一種基于壓縮采樣的定時(shí)同步方法、裝置及系統(tǒng)的制作方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明提供一種基于壓縮采樣的定時(shí)同步方法、裝置及系統(tǒng)，通過(guò)發(fā)送端設(shè)備獲取初始同步序列；再由發(fā)送端設(shè)備對(duì)所述初始同步序列進(jìn)行稀疏化處理，獲得待壓縮感知序列，所述待壓縮感知序列滿足壓縮感知條件；所述發(fā)送端設(shè)備根據(jù)觀測(cè)矩陣對(duì)所述待壓縮感知序列進(jìn)行觀測(cè)壓縮，獲得同步序列；最終，所述發(fā)送端設(shè)備將所述同步序列通過(guò)信道發(fā)送給接收端。從而利用壓縮感知技術(shù)采樣率低的優(yōu)點(diǎn)，有效縮短同步序列的長(zhǎng)度，從而減少了對(duì)頻譜資源的消耗，提高了系統(tǒng)的頻譜效率。并且，由于本方法發(fā)揮了壓縮感知技術(shù)抗噪聲能力強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)，本方法具有比傳統(tǒng)定時(shí)同步方法更強(qiáng)的抗噪聲能力。
【專(zhuān)利說(shuō)明】
一種基于壓縮采樣的定時(shí)同步方法、裝置及系統(tǒng)
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明涉及通訊技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于壓縮采樣的定時(shí)同步方法、裝置及 系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 無(wú)線通信技術(shù)的發(fā)展極大地影響了人們的生活，長(zhǎng)期演進(jìn)（Long Term Evolution，簡(jiǎn)稱:LTE)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)在我國(guó)大規(guī)模商用。定時(shí)同步的性能決定著無(wú)線通信系統(tǒng) 的傳輸效率和傳輸可靠性，良好的定時(shí)同步估計(jì)對(duì)于通信系統(tǒng)有著非常重要的作用。正交 頻分復(fù)用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,簡(jiǎn)稱：0FDM)技術(shù)是一種多載 波通信技術(shù)，通過(guò)一些相互正交的子載波并行傳輸數(shù)據(jù)，具有頻譜利用率高，抗多徑衰落能 力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，0FDM技術(shù)成為當(dāng)前4G通信技術(shù)中的核心技術(shù)。0FDM技術(shù)中子載波完全相互正 交，時(shí)間偏差將破壞各子載波之間的正交性，因此，CFDM技術(shù)對(duì)時(shí)偏非常敏感，定時(shí)同步的 性能對(duì)0FDM系統(tǒng)顯得尤為重要，定時(shí)同步估計(jì)成為了 0FDM技術(shù)中最為核心的問(wèn)題之一。
[0003] 當(dāng)前，基于前導(dǎo)的定時(shí)同步估計(jì)方法是通信系統(tǒng)中進(jìn)行定時(shí)同步估計(jì)的常用方 法，利用前導(dǎo)進(jìn)行定時(shí)同步估計(jì)的方法都存在一些共同的問(wèn)題：1.前導(dǎo)作為一種用于定時(shí) 同步的輔助序列，本身并不傳送有效數(shù)據(jù)信息，且前導(dǎo)越長(zhǎng)，同步自相關(guān)估計(jì)的性能越好， 這與頻帶資源的消耗形成了一個(gè)尖銳的矛盾。2.隨著信道中噪聲的增大，同步序列之前的 相關(guān)性降低，同步自相關(guān)峰的峰值顯著降低，由于信道中的噪聲無(wú)法估測(cè)，無(wú)限降低自相關(guān) 峰檢測(cè)的閾值脫離實(shí)際，同步自相關(guān)峰在復(fù)雜的信道中表現(xiàn)出嚴(yán)重的不穩(wěn)定性。這大大降 低了定時(shí)同步估計(jì)的可靠性，影響了無(wú)線通信系統(tǒng)的性能。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明提供一種基于壓縮采樣的定時(shí)同步方法、裝置及系統(tǒng)，用于有效縮短同步 序列的長(zhǎng)度，從而減少了對(duì)頻譜資源的消耗，提高了系統(tǒng)的頻譜效率。
[0005] 本發(fā)明第一個(gè)方面提供一種基于壓縮采樣的定時(shí)同步方法，包括：
[0006] 發(fā)送端設(shè)備獲取初始同步序列；
[0007] 所述發(fā)送端設(shè)備對(duì)所述初始同步序列進(jìn)行稀疏化處理，獲得待壓縮感知序列，所 述待壓縮感知序列滿足壓縮感知條件；
[0008] 所述發(fā)送端設(shè)備根據(jù)觀測(cè)矩陣對(duì)所述待壓縮感知序列進(jìn)行觀測(cè)壓縮，獲得同步序 列；
[0009] 所述發(fā)送端設(shè)備將所述同步序列通過(guò)信道發(fā)送給接收端。
[00?0]結(jié)合第一個(gè)方面，在第一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述初始同步序列為zadoff序列； 所述zadoff序列表達(dá)式為：
[0011] S=[S1，S2, · · ·，sl]t
[0012] 其中，所述S表征所述zadoff序列，所述L為zadoff序列的長(zhǎng)度，所述T為向量的轉(zhuǎn) 置運(yùn)算符，所述zadoff序列末尾長(zhǎng)為L(zhǎng) CP的序列置于所述zadoff序列的前端作為循環(huán)前綴。
[0013] 結(jié)合第一個(gè)方面的第一種可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第二種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述待 壓縮感知序列滿足壓縮感知條件，包括：
[0014] 所述zadoff序列循環(huán)移位τ個(gè)單位后得到的序列與所述zadoff序列的自相關(guān)是 零，且所述τ辛0;
