张少侃，梁中英，高心炜

（广州海格通信集团股份有限公司，广东 广州 510663）

0 引 言

在目前的数字通信系统中，通信收发双方硬件时钟的稳定度和准确度不可能完全一致，且通信双方的相对物理运动会使空中传输的无线电波产生多普勒频移，造成了接收信号和发送信号的载波频率存在一定的偏差。因此在接收处理中，频偏估计模块是数字通信系统的重要组成部分。

在数字通信系统中，根据通信系统是否有导频数据，可将频偏估计方法分为数据辅助和非数据辅助两大类。在数据辅助的频率偏差估计方法中，数据流中往往会有规律地插入已知的独特码以供接收端进行频偏估计处理，实际应用的通信工程项目中常用的数据辅助频偏估计算法有Kay算法、Fitz算法、M&M算法、L&R算法以及基于FFT频偏估计算法[1-5]。在非数据辅助的频率偏差估计方法中，数据流中未插入收发端均已知的独特码字供接收处理利用，甚至接收方都不知道无线信号的调制方式、符号速率等，这时便给频率偏差估计带来了极大的挑战与困难。大多数通信系统针对多进制数字相位调制（Multiple Phase Shift Keying，MPSK）信号使用非数据辅助频偏估计算法进行频偏估计。对于MPSK调制信号，可以通过幂次方运算或非线性变换法去除调制信息，然后使用上述常见的数据辅助频偏估计算法进行频偏估计[6-8]。

对于数据辅助的频偏估计算法，其估计的频偏精度高，而且可估计的频偏范围大。例如，基于FFT频偏估计算法的精度与快速傅里叶变换（Fast Fourier Transformation，FFT）的点数有关，FFT变换的点数越多，则精度越高。……