏差联合测量流程示意图；

图2为本发明实施例二提供的频率偏差与相位偏差联合测量流程示意图；

图3为本发明实施例三提供的测试设备的结构示意图；

图4为本发明实施例四提供的测试设备的结构示意图。

具体实施方式

如前所述，测试发射信号的频率和相位误差是检测发信级调制信号的质 量。以GSM系统(3GPP 05 v5.4.0)为例，GSM调制方案是高斯最小移频键 控(GMSK)，归一化带宽BT＝0.3；在GSM调制中的传输符号“0”在MSK 调制中会带来90°的相位递增，数据“1”会带来90°的相位递减。在实际单 个终端测试应用中，不存在多用户干扰情况，信道情况也设定为理想信道，因 此，可以仅通过分析被测信号的相位偏差值测量突发时隙的载波频率偏差和初 始相位偏差，而不需要迭代过程。

根据定义，发射信号的相位偏差为发信机发射信号的相位与理论上最好的 信号的相位之差。由3GPP 51.010 v9.4.0可知，理论上的相位轨迹可由接收信 号解调或者根据发射已知的伪随机比特流通过GMSK脉冲成形滤波器得到。 频率误差定义为考虑了调制和相位误差影响后，发射信号频率与该绝对射频频 道号(ARFCH)对应的标称频率之间的差。它通过相位误差做线性回归，计 算该回归线的斜率，即可得到频率误差。

本发明实施例在对移动通信终端进行测试过程中不考虑多用户干扰的情 况下，遵循上述定义，提供了一种基于矩阵预处理机制的频偏和相偏联合测量 方法，其利用预先构造的结构矩阵，对其进行经济型的简化QR分解，并以之 求回归线的最小二乘解，从而得到频率偏差和相位偏差的最优解。

下面结合附图对本发明实施例进行详细描述。

实施例一

参见图1，为本发明实施例一提供的频率偏差与相位偏差的联合测量的流 程示意图，如图所示，该流程可包括：

步骤101，测试设备对被测移动终端的发射信号进行采样。

具体的，测试设备与被测移动终端利用用于信道估计的训练序列码(TSC) 完成高倍速(本实施例使用48倍速采样)采样信号同步之后，得到最佳同步 位置SYNC。SYNC不但包括匹配的Active Part的起始比特位置信息，也包括 在一个比特的48个采样点中的最佳匹配样值点。这里以SYNC为中心，左右 各扫描m个采样点，共2m+1个采样点，以这其中每个采样点分别为最佳采样 点，抽取出2m+1组长度为N的采样倍数为1倍数的数据。

之后，对于每一组单倍数采样突发数据均进行以下步骤102～108的操作， 以得到每一组单倍采样突发数据的频率偏差与相位偏差：

步骤102～103，抽取采样点数据中的单倍I、Q采样数据，计算突发采样 中I、Q采样信号GMSK调制后的实测相位曲线其中i表示当前 采样点的序列号。

步骤104，根据该实测相位曲线，采用信号差分方式判断在每个符号周期 内相位变化方向，解调得到预测的实际信号符号序列。

具体的，根据GMSK的相位特性，使用采样信号差分相位值 判断在每个符号周期内相位变化方向，根据此判决快 速解调出预测的实际信号符号序列。其中，当Δφ_i大于零，则解调为逻辑“0”； 当Δφ_i小于零则解调为逻辑“1”。逻辑“0”为电平+1；逻辑“1”为电平-1。

步骤105，根据预测出的码序列(即预测出的实际信号符号序列)查预置 相位表再生成理想状态下的参考相位曲线φ_refi，其中初始相位为0。

具体的，参考相位的生成是由解调得到的符号序列对照预置的理想信号相 位变化表快速生成。由于GMSK信号的相位是MSK信号符号经由BT＝0.3的 高斯滤波产生，工程中现在均采用对高斯滤波的矩形脉冲响应截断的方式进行 积分计算，一般来说5个符号周期5T_b的截断已经可以满足对其相位函数的精度 要求。所以第K个符号b_K经过GMSK在一个符号周期T_b内的相位变化与 b_K-2，b_K-1，b_K，b_K+1，b_K+2五个符号有关，也就意味着经过GMSK调制后在一个符号 周期T_b内的相位变化有2⁵＝32种可能值。因此可将一个符号周期内的相位变化 与调制前符号的映射关系制成对应关系表。很明显，第K个符号b_K经GMSK 调制后在一个符号周期T_b内的相位变化φ_refi可以由其本身和其前后各两个预测 的符号信息来查表得出。那么理想信号的参考相位则可得到： φ_ref K＝φ_ref K-1+Δφ_ref K。