[0015] 若所1 述zadoff序列為Ζ(η) = [ζι，ζ2,…，ζη]，貝IJ滿足：
[0017] 為向下循環(huán)移位所述τ所得到的序列，則獲得稀疏基矩陣Ψ，所述Ψ表達(dá)式 為：
[0018] Ψ 二[以<…
[0019] 其中，所述S*表示所述S的共輒；
[0020] 若所述Ψ與所述S相乘，則滿足：
[0022] 其中，所述S在所述Ψ為稀疏的，且稀疏度為1。
[0023] 結(jié)合第一個(gè)方面的第二種可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第三種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述發(fā) 送端設(shè)備根據(jù)觀測(cè)矩陣對(duì)所述待壓縮感知序列進(jìn)行觀測(cè)壓縮，獲得同步序列，包括：
[0024] 所述發(fā)送端設(shè)備將觀測(cè)矩陣與所述Ψ相乘獲得感知矩陣；
[0025] 所述發(fā)送端設(shè)備將所述同步序列與所述感知矩陣相乘，獲得所述同步序列。
[0026] 結(jié)合第一個(gè)方面的第三可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第四種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述觀測(cè) 矩陣為高斯隨機(jī)測(cè)量矩陣，所述高斯隨機(jī)測(cè)量矩陣滿足如下公式：
[0028] 其中，所述N為初始序列的長(zhǎng)度，所述Μ為所述觀測(cè)矩陣的觀測(cè)值數(shù)目，所述K為稀 疏度。。
[0029] 本發(fā)明第二個(gè)方面提供一種基于壓縮采樣的定時(shí)同步方法，包括：
[0030] 接收端設(shè)備接收同步序列;所述同步序列已進(jìn)行觀測(cè)壓縮；
[0031] 所述接收端設(shè)備對(duì)所述同步序列進(jìn)行重構(gòu)，獲得重構(gòu)序列；
[0032] 所述接收端設(shè)備對(duì)所述重構(gòu)序列進(jìn)行同步估計(jì)。
[0033]結(jié)合第二個(gè)方面，在第一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述接收端設(shè)備對(duì)所述同步序列 進(jìn)行重構(gòu)，包括：
[0034] 所述接收端設(shè)備采用正交匹配跟蹤算法對(duì)所述同步序列進(jìn)行重構(gòu)，獲得所述重構(gòu) 序列。
[0035] 結(jié)合第二個(gè)方面的第一種可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第二種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，在所述 正交匹配跟蹤算法中的同步度量函數(shù)公式如下：
[0037]
所述d為同步索引點(diǎn)，所述L = U2為所述同步序列的長(zhǎng)度，所述m為序列中各求和項(xiàng)的序號(hào)； 若所述d = arg max(M(d))，則所述d為最佳定時(shí)同步起點(diǎn)。
[0038] 本發(fā)明第三個(gè)方面提供一種基于壓縮采樣的定時(shí)同步方法，應(yīng)用于通訊系統(tǒng)，所 述通訊系統(tǒng)包括至少一個(gè)發(fā)送端設(shè)備和至少一個(gè)接收端設(shè)備，包括：
[0039]發(fā)送端設(shè)備獲取初始同步序列；
[0040] 所述發(fā)送端設(shè)備對(duì)所述初始同步序列進(jìn)行稀疏化處理，獲得待壓縮感知序列，所 述待壓縮感知序列滿足壓縮感知條件；
[0041] 所述發(fā)送端設(shè)備根據(jù)觀測(cè)矩陣對(duì)所述待壓縮感知序列進(jìn)行觀測(cè)壓縮，獲得同步序 列；
[0042] 所述發(fā)送端設(shè)備將所述同步序列通過(guò)信道發(fā)送給接收端；
[0043]所述接收端設(shè)備接收同步序列;所述同步序列已進(jìn)行觀測(cè)壓縮；
[0044] 所述接收端設(shè)備對(duì)所述同步序列進(jìn)行重構(gòu)，獲得重構(gòu)序列；
[0045] 所述接收端設(shè)備對(duì)所述重構(gòu)序列進(jìn)行同步估計(jì)。
[0046]結(jié)合第三個(gè)方面，在第一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述初始同步序列為zadoff序列； 所述zadoff序列表達(dá)式為：
[0047] S=[si，S2, · · ·，sl]T
[0048]其中，所述S表征所述zadoff序列，所述L為zadoff序列的長(zhǎng)度，所述K為稀疏度，所 述T為向量的轉(zhuǎn)置運(yùn)算符，所述zadoff序列末尾長(zhǎng)為Up的序列置于所述zadoff序列的前端 作為循環(huán)前綴。
[0049] 結(jié)合第三個(gè)方面第一種可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第二種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述待壓 縮感知序列滿足壓縮感知條件，包括：
[0050] 所述zadoff序列循環(huán)移位τ個(gè)單位后得到的序列與所述zadoff序列的自相關(guān)是 零，且所述τ辛0;
[0051] 若所述zadoff序列為Ζ(η) = [ζι，ζ2,...，ζη]，則滿足：
[0053] 為向下循環(huán)移位所述τ所得到的序列，則獲得稀疏基矩陣Ψ，所述Ψ表達(dá)式 為：
[0054]
[0055] 其中，所述#表示所述S的共輒；
[0056]若所述Ψ與所述S相乘，則滿足：
[0058]其中，所述S在所述Ψ為稀疏的，且稀疏度為1。
[0059]結(jié)合第三個(gè)方面第二種可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第三種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述發(fā)送 端設(shè)備根據(jù)觀測(cè)矩陣對(duì)所述待壓縮感知序列進(jìn)行觀測(cè)壓縮，獲得同步序列，包括：
