OFDM系统中多普勒频偏估计方法及装置和消除方法及装置

摘要

本发明实施例提供了一种OFDM系统中多普勒频偏估计方法及装置和消除方法及装置，OFDM系统中多普勒频偏估计方法包括：接收OFDM传播信号；OFDM传播信号中第一个OFDM帧中的第一个OFDM符号中包含Q个预设循环前缀；Q大于或等于3；对所有预设循环前缀进行两两自相关，得到多个自相关函数；对所有自相关函数进行求和，得到概率密度函数；对概率密度函数进行最大似然估计，得到起始多普勒频偏和多普勒变化率；根据起始多普勒频偏和多普勒变化率估算OFDM传播信号中第一个OFDM帧内随信号序列位置变化的目标多普勒频偏。本发明实施例提高了估算结果的准确性并且提高了消除多普勒效应的效果。

说明书

技术领域

本发明涉及无线通信技术领域，特别是涉及一种OFDM系统中多普勒频偏估计方法及装置和消除方法及装置。

背景技术

当发射端与接收端之间存在相对运动时，发射端发射的源信号在传播过程中，其相位和频率会发生变化，接收端接收到的信号的频率与源信号的频率不同，这种现象称为多普勒效应，接收端接收到的信号的频率与源信号的频率之差称为多普勒频偏。由于多普勒频偏的影响，接收端接收到的信号通常会出现干扰、失真或数据丢失等问题。

在OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，正交频分复用)系统中，发射端发射的每个OFDM源信号中包括多个OFDM帧，每一个OFDM帧包括多个OFDM符号，各个OFDM符号的频率互不相同，因此各OFDM符号间是相互正交的，可避免OFDM符号间的干扰。如果存在多普勒频偏的影响，OFDM源信号中各个OFDM符号的频率会发生偏移，出现频率重叠的情况，这将破坏各OFDM符号间的正交性，导致OFDM符号间产生干扰。

为了减小OFDM符号间的干扰，研究者通常会对OFDM传播信号(定义OFDM传播信号为OFDM源信号在传播过程中受到多普勒效应影响后产生的信号)进行多普勒频偏的估算，将估算的多普勒频偏发送给发射端，使发射端按如下方式进行对多普勒效应进行消除：根据接收到的多普勒频偏，对待发射的OFDM源信号进行多普勒频偏反向处理，获得目标OFDM源信号；发送目标OFDM源信号，该信号在传播过程中由于再次受到多普勒效应的影响，两次多普勒频偏相互抵消，从而减小了多普勒效应对OFDM源信号的影响。

在实际情况下，OFDM传播信号中的多普勒频偏在OFDM传播信号中是随着信号序列的位置而变化的(即在同一个OFDM传播信号中信号前端的序列和信号后端的序列的多普勒频偏是不同的)，定义多普勒变化率为表示多普勒频偏在OFDM传播信号中随信号序列位置变化的快慢，随着发射端与接收端之间相对速度的增加，多普勒变化率也会逐渐变大。

现有技术中，OFDM传播信号中随信号序列位置变化的多普勒频偏的估算方法为：

从OFDM传播信号中找到第一个OFDM符号和第二个OFDM符号，获取这两个OFDM符合中的预设循环前缀(预设循环前缀为在OFDM传播信号中位置信息预先设定的循环前缀)，对这两个预设循环前缀进行自相关，得到一个自相关函数，对该自相关函数进行最大似然估计，得到起始多普勒频偏(第一个预设循环前缀的多普勒频偏)和多普勒变化率，并根据该预设循环前缀的多普勒频偏和多普勒变化率估算OFDM传播信号中随信号序列位置变化的多普勒频偏。

