CN101641924A - 用于有效检测的序列产生方法及采用该方法收发信号的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种序列产生方法以及采用该序列产生方法的信号发送/接收方法，该序列产生方法允许接收端有效地检测用于OFDM通信系统的特定信道的序列。在序列产生期间，从索引之间具有共轭对称特性的序列集合中选择序列，并且从发送信号中省略与频率“0”相对应的特定部分。此外，接收端能够基于共轭对称特性仅采用一次互相关计算来计算接收(Rx)信号与各序列之间的互相关值。

Description

用于有效检测的序列产生方法及采用该方法收发信号的方法

技术领域

本发明涉及用在基于正交频分复用(OFDM)方案的通信系统中的信号发送/接收方法，具体而言，涉及一种序列产生方法以及采用该序列产生方法的信号发送/接收方法，其中所述序列产生方法使得接收端能够有效地检测用于移动通信系统的特定信道的序列。

背景技术

下面将具体介绍本发明中使用的OFDM、OFDMA和SC-FDMA方案。

近来，随着高速数据传输需求的快速增长，以及OFDM方案对于这种高速传输具有更多的优势，使得OFDM方案被用作用于各种高速通信系统中的传输方案。

下面将介绍OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing：正交频分复用)方案。

OFDM方案

根据OFDM方案的基本原则，OFDM方案将高速的数据流分成多个低速的数据流，并同时经由多个载波发送该低速的数据流。每个载波被称作子载波。

在OFDM方案中，多个载波之间存在正交性。因此，尽管载波的频率成分彼此交迭，但是交迭的频率成分能够被接收端检测到。

具体而言，高速的数据流被串行-至-并行(SP)转换器转换成并行的低速数据流。单独的子载波与上述并行的数据流相乘，单独的数据流被加入到该相乘的结果，然后该相加的结果发送至接收端。

另一方面，OFDMA方案是多址接入方法，该方法允许OFDM系统根据每个用户需要的传输速率将整个频带中的子载波分配给多个用户中的每一个。

下面将介绍常规的SC-FDMA(单载波-FDMA)方案。SC-FDMA方案也被称作DFS-S-OFDM方案。

SC-FDMA方案

下面具体介绍SC-FDMA方案。SC-FDMA方案主要应用于上行链路。该方案在产生OFDM信号之前，在频域基于DFT矩阵执行扩频，根据常规的OFDM方案对扩频的结果进行调制，然后发送调制后的结果。

为了解释SC-FDMA方案定义一些变量。“N”表示发送OFDM信号的子载波个数。“Nb”表示预定用户的子载波个数。“F”表示离散傅立叶变换(FDT)矩阵。“s”表示数据符号矢量。“x”表示频域中的数据散布(data dispersion)矢量，而“y”表示时域中发送的OFDM符号矢量。

在SC-FDMA方案发送数据符号(s)之前，数据符号(s)被分散(disperse)，如下面等式1所示：

【等式1】

$x=F_{N_b\×N_b}s$

在等式1中，

表示对数据符号(s)进行分散的尺寸为N_b的DFT矩阵。

根据预定的子载波分配技术，对分散后的矢量(x)执行子载波映射的处理。映射生成的信号被IDFT模块转换为时域信号，从而获得了将发送给接收端的期望信号。在这种情况下，被发送端转换成时域信号的发送信号可以用下面的等式2来表示：

【等式2】

$y=F_{N\×N}^{-1}x$

在等式2中，F_N×N ^-1表示用于将频域信号转换成时域信号的尺寸为N的IDFT矩阵。

然后，将循环前缀插入到通过上述方法建立的信号(y)，接着发送所生成的信号。这种能够产生发送信号并将该信号发送至接收端的方法称作SC-FDMA方法。可以以各种方式控制DFT矩阵的尺寸以实现特定的目的。

上述概念已经基于DFT或IDFT运算进行了公开。为了便于说明，下面的说明书中将不区分DFT(Discrete Fourier Transform：离散傅立叶变换)方案和FFT(Fast Fourier Transform：快速傅立叶变换)方案。

如果用2的模幂(modular exponentiation)来表示DFT运算的输入值的个数，则对于本领域的技术人员来说公知的是，可以用DFT运算来代替FFT运算。在下面的说明书中，FFT运算也可以被认为是DFT运算或者无需变化的其他等同的运算。

典型地，OFDM系统利用多个OFDM符号形成单个帧，以使得以帧为单位发送由几个OFDM符号组成的单个帧。OFDM系统首先间隔几帧或每帧发送前导码。在这种情况下，前导码的OFDM符号个数根据系统类型而不同。

例如，基于OFDMA方案的IEEE802.16系统首先以每个下行链路帧为间隔发送由单个OFDM符号组成的前导码。前导码被应用于通信终端，从而通信终端能够与通信系统同步、能够搜索所需的小区、以及能够执行信道估计。

图1示出了IEEE802.16系统的下行链路子帧的结构。如图1所示，由单个OFDM符号组成的前导码位于每帧的前面，因此其比每帧更早发送。前导码还被用于搜索小区，执行信道估计，以及在时间和频率方面进行同步。

图2示出了从IEEE802.16系统的第0扇区发送前导码的子载波集合。将给定带宽的两侧的一部分用作保护频带。如果扇区的个数为3，则每个扇区以3个子载波的间隔插入序列，而在剩余的子载波中插入“0”，然后，将生成的子载波发送至目的地。

下面介绍用于前导码的常规序列。下表1中示出了用于前导码的常规序列。

【表1】

索引	小区ID	扇区	序列(16进制)
				0	0	0	A6F294537B285E1844677D133E4D53CCB1F182DE00489E53E6B6E77065C7EE7D0ADBEAF
1	1	0	668321CBBE7F462E6C2A07E8BBDA2C7F7946D5F69E35AC8ACF7D64AB4A33C467001F3B2
				2	2	0	1C75D30B2DF72CEC9117A0BD8EAF8E0502461FC07456AC906ADE03E9B5AB5E1D3F98C6E
.	...	...	...

由扇区个数和IDcell参数值来定义序列。以上升的数字顺序将每个定义的序列转换成二进制信号，并且通过BPSK调制将二进制信号映射到子载波。

换言之，16进制级数(progression)被转换成2进制级数(Wk)，在从MSB(Most Significant Bit：最高有效位)至LSB(Least Significant Bit：最低有效位)的范围内对该2进制级数(Wk)进行映射。即，值0被映射为另一值“+1”，而值1被映射为另一值“-1”。例如，在索引为0的第0段处的16进制值“C12”的“Wk”值是“110000010010...”。转换后的二进制码的值为-1、-1、+1、+1、+1、+1、+1、-1、+1、+1、-1、+1...。

按照常规技术的序列在能够由二进制码组成的各种序列类型中维持相关特性。当数据被转换为时域的其他数据并且通过计算机仿真求得时，根据常规技术的序列能够维持低水平的PAPR(Peak-to-Average PowerRatio：峰均功率比)。如果系统结构变为其他结构，或序列被应用于其他系统，则常规技术必须寻找新的序列。

近来，提出了用在3GPP LTE(3^rd Generation Partnership Project LongTerm Evolution：第三代合作伙伴项目长期演进，此后称作“LTE”)技术的新序列。下面将具体介绍该序列。

已经针对LTE系统提出了各种序列。下面将介绍用在LTE系统的序列。

为了允许终端和节点B(即，基站)进行通信，终端必须通过同步信道(SCH)来和节点B进行同步，并且必须搜索小区。

上述的操作(即，终端和节点B同步，获得包括终端的小区的ID)称为小区搜索过程。通常，小区搜索分为初始小区搜索和相邻小区搜索。当终端初始开机时执行初始小区搜索过程。当连接模式或空闲模式的终端搜索相邻的节点B时执行相邻小区搜索。

SCH(Synchronous Channel：同步信道)可具有分层结构。例如，SCH可采用主SCH(P-SCH)和辅SCH(S-SCH)。

可以通过各种方法在无线帧中包含P-SCH和S-SCH。

图3和图4示出了能够在无线帧中包含P-SCH和S-SCH的各种方法。在各种情况下，LTE系统可根据图3或图4的结构来配置SCH。

在图3中，P-SCH被包含在第一子帧的最后一个OFDM符号中，而S-SCH被包含在第二子帧的最后一个OFDM符号中(在图3中，假设子帧的持续时间为0.5ms。但是根据系统，子帧的长度可以不同地进行配置)。

在图4中，P-SCH被包含在第一子帧的最后一个OFDM符号中，而S-SCH被包含在第一子帧的倒数第二个OFDM符号中(在图4中，同样，假设子帧的持续时间为0.5ms)。

LTE系统能够通过P-SCH而获得时间/频率同步。同样，S-SCH可包括小区组ID(group ID)、帧同步信息、以及天线配置信息等。

下面介绍常规3GPP LTE系统中提出的P-SCH配置方法。

P-SCH基于载频在频带1.08MHz上被发送，并且对应于72个子载波。在这种情况下，单独子载波之间的间隔是15kHz，因为LTE系统将12个子载波定义为单个资源块(RB)。在这种情况下，72个子载波等于6个RB。

P-SCH被广泛地用于能够使用多个正交子载波的通信系统中(例如，OFDM或SC-FDMA系统)，因此其必须满足下面的第一至第五条件。

根据第一条件，为了使接收端能具有良好的检测性能，上述P-SCH必须在与P-SCH的组成序列有关的时域具有良好的自相关和互相关特性。

根据第二条件，上述P-SCH必须使同步检测的复杂度低。

根据第三条件，“优选的是”，上述P-SCH可以具有N次重复的结构以实现良好的频偏估计性能。

根据第四条件，优选的是P-SCH具有低的PAPR(Peak-to-AveragePower Ratio：峰均功率比)或低的CM(Cubic Metric：立方量度)。

根据第五条件，假设P-SCH被用作信道估计信道，则P-SCH的频率响应可具有常值。换言之，从信道估计的角度来说，在本领域中公知的是，频域中的平坦响应具有最佳的信道估计性能。

尽管常规技术中已经提出有各种序列，但是常规技术不足以充分满足上述条件。

发明内容

技术问题

因此，本发明涉及用于有效检测的序列产生方法以及采用该方法发送/接收信号的方法，其大体上消除了由于现有技术的局限性和不足所导致的一个或更多个问题。

本发明的一个目的在于提供一种用于提供具有良好相关特性的序列的方法。

本发明的另一个目的在于提供一种在发送端产生序列并发送序列，以使得接收端能够容易地检测该序列的方法。

本发明的再一目的在于提供一种有效地检测上述产生/发送的信号的方法。

本发明的另外的优点、目的以及特征将在后述说明书中部分地进行阐述，并且部分内容在本领域的技术人员检查下述内容之后将变得明显，或者通过实施本发明了解到。本发明的目的和其他优点将通过在书面说明书及其权利要求以及附图中具体指出的结构来实现和获得。

技术方案

如本文中具体实施，根据本发明的目的，为了实现这些目标和其他优点，提供了一种信号发送方法，该方法包括：选择包含在根索引集合中的其中一个根索引，其中该根索引集合使得来自多重序列中的第一序列和第二序列满足共轭对称特性，所述多重序列中的第一序列和第二序列在该根索引集合中具有各自的根索引；根据所选择的根索引在频域或时域产生序列；将所产生的序列映射到频域资源单元；以及将映射到频域的序列转换成时域发送信号，并发送该时域发送信号。

优选的是，所述多重序列表示Zadoff-Chu序列，并且满足共轭对称特性的所述根索引集合使得所述第一序列和所述第二序列的各个的根索引之和对应于Zadoff-Chu序列的长度。

优选的是，所述Zadoff-Chu序列具有奇数长度，并且用如下式来表示用于产生Zadoff-Chu序列的等式：

$\exp (-i\frac{\mathrm{M\πn}(n+1)}{N})$

其中，Zadoff-Chu序列的长度是“N”，“M”是Zadoff-Chu序列的根索引，并且“n”是一个特定的Zadoff-Chu序列中的各组成成分的索引。

优选的是，将其中所述第一序列和所述第二序列的各根索引之和对应于Zadoff-Chu序列的长度的所述根索引集合设为：使得所述第一序列和所述第二序列的各根索引之和被设置为值“N”。

优选的是，将Zadoff-Chu序列的长度设为63，以及将第一序列的根索引设为34，并且将第二序列的根索引设为29。

优选的是，多重序列的个数是3，并且根索引集合中来自所述多重序列的第三序列的根索引是考虑了频偏的影响而选择的。

优选的是，在所述根索引集合中，将所述第一序列的根索引设为34，将所述第二序列的根索引设为29，并且所述第三序列的根索引设为25。

优选的是，所述多重序列被用作P-SCH(主-SCH)发送序列。

优选的是，所述多重序列被用作上行链路前导码发送序列。

在本发明的另一个方面，提供了一种信号发送方法，该方法包括：选择包含在根索引集合中的其中一个根索引，其中该根索引集合使得来自多重序列中的第一序列和第二序列的各个根索引之和对应于所述多重序列的长度，所述多重序列的第一序列和第二序列在该根索引集合中具有各自的根索引；根据所选择的根索引在频域或时域产生序列；将所产生的序列映射到频域资源单元；以及将映射到频域的序列转换成时域发送信号，并发送该时域发送信号。

优选的是，所述多重序列表示具有奇数长度的Zadoff-Chu序列，并且用下式来表示用于产生Zadoff-Chu序列的等式：

$\exp (-i\frac{\mathrm{M\πn}(n+1)}{N})$

其中，Zadoff-Chu序列的长度是“N”，将其中所述第一序列和所述第二序列的各根索引之和对应于所述多重序列的长度的所述根索引集合设为：使得所述第一序列和所述第二序列的各根索引之和被设置为值“N”。其中，“M”是Zadoff-Chu序列的根索引，并且“n”是一个特定的Zadoff-Chu序列中的各组成成分的索引。

在本发明的再一个方面，提供了一种用于计算接收(Rx)信号与包括第一序列和第二序列的多重序列中的各个的互相关值的方法，该方法包括：获得在计算所述Rx信号与来自所述多重序列中的所述第一序列之间的互相关值时产生的多个中间值；以及通过加入或减去所述中间值来计算所述Rx信号与来自所述多重序列中的所述第一序列之间的互相关值以及所述Rx信号与来自所述多重序列中的所述第二序列之间的互相关值，其中：将所述第一序列的根索引和所述第二序列的根索引设置为使得所述第一序列和所述第二序列满足共轭对称特性。

优选的是，满足共轭对称特性的所述第一序列和所述第二序列满足彼此为共轭复数的关系。

优选的是，所述中间值包括：第一结果值，其表示所述Rx信号的实部和所述第一序列的实部之间的互相关值；第二结果值，其表示所述Rx信号的虚部和所述第一序列的虚部之间的互相关值；第三结果值，其表示所述Rx信号的虚部和所述第一序列的实部之间的互相关值；以及第四结果值，其表示所述Rx信号的实部和所述第一序列的虚部之间的互相关值；

优选的是，以这样的方式计算所述Rx信号和所述第一序列之间的互相关值，即，使得所述第一结果值与所述第二结果值之和为实部，并且所述第三结果值和所述第四结果值之差为虚部。

优选的是，以这样的方式计算所述Rx信号和所述第二序列之间的互相关值，即，使得所述第一结果值与所述第二结果值之差为实部，并且所述第三结果值和所述第四结果值之和为虚部。

根据本发明的再一方面，提供了一种利用恒包络零自相关(CAZAC)序列的信号发送方法，该方法包括：选择预定的根索引，并根据所选择的根索引在频域或时域产生CAZAC序列；将所产生的CAZAC序列连续地映射到频域资源单元；以及将映射到频域的序列转换成时域发送信号，并发送该时域发送信号，其中，在如下条件下发送时域发送信号：省略来自CAZAC序列中的与频率“0”部分相对应的特定成分，以使得所生成的时域发送信号没有与频率“0”相对应的成分。

优选的是，在从CAZAC序列中对与频率“0”部分相对应的成分进行打孔之后，发送所述时域发送信号。

优选的是，所述CAZAC序列是具有奇数长度的Zadoff-Chu序列，用下式来表示用于产生Zadoff-Chu序列的等式：

$\exp (-i\frac{\mathrm{M\πn}(n+1)}{N})$

其中，Zadoff-Chu序列的长度是“N”，“M”是Zadoff-Chu序列的根索引，并且“n”是一个特定的Zadoff-Chu序列中的各组成成分的索引。

优选的是，Zadoff-Chu序列的长度为63，以及在Zadoff-Chu序列中，与“n”值为“0～30”(即，n＝0～30)相对应的组成成分被连续地映射到如下频率资源单元：从频率资源单元索引为“-31”的频率资源单元至频率资源单元索引为“-1”的频率资源单元，并且与“n”值为“32～62”(即，n＝32～62)的组成成分被连续地映射到如下频率资源单元：从频率资源单元索引为“1”的频率资源单元至频率资源单元索引为“31”的频率资源单元。

优选的是，所述Zadoff-Chu序列被用作P-SCH(主-SCH)发送序列。

应了解，本发明的以上的总体描述和下面的具体说明是示例性和解释性的，并且旨在对权利要求所保护的发明提供进一步的解释。

有益效果

通过本发明产生的序列在时域中维持至少预定水平的相关特性，并且具有低的PAPR特性。此外，通过采用由本发明的一个实施方式产生的序列，接收端能够通过一次相关运算来容易地检测该序列。