[0060] 所述發(fā)送端設(shè)備將觀測(cè)矩陣與所述Ψ相乘獲得感知矩陣；
[0061] 所述發(fā)送端設(shè)備將所述同步序列與所述感知矩陣相乘，獲得所述同步序列。
[0062]結(jié)合第三個(gè)方面第三種可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第四種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述觀測(cè) 矩陣為高斯隨機(jī)測(cè)量矩陣，所述高斯隨機(jī)測(cè)量矩陣滿足如下公式：
[0064]其中，所述Ν為初始序列的長(zhǎng)度，所述Μ為所述觀測(cè)矩陣的觀測(cè)值數(shù)目，所述Κ為稀 疏度。。
[0065]結(jié)合第三個(gè)方面，在第五種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述接收端設(shè)備對(duì)所述同步序列 進(jìn)行重構(gòu)，包括：
[0066] 所述接收端設(shè)備采用正交匹配跟蹤算法對(duì)所述同步序列進(jìn)行重構(gòu)，獲得所述重構(gòu) 序列。
[0067] 結(jié)合第三個(gè)方面的第五種可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第六種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，在所述 正交匹配跟蹤算法中的同步度量函數(shù)公式如下：
[0069]
;所 述d為同步索引點(diǎn)，所述L = U2為所述同步序列的長(zhǎng)度，所述m為序列中各求和項(xiàng)的序號(hào)
[0070] 若所述d = arg max(M(d))，則所述d為最佳定時(shí)同步起點(diǎn)。
[0071] 本發(fā)明第四個(gè)方面提供一種基于壓縮采樣的定時(shí)同步裝置，包括：
[0072] 獲取模塊，用于獲取初始同步序列；
[0073]稀疏化處理模塊，用于對(duì)所述初始同步序列進(jìn)行稀疏化處理，獲得待壓縮感知序 列，所述待壓縮感知序列滿足壓縮感知條件；
[0074]觀測(cè)壓縮模塊，用于根據(jù)觀測(cè)矩陣對(duì)所述待壓縮感知序列進(jìn)行觀測(cè)壓縮，獲得同 步序列；
[0075]發(fā)送模塊，用于將所述同步序列通過(guò)信道發(fā)送給接收端。
[0076]結(jié)合第四個(gè)方面，在第一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述初始同步序列為zadoff序列； 所述zadoff序列表達(dá)式為：
[0077] S=[si，S2, · · ·，sl]T
[0078]其中，所述S表征所述zadoff序列，所述L為zadoff序列的長(zhǎng)度，所述T為向量的轉(zhuǎn) 置運(yùn)算符，所述zadoff序列末尾長(zhǎng)為Up的序列置于所述zadoff序列的前端作為循環(huán)前綴。
[0079] 結(jié)合第四個(gè)方面的第一種可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第二種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述待 壓縮感知序列滿足壓縮感知條件，包括：
[0080] 所述zadoff序列循環(huán)移位τ個(gè)單位后得到的序列與所述zadoff序列的自相關(guān)是 零，且所述τ辛0;
[0081] 若所述zadoff序列為Ζ(η) = [ζι，ζ2, · . ·，ζη]，則滿足：
[0083]若1為向下循環(huán)移位所述τ所得到的序列，則獲得稀疏基矩陣Ψ，所述Ψ表達(dá)式 為：
[0084]
[0085] 其中，所述#表示所述S的共輒；
[0086]若所述Ψ與所述S相乘，則滿足：
[0088] 其中，所述S在所述Ψ為稀疏的，且稀疏度為1
[0089] 結(jié)合第四個(gè)方面的第二種可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第三種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述觀 測(cè)壓縮模塊，具體用于：
[0090] 將觀測(cè)矩陣與所述Ψ相乘獲得感知矩陣；
[0091] 將所述同步序列與所述感知矩陣相乘，獲得所述同步序列。
[0092] 結(jié)合第四個(gè)方面的第三種可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第四種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述觀 測(cè)矩陣為高斯隨機(jī)測(cè)量矩陣，所述高斯隨機(jī)測(cè)量矩陣滿足如下公式：
[0094] 其中，所述N為初始序列的長(zhǎng)度，所述Μ為所述觀測(cè)矩陣的觀測(cè)值數(shù)目，所述K為稀 疏度。
[0095] 本發(fā)明第五個(gè)方面提供一種基于壓縮采樣的定時(shí)同步裝置，包括：
[0096] 接收模塊，用于接收同步序列;所述同步序列已進(jìn)行觀測(cè)壓縮；
[0097] 重構(gòu)模塊，用于對(duì)所述同步序列進(jìn)行重構(gòu)，獲得重構(gòu)序列；
[0098] 同步估計(jì)模塊，用于對(duì)所述重構(gòu)序列進(jìn)行同步估計(jì)。
[0099] 結(jié)合第五個(gè)方面，在第一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，所述重構(gòu)模塊，具體用于：
[0100]采用正交匹配跟蹤算法對(duì)所述同步序列進(jìn)行重構(gòu)，獲得所述重構(gòu)序列。
[0101]結(jié)合第五個(gè)方面的第一種可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第二種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，在所述 正交匹配跟蹤算法中的同步度量函數(shù)公式如下：
[0103]其中，
