CN101640550B - 检测前导的方法及其装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种检测前导的方法及其装置，该方法为：将每一路天线接收的数据与根ZC序列的离散傅里叶变换变换结果进行频域相乘；将相乘得到的数据进行逆快速傅立叶变换，逆快速傅立叶变换的数据个数小于满足网络往返延时的最小分辨率对应的数据个数；将多路天线接收的经过逆快速傅立叶变换的数据峰值合并；对合并结果进行时域插值，再对时域插值后的数据进行峰值检测。本发明实施例通过减少逆快速傅立叶变换的数据个数，降低逆快速傅立叶变换变换复杂度，从而降低逆快速傅立叶变换变换在随机接入前导检测过程中的耗时。

Description

检测前导的方法及其装置

技术领域

本发明涉及无线传输领域，尤其是涉及一种检测前导的方法及其装置。

背景技术

随机接入是移动通信用户设备(UE，User Equipment)向系统请求接入，收到系统的响应并分配接入信道的过程。该过程发生在UE开机进行附着，关机进行分离，位置区更新，路由区更新，执行任何业务的信令连接建立过程中。在长期演进(LTE，Long Term Evolution)系统中，蜂窝移动通信用户设备(UE，User Equipment)通过随机接入过程完成上行同步、用户功率调整和用户资源的申请等。

随机接入信号由前导(Preamble)和随机接入信道(RACH，Random AccessChannel)信息两部分组成，前导为根Zadoff-Chu(简称ZC)序列经过循环移位的序列，用于快速获得接入和估计时间同步，基站接收UE的上行随机接入信号时，需要先检测前导。

基站对前导的具体检测过程为：对每一路天线接收的数据首先进行频谱搬移，然后经过数字下变频(DDC，Digital Down Converter)变换、快速傅里叶变换(FFT，Fast Fourier Transformation)、和根ZC序列的离散傅里叶变换(DFT，Discrete Fourier Transformation)结果进行频域相乘后，将相乘结果做逆快速傅立叶变换(IFFT，Inverse Fast Fourier Transformation)，再求模平方，接着进行多天线峰值合并，最后进行峰值检测。基站检测到前导的同时更新该UE的网络往返延时(RTD，Round Trip Delay)测量值，并通过下行控制信道传递确认(ACK，acknowledge)给UE。

在进行IFFT变换之前，需要对接收数据与频域的相乘结果进行插值，插值方法为在1024个数据的相乘结果的尾部补1024个0，得到2048个数据，然后进行2048个数据的IFFT变换。

在对现有技术的研究和实践过程中，本发明的发明人发现存在以下问题：

进行RACH前导检测时，测量值网络往返延时的最小分辨率规定为0.52us，因此要求IFFT变换的最少数据个数为1536；IFFT变换的数据个数多，则进行IFFT变换的次数和复杂度高，相应地，在IFFT变换上消耗的时间也会比较长。

发明内容

本发明实施例提供一种降低IFFT变换复杂度的检测前导的方法及其装置。

为解决上述技术问题，本发明所提供的实施例是通过以下技术方案实现的：本发明实施例提供的检测前导的方法包括：将每一路天线接收的数据与根ZC序列的离散傅里叶变换变换结果进行频域相乘；将相乘得到的数据进行逆快速傅立叶变换，逆快速傅立叶变换的数据个数小于满足网络往返延时的最小分辨率对应的数据个数；将多路天线接收的经过逆快速傅立叶变换的数据峰值合并；对合并结果进行时域插值，再对时域插值后的数据进行峰值检测。

本发明实施例还提供一种检测前导的装置，该装置包括：相乘单元，用于将每一路天线接收的数据与根ZC序列的离散傅里叶变换变换结果进行频域相乘；变换单元，用于将相乘单元得到的数据进行逆快速傅立叶变换，逆快速傅立叶变换的数据个数小于满足网络往返延时的最小分辨率对应的数据个数；合并单元，用于将多路天线接收的经过变换单元的逆快速傅立叶变换的数据峰值合并；插值单元，用于对合并单元的合并结果进行时域插值，再对时域插值后的数据进行峰值检测。

由上述技术方案可以看出，本发明实施例通过将逆快速傅立叶变换的数据个数控制在满足网络往返延时的最小分辨率对应的数据个数以下，降低逆快速傅立叶变换复杂度，从而降低逆快速傅立叶变换过程在随机接入技术前导检测过程中的耗时；并在多路天线接收的数据峰值合并后，对合并结果进行时域插值，保证网络往返延时的最小分辨率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例一的方法流程示意图；