在序列被应用于诸如LTE系统之类的通信标准的条件下，本发明可以配置良好性能的信道。

附图说明

所包括的用于进一步理解本发明的附图示例了发明的实施方式，并与说明书一起用于解释发明的原理。

在附图中：

图1是例示IEEE 802.16系统的下行链路子帧的结构图；

图2示出了从IEEE 802.16系统的第0扇区发送的子载波集合；

图3和图4是例示在无线帧中包括P-SCH和S-SCH的各种方法的概念图；

图5是例示用于实现本发明的一个实施方式的发送/接收端的框图；

图6是例示根据本发明维持合理的相关特性的方法和设计低PAPR序列的方法的流程图；

图7示出根据本发明的CAZAC序列的自相关特性；

图8是例示根据本发明的构造P-SCH的方法的概念图；

图9是例示根据本发明的产生P-SCH的方法的流程图；

图10是例示根据本发明的示例性子载波(其中该子载波的各个基于LTE标准被映射到P-SCH)的概念图；

图11是例示根据本发明的时域长度为36的Frank序列的框图；

图12是例示根据本发明的在时域进行2次重复从而形成长度为72的生成序列的框图。

图13示出了根据本发明的图9的步骤S1703的结果；

图14示出了根据本发明的图9的步骤S1704-1的结果；

图15示出了根据本发明对图13的结果向右循环移位的结果；

图16是例示根据本发明的序列产生方法的概念图；

图17示出了根据本发明的没有DC成分的序列和其他的有DC成分的序列在星座图中的比较。

图18是例示根据本发明在频域设计序列以便形成在时域2次重复结构的方法的概念图。

图19和图20是例示根据本发明的索引集合(1，2，34)的互相关特性的图表；

图21是例示根据本发明的在各种条件下的频偏灵敏度和CM的图表；

图22至25是例示根据本发明的当选择了根索引集合时单独的集合的自相关轮廓(profile)的图表；

图26是例示根据本发明的将长度为63的序列映射到频域资源单元的方法的概念图；以及

图27和图28是例示根据本发明的接收端的框图。

具体实施方式

下面将详细参照本发明的优选实施方式，在附图中示出了本发明的示例。尽可能地，在整个附图中采用相同的参考标号来指代相同或类似的部分。

为了便于说明以及更好地理解本发明，下面的详细说明中将公开本发明的各种实施方式和变形例。在某些情况下，为了防止发生本发明的概念模糊，将省略对于本领域技术人员来说为公知的常规设备或装置，并基于本发明的重要功能以框图的形式进行表示。

应了解，本发明产生并发送序列以使得接收端能够有效地接收或检测相应的序列。为此，本发明提供了用于产生/发送用在特定信道中的序列的各种方法(例如，在时域或频域产生序列的方法、将在时域或频域产生的序列映射到频域序列的方法、将频域序列转换成时域序列的方法、用于去除或避免存在DC成分的数据处理方法、以及产生在时域中具有迭代或重复特性的序列的方法等)。

基本实施方式

由本发明产生的序列可以应用于各种信道。

例如，序列可以应用于上行链路前导码发送信号(例如，随机接入信道(RACH))或下行链路同步信道等。同时，序列可应用于数据信道或控制信号的信道，而且，还可以应用于能够进行时间或频率同步处理的同步信道。

为了便于说明，尽管本发明将介绍产生用于同步信道(即，P-SCH信道)的序列的方法，但是应了解，本发明的范围并不仅限于下面的示例，并且还能应用于其他的示例。

例如，当通过相应的信道中发送特定的信息而没有建立时间同步的情况下，上述时间同步概念的瞬时相关输出数据被用于获取相应的信息。假设执行了零延迟相关输出函数，则上述特定信息遵循相同的过程。

图5是例示用于实现本发明的一个实施方式的发送/接收端的框图。

下面参照图5介绍发送端。在接收到输入数据501之后，发送端执行对输入数据501添加多余比特(也称作冗余比特)的信道编码单元502，从而能够防止输入数据501在信道中发生失真。

信道编码单元502可以通过turbo码或LDPC码等来实现。在发送同步信道或上行链路前导码的处理中可以省略信道编码单元502。因此，如果序列产生方法用在同步信道或者该方法用于发送上行链路前导码，则信道编码单元502对于本发明的实施方式来说不是必需的部件。

然后，生成的数据进入到能用QPSK或16QAM等来实现的符号映射单元504。然后，映射后的符号信号经由IFFT 505被加载到时域载波上，并且IFFT 505的输出信号经由滤波器506和DAC(Digital-to-AnalogConverter：数模转换器)507被发送至射频(RF)信道。接收端以与发送端的操作顺序相反的顺序执行操作。

图5不是发送端用于实现下面将介绍的序列产生/发送方法的唯一示例结构。

图6是例示根据本发明的一个实施方式的产生/发送序列的基本概念的流程图。

参照图6，在步骤S101，序列产生方法在时域或频域产生长度为N的序列。在步骤S101中，本发明的一个实施方式提出：在根索引集合中选择根索引，所述根索引集合使得在该索引集合具有索引的至少两个序列能够满足“共轭对称特性(conjugate symmetry property)”。通过采用具有满足共轭对称特性的索引的序列，接收端能够容易地通过一个相关运算来检测接收信号。本实施方式的共轭对称特性和其他特性将在下面介绍。

另一方面，如果在时域中产生序列，则序列产生方法执行N点的FFT运算，从而序列被映射到频域资源单元。但是，应了解，本发明不限于在时域中产生序列，并且能够实现为在频域中产生序列。因此，对于在频域中产生序列的实施方式，可以省略FFT或DFT步骤。

同时，根据通信系统的要求，序列产生方法可在步骤S105中执行处理DC(Direct Current：直流)成分和插入保护子载波。在步骤S105中，处理DC成分是用来防止生成的序列在频域具有DC成分。可以通过直接将DC成分从序列中打孔(puncturing)，或者任何其他等同的操作来完成这一点。

如果需要，可以在步骤S107对生成的序列应用PAPR衰减技术，并且在步骤S 109，通过TDFT或IFT(Inverse Fourier Transform：傅立叶逆变换)运算将相应的序列转换成时域序列。如上所述，对于本领域技术人员来说显而易见的是，根据N值可选择地执行DFT或FFT。

通过上述方案产生和/或发送的序列可以是上行链路前导码、下行链路同步信道信号或任何其他等同的信号。

下面更加具体地介绍根据本发明的序列产生方法和信号发送方法。

如果在步骤S101中产生了长度为N的序列，序列可以在索引集合中选择特定的索引，该索引集合具有用于在序列之间进行区分的多个索引，从而可以通过所选择的索引来产生序列。

在这种情况下，如上所述，本发明的一个实施方式提供了通过在索引集合中选择索引来产生序列的方法，在该索引集合中，至少两个索引满足共轭对称特性。在这种情况下，共轭对称特性是指对应于特定索引的序列与对应于其他索引的其他序列的共轭复数相等。其详细说明将参照下面的具体序列来进行介绍。

在采用多重序列中的至少一个序列的情况下(各序列均包括满足共轭对称特性的索引)，接收端能够极大地减小互相关的计算次数，从而能够容易地检测期望的信号。

本发明提供了省略与DC子载波相对应的成分(图S105中所示)，并发送所产生的信号的方法。

下面将具体介绍图6中的单独步骤。

首先介绍形成/产生长度为N的序列的步骤S101。

根据本发明的一个实施方式，本发明不仅提供了使序列表现出良好相关特性的方法，还提供了产生能够维持预定幅度的序列的方法。为此，本实施方式在时域或频域中产生具有特定长度的序列。

下面介绍用于本实施方式的序列所需的优选条件。

如上所述，为了提高发送端的放大器的效率，优选的是发送端发送用于降低PAPR的序列。根据本实施方式的序列在时域中具有预定的幅度。优选的是，序列的信号幅度不仅在时域而且在频域中均可以轻微地改变。

当大部分通信方法已经为特定的发送/接收端分配了预定的频带时，该通信方法限制了在所分配的频带中能够使用的功率的最大值。换言之，通常的通信方法包括特定的频谱模板(spectrum mask)。因此，尽管在时域中发送了恒幅的序列，但是如果信号幅度在频域中不规则，则序列在频域被增强(boost)之后，信号有可能意外地超出了频谱模板。

如果信道值在频域被预先识别，优选的是，系统可以根据信道状态的好或坏以不同的方式来执行功率分配。但是，由于前导码使用的特性，系统很难预先识别信道，因此所使用的子载波的功率通常为恒定。

与上述频率平坦特性有关的，在将相应的序列用作特定信道以执行信道估计的情况下(例如，如果P-SCH被用于LTE系统)，可以肯定最优的情况是，用于信道估计的参考信号具有频率平坦特性。

除了上述的PAPR特性之外，根据本实施方式的序列可具有良好的相关特性以容易地检测或区分信号。良好的相关特性是指存在良好的自相关特性和存在良好的互相关特性。

优选的是，可以由发送端来产生序列，从而接收端能够容易地获得同步。上述同步可以指频率同步和时间同步。通常，如果在时域的单个OFDM符号中重复特定的模式，则接收端能够容易地获得频率同步和时间同步。

因此，可以以在时域的单个OFDM符号中重复特定的模式的方式建立根据本实施方式的序列，但是并非必须这样做。此后，将介绍产生具有重复结构的序列的非限定性示例。例如，在序列产生步骤中，系统可以在通过N点FFT模块产生的单个OFDM符号内插入具有两个完全相同的模式的前导码序列。通过在时域中重复相同的模式来构造特定长度的序列的方法并非限制性方法。还提供有下面的示例。

如果N点的FFT或DFT遇到了严重的问题，则创建长度为N/2的序列并重复两次，然后，可以配置总长度为N的前导码序列。如果产生长度为N/4的序列并重复两次，并且插入重复的序列，则可以配置总长度为N/2的前导码序列。N/2的前导码序列在频域中的长度为N/2。在这种情况下，在频域中调整序列间隔从而产生长度为N的序列。

同时，如上所述，本发明还可以采用在时域中不重复的序列。在这种情况下，如果有必要可以省略上述的重复操作。换言之，本发明还能在时域或者直接在频域中产生长度为N的序列而无需重复长度为N的序列。在该步骤中使用的序列可以是CAZAC序列、格雷序列或二进制序列等。

根据本实施方式，考虑到上述条件有多种序列可以选择。作为示例性实施方式，本发明建议采用CAZAC序列。具体而言，尽管下面将介绍形成时域序列长度为1024的CAZAC序列并插入该序列的方法，但是应了解，CAZAC序列的长度不限于此示例性的方法。

根据通过此实施方式产生的CAZAC序列，预先产生了用于区分可用的CAZAC序列的根索引的集合，并且从所产生的根索引的集合中选择特定的根索引，从而产生了根据所选择的索引的序列。在这种情况下，优选的是，可以在根索引集合中选择为产生序列而选择的、满足共轭对称特性的根索引。

为了在CAZAC序列中满足上述的共轭对称特性，根据指示该序列长度是由偶数长度还是奇数长度来表示的特定信息，来自索引集合中的两个根索引的和可以具有不同的条件。如果对应序列的长度用奇数长度来表示，并且两个根索引之和与产生该对应序列的等式的周期(在一些情况下为序列长度)相对应，则能够满足上述共轭对称特性。

但是，为了实现特定的目的，用于产生对应序列的上述等式可以从一个基本格式的等式变为其他等式。在这种情况下，满足上述共轭对称特性的条件有可能变为其他的条件。当然，两个根索引之和必须与能够通常地产生该对应序列的等式的周期相对应。结合该需求，下面将详细说明根据本发明的序列产生方法以及应用于特定序列的其他实施方式。

可以根据相同的原理在时域和/或频域产生根据本发明的序列。因为在频域中直接产生序列的示例能够容易地被理解(因为只是省略了在时域中产生序列的实施方式中的一些步骤)，因此，为了便于说明，下面的实施方式将基于如下特定的示例：在时域产生序列，并且将所产生的序列转换为频域序列。但是，应了解，本发明的范围不限于此示例，并且如需要还能够应用于其他示例。

下面的说明将公开以下的等式3中所示出的特定的示例。

【等式3】

$a_{n\_\mathrm{Chu}}=\exp (-i\frac{\mathrm{M\π}{n}^2}{N}),$ 当N为偶数

$a_{n\_\mathrm{Chu}}=\exp (-i\frac{\mathrm{M\π}(n+1)}{N}),$ 当N为奇数

在等式3示出的示例中，将“M”设为“1”(其中“M”为与“N”互质的自然数)，产生并插入长度为1024的CAZAC(Constant AmplitudeZero Auto Correlation：恒包络零自相关)序列。David C.Chu于1972年7月在Information Theory IEEE Transaction，Vol.18，Issue 4，pp.531～532，“Polyphase Codes with Good Periodic Correlation Properties”中公开了CAZAC序列。

在等式3中，“n”为0、1、2、...、N-1。因此，“N”对应于序列长度或“等效的序列长度”。N可以被称为等效的序列长度的原因是：如上所述，在特定的例子中，所产生的序列可以具有不同于N的长度。例如，为了防止序列具有DC成分，可以通过任何另选等式来产生序列。可以通过在频域中直接对DC成分进行打孔来避免序列具有DC成分，但是，另选的是，可以通过省略对应于DC成分的一个“n”值来产生序列。在这种情况下，所产生的序列长度可以是“N-1”，而不是“N”。但是这是特定的例子，通常“N”对应于序列的长度。在该特定的例子中，“N”对应于真实的序列长度或序列产生周期。

同时，如果序列长度是预先确定的，则本发明可以根据指示该对应序列具有偶数长度还是奇数长度的特定信息而采用等式3示出的两个等式中的任何一个。

如上所述，可以重复可用于该实施方式的特定模式，从而CAZAC序列可以通过调整N值来重复该特定的模式。换言之，在等式3中，在将“M”值设为1并将“N”值设为“512”的条件下，产生CAZAC序列并重复两次，从而可以产生长度为1024的序列。

图7示出了根据本发明的CAZAC序列的自相关特性。

如上所述，根据本发明的序列可具有良好的相关特性。可确认的是，有关CAZAC序列的时域自相关特性具有理想的自相关特性(如图7所示)。总之，可确认的是，上述CAZAC序列为满足本实施方式所需的各种条件的序列中的一个示例。

作为根据本实施方式的可选步骤，下面将具体介绍将在时域产生的序列映射到频域的步骤。

根据OFDM预先确定的标准，按照将时域序列转换为频域序列的方法，如下面等式4所表示的，可以对时域中产生的长度为N的序列执行N点的FFT处理，以使得能够将长度为N的序列转换成频域序列。

【等式4】

$A_k=\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{a}_n{e}^{-j2\mathrm{\πkn}/N}$

在等式4中，“k”为0、1、2、...、N-1。

如上所述，在时域中产生的时域序列能够被转换为频域序列“A_k”(如等式4所示)。同样，对于在频域中产生序列的实施方式，频域中产生的序列需要通过等价运算来映射到频率资源单元。

在此实施方式中，在采用CAZAC序列的情况下，优选的是，本发明可以连续地将产生的序列映射到频域资源单元，以使得系统能够维持CAZAC序列的特性，即，当序列被映射到频域资源时，在时域(或在频域)中维持预定幅度的特性。

在本发明的一些实施方式中，采用了在时域中2次重复的序列，然后所产生的序列被映射到频域。在这种情况下，频域中的每个序列成分被映射到每两个子载波。假设本发明中的术语“连续映射”表示将序列映射到以连续方式包含在频域中的第特定个数(spcific-number-th)的子载波上，并且该连续映射包括将序列连续地映射到每两个子载波上。

下面参照图6介绍根据本发明的一个实施方式的用于处理DC子载波和插入保护子载波的步骤S105。

通常，特定的OFDM通信方法可以请求处理DC子载波和插入恒定保护子载波。如果必须插入DC子载波和保护子载波以满足特定OFDM通信方法的预定标准，则可以执行上述的步骤S105。

上述的处理DC子载波是指将数据“0”插入在频域中的频率为“0”的子载波处以解决在发送/接收单元的RF单元中遇到的DC偏移的问题。该操作等效于对DC成分进行打孔。

不仅可以采用上述将数据“0”插入在频域中的频率为“0”的子载波处的方法，根据需要还可以采用能够获得相同效果的其他的方法。

例如，在序列产生步骤S101中，可以省略要映射至DC子载波的成分，从而可以产生没有映射成分的生成序列。此后，在将生成的序列转换成时域序列的步骤S109中，可以省略与DC子载波相对应的序列成分。

因此，各种方法都是可用的，只要这些方法能够将与在频域中的频率为“0”的DC成分相对应的成分从发送至时域的信号中去除，并且向目的地发送没有DC成分的序列即可。

同样，保护子载波插入是指插入用于减小邻道干扰(ACI)的保护子载波。

根据本发明，当对应的信号被映射到频域的子载波时，可以根据需要将对应信号的子载波的位置以逆序进行排列。例如，将信号循环移位至少一个子载波距离那么长，然后执行它的映射处理。

本发明还可包括随机映射处理，但是，优选的是，频域的位置不可变为其他的位置。本发明的实施方式将公开特定的例子，即，所产生的信号的频域位置不会变为其他的位置。

接着，下面将具体介绍根据本发明的作为可选步骤的，对通过前述步骤产生的生成序列应用PAPR衰减技术的步骤S107。

如上所述，通过处理DC和插入保护子载波来将时域信号修改为另一个信号，使得PAPR有可能增加。

本实施方式可再次执行PAPR衰减技术以降低增加的PAPR。但是，对于本发明来说，本处理不总是必需的。通过这种方式，在PAPR衰减技术中，优选的是，该实施方式可以最小化频域序列码的幅度电平的变化。同时，可以将PAPR衰减技术应用于频域序列码。

所生成的频域序列为被发送/接收端预先识别的特定值，从而这些序列还能够被用作用于其他用途(例如，信道估计)的参考信号。

根据图6所示的实施方式，下面介绍通过IFFT运算将上述序列转换成时域序列的步骤S109。

上述步骤S109用于产生最终的时域前导码序列，并且按下述等式5所示地执行。在这种情况下，所产生的序列可用于执行同步、检测信号、或在信号中进行区分。

【等式5】

$a_n=\frac{1}{N}\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{A}_k{e}^{j2\mathrm{\πkn}/N}$

