非线性技巧实际上经常用于恢复相移信号的符号时钟，例如 BPSK、QPSK：平方样本（甚至取）导致去除相位信息，然后您可以使用基于伪导数的东西（如 Müller&Muller）优化时序。$\frac \pi {2N}$$x[n]$$x^4$

现在，QAM 的问题通常是没有两个相位相同的星座点；因此任意数量的平方不能将相数减少到 1。

对于这样的信号，即使知道会发生什么，同步也很复杂；在接收器中看到基于前导相关的同步是很常见的。这样做的好处是，您不仅可以获得时间，还可以获得相当数量的 CSI，这导致了均衡的可能性。

然而，作为第一步，某种基于自相关的检测器肯定听起来很有希望：假设具有有限的星座点集，在单个脉冲整形滤波器脉冲响应的影响范围内也只有有限多个符号序列，这也意味着人们可能期望信号在这段时间后重复。个符号的长度。$N,\, N\in\mathbb N$

知道了这一点，您仍然会留意；请记住，数据调制信号的频谱是与 diraccomb 卷积的脉冲形状，dirac 间距离为。希望符号时序与脉冲形状滤波器的时域根一致，您可以只查看充分过采样的信号并计算频谱“峰值”；实际上，这通常不会那么清楚。$N$$\frac{1}{f_{symbol}}$

其他一些提示：如果频谱形状是宽带和矩形的，甚至可能在两边都有一些“sincy”旁瓣，它可能是 OFDM。这会让您的生活变得更加艰难，但是：OFDM 通常使用循环前缀，这意味着您可以使用自相关来找到 OFDM 符号持续时间；由于循环前缀需要是整数个子符号（IDFT 箱），因此您可以大大缩小可能的 OFDM 配置。

¹事实上，任何基于周期性的估计器都可以工作；看看gr-specest 工具箱。它有一些参数频谱估计器，这里的 MTM 可能非常有趣。