但由于发射端、接收端以及周围环境各种因素的影响，发射端每次发射的OFDM源信号在传播的过程中，都会发生不同的变化，且变化是随机的无任何规律可循，因此，如果按照现有技术的方法，仅仅选取两个预设循环前缀进行自相关，得到的OFDM传播信号中随信号序列位置变化的多普勒频偏估算结果误差较大，不能很好的描述OFDM传播信号中多普勒频偏的实际大小，准确性不高；并且，发射端按这种方式获得多普勒频偏后，对OFDM源信号进行多普勒频偏反向处理时，消除多普勒效应的效果也有待提高。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种OFDM系统中多普勒频偏估计方法及装置和消除方法及装置，以减小OFDM传播信号中随信号序列位置变化的多普勒频偏估算结果的误差，提高准确性，并提高消除多普勒效应的效果。

为达到上述目的，本发明实施例提供了一种OFDM系统中多普勒频偏估计方法，应用于接收端，所述方法包括：

接收OFDM传播信号；所述OFDM传播信号中第一个OFDM帧中的第一个OFDM符号中包含Q个预设循环前缀；Q大于或等于3；

对所有预设循环前缀进行两两自相关，得到多个自相关函数；

对所有自相关函数进行求和，得到概率密度函数；

对所述概率密度函数进行最大似然估计，得到起始多普勒频偏和多普勒变化率；

根据所述起始多普勒频偏和所述多普勒变化率估算所述OFDM传播信号中第一个OFDM帧内随信号序列位置变化的目标多普勒频偏。

优选地，所述对所有预设循环前缀进行两两自相关，得到多个自相关函数的步骤，包括：

对所有预设循环前缀进行采样，得到Q×L个分段信号；其中，各预设循环前缀的采样数量为L；

根据所述Q×L个分段信号对所有预设循环前缀进行两两自相关，得到多个自相关函数；其中，对任意两个预设循环前缀第一预设循环前缀和第二预设循环前缀进行自相关得到L个自相关函数；所述对第一预设循环前缀和第二预设循环前缀进行自相关的方式包括：分别对所述第一预设循环前缀的第k个分段信号和所述第二预设循环前缀内的第k个分段信号进行自相关；k＝0,1,...L-1。

优选地，所述自相关函数的计算公式为，

其中，m＝hL，h＝1,2,3,…Q-1，n＝kT_s，T_s为采样间隔，r[n]为所述OFDM传播信号中第一个OFDM帧中第一个OFDM符号中第一个预设循环前缀中第n时刻的波形函数，为所述OFDM传播信号第n时刻的平均信号能量，ε₀为所述起始多普勒频偏，为上述多普勒变化率，Δf_Doppler为以H_z/s为单位的多普勒变化率，表示的是分段信号空间，N为一个OFDM符号中分段信号的个数，n∈I₀，I_i为第i个预设循环前缀的分段信号，I_i＝{iL,iL+1,…,iL+l-1}，i＝0,1,…Q-1。