；所 述d為同步索引點(diǎn)，所述L = U2為所述同步序列的長(zhǎng)度，所述m為序列中各求和項(xiàng)的序號(hào)； [0104] 若所述d = arg max(M(d))，則所述d為最佳定時(shí)同步起點(diǎn)。
[0105] 本發(fā)明第六個(gè)方面提供一種通訊系統(tǒng)，所述通訊系統(tǒng)包括:至少一個(gè)發(fā)送端設(shè)備 和至少一個(gè)接收端設(shè)備，所述發(fā)送端設(shè)備采用第三個(gè)方面或第三個(gè)方面的任意一種可能的 實(shí)現(xiàn)方式所述的基于壓縮采樣的定時(shí)同步裝置，所述接收端設(shè)備采用第四個(gè)方面或第四個(gè) 方面的任意一種可能的實(shí)現(xiàn)方式所述的基于壓縮采樣的定時(shí)同步裝置。
[0106] 本發(fā)明實(shí)施例提供的基于壓縮采樣的定時(shí)同步方法、裝置及系統(tǒng)，通過(guò)發(fā)送端設(shè) 備獲取初始同步序列;再由發(fā)送端設(shè)備對(duì)所述初始同步序列進(jìn)行稀疏化處理，獲得待壓縮 感知序列，所述待壓縮感知序列滿足壓縮感知條件;所述發(fā)送端設(shè)備根據(jù)觀測(cè)矩陣對(duì)所述 待壓縮感知序列進(jìn)行觀測(cè)壓縮，獲得同步序列;最終，所述發(fā)送端設(shè)備將所述同步序列通過(guò) 信道發(fā)送給接收端。從而利用壓縮感知技術(shù)采樣率低的優(yōu)點(diǎn)，有效縮短同步序列的長(zhǎng)度，從 而減少了對(duì)頻譜資源的消耗，提高了系統(tǒng)的頻譜效率。并且，由于本方法發(fā)揮了壓縮感知技 術(shù)抗噪聲能力強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)，本方法具有比傳統(tǒng)定時(shí)同步方法更強(qiáng)的抗噪聲能力。
[0107] 在實(shí)際的通信系統(tǒng)中，通訊系統(tǒng)可設(shè)定一閾值，當(dāng)同步度量函數(shù)曲線的峰值超過(guò) 閾值時(shí)，就認(rèn)為通訊系統(tǒng)檢測(cè)到了同步自相關(guān)峰，而自相關(guān)峰對(duì)應(yīng)的時(shí)間將被認(rèn)為是正的 同步時(shí)間點(diǎn)。當(dāng)信號(hào)在通過(guò)復(fù)雜多變的信號(hào)時(shí)，度量函數(shù)自相關(guān)峰峰值的大小決定了自相 關(guān)峰能否被通訊系統(tǒng)有效檢測(cè)，而峰值所對(duì)應(yīng)的同步時(shí)間點(diǎn)則反映了定時(shí)同步估計(jì)是否準(zhǔn) 確，下述實(shí)施例在用SUI信道模型模擬信號(hào)在實(shí)際信道中傳輸?shù)膶?shí)驗(yàn)中，比較了本發(fā)明方法 和傳統(tǒng)方法的同步度量函數(shù)曲線的峰值及峰值所對(duì)應(yīng)的同步時(shí)間點(diǎn)的均值和方差。在SUI 信道中，信噪比從-10dB變化到25dB的過(guò)程中，本發(fā)明方法的同步度量函數(shù)曲線的峰值穩(wěn)定 地維持在0.98附近，而傳統(tǒng)方法的同步度量函數(shù)曲線的峰值則從0.03到0.96不斷變化。同 樣，本發(fā)明方法的同步度量函數(shù)曲線自相關(guān)峰對(duì)應(yīng)的同步時(shí)間點(diǎn)一直在理想值附近，而傳 統(tǒng)方法的同步度量函數(shù)曲線自相關(guān)峰對(duì)應(yīng)的時(shí)間點(diǎn)只有在信噪比大于6dB時(shí)才與理想值接 近。可見(jiàn)，本發(fā)明提出的方法在有噪聲等因素干擾的情況下進(jìn)行同步估計(jì)時(shí)具有更強(qiáng)的魯 棒性。
【附圖說(shuō)明】
[0108] 圖1為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種通訊系統(tǒng)的部署示意圖；
[0109] 圖2為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種基于壓縮采樣的定時(shí)同步方法的流程示意圖；
[0110] 圖3為本發(fā)明實(shí)施例提供的另一種基于壓縮采樣的定時(shí)同步方法的流程示意圖；
[0111] 圖4為本發(fā)明實(shí)施例提供的另一種基于壓縮采樣的定時(shí)同步方法的流程示意圖；
[0112] 圖5為本發(fā)明實(shí)施例提供的另一種基于壓縮采樣的定時(shí)同步方法的流程示意圖；
[0113] 圖6為本發(fā)明實(shí)施例提供的本發(fā)明方法與傳統(tǒng)方法同步自相關(guān)峰對(duì)應(yīng)的均值示意 圖；
[0114] 圖7為本發(fā)明實(shí)施例提供的另一種本發(fā)明方法與傳統(tǒng)方法對(duì)同步點(diǎn)的正確捕獲概 率不意圖；
[0115] 圖8為本發(fā)明實(shí)施例提供的另一種基于壓縮采樣的定時(shí)同步方法的流程示意圖；
[0116] 圖9為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種基于壓縮采樣的定時(shí)同步裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0117] 圖10為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種基于壓縮采樣的定時(shí)同步裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0118] 圖1為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種通訊系統(tǒng)的部署示意圖，所述通訊系統(tǒng)采用LTE網(wǎng) 絡(luò)，參照?qǐng)D1，該系統(tǒng)包括:至少一個(gè)發(fā)送端設(shè)備10和至少一個(gè)接收端設(shè)備11，其中，發(fā)送端 設(shè)備10采用下述實(shí)施例中發(fā)送端設(shè)備采用的結(jié)構(gòu)，執(zhí)行對(duì)應(yīng)方法實(shí)施例中的步驟，實(shí)現(xiàn)相 應(yīng)的技術(shù)效果;接收端設(shè)備11采用下述實(shí)施例中發(fā)送端設(shè)備采用的結(jié)構(gòu)，執(zhí)行對(duì)應(yīng)方法實(shí) 施例中的步驟，實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的技術(shù)效果；
