CN116405354B

CN116405354B - 载波频偏估计方法、装置、芯片及计算机可读存储介质

Info

Publication number: CN116405354B
Application number: CN202211116533.7A
Authority: CN
Inventors: 吴彦奇; 雷杰
Original assignee: Nanjing Yisiwei Computing Technology Co ltd; Beijing Eswin Computing Technology Co Ltd
Current assignee: Nanjing Yisiwei Computing Technology Co ltd; Beijing Eswin Computing Technology Co Ltd
Priority date: 2022-09-14
Filing date: 2022-09-14
Publication date: 2023-12-15
Anticipated expiration: 2042-09-14
Also published as: CN116405354A

Abstract

本发明涉及无线通信技术领域，提供了一种载波频偏估计方法、装置、芯片及计算机可读存储介质，该方法包括：对接收到的信号进行采样以获得训练序列，训练序列包括M个相同的向量；从M个向量中选择多组连续向量集，对每组连续向量集中的每个向量集均进行时域叠加，分别获得K个第一累加向量和K个第二累加向量；对K个第一累加向量和K个第二累加向量进行差分运算，获得K个标量相位；根据预设的相位权值对K个标量相位进行加权平均，获得载波的频偏估计值。本发明可以适用于带有重复结构的训练序列以及较低的信噪比环境中，能够以较低的复杂度实现较好的性能，使得频偏估计的准确度和算法的复杂度达到了比较好的平衡。

Description

载波频偏估计方法、装置、芯片及计算机可读存储介质

技术领域

本发明涉及无线通信技术领域，具体涉及一种载波频偏估计方法、装置、芯片及计算机可读存储介质。

背景技术

在无线通信系统中，接收方想要正确地接收发送方发送的信息，必须产生一个与接收信号相同的载波信号分量，方能实现对接收信号的相干解调。解调时需要本地载波与接收信号载波严格的同频同相，也就是实现接收载波与本地载波同步，载波同步包括频率同步和相位同步。数字通信中，除了载波同步外，还需要位同步、帧同步等。

如图1示出一种典型的通信系统，包括信源1、信源编码2、信道编码3、调制4、信道5、解调6、载波同步7、信道译码8、信源译码9和信宿10，其中，载波同步7作为系统同步中的关键一环，其同步性能直接决定了系统的相干解调性能。

在无线通信系统中，如果通信双方中任何一方处于径向移动状态时，接收到的信号都会产生一个多谱勒频移，多谱勒频移是产生载波频差的一个重要原因。另外，由于通信双方载波振荡器以及传输过程中有关器件频率的精度所限，接收信号与本地载波之间总会存在频差。为了实现信息在通信双方的正确传递，减少频率偏移对系统误码性能造成的影响，应该设法消除掉这些频差。

传统的频偏恢复算法主要分为两种类型：DA(Data-Aided)算法和NDA(Non-Data-Aided)算法。DA算法需要发送端发送训练序列或导频序列，并在接收端认为该信息已知；NDA方法不需要任何已知符号序列信息，直接利用接收数据进行估计，属于盲估计算法。由于DA算法利用了接收端已知的训练信息即训练序列进行频偏估计，所以其频率估计的范围和精度一般要优于NDA估计算法，比较可靠，经常被采用。

现有的基于训练信息的频偏估计，最佳的方法莫过于最大似然估计，此外还有近似最大似然的估计方法，比如Kay算法、Fizt算法、LR算法。然而这些算法不是特别适用于带有重复结构的训练序列，以及较低的信噪比(SIGNAL-NOISE RATIO，SNR)环境。如果将这些算法强行应用于这样的训练序列结构，复杂度会特别的高，实际系统无法承受。

因此，有必要提供改进的技术方案以克服现有技术中存在的以上技术问题。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种载波频偏估计方法、估计装置、芯片及计算机可读存储介质，可以适用于带有重复结构的训练序列以及较低的信噪比环境中，能够以较低的复杂度实现较好的性能，使得频偏估计的准确度和算法的复杂度达到了比较好的平衡。

