[发明专利]一种用于轨道交通高速移动场景的多普勒频移校正方法

说明书

本发明公开了一种用于轨道交通高速移动场景的多普勒频移校正方法，该方法的步骤包括：获取列车当前位置S1、确定列车预测位置信道的基础冲激响应S2、基于列车预测位置信道的基础冲激响应和列车当前的速度，计算信道中每条路径的多普勒频移f_d,i并利用细频偏估计方法，对每条路径的多普勒频移进行载波频率的细节跟踪和补偿。本发明所述技术方案能够在高速移动状态下保证通信系统性能的同时，提高通信质量，满足高速移动用户对传输速率和质量的需求。

技术领域

本发明涉及无线移动通信技术领域，特别是涉及一种用于轨道交通高速移动场景的多普勒频移校正方法。

背景技术

随着铁路、地铁、城际铁路，尤其是高速铁路等轨道交通系统的快速发展，为列车乘客提供可靠、实时、高效的宽带无线网络服务，已成为国内外宽带移动通信研究的热点。然而，由于高速移动和轨道交通复杂场景(高架桥、路堑、隧道、编组站、铁路枢纽等)带来的信道快速时变会对传输的列车控制信号造成畸变。如果不对该信道畸变进行均衡或补偿则会严重影响接收端的信号恢复，影响行车安全。因此，信道估计技术对于用于传输列车控制信息以及确保列车安全运营的轨道交通系统意义重大。

现有的最大多普勒频移估计算法主要有四类：基于电平通过率的估计算法、基于相关函数的算法、基于功率谱(PSD)的算法和最大似然(ML)算法。基于电平通过率的方法是通过测量在观察时间内信号电平通过相对电平的次数来估计最大多普勒频移，这类算法的优点是实现简单，但抗噪声性能较差。基于循环前缀的自相关算法，算法结构简单，但在低信噪比情况下估计精度差。传统的基于功率谱的方法需要先对信道频域响应进行估计，对于该方法改进的基于频率响应包络PSD的最大多普勒频移盲估计算法，通过搜索接收端信号包络PSD的边缘位置来确定最大多普勒频移，而无需信道估计。基于提出的最大似然函数ML的估计方法精度很高，但实现复杂度也大，难以应用于实际。

传统移动通信场景中的终端移动速度较低，多普勒频移不明显，较容易克服。但在高速移动复杂环境条件下，多径结构随着周边复杂环境发生变化，同时，较高的移动速度导致较大的多普勒频移扩展，信道环境更加复杂。传统的适合于中低速移动场景的多普勒频移估计和校正技术不适合于高速移动场景。而现有的适合于高速移动场景的多普勒频移估计和校正技术，基于信道状态信息的准确获取或基于导频在频域进行估计，这些方法仍然存在估计复杂度较高、估计的延迟时间长、不适合于高速移动状态，以及复杂场景下极短时间内无法获得精确多普勒频移与校正等问题。适合于中低速移动场景的多普勒频移估计与校正技术由于估计复杂度、延迟大等因素不适合高速移动场景。面对高速移动场景的方法主要是基于信道状态信息的获取进行估计，这些方法在实际中都会由于延迟较大，而无法捕捉快速变化的多普勒特征，无法进行实时有效补偿。

因此，需要提供一种能够适合于高速移动、复杂场景下的精确估计、延迟小、实时补偿性好的多普勒评议校正方法。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种用于轨道交通高速移动场景的多普勒频移校正方法，以解决现有技术中无法良好的对高速移动场景进行多普勒特征进行捕捉，无法实时有效的进行补偿的问题。

为解决上述技术问题，本发明采用下述技术方案：

一种用于轨道交通高速移动场景的多普勒频移校正方法，该方法的步骤包括：

S1、获取列车当前位置；

S2、确定列车预测位置的信道模型，并基于列车的当前位置，确定列车预测位置信道的基础冲激响应；

S3、基于列车预测位置信道的基础冲激响应和列车当前的速度，计算信道中每条路径的多普勒频移f_d,i：第i条路径的到达角为信号传输的射线方向与列车的运动方向间的夹角，信号的射频载波频率为f，v为当前速度，c为光速；

S4、利用细频偏估计方法，对每条路径的多普勒频移进行载波频率的细节跟踪和补偿。