说明：粗同步过程的估计频偏范围只能估计小数倍的频偏，整数倍的频偏估计在精同步过程中来估计，本篇文章不涉及，待到后面讲到精同步过程的时候会讲。
上文提到NPSS粗同步过程是利用NPSS自身的特点通过自相关来实现的，NBIOT中一般采用1.92M的采样率来实现空口数据的采集，这个时候数据还带着频偏，表示如下：
其中
表示1.92M采样数据，N为FFT的点数，这里去128，
表示归一化频偏，为实际的频偏除以子载波间隔15k，在NBIOT中，所有的下行子载波间隔都为15K，这点跟上行不太一样，上行有15K和3.75K，这点后面我们写到上行相关的介绍的时候会给大家详细说明的，这里先不介绍了，
为噪声，做完自相关后的结果为：
N+Ncp为紧邻两个OFDM符合的间隔距离，Ncp为表示CP 循环长度，一个slot里面第一个符号为10，其他符号为9，先找到相关后的最大峰的位置，假设为corr(maxPos),实际估计的频偏为(单位Hz)：
实际估计的频偏为(单位Hz)：
实际的估计范围为：
[-π π] *128*15k/(128+9)/2π
为[-7k 7k]Hz.
MATLAB实现：
clc,clear,close all;
%
%
%
%code time 2024.08.19
%
corr = load('corr.txt');
[~, maxPos] = max(abs(corr));
maxCorr = corr(maxPos);
delta_f = angle(maxCorr)*128/(128+9)/(2*pi)*15000;
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原文链接：
https://blog.csdn.net/dyliang77/article/details/141328692
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