步骤106，根据采样点的实测相位曲线和对应的参考相位曲线，得到该采 样点的总的相位偏差φ_ei＝φ_i-φ_refi。

具体的，用GMSK实测相位减去由预测码序列再生的理想参考相位，得 到总的相位偏差φ_ei＝φ_i-φ_refi。

步骤107，利用各采样点的相位偏差组成的列向量[φ_e1，φ_e2，...，φ_eN]^T构造一 元拟合矩阵方程y_N×1＝V_N×2×P_2×1，并通过QR分解求构造矩阵方程的最小二乘 解，得到拟合因子向量P_2×1。

由于总的相位偏差φ_ei包含频率偏差f_e，即时相位偏差θ_ei和初始相位偏差 φ₀的影响，在本方法中使用一元回归的方式拟合，由超定方程组可以构造以 下矩阵方程，以进行拟合计算：

y＝P₂+P₁x……………………………………………………[1]

其中，y_N×1＝[φ_e1，φ_e2，...，φ_eN]^T为各采样点的总相位偏差列向量， x_N×1＝[1，2，...，N]^T为归一化采样定时列向量，P₁、P₂为拟合因子。

进一步的，重构矩阵方程(2)为：

y_N×1＝V_N×2×P_2×1……………………………………………………[2]

其中，构造预置矩阵$V={\left(\begin{array}{cc}1& 1\\ 2& 1\\ .& .\\ .& .\\ .& .\\ N& 1\end{array}\right)}_{N\times 2},$拟合因子向量$P={\left(\begin{array}{c}{P}_1\\ P_2\end{array}\right)}_{2\times 1}.$

根据计算法则，可以对预置构造矩阵V进行QR分解求矩阵方程的最小二 乘解矩阵P_2×1，以求出拟合因子P₁、P₂。在本发明实施例中，由于使用一元拟 合回归方式，因此采用“经济型”QR分解，即，只需求解Q矩阵的前2个列 向量构成的矩阵Q_N×2和R矩阵的前2个行向量构成的矩阵R_2×2，则矩阵(2)转 化为y_N×1＝Q_N×2×R_2×2×P_2×1。根据QR分解定义，此矩阵方程可转化为：

P_2×1＝inv(R_2×2)×(Q_N×2)^H×y_N×1…………………………………………[3]

其中，inv(·)表示求逆矩阵，(·)^H表示矩阵共轭转置，由此可得最小二乘解 P_2×1从而得到拟合因子P₁、P₂。

步骤108，根据拟合因子向量P_2×1得到采样点的频率偏差与相位偏差。

具体的，由拟合定义，频率偏差为其中T_s为采样时间间隔； 初始相位偏差为φ₀＝P₂；即时相位偏差θ_ei＝θ_ei-φ_0-2·π·i·T_s·f_e。

进一步的，对于即时相位偏差θ_ei，还可包括以下步骤：

步骤109，根据所得即时相位偏差θ_ei，计算并记录当前单倍采样数据组的 均方根(RMS)相位偏差。

返回步骤102对下一组单倍采样数据进行步骤102～109的操作，直到最后 一组单倍采样数据，这样得到了所选择的各路采样点(2m+1组)的频率偏差 与相位偏差。

进一步的，该流程还可包括以下步骤：

步骤110，根据各组采样点的频率偏差与相位偏差，得到最终的测试结果， 如选取其中的一路采样点的频率偏差与相位偏差作为最终测试结果。

具体的，为了提高测试精度，可将所得2m+1组RMS相位偏差值进行对 比，选取RMS相位偏差值最小的一组数据，其所对应的频率偏差f_e，即时相 位偏差θ_ei和初始相位偏差φ₀为最终测试结果以便进行输出。

