一种迭代频偏估计算法

提出一种适于低信噪比条件下工作的数据辅助型(data-aided)频偏估计算法。计算接收信号自相关函数的辐角,基于最大似然策略合成频偏估计,并通过迭代消除估计模糊。仿真结果表明:迭代算法具有较大的频偏估计范围(估计范围达±40%符号速率),与M&M算法相比,迭代算法信噪比门限有接近3dB性能改善,其估计性能更接近FFT最大似然算法和克拉美-劳下界(CRLB),并且计算量有所降低;基于迭代算法的简化版本与迭代线性预测(ILP)算法相比信噪比门限更低,并且降低了计算复杂度。