[0119] 下面將分別以發(fā)送端設(shè)備、接收端設(shè)備以及系統(tǒng)為執(zhí)行主體對(duì)本方案進(jìn)行說(shuō)明。
[0120] 圖2為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種基于壓縮采樣的定時(shí)同步方法的流程示意圖，其 執(zhí)行主體為上述通訊系統(tǒng)中的發(fā)送端設(shè)備，參照?qǐng)D2，該方法包括：
[0121] 步驟100、發(fā)送端設(shè)備獲取初始同步序列；
[0122] 步驟101、所述發(fā)送端設(shè)備對(duì)所述初始同步序列進(jìn)行稀疏化處理，獲得待壓縮感知 序列，所述待壓縮感知序列滿足壓縮感知條件；
[0123] 步驟102、所述發(fā)送端設(shè)備根據(jù)觀測(cè)矩陣對(duì)所述待壓縮感知序列進(jìn)行觀測(cè)壓縮，獲 得同步序列；
[0124]壓縮感知技術(shù)(Compressed Sensing,CS)也稱壓縮采樣技術(shù)，其將壓縮與采樣過(guò) 程結(jié)合，可以使信號(hào)在更低的采樣率下實(shí)現(xiàn)重構(gòu)，節(jié)約了大量存儲(chǔ)、傳輸所消耗的資源。此 外，壓縮感知技術(shù)具有很強(qiáng)的抗噪聲能力。其采樣率低、抗噪聲能力強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)為包括圖像處 理，數(shù)據(jù)壓縮，信道估計(jì)等領(lǐng)域的研究提供了新的方法，應(yīng)用壓縮感知技術(shù)解決無(wú)線通信領(lǐng) 域存在的頻譜資源緊缺、信道環(huán)境日益復(fù)雜等問(wèn)題是一個(gè)極具研究?jī)r(jià)值的方向。
[0125] 步驟103、所述發(fā)送端設(shè)備將所述同步序列通過(guò)信道發(fā)送給接收端。
[0126] 本發(fā)明實(shí)施例提供的基于壓縮采樣的定時(shí)同步方法，通過(guò)發(fā)送端設(shè)備獲取初始同 步序列;再由發(fā)送端設(shè)備對(duì)所述初始同步序列進(jìn)行稀疏化處理，獲得待壓縮感知序列，所述 待壓縮感知序列滿足壓縮感知條件;所述發(fā)送端設(shè)備根據(jù)觀測(cè)矩陣對(duì)所述待壓縮感知序列 進(jìn)行觀測(cè)壓縮，獲得同步序列;最終，所述發(fā)送端設(shè)備將所述同步序列通過(guò)信道發(fā)送給接收 端。從而利用壓縮感知技術(shù)采樣率低的優(yōu)點(diǎn)，有效縮短同步序列的長(zhǎng)度，從而減少了對(duì)頻譜 資源的消耗，提高了系統(tǒng)的頻譜效率。并且，由于本方法發(fā)揮了壓縮感知技術(shù)抗噪聲能力強(qiáng) 的優(yōu)點(diǎn)，本方法具有比傳統(tǒng)定時(shí)同步方法更強(qiáng)的抗噪聲能力。
[0127] 在實(shí)際的通信系統(tǒng)中，通訊系統(tǒng)可設(shè)定一閾值，當(dāng)同步度量函數(shù)曲線的峰值超過(guò) 閾值時(shí)，就認(rèn)為通訊系統(tǒng)檢測(cè)到了同步自相關(guān)峰，而自相關(guān)峰對(duì)應(yīng)的時(shí)間將被認(rèn)為是正的 同步時(shí)間點(diǎn)。當(dāng)信號(hào)在通過(guò)復(fù)雜多變的信號(hào)時(shí)，度量函數(shù)自相關(guān)峰峰值的大小決定了自相 關(guān)峰能否被通訊系統(tǒng)有效檢測(cè)，而峰值所對(duì)應(yīng)的同步時(shí)間點(diǎn)則反映了定時(shí)同步估計(jì)是否準(zhǔn) 確，下述實(shí)施例在用SUI信道模型模擬信號(hào)在實(shí)際信道中傳輸?shù)膶?shí)驗(yàn)中，比較了本發(fā)明方法 和傳統(tǒng)方法的同步度量函數(shù)曲線的峰值的均值和方差及對(duì)同步點(diǎn)的正確捕獲概率。在SUI 信道中，信噪比從-10dB變化到25dB的過(guò)程中，本發(fā)明方法的同步度量函數(shù)曲線的峰值穩(wěn)定 地維持在0.98附近，而傳統(tǒng)方法的同步度量函數(shù)曲線的峰值則從0.03到0.96不斷變化。同 樣，本發(fā)明方法對(duì)同步點(diǎn)的正確捕獲概率一直維持在1附近，而傳統(tǒng)方法只有當(dāng)信噪比大于 10dB時(shí)才接近于1。可見(jiàn)，本發(fā)明提出的方法在有噪聲等因素干擾的情況下進(jìn)行同步估計(jì)時(shí) 具有更強(qiáng)的魯棒性。
[0128] 可選的，所述初始同步序列為zadoff序列;所述zadoff序列表達(dá)式為：
[0129] S=[si，S2, · · ·，sl]T
[0130]其中，所述S表征所述zadoff序列，所述L為zadoff序列的長(zhǎng)度，所述T為向量轉(zhuǎn)置 運(yùn)算符，所述zadoff序列末尾長(zhǎng)為Up的序列置于所述zadoff序列的前端作為循環(huán)前綴。
[0131 ]可選的，所述待壓縮感知序列滿足壓縮感知條件，包括：
[0132] 所述zadoff序列循環(huán)移位τ(τ辛0)個(gè)單位后得到的序列與所述zadoff序列的自相 關(guān)是零；
[0133] 若所述zadoff序列為Ζ(η) = [ζι，ζ2,...，zn]，則滿足：
[0135] 若1為向下循環(huán)移位所述τ所得到的序列，則獲得稀疏基矩陣Ψ，所述Ψ表達(dá)式 為：
[0136] Ψ = …為,./f
[0137] 其中，所述#表示所述S的共輒；
[0138] 若所述Ψ與所述S相乘，則滿足：
[0140] 其中，所述S在所述Ψ為稀疏的，稀疏度為1。
[0141] 在圖2的基礎(chǔ)上，圖3為本發(fā)明實(shí)施例提供的另一種基于壓縮采樣的定時(shí)同步方法 的流程示意圖，參照?qǐng)D3,步驟102的一種可能的實(shí)現(xiàn)方式為：