优选地，所述概率密度函数的计算公式为，

其中，为所述概率密度函数。

优选地，所述对所述概率密度函数进行最大似然估计，得到起始多普勒频偏和多普勒变化率的步骤，包括：

根据公式

计算所述起始多普勒频偏和所述多普勒变化率。

优选地，所述根据所述起始多普勒频偏和所述多普勒变化率估算所述OFDM传播信号中随信号序列位置变化的目标多普勒频偏的步骤，包括：

根据公式ε_k＝ε₀+αk，估算所述目标多普勒频偏；

其中，ε_k为所述目标多普勒频偏。

本发明实施例还提供了一种OFDM系统中多普勒频偏消除方法，应用于发射端，所述方法包括：

接收接收端发送的目标多普勒频偏；所述目标多普勒频偏为接收端根据上述OFDM系统中多普勒频偏估计方法生成；

根据所述目标多普勒频偏，对待发射的OFDM源信号进行多普勒频偏反向处理，获得目标OFDM源信号；

发送所述目标OFDM源信号。

本发明实施例还提供了一种OFDM系统中多普勒频偏估计装置，应用于接收端，所述装置包括：

接收模块，用于接收OFDM传播信号；所述OFDM传播信号中第一个OFDM帧中的第一个OFDM符号中包含Q个预设循环前缀；Q大于或等于3；

自相关模块，用于对所有预设循环前缀进行两两自相关，得到多个自相关函数；

求和模块，用于对所有自相关函数进行求和，得到概率密度函数；

最大似然估计模块，用于对所述概率密度函数进行最大似然估计，得到起始多普勒频偏和多普勒变化率；

估算模块，用于根据所述起始多普勒频偏和所述多普勒变化率估算所述OFDM传播信号中第一个OFDM帧内随信号序列位置变化的目标多普勒频偏。

优选地，所述自相关模块，包括：

采样单元，用于对所有预设循环前缀进行采样，得到Q×L个分段信号；其中，各预设循环前缀的采样数量为L；

自相关单元，用于根据所述Q×L个分段信号对所有预设循环前缀进行两两自相关，得到多个自相关函数；其中，对任意两个预设循环前缀第一预设循环前缀和第二预设循环前缀进行自相关得到L个自相关函数；所述对第一预设循环前缀和第二预设循环前缀进行自相关的方式包括：分别对所述第一预设循环前缀的第k个分段信号和所述第二预设循环前缀内的第k个分段信号进行自相关；k＝0,1,...L-1。

本发明实施例还提供了一种OFDM系统中多普勒频偏消除装置，应用于发射端，所述装置包括：

接收模块，用于接收接收端发送的目标多普勒频偏；所述目标多普勒频偏为接收端根据上述OFDM系统中多普勒频偏估计装置生成；

反向处理模块，用于根据所述目标多普勒频偏，对待发射的OFDM源信号进行多普勒频偏反向处理，获得目标OFDM源信号；

发送模块，用于发送所述目标OFDM源信号。

本发明实施例提供的OFDM系统中多普勒频偏估计方法及装置和消除方法及装置，选取至少三个预设循环前缀进行两两自相关得到自相关函数，并对所有的自相关函数求和后进行最大似然估计，得到起始多普勒频偏以及多普勒变化率，进而估算OFDM传播信号中随信号序列位置变化的目标多普勒频偏。

与现有技术中，仅选取两个预设循环前缀进行自相关，进而获得多普勒频偏的方式相比，本发明实施例的方法采用了更多的预设循环前缀进行估算处理，减小了估算结果的误差，能很好的反应OFDM传播信号中多普勒频偏的实际大小，提高了估算结果的准确性。同时，发射端获得目标多普勒频偏后，对OFDM源信号进行多普勒频偏的反向处理时，可提高消除多普勒效应的效果。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的OFDM系统中多普勒频偏估计方法的第一种流程图；

图2为本发明实施例提供的OFDM传播信号中第一个OFDM帧的示意图；

图3为本发明实施例提供的OFDM系统中多普勒频偏估计方法的第二种流程图；

图4为本发明实施例提供的OFDM系统中多普勒频偏消除方法的流程图；

图5为本发明实施例提供的OFDM系统中多普勒频偏估计装置第一种结构示意图；

图6为本发明实施例提供的OFDM系统中多普勒频偏估计装置第二种结构示意图；

图7为本发明实施例提供的OFDM系统中多普勒频偏消除装置的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

为达到上述目的，本发明实施例提供了一种OFDM系统中多普勒频偏估计方法，图1为本发明实施例提供的OFDM系统中多普勒频偏估计方法的第一种流程图，该方法应用于接收端，其包括：

S110，接收OFDM传播信号；所述OFDM传播信号中第一个OFDM帧中的第一个OFDM符号中包含Q个预设循环前缀；Q大于或等于3。

图2为本发明实施例提供的OFDM传播信号中第一个OFDM帧的示意图，为了估算OFDM传播信号中随信号序列位置变化的多普勒频偏，可预先设置发射端发送OFDM源信号的具体发射方式，该方式为：在发射OFDM源信号之前，重复发射Q(Q大于或等于3)次OFDM源信号中第一个OFDM帧中第一个OFDM符号中的循环前缀(即预设循环前缀)，之后，按照普通的方法发射OFDM源信号。