优选的是，在步骤S109中，从所生成的信号的频域中省略了要转换为时域信号的DC成分，通过这样做，能够维持CAZAC序列的时间/频率二元性(duality)。

上述实施方式已经公开了用于在时域产生序列并将时域序列转换为频域序列的上述方法。但是，应了解，所发明的序列的范围并不仅限于上述的时域序列，还可以应用于其他的示例。换言之，对于本领域的技术人员来说公知的是，在频域中产生的CAZAC序列(例如，Zadoff-Chu序列)可以直接被映射到频域资源单元。

基于Frank序列的实施方式

下面介绍根据本发明的将上述CAZAC序列中的任何一个应用到3GPP LTE系统(此后，称作“LTE”)的P-SCH中的方法。

具体而言，在时域中对来自CAZAC序列中的Frank序列进行重复之后，本发明的本实施方式可通过在频域处理数据来产生P-SCH，下面将具体进行介绍。

Frank序列是上述CAZAC序列的有代表性的示例，其包括在时域和频域的恒定幅度(即，恒包络)。Frank序列具有理想的自相关特性，R.L.Frank和S.A.Zadoff于1962年在IRE Trans.Inform.Inform.Theory，Vol.IT-8，pp.381～382，“Phase Shift Pulse Codes with Good PeriodicCorrelation Properties”中提出了有代表性的Frank序列。

同时，如果P-SCH和S-SCH在LTE系统中根据FDM方案进行复用，则相关开发者以前已经讨论过采用Frank序列构造P-SCH的方法。

但是，本发明提出的具有创造性的方法根据TDM方案将P-SCH和S-SCH进行复用，从而实现了优于常规P-SCH的改进的P-SCH。

接着，下面将具体介绍常规P-SCH构造方法和具有创造性的P-SCH构造方法之间的比较。

Frank序列可以通过下面的等式6来表示：

【等式6】

$a_k=e^{\frac{-j2\mathrm{\πr}\·l_k}{m}},(k=\mathrm{0,1},...,N-1)$

在等式6中，在下面的等式7中示出了l_k：

【等式7】

$l_k=\left[\frac{k}{m}\right]\·(k\mathrm{mod}m+1)$

在等式6和7中，“N”表示Frank序列的长度，并且必须满足N＝m²的条件。同时，“r”是与“m”互质的自然数，且小于“m”值。

例如，如果N＝4，等式6中示出的序列具有诸如QPSK的星座图。如果N＝16，等式6中示出的上述序列具有诸如QPSK的星座图。如果N＝16并且r＝1，则在下面的表2中示出在时域中产生的Frank序列，而在下面的表3中示出了转换为频域数据的序列：

【表2】

	同相	正交
			0	0	1
1	-1	0
			2	0	-1
3	1	0
			4	-1	0
5	1	0
			6	-1	0
7	1	0
			8	0	-1
9	-1	0
			10	0	1
11	1	0
			12	1	0
13	1	0
			14	1	0
15	1	0

【表3】

	同相	正交
			0	1	0
1	0	1
			2	-sqrt(1/2)	sqrt(1/2)
3	-sqrt(1/2)	sqrt(1/2)
			4	0	1
5	0	1
			6	sqrt(1/2)	sqrt(1/2)
7	sqrt(1/2)	-sqrt(1/2)
			8	-1	0
9	0	1
			10	sqrt(1/2)	-sqrt(1/2)
11	-sqrt(1/2)	sqrt(1/2)
			12	0	-1
13	0	1
			14	-sqrt(1/2)	-sqrt(1/2)
15	sqrt(1/2)	-sqrt(1/2)

表2中示出的结果等于QPSK调制的结果，并且表3的结果具有恒定幅度。

例如，当在实际使用的子载波个数为16的条件下采用表3的结果时，系统能够使用16个子载波而与可缩放的带宽的使用或不使用无关。

当根据互相关方法在时域进行定时捕获(timing acquisition)时，如果通过BPSK或M-PSK方案将目标数据调制称为其他数据时，计算相关值的复杂性变低。在这种情况下，BPSK或M-PSK方案在星座图上执行相位旋转以包含期望的信息。换言之，本发明通过简单的符号转换器基于简单的复数相加代替复杂的运算来计算相关值，以使得计算的复杂度降低。

同时，Frank序列是CAZAC序列，因此其在时域和频域中均具有良好的相关特性。

Frank序列在时域和频域中均具有恒定值，因此其具有低的PAPR。如果采用Frank序列来执行信道估计，则提供了最优的条件。

例如，在N＝16和r＝1的条件下从时域中接收的信号矢量“r”可以表示为r＝[r(0)r(1)...r(15)]，可以用下面的等式8来表示用于计算信号矢量“r”(r＝[r(0)r(1)...r(15)])和公知的信号“a”(a＝[a(0)a(1)...a(15)]^H)之间的相关值的等式以及信号矢量：

【等式8】

R(d)＝r·a

在等式8中，“a”在上面的表2中被示出。

如果通过等式8来直接计算R(d)值，则总计需要15次复数乘法和总计15次复数加法来计算信号值“R(d)”。

但是，由于Frank序列“a”的唯一特性，本发明可以将Rx信号的实部或虚部的码改变为乘以另一个码，并且可以利用改变后的码执行加法来计算相关值。因此，本发明可仅通过15次复数加法而不是复数乘法来完成上述的计算。

通常来说，单个复数相乘运算的复杂度比单个复数相加运算的复杂度高约8倍。

前面所提出的方法利用Frank序列的优点来配置P-SCH。换言之，提出了采用长度为16的Frank序列将基于FDM的P-SCH映射到64个子载波。

图8是例示根据本发明构造P-SCH的方法的概念图。

参照图8，以2个频率索引的间隔将长度为16的Frank序列插入频域。换言之，以2个频率索引的间隔将表3中的序列插入频域。在这种情况下，2个频率索引的间隔是指：第m个序列被插入第k个子载波，没有序列被插入第(k+1)个子载波，而第(m+1)个序列被插入第(k+2)个子载波。

如果对以2个频率索引的间隔被插入频域的上述序列在频域进行复制，然后扩展，则可以得到被映射到总计64个子载波上的图8的另一个序列。以2个时间采样的间隔将图8的序列插入时域，然后重复两次。

本发明能在以下方面提高上述P-SCH的构造方法。

首先，基于前面提出的P-SCH构造方法的序列包括在时域具有“0”值的特定值，因此PAPR特性极大地变差。本发明能够使PAPR特性的变差的情况得以改善。

前面提出的方法将序列插入奇数序号的子载波中，而不是偶数序号的子载波中，以解决由DC载波(即，第0个载波)带来的问题。即，前面提出的方法将数据插入具有奇数频率索引的子载波中。

当在时域中观察通过上述方案产生的生成序列的情况下，在时域下的QPSK格式(即，Frank序列的优点)不可避免地改变为另一个格式，从而导致发生致命的问题。即，复数运算的复杂度增加，从而导致使用不方便。本发明的目标在于解决上述问题。

图9是例示根据本发明产生P-SCH的方法的流程图。

下面将参照其他的附图介绍图9的步骤S1701至S1705。

图10是例示示例性子载波的概念图，其中各示例性子载波基于LTE标准被映射到P-SCH。

基于LTE标准的P-SCH被映射到基于DC载波的73个子载波(包括DC载波)。

本实施方式提供了在时域上2次重复的序列结构(即，序列在时域中重复两次)，从而能够产生LTE标准中要求的73个子载波(包括DC载波)。即，本发明提供在时域上具有2次重复结构的序列。

在DC子载波被处理了之后，系统使用来自长度为72的Frank序列中的长度为71的Frank序列(图10中未示出)。

在这种情况下，优选的是，可以将在时域中2次重复的序列设置为Frank序列。优选的是，将Frank序列的长度设置为36，将等式6中的变量“r”设为0。如果Frank序列的长度被设置为36，则该Frank序列可以具有诸如6-PSK的星座图。

将Frank序列的长度设置为36的原因是为了构造要映射到73个子载波的目标序列。换言之，如果通过对长度为36的序列的2次重复来产生序列，则所生成的序列能够满足LTE标准。

无需赘言，如果重复格式不理想，则本发明可选择与LTE系统有关的长度为64的另一个序列。如果通过对序列进行4次重复来产生P-SCH，则也可以使用长度为16的Frank序列。

下面将具体介绍图9的步骤S1701。

参照图9，产生了长度N_pre＝36的Frank序列。在这种情况下，“N_pre”表示产生P-SCH的初始序列的长度。此时，优选的是，将等式6中的变量“r”设置为“1”。

图11是例示根据本发明的在时域长度为36的Frank序列的框图。

图11的序列可以表示为a(i)，i＝0，1，...，35。下面的表4示出了上述值“a(i)”的实部值和虚部值。

【表4】

	实部	虚部
			0	1	0
1	-cos(pi/3)	-sin(pi/3)
			2	-1	0
3	-cos(pi/3)	sin(pi/3)
			4	cos(pi/3)	sin(pi/3)
5	1	0
			6	cos(pi/3)	-sin(pi/3)
7	-cos(pi/3)	sin(pi/3)
			8	1	0

接着，下面具体介绍步骤S1702。

在采用长度为36的Frank序列的情况下，该序列在时域被重复两次，从而产生所生成的序列。

图12是例示根据本发明在时域进行2次重复从而形成长度为72的所生成的序列的框图。

在下表5中示出了图12的2次重复信号的一部分：

【表5】

	实部	虚部
			0	1	0
1	-cos(pi/3)	-sin(pi/3)
			2	-1	0
3	-cos(pi/3)	sin(pi/3)
			4	cos(pi/3)	sin(pi/3)
5	1	0
			6	cos(pi/3)	-sin(pi/3)
7	-cos(pi/3)	sin(pi/3)
			8	1	0

表5中示出的序列值表示时域值。

接着，具体介绍步骤S1703。

在步骤S1702中产生的长度为72的Frank序列(即，在时域中2次重复的序列)通过72点的FFT或DFT转换被转换成频域信号。在这种情况下，从频域来看，在时域中执行2次重复，可以认为是，已经在频域从偶数序号的频率索引处执行了交替插入。即，如图13所示，序列被插入到偶数序号的频率索引中。图13示出了图9的上述步骤S1703的结果。

可以通过下面的表6来表示插入偶数序号的频率索引的序列的一部分：

【表6】

	实部	虚部
			0	Sqrt(2)*1	0
1	0	0
			2	Sqrt(2)*cos(pi/9)	Sqrt(2)*sin(pi/9)
3	0	0
			4	Sqrt(2)*cos(3*pi/9)	Sqrt(2)*sin(3*pi/9)
5	0	0
			6	-Sqrt(2)*cos(3*pi/9)	Sqrt(2)*sin(3*pi/9)
7	0	0
			8	-Sqrt(2)*cos(pi/9)	-Sqrt(2)*sin(pi/9)
9	0	0

接着，以下具体介绍步骤S1704。

采用步骤S1704来解决DC子载波造成的问题。如果没有使用在通信标准中要使用的DC子载波部分(例如，如果要经由DC子载波发送值0)，则优选的是可以不执行步骤S1704。

本发明提供了两种方法来解决上述的DC子载波的问题。为了便于说明并更好地理解本发明，首先具体介绍步骤S1704-1，然后再具体介绍步骤S1704-2。

采用步骤S1704-1来对位于DC子载波处的相应的序列进行打孔。换言之，术语“打孔”表示用值“0”来对相应的序列进行废弃处理(nullification-processed)

图14示出步骤S1704-1的结果。

如果对图13的结果执行步骤S1704-1，则能够获得图14的结果。

可以用下面的表7来表示图14的结果的一部分：

【表7】

	实部	虚部
			0	0	0
1	0	0
			2	Sqrt(2)*cos(pi/9)	Sqrt(2)*sin(pi/9)
3	0	0
			4	Sqrt(2)*cos(3*pi/9)	Sqrt(2)*sin(3*pi/9)
5	0	0
			6	-Sqrt(2)*cos(3*pi/9)	Sqrt(2)*sin(3*pi/9)
7	0	0
			8	-Sqrt(2)*cos(pi/9)	-Sqrt(2)*sin(pi/9)

接着，以下将介绍步骤S1704-2。

采用步骤S1704-2来执行对除了DC子载波以外的相应的序列的映射。

在上述步骤S1702中产生2次重复序列。因此，步骤S1703的结果按特定的序列形式进行配置，即，序列以两个频率索引的间隔被插入到频域中。换言之，应了解，序列被插入到偶数序号的频率索引中。

在这种情况下，本发明执行步骤S1704-2，从而所产生的序列被进行向右或向左CS(Circular shift：循环移位)处理。

图15示出了根据本发明对图13的结果向右CS的结果。可以用下面的表8来表示图15的结果的一部分：

【表8】

	实部	虚部
			0	0	0
1	Sqrt(2)*1	0
			2	0	0
3	Sqrt(2)*cos(pi/9)	Sqrt(2)*sin(pi/9)
			4	0	0
5	Sqrt(2)*cos(3*pi/9)	Sqrt(2)*sin(3*pi/9)
			6	0	0
7	-Sqrt(2)*cos(3*pi/9)	Sqrt(2)*sin(3*pi/9)
			8	0	0

如果将上述步骤S1704-1与另外的步骤S1704-2进行比较，则可以知道的是，步骤S1704-1更优于步骤S1704-2。

步骤S1704-1可以利用表5的已知信号容易地计算相关值。下面介绍计算相关值的具体方法。

由于在步骤S1704-2中序列被插入奇数序号的索引中，因此时域序列值变为另外的值，由于改变了的序列值而导致本发明很难利用简单的计算来计算相关值。

无需赘言，接收端以子载波之间的子载波间隔将载频从当前位置移动到另一位置，并且可以接收所生成的信号。但是第一子载波被用作DC成分，因此其不可避免地遇到了DC偏移。其结果是，在解决DC偏移问题方面，步骤S1704-1优于步骤S1704-2。无需赘言，在上述接收操作之后，在时域中执行特定复数的相乘，然后执行频率偏移。但是，如果采用特定复数的相乘来计算简单的相关值，则效率极大地降低。

接着，以下将介绍步骤S1705。步骤S1705用作特定例子的附加步骤，在该特定例子中，接收端不执行下采样并且适用于128点的FFT处理。

当接收端不支持下采样功能时，上述步骤S1705可被有效地使用。

例如，LTE系统的子载波之间的子载波间隔是15kHz。如果对LTE系统应用128点的FFT(或128点的DFT)，则在时域中出现128个采样值，并且该128个采样值可以具有1.92MHz的采样频率。接收端在1.08MHz的频率处对Rx信号(即，接收信号)进行滤波，并且选择以下操作(即，第一和第二操作)中的任何一个。

根据第一操作，接收端一直不变地采用1.92MHz的采样频率。根据第二操作，接收端利用采样频率1.08MHz执行下采样，并使用下采样的结果。

步骤S1705用作特定例子的附加步骤，在该特定例子中，接收端不执行下采样并且一直不变地采用1.92MHz的采样频率。

如果要求上采样处理，则步骤S1705对在频率1.08MHz处(对应于72个采样)产生的序列进行上采样，从而频率为1.08MHz的序列被上采样处理为另一个频率1.92MHz。数字采样方法基本上是将值“0”插入56个子载波中(56＝128-72)，并对上述补零的结果执行128点的IFFT处理。

具体的采样技术对于本领域的技术人员来说是公知的，因此省略其具体说明。作为参考，在发送处理中应该在相应的频段(即，1.08MHz频段)使用表7或8的序列。

下面将具体介绍已接收P-SCH序列的接收端的操作。下面介绍用在接收端的互相关方法。

上述示例示出在时域中2次重复的结构。因此，根据自相关方案已经被确定了Rx信号的预定范围，然后，对所确定的范围应用互相关方案，从而能够执行精确的同步捕捉处理。

用于确定通过自相关方案重复的Rx信号的预定范围的方法与常规技术中使用的常规方法完全相同。因此，下面介绍根据互相关方案减小计算次数的方法。

基于互相关方案的定时捕获方法可以用下面的等式9来表示：

【等式9】

$\hat{d}=\underset{d}{\arg }\max \left\{R\left(d\right)\right|0\≤d\≤N_f-1\}$

$R\left(d\right)=\left(\underset{m=0}{\overset{M-1}{\mathrm{\Σ}}}{\left|\underset{n=\mathrm{mL}}{\overset{(m+1)L-1}{\mathrm{\Σ}}}{p}^{*}\left(n\right)r(d+n)\right|}^2\right)/\left(\underset{n=0}{\overset{N_{\mathrm{fft}}/2-1}{\mathrm{\Σ}}}{\left|r(d+n)\right|}^2\right)+$

$\left(\underset{m=0}{\overset{M-1}{\mathrm{\Σ}}}{\left|\underset{n=\mathrm{mL}}{\overset{(m+1)L-1}{\mathrm{\Σ}}}{p}^{*}(\frac{N_{\mathrm{fft}}}{2}+n)r(\frac{N_{\mathrm{fft}}}{2}+d+n)\right|}^2\right)/\left(\underset{n=0}{\overset{N_{\mathrm{fft}}/2-1}{\mathrm{\Σ}}}{\left|r(\frac{N_{\mathrm{fft}}}{2}+d+n)\right|}^2\right)(N_{\mathrm{fft}}/2=\mathrm{ML})$

在等式9中，P(n)表示在时域中已知的P-SCH序列值，r(n)表示Rx信号，

M表示用于部分相关方法的“M”值，N_fft表示FFT幅度，并且表示所检测的定时捕获的位置。

如果P-SCH不具有重复的格式，在频带为2GHz处的频偏的最大值是5ppm，则系统在等式9的M＝1的条件下可以具有足够的性能。因此，本发明无需对重复的间隔应用部分相关方法。