通过实施例一的描述可以看出，与现有技术相比，本发明实施例具有以下 优势：

(1)本发明实施例与现有方案(一)比较，直接同时完成了频率偏差、 初始相位偏差和即时相位偏差的联合测量，简化了测量步骤，算法效率大为提 高；

(2)本发明实施例利用预存的理想信号相位变化于符号序列对照表，可 快速还原传输符号的理想相位，以便于快速测量，测量速度大为提高；

(3)本发明实施例利用采样信号差分相位值判断前后符号间相位转换方 向，可更加快速解调得出预测符号序列，同样提高了测量效率。

实施例二

为了进一步简化操作，提高处理效率，在上述实施例一的基础上进一步改 进，得到了实施例二。具体的，实施例二与实施例一的不同之处在于：

预先在求解构造矩阵方程的最小二乘解中，求解Q矩阵的前2个列向量构 成的矩阵Q_N×2和R矩阵的前2个行向量构成的矩阵R_2×2，计算矩阵inv(R_2×2)和 (Q_N×2)^H的值，并将计算出的矩阵inv(R_2×2)和(Q_N×2)^H的值进行存储。这样，在进 行测试时，可直接获取预先存储的矩阵inv(R_2×2)和(Q_N×2)^H的值，根据公式 P_2×1＝inv(R_2×2)×(Q_N×2)^H×y_N×1计算出拟合因子向量P_2×1。

实施例二的处理流程可如图2所示，在此不再赘述。

其原理分析如下：

在实施例一的步骤107中，先根据预置构造矩阵V_N×2进行经济型QR分解 得到简化的QR矩阵Q_N×2和R_2×2，然后根据公式(3)直接求出拟合因子P₁、P₂。 可以看出，虽然经济型QR分解节省了计算资源，但是由于每次测试都要进行 此操作步骤，所以仍然占用一定计算时间。

因为采样周期为等间隔，所以构造矩阵$V={\left(\begin{array}{cc}1& 1\\ 2& 1\\ .& .\\ .& .\\ .& .\\ N& 1\end{array}\right)}_{N\times 2}$对于每次测量都是固定 的，所以所得的QR矩阵Q_N×2和R_2×2也是固定并已知的。因此，根据公式(3) 可以继续简化计算步骤，即，可预先计算矩阵inv(R_2×2)和(Q_N×2)^H的值，并将计 算值预存于寄存器中，那么每次测量时，只需要从寄存器中读取矩阵inv(R_2×2)和 (Q_N×2)^H的值并计算一次P_2×1＝inv(R_2×2)×Q_N×2)^H×y_N×1，即可完成拟合因子向量 P_2×1的求解。其计算复杂度为2*N次乘法和2*(N-1)次加法，即可完成主要计 算步骤，比之实施例一大大降低。

基于相同的技术构思，本发明实施例还提供了一种测试设备，可用于测试 移动终端，该测试设备可以是移动终端综测仪。

参见图3，为本发明实施例三提供的测试设备的结构示意图，该测试设备 可应用于实施例一的流程，如图所示，该测试设备可包括：

采样模块301，用于对被测移动终端的发射信号进行高倍采样。具体的， 测试设备与被测移动终端利用用于信道估计的训练序列码(TSC)完成高倍速 采样信号同步之后，得到最佳同步位置；以所述同步位置为基点，选取包括所 述同步位置的采样点在内的相邻连续数个采样点，分别以每个采样点为同步 点，抽取出单路长度为N、采样倍数为1倍数的单倍数据。以下描述中，i表 示采样点的序列号，N为采样点单倍数据的长度。

实测相位曲线计算模块302，用于根据采用模块301采用得到的采样点数 据，计算当前采样点中I、Q采样信号调制后的实测相位曲线

参考相位曲线生成模块303，用于根据实测相位曲线计算模块302计算得 到的实测相位曲线和预置相位表生成对应的参考相位曲线φ_refi；

总相位偏差计算模块304，用于根据实测相位曲线计算模块302计算得到 的实测相位曲线，以及参考相位曲线生成模块303生成的对应的参考相位曲线， 得到当前采样点的总的相位偏差φe_i＝φ_i-φ_refi；