如图2所示，按照上述发送方式发送OFDM源信号后，OFDM帧中总共有M个OFDM符号，其中第一个OFDM符号中多出了Q个预设循环前缀。该OFDM源信号在传播的过程中会受到多普勒效应的影响，产生OFDM传播信号。接收端接收到的OFDM传播信号与现有的OFDM传播信号的不同之处在于，该OFDM传播信号中第一个OFDM帧中的第一个OFDM符号中包含Q个预设循环前缀。

S120，对所有预设循环前缀进行两两自相关，得到多个自相关函数。

S130，对所有自相关函数进行求和，得到概率密度函数。

具体地，接收端在接收到Q个预设循环前缀后，会对各预设循环前缀的波形函数进行模数转换，得到Q个预设循环前缀对应的离散信号；之后，对所有的离散信号进行两两自相关，得到多个自相关函数(具体的自相关方法为现有技术)。举例而言，若Q＝3，则得到3个自相关函数。

具体地，接收端对获取的所有自相关函数进行求和，并将得到的结果确定为概率密度函数。

S140，对所述概率密度函数进行最大似然估计，得到起始多普勒频偏和多普勒变化率。

S150，根据所述起始多普勒频偏和所述多普勒变化率估算所述OFDM传播信号中第一个OFDM帧内随信号序列位置变化的目标多普勒频偏。

具体地，接收端在获取了概率密度函数之后，对其进行最大似然估计(最大似然估计的具体过程为现有技术)，得到起始多普勒频偏和多普勒变化率。值得注意的是，本实施例中得到的起始多普勒频偏为OFDM传播信号中第一个OFDM帧中的第一个OFDM符号中第一个预设循环前缀的多普勒频偏，多普勒变化率为相邻两个预设循环前缀的多普勒频偏的差值。

具体地，目标多普勒频偏为OFDM传播信号中第一个OFDM帧内随信号序列位置变化的多普勒频偏。在对目标多普勒频偏进行估算时，可将目标多普勒频偏看做是随信号序列位置线性变换的。举例而言，假设起始多普勒频偏为A，多普勒变化率为B,则第二个预设循环前缀的多普勒频偏为A+B，第三个预设循环前缀的多普勒频偏为A+2B，第Q个预设循环前缀的多普勒频偏为A+(Q-1)B。

如图2所示，对于OFDM帧内除第一个OFDM符号之后的其他信号序列，可按照预设循环前缀的时域宽度进行分段，得到每一分段的多普勒频偏。举例而言，图2中第一个OFDM符号中第Q个预设循环前缀后的信号是内容正文，假设该内容正文的时域宽度为预设循环前缀的时域宽度的10倍，则可将该内容正文平均分成10段，第一段内容正文对应的多普勒频偏为A+QB，第10段内容正文对应的多普勒频偏为A+(Q+9)B，以此类推。

另外，在其他实施例中，每个OFDM帧都可以设置Q个预设循环前缀；具体的，由于不同的OFDM帧内的多普勒频偏的变化情况可能不同，接收端每接收到一个OFDM帧就会利用该帧内的Q个预设循环前缀计算一次起始多普勒频偏和多普勒变化率，这样可更加准确的描述每个OFDM帧内的目标多普勒频偏。

本发明实施例提供的OFDM系统中多普勒频偏估计方法，选取至少三个预设循环前缀进行两两自相关得到自相关函数，并对所有的自相关函数求和后进行最大似然估计，得到起始多普勒频偏以及多普勒变化率，进而估算OFDM传播信号中随信号序列位置变化的目标多普勒频偏。

与现有技术中，仅选取两个预设循环前缀进行自相关，进而获得多普勒频偏的方式相比，本发明实施例的方法采用了更多的预设循环前缀进行估算处理，减小了估算结果的误差，能很好的反应OFDM传播信号中多普勒频偏的实际大小，提高了估算结果的准确性。

