关键词：数字通信 非数据辅助 载波频偏估计 载波同步

许多通信系统都要求快速恢复载波。在数据辅助的频偏估计算法中，利用已知的训练序列，可快速估计载波频偏。而在非数据辅助（nda）的频偏估计算法中，由于不使用训练序列，在波特率采样输出的情况下，必须消除发送数据的相位信息。如文献中，使用了m次方的非线性运算。该方法必须知道发送数据的调制类型，同时对于mqam调制，m次方的运算也不能完全消除发送数据的相位信息。 基于上述问题，文本提出了一种不需要知道发送数据的调制类型（mqpsk qmam mpam），也无需进行符号定时恢复的载波频偏估计nda算法。该算法对输入数据进行两倍的波特率的采样，利用相邻样点之间的相关信息估计载波的频偏。

1 载波频偏估计算法

数字通信接收机中，经过匹配滤波后，接收的信号可以表示为：

式中，sk为发送的复数据信号序列，δf为载波频偏，t为符号周期，n(t)为零均值复高斯噪声，n0单边带功率谱密度，g(t)为整个信道的冲击相应，τ为接收延时。

如果采样周期为t/2，则一个符号采2个样点，这两个样点之间不是独立的，而是存在着一定的相关性，其中包含了频偏的信息。经过t/2采样后的接收信号为：

则：r=e[r(n)r(n+1)]

由(2)式可以看出，由于一个符号采样2个样点后，r≠0，故：

δf=[angle(r)]/πt (3)

因为存在噪声等因素，（3）式估计的频偏在均值附近波动，需要对其滤波，以提高估计性能。

文献给出了一种基于最大似然估计的加平滑函数的滤波器系数。为了减少计算量，本文采用简单的均值滤波。设第k次估计的频偏为δfk，则：

2 算法的性能分析与仿真结果

从算法的推导过程可以看出，有二个因素影响估计的结果，即信噪比的大小和估计频偏时所用的符号个数。而符号定时偏差和调制类型对估计影响不大。从（2）、（3）式可以看出，该算法的理论频偏估算范围为[-1/t，1/t]，估计范围很大。

为了验证本算法的性能，采用qpsk和16qam两种调制方式，估计频偏的符号个数取n=100和n=200，在eb/n0为3db、6db、10db，符号定时偏差为（1/4）t时，利用matlab分别进行1000次仿真实验，其qpsk和16qam的频偏估计方差如图1至图4所示，x轴为归一化的频偏δft，y轴为估计方差var(δft)。 从仿真结果可以看出，该方法对符号定时偏差和调制类型不敏感，这对于具有自动调制类型识别功能的接收机尤为重要。该算法可以在符号定时恢复前进行，对于一些对频偏比较敏感的定时恢复算法，可以提高其定时恢复性能。

本文给出的算法不需要数据的先验信息，且运算量相对较小。仿真结果表明，使用本算法的前向载波同步方式的由不速度快、捕获的频率范围宽、估计方差较小，在数字通信中尤其对自动调制类型识别的智能接收机有较好的应用前景。