姓名：张玉宣学号：2014020175班级：研1405综述：在高动态环境下，由于发送端与接收端之间存在较大的径向速 度，使接收端接收信号存在较大的多普勒频移，高达几十kHz甚至 几百kHz较大的多普勒频移一直制约着通信技术的发展如何在高 动态环境下实现高效、准确的多普勒频移估计，是现代移动通信研究 的一个热点问题，也是本文研究的主要目标多普勒频移估计的准确 性直接影响接收机的性能，对多普勒频移的补偿有利于系统性能的提 高本文首先介绍了无线信道的特性，着重分析信道的多普勒效应 其次，在高动态环境下，分析了多普勒频移对通信信号的影响，主要 包括匹配滤波器输出信噪比和差分相位调制信号的解调然后，研究 了多普勒频移估计理论，针对高动态两种环境展开讨论最后，重点 研究了基于卡尔曼滤波估计算法(EKF)的多普勒频移估计第一章无线信道的特性1.1无线信道基本特征为了更好的研究和阐述无线信道的特性，首先整体介绍下影响无 线通信信道特性的基本情况：直射发射、多径传播、阴影衰落及多普 勒频移等1） 直射发射，当卫星或飞行器与地面终端之间的无线信道上不 存在任何障碍物，从发送端沿着直线路径（即视距传播路径）到达接 收端。
在无线通信中，当卫星或飞行器与地面终端之间存在着视距传 播路径时，接收信号中就含有直射信号分量2） 多径传播，从发送端发出的电波信号在传播过程中，由于信 道中诸如建筑物、地表等物体反射，就会构成了一个消耗信号能量的 环境，导致信号幅度、时间和相位的变化这些因素会使发送信号到 达接收端时形成了在时间、空间上相互叠加的多个无线电波不同多 径成分具有不同的相位和幅度引起了信号能量波动，导致幅度衰落、 波形失真等现象多径传播会使信号到达接收端时间的延长，造成由 于码间干扰而引起的信号模糊3） 阴影衰落，当信号电波在传播路径上受到起伏地形、建筑物、 植被等障碍物的阻挡以及宇宙辐射、大气粒子的影响会使信号电波产 生衰耗，从而造成接收信号电平的衰减通信终端在通信过程中经过 不同的障碍物的阴影时，信号电平会产生不同程度的损耗，使得接收 端信号的幅度在一定的范围内起伏变化，这就产生了阴影衰落，这是 一种慢衰落阴影衰落的衰落率主要与收发双方的相对速度和信道环 境有关，而与发送信号频率无关但是，阴影衰落的深度取决于信道中具体障碍物和信号的频率4）多普勒频移，无线移动通信，特别是处于高动态环境下的卫 星通信系统、飞行器测控系统中，由于发送端和接收端之间的相对运 动，会造成接收端接收的信号频率上的偏移，对接收信号产生严重的 影响。
1.2多普勒效应假设一个无线电波从发送端S发射，发送端S静止不动，接收 端以恒定的速率v在长度为d、端点为X和Y的路径上运动如图 所示接收端在X点与Y点分别接收信号，则路径差为 M = d cos 0= vAt cos 0其中，At表示接收端从X点运动到Y点所需要 的时间，0表示运动方向与入射波的夹角如果发送端和接收端的距 离较远，可近似认为X点、Y点处的夹角0相同，所以由路程差所 导致接收信号的相位差变化值可以表示为：* 2兀Al 2兀At 八A® = = cos 0人 力由此，可以得到频率变化值，即多普勒频移f : d'△平2兀- Ar第二章多普勒频移对通信信号的影响2.1对匹配滤波器输出信噪比的影响本部分以载波信号为例，分析多普勒频移对匹配滤波器输出信噪 比的影响若经过下变频的载波信号，即只含有多普勒频移fd的零中 频载波信号，实部和虚部表示为：r （t） = Acos[w t +0] + nr （t） = Acos[w t +0] + n通过一系列的计算可以近似得到多普勒频移对信噪比的影响：SNR =20lg] ‘in（丸匕"）]loss & 兀 f MTL d c 」通过上式可以得出，匹配滤波器具有明显的频偏敏感性，其输出信噪比的恶化程度取决于多普勒频移与数据比特率的相对比值。
2.2对差分相位调制信号解调影响1）在DBPSK调制方式下，解调所能承受的最大多普勒频移如表 所示M最大多普勒频移（KHz）7；. = 0.45x10 63117.98638.842552.182）在DQPSK调制方式下，解调所能承受的最大多普勒偏移如下 表所示其中M为PN码长度，t为PN码码元周期cM最大多普勒频移（KHz）7；. = 0.45x10*318.99634.422551.09第三章多普勒频移的估计3.1增加带宽的方式解决多普勒频移由于多普勒频移而导致接收端接收到的信号中存在一定的频差， 接收到信号的性能将会恶化，尤其当多普勒频移与符号速率相当时， 信号功率可能会频移到等效基带滤波器的带限范围以外，如图所示 一种简单的考虑就是加宽接收滤波器的带宽，然而该情况下信噪比将 会降低3.2基于卡尔曼滤波的估计算法尔曼滤波是用状态空间来描述系统的，由状态方程和测量方程所 组成卡尔曼滤波是用前一个状态的估计值和最近一个观测数据来估 计状态变量的当前值，并以状态变量估计值的形式给出卡尔曼滤波 具有以下特点：1) 算法是递推的，且状态空间采用在时域内设计滤波器的方法， 因而适用于多维随机过程的估计。
2) 用递推方法计算，不需要过去全部的数据，用状态方程描述 状态变量的动态变化规律，因而，信号可以是平稳的，也可以是非平 稳的，即卡尔曼滤波适用于非平稳过程3) 卡尔曼滤波采用的误差准则为估计误差的均方值最小卡尔曼滤波的核心公式：X (k I k -1) = AX (k -11 k -1) + BU(k)P(k I k -1) = AP(k - 1I k - 1)A'+QX (k I k) = X (k I k -1) + Kg (k)(Z(k) - HX (k I k -1))Kg (k) = P(k I k - 1)H' / (HP(k I k - 1)H' + R)P(k I k) = (1-Kg (k)H)P(k I k -1)总结随着科学技术的发展，物体间相对移动速度不断增大，通信载波 的频率不断上升，多普勒频移对无线通信的影响更加严重如何克服 多普勒频移对通信系统的影响具有重要的现实意义本文从实际角度 出发，深入研究了高动态环境下，多普勒频移所带来的影响，探讨了 多普勒频移估计所涉及的估计理论，分析了多普勒频移估计算法主 要工作成果如下：1)基于高动态环境下的研究，给出了多普勒频移对匹配滤波器 输出信噪比和差分相位调制信号解调影响。
针对DBPSK和DQPSK 调制信号，分析了该信号在保证正确差分解调前提下所能接受的最大多普勒频移值2) 多普勒频移属于信号参数估计的一部分，本文依据频移估计 基本理论，分析了在高动态环境下，影响多普勒频移估计的因素以及 可能采取的应对措施3) 针对高动态环境下存在大多普勒频移的情况，本文研究了基 于卡尔曼滤波估计算法(EKF)的多普勒估计，基于卡尔曼滤波估计算法 具有良好的捕捉性能。