| 基于CAZAC序列的RCW‑UFMC频偏估计算法 |
| Frequency offset estimation for RCW‑UFMC based CAZAC sequence |
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| DOI： |
| 中文关键词: 通用滤波多载波；载波频偏估计；训练序列；载波频率偏移；恒包络零自相关；升余弦窗 |
| 英文关键词:universal filter multi-carrier（UFMC）； frequency offset estimation； training sequence； carrier frequency offset（CFO）； constant amplitude zero auto-correlation （CAZAC）； raised cosine window （RCW） |
| 基金项目:河北省自然科学基金（F2024201053）资助项目 |
| 作者 | 单位 | | 陈雷 | 河北大学 电子信息工程学院，河北 保定 071002 | | 张奕鹏 | 河北大学 电子信息工程学院，河北 保定 071002 | | 田晓燕 | 河北大学 电子信息工程学院，河北 保定 071002 |
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| 中文摘要: |
| 针对传统通用滤波多载波（Universal Filtered Multi Carrier，UFMC）系统中子载波易受邻道干
扰和对同步性能要求较高的问题，将升余弦窗（Raised Cosine Window， RCW）引入 UFMC，构建
RCW-UFMC系统，并在此基础上设计新型频偏估计训练序列。针对整数倍频偏（Integer Frequency
Offset，IFO）范围受限的问题，提出基于圆周移位的 IFO估计方案，以显著扩展估计区间；为提高小
数倍频偏（Fractional Frequency Offset，FFO）的估计精度，采用恒包络零自相关（Constant Amplitude
Zero Auto Correlation，CAZAC）序列进行FFO估计。仿真结果表明：当信噪比大于3 dB时，相较于传
统UFMC，RCW-UFMC系统的误码率可有效降低两个数量级以上；引入CAZAC序列后，频偏估计均
方误差（Mean Square Error，MSE）降低 90%，并且在低信噪比、FFO逐渐增大的场景中，该方法依然
保持最优的频偏估计性能。 |
| 英文摘要: |
| Aiming at the issues of vulnerability to adjacent-channel interference （ACI） in subcarriers
and stringent synchronization performance requirements in conventional universal filtered multi-carrier
（UFMC） systems， this study introduces the raised cosine window （RCW） into UFMC to construct an
RCW-UFMC system， and designs a novel frequency offset estimation training sequence. Targeting the
limitation of restricted integer frequency offset （IFO） estimation range， a cyclic shift-based IFO estimation scheme is proposed， which significantly extends the estimation interval. To enhance the estimation
accuracy of fractional frequency offset （FFO）， constant amplitude zero auto-correlation （CAZAC） sequences are adopted for FFO estimation. Simulation results demonstrate that when the signal-to-noise ratio （SNR） exceeds 3 dB， the bit-error rate （BER） of the RCW-UFMC system can be reduced by more
than two orders of magnitude compared with conventional UFMC. After incorporating CAZAC sequences，
the mean square error （MSE） of frequency offset estimation is reduced by 90%. Moreover， in scenarios
with low SNR and progressively increasing FFO， the proposed method maintains optimal frequency offset
estimation performance. |
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