我认为这应该结合菲尔的另一个优秀问题来看待：

如何从 PSK 信号的包络中执行时序恢复？

情况如下：

有 15 个等距的 PSK 子载波，中间的子载波连续地携带同步序列。

Phil 所采用的通道化（以及我也推荐的方式）是使用多相滤波器组完成的。现在，同步变得有点棘手：如果在滤波器组中使用脉冲形状滤波器，那么多相滤波器组同步器可以用来重建时序信息的很多信息都会丢失。

所以我的直接反应是：好吧，那就不要在滤波器组中使用 RRC 滤波器，而是使用几乎不受损害地通过整个 RRC 光谱形状的东西，因此具有相当宽的通带和相当陡峭的过渡带。从技术上讲，这不会造成任何问题——PFB 非常有效，而且采样率非常低。

所以，考虑到这一点，它变成了一个鸡/蛋问题：

• 如果你想使用这样一个“尖锐”的前置滤波器，你需要确保 RRC 形信号几乎在它的中心，这需要频率同步。如果它没有居中，您将切断大部分信号能量和/或引入相邻信道干扰
• 频率同步是我们首先要这样做的全部原因。

所以，也许，我的想法一开始并不那么敏锐。

不过，这个问题很好，因为

1. 它表明我的想法并不总是最好的
2. 这个问题更进一步：

放弃对原始信号带宽、时序和频谱位置的了解，这成为一个非常有趣的估计问题。

所以，不是吓唬你，而是：与同步相比，解调通常是更容易的部分。这就是为什么，例如，GNU Radio 教程避免深入探讨该主题的原因。同步通常通过在传输中使用特制数据来实现，或者与均衡交织在一起，因此通常非常特定于应用程序。

但是：当然有可重复使用的、标准的、行之有效的方法。

通常，首先要考虑通过三种机制的组合来解决的整个问题：

1. 粗略的频率估计/校正
2. 载波相位/精细频率估计/校正
3. 定时恢复

但是您还有一个问题：您不知道信号的模拟带宽，这意味着您要么不知道脉冲整形滤波器的参数，要么不知道符号率。（我们暂时不考虑多普勒传播）

然而，让我们假设我们知道我们必须处理 PSK，并且我们至少知道运营商的数量。

粗频率校正

如果知道在给定带宽内只有一个载波，经典方法将是带边 FLL；简单地说：让我们有两个重叠的带通滤波器。如果上一个比下一个看到更多的功率，则信号没有居中，增加校正频率，否则降低它。

从统计上讲，这也适用于多个运营商。能量是来自单个载波还是来自频率等距的 15 个载波并不重要。现在，可悲的是，事实上，这通常是行不通的，因为使用多个子载波而不是一个更宽的信道的主要原因之一是您可以更轻松地单独均衡它们。因此，您在通道衰减通常不平坦的情况下执行此操作，因此整个“功率平衡”假设不成立。

但是，并非全部丢失：带边 FLL 虽然是模拟接收器中的标准技术，但并不是确定/纠正载波位置的唯一方法。我们现在进入频率估计器的世界，或者，假设我们知道传输的一些参数，但不知道其他参数，参数频率估计。

例如，一种简单的方法是寻找由足够分辨率的 DFT 给出的平均光谱中的峰值。另一种方法是使用类似 ESPRIT 的方法，因为我们知道我们期望的光谱峰值的数量。

鉴于我们现在将确定载体的位置和间距：

带宽和脉冲形状参数估计

这是一个非常有趣的问题；有了前一个问题中的载波间距和位置，我们现在至少可以部分隔离一个载波。假设 SNR 足够高，可以使用方差估计来确定 RRC 滚降。请注意，这确实是您需要一个具有平坦通带和陡峭截止频率的滤波器的情况——但您只需要一个通道，因此计算负载可能是可控的。顺便说一句，如果它适用于一个通道，并且您可以假设频谱等距离，那么故意将多个通道混叠在一起可能会降低估计的随机性 - 这再次取决于您要确定的系统。

请注意，这不是通用方法——您需要针对不同的脉冲整形滤波器使用不同的估计器。

定时恢复

您想使用多相时钟同步时序估计器，这是一个很好的选择——它使用一组略微偏移的滤波器来确定误差。您可以简单地将其应用于频率调整的多载波输入信号。只需确保每个符号的样本适合您期望的采样率，并选择反映您估计的通道带宽的窄低通滤波器的滤波器抽头！这可能意味着您必须将估计的 RRC 抽头内插到完整采样率，但由于这是内部抽取操作，因此即使使用内插 FIR，计算负载也可能是可以容忍的。除此之外，在信号链的早期抽取当然是最小化计算负载的方法。