[0142] 步驟102-1，所述發(fā)送端設(shè)備將觀測(cè)矩陣與所述稀疏基矩陣相乘獲得感知矩陣；
[0143] 步驟102-2,所述發(fā)送端設(shè)備將所述同步序列與所述感知矩陣相乘，獲得所述同步 序列。
[0144] 可選的，所述觀測(cè)矩陣為高斯隨機(jī)測(cè)量矩陣，所述高斯隨機(jī)測(cè)量矩陣滿足如下公 式：
[0146] 其中，所述N為初始序列的長(zhǎng)度，所述Μ為觀測(cè)矩陣的觀測(cè)值數(shù)目，所述K為稀疏度。
[0147] 對(duì)信息進(jìn)行壓縮觀測(cè)后，將壓縮得到的序列代替初始同步序列發(fā)送到信道中。在 仿真實(shí)驗(yàn)中，為了模擬信號(hào)在實(shí)際信道中傳輸?shù)膱?chǎng)景，采用SUI信道模型對(duì)壓縮后的同步序 列進(jìn)行加噪聲處理。
[0148] 圖4為本發(fā)明實(shí)施例提供的另一種基于壓縮采樣的定時(shí)同步方法的流程示意圖， 其執(zhí)行主體為上述通訊系統(tǒng)中的接收端設(shè)備，參照?qǐng)D4，該方法包括：
[0149] 步驟200、接收端設(shè)備接收同步序列;所述同步序列已進(jìn)行觀測(cè)壓縮；
[0150] 步驟201、所述接收端設(shè)備對(duì)所述同步序列進(jìn)行重構(gòu)，獲得重構(gòu)序列；
[0151] 步驟203、所述接收端設(shè)備對(duì)所述重構(gòu)序列進(jìn)行同步估計(jì)。
[0152] 本發(fā)明實(shí)施例提供的基于壓縮采樣的定時(shí)同步方法，由于接收端設(shè)備接收的同步 序列；其已在上述發(fā)送端設(shè)備處進(jìn)行了觀測(cè)壓縮;進(jìn)而所述接收端設(shè)備對(duì)所述同步序列進(jìn) 行重構(gòu)，獲得重構(gòu)序列;再由所述接收端設(shè)備對(duì)所述重構(gòu)序列進(jìn)行同步估計(jì)。從而利用壓縮 感知技術(shù)采樣率低的優(yōu)點(diǎn)，有效縮短同步序列的長(zhǎng)度，從而減少了對(duì)頻譜資源的消耗，提高 了系統(tǒng)的頻譜效率。并且，由于本方法發(fā)揮了壓縮感知技術(shù)抗噪聲能力強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)，本方法具 有比傳統(tǒng)定時(shí)同步方法更強(qiáng)的抗噪聲能力。
[0153] 在圖4的基礎(chǔ)上，圖5為本發(fā)明實(shí)施例提供的另一種基于壓縮采樣的定時(shí)同步方法 的流程示意圖，參照?qǐng)D5，步驟201的一種可能的實(shí)現(xiàn)方式為：
[0154] 步驟201-1，所述接收端設(shè)備采用正交匹配跟蹤算法（Orthogonal Matching Pursuit，0ΜΡ)對(duì)所述同步序列進(jìn)行重構(gòu)，獲得所述重構(gòu)序列。
[0155] 可選的，在所述正交匹配跟蹤算法中的同步度量函數(shù)公式如下：
[0157] 其中
：所 述d為同步索引點(diǎn)，所述L = U2為所述同步序列等長(zhǎng)度，所述m為序列中各求和項(xiàng)的序號(hào)；
[0158] 若所述d = arg max(M(d))，則所述d為最佳定時(shí)同步起點(diǎn)。
[0159] 為了體現(xiàn)出本發(fā)明方法性能的優(yōu)越性，本方案進(jìn)行了仿真，仿真選用SUI信道模型 來(lái)模擬信號(hào)在實(shí)際信道中的傳輸過(guò)程，仿真比較了不同信噪比條件下本發(fā)明的方法與傳統(tǒng) 方法的同步自相關(guān)峰峰值的均值與方差。圖6為本發(fā)明實(shí)施例提供的本發(fā)明方法與傳統(tǒng)方 法同步自相關(guān)峰對(duì)應(yīng)的均值示意圖，參照?qǐng)D6,同時(shí)也比較了不同噪聲強(qiáng)度條件下本發(fā)明方 法與傳統(tǒng)方法對(duì)同步點(diǎn)的正確捕獲概率，圖7為本發(fā)明實(shí)施例提供的另一種本發(fā)明方法與 傳統(tǒng)方法對(duì)同步點(diǎn)的正確捕獲概率示意圖，如圖7所示。從仿真結(jié)果可以看出，本專(zhuān)利的方 法在定時(shí)同步估計(jì)中表現(xiàn)出了比傳統(tǒng)方法更好的魯棒性。
[0160] 圖8為本發(fā)明實(shí)施例提供的另一種基于壓縮采樣的定時(shí)同步方法的流程示意圖， 該執(zhí)行主體為上述通訊系統(tǒng)，參照?qǐng)D8，該方法具體包括：
[0161 ]步驟300，發(fā)送端設(shè)備獲取初始同步序列；
[0162] 步驟301，所述發(fā)送端設(shè)備對(duì)所述初始同步序列進(jìn)行稀疏化處理，獲得待壓縮感知 序列，所述待壓縮感知序列滿足壓縮感知條件；
[0163] 步驟302,所述發(fā)送端設(shè)備根據(jù)觀測(cè)矩陣對(duì)所述待壓縮感知序列進(jìn)行觀測(cè)壓縮，獲 得同步序列；
[0164] 步驟303,所述發(fā)送端設(shè)備將所述同步序列通過(guò)信道發(fā)送給接收端；
[0165] 步驟304,所述接收端設(shè)備接收同步序列;所述同步序列已進(jìn)行觀測(cè)壓縮；
[0166] 步驟305,所述接收端設(shè)備對(duì)所述同步序列進(jìn)行重構(gòu)，獲得重構(gòu)序列；
[0167] 步驟306,所述接收端設(shè)備對(duì)所述重構(gòu)序列進(jìn)行同步估計(jì)。
[0168] 本發(fā)明實(shí)施例提供的基于壓縮采樣的定時(shí)同步方法，通過(guò)發(fā)送端設(shè)備獲取初始同 步序列;所述發(fā)送端設(shè)備對(duì)所述初始同步序列進(jìn)行稀疏化處理，獲得待壓縮感知序列，所述 待壓縮感知序列滿足壓縮感知條件;所述發(fā)送端設(shè)備根據(jù)觀測(cè)矩陣對(duì)所述待壓縮感知序列 進(jìn)行觀測(cè)壓縮，獲得同步序列;所述發(fā)送端設(shè)備將所述同步序列通過(guò)信道發(fā)送給接收端;所 述接收端設(shè)備接收同步序列;所述同步序列已進(jìn)行觀測(cè)壓縮;所述接收端設(shè)備對(duì)所述同步 序列進(jìn)行重構(gòu)，獲得重構(gòu)序列;所述接收端設(shè)備對(duì)所述重構(gòu)序列進(jìn)行同步估計(jì)。從而利用壓 縮感知技術(shù)采樣率低的優(yōu)點(diǎn)，有效縮短同步序列的長(zhǎng)度，從而減少了對(duì)頻譜資源的消耗，提 高了系統(tǒng)的頻譜效率。并且，由于本方法發(fā)揮了壓縮感知技術(shù)抗噪聲能力強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)，本方法 具有比傳統(tǒng)定時(shí)同步方法更強(qiáng)的抗噪聲能力。
