5G NR毫米波HSR上行多用户系统中多普勒频偏估计方法
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引用本文:王增浩,杨丽花,程露,杨龙祥,梁彦.5G NR毫米波HSR上行多用户系统中多普勒频偏估计方法[J].南京邮电大学学报:自然科学版,2019,39(6):28~34
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作者单位
王增浩 南京邮电大学 江苏省无线通信重点实验室江苏南京210003 
杨丽花 南京邮电大学 江苏省无线通信重点实验室江苏南京210003 
程露 南京邮电大学 江苏省无线通信重点实验室江苏南京210003 
杨龙祥 南京邮电大学 江苏省无线通信重点实验室江苏南京210003 
梁彦 南京邮电大学 江苏省无线通信重点实验室江苏南京210003 
基金项目:江苏省高等学校自然科学研究项目(18KJ13510034)、中国博士后科学基金(2018T110530)和国家自然科学基金(61401232,61671251,61771255)资助项目
中文摘要:针对5G NR毫米波高速铁路多用户上行通信系统,文中提出了一种新型的联合环境地图与导频分段的多普勒频偏估计方法。该方法基于高速铁路行驶路线的规律性和可预测性,首先利用环境地图方法获取多普勒频偏的初始估计;为了提高频偏估计精度与满足该场景下大频偏估计范围的需求,采用了基于导频分段的最大后验概率估计方法,该方法将环境地图的初始估计作为先验信息并利用导频分段方法获取最大后验估计。理论分析与计算机仿真结果表明,该方法的估计范围和精度可以满足5G NR毫米波高速铁路场景大频偏的估计要求,其估计性能远远优于现有方法,且具有较低的计算复杂度。
中文关键词:5G NR  毫米波  高速铁路  多用户上行系统  导频  环境地图  最大后验概率估计
 
Doppler frequency offset estimation method for 5G NR millimeter wave HSR uplink multi user system
Abstract:For the 5G NR millimeter wave multi user uplink system in the high speed train scenario,a novel Doppler frequency offset estimation method based on the environment map and segmentation pilot is proposed.In the method,based on the regularity and predictability of the high speed train driving route,an environmental map method is used to obtain the initial estimation of the Doppler frequency offset.To further improve the accuracy and enlarge the range of the Doppler frequency offset estimation,the maximum posteriori probability estimation method based on pilot segmentation is adopted.The method uses the initial estimate of the environment map as a priori information and uses the pilot segmentation method to obtain the maximum a posteriori estimate.Theoretical analysis and simulation results show that the method can meet the requirements of large Doppler frequency offset estimation for 5G NR millimeter wave system in the high speed railway scenario,and its estimation performance is better than that of the existing methods.Moreover,the method has a relatively low computational complexity.
keywords:5G NR  millimeter wave  high speed railway  multi user uplink system  pilot  environmental map  maximum a posteriori probability estimate
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