图2是本发明实施例二的方法流程示意图；

图3是本发明实施例装置的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

IFFT变换的数据个数K决定了RTD测量的时间分辨率。现有技术中，按照协议规定，RACH检测中测量到的RTD值的最小分辨率为0.52us，则在IFFT变换中选择K＝2048，以满足时间分辨率的要求，得到的时间分辨率为0.39us(K/1.28MHz)。

本发明实施例在降低IFFT变换复杂度的前提下，在IFFT变换中不进行插值，而是选择K＝1024，但无法满足RTD值的最小分辨率为0.52us的要求。因此，本发明实施例需要在多路天线数据峰值合并后，在时域进行插值，满足RTD测量值最小分辨率的要求。

实施例一、参见图1，图1为本实施例的方法流程示意图。

步骤101：将每一路天线接收的数据与根ZC序列的离散傅里叶变换结果进行频域相乘。

将从天线接收的数据首先进行频谱搬移、DDC变换，并和根ZC序列的DFT变换结果进行频域相乘的处理，这一过程与现有技术类似，不再赘述。

步骤102：将相乘得到的数据进行逆快速傅立叶变换，逆快速傅立叶变换的数据个数小于满足网络往返延时的最小分辨率对应的数据个数。

现有技术中，满足网络往返延时的最小分辨率对应的逆快速傅立叶变换的数据个数为2048，本发明实施例考虑降低IFFT变换复杂度，因此将逆快速傅立叶变换的数据个数限制在不超过2048的情况，具体变换方法与现有技术类似。

步骤103：将多路天线接收的经过逆快速傅立叶变换的数据峰值合并。

将每一路天线经过逆快速傅立叶变换的数据求模平方后，进行多天线峰值合并。

步骤104：对合并结果进行时域插值，再对时域插值后的数据进行峰值检测。

步骤102中逆快速傅立叶变换中的数据个数不超过2048时，无法满足RTD值的最小分辨率为0.52us的要求。因此，在多路天线数据峰值合并后，在时域进行插值，以满足RTD测量值最小分辨率的要求。

另外，在步骤102中逆快速傅立叶变换中的数据个数为1024时，由于1024是4的幂次方，可直接采用基4的方法，同时进行四个数据点的运算来实现IFFT，加快运算速度；并对合并结果采用两倍时域插值。

本发明实施例逆快速傅立叶变换中的数据个数为1024时，假设小区配置的前导个数为Q＝1，天线个数P＝4，根ZC序列个数L＝1，不考虑天线接收数据FFT变换和根ZC序列DFT变换计算复杂度的前提下，频域相乘、IFFT变换、求模平方、多天线数据合并、时域插值几个步骤相关运算的具体的复杂度分析如下：

1)频域相乘需要的复数乘法次数为：

N′_multil1＝K*P＝1024*4＝4096

2)IFFT采用基4算法需要复数乘法次数为(3K/8)log₂K(K为IFFT的数据个数)，则同时计算四个天线1024个数据需要复数乘法次数为：

N′_multil2＝P*(3K/8)log₂K＝4*3*1024/8log₂1024＝15360

复数加法次数为(3K/2)log₂K，需要复数加法次数：

N′_add1＝P*(3K/2)log₂K＝4*3*1024/2log₂1024＝61440

3)求模平方需要的复数乘法次数为：

N′_multil＝2*K*P＝2*1024*4＝8192

需要复数加法次数为：

N′_add2＝K*P＝1024*4＝4096

4)多路天线相关结果合并需要的复数加法次数为：

N′_add3＝K*(P-1)＝1024*(4-1)＝3072

5)进行时域插值，以选取汉明窗进行仿真测试为例，选择N＝10，可得到较小的插值平均误差。

做完一次插值运算的运算量为：

需要复数乘法为：N′_multil4＝K*N＝1024*10＝10240

需要复数加法为：N′_add4＝K*(N-1)＝1024*(10-1)＝9216

6)综上，相关运算总的计算复杂度为：

需要复数乘法为：

L*(N′_multi1+N′_multil2+N′_multil3+N′_multil4)*Q＝1*(4096+15360+8192+10240)*1＝37888

需要复数加法为：

L*(N′_add1+N′_add2+N′_add3+N′_add4)*Q＝1*(61440+4096+3072+9216)*1＝77824

在同等假设条件下，现有技术中检测前导方案的频域相乘、IFFT变换、求模平方、多天线数据合并、时域插值几个步骤相关计算复杂度为：

1)频域相乘需要的复数乘法次数为：

N_mult1＝K*P＝2048*4＝8192；

2)由于2048不是4的幂次方，因此IFFT变换只能采用基2的算法。

采用基2算法计算IFFT的需要复数乘法次数为(K/2)log₂K(K为IFFT的数据个数)，复数加法次数Klog₂K，因此基2算法计算四个天线2048和数据IFFT需要的复数乘法次数为：