图3为本发明实施例提供的OFDM系统中多普勒频偏估计方法的第二种流程图，该方法包括：

S310，接收OFDM传播信号；所述OFDM传播信号中第一个OFDM帧中的第一个OFDM符号中包含Q个预设循环前缀；Q大于或等于3。

具体地，假设接收到的OFDM传播信号r[t]可以为

其中，x[t]为OFDM源信号信号，z[t]为t时刻的背景噪声干扰，该噪声干扰可以看成均值为0的加性白高斯噪声。f_Doppler(τ)为多普勒频偏，θ₀表示初始相位。

S320，对所有预设循环前缀进行采样，得到Q×L个分段信号；其中，各预设循环前缀的采样数量为L。

具体地，接收端接收到OFDM传播信号r[t]后，对每个预设循环前缀进行采样处理得到L个分段信号，共得到Q×L个分段信号，并对r[t]进行模数转换，得到第一个预设循环前缀中第n时刻的离散信号为

其中，n＝kT_s，T_s为采样间隔，k＝0,1,…L-1，θ₀为初始相位，m为一个离散信号中的各个OFDM符号。

定义随信号序列位置变化的多普勒频偏为

其中，为分段信号空间，N为一个OFDM符号中分段信号的个数，因此公式(2)可以被重写为

尽管多普勒频偏在很长一段时域上非线性改变，但是在一个OFDM符号内，假设多普勒频偏线性改变是合乎情理的，因此有

ε_k＝ε₀+αk(4)

其中，为多普勒变化率，ε₀为第一个预设循环前缀中第一个分段信号的多普勒频偏(即起始多普勒频偏)，同时Δf_Doppler为以H_z/s为单位的多普勒变化率，ε_k为OFDM传播信号中第一个OFDM帧内随信号序列位置变化的多普勒频偏；因此，公式(3)可变为：

S330，根据所述Q×L个分段信号对所有预设循环前缀进行两两自相关，得到多个自相关函数；其中，对任意两个预设循环前缀第一预设循环前缀和第二预设循环前缀进行自相关得到L个自相关函数；所述对第一预设循环前缀和第二预设循环前缀进行自相关的方式包括：分别对所述第一预设循环前缀的第k个分段信号和所述第二预设循环前缀内的第k个分段信号进行自相关；k＝0,1,...L-1。

具体地，根据接收到的一个完整的OFDM帧的分段信号来看，为了不失一般性，定义n＝0作为OFDM帧的第一个分段信号，起始多普勒频偏ε₀以及多普勒变化率α会在接下来的部分通过最大似然算法进行描述并求解。

另外，当N非常大时，发射端发射OFDM源信号的过程可以被看成是一个高斯过程，同时，由于OFDM源信号与噪声相互独立，接收端接收OFDM传播信号的过程也可以看成一个高斯过程，该过程可建模成一个如下的自相关函数。

具体地，从Q个预设循环前缀中任意选择两个预设循环前缀，假设这两个预设循环前缀为第一预设循环前缀和第二预设循环前缀，第一预设循环前缀和第二预设循环前缀中分别包含L个分段信号，对第一预设循环前缀和第二预设循环前缀进行自相关得到L个自相关函数，其中，对第一预设循环前缀的第k个分段信号和第二预设循环前缀内的第k个分段信号进行自相关，得到的自相关函数为

其中，m＝hL，h＝0,1,2,…Q-1，n∈I₀，I_i为第i个预设循环前缀的分段信号，I_i＝{iL,iL+1,…,iL+l-1}，i＝0,1,…Q-1，x[n+hL]＝x[n]，为OFDM传播信号第n时刻的平均信号能量。当m＝0的时候，自相关函数的值为为高斯白噪声的方差。

