频偏条件下基于循环平稳的定时估计算法

研究了利用信号的循环平稳统计特性提取定时误差的估计算法,由于性能的优良是建立在大量统计信息的基础上,因而所需的观测时间长度较大,同时算法受频偏的影响也随观测时间长度的增大而增大。针对该特点,研究了频偏对算法性能的影响及存在频偏环境下算法中参数的选择。仿真结果表明,频偏对该类算法的影响不可忽略,尤其是在观测时间长度较大的情况下。实用中应结合具体频偏大小,合理选择参数取值。

全数字接收机中的快速定时恢复问题

平方法的性能受观测时间长度的制约,并且考虑频偏时,观测时间长度对算法性能的影响变得更为复杂.针对这一特点,研究了加入卡尔曼滤波后频偏及观测时间长度对定时系统性能的影响.对二阶卡尔曼滤波的结构设计及参数设定进行了分析讨论.仿真结果表明,加入二阶卡尔曼滤波后,在较短的观测时间长度下,定时误差估计精度明显提高,从而有效地解决了平方法在计算精度和速度之间的矛盾.综合考虑算法估值精度、处理速度和计算复杂度等多方面因素,二阶卡尔曼优于一阶卡尔曼,更能适应全数字接收机快速实现定时恢复的要求.