N_multi2＝P*(K/2)log₂K＝4*(2048/2)*log₂2048＝45056

需要复数加法次数：

N_add1＝P*Klog₂K＝4*2048*log₂2048＝90112

3)求模平方需要的复数乘法次数为：

N_multi3＝2*K*P＝2*2048*4＝16384

需要复数加法为：

N_add2＝K*P＝2048*4＝8192

4)天线相关结果合并需要的复数加法次数为：

N_add3＝K*(P-1)＝2048*(4-1)＝6144

6)综上，总的计算复杂度为：

需要复数乘法次数为：

L*(N_multil1+N_multi2+N_Multi3)*Q＝1*(8192+45056+16384)*1＝69632

需要复数加法次数：

L*(N_add1+N_add2+N_add3)*Q＝1*(90112+8192+6144)*1＝104448

从上述本发明实施例与现有技术中检测前导方案的相关计算复杂度比较可以看出，现有技术中IFFT的数据个数为2048，总的计算复杂度为复数乘法69632次，复数加法104448次；而本发明实施例IFFT的数据个数为1024时，总的计算复杂度为复数乘法37888次，复数加法77824次；这样，便达到了降低IFFT变换复杂度的目的，从而降低IFFT变换在RACH前导检测过程中的耗时。

本发明实施例通过将IFFT变换的数据个数控制在满足网络往返延时的最小分辨率对应的数据个数以下，降低IFFT变换复杂度，从而降低IFFT变换在RACH前导检测过程中的耗时；并在多路天线接收的数据峰值合并后，对合并结果进行时域插值，保证网络往返延时的最小分辨率。

以下实施例二为实施例一的应用实施例，给出了可使用的插值函数。

实施例二、参见图2详细说明，图2为本实施例的方法流程示意图。

步骤201：将各天线接收的数据进行频谱搬移，DDC变换，FFT变换。

由于RACH的带宽为1.08MHz，从降采样的性能和硬件实现复杂度两方面考虑，选取天线接收数据FFT的变换数据个数M＝1024，降采样后送入FFT的采样频率为1.28MHz。

步骤202：各个天线FFT变换后的结果分别与本地根ZC序列DFT变换的结果进行频域相乘，得到有1024个数据的相乘结果。

由于ZC序列除了在起始点有峰值外，在序列的循环自相关点的其他点上都是零值，因此基站端采用频域相关的方法来实现前导的检测。

根ZC序列DFT变换结果实时产生。

步骤203：将1024个数据的相乘结果进行IFFT变换。

1024为4的幂次方，因此，可直接采用基4的方法，同时进行四个数据点的运算来实现IFFT，加快运算速度。

步骤204：求模平方，进行多天线峰值合并。

步骤205：选择合适的插值函数进行两倍插值。

由采样内插公式可知，连续函数y_u(t)可以由它的采样值y_u(nT_s)来表示，它等于y_u(nT_s)乘上对应的内插函数的总和，即

$y_u\left(t\right)=\underset{n=-\∞}{\overset{\∞}{\mathrm{\Σ}}}{y}_u\left(n{T}_s\right)\frac{\sin \mathrm{\π}(t-n{T}_s)/T_s}{\mathrm{\π}(t-n{T}_s)/T_s}$

其中，y_u(nT_s)为相关结果的采样值，u为根ZC序列物理索引，T_s为采样周期。内插公式表明在每一个采样点上，只有该采样值对应的内插函数不为零，所以保证了各采样点上信号值不变，而采样之间的信号则由各采样值内插函数的波形延伸迭加而成。也就是说，只要满足采样频率高于两倍信号最高频率，整个连续信号就可以用它的采样值完全代表，而不损失任何信息。

理想插值滤波器需要无穷个信号采样值，这在实际应用中是无法实现的。一般情况下，做法是从信号中截取一个时间片段，然后用截取的信号时间片段进行周期延拓处理，得到虚拟的无限长的信号。

将完整的无线信号截断以后，其频谱会发生畸变，原来集中的能量被分散到两个较宽的频带中去了，这种现象称之为频谱能量泄漏。为了减少频谱能量泄漏，可采用不同的截取函数对信号进行截断，截断函数称为窗函数，简称为窗。窗函数可以是采用时间变量某种幂次函数的幂窗，如矩形窗、三角形窗、梯形窗等，或者是采用正弦或余弦函数等组合成复合函数的三角函数窗，如汉宁窗、海明窗，或者是采用指数时间函数的指数窗，如高斯窗等，都不影响本发明实施例的实现。