根据本发明第一方面，提供了一种载波频偏估计方法，包括：

对接收到的信号进行采样以获得训练序列，所述训练序列包括M个相同的向量，M为大于等于4的整数；

从M个向量中选择多组连续向量集，对每组连续向量集中的每个向量集均进行时域叠加，分别获得K个第一累加向量和K个第二累加向量，其中，每组连续向量集均包括具有相同向量个数且相差至少一个采样间隔的两个向量集，每个采样间隔内采样获得一个向量，以及K为大于1且小于M的整数；

对所述K个第一累加向量和所述K个第二累加向量进行差分运算，获得K个标量相位；

根据预设的相位权值对所述K个标量相位进行加权平均，获得载波的频偏估计值。

可选地，获得K个第一累加向量和K个第二累加向量的方法包括：

对M个向量中的至少部分向量分别按照采样时间的顺序进行时域叠加，从不同的叠加输出位置获得K个第一累加向量；

对M个向量中的至少部分向量分别按照采样时间的逆序进行时域叠加，从不同的叠加输出位置获得K个第二累加向量。

可选地，对所述K个第一累加向量和所述K个第二累加向量进行差分运算包括：

在复数域上分别对所述K个第一累加向量中的每个第一累加向量与对应的第二累加向量进行点乘运算，获得K个标量；

分别将所述K个标量中的每个标量转换成对应的相位，获得K个标量相位。

可选地，K等于对M/2向下取整后减a，a为小于M/2的非负整数。

可选地，获得K个第一累加向量和K个第二累加向量的方法符合下述公式：

其中，Af[k]为第k个第一累加向量，Al[k]为第k个第二累加向量，S_i为所述训练序列中第i个向量，floor(M/2)为对M/2向下取整。

可选地，获得K个标量相位的方法符合下述公式：

其中，A[k]为第k个标量，Φ[k]为第k个标量相位，Af[k][n]为第k个第一累加向量中的第n个符号，Al[k][n]为第k个第二累加向量中的第n个符号，(Al[k][n])^*为第k个第二累加向量中的第n个符号的共轭。

可选地，根据预设的相位权值对所述K个标量相位进行加权平均的方法符合下述公式：

其中，q(k)为第k个标量相位对应的相位权值，fo为计算获得的频偏估计值，Fs为信号采样频率。

根据本发明第二方面，提供了一种载波频偏估计装置，包括：

训练序列提取单元，用于对接收到的信号进行采样以获得训练序列，所述训练序列包括M个相同的向量，M为大于等于4的整数；

时域叠加单元，用于从M个向量中选择多组连续向量集，并对每组连续向量集中的每个向量集均进行时域叠加，分别获得K个第一累加向量和K个第二累加向量，其中，每组连续向量集均包括具有相同向量个数且相差至少一个采样间隔的两个向量集，每个采样间隔内采样获得一个向量，以及K为大于1且小于M的整数；

标量相位计算单元，用于对所述K个第一累加向量和所述K个第二累加向量进行差分运算，获得K个标量相位；

频偏估计单元，用于根据预设的相位权值对所述K个标量相位进行加权平均，获得载波的频偏估计值。

可选地，所述时域叠加单元包括：

第一累加向量计算子单元，用于对M个向量中的至少部分向量分别按照采样时间的顺序进行时域叠加，并从不同的叠加输出位置获得K个第一累加向量；

第二累加向量计算子单元，用于对M个向量中的至少部分向量分别按照采样时间的逆序进行时域叠加，并从不同的叠加输出位置获得K个第二累加向量。

可选地，所述标量相位计算单元包括：

标量计算子单元，用于在复数域上分别对所述K个第一累加向量中的每个第一累加向量与对应的第二累加向量进行点乘运算，获得K个标量；

相位计算子单元，用于分别将所述K个标量中的每个标量转换成对应的相位，获得K个标量相位。

可选地，K等于对M/2向下取整后减a，a为小于M/2的非负整数。

可选地，所述第一累加向量计算子单元中包含的算法符合下述公式：

所述第二累加向量计算子单元中包含的算法符合下述公式：

可选地，所述标量计算子单元中包含的算法符合下述公式：

所述相位计算子单元中包含的算法符合下述公式：

可选地，所述频偏估计单元中包含的算法符合下述公式：

根据本发明第三方面，提供了一种电子设备，包括：处理器和存储器；所述存储器存储有一组计算机程序或指令，所述处理器用于调用所述存储器上存储的所述计算机程序或指令，以执行如上所述的载波频偏估计方法。

