复杂环境下基于噪声匹配的最大多普勒频移估计

本文针对城市复杂信道环境下的最大多普勒频移估计需求,根据莱斯衰落信道中电平通过率(LCR)算法的理论推导,提出了一种基于噪声匹配的最大多普勒频移估计算法.所提算法通过对接收信号进行低通滤波处理,实现干扰噪声与多普勒检测器之间的匹配,从而有效提高最大多普勒频移的估计性能.而且基于莱斯衰落信道下最佳滤波比值的分析和推导,得到关于所提算法估计误差的两个重要推理.蒙特卡罗仿真结果表明:在低信噪比(SNR<0dB)的典型城市环境下,相比于现有的对数包络(LE)算法和修正自相关函数(MCOV)算法,所提算法提高了估计性能2~5dB,从而保证了最大多普勒频移的准确估计和移动通信系统的接收性能.