频谱能量泄漏与窗函数频谱的两侧旁瓣有关，如果两侧瓣的高度趋于零，而使能量相对集中在主瓣，较为接近于真实的频谱，在本发明实施例可以使用窗函数来作为插值函数。因此，采用插值函数对合并结果进行时域插值时，可将插值函数的两端减小至零，以减小旁瓣高度，减少频谱能量泄漏。

则本发明实施例可使用的插值函数为：

$h\left(t\right)=\mathrm{\ω}\left(t\right)*\frac{\sin (\mathrm{\πt}/T_s)}{(\mathrm{\πt}/T_s)},$ 其中ω(t)为窗函数。

IFFT变换的数据个数为1024时，采用两倍插值，可得到相关结果的插值函数为：

$h\left(n\right)={[\mathrm{\ω}\left(n\right)*\frac{\sin (\mathrm{\πn}/2)}{(\mathrm{\πn}/2)}]}^2$ $n=-\frac{2N}{2},...,\frac{2N}{2}$

其中，N为偶数，是滤波的抽头数，插值函数算出的抽头用于处理插值数据。

假设两倍插值函数为h(n)(-N≤n≤N)。则n和n+1之间的插值公式可如下：

$y_u^{\′}\left(n\right)=\underset{i=-N/2+1}{\overset{N/2}{\mathrm{\Σ}}}{y}_u(n+i)h(2i-1),0\≤n\≤K-1$

其中，y_u(n)为天线合并后的输出数据，K为IFFT的数据个数。则插值后的相关结果为：

$\left\{\begin{array}{c}y(2n+1)=y_u\left(n\right)\\ y\left(2n\right)=y_u^{\′}\left(n\right)\end{array}\right.0\≤n\≤K-1$

步骤206：进行峰值检验。

本发明实施例通过将IFFT变换的数据个数控制在满足网络往返延时的最小分辨率对应的数据个数以下，降低IFFT变换复杂度，从而降低IFFT变换在RACH前导检测过程中的耗时；并在多路天线接收的数据峰值合并后，对合并结果进行时域插值，保证网络往返延时的最小分辨率。

并且，本发明实施例在IFFT变换的数据个数为1024时，采用基4的方法进行IFFT变换，加快了变换速度。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行，例如对于不同的天线接收的数据进行频谱搬移，DDC变换，FFT变换的过程可以串行处理或并行处理。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

以上提供了一种检测前导的方法，本发明实施例还提供一种检测前导的装置。

一种检测前导的装置，参见图3详细说明，图3为本发明实施例装置的结构示意图，包括：

相乘单元11，用于将每一路天线接收的数据与根ZC序列的离散傅里叶变换变换结果进行频域相乘；

变换单元12，用于将相乘单元11得到的数据进行逆快速傅立叶变换，逆快速傅立叶变换的数据个数小于满足网络往返延时的最小分辨率对应的数据个数；

合并单元13，用于将多路天线接收的经过变换单元12的逆快速傅立叶变换的数据峰值合并；

插值单元14，用于对合并单元13的合并结果进行时域插值，再对时域插值后的数据进行峰值检测；可采用插值函数对合并结果进行时域插值，并将插值函数的两端减小至零。

插值单元14插值采用的插值函数为：

$h\left(t\right)=\mathrm{\ω}\left(t\right)*\frac{\sin (\mathrm{\πt}/T_s)}{(\mathrm{\πt}/T_s)},$ 其中ω(t)为窗函数。

当变换单元12进行逆快速傅立叶变换的数据个数为1024时，插值单元14对合并结果采用两倍时域插值。两倍时域插值可得到的插值函数为：

$h\left(n\right)={[\mathrm{\ω}\left(n\right)*\frac{\sin (\mathrm{\πn}/2)}{(\mathrm{\πn}/2)}]}^2$ $n=-\frac{2N}{2},...,\frac{2N}{2}$

其中，N为偶数，是滤波的抽头数，插值函数算出的抽头用于处理插值数据。

假设两倍插值函数为h(n)(-N≤n≤N)。则n和n+1之间的插值公式可如下：

$y_u^{\′}\left(n\right)=\underset{i=-N/2+1}{\overset{N/2}{\mathrm{\Σ}}}{y}_u(n+i)h(2i-1),0\≤n\≤K-1$

