申请/专利权人：厦门大学

申请日：2024-03-26

公开（公告）日：2024-04-30

公开（公告）号：CN117955792A

主分类号：H04L27/26

分类号：H04L27/26;H04L25/02;H04B17/391;H04W64/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.17#实质审查的生效;2024.04.30#公开

摘要：本发明公开一种基于最大后验迭代的OFDM信号TOA估计方法，能够实现TOA的精确估计，其具体是包括TOA时域粗估计和频域精估计两部分，首先通过基本互相关法，在时域上对整数倍采样周期的时延部分进行粗估计，在得到粗估计的TOA后，通过FFT变换得到频域信号，利用迭代最大后验概率方法，在频域上对小数倍采样周期的时延部分进行精估计，最终达到高精度的TOA估计。

主权项：1.一种基于最大后验迭代的OFDM信号TOA估计方法，其特征在于包括步骤：步骤1、发射端的OFDM基带信号为 其中，表示时间，，为OFDM符号长度，为频域数据，为不含循环前缀的OFDM符号持续时间；接收端的信号模型为 其中，为信道衰减系数，为OFDM信号传输时延，为发射端信号经过时间后的延时信号，表示加性高斯白噪声；OFDM信号传输时延表示为 其中，为整数倍采样周期的时延，为小数倍采样周期的时延，为信号的采样周期，为整数；步骤2、接收端对信号进行采样得到 其中，为整数且；利用接收信号与本地参考信号进行相关运算，得到整数倍采样时延的代价函数为 其中为整数，寻找使所述代价函数最大的，为粗估计的TOA值；步骤3、得到整数倍采样周期的时延后，对信号进行补偿，再对补偿后的信号做FFT变换，得到对应频域信号；OFDM符号中的各子载波的频域形式组成频域信号矩阵为 其中，为个子载波组成的频域接收信号向量，为个子载波时延数据向量，为个子载波的数据向量，为个子载波的频域噪声向量，为单个OFDM符号内的信号衰减系数，中各参数分别为OFDM符号中各子载波的序号；利用共轭关系，根据构造调整矩阵与相乘得到 其中，为调整后的频域接收信号向量，为的单位列向量，为叠加调整矩阵后个子载波上的频域噪声向量，各子载波上的噪声相互独立且服从均值为0、方差为的复高斯分布；由于各子载波噪声服从独立的高斯分布，可得似然函数为 其中，为的单位矩阵，表示向量或矩阵的共轭转置；步骤4、首先设置固定的，寻找使所述似然函数最大的，代入似然函数得到更新后的似然函数，根据贝叶斯公式计算估计时延的后验概率，最大后验迭代估计的过程如下4.1为时延的先验分布，为信号边缘概率，利用第一个接收OFDM符号计算似然函数，则后验概率估计为 4.2利用下一个接收的OFDM符号进行估计时，将上一次的迭代得到的后验概率作为本次估计的先验分布，不变，利用本次接收信号重新计算，进行本次后验概率估计 4.3根据4.1和4.2的方式持续进行迭代，直至结果收敛，此时得到的后验概率中概率最高的即为精估计的TOA值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 厦门大学 基于最大后验迭代的OFDM信号TOA估计方法

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