[0169] 優(yōu)選地，本發(fā)明實(shí)施例中發(fā)送端設(shè)備與接收端設(shè)備各自的可選方案可采用上述實(shí) 施例中的可選方案。
[0170] 可選地，構(gòu)造符合通信系統(tǒng)定時(shí)同步估計(jì)的同步序列，目前用于定時(shí)同步估計(jì)的 序列主要有pn序列、Μ序列、zadoff序列、zadoff-chu序列、golay序列等。
[0171] 對(duì)同步序列進(jìn)行稀疏化處理，對(duì)序列進(jìn)行稀疏表示的方法中，稀疏基主要有:離散 余弦變換基、快速傅里葉變換基、離散小波變換基、Curvelet基、Gabor基以及冗余字典等， 在實(shí)際應(yīng)用中可以根據(jù)信號(hào)的性質(zhì)來(lái)選擇合適的變換基。
[0172] 選用合適的觀測(cè)矩陣對(duì)稀疏序列進(jìn)行觀測(cè)壓縮。將壓縮得到的序列送入信道進(jìn)行 傳輸。常用的觀測(cè)矩陣有分塊多項(xiàng)式測(cè)量矩陣、高斯隨機(jī)矩陣、多項(xiàng)式測(cè)量矩陣、伯努利隨 機(jī)矩陣、部分哈達(dá)瑪測(cè)量矩陣、部分正交矩陣等。
[0173] 在接收端應(yīng)用重構(gòu)算法對(duì)初始同步序列進(jìn)行重構(gòu)。目前最為常用的重構(gòu)算法有基 追蹤算法(Basis Pursuit，簡(jiǎn)稱:BP)、匹配追蹤算法(Matching Pursuit，簡(jiǎn)稱:MP)、正交匹 配追蹤法（0ΜΡ)、壓縮采樣匹配追蹤法（Compressive Sampling Matching Puisuit，簡(jiǎn)稱： CoSaMP)等。在實(shí)際應(yīng)用中可以從重構(gòu)精度、抗干擾性能及計(jì)算復(fù)雜度等方面考慮選擇合適 的重構(gòu)算法。
[0174] 圖9為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種基于壓縮采樣的定時(shí)同步裝置的結(jié)構(gòu)示意圖，參 照?qǐng)D9，該裝置為上述發(fā)送端設(shè)備，該裝置，包括：
[0175] 獲取模塊400,用于獲取初始同步序列；
[0176]稀疏化處理模塊401，用于對(duì)所述初始同步序列進(jìn)行稀疏化處理，獲得待壓縮感知 序列，所述待壓縮感知序列滿足壓縮感知條件；
[0177]觀測(cè)壓縮模塊402,用于根據(jù)觀測(cè)矩陣對(duì)所述待壓縮感知序列進(jìn)行觀測(cè)壓縮，獲得 同步序列；
[0178]發(fā)送模塊403，用于將所述同步序列通過(guò)信道發(fā)送給接收端。
[0179]本發(fā)明實(shí)施例提供的基于壓縮采樣的定時(shí)同步裝置，通過(guò)獲取模塊獲取初始同步 序列;再由稀疏化處理模塊對(duì)所述初始同步序列進(jìn)行稀疏化處理，獲得待壓縮感知序列，所 述待壓縮感知序列滿足壓縮感知條件;所述觀測(cè)壓縮模塊根據(jù)觀測(cè)矩陣對(duì)所述待壓縮感知 序列進(jìn)行觀測(cè)壓縮，獲得同步序列;最終，所述發(fā)送模塊將所述同步序列通過(guò)信道發(fā)送給接 收端。從而利用壓縮感知技術(shù)采樣率低的優(yōu)點(diǎn)，有效縮短同步序列的長(zhǎng)度，從而減少了對(duì)頻 譜資源的消耗，提高了系統(tǒng)的頻譜效率。并且，由于本方法發(fā)揮了壓縮感知技術(shù)抗噪聲能力 強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)，本方法具有比傳統(tǒng)定時(shí)同步方法更強(qiáng)的抗噪聲能力。
[0180]可選的，圖9所示裝置可以執(zhí)行上述發(fā)送端設(shè)備做為執(zhí)行主體的方法實(shí)施例中的 各個(gè)步驟并實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的技術(shù)效果。
[0181]圖10為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種基于壓縮采樣的定時(shí)同步裝置的結(jié)構(gòu)示意圖，參 照?qǐng)D1 〇，該裝置為上述發(fā)送端設(shè)備，該裝置，包括：
[0182]接收模塊500,用于接收同步序列;所述同步序列已進(jìn)行觀測(cè)壓縮；
[0183]重構(gòu)模塊501，用于對(duì)所述同步序列進(jìn)行重構(gòu)，獲得重構(gòu)序列；
[0184] 同步估計(jì)模塊502,用于對(duì)所述重構(gòu)序列進(jìn)行同步估計(jì)。
[0185] 本發(fā)明實(shí)施例提供的基于壓縮采樣的定時(shí)同步裝置，由于接收模塊接收的同步序 列；其已在上述發(fā)送端設(shè)備處進(jìn)行了觀測(cè)壓縮;進(jìn)而所述重構(gòu)模塊對(duì)所述同步序列進(jìn)行重 構(gòu)，獲得重構(gòu)序列;再由所述同步估計(jì)模塊對(duì)所述重構(gòu)序列進(jìn)行同步估計(jì)。從而利用壓縮感 知技術(shù)采樣率低的優(yōu)點(diǎn)，有效縮短同步序列的長(zhǎng)度，從而減少了對(duì)頻譜資源的消耗，提高了 系統(tǒng)的頻譜效率。并且，由于本方法發(fā)揮了壓縮感知技術(shù)抗噪聲能力強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)，本方法具有 比傳統(tǒng)定時(shí)同步方法更強(qiáng)的抗噪聲能力。