基于等式9，LTE系统利用1.08MHz的采样频率对Rx信号执行下采样(即，72个采样)，并且P-SCH在10ms时段(term)中具有两个符号。

因此，如果通过对5ms的时段进行平均来获得时间同步，可以用下面的等式10来表示定时同步的计算复杂度：

【等式10】

(72次复数乘法+72次复数加法+2复数求幂计算)×9600

为了解释根据本发明计算相关值的方法，将表4中所示的Frank序列作为示例。

如果Rx信号表示为r＝[r(0)r(1)r(2)，...，r(35)]，则可以通过下面的并行处理来实现用于计算表4的相关值和Rx信号的方法。

首先，可以通过下面的等式11所示那样计算实部值，可以通过下面的等式12所示那样计算虚部值：

【等式11】

实部值：

Real[r(0)]-Real[r(2)]+Real[r(5)]+Real[r(8)]+Real[r(11)]+Real[r(13)]-Real[r(14)]+Real[r(15)]-Real[r(16)]+Real[r(17)]-Real[r(18)]+Real[r(20)]+Real[r(23)]-Real[r(26)]+Real[r(29)]+Real[r(31)]+Real[r(32)]+Real[r(33)]+Real[r(34)]+Real[r(35)]+cos(pi/3)＊{-Real[r(1)]-Real[r(3)]+Real[r(4)]+Real[r(6)]-Real[r(7)]-Real[r(9)]-Real[r(10)]-Real[r(12)]-Real[r(19)]-Real[r(21)]-Real[r(22)]-Real[r(24)]-Real[r(25)]-Real[r(27)]+Real[r(28)]+Real[r(30)]}+sin(pi/3)＊{-Imag[r(1)]+Imag[r(3)]+Imag[r(4)]-Imag[r(6)]+Imag[r(7)]-Imag[r(9)]+Imag[r(10)]-Imag[r(12)]-Imag[r(19)]+Imag[r(21)]-Imag[r(22)]+Imag[r(24)]+Imag[r(25)]-Imag[r(27)]-Imag[r(28)]+Imag[r(30)]}

【等式12】

虚部值：

Imag[r(0)]-Imag[r(2)]+Imag[r(5)]+Imag[r(8)]+Imag[r(11)]+Imag[r(13)]-Imag[r(14)]+Imag[r(15)]-Imag[r(16)]+Imag[r(17)]-Imag[r(18)]+Imag[r(20)]+Imag[r(23)]-Imag[r(26)]+Imag[r(29)]+Imag[r(31)]+Imag[r(32)]+Imag[r(33)]+Imag[r(34)]+Imag[r(35)]+cos(pi/3)＊{-Imag[r(1)]-Imag[r(3)]+Imag[r(4)]+Imag[r(6)]-Imag[r(7)]-Imag[r(9)]-Imag[r(10)]-Imag[r(12)]-Imag[r(19)]-Imag[r(21)]-Imag[r(22)]-Imag[r(24)]-Imag[r(25)]-Imag[r(27)]+Imag[r(28)]+Imag[r(30)]}-sin{pi/3)＊{-Real[r(1)]+Real[r(3)]+Real[r(4)]-Real[r(6)]+Real[r(7)]-Real[r(9)]+Real[r(10)]-Real[r(12)]-Real[r(19)]+Real[r(21)]-Real[r(22)]+Real[r(24)]+Real[r(25)]-Real[r(27)]-Real[r(28)]+Real[r(30)]}

在表示等式11和等式12的复杂度时，可以得到下面的等式13：

【等式13】

((52×2)实部加法+(2×2)实部乘法)×9600＝(104次实部加法+4次实部乘法)×9600

当比较等式13和等式10时，等式13和等式10之间的复杂性存在较大的差异。

同样，因为值“cos(pi/3)”是“1/2”(即，cos(pi/3)＝1/2)，该值“cos(pi/3)＝1/2”对应于硬件实现的1比特移位，因此在考虑计算次数时，该值可以忽略不计。在这种情况下，计算次数可以由下面的等式14来表示：

【等式14】

((51×2)实部加法+(1×2)实部乘法)×9600＝(104次实部加法+2次实部乘法)×9600

同样，值“sin(pi/3)”等于sqrt(3)/2或0.8660(即，sin(pi/3)＝sqrt(3)/2＝0.8660)，因此，计算次数近似为0.75(＝1/2+1/4)。在这种情况下，近似结果可以通过比特移位来实现。因此，如果忽略计算次数，则计算次数变低，如下面的等式15所示：

【等式15】

((51×2)实部加法+(1×2)实部加法)×9600＝(102次实部加法)×9600

同时，正号(+)或负号(-)可以容易地通过码反相器来实现，因此，这些符号(mark)也不包含在计算次数中。

上述的示例在时域中被重复两次，从而配置了P-SCH。但是，所公开的具体数字仅是出于对本发明进行示例的目的，因此本发明的范围并不限于上述的具体数字并且还能够被应用于其他的示例。

例如，初始序列可以设成长度为16的Frank序列。换言之，在步骤S1701中产生长度为16的Frank序列。在步骤S1702中长度为16的Frank序列在时域被重复4次。在步骤S1703中Frank序列被转换成频域序列。此时，序列以4个频率索引的间隔被插入频域。

在步骤S1704，本发明可在DC载波位置处执行打孔处理，或者在避免DC载波的同时执行序列插入。此后，序列被转换为时域信号，并且根据需要执行步骤S1705。

在使用本发明的上述基本实施方式并将该实施方式应用于Frank序列时，优选的是，在满足上述共轭对称特性的条件下，可以利用所选择的索引来产生所有产生的序列。

当通过从满足共轭对称特性的索引集合中选择索引来选择序列时，在利用互相关来检测信号的接收端能够极大地减小计算次数。

下面的说明涉及特定的例子，在该例子中基于上述相关技术的通信系统产生/利用上述序列。

用在基于相关技术的通信系统的方面

为了便于说明，以下的说明将基于频率同步序列或时间同步序列(例如，用于P-SCH的主同步码(PSC))，由本发明的各个实施方式所提出的序列可以被应用于上行链路前导码发送信道(例如，RACH)，任何其他的下行链路同步信道、信令、控制信道和ACK/NACK通信领域。

典型地，用于捕获时间同步的计算过程的相关量度(correlationmetric)成分包括延迟成分(用(R(d))来表示)。

但是如果没有捕获时间同步，则不需要由延迟成分导致的相关量度。

如果将本发明的概念应用于时间同步信道，则必须考虑延迟成分(d)。但是，如果本发明的概念被应用于与时间同步无关的其他信道，则无需考虑延迟成分(d)。

接着，考虑上述的延迟成分(d)，提出了多个等式。但是，对于本领域的技术人员来说显而易见的是，所提出的等式能够被同样应用到没有延迟成分(即，d＝0)的其他情况。因此，为了便于说明将省略没有延迟成分的例子。

接着，下面将介绍从多重序列中产生/使用至少一个序列的方法，从而，所产生的序列被用作频率-及-时间同步序列。即，上述序列产生方法没有采用单个小区的公共序列，而是从多个预定的序列中选择特定的序列并使用所选择的序列。

在小区内用于频率和时间同步的序列可以被称作主序列码(PSC)。

例如，如果利用单个小区内的单个公共序列来设计P-SCH，则可以确定的是，小区公共PSC被用于该P-SCH。否则，如果利用单个小区内的多重序列中的一个来设计P-SCH，则可以确定的是，从多个PSC中选择特定的PSC。

本发明提供了一种根据多个可用的序列来产生序列以使得接收端仅使用一次相关运算就能够计算出接收信号和多重序列中的各个之间的相关值的方法。

如果利用等式6中的Frank序列来设计P-SCH，则可以使用长度为16的序列和长度为36的其他序列。在这种情况下，如果长度N为“16”，等式6的变量“m”为“4”，则使用了2种Frank序列。同样，如果长度N为“36”，等式6的变量“m”为“6”，则使用了2种序列。在这种情况下，本发明不支持3个或多个PSC，从而导致发生严重的问题。

本发明提供了产生可用于各种通信系统的同步信道序列的方法，但是该方法能够在单个小区的条件下支持各种同步信道。

上述各种通信系统的类型没有限制。为了便于说明，本发明将基于LTE系统来进行说明。

本实施方式将通过参照下面的等式16来解释Zadoff-Chu序列，从而其能够提出用于产生多个PSC的方法。在等式3中已经公开了Zadoff-Chu序列。

【等式16】

k＝0，1，...，L-1

在等式16中，“m”是小于“L”的自然数，且与“L”互质。例如，如果L＝8，则将“m”设为1，3，5和7。

本实施方式提供了利用Zadoff-Chu序列从多个可用的序列中产生序列的方法。优选的是，通过根据本发明的序列产生的同步信道符合图10的结构。

根据本实施方式的序列可以通过图16的过程来产生。图16是例示根据本发明的示例性序列产生方法的概念图。

参照图16，在步骤S10中，序列产生方法从多个序列索引(或索引集合)中有效地选择序列索引以产生序列。如果选择了序列索引，则在步骤S20中，序列产生方法根据所选择的索引在时域或频域产生序列。在这种情况下，在步骤S30序列可以在时域重复N次，但是可以省略该步骤。

在步骤S40中，所产生的序列可以被映射到频率资源单元。可以在步骤S51或S52中执行将DC成分从频域中去除的数据处理。

如果执行了去除DC成分的数据处理，则在步骤S60中执行将序列转换为时域序列的数据处理。

根据本发明的实施方式，还可以使用除了上述方法之外的各种方法来去除DC成分。根据本发明，当在如下条件下时，即，在时域发送期间，从对应序列的频域中省略与具有频率“0”的部分相对应的特定成分，本发明可以采用满足上述条件的任意方法。

接着，将具体介绍各个步骤。

下面具体介绍从多个序列索引(或索引集合)中有效地选择序列索引的步骤S10。在步骤S10中，序列索引集合可以包括一个母序列索引或根索引，以及剩余的序列索引。具体而言，如果接收端打算进行定时捕获，则优选的是，一个根索引和剩余的序列索引满足接收端能够用较少的计算次数来计算互相关值的条件。因此，本实施方式提出根索引集合具有满足上述条件的一个根序列索引和剩余的序列索引。

同时，可以通过各种方式来确定小区中可用的PSC的个数。例如，下面将介绍特定的例子，在该例子中，采用4个PSC中的一个来配置P-SCH。如果仅需要3个PSC，而有4个PSC可用，则根据需要可以使用4个PSC中的3个PSC。

本实施方式可预备3个根索引来采用3个PSC，从而可以选择将从所预备的根索引中产生的索引。

接着，将介绍利用长度为“36”或“32”的Zadoff-Chu序列来产生序列的方法。在这种情况下，下面将介绍通过重复序列两次来产生P-SCH的方法。

通过等式16来产生长度为36或32的Zadoff-Chu序列。

如果等式16中的长度(L)为36，则表示序列的索引的值“m”是1，5，7，11，13，17，19，23，25，29，31和35。如果长度(L)为32，则表示序列的索引值“m”是1，3，5，7，9，11，13，15，17，19，21，23，25，27，29和31。

如果长度(L)为36，则将1，5，7，11，13，17，19，23，25，29，31，33和35中的一个确定为母序列的索引。如果长度(L)为32，则将1，3，5，7，9，11，13，15，17，19，21，23，25，27，29和31中的一个确定为母序列的索引。为了便于说明，用“m_o”来表示母序列的索引，用“m_i”来表示剩余序列的索引。

为了在母序列索引“m_o”和剩余序列的索引“m_i”之间满足共轭对称特性，优选的是，可以建立等式17的关系。

【等式17】

$m_0+m_i=\frac{1}{2}{\×P}_L\×n$

或者

$m_0-m_i=\±\frac{1}{2}{\×P}_L\×n$

n＝1，2，3，...

在等式17中，“P_L”表示与在多相序列中等于2×pi的单个周期相对应的值。典型地，在序列生成式中的相位分量的分母值对应于等于单个周期的值。

换言之，在多相序列的情况下，上述共轭对称特性与序列生成式中序列生成周期的一半的整数倍有关。

如果从等式16中的几个“k”值中省略了与具有频率“0”的部分相对应的“k”值，然后产生序列，所产生的序列周期比正常周期少值“1”。序列长度(L’)比序列长度(L)短值“1”。其结果是，在序列产生期间，从频域中省略具有频率“0”的部分，然后产生序列。

为了选择维持共轭对称特性的根索引同时执行上述的处理，索引之和或索引之差可以对应于与L值而不是L’值有关的L/2的整数倍。因此，假设根索引之和对应于与周期的一半或序列长度的一半有关的整数值，这意味着当采用普通的序列生成式时，提供了序列生成周期或序列长度(L)。

同时，下面的等式18和19示出等式17的应用示例。

【等式18】

$m_0+m_i=\frac{1}{2}\×\sqrt{L}\×n$

或者

$m_0-m_i=\±\frac{1}{2}\×\sqrt{L}\×n$

n＝1，2，3，...

如等式16所示，与Zadoff-Chu序列的单个周期相对应的值等于序列长度L。因此，等式18的生成周期等于“L”。如果将相同的方法应用于Frank序列，能够够获得等式20。同时将与单个周期相对应的值设为

如等式18所示，如果确定了母序列索引(m₀)和剩余的序列索引(m_i)，则接收端能够容易地计算互相关值。

例如，如果选择了单个值“m₀”和3个值(m₁，m₂，m₃)，然后产生序列，则接收端必须利用4个序列来计算互相关值。即，在接收到未知的信号之后，接收端计算存储在接收端的m₀、m₁、m₂、和m₃序列间的各个互相关值，并且必须利用所计算的互相关值来确定未知信号是m₀序列、m₁序列、m₂序列还是m₃序列。

但是，如果接收到满足共轭对称特性的序列中的至少一个，则本发明计算所选择的序列m₀～m₃中的一个的互相关幅度，从而确定了剩余序列的互相关幅度f。后面将参照其他实施方式来介绍接收端的具体操作。

例如，如果序列长度L为32，则可以将母序列索引设为“1”。在这种情况下，如果用“1”取代等式18的第一表达式中的m₀值，而用“32”取代“L”值，则m₁值等于“15”。如果用“1”取代等式18的第二表达式中的m₀值，而用“32”取代“L”值，则m₂值等于“17”。如果用m₁和L值取代等式18的第一表达式，则m₃值等于“31”。在这种情况下，m₀、m₁、m₂、和m₃值可以确定为单个索引组。

简而言之，如果确定了单个母序列索引，则其有关的索引组也被确定。

如果将长度设为32，则值m₀＝3、m₁＝13、m₂＝19、和m₃＝29可以被确定为单个索引组。无需赘言，其他的集合也是可用的。如果使用8个序列，则本发明需要利用相同的方法选择仅两组。

如果序列长度L为36，则值m₀＝1、m₁＝17、m₂＝19、和m₃＝35可以被确定为单个索引组。同样，值m₀＝5、m₁＝13、m₂＝23、和m₃＝31可以被确定为单个索引组。

如果用质数来表示L值(如，L＝37)，则值m₀＝1和m₁＝36被确定为单个组，或者其他值m₀＝3和m₁＝16可被确定为单个组。

如果L值为奇数，等式18可以被简化表示为下面的等式19：

【等式19】

m₀+m_i＝L

如果采用与通过等式19选择的序列索引相对应的序列，则所有的相关运算均能够以与等式19相同的方式由单个相关运算来完成。

等式19对应于等式17和等式18的子集合。

根据本发明所选择的序列可以是Zadoff-Chu序列、所有的CAZAC序列、或由指数函数组成的多相序列。例如，所选择的序列可以是Frank序列。但是，如果所选择的序列确定为Frank序列，则可以将等式18和等式19修改为下面的等式21。

下面的等式20和等式21也可以对应于等式17的子集合。

【等式20】

$m_0+m_i=\frac{1}{2}\×\sqrt{L}\×n$

或者

$m_0-m_i=\±\frac{1}{2}\×\sqrt{L}\×n$

n＝1，2，3，...