需要说明的是，由于预设循环前缀对OFDM帧的同步性能影响程度较小，因此在自相关函数进行计算的过程中没有将预设循环前缀按一个OFDM符号进行处理，也就是计算时仅对M个OFDM符号进行处理，也使的分析过程更加直观。举例来说，假设一个OFDM帧内有1000个OFDM符号，有10个预设循环前缀，则在上述计算过程中M＝1000，而不是1010。

S340，对所有自相关函数进行求和，得到概率密度函数。

本实施例中，所有自相关函数包含所有预设循环前缀两两自相关得到的多组自相关函数，每组自相关函数包括L个自相关函数。举例而言，假设存在3个预设循环前缀，这3个预设循环前缀两两自相关得到的3组自相关函数，每组自相关函数包括L个自相关函数。

具体的，对所有自相关函数进行求和，得到的概率密度函数的计算公式可以表示为

其中，为概率密度函数。

S350，对所述概率密度函数进行最大似然估计，得到起始多普勒频偏和多普勒变化率。

具体地，对概率密度函数进行最大似然估计得到

其中，n∈I_i，r[n]为高斯随机变量，满足Q维高斯分布，的概率密度函数可以表示为

公式(9)中，H表示矩阵的共轭变换，K是一个Q×Q的相关矩阵，K的第(i,j)个元素满足E{y[n+iL]y^*[n+jL]},n∈I₀,i,j∈{0,1,2,…,Q-1}。

考虑到式(8)的分母部分，这些项都满足一维高斯分布，概率密度函数为

把公式(10)带公式(8)中，同时把K的行列式带入公式(9)中，K的行列式为然后省略掉相同部分∏(f(r[n]|ε₀,α))，(ε₀,α)的最大似然估计可以表示为

对于公式(11)中出现的一些参数变量，其各自详细的表达式都可以在公式(12)到公式(14)中得到。

对于公式(14)中出现的一些参数变量，其各自详细的表达式都可以在公式(15)到公式(17)中得到。

在本实施例提供的最大似然估计中，公式(14)中关于{I_i,I_j}的自相关函数需要在求和之前进行β^-k,k＝{-(Q-1),…,-1,0,1,…,Q-1}的相位补偿，以便完成连续的求和。因此，β^-k针对不同的k值对自相关函数带来的是不同的相位旋转，防止像传统估计方法那样对多普勒频偏以及多普勒变化率进行简单独立的估计。

总之，一旦多普勒频偏的值是不准确的，那么最大似然估计的最佳效果将会通过大量的数值计算获得，极大增加了计算复杂度。因此，为了消除这种复杂度增大带来的计算负担，本实施例提出了一种近似最大似然估计方法，该近似最大似然估计方法如下：

针对公式(8)中Λ(ε₀,α)的表达式求多普勒频偏ε的一阶偏导数以及二阶偏导数，一阶偏导数得到的结果如公式(18)所示：

二阶偏导数得到的结果如公式(19)所示：

既然正确的多普勒频偏值在没有噪声的情况下对于多普勒变化率的值满足∠Ψ_k(α)＝-2πεk/Q，那么就可以假设一般情况下∠Ψ_k(α)≈-2πεk/Q，除非遇到极低信噪比的情况。因此也就自然而然能够得到cos(∠Ψ_k(α)+2πεk/Q)≈1(＞＞0)，这种估计对于信噪比的一般情况是很准确的。

以上也能够说明在ε＝-Q∠Ψ_k(α)/2πk的频偏范围之内，一阶偏导数满足单调递减，二阶偏导数满足的情况。因此，Λ(ε₀,α)关于多普勒频偏ε的最大值将会在得到。再利用sin x≈x,|x|＜＜1，公式(17)将会得到以下表达式(20)：

因此，对于假设给定的多普勒变化率的值，多普勒频偏的估计值ε₀(α)可以通过公式(21)得到，

代入ε₀(α)和β^-k至公式(14)中，进而能够得到多普勒变化率的估计值，其表达式如(22)所示：

在本实施例中，一旦假定多普勒变化率的值是已知，那么多普勒频偏的值就是唯一确定的，其计算复杂度相对于通过逐步搜索进行最大似然估计多普勒频偏的值以及多普勒变化率的值降低了Q-1倍。