[0186] 可選的，圖10所示裝置可以執(zhí)行上述接收端設(shè)備做為執(zhí)行主體的方法實(shí)施例中的 各個(gè)步驟并實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的技術(shù)效果。
[0187] 最后應(yīng)說(shuō)明的是：以上各實(shí)施例僅用以說(shuō)明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對(duì)其限制;盡 管參照前述各實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行了詳細(xì)的說(shuō)明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解:其依 然可以對(duì)前述各實(shí)施例所記載的技術(shù)方案進(jìn)行修改，或者對(duì)其中部分或者全部技術(shù)特征進(jìn) 行等同替換；而這些修改或者替換，并不使相應(yīng)技術(shù)方案的本質(zhì)脫離本發(fā)明各實(shí)施例技術(shù) 方案的范圍。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于壓縮采樣的定時(shí)同步方法，其特征在于，包括： 發(fā)送端設(shè)備獲取初始同步序列； 所述發(fā)送端設(shè)備對(duì)所述初始同步序列進(jìn)行稀疏化處理，獲得待壓縮感知序列，所述待 壓縮感知序列滿足壓縮感知條件； 所述發(fā)送端設(shè)備根據(jù)觀測(cè)矩陣對(duì)所述待壓縮感知序列進(jìn)行觀測(cè)壓縮，獲得同步序列； 所述發(fā)送端設(shè)備將所述同步序列通過(guò)信道發(fā)送給接收端。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述初始同步序列為zadoff序列；所述 zadoff序列表達(dá)式為： S=[S1，S2，· · ·，SL] 其中，所述S表征所述zadof f序列，所述L為zadof f序列的長(zhǎng)度，所述所述T表示向量的 轉(zhuǎn)置運(yùn)算符，所述zadoff序列末尾長(zhǎng)為Up的序列置于所述zadoff序列的前端作為循環(huán)前 綴。3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述待壓縮感知序列滿足壓縮感知條件， 包括： 所述zadoff序列循環(huán)移位τ個(gè)單位后得到的序列與所述zadoff序列的自相關(guān)是零，且 所述τ乒0; 若所述zadoff序列為Ζ(η) = [ζι，ζ2, ...，ζη]，則滿足：若&為向下循環(huán)移位所述τ所得到的序列，則獲得稀疏基矩陣Ψ，所述Ψ表達(dá)式為：其中，所述#表示所述S的共輒； 若所述Ψ與所述S相乘，則滿足：其中，所述S在所述Ψ為稀疏的，且稀疏度為1。4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述發(fā)送端設(shè)備根據(jù)觀測(cè)矩陣對(duì)所述待壓 縮感知序列進(jìn)行觀測(cè)壓縮，獲得同步序列，包括： 所述發(fā)送端設(shè)備將觀測(cè)矩陣與所述Ψ相乘獲得感知矩陣； 所述發(fā)送端設(shè)備將所述同步序列與所述感知矩陣相乘，獲得所述同步序列。5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述觀測(cè)矩陣為高斯隨機(jī)測(cè)量矩陣，所述 高斯隨機(jī)測(cè)量矩陣滿足如下公式：其中，所述N為初始序列的長(zhǎng)度，所述M為所述觀測(cè)矩陣的觀測(cè)值數(shù)目，所述K為稀疏度。6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述初始同步序列為ρη序列、M序列、 zadoff-chu序列、golay序列中的任意一種。7. -種基于壓縮采樣的定時(shí)同步方法，其特征在于，包括： 接收端設(shè)備接收同步序列;所述同步序列已進(jìn)行觀測(cè)壓縮； 所述接收端設(shè)備對(duì)所述同步序列進(jìn)行重構(gòu)，獲得重構(gòu)序列； 所述接收端設(shè)備對(duì)所述重構(gòu)序列進(jìn)行同步估計(jì)。8. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法，其特征在于，所述接收端設(shè)備對(duì)所述同步序列進(jìn)行重 構(gòu)，包括： 所述接收端設(shè)備采用正交匹配跟蹤算法對(duì)所述同步序列進(jìn)行重構(gòu)，獲得所述重構(gòu)序 列。9. 根據(jù)權(quán)利要求8所述的方法，其特征在于，在所述正交匹配跟蹤算法中的同步度量函 數(shù)公式如下：所 述d為同步索引點(diǎn)，所述L = U2S所述同步序列等長(zhǎng)度，所述m為序列中各求和項(xiàng)的序號(hào)； 若所述d = arg max(M(d))，則所述d為最佳定時(shí)同步起點(diǎn)。10. -種基于壓縮采樣的定時(shí)同步方法，應(yīng)用于通訊系統(tǒng)，所述通訊系統(tǒng)包括至少一個(gè) 發(fā)送端設(shè)備和至少一個(gè)接收端設(shè)備，其特征在于，包括： 發(fā)送端設(shè)備獲取初始同步序列； 所述發(fā)送端設(shè)備對(duì)所述初始同步序列進(jìn)行稀疏化處理，獲得待壓縮感知序列，所述待 壓縮感知序列滿足壓縮感知條件； 所述發(fā)送端設(shè)備根據(jù)觀測(cè)矩陣對(duì)所述待壓縮感知序列進(jìn)行觀測(cè)壓縮，獲得同步序列； 所述發(fā)送端設(shè)備將所述同步序列通過(guò)信道發(fā)送給接收端； 所述接收端設(shè)備接收同步序列;所述同步序列已進(jìn)行觀測(cè)壓縮； 所述接收端設(shè)備對(duì)所述同步序列進(jìn)行重構(gòu)，獲得重構(gòu)序列； 所述接收端設(shè)備對(duì)所述重構(gòu)序列進(jìn)行同步估計(jì)。
【文檔編號(hào)】H04W56/00GK106027448SQ201610387406
【公開(kāi)日】2016年10月12日
【申請(qǐng)日】2016年6月3日
【發(fā)明人】姚志強(qiáng), 游志宏, 朱蕾
【申請(qǐng)人】湘潭大學(xué)