根据本发明第四方面，提供了一种芯片，包括：处理器和存储器；所述存储器存储有一组计算机程序或指令，所述处理器用于调用所述存储器上存储的所述计算机程序或指令，以执行如上所述的载波频偏估计方法。

根据本发明第五方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序或指令，所述计算机程序或指令被处理器执行时，使得如上所述的载波频偏估计方法被实现。

采用本发明的技术方案，能够在带有重复结构的训练序列以及较低的信噪比环境中，以较低的复杂度实现较好的性能，从而使得频偏估计的准确度和算法的复杂度能够达到比较好的平衡。

应当说明的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。

附图说明

图1示出一种通信系统的结构示意图；

图2示出根据本发明实施例提供的载波频偏估计方法的流程示意图；

图3示出根据本发明实施例提供的突发通信中的帧结构示意图；

图4示出根据本发明实施例提供的对具有重复结构的训练序列中的向量进行时域叠加的示意图；

图5示出根据本发明实施例提供的根据对应的第一叠加向量和第二叠加向量获得标量相位的示意图；

图6示出根据本发明实施例提供的根据标量相位获得频偏估计值的示意图；

图7示出根据本发明实施例提供的载波频偏估计方法的仿真结果示意图；

图8示出根据本发明实施例提供的载波频偏估计装置的结构示意图；

图9示出根据本发明实施例提供的芯片的结构示意图。

具体实施方式

为了便于理解本发明，下面将参照相关附图对本发明进行更全面的描述。附图中给出了本发明的较佳实施例。但是，本发明可以通过不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施例。相反的，提供这些实施例的目的是使对本发明的公开内容的理解更加透彻全面。

本发明提供的载波频偏估计方法可应用于突发通信系统中，但可以理解，本发明提供的载波频偏估计方法也可直接或经过简单的适配修改后应用在其他通信系统中。

突发通信系统，即数据以封装成帧的形式在随机时刻于信道上传输的通信系统。常见的突发通信系统有：时分双工组网系统、多传感器数据采集系统等。

与连续通信系统相比，突发通信系统中两个数据帧之间的时间间隔不固定，因此两帧之间的信道相关性不固定，所以无法利用之前帧的信息辅助当前帧进行载波频偏估计。尤其是在收发机之间存在相对运动时，两次帧通信之间的载波频偏可能变化较大，故在每次接收数据帧时均需要进行载波频偏估计。

如图2所示，本发明提供的载波频偏估计方法包括执行如下步骤：

在步骤S1中，对接收到的信号进行采样以获得训练序列。

参见图3，突发通信(例如WiFi、蓝牙、电力线通信等)中的帧结构包括前导序列、帧头和数据。其中，前导序列部分用于信号捕获、AGC收敛及时频同步，帧头部分用于传输调解信号所用的一些基本调制编码信息，数据部分用于承载业务信息。

前导序列部分多是包含有一些已知信息的信号，本实施例中于接收端所接收的信号的前导序列中包含有一段带有重复结构的训练序列，该训练序列包括M个相同的向量S_i(i＝0,1,...,M-1)，且M为大于等于4的整数。M个相同的向量中的每个向量S_i均可看作一个子序列，每个向量S_i均包含有N个符号c[n](n＝0,1,...,N-1)，其重复M次即可组成一个训练序列。

在接收端，经过ADC采样之后的数字信号模型可以用如下公式表示：

y[n]＝x[n]*e^{j*2*π*fo*n*T}+w[n] (1)

其中，n表示载波序号，x[n]表示发射信号，y[n]表示接收信号，fo表示载波频偏，T表示信号采样间隔，w[n]表示独立分布的高斯白噪声。其中，在对训练序列的采样过程中具有多个采样间隔，且该多个采样间隔中的每个信号采样间隔T内采样获得一个向量。

在进行频偏估计之前，在接收端需要先进行时间同步处理，即找到训练序列中M个向量S₀～S_M-1的位置，然后利用接收到的M个向量S₀～S_M-1进行频偏估计。且由前述公式(1)可知，在接收端接收到的每个向量S_i的数字信号模型可以用如下公式表示：

y[n]＝c[n％N]*e^{j*2*π*fo*n*T}+w[n] (2)，

其中，％表示取模N的余数。

在步骤S2中，从M个向量中选择多组连续向量集，对每组连续向量集中的每个向量集均进行时域叠加，分别获得K个第一累加向量和K个第二累加向量。其中，每组连续向量集均包括具有相同向量个数且相差至少一个采样间隔的两个向量集，以及K为大于1且小于M的整数。