【等式21】

$m_0+m_i=\sqrt{L}$

根据需要，通过本实施方式选择的序列可以是截短的Zadoff-Chu序列。在产生Zadoff-Chu序列的情况下，将序列长度设置为质数，则能够获得更多的序列。此时，一些比特被截去，从而配置为截短的Zadoff-Chu序列。例如，如果产生了长度为36的序列后丢弃了长度L，则能够产生长度为36-L的序列。

从等式19中可以看出，可以产生一次处理的两个序列索引组。例如，如果提供有长度为37的Zadoff-Chu序列，则索引组或索引集合可设为(1-36)、(2-35)、(3-34)、(4-33)、(5-32)、(6-31)、(7-30)、(8-29)、(9-28)、(10-27)、(11-26)、(12-25)、(13-24)、(14-23)、(15-22)、(16-21)、(17-20)和(18-19)中的任何一个。

由于等式19是等式18的特殊形式，因此满足等式19的序列索引对应于满足等式18的其他序列索引。

如上所述，可以根据等式17来选择所有的序列索引或还可以通过其他方法来进行选择。例如，通过等式17来选择一些序列索引，以预定的幅度(predetermined amplitude)来对所选择的序列索引中任何一个进行CS(循环移位)-处理，从而，根据CS-处理的结果能够选择新的序列。

例如，选择了序列索引“1”和“31”(其每个的长度都为32)。在这种情况下，可以以序列长度的一半来对与序列索引“1”或“31”相对应的序列进行CS-处理，从而根据CS-处理的结果能够选择新的序列。换言之，以预定幅度“16”来对与序列索引“1”或“31”相对应的长度为32的序列进行CS-处理，从而根据16-CS处理的结果能够选择新的第三序列。

应了解，仅出于示例性的目的而公开了上述的数值，本发明的概念不仅限于上述的数值，根据需要还能够被应用于其他的示例中。

为了便于说明，下面介绍序列长度L被设为32或36的示例性例子。

如果长度设为32，将介绍值m₀＝1、m₁＝15、m₂＝17、和m₃＝31被设为单个索引组的示例性例子。如果长度设为36，将介绍值m₀＝1、m₁＝17、m₂＝19、和m₃＝35被设为单个索引组的示例性例子。

下面将介绍图16中的根据所选择的序列来产生时域或频域中的序列的步骤S20。

在使用等式16的情况下，能够产生长度为36和值m₀＝1、m₁＝17、m₂＝97、和m₃＝35的单个索引组的序列。下面的表9示出了所产生的序列的示例。

【表9】

m0＝1	实部	虚部	m1＝17	实部	虚部	m2＝19	实部	虚部	m3＝35	实部	虚部
												0	1	0	0	1	0	0	1	0	0	1	0
1	0.99619	-0.087156	1	0.087156	-0.99619	1	-0.08716	-0.99619	1	-0.99619	-0.087156
												2	0.93969	-0.34202	2	0.93969	0.34202	2	0.93969	-0.34202	2	0.93969	0.34202
3	0.70711	-0.70711	3	0.70711	-0.70711	3	-0.70711	-0.70711	3	-0.70711	-0.70711
												4	0.17365	-0.98481	4	0.17365	0.98481	4	0.17365	-0.98481	4	0.17365	0.98481
5	-0.57358	-0.81915	5	0.81915	0.57358	5	-0.81915	0.57358	5	0.57358	-0.81915
												6	-1	0	6	-1	0	6	-1	0	6	-1	0
7	-0.42262	0.90631	7	-0.90631	0.42262	7	0.90631	0.42262	7	0.42262	0.90631
												8	0.76604	0.84279	8	0.76604	-0.64279	8	0.76604	0.64279	8	0.76604	-0.64279
9	0.70711	-0.70711	9	0.70711	-0.70711	9	-0.70711	-0.70711	9	-0.70711	-0.70711
												10	-0.76604	-0.64279	10	-0.76604	0.64279	10	-0.76604	-0.64279	10	-0.76604	0.64279
11	-0.42262	0.90631	11	-0.90631	0.42262	11	0.90631	0.42262	11	0.42262	0.90631
												12	1	0	12	1	0	12	1	0	12	1	0
13	-0.57358	-0.81915	13	0.81915	0.57358	13	-0.81915	0.57358	13	0.57358	-0.81915
												14	-0.17365	0.98481	14	-0.17365	-0.98481	14	-0.17365	0.98481	14	-0.17365	-0.98481
15	0.70711	-0.70711	15	0.70711	-0.70711	15	-0.70711	-0.70711	15	-0.70711	-0.70711
												16	-0.93969	0.34202	16	-0.93969	-0.34202	16	-0.93969	0.34202	16	-0.93969	-0.34202
17	0.99619	-0.087156	17	0.087156	-0.99619	17	-0.08716	-0.99619	17	-0.99619	-0.087156
												18	-1	0	18	-1	0	18	-1	0	18	-1	0
19	0.99619	-0.087156	19	0.087156	-0.99619	19	-0.08716	-0.99619	19	-0.99619	-0.087156
												20	-0.93969	0.34202	20	-0.93969	-0.34202	20	-0.93969	0.34202	20	-0.93969	-0.34202
21	0.70711	-0.70711	21	0.70711	-0.70711	21	-0.70711	-0.70711	21	-0.70711	-0.70711
												22	-0.17365	0.98481	22	-0.17365	-0.98481	22	-0.17365	0.98481	22	-0.17365	-0.98481
23	-0.57358	-0.81915	23	0.81915	0.57358	23	-0.81915	0.57358	23	0.57358	-0.81915
												24	1	0	24	1	0	24	1	0	24	1	0
25	-0.42262	0.90631	25	-0.90631	0.42262	25	0.90631	0.42262	25	0.42262	0.90631
												26	-0.76604	-0.64279	26	-0.76604	0.64279	26	-0.76604	-0.64279	26	-0.76604	0.64279
27	0.70711	-0.70711	27	0.70711	-0.70711	27	-0.70711	-0.70711	27	-0.70711	-0.70711
												28	0.76604	0.64279	28	0.76604	-0.64279	28	0.76604	0.64279	28	0.76604	-0.64279
29	-0.42262	0.90631	29	-0.90631	0.42262	29	0.90631	0.42262	29	0.42262	0.90631
												30	-1	0	30	-1	0	30	-1	0	30	-1	0
31	-0.57358	-0.81915	31	0.81915	0.57358	31	-0.81915	0.57358	31	0.57358	-0.81915
												32	0.17365	-0.98481	32	0.17365	0.98481	32	0.17365	-0.98481	32	0.17365	0.98481
33	0.70711	-0.70711	33	0.70711	-0.70711	33	-0.70711	-0.70711	33	-0.70711	-0.70711
												34	0.93969	-0.34202	34	0.93969	0.34202	34	0.93969	-0.34202	34	0.93969	0.34202
35	0.99619	-0.087156	35	0.087156	-0.99619	35	-0.08716	-0.99619	35	-0.99619	-0.087156

表9的结果涉及4个序列。4个序列中任何一个序列可以按图11的形式进行配置。但是，图11涉及Frank序列，而表9的结果涉及Zadoff-Chu序列。

在使用等式16的情况下，能够产生与长度为32以及值m₀＝1、m₁＝15、m₂＝17、和m₃＝31的单个索引组有关的序列结果。下面的表10示出了所产生的序列的示例。

【表10】

m0＝1	实部	虚部	m1＝15	实部	虚部	m2＝17	实部	虚部	m3＝31	实部	虚部
												0	1	0	0	1	0	0	1	0	0	1	0
1	0.99518	-0.098017	1	0.098017	-0.99518	1	-0.098017	-0.99518	1	-0.99518	-0.098017
												2	0.92388	-0.38268	2	0.92388	0.38268	2	0.92388	-0.38268	2	0.92388	0.38268
3	0.63439	-0.77301	3	0.77301	-0.63439	3	-0.77301	-0.63439	3	-0.63439	-0.77301
												4	0	-1	4	0	1	4	0	-1	4	0	1
5	-0.77301	-0.63439	5	0.63439	0.77301	5	-0.63439	0.77301	5	0.77301	-0.63439
												6	-0.92388	0.38268	6	-0.92388	-0.38268	6	-0.92388	0.38268	6	-0.92388	-0.38268
7	0.098017	0.99518	7	-0.99518	-0.098017	7	0.99518	-0.098017	7	-0.098017	0.99518
												8	1	0	8	1	0	8	1	0	8	1	0
9	-0.098017	-0.99518	9	0.99518	0.098017	9	-0.99518	0.098017	9	0.098017	-0.99518
												10	-0.92388	0.38268	10	-0.92388	-0.38268	10	-0.92388	0.38268	10	-0.92388	-0.38268
11	0.77301	0.63439	11	-0.63439	-0.77301	11	0.63439	-0.77301	11	-0.77301	0.63439
												12	0	-1	12	0	1	12	0	-1	12	0	1
13	-0.63439	0.77301	13	-0.77301	0.63439	13	0.77301	0.63439	13	0.63439	0.77301
												14	0.92388	-0.38268	14	0.92388	0.38268	14	0.92388	-0.38268	14	0.92388	0.38268
15	-0.99518	0.098017	15	-0.098017	0.99518	15	0.098017	0.99518	15	0.99518	0.098017
												16	1	0	16	1	0	16	1	0	16	1	0
17	-0.99518	0.098017	17	-0.098017	0.99518	17	0.098017	0.99518	17	0.99518	0.098017
												18	0.92388	-0.38268	18	0.92388	0.38268	18	0.92388	-0.38268	18	0.92388	0.38268
19	-0.63439	0.77301	19	-0.77301	0.63439	19	0.77301	0.63439	19	0.63439	0.77301
												20	0	-1	20	0	1	20	0	-1	20	0	1
21	0.77301	0.63439	21	-0.63439	-0.77301	21	0.63439	-0.77301	21	-0.77301	0.63439
												22	-0.92388	0.38268	22	-0.92388	-0.38268	22	-0.92388	0.38268	22	-0.92388	-0.38268
23	-0.098017	-0.99518	23	0.99518	0.098017	23	-0.99518	0.098017	23	0.098017	-0.99518
												24	1	0	24	1	0	24	1	0	24	1	0
25	0.098017	0.99518	25	-0.99518	-0.098017	25	0.99518	-0.098017	25	-0.098017	0.99518
												26	-0.92388	0.38268	26	-0.92388	-0.38268	26	-0.92388	0.38268	28	-0.92388	-0.38268
27	-0.77301	-0.63439	27	0.63439	0.77301	27	-0.63439	0.77301	27	0.77301	-0.63439
												28	0	-1	28	0	1	28	0	-1	28	0	1
29	0.63439	-0.77301	29	0.77301	-0.63439	29	-0.77301	-0.63439	29	-0.63439	-0.77301
												30	0.92388	-0.38268	30	0.92388	0.38268	30	0.92388	-0.38288	30	0.92388	0.38268
31	0.99518	-0.098017	31	0.098017	-0.99518	31	-0.098017	-0.99518	31	-0.99518	-0.098017

下面将介绍图16中在时域中将序列重复N次的步骤S30。

为了便于说明可以省略步骤S30，并且“N”值可以自由确定。

下面参照表11和表12来介绍图9的结果(即，在时域2次重复的结构)。下面的表11和表12示出表9的重复结果。

【表11】

M0＝1	实部	虚部	m1＝17	实部	虚部	m2＝19	实部	虚部	m3＝35	实部	虚部
												0	1	0	0	1	0	0	1	0	0	1	0
1	0.99619	-0.087156	1	0.087156	-0.99619	1	-0.08716	-0.99619	1	-0.99619	-0.087156
												2	0.93969	-0.34202	2	0.93969	0.34202	2	0.93969	-0.34202	2	0.93969	0.34202
3	0.70711	-0.70711	3	0.70711	-0.70711	3	-0.70711	-0.70711	3	-0.70711	-0.70711
												4	0.17365	-0.98481	4	0.17365	0.98481	4	0.17365	-0.98481	4	0.17365	0.98481
5	-0.57358	-0.81915	5	0.81915	0.57358	5	-0.81915	0.57358	5	0.57358	-0.81915
												6	-1	0	6	-1	0	6	-1	0	6	-1	0
7	-0.42262	0.90631	7	-0.90631	0.42282	7	0.90631	0.42262	7	0.42262	0.90631
												8	0.76604	0.64279	8	0.76604	-0.64279	8	0.76604	0.64279	8	0.76604	-0.64279
9	0.70711	-0.70711	9	0.70711	-0.70711	9	-0.70711	-0.70711	9	-0.70711	-0.70711
												10	-0.76604	-0.64279	10	-0.76604	0.64279	10	-0.76604	-0.64279	10	-0.76604	0.64279
11	-0.42262	0.90631	11	-0.90631	0.42262	11	0.90631	0.42262	11	0.42262	0.90631
												12	1	0	12	1	0	12	1	0	12	1	0
13	-0.57358	-0.81915	13	0.81915	0.57358	13	-0.81915	0.57358	13	0.57358	-0.81915
												14	-0.17365	0.98481	14	-0.17365	-0.98481	14	-0.17365	0.98481	14	-0.17365	-0.98481
15	0.70711	-0.70711	15	0.70711	-0.70711	15	-0.70711	-0.70711	15	-0.70711	-0.70711
												16	-0.93969	0.34202	16	-0.93969	-0.34202	16	-0.93969	0.34202	16	-0.93969	-0.34202
17	0.99619	-0.087156	17	0.087156	-0.99619	17	-0.08716	-0.99619	17	-0.99619	-0.087156
												18	-1	0	18	-1	0	18	-1	0	18	-1	0
19	0.99619	-0.087156	19	0.087156	-0.99619	19	-0.08716	-0.99619	19	-0.99619	-0.087156
												20	-0.93969	0.34202	20	-0.93969	-0.34202	20	-0.93989	0.34202	20	-0.93969	-0.34202
21	0.70711	-0.70711	21	0.70711	-0.70711	21	-0.70711	-0.70711	21	-0.70711	-0.70711
												22	-0.17365	0.98481	22	-0.17365	-0.98481	22	-0.17365	0.98481	22	-0.17365	-0.98481
23	-0.57358	-0.81915	23	0.81915	0.57358	23	-0.81915	0.57358	23	0.57358	-0.81915
												24	1	0	24	1	0	24	1	0	24	1	0
25	-0.42262	0.90631	25	-0.90631	0.42262	25	0.90631	0.42262	25	0.42262	0.90631
												26	-0.76604	-0.64279	26	-0.76604	0.64279	26	-0.76604	-0.64279	26	-0.76604	0.64279
27	0.70711	-0.70711	27	0.70711	-0.70711	27	-0.70711	-0.70711	27	-0.70711	-0.70711
												28	0.76604	0.64279	28	0.76604	-0.64279	28	0.76604	0.64279	28	0.76604	-0.64279
29	-0.42262	0.90631	29	-0.90631	0.42262	29	0.90631	0.42262	29	0.42282	0.90631
												30	-1	0	30	-1	0	30	-1	0	30	-1	0
31	-0.57358	-0.81915	31	0.81915	0.57358	31	-0.81915	0.57358	31	0.57358	-0.81915
												32	0.17365	-0.98481	32	0.17365	0.98481	32	0.17365	-0.98481	32	0.17365	0.98481
33	0.70711	-0.70711	33	0.70711	-0.70711	33	-0.70711	-0.70711	33	-0.70711	-0.70711
												34	0.93969	-0.34202	34	0.93989	0.34202	34	0.93969	-0.34202	34	0.93969	0.34202
35	0.99619	-0.087156	35	0.087156	-0.99619	35	-0.08716	-0.99619	35	-0.99619	-0.087156

【表12】

m0＝1	实部	虚部	m1＝17	实部	虚部	m2＝19	实部	虚部	m3＝35	实部	虚部
												36	1	0	36	1	0	36	1	0	36	1	0
37	0.99619	-0.087156	37	0.087156	-0.99619	37	-0.08716	-0.99619	37	-0.99619	-0.087156
												38	0.93969	-0.34202	38	0.93969	0.34202	38	0.93969	-0.34202	38	0.93969	0.34202
39	0.70711	-0.70711	39	0.70711	-0.70711	39	-0.70711	-0.70711	39	-0.70711	-0.70711
												40	0.17365	-0.98481	40	0.17365	0.98481	40	0.17365	-0.98481	40	0.17365	0.98481
41	-0.57358	-0.81915	41	0.81915	0.57358	41	-0.81915	0.57358	41	0.57358	-0.81915
												42	-1	0	42	-1	0	42	-1	0	42	-1	0
43	-0.42262	0.90631	43	-0.90631	0.42262	43	0.90631	0.42262	43	0.42262	0.90631
												44	0.76604	0.64279	44	0.76604	-0.64279	44	0.76604	0.64279	44	0.76604	-0.64279
45	0.70711	-0.70711	45	0.70711	-0.70711	45	-0.70711	-0.70711	45	-0.70711	-0.70711
												46	-0.76604	-0.64279	46	-0.76604	0.64279	46	-0.76604	-0.64279	46	-0.76604	0.64279
47	-0.42262	0.90631	47	-0.90631	0.42262	47	0.90631	0.42262	47	0.42262	0.90631
												48	1	0	48	1	0	48	1	0	48	1	0
49	-0.57358	-0.81915	49	0.81915	0.57358	49	-0.81915	0.57358	49	0.57358	-0.81915
												50	-0.17365	0.98481	50	-0.17365	-0.98481	50	-0.17365	0.98481	50	-0.17365	-0.98481
51	0.70711	-0.70711	51	0.70711	-0.70711	51	-0.70711	-0.70711	51	-0.70711	-0.70711
												52	-0.93969	0.34202	52	-0.93969	-0.34202	52	-0.93969	0.34202	52	-0.93969	-0.34202
53	0.99619	-0.087156	53	0.087156	-0.99619	53	-0.08716	-0.99619	53	-0.99619	-0.087156
												54	-1	0	54	-1	0	54	-1	0	54	-1	0
55	0.99819	-0.087156	55	0.087156	-0.99619	55	-0.08716	-0.99619	55	-0.99619	-0.087156
												56	-0.93969	0.34202	56	-0.93969	-0.34202	56	-0.93969	0.34202	56	-0.93969	-0.34202
57	0.70711	-0.70711	57	0.70711	-0.70711	57	-0.70711	-0.70711	57	-0.70711	-0.70711
												58	-0.17365	0.98481	58	-0.17365	-0.98481	58	-0.17365	0.98481	58	-0.17365	-0.98481
59	-0.57358	-0.81915	59	0.81915	0.57358	59	-0.81915	0.57358	59	0.57358	-0.81915
												60	1	0	60	1	0	60	1	0	60	1	0
61	-0.42262	0.90631	61	-0.90631	0.42262	61	0.90631	0.42262	61	0.42262	0.90631
												62	-0.76604	-0.64279	62	-0.76604	0.64279	62	-0.76604	-0.64279	62	-0.76604	0.64279
63	0.70711	-0.70711	63	0.70711	-0.70711	63	-0.70711	-0.70711	63	-0.70711	-0.70711
												64	0.76604	0.64279	64	0.76604	-0.64279	64	0.76604	0.64279	64	0.76604	-0.64279
65	-0.42262	0.90631	65	-0.90631	0.42262	65	0.90631	0.42262	65	0.42262	0.90631
												66	-1	0	66	-1	0	66	-1	0	66	-1	0
67	-0.57358	-0.81915	67	0.81915	0.57358	67	-0.81915	0.57358	67	0.57358	-0.81915
												68	0.17365	-0.98481	68	0.17365	0.98481	68	0.17385	-0.98481	68	0.17365	0.98481
69	0.70711	-0.70711	69	0.70711	-0.70711	69	-0.70711	-0.70711	69	-0.70711	-0.70711
												70	0.93969	-0.34202	70	0.93969	0.34202	70	0.93969	-0.34202	70	0.93969	0.34202
71	0.99619	-0.087156	71	0.087156	-0.99619	71	-0.08716	-0.99619	71	-0.99619	-0.087158