其中，y_u(n)为天线合并后的输出数据，K为IFFT变换的数据个数。则插值后的相关结果为：

$\left\{\begin{array}{c}y(2n+1)=y_u\left(n\right)\\ y\left(2n\right)=y_u^{\′}\left(n\right)\end{array}\right.0\≤n\≤K-1$

本发明实施例设备的各个模块可以集成于一体，也可以分离部署。上述模块可以合并为一个模块，也可以进一步拆分成多个子模块。

本发明实施例通过将IFFT变换的数据个数控制在满足网络往返延时的最小分辨率对应的数据个数以下，降低IFFT变换复杂度，从而降低IFFT变换在RACH前导检测过程中的耗时；并在多路天线接收的数据峰值合并后，对合并结果进行时域插值，保证网络往返延时的最小分辨率。

本领域普通技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(Random Access Memory，RAM)等。

以上对本发明实施例所提供的检测前导的方法及其装置进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (6)

1.一种检测前导的方法，其特征在于，包括：

将每一路天线接收的数据与根ZC序列的离散傅里叶变换变换结果进行频域相乘；

将相乘得到的数据进行逆快速傅立叶变换，逆快速傅立叶变换的数据个数小于满足网络往返延时的最小分辨率对应的数据个数；

将多路天线接收的经过逆快速傅立叶变换的数据峰值合并；

对合并结果进行时域插值，再对时域插值后的数据进行峰值检测；

所述对合并结果进行时域插值包括：采用插值函数对合并结果进行时域插值，并将插值函数的两端减小至零；

时域插值使用的插值函数为：

其中ω(t)为窗函数，T_s为采样周期。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，包括：

将相乘得到的数据进行逆快速傅立叶变换，逆快速傅立叶变换的数据个数为1024时，

对合并结果采用两倍时域插值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，采用两倍时域插值得到的插值函数为：

$h\left(n\right)={[\mathrm{\ω}\left(n\right)*\frac{\sin (\mathrm{\πn}/2)}{(\mathrm{\πn}/2)}]}^2,n=-\frac{2N}{2},...,\frac{2N}{2}$

其中，N是滤波的抽头数且N为偶数；

当两倍插值函数为h(n)(-N≤n≤N)，则n和n+1之间的插值公式为：

$y_u^{\′}\left(n\right)=\underset{i=-N/2+1}{\overset{N/2}{\mathrm{\Σ}}}{y}_u(n+i)h(2i-1),0\≤n\≤K-1$

其中，y_u(n)为天线合并后的输出数据，K为逆快速傅立叶变换的数据个数，插值后的结果为：

$\left\{\begin{array}{c}y(2n+1)=y_u\left(n\right)\\ y\left(2n\right)=y_u^{\′}\left(n\right)\end{array}\right.,0\≤n\≤K-1$ 。

4.一种检测前导的装置，其特征在于，包括：

相乘单元，用于将每一路天线接收的数据与根ZC序列的离散傅里叶变换变换结果进行频域相乘；

变换单元，用于将相乘单元得到的数据进行逆快速傅立叶变换，逆快速傅立叶变换的数据个数小于满足网络往返延时的最小分辨率对应的数据个数；

合并单元，用于将多路天线接收的经过变换单元的逆快速傅立叶变换的数据峰值合并；

插值单元，用于对合并单元的合并结果进行时域插值，再对时域插值后的数据进行峰值检测；

所述插值单元，具体用于采用插值函数对合并结果进行时域插值，并将插值函数的两端减小至零，所述插值单元插值采用的插值函数为：

其中ω(t)为窗函数，T_s为采样周期。

5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于：

所述变换单元将进行逆快速傅立叶变换的数据个数为1024时，

所述插值单元对合并结果采用两倍时域插值。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，采用两倍时域插值得到的插值函数为：

$h\left(n\right)={[\mathrm{\ω}\left(n\right)*\frac{\sin (\mathrm{\πn}/2)}{(\mathrm{\πn}/2)}]}^2,n=-\frac{2N}{2},...,\frac{2N}{2}$

其中，N是滤波的抽头数且N为偶数；

当两倍插值函数为h(n)(-N≤n≤N)，则n和n+1之间的插值公式为：

$y_u^{\′}\left(n\right)=\underset{i=-N/2+1}{\overset{N/2}{\mathrm{\Σ}}}{y}_u(n+i)h(2i-1),0\≤n\≤K-1$

其中，y_u(n)为天线合并后的输出数据，K为逆快速傅立叶变换的数据个数，插值后的结果为：

$\left\{\begin{array}{c}y(2n+1)=y_u\left(n\right)\\ y\left(2n\right)=y_u^{\′}\left(n\right)\end{array}\right.,0\≤n\≤K-1.$

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