本实施例中，在接收到训练序列中的M个向量后，可以根据需要从M个向量中搭配出K组连续向量集，该K组连续向量集中的不同组连续向量集之间可以具有相同的向量部分，只要确保每组连续向量集所包含的两个向量集具有的相同向量个数且相差至少一个采样间隔即可。优选地，不同组连续向量集中的两个向量集之间相差的采样间隔数不同，如此，能够获得多个不同采样间隔下的载波频偏fo，有利于提高最终对载波频偏fo的估计准确度。例如，可以选择{S₀,S₁,...,S_M-2}以及{S₁,S₂,...,S_M-1}分别作为第一组连续向量集中的两个向量集，选择{S₀,S₁,.，..,S_M-3}以及{S₂,S₃,...,S_M-1}分别作为第二组连续向量集中的两个向量集，选择{S₀,S₁,.，..,S_M-4}以及{S₃,S₄,...,S_M-1}分别作为第三组连续向量集中的两个向量集，...，以此类推。

可以理解，M越大，系统性能越好。K越大，对载波频偏fo的估计准确度越高，但计算量越大。因此，实际中关于K的取值应根据M的数值进行合理设定，以平衡对载波频偏fo的估计准确度和计算复杂度的需求。本实施例中，设定K等于对M/2向下取整后减a，a为小于M/2的非负整数。例如，当M为4或5时，a取0，使得K等于2；当M为6或7时，a取0或1，使得K等于2或3；当M为8或9时，a取0或1或2，使得K等于2或3或4，等，确保K大于等于2。

之后，对配置好的每组连续向量集中的每个向量集中的所有向量进行时域叠加，获得对应的第一叠加向量和第二叠加向量。本实施例中，获得K个第一累加向量和K个第二累加向量的方法符合下述公式：

其中，Af[k]为第k个第一累加向量，Al[k]为第k个第二累加向量，S_i为训练序列中第i个向量，floor()为向下取整运算。

具体实施时，参考图4，可对M个向量中的至少部分向量分别按照采样时间的顺序进行时域叠加，并从不同的叠加输出位置获得K个第一累加向量(S21)；以及对M个向量中的至少部分向量分别按照采样时间的逆序进行时域叠加，从不同的叠加输出位置获得K个第二累加向量(S22)，以进一步减少计算量。

示例性的，以M等于8，K等于3为例，此时可选择{S₀,S₁,...,S₆}以及{S₁,S₂,...,S₇}分别作为第一组连续向量集中的两个向量集，选择{S₀,S₁,...,S₅}以及{S₂,S₃,...,S₇}分别作为第二组连续向量集中的两个向量集，选择{S₀,S₁,.，..,S₄}以及{S₃,S₄,...,S₇}分别作为第三组连续向量集中的两个向量集。同时在进行各向量集的时域叠加时，可先将向量S₀和向量S₁进行时域叠加后再与向量S₂进行时域叠加，接着再依次与向量S₃、向量S₄、向量S₅和向量S₆进行时域叠加，并分别在与向量S₄进行时域叠加后输出第一累加向量Af[2]、与向量S₅进行时域叠加后输出第一累加向量Af[1]、以及与向量S₆进行时域叠加后输出第一累加向量Af[0]。同理，可先将向量S₇和向量S₆进行时域叠加后再与向量S₅进行时域叠加，接着再依次与向量S₄、向量S₃、向量S₂和向量S₁进行时域叠加，并分别在与向量S₃进行时域叠加后输出第二累加向量Al[2]、与向量S₂进行时域叠加后输出第二累加向量Al[1]、以及与向量S₁进行时域叠加后输出第二累加向量Al[0]。

可以理解，时域叠加并不会改变向量长度，经过时域叠加后获得的第一叠加向量和第二叠加向量仍为包含有n个符号的长度为N的向量。本发明实施例通过对接收到的向量进行时域叠加处理，能够平滑噪声，使得在低信噪比下系统可以有效的抵抗噪声的影响，同时，时域叠加处理也有利于降低后续的计算量，从而使得系统能够以较低的复杂度实现较好的性能，并使得对频偏估计的准确度和算法的复杂度达到比较好的平衡。