下面将参照表13和表14介绍表10的结果在时域中重复两次所得到的示例。从表13和14中可以看出，表10的结果被再一次重复。

【表13】

m0＝1	实部	虚部	m1＝15	实部	虚部	m2＝17	实部	虚部	m3＝31	实部	虚部
												0	1	0	0	1	0	0	1	0	0	1	0
1	0.99518	-0.098017	1	0.098017	-0.99518	1	-0.098017	-0.99518	1	-0.99518	-0.098017
												2	0.92388	-0.38268	2	0.92388	0.38268	2	0.92388	-0.38268	2	0.92388	0.38268
3	0.63439	-0.77301	3	0.77301	-0.63439	3	-0.77301	-0.63439	3	-0.63439	-0.77301
												4	0	-1	4	0	1	4	0	-1	4	0	1
5	-0.77301	-0.63439	5	0.63439	0.77301	5	-0.63439	0.77301	5	0.77301	-0.63439
												6	-0.92388	0.38268	6	-0.92388	-0.38268	6	-0.92388	0.38268	6	-0.92388	-0.38268
7	0.098017	0.99518	7	-0.99518	-0.098017	7	0.99518	-0.098017	7	-0.098017	0.99518
												8	1	0	8	1	0	8	1	0	8	1	0
9	-0.098017	-0.99518	9	0.99518	0.098017	9	-0.99518	0.098017	9	0.098017	-0.99518
												10	-0.92388	0.38268	10	-0.92388	-0.38268	10	-0.92388	0.38268	10	-0.92388	-0.38268
11	0.77301	0.63439	11	-0.63439	-0.77301	11	0.63439	-0.77301	11	-0.77301	0.63439
												12	0	-1	12	0	1	12	0	-1	12	0	1
13	-0.63439	0.77301	13	-0.77301	0.63439	13	0.77301	0.63439	13	0.63439	0.77301
												14	0.92388	-0.38288	14	0.92388	0.38268	14	0.92388	-0.38268	14	0.92388	0.38268
15	-0.99518	0.098017	15	-0.098017	0.99518	15	0.098017	0.99518	15	0.99518	0.098017
												16	1	0	16	1	0	16	1	0	16	1	0
17	-0.99518	0.098017	17	-0.098017	0.99518	17	0.098017	0.99518	17	0.99518	0.098017
												18	0.92388	-0.38268	18	0.92388	0.38268	18	0.92388	-0.38268	18	0.92388	0.38268
19	-0.63439	0.77301	19	-0.77301	0.63439	19	0.77301	0.63439	19	0.63439	.0.77301
												20	0	-1	20	0	1	20	0	-1	20	0	1
21	0.77301	0.63439	21	-0.63439	-0.77301	21	0.83439	-0.77301	21	-0.77301	0.63439
												22	-0.92388	0.38268	22	-0.92388	-0.38268	22	-0.92388	0.38268	22	-0.92388	-0.38268
23	-0.098017	-0.99518	23	0.99518	0.098017	23	-0.99518	0.098017	23	0.098017	-0.99518
												24	1	0	24	1	0	24	1	0	24	1	0
25	0.098017	0.99518	25	-0.99518	-0.098017	25	0.99518	-0.098017	25	-0.098017	0.99518
												26	-0.92388	0.38268	26	-0.92388	-0.38268	26	-0.92388	0.38268	26	-0.92388	-0.38268
27	-0.77301	-0.63439	27	0.63439	0.77301	27	-0.63439	0.77301	27	0.77301	-0.63439
												28	0	-1	28	0	1	28	0	-1	28	0	1
29	0.63439	-0.77301	29	0.77301	-0.63439	29	-0.77301	-0.63439	29	-0.63439	-0.77301
												30	0.92388	-0.38268	30	0.92388	0.38268	30	0.92388	-0.38268	30	0.92388	0.38268
31	0.99518	-0.098017	31	0.098017	-0.99518	31	-0.098017	-0.99518	31	-0.99518	-0.098017
												32	1	0	32	1	0	32	1	0	32	1	0

【表14】

m0＝1	实部	虚部	m1＝15	实部	虚部	m2＝17	实部	虚部	m3＝31	实部	虚部
												33	0.99518	-0.098017	33	0.098017	-0.99518	33	-0.098017	-0.99518	33	-0.99518	-0.098017
34	0.92388	-0.38268	34	0.92388	0.38268	34	0.92388	-0.38268	34	0.92388	0.38268
												35	0.83439	-0.77301	35	0.77301	-0.63439	35	-0.77301	-0.63439	35	-0.63439	-0.77301
36	0	-1	36	0	1	36	0	-1	36	0	1
												37	-0.77301	-0.63439	37	0.83439	0.77301	37	-0.63439	0.77301	37	0.77301	-0.63439
38	-0.92388	0.38268	38	-0.92388	-0.38268	38	-0.92388	0.38268	38	-0.92388	-0.38268
												39	0.098017	0.99518	39	-0.99518	-0.098017	39	0.99518	-0.098017	39	-0.098017	0.99518
40	1	0	40	1	0	40	1	0	40	1	0
												41	-0.098017	-0.99518	41	0.99518	0.098017	41	-0.99518	0.098017	41	0.098017	-0.99518
42	-0.92388	0.38268	42	-0.92388	-0.38268	42	-0.92388	0.38268	42	-0.92388	-0.38268
												43	0.77301	0.63439	43	-0.63439	-0.77301	43	0.63439	-0.77301	43	-0.77301	0.63439
44	0	-1	44	0	1	44	0	-1	44	0	1
												45	-0.63439	0.77301	45	-0.77301	0.63439	45	0.77301	0.63439	45	0.63439	0.77301
46	0.92388	-0.38268	46	0.92388	0.38268	46	0.92388	-0.38268	46	0.92388	0.38268
												47	-0.99518	0.098017	47	-0.098017	0.99518	47	0.098017	0.99618	47	0.99518	0.098017
48	1	0	48	1	0	48	1	0	48	1	0
												49	-0.99518	0.098017	49	-0.098017	0.99518	49	0.098017	0.99518	49	0.99518	0.098017
50	0.92388	-0.38268	50	0.92388	0.38268	50	0.92388	-0.38268	50	0.92388	0.38268
												51	-0.63439	0.77301	51	-0.77301	0.63439	51	0.77301	0.63439	51	0.63439	0.77301
52	0	-1	52	0	1	52	0	-1	52	0	1
												53	0.77301	0.63439	53	-0.63439	-0.77301	53	0.63439	-0.77301	53	-0.77301	0.63439
54	-0.92388	0.38268	54	-0.92388	-0.38268	54	-0.92388	0.38268	54	-0.92388	-0.38268
												55	-0.098017	-0.99518	55	0.99518	0.098017	55	-0.99518	0.098017	55	0.098017	-0.99518
56	1	0	56	1	0	56	1	0	56	1	0
												57	0.098017	0.99518	57	-0.99518	-0.098017	57	0.99518	-0.098017	57	-0.098017	0.99518
58	-0.92388	0.38268	58	-0.92388	-0.38268	58	-0.92388	0.38268	58	-0.92388	-0.38268
												59	-0.77301	-0.63439	59	0.63439	0.77301	59	-0.63439	0.77301	59	0.77301	-0.63439
60	0	-1	60	0	1	60	0	-1	60	0	1
												61	0.63439	-0.77301	61	0.77301	-0.63439	61	-0.77301	-0.63439	61	-0.63439	-0.77301
62	0.92388	-0.38268	62	0.92388	0.38268	62	0.92388	-0.38268	62	0.92388	0.38268
												63	0.99518	-0.098017	63	0.098017	-0.99518	63	-0.098017	-0.99518	63	-0.99518	-0.098017

接着，在下文中介绍图16中将时域序列映射到频域的步骤S40。但是，应了解，根据本发明的序列可以从频域产生，从而根据需要可以直接被映射到频率资源单元。

如果具有2次重复结构的序列被映射到频域，则在频域产生了特定的序列。在这种情况下，由于DFT运算的特性，该特定序列仅在偶数序号的频率索引处存在频率分量。

具体而言，如果表11和表12的序列被映射到频域，则能够获得表15和表16示出的如下序列。

如果表13和表14的序列被映射到频域，则能够获得表17和表18示出的如下序列。

【表15】

【表16】

【表17】

【表18】

接着，在下文中介绍图16中的从频域将DC成分去除的步骤S51或S52。

步骤S51用于对DC成分执行打孔。只有表15的DC成分被变为值0。换言之，表15和表16的结果示出在以下表19中，而表17和表18的结果示出在以下表20中。

为了便于说明，下面的表19和20只显示DC成分，而从表19和表20中省略了除DC成分以外的其余成分。

【表19】

m0＝1	实部	虚部	m1＝17	实部	虚部	m2＝19	实部	虚部	m3＝35	实部	虚部
												0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0

【表20】

m0＝1	实部	虚部	m1＝15	实部	虚部	m2＝17	实部	虚部	m3＝31	实部	虚部
												0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0

步骤S51可以如上所述基于频域进行解释，或者还可以基于时域进行解释。

例如，根据本发明的实施方式，用c(n)表示长度为35的序列。该“c(n)”序列对应于时域序列。用“d(n)”表示“c(n)”序列的DC打孔结果。

在这种情况下，“c(n)”序列可以用 $c\left(n\right)=\exp (-\mathrm{j\πM}\frac{n(n+1)}{35})$ 来表示，而“d(n)”序列可以用 $\frac{35}{34}(c\left(n\right)-\underset{k=0}{\overset{34}{\mathrm{\Σ}}}c\left(k\right)\exp (-j2\mathrm{\πk}\·0/35))$ 来表示。

在步骤S52处如果序列在时域具有重复结构，则频率成分在频域的频率索引处交替出现。在步骤S52中，为了防止频率成分在子载波映射期间存在于DC成分处，相应的序列被移位或CS-处理以去除DC成分。

通过上述的步骤S52调整表15至18的所生成的索引，为了便于说明本文中省略了具体的结果。

在去除DC成分的数据处理结束之后，进行将所生成的序列转换成时域序列的另一个数据处理S60。如果通过上述步骤S60处理了表19的结果，则获得了表21和表22的结果。如果处理了表20的结果，则获得了表23和表24的结果。

【表21】

【表22】

m0＝1	实部	虚部	m1＝17	实部	虚部	m2＝19	实部	虚部	m3＝35	实部	虚部
												36	0.88215	0.11785	36	0.88215	0.11785	36	1.1179	0.11785	36	1.1179	0.11785
37	0.87834	0.030696	37	-0.0307	-0.87834	37	0.030695	-0.87834	37	-0.87834	0.030695
												38	0.82164	-0.22417	38	0.82184	0.45987	38	1.0575	-0.22417	38	1.0575	0.45967
39	0.58926	-0.58926	39	0.58926	-0.58926	39	-0.58926	-0.58926	39	-0.58926	-0.58926
												40	0.055797	-0.86696	40	0.065797	1.1027	40	0.2915	-0.86696	40	0.2915	1.1027
41	-0.69143	-0.7013	41	0.7013	0.69143	41	-0.7013	0.69143	41	0.69143	-0.7013
												42	-1.1179	0.11785	42	-1.1179	0.11785	42	-0.88215	0.11785	42	-0.68215	0.11785
43	-0.54047	1.0242	43	-1.0242	0.64047	43	1.0242	0.54047	43	0.54047	1.0242
												44	0.64819	0.76064	44	0.64619	-0.62484	44	0.6639	0.76064	44	0.8839	-0.52494
45	0.58926	-0.58926	45	0.58926	-0.58926	45	-0.58928	-0.58926	45	-0.58926	-0.58926
												46	-0.8839	-0.52494	46	-0.8839	0.76064	46	-0.64819	-0.52494	46	-0.64819	0.76064
47	-0.54047	1.0242	47	-1.0342	0.54047	47	1.0242	0.54047	47	0.54047	1.0242
												48	0.88215	0.11785	48	0.88216	0.11785	48	1.1179	0.11785	48	1.1179	0.11785
49	-0.69143	-0.7013	49	0.7013	0.89143	49	-0.7013	0.69143	49	0.69143	-0.7013
												50	-0.2915	1.1027	50	-0.2915	-0.86886	50	-0.0568	1.1027	50	-0.0558	-0.86696
51	0.58926	-0.58926	51	0.58926	-0.58928	51	-0.58926	-0.58926	51	-0.58926	-0.56926
												52	-1.0575	0.45987	52	-1.0575	-0.22417	52	-0.82184	0.45987	52	-0.82184	-0.22417
53	0.87834	0.030695	53	-0.0307	-0.87834	53	0.030695	-0.87834	53	-0.87834	0.030695
												54	-1.1179	0.11785	54	-1.1179	0.11785	54	-0.88215	0.11785	54	-0.88215	0.11785
55	0.87834	0.030695	55	-0.0307	-0.87834	55	0.030695	-0.87834	55	-0.87834	0.030695
												56	-1.0575	0.45987	56	-1.0575	-0.22417	56	-0.82184	0.45887	56	-0.82184	-0.22417
57	0.58926	-0.58926	57	0.58826	-0.58926	57	-0.58926	-0.58926	57	-0.58926	-0.58926
												58	-0.2915	1.1027	58	-0.2915	-0.86696	58	-0.0558	1.1027	58	-0.0558	-0.86696
59	-0.69143	-0.7013	59	0.7013	0.69143	59	-0.7013	0.69143	59	0.69143	-0.7013
												60	0.88215	0.11785	60	0.88215	0.11785	60	1.1179	0.11785	60	1.1179	0.11785
61	-0.54047	1.0242	61	-1.0242	0.54047	61	1.0242	054047	61	0.54047	1.0242
												62	-0.8839	-0.52494	62	-0.8839	0.78064	62	-0.64819	-0.52494	62	-0.64819	0.76064
63	0.58926	-0.58926	63	0.58926	-0.58926	63	-0.58926	-0.58926	63	-0.58926	-0.58926
												64	0.64819	0.76064	64	0.64819	-0.52494	64	0.8839	0.76064	84	0.8839	-0.52494
65	-0.54047	1.0242	65	-1.0242	0.54047	65	1.0242	0.54047	65	0.54047	1.0242
												66	-1.1179	0.11785	66	-1.1179	0.11785	66	-0.88215	0.11786	66	-0.66215	0.11785
67	-0.69143	-0.7013	67	0.7013	0.68143	67	-0.7013	0.69143	67	0.669143	-0.7013
												68	0-055797	-0.86096	68	0.055797	1.1027	68	0.2915	-0.86696	68	0.2915	1.1027
69	0.58926	-0.56926	69	0.58826	-0.58926	69	-0.58926	-0.58928	69	-0.58926	-0.58926
												70	0.82184	-0.22417	70	0.82184	0.46987	70	1.0675	-0.22417	70	1.0575	0.45987
71	0.87834	0.030695	71	-0.0307	-0.87834	71	0.030695	-0.87834	71	-0.87834	0.030695

【表23】

【表24】

图17示出根据本发明的没有DC成分的序列和其他有DC成分的序列在星座图中的比较。

具体而言，如果母序列索引(m₀)为“1”，则在图17(a)示出了长度为36的序列的2次重复的结果，而在图17(b)中示出了长度为32的序列的2次重复的结果。

在这种情况下，上述两个例子图17(a)和图17(b)中的各个仅包括12个星座。虽然执行了DC打孔，但是按打孔值对星座的位置进行移位，从而维持了12个固定的星座。

上述具有较少星座个数的特性能够极大地减少接收端的相关函数的计算次数。

图18是例示根据本发明在频域设计序列以便形成在时域中的2次重复结构的方法的概念图。

Zadoff-Chu序列在时域和频域维持理想的相关特性。因此，序列可以在时域产生，或者也可以在频域产生。

换言之，如果Zadoff-Chu序列被插入频域，并且序列以两个分割部分(partition)(即，两个区间)的间隔被插入偶数序号的频率索引中，则得到了与上述的在频域中产生的序列被映射到时域的例子相同的结果。

下面对图16的步骤S10进行另外介绍。选择多个序列索引的方法与利用接收端容易地计算互相关的方法相等。

但是，Zadoff-Chu序列基本上用作多相序列，因此易受频偏的影响。

因此，优选的是，考虑到序列选择步骤中的频偏来选择序列。

换言之，如果根据等式18选择3个序列而没有考虑频偏，则本发明很难根据频偏搜索正确的相关值。在这种情况下，可以由等式18来确定3个序列索引中的两个序列索引，而剩余的一个序列索引可以考虑频偏特性来确定。

总之，在选择多个序列索引的情况下，可以只考虑等式18，同时频偏特性还可以和等式18一起考虑。

上述概念涉及考虑频偏的多个序列索引。下面将介绍另外考虑除了频偏以外的其他准则的方法。

接着，在下文中介绍额外考虑相关特性来选择序列索引的方法。

例如，Zadoff-Chu序列用作CAZAC序列，因此优选的是选择具有理想自相关特性和良好的互相关特性的特定序列。例如，如果长度为35，考虑等式19、频偏特性、和PAPR特性而选择3个序列(1，2，34)或(1，33，34)的集合。