拟合因子计算模块305，用于利用总相位偏差计算模块304计算出的各采 样点的相位偏差组成的列向量[φ_e1，φ_e2，...，φ_eN]^T，构造一元拟合矩阵方程 y_N×1＝V_N×2×P_2×1，并通过简化的QR分解求构造矩阵方程的最小二乘解，得到拟 合因子向量P_2×1；其中，y_N×1＝[φ_e1，φ_e2，...，φ_eN]^T，$V={\left(\begin{array}{cc}1& 1\\ 2& 1\\ .& .\\ .& .\\ .& .\\ N& 1\end{array}\right)}_{N\times 2},$$P={\left(\begin{array}{c}{P}_1\\ P_2\end{array}\right)}_{2\times 1};$

频率偏差与相位偏差计算模块306，用于根据拟合因子计算模块305计算 出的拟合因子向量P_2×1得到当前采样点的频率偏差与相位偏差。

具体的，拟合因子计算模块305可在求解构造矩阵方程的最小二乘解中， 求解Q矩阵的前2个列向量构成的矩阵Q_N×2和R矩阵的前2个行向量构成的 矩阵R_2×2；根据公式P_2×1＝inv(R_2×2)×(Q_N×2)^H×y_N×1确定拟合因子向量P_2×1，其中， inv(·)表示求逆矩阵，(·)^H表示矩阵共轭转置。

具体的，频率偏差与相位偏差计算模块306可根据拟合因子向量P_2×1得到 的当前采样点的频率偏差为根据拟合因子向量P_2×1得到的当前采样 点的初始相位偏差为φ₀＝P₂，即时相位偏差为θ_ei＝φ_ei-φ₀-2·π·i·T_s·f_e；其中，T_s为采样时间间隔。

具体的，实测相位曲线计算模块302可具体用于：计算当前采样点中I、Q 采样信号高斯滤波最小频移键控GMSK调制后的实测相位曲线相应的，参考相位曲线生成模块303可根据GMSK的相位特性，使用采样信 号差分相位值判断在每个符号周期内相位变化方向，根 据每个符号周期内相位变化方向解调出预测出的实际信号符号序列；根据预测 出的实际信号符号序列查预置相位表，生成参考相位曲线φ_refi，其中初始相位 为0。具体的，参考相位曲线生成模块303，由解调得到的当前符号以及其前 后各两个符号共5个解调符号b_K-2，b_K-1，b_K，b_K+1，b_K+2，对照预置相位表得到当前 一个符号周期内相位变化值Δφ_ref K；将相位累加得到参考相位 φ_ref K＝φ_ref K-1+Δφ_ref K。

上述测试设备还可包括测试结果输出模块307，用于在频率偏差与相位偏 差计算模块306根据拟合因子向量P_2×1得到各采样点的频率偏差与相位偏差之 后，比较各路采样点的相位偏差，选取其中均方根(RMS)相位偏差最小的一 路单倍采样点；将所选取的采样点的频率偏差、即时相位偏差和初始相位偏差， 作为测试结果输出。

参见图4，为本发明实施例四提供的测试设备的结构示意图，该测试设备 可应用于实施例二的流程。实施例四提供的测试设备是在实施例三提供的测试 设备上改进得到的，实施例四提供的测试设备与实施例三提供的测试设备相 比，区别在于：

该测试设备还包括存储模块308，用于存储矩阵inv(R_2×2)和(Q_N×2)^H的值；其 中，所述矩阵inv(R_2×2)和(Q_N×2)^H的值是预先在求解构造矩阵方程的最小二乘解 中，求解Q矩阵的前2个列向量构成的矩阵Q_N×2和R矩阵的前2个行向量构 成的矩阵R_2×2，计算矩阵inv(R_2×2)和(Q_N×2)^H的值，并将计算出的矩阵inv(R_2×2)和 (Q_N×2)^H的值进行存储的；其中，inv(·)表示求逆矩阵，(·)^H表示矩阵共轭转置。

相应的，拟合因子计算模块405获取存储模块308中预先存储的矩阵 inv(R_2×2)和(Q_N×2)^H的值，根据公式P_2×1＝inv(R_2×2)×(Q_N×2)^H×y_N×1确定拟合因子向量 P_2×1。

其它功能模块与实施例三中的相应功能模块相同，在此不再赘述。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明 可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很 多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上 或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机 软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台终端测试设备 (可以是手机终端测试仪，或者矢量网络测试仪等设备)执行本发明各个实施 例所述的方法。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通 技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰， 这些改进和润饰也应视本发明的保护范围。