之后可通过执行步骤S3来根据第一累加向量Af[2]和第二累加向量Al[2]获得标量相位Φ[2]，根据第一累加向量Af[1]和第二累加向量Al[1]获得标量相位Φ[1]，根据第一累加向量Af[0]和第二累加向量Al[0]获得标量相位Φ[0]。

在步骤S3中，对K个第一累加向量和K个第二累加向量进行差分运算，获得K个标量相位。

步骤S3进一步包括：在复数域上分别对k个第一累加向量中的每个第一累加向量Af[k]与对应的第二累加向量Al[k]进行点乘运算，获得K个标量；再分别将K个标量中的每个标量转换成对应的相位，获得K个标量相位。

具体实施例时，参考图5，包括：在复数域上，获取第二累加向量Al[k]所包含的n个符号中每个符号的共轭(S31)；将第一累加向量Af[k]所包含的n个符号中的每个符号与第二累加向量Al[k]中对应符号的共轭进行乘法运算(S32)；将各对应符号的相乘结果进行累加，获得对应的标量A[k](S33)；利用反正切函数将获得的k个标量中的每个标量A[k]转换成对应的相位，从而获得对应的标量相位Φ[k]。

具体计算公式如下：

其中，A[k]为第k个标量，Φ[k]为第k个标量相位，Af[k][n]为第k个第一累加向量中的第n个符号，Al[k][n]为第k个第二累加向量中的第n个符号，(Al[k][n])^*为第k个第二累加向量中的第n个符号的共轭，re{A[k]}为第k个标量的实部，im{A[k]}为第k个标量的虚部，atan()为反正切运算。

在步骤S4中，根据预设的相位权值对K个标量相位进行加权平均，获得载波的频偏估计值。

预设的相位权值为：

其中，q(k)为第k个标量相位对应的相位权值。

根据公式(7)中所示的预设的相位权值对K个标量相位进行加权平均的方法符合下述公式：

其中，为计算获得的频偏估计值，Fs为信号采样频率。

具体实施时，参考图5，包括：利用相位权值q[0]对标量相位Φ[0]进行加权相乘(S41)；利用相位权值q[1]对标量相位Φ[1]进行加权相乘(S42)；利用相位权值q[2]对标量相位Φ[2]进行加权相乘(S43)；将步骤S41、步骤S42和步骤S43的运算结果进行累加(S44)；利用系数Fs/(2*π*N)对步骤S44的运算结果进行加权平均，获得频偏估计值(S45)。

如图7所示，从本发明实施例提供的载波频偏估计方法的仿真结果示意图中可以看出，系统的信噪比即使在-10dB的情况下，估计出的载波频偏小于300Hz、小于400Hz或小于500Hz的概率均能达到90％以上，当系统的信噪比大于等于-5dB时，估计出的载波频偏小于200Hz的概率也达到了90％以上。因此，采用本发明的技术方案，能够在带有重复结构的训练序列以及较低的信噪比环境中，以较低的复杂度实现较好的性能，使得频偏估计的准确度和算法的复杂度达到了比较好的平衡。

进一步地，本发明还公开了一种载波频偏估计装置，如图8所示，该载波频偏估计装置包括：训练序列提取单元10、时域叠加单元20、标量相位计算单元30和频偏估计单元40。

其中，训练序列提取单元10用于对接收到的信号进行采样以获得训练序列。训练序列包括M个相同的向量(S₀、S₁、...、S_M-1)，M为大于等于4的整数。

时域叠加单元20用于从M个向量中选择多组连续向量集，并对每组连续向量集中的每个向量集均进行时域叠加，分别获得K个第一累加向量和K个第二累加向量。其中，每组连续向量集均包括具有相同向量个数且相差至少一个采样间隔的两个向量集。其中，在对训练序列的采样过程中具有多个采样间隔，且该多个采样间隔中的每个采样间隔内采样获得一个向量，以及K为大于1且小于M的整数。进一步地，K等于对M/2向下取整后减a，a为小于M/2的非负整数。