图19中示出了索引集合(1，2，34)的互相关特性。

接着，介绍根据本发明的长度为35的序列的特性。

优选的是，长度为35的序列可用于LTE系统。

假定SCH信号被传送至6个无线块(对应于包括DC成分的73个子载波)。

如果利用73个子载波在时域建立了2次重复结构，则能够使用长度为36的序列。这适用于所有频域或时域的例子。例如，尽管序列没有在时域重复或重复3次，但是这也适用于所有频域或时域的例子。

在这种情况下，本发明要求接收端具有(1.08xMHz)插值器。

但是，基于上述准则(即，参考)最优的索引组是(1，2，35)。在这种情况下，在图20示出了互相关。

如果最糟糕的情况出现，图20的索引组可能具有40％的互相关。

在这种情况下，优选的是，本发明可使用长度短于“36”的序列。

在这种情况下，优选的是，本发明使理想长度接近初始生成的长度，同时选择奇数长度的序列，从而更优选的是将长度设为35。

长度为35的序列可以搜索具有相关特性优于偶数长度序列的相关特性的集合。

作为参考，图19和图20的序列索引(1，2，34)的选择涉及序列的2次重复。

当产生了用于P-SCH的PSC时，本发明可采用相对应的序列而不是在产生了序列之后重复该序列。

假设本发明将3个Zadoff-Chu序列用作用于PSC的多重序列。在这种情况下，本发明必须从3个Zadoff-Chu序列中选择两个根索引，以使得在采用长度为63的序列的情况下，两个根索引的和满足“63”。其结果是，能够满足对应序列之间的共轭对称特性。

同时，可以利用其他条件来选择除了该两个根索引以外的剩余的一个根索引，并且优选的是，考虑上述频偏问题(和/或PAPR(CM))来选择剩余的一个根索引。

在上述假设下，如果各根索引的频偏灵敏度和/或PAPR度是根据各种条件进行表示，则能够获得如下的结果。

图21是例示根据本发明的在各种条件下的频偏灵敏度和CM的图表。

参照图21，“Nzc”表示Zadoff-Chu(ZC)序列的长度，例子1表示采用长度为63的ZC序列。例子2表示根据循环扩展方案采用长度为63的ZC序列。

例子3表示采用长度为64的ZC序列。例子4表示通过截短方案而采用长度为64的ZC序列。

具体而言，图21(a)示出了上述例子1～4的频偏灵敏度。图21(b)示出了上述例子1～4中各个的CM。

基于上述结果，本发明提供了用于选择根索引集合的方法(如下表25所示)。

换言之，用(x，y，z)来表示第一序列的根索引、第二序列的根索引和第三序列的根索引，则在例子1的情况下选择(34，29，25)，在例子2的情况下选择(34，29，25)。同时，在例子3的情况下选择(29，31，27)，在例子4的情况下选择(31，34，38)。在序列选择处理中包含了除来自根索引集合中的例子3的根索引集合以外的所有集合(其中每个集合均具有上述的共轭对称特性)。

当如上所述采用所选择的根索引时，自相关的轮廓如下。

图22至25是例示根据本发明的当选择了根索引集合时，单独的集合的自相关轮廓的图表。

在图22至25中，假设1-part相关表示频偏条件为0.1ppm，而2-part相关表示频偏条件为5.0ppm。在根据本发明利用根索引集合的情况下，可以认识到的是，能够获得良好的自相关特性。

同时，下面将介绍当采用例子1的根索引集合和长度为63的ZC序列时，利用所产生的序列发送信号的方法。在这种情况下，在例子1的根索引集合中，第一序列的根索引为34，第二序列的根索引为29，第三序列的根索引为25。

如果“34”、“29”和“25”被用作3个序列组合的根索引，则根索引“34”与“29”之和为63，其对应于相应的ZC序列的长度，从而满足了上述的共轭对称特性。因此，如果由上述根索引产生的序列被作为通信信号而发送，则接收端能够利用所产生的序列容易地计算互相关运算。

同时，假设从上述根索引集合中选择任何一个根索引以产生长度为62的序列。下面介绍将所产生的序列映射到频域资源单元的方法。

图26是例示根据本发明的将长度为63的序列映射到频域资源单元的方法的概念图。

在产生了长度为63的序列之后，本发明连续地将所产生的序列映射到频域资源单元以尽量维持ZC序列的特性(这意味着ZC序列在时域和频域具有恒定的幅度)，下面将介绍对其的具体描述。

从图26可看出，在长度为63的Zadoff-Chu(ZC)序列中，对应于“P(0)～p(30)”的成分被连续地映射到资源单元(从频域资源单元索引为“-31”的频域资源单元至频域资源单元索引为“-1”的频域资源单元)，对应于“P(32)～p(62)”的成分被连续地映射到资源单元(从频域资源单元索引为“1”的频域资源单元至频域资源单元索引为“31”的频域资源单元)。在上述映射操作的情况下，所产生的序列的第32个单元(即，P(31))被映射到频率“0”的部分。

因此，本实施方式提供了如图26所示的对映射到具有频率“0”的部分的“P(31)”部分进行打孔的方法。但是，如果需要，本发明还可以采用能够在时域发送期间对具有频率“0”的部分打孔的其他的方法。

映射到频域的序列可以通过IFFT或等效的运算(例如，IDFT或IFT)转换成时域信号，从而该时域信号也可以作为OFDM符号信号发送。

在接收端处可以接收由上述实施方式发送的信号，然后接收端可以利用互相关运算来检测对应的信号。在这种情况下，当采用具有上述共轭对称特性的序列时，接收端能够更容易地检测信号。

接下来，将介绍接收端的信号检测处理(即，计算互相关值的方法)。

接收端方面

下面将介绍接收端的操作。

在通过上述实施方式产生的Tx序列中存在预定的规则。因此，接收端能够利用与单个根序列索引相对应的特定序列的相关值，而不是计算所有序列的互相关值来获得与剩余根序列索引相对应的序列的相关值。

下面将介绍根据本实施方式的计算互相关值的方法。本实施方式计算Rx信号与多重序列中的各个序列之间的互相关值。在这种情况下，本发明确定在计算Rx信号与特定序列(如，第一序列)间的互相关值时产生的几个中间值。同时，本发明不仅能够通过加上或减去中间值而计算Rx信号与第一序列间的互相关值，还能够计算Rx信号与另一个序列(即，第二序列)间的另一个互相关值。

下面具体介绍选择了多个可用的序列的各种例子。

(例子1)

本示例示出计算所选择的序列(其长度为36，值m₀＝1、m₁＝17、m₂＝19、和m₃＝35)的互相关值的方法。

接收端存储具有序列索引“1”的序列，并计算所存储的序列与所接收的序列之间的互相关值。此时，在利用当计算Rx信号与序列索引为“1”的序列间的互相关值时产生的中间值的情况下，能够计算出Rx信号与序列索引为“17”的序列间的互相关值；能够计算出Rx信号与序列索引为“19”的序列间的互相关值；并且同时能够计算出Rx信号与序列索引为“35”的序列间的互相关值。

该示例将基于计算出第τ延迟的互相关值的特定例子来进行介绍。换言之，如果用r(n)来表示Rx信号，则该示例将基于与第d个延迟采样r(n+d)有关的互相关值来进行介绍。

在这种情况下，序列索引“m”的互相关值的结果示出为如下的等式22：

【等式22】

$R^m\left(d\right)=\frac{1}{\mathrm{LN}}\underset{n=0}{\overset{\mathrm{LN}-1}{\mathrm{\Σ}}}r(n+d){\left(a^m\left(n\right)\right)}^{*}$

其中，m₀＝1、m₁＝17、m₂＝19、和m₃＝35，从而能够提供如下的关系。

【等式23】

$a^{m_0=1}\left(k\right)=\exp (-\mathrm{j\π}\·1\·\frac{k^2}{36})$

$a^{m1=17}\left(k\right)=\exp (-\mathrm{j\π}\·17\·\frac{k^2}{36})=\exp (-\mathrm{j\π}\·(18-1)\·\frac{k^2}{36})=\exp (-j(\frac{\mathrm{\π}}{2}{k}^2-\frac{\mathrm{\π}}{36}{k}^2))$

$a^{m2=19}\left(k\right)=\exp (-\mathrm{j\π}\·19\·\frac{k^2}{36})=\exp (-\mathrm{j\π}\·(18+1)\·\frac{k^2}{36})=\exp (-j(\frac{\mathrm{\π}}{2}{k}^2+\frac{\mathrm{\π}}{36}{k}^2))$

$a^{m3=35}\left(k\right)=\exp (-\mathrm{j\π}\·35\·\frac{k^2}{36})=\exp (-\mathrm{j\π}\·(36-1)\·\frac{k^2}{36})=\exp (-j({\mathrm{\πk}}^2-\frac{\mathrm{\π}}{36}{k}^2))$

此外，当“k”值为偶数的条件下，a^m1＝17(k)表示的共轭。如果“k”值为奇数，则的实部被其虚部所取代，同时用值“-1”乘以所取代的结果。

同样，当“k”值为偶数的条件下，a^m2＝19(k)表示

的共轭。如果“k”值为奇数，则a^m2＝19(k)表示当实部被虚部取代后所得到的结果的共轭。

当“k”值为偶数的条件下，a^m3＝35(k)等于

的共轭，。如果“k”值为奇数，a^m3＝35(k)是通过用值“-1”乘以的共扼。

可以利用与“r_i(k+d)+jr_q(k+d)”有关的每个序列的瞬时相关值来计算Rx信号r(k+d)。在这种情况下，“r_i()”表示Rx信号的实部，“r_q()”表示Rx信号的虚部。

为了便于说明，Rx信号的互相关值(即，Rx信号与接收端的已知序列之间的互相关值)可以如下进行定义。

为了便于说明，将接收端的已知序列与Rx信号的偶数序号的序列之间的互相关值 $\mathrm{\Σr}(2l+d){\left(a^{m_0=1}\left(2l\right)\right)}^{*}$ 分成实部和虚部(如下面的等式24所示)：

【等式24】

$\underset{l=0}{\overset{17}{\mathrm{\Σ}}}r(2l+d){\left(a^{m0=1}\left(2l\right)\right)}^{*}=\left(\text{Reven\_i\_i+Reven\_q\_q}\right)+j(-\mathrm{Ieven}\_i\_q+\mathrm{Ieven}\_q\_i)$

$={\mathrm{Reven}}^0+{\mathrm{jIeven}}^0$

等式24的结果可以分成实部(此后，称作“R_even(0)”)和虚部(此后，称作“I_even(0)”)。

如果将与Rx信号的奇数序号的序列有关的互相关值分成实部和虚部，则可以得到如下的等式25：

【等式25】

$\underset{l=0}{\overset{17}{\mathrm{\Σ}}}r(2l+1+d){\left(a^{m0=1}(2l+1)\right)}^{*}=(\mathrm{Rodd}\_i\_i+\mathrm{Rodd}\_q\_q)$

$+j(-\mathrm{Iodd}\_i\_q+\mathrm{Iodd}\_q\_i)={\mathrm{Rodd}}^0+{\mathrm{jIodd}}^0$

等式25的结果可以分成实部(此后，称作“R_odd(0)”)和虚部(此后，称作“I_odd(0)”)。

如果将与Rx信号的共轭的偶数序号的序列有关的互相关值 $\mathrm{\Σr}(2l+d)\left(a^{m_0=1}\left(2l\right)\right)$ 分成实部和虚部，则可以得到如下的等式26：

【等式26】

$\underset{l=0}{\overset{17}{\mathrm{\Σ}}}r(2l+d)a^{m0=1}\left(2l\right)=(\mathrm{Reven}\_i\_i+\mathrm{Reven}\_q\_q)$

$+j(\mathrm{Ieven}\_i\_q+\mathrm{Ieven}\_q\_i)={\mathrm{Reven}}^1+{\mathrm{jIeven}}^1$

等式26的结果可以分成实部(此后，称作“R_even(1)”)和虚部(此后，称作“I_even(1)”)。

如果将与Rx信号的共轭的奇数序号的序列有关的互相关值 $\mathrm{\Σr}(2l+1+d)\left(a^{m_0=1}(2l+1)\right)$ 分成实部和虚部，则可以得到如下的等式27：

【等式27】

$\underset{l=0}{\overset{17}{\mathrm{\Σ}}}r(2l+1+d)a^{m0=1}(2l+1)=(\mathrm{Rodd}\_i\_i-\mathrm{Rodd}\_q\_q)+j(\mathrm{Iodd}\_i\_q+\mathrm{Iodd}\_q\_i)$

$={\mathrm{Rodd}}^1+{\mathrm{jIodd}}^1$

等式27的结果可以分成实部(此后，称作“R_odd(1)”)和虚部(此后，称作“I_odd(1)”)。

在这种情况下，在等式24至27中所示的值“Reven0”、“Ieven0”、“Rodd0”、“Iodd0”、“Reven1”、“Ieven1”、“Rodd1”、和“Iodd1”的计算可以认为等同于值“Reven_i_i”、“Reven_q_q”、“Ieven_i_q”、“Ieven_q_i”、“Rodd_i_i”、“Rodd_q_q”、“Iodd_i_q”、和“Iodd_q_i”的计算。

以下将参照下面的等式28对用于计算上述值“Reven_i_i”、“Reven_q_q”、“Ieven_i_q”、“Ieven_q_i”、“Rodd_i_i”、“Rodd_q_q”、“Iodd_i_q”、和“Iodd_q_i”的方法进行说明。

【等式28】

Reven_i_i

＝

r_i(0+d)*1-r_i(2+d)*0.93969-r_i(4-d)*0.17365+r_i(6+d)*(-1)+r_i(8+d)*0.76604

+r_i(10+d)*(-0.76604)+r_i(12-d)*1-r_i(14+d)*(-0.17365)+r_i(16+d)*(-0.93969)

+r_i(18+d)*(-1)+r_i(20+d)*(-0.93969)-r_i(22+d)*(-0.17365)-r_i(24+d)*1

+r_i(26+d)*(-0.76604)+r_i(28+d)*0.76604+r_i(30+d)*(-1)+r_i(32+d)*0.17365

+r_i(34+d)*093969

＝

{r_i(0+d)-r_i(6+d)+r_i(12+d)-r_i(18+d)+r_i(24+d)-r_i(30+d)}

+{r_i(2+d)-r_i(16+d)-r_i(20+d)-r_i(34+d)}*0.93969

+{r_i(4+d)-r_i(14+d)-r_i(22+d)+r_i(32+d)}*0.17365

+{r_i(5+d)-r_i(10+d)-r_i(26+d)+r_i(28+d)}*0.76604

Reven_q_q

＝

r_q(0+d)*0+r_q(2+d)*(-0.34202)-r_q(4+d)*(-0.98481)+r_q(6-d)*0+r_q(8-d)*0.64279

+r_q(10-d)*(-0.64279)+r_q(12+d)*0+r_q(14+d)*0.98481-r_q(16+d)*0.34202+r_q(18+d)*0

+r_q(20+d)*0.34202-r_q(22-d)*0.98481+r_q(24+d)*0-r_q(26-d)*(-0.64279)+r_q(28+d)*0.64279

-r_q(30+d)*0+r_q(32-d)*(-0.93481)+r_q(34+d)*(-0.34202)

＝

{-r_q(2+d)+r_q(16+d)+r_q(20+d)-r_q(34+d)}*0.34202

+{-r_q(4+d)+r_q(14+d)+r_q(22+d)-r_q(32+d)}*0.93181

+{r_q(8+d)-r_q(10-d)-r_q(26+d)+r_q(28+d)}*0.64279

Ieven_i_q

＝

r_i(0+d)*0+r_i(2+d)*(-0.34202)+r_i(4+d)*(-0.98481)+r_i(6+d)*0+r_i(8+d)*0.64279

+r_i(10+d)*(-0.64279)+r_i(12+d)*0+r_i(14+d)*0.98481+r_i(16+d)*0.34202+r_j(18+d)*0

+r_i(20+d)*0.34202+r_i(22+d)*0.98481-r_i(24+d)*0+r_i(26+d)*(-0.64279)+r_i(28+d)*0.64279

+r_i(30+d)*0+r_i(32+d)*(-0.98481)+r_i(34+d)*(-0.34202)

＝

{-r_i(2+d)+r_i(16+d)+r_i(20+d)-r_i(34+d))*0.34202

+{-r_i(4+d)+r_i(14+d)+r_i(22+d)-r_i(32+d)}*0.98481

+{r_i(8+d)-r_i(10+d)-r_i(26+d)+r_i(28+d)}*0.64279

Ieven_q_i

＝

r_q(0+d)*1+r_q(2+d)*0.93989+r_q(4+d)+0.17365-r_q(6+d)*(-1)+r_q(8+d)*0.76604+r_q(10+d)*(-0.76604)

+r_q(12+d)*1+r_q(14+d)*(-0.17365)+r_q(16+d)*(-0.93969)+r_q(18+d)*(-i)+r_q(20+d)*(-0.93969)

+r_q(22+d)*(-0.17365)+r_q(24+d)*1+r_q(26+d)*(-076604)+r_q(28-d)*0.76604+r_q(30+d)*(-1)

+r_q(32+d)*0.17365+r_q(34+d)*0.93969

＝

{r_q(0-d)-r_q(6+d)+r_q(12+d)-r_q(18+d)+r_q(24+d)-r_q(33+d)}

+(r_q(2+d)-r_q(16+d)-r_q(20+d)+r_q(34+d)}*0.93969

+{r_q(4+d)-r_q(14+d)-r_q(22+d)+r_q(32+d)}*0.17365

+{r_q(8+d)-r_q(10+d)-r_q(26+d)+r_q(28+d)}*0.76604

Rodd_i_i

＝

r_i(1+d)*0.99619-r_i(3-d)*0.70711+r_i(5+d)*(-0.57356)+r_i(7+d)*(-0.42262)+r_i(9+d)*0.70711

-r_i(11-d)*(-0.42262)+r_i(13+d)*(-0.57358)-r_i(15+d)*0.70711+r_i(17-d)*0.99619+r_i(19+d)*0.99619