S360，根据所述起始多普勒频偏和所述多普勒变化率估算所述OFDM传播信号中第一个OFDM帧内随信号序列位置变化的目标多普勒频偏。

具体地，根据公式(8)计算得到的起始多普勒频偏和多普勒变化率后，可根据公式ε_k＝ε₀+αk，估算OFDM传播信号中第一个OFDM帧内随信号序列位置变化的目标多普勒频偏，其中，ε_k为目标多普勒频偏。

值得注意的是，本实施例中的起始多普勒频偏ε₀为OFDM传播信号中第一个OFDM帧中第一个OFDM符号中第一个预设循环前缀中第一个分段信号的多普勒频偏，α为相邻两个分段信号的多普勒频偏的差，利用ε₀和α估算的目标多普勒频偏ε_k，在描述OFDM传播信号中多普勒频偏的实际大小时，比上述第一种实施例中的目标多普勒频偏准确性更高。

本发明实施例还提供了一种OFDM系统中多普勒频偏消除方法，图4为本发明实施例提供的OFDM系统中多普勒频偏消除方法的流程图，应用于发射端，该方法包括：

S410，接收接收端发送的目标多普勒频偏。

具体地，接收端生成目标多普勒频偏后，将其发送给发射端，发射端接收目标多普勒频偏。本实施例中，目标多普勒频偏的生成方法可以是接收到按照本发明提供的第一种OFDM系统中多普勒频偏估计方法生成的，也可以按照本发明提供的第二种OFDM系统中多普勒频偏估计方法生成的。

S420，根据所述目标多普勒频偏，对待发射的OFDM源信号进行多普勒频偏反向处理，获得目标OFDM源信号。

S430，发送所述目标OFDM源信号。

具体地，发射端接收到目标多普勒频偏后，对待发射的OFDM源信号进行多普勒频偏反向处理(即使OFDM源信号受到反向目标多普勒频偏的影响)，得到目标OFDM源信号。然后发射目标OFDM源信号，目标OFDM源信号在传播的过程中再次受到目标多普勒频偏的影响，两次目标多普勒频偏相互抵消，接收端可接收到OFDM源信号，因此该方法减小了多普勒效应对OFDM源信号的影响。

值得注意的是，如果按照本发明实施例提供的第一种OFDM系统中多普勒频偏估计方法生成目标多普勒频偏，由于该目标多普勒频偏是由第一个完整的预设循环前缀的多普勒频偏和相邻两个预设循环前缀的多普勒频偏差进行估算的，那么发射端在对OFDM源信号进行目标多普勒频率补偿时，需要对一个一个完整的预设循环前缀进行多普勒频偏的反向处理。虽然该处理方式与现有的处理方式相同，但由于计算得到的目标多普勒频偏比现有的较为准确，最后得到OFDM源信号，在消除OFDM源信号的多普勒效应时，比现有的方式效果更好。

如果按照本发明实施例提供的第二种OFDM系统中多普勒频偏估计方法生成目标多普勒频偏，由于该目标多普勒频偏是由第一个预设循环前缀中第一个分段信号的多普勒频偏和相邻两个分段信号的多普勒频偏差进行估算的，那么发射端在对OFDM源信号进行多普勒频偏的反向处理时，需要对一个一个分段信号进行多普勒频偏的反向处理，第二种处理方式与第一种处理方式相比，在消除OFDM源信号的多普勒效应时，效果更佳。

本发明实施例还提供了一种OFDM系统中多普勒频偏估计装置。图5为本发明实施例提供的OFDM系统中多普勒频偏估计装置第一种结构示意图，用于执行图1所示的方法，所示装置应用于接收端，其包括：