本实施例中，时域叠加单元20进一步包括：第一累加向量计算子单元21和第二累加向量计算子单元22。

第一累加向量计算子单元21用于对M个向量中的至少部分向量分别按照采样时间的顺序进行时域叠加，并从不同的叠加输出位置获得K个第一累加向量。其中，第一累加向量计算子单元21中包含的算法符合前述公式(3)。

第二累加向量计算子单元22用于对M个向量中的至少部分向量分别按照采样时间的逆序进行时域叠加，并从不同的叠加输出位置获得K个第二累加向量。其中，第二累加向量计算子单元22中包含的算法符合前述公式(4)。

标量相位计算单元30用于对K个第一累加向量和K个第二累加向量进行差分运算，获得K个标量相位。

本实施例中，标量相位计算单元30进一步包括：标量计算子单元31和相位计算子单元32。

标量计算子单元31用于在复数域上分别对K个第一累加向量中的每个第一累加向量与对应的第二累加向量进行点乘运算，获得K个标量。其中，标量计算子单元31中包含的算法符合前述公式(5)。

相位计算子单元32用于分别将K个标量中的每个标量转换成对应的相位，获得K个标量相位。其中，相位计算子单元32中包含的算法符合前述公式(6)。

频偏估计单元40用于根据预设的相位权值对K个标量相位进行加权平均，获得载波的频偏估计值。本实施例中，频偏估计单元40中包含的算法符合前述公式(7)和(8)。

具体实施时，载波频偏估计装置中的各个模块/单元可以作为独立的实体来实现，也可以进行任意组合，作为同一或若干个实体来实现。同时，以上描述的载波频偏估计装置中的各个模块/单元的具体实施可参见前述的载波频偏估计方法实施例，在此不再赘述。

本发明实施例还提供了一种芯片100，如图9所示，包括处理器110和存储器120。存储器120上存储有一组计算机程序或指令，处理器110用于调用存储器120上存储的计算机程序或指令，以执行上述载波频偏估计方法，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

本领域普通技术人员可以理解，上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤可以通过指令来完成，或通过指令控制相关的硬件来完成，该指令可以存储于一计算机可读的存储介质中，并由处理器进行加载和执行。为此，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序或指令，该计算机程序或指令被处理器执行时，使得上述载波频偏估计方法被实现。其中，计算机可读存储介质，如U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

由于该计算机可读存储介质中所存储的指令，可以执行本发明实施例所提供的载波频偏估计方法中的步骤，因此，可以实现本发明实施例所提供的载波频偏估计方法所能实现的有益效果，详见前面的实施例，在此不再赘述。以上各个操作的具体实施可参见前面的实施例，在此不再赘述。

最后应说明的是：显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引申出的显而易见的变化或变动仍处于本发明的保护范围之中。

Claims

1.一种载波频偏估计方法，其中，包括：

2.根据权利要求1所述的载波频偏估计方法，其中，获得K个第一累加向量和K个第二累加向量的方法包括：

3.根据权利要求1所述的载波频偏估计方法，其中，对所述K个第一累加向量和所述K个第二累加向量进行差分运算包括：

4.根据权利要求1-3中任一项所述的载波频偏估计方法，其中，K等于对M/2向下取整后减a，a为小于M/2的非负整数。

5.根据权利要求4所述的载波频偏估计方法，其中，获得K个第一累加向量和K个第二累加向量的方法符合下述公式：

6.根据权利要求5所述的载波频偏估计方法，其中，获得K个标量相位的方法符合下述计算公式：

其中，A[k]为第k个标量，Φ[k]为第k个标量相位，Af[k][n]为第k个第一累加向量中的第n个符号，Al[k][n]为第k个第二累加向量中的第n个符号，(Al[k][n])^*为第k个第二累加向量中的第n个符号的共轭，N为所述训练序列中每个向量包含的符号数量。

7.根据权利要求6所述的载波频偏估计方法，其中，根据预设的相位权值对所述K个标量相位进行加权平均的方法符合下述公式：

8.一种载波频偏估计装置，其中，包括：

9.一种芯片，其特征在于，包括：处理器和存储器；

所述存储器存储有一组计算机程序或指令，所述处理器用于调用所述存储器上存储的所述计算机程序或指令，以执行如权利要求1至7中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序或指令，所述计算机程序或指令被处理器执行时，使得如权利要求1至7中任一项所述的方法被实现。