接收模块510，用于接收OFDM传播信号；所述OFDM传播信号中第一个OFDM帧中的第一个OFDM符号中包含Q个预设循环前缀；Q大于或等于3；

自相关模块520，用于对所有预设循环前缀进行两两自相关，得到多个自相关函数；

求和模块530，用于对所有自相关函数进行求和，得到概率密度函数；

最大似然估计模块540，用于对所述概率密度函数进行最大似然估计，得到起始多普勒频偏和多普勒变化率；

估算模块550，用于根据所述起始多普勒频偏和所述多普勒变化率估算所述OFDM传播信号中第一个OFDM帧内随信号序列位置变化的目标多普勒频偏。

本发明实施例提供的OFDM系统中多普勒频偏估计装置，现选取至少三个预设循环前缀进行两两自相关得到自相关函数，并对所有的自相关函数求和后进行最大似然估计，得到起始多普勒频偏以及多普勒变化率，进而估算OFDM传播信号中随信号序列位置变化的目标多普勒频偏。

与现有技术中，仅选取两个预设循环前缀进行自相关，进而获得多普勒频偏的方式相比，本发明实施例的方法采用了更多的预设循环前缀进行估算处理，减小了估算结果的误差，能很好的反应OFDM传播信号中多普勒频偏的实际大小，提高了估算结果的准确性。

图6为本发明实施例提供的OFDM系统中多普勒频偏估计装置第二种结构示意图，用于执行图3所示的方法，与图5不同之处在于，所述自相关模块520，包括：

采样单元521，用于对所有预设循环前缀进行采样，得到Q×L个分段信号；其中，各预设循环前缀的采样数量为L；

自相关单元522，用于根据所述Q×L个分段信号对所有预设循环前缀进行两两自相关，得到多个自相关函数；其中，对任意两个预设循环前缀第一预设循环前缀和第二预设循环前缀进行自相关得到L个自相关函数；所述对第一预设循环前缀和第二预设循环前缀进行自相关的方式包括：分别对所述第一预设循环前缀的第k个分段信号和所述第二预设循环前缀内的第k个分段信号进行自相关；k＝0,1,...L-1。

优选地，所述自相关函数的计算公式为，

其中，m＝hL，h＝1,2,3,…Q-1，n＝kT_s，T_s为采样间隔，r[n]为所述OFDM传播信号中第一个OFDM帧中第一个OFDM符号中第一个预设循环前缀中第n时刻的波形函数，为所述OFDM传播信号第n时刻的平均信号能量，ε₀为所述起始多普勒频偏，为上述多普勒变化率，Δf_Doppler为以H_z/s为单位的多普勒变化率，表示的是分段信号空间，N为一个OFDM符号中分段信号的个数。n∈I₀，I_i为第i个预设循环前缀的分段信号，I_i＝{iL,iL+1,…,iL+l-1}，i＝0,1,…Q-1。

优选地，所述概率密度函数的计算公式为，

其中，为所述概率密度函数。

优选地，所述最大似然估计模块540具体用于，

根据公式

计算所述起始多普勒频偏和所述多普勒变化率。

本实施例提供的OFDM系统中多普勒频偏估计装置估算的目标多普勒频偏，在描述OFDM传播信号中多普勒频偏的实际大小时，准确性更高。

本发明实施例还提供了一种OFDM系统中多普勒频偏消除装置，图7为本发明实施例提供的OFDM系统中多普勒频偏消除装置的结构示意图，应用于发射端，用于执行图4所示的方法，该装置包括：

接收模块710，用于接收接收端发送的目标多普勒频偏；所述目标多普勒频偏为接收端根据上述OFDM系统中多普勒频偏估计装置生成；

反向处理模块720，用于根据所述目标多普勒频偏，对待发射的OFDM源信号进行多普勒频偏反向处理，获得目标OFDM源信号；

发送模块730，用于发送所述目标OFDM源信号。

本发明实施例提供的OFDM系统中多普勒频偏消除装置，对OFDM源信号进行多普勒频偏反向处理时，可提高消除多普勒效应的效果。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。