+r_i(21+d)*0.70711+r_i(23+d)*(-0.57358)+r_i(25+d)*(-0.42262)-r_i(27+d)*0.70711+r_i(29+d)*(-0.42262)

+r_i(31+d)*(-0.57358)+r_i(33+d)*0.70711-r_i(35+d)*0.99619

＝

{r_i(1+d)+r_i(17+d)+r_i(19+d)+r_i(35+d)}*0.99610

-{r_i(3+d)+r_i(9+d)+r_i(15+d)+r_i(21+d)+r_i(27+d)+r_i(33+d)}*0.70711

-{-r_i(5+d)-r_i(13+d)-r_i(23+d)-r_i(31+d)}*057358

-{-r_i(7+d)-r_i(11+d)-r_i(25+d)-r_i(29+d)}*0.42262

Rodd_q_q

＝

r_q(1+d)*(-0.087156)+r_q(3+d)*(-0.70711)+r_q(5+d)*(-0.81915)+r_q(7+d)*0.90631

+r_q(9+d)*(-0.70711)+r_q(11+d)*0.90631+r_q(13+d)*(-0.81915)+r_q(15+d)*(-0.70711)

+r_q(17+d)*(-0.087156)+r_q(19+d)*(-0.087156)+r_q(21+d)*(-0.70711)+r_q(23+d)*(-0.81915)

-r_q(25+d)*0.90631+r_q(27+d)*(-0.70711)+r_q(29+d)*0.90631+r_q(31+d)*(-0.81915)

+r_q(33-d)*(-0.70711)+r_q(35+d)*(-0.087156)

＝

{-r_q(1+d)-r_q(17+d)-r_q(19+d)-r_q(35+d)}*0.087156

+{-r_q(3+d)-r_q(9+d)-r_q(15+d)-r_q(21+d)-r_q(27+d)-r_q(33+d)}*0.70711

+{-r_q{5+d)-r_q(13+d)-r_q(23+d)-r_q(31+d)}*0.81915

+{r_q(7+d)+r_q(11+d)+r_q(25+d)+r_q(29+d)}*0.90631

Iodd_i_q

＝

r_i(1+d)*(-0.087156)+r_i(3+d)*(-0.70711)+r_i(5+d)*(-0.81915)+r_i(7+d)*0.90631+r_i(9+d)*(-0.70711)

+r_i(11+d)*0.90631+r_i(13+d)*(-0.81915)+r_i(15+d)*(-0.70711)+r_i(17+d)*(-0.087156)+r_i(19+d)*(-0.087156)

+r_i(21+d)*(-0.70711)+r_i(23+d)*(-0.81915)+r_i(25+d)*0.90531+r_i(27+d)*(-0.70711)+r_i(29+d)*0.90631

+r_i(31+d)*(-0.81915)+r_i(33+d)*(-0.70711)+r_i(35+d)*(-0.087156)

＝

{-r_i(1+d)-r_i(17+d)-r_i(19+d)-r_i(35+d)}*0.087156

+{-r_i(3+d)r_i(9+d)-r_i(15+d)-r_i(21+d)-r_i(27+d)-r_i(33+d)}*0.70711

+{-r_i(3+d)-r_i(13+d)-r_i(23+d)-r_i(31+d)}*0.81915

+{r_i(7+d)+r_i(11+d)+r_i(25+d)-r_i(29+d)}*0.90631

Iodd_q_i

＝

r_q(1+d)*0.99619+r_q(3+d)*0.70711+r_q(5+d)*(-0.57358)+r_q(7+d)*(-0.42262)+r_q(9+d)*0.70711

+r_q(11+d)*(-0.42262)+r_q(13+d)*(-0.57358)+r_q(15+d)*0.70711+r_q(17+d)*0.99619+r_q(19+d)*0.99619

+r_q(21+d)*0.70711+r_q(23+d)*(0.57358)-r_q(25+d)*(-0.42262)+r_i(27+d)*0.70711+r_i(29+d)*(-0.42262)

+r_q(31-d)*(-0.57358)+r_q(33+d)*0.70711+r_q(35+d)*0.99519

＝

{r_q(1+d)+r_q(17+d)+r_q(19+d)+r_q(35+d)}*0.99619

+{r_q(3+d)+r_q(9+d)+r_q(15+d)+r_q(21+d)+r_q(27+d)+r_q(33+d)}*0.70711

+{-r_q(5+d)-r_q(13+d)-r_q(23-d)-r_q(31+d)}*0.57358

+{-r_q(7+d)-r_q(11+d)-r_q(25+d)-r_q(29+d)}*0.42262

可以通过近似值来计算等式28的处理。换言之，能够容易地通过量化来执行等式28的计算。

例如，优选的是，可以按如下形式来执行上述近似：0.93969→1，0.17365→0.125(＝1/8)，0.76604→0.75(＝1/2+1/4)，0.34202→0.375(＝1/4+1/8)，0.98481→1，0.64279→0.625(＝1/2+1/8)，0.99619→1，0.70711→0.75(＝1/2+1/4)，0.57358→0.625(＝1/2+1/8)，0.42262→0.375(＝1/4+1/8)，0.087156→0.125(＝1/8)，0.81915→0.875(＝1-1/8)，and 0.90631→0.875(＝1-1/8)。

如果对等式28的概念进行近似，则能够得到下面的等式29。

【等式29】

$\mathrm{Reven}\_i\_i$

$=$

$\left\{\begin{array}{c}r\_i(0+d)-r\_i(6+d)+r\_i(12+d)-r\_i(18+d)+r\_i(24+d)-r\_i(30+d)\\ +r\_i(2+d)-r\_i(16+d)-r\_i(20+d)+r\_i(34+d)\end{array}\right\}$

$+\{r\_i(4+d)-r\_i(14+d)-r\_i\left(22+d\right)+r\_i(32+d)\}*0.125$

$+\{r\_i(8+d)-r\_i(10+d)-r\_i\left(26+d\right)+r\_i(28+d)\}*0.75$

Reven_q_q

＝

{-r_q(2+d)+r_q(16+d)+r_q(20+d)-r_q(34+d)}*0.375

+{-r_q(4+d)+r_q(14+d)+r_q(22+d)-r_q(32+d)}

+{r_q(8+d)-_q(10+d)-r_q(26+d)+r_q(28+d)}*0.625

Ieven_i_q

＝

{-r_i(2+d)+r_i(16+d)+r_i(20+d)-r_i(34+d)}*0.375

+{-r_i(4+d)+r_i(14-d)+r_i(22+d)-r_i(32+d)}

+{r_i(8+d)-r_i(10+d)-r_i(26+d)+r_i(28+d)}+0.625

$\mathrm{Ieven}\_q\_i$

$=$

$\left\{\begin{array}{c}r\_q(0+d)-r\_q(6+d)+r\_q(12+d)-r\_q(18+d)+r\_q(24+d)-r\_q(30+d)\\ +r\_q(2+d)-r\_q(16+d)-r\_q(20+d)+r\_q(34+d)\end{array}\right\}$

$+\{r\_q(4+d)-r\_q(14+d)-r\_q\left(22+d\right)+r\_q(32+d)\}*0.125$

$+\{r\_q(8+d)-r\_q(10+d)-r\_q\left(26+d\right)+r\_q(28+d)\}*0.75$

Rodd_i_i

＝

{r_i(1+d)+r_i(17+d)+r_i(19+d)+r_i(35+d)}

+{r_i(3+d)+r_i(9+d)+r_i(15+d)+r_i(21+d)+r_i(27+d)+r_i(33+d)}*0.75

+{-r_i(5+d)-r_i(13+d)-r_i(23+d)-r_i(31+d)}*0.625

+{-r_i(7+d)-r_i(11+d)-r_i(25+d)-r_i(29+d)}*0.375

$\mathrm{Rodd}\_q\_q$

$=$

$\{-r\_q(1+d)-r\_q(17+d)-r\_q(19+d)-r\_q(35+d)\}*0.125$

$+\{-r\_q(3+d)-r\_q(9+d)-r\_q(15+d)-r\_q(21+d)-r\_q(27+d)-r\_q(33+d)\}*0.75$

$+\left\{\begin{array}{c}-r\_q(5+d)-r\_q(13+d)-r\_q(23+d)-r\_q(31+d)\\ +r\_q(7+d)+r\_q(11+d)+r\_q(25+d)+r\_q(29+d)\end{array}\right\}*0.875$

$\mathrm{Iodd}\_i\_q$

$=$

$\{-r\_i(1+d)-r\_i(17+d)-r\_i(19+d)-r\_i(35+d)\}*0.125$

$+\{-r\_i(3+d)-r\_i(9+d)-r\_i(15+d)-r\_i(21+d)-r\_i(27+d)-r\_i(33+d)\}*0.75$

$+\left\{\begin{array}{c}-r\_i(5+d)-r\_i(13+d)-r\_i(23+d)-r\_i(31+d)\\ +r\_i(7+d)+r\_i(11+d)+r\_i(25+d)+r\_i(29+d)\end{array}\right\}*0.875$

Iodd_q_i

＝

{r_q(1+d)+r_q(17+d)+r_q(19+d)+r_q(35+d)}

+{r_q(3+d)+r_q(9+d)+r_q(15+d)+r_q(21+d)+r_q(27+d)+r_q(33+d)}*0.75

+{-r_q(5+d)-r_q(13+d)-r_q(23+d)-r_q(31+d)}*0.625

+{-r_q(7+d)-r_q(11+d)-r_q(25+d)-r_q(29+d)}*0.375

在这种情况下，应了解，等式29的结果是通过接收端的单个已知序列(即，对应于母序列索引的序列)和Rx信号来产生的。虽然在小区发送4个PSC中的任何一个的条件下，接收端必须执行与所有4个PSC有关的相关操作，但是接收端只利用与母序列索引相对应的一个序列来计算等式29的值。同样，能够利用等式29的值来计算所有4个PSC的互相关值。

利用等式29的结果来计算与所有4个PSC有关的互相关值的方法如下。

【等式30】

$R^{m0=1}\left(d\right)=R_{\mathrm{even}}^{m0=1}\left(d\right)+R_{\mathrm{odd}}^{m0=1}\left(d\right)$

$=\underset{l=0}{\overset{17}{\mathrm{\Σ}}}r(2l+d){\left(a^{m0=1}\left(2l\right)\right)}^{*}+\underset{l=0}{\overset{17}{\mathrm{\Σ}}}r(2l+1+d){\left(a^{m0=1}(2l+1)\right)}^{*}$

$=({\mathrm{Reven}}^0+{\mathrm{Rodd}}^0)+j({\mathrm{Ieven}}^0+{\mathrm{Iodd}}^0)$

【等式31】

$R^{m1=17}\left(d\right)=R_{\mathrm{even}}^{m1=17}\left(d\right)+R_{\mathrm{odd}}^{m1=17}\left(d\right)$

$=\underset{l=0}{\overset{17}{\mathrm{\Σ}}}r(2l+d){\left(a^{m1=17}\left(2l\right)\right)}^{*}+\underset{l=0}{\overset{17}{\mathrm{\Σ}}}r(2l+1+d){\left(a^{m1=17}(2l+1)\right)}^{*}$

$=\underset{l=0}{\overset{17}{\mathrm{\Σ}}}r(2l+d){\left({\left(a^{m0=1}\left(2l\right)\right)}^{*}\right)}^{*}+\underset{l=0}{\overset{17}{\mathrm{\Σ}}}r(2l+1+d){(-j{\left(a^{m0=1}(2l+1)\right)}^{*})}^{*}$

$=\underset{l=0}{\overset{17}{\mathrm{\Σ}}}r(2l+d)a^{m0=1}\left(2l\right)+\underset{l=0}{\overset{17}{\mathrm{\Σ}}}r(2l+1+d)(j\·a^{m0=1}(2l+1))$

$=({\mathrm{Reven}}^1-{\mathrm{Iodd}}^1)+j({\mathrm{Ieven}}^1+{\mathrm{Rodd}}^1)$

【等式32】

$R^{m2=19}\left(d\right)=R_{\mathrm{even}}^{m2=19}\left(d\right)+R_{\mathrm{odd}}^{m2=19}\left(d\right)$

$=\underset{l=0}{\overset{17}{\mathrm{\Σ}}}r(2l+d){\left(a^{m2=19}\left(2l\right)\right)}^{*}+\underset{l=0}{\overset{17}{\mathrm{\Σ}}}r(2l+1+d){\left(a^{m2=19}(2l+1)\right)}^{*}$

$=\underset{l=0}{\overset{17}{\mathrm{\Σ}}}r(2l+d){\left(a^{m0=1}\left(2l\right)\right)}^{*}+\underset{l=0}{\overset{17}{\mathrm{\Σ}}}r(2l+1+d){(-j\·a^{m0=1}(2l+1))}^{*}$

$=({\mathrm{Reven}}^0-{\mathrm{Iodd}}^0)+j({\mathrm{Ieven}}^0+{\mathrm{Rodd}}^0)$

【等式33】

$R^{m3=35}\left(d\right)=R_{\mathrm{even}}^{m3=35}\left(d\right)+R_{\mathrm{odd}}^{m3=35}\left(d\right)$

$=\underset{l=0}{\overset{17}{\mathrm{\Σ}}}r(2l+d){\left(a^{m3=35}\left(2l\right)\right)}^{*}+\underset{l=0}{\overset{17}{\mathrm{\Σ}}}r(2l+1+d){\left(a^{m3=35}(2l+1)\right)}^{*}$

$=\underset{l=0}{\overset{17}{\mathrm{\Σ}}}r(2l+d){\left({\left(a^{m0=1}\left(2l\right)\right)}^{*}\right)}^{*}+\underset{l=0}{\overset{17}{\mathrm{\Σ}}}r(2l+1+d){(-{\left(a^{m0=1}(2l+1)\right)}^{*})}^{*}$

$=\underset{l=0}{\overset{17}{\mathrm{\Σ}}}r(2l+d)\left(a^{m0=1}\left(2l\right)\right)+\underset{l=0}{\overset{17}{\mathrm{\Σ}}}r(2l+1+d)(-a^{m0=1}(2l+1))$

$=({\mathrm{Reven}}^1-{\mathrm{Rodd}}^1)+j({\mathrm{Ieven}}^1-{\mathrm{Iodd}}^1)$

等式30表示与母序列索引(m₀)相对应的序列和Rx信号之间的互相关值。等式31表示与剩余序列索引(m₁)相对应的序列和Rx信号之间的互相关值。等式32表示与剩余序列索引(m₂)相对应的序列和Rx信号之间的互相关值。等式33表示与剩余序列索引(m₃)相对应的序列和Rx信号之间的互相关值。

总之，如果根据上述实施方式的创造性方法产生了多个序列，则本发明能够利用与单个序列索引相对应的序列和Rx信号两者来计算与多个序列索引相对应的多个序列的互相关值。

图27是例示根据本发明的接收端的结构图。

参照图27，接收端的Rx信号和接收端的已知序列被应用于索引解映射器1900。图27的接收端的单元1950能够利用等式28或29来计算“Reven_i_i”、“Reven_q_q”、“Ieven_i_q”、“Ieven_q_i”、“Rodd_i_i”、“Rodd_q_q”、“Iodd_i_q”、和“Iodd_q_i”。

利用等式24至27，值“Reven_i_i”、“Reven_q_q”、“Ieven_i_q”、“Ieven_q_i”、“Rodd_i_i”、“Rodd_q_q”、“Iodd_i_q”、和“Iodd_q_i”分别被计算为“Reven0”、“Ieven0”、“Rodd0”、“Iodd0”、“Reven1”、“Ieven1”、“Rodd1”、和“Iodd1”。

例如，“Reven_i_i+Reven_q_q”被计算为“Reven0”，“-Ieven_i_q+Ieven_q_i”被计算为“Ieven0”。

通过单元1960来进行等式24至27的运算。

如果对Reven0、Ieven0、Rodd0、Iodd0、Reven1、Ieven1、Rodd1、和Iodd1的1960单元的结果应用等式30～33相加或相减，则能够计算单独的序列索引(m₀、m₁、m₂、m₃)的4个相关值。

例如，通过等式30计算值m₀的相关值。具体而言，Reven0与Rodd0之和用作值m₀的相关值的实部，Ieven0与Iodd0之和用作值m₀的相关值的虚部。

参照等式24至33和图27，虽然“1960”单元不独立地存在，但是通过1950单元的结果能够得到最终的结果，并且应该认识到的是，能够仅通过“1960”单元而不使用“1950”单元来获得最终的结果。

还可以根据其他方案来对图27的概念进行说明，下面介绍其具体说明。

在计算Rx信号与对应于“m₀”值的序列之间的互相关值时，假设将与偶数序号“m₀”序列有关的互相关值的实部设为第一结果，根据等式24以用Reven0来表示该第一结果。在图27中，图27的参考标号“1901”表示第一结果。

假设将与偶数序号“m₀”序列有关的互相关值的虚部设为第二结果，根据等式24可以用Ieven0来表示该第二结果。在图27中，图27的参考标号“1902”表示第二结果。

假设将与奇数序号“m₀”序列有关的互相关值的实部设为第三结果，根据等式25可以用Rodd0来表示该第三结果。在图27中，图27的参考标号“1903”表示第三结果。

假设将与奇数序号“m₀”序列有关的互相关值的虚部设为第四结果，根据等式25可以用Iodd0来表示该第四结果。在图27中，图27的参考标号“1904”表示第四结果。

假设将与偶数序号“m₀”序列的共轭有关的互相关值的实部设为第五结果，根据等式26可以用Reven1来表示该第五结果。在图27中，图27的参考标号“1905”表示第五结果。

假设将与偶数序号“m₀”序列的共轭有关的互相关值的虚部设为第六结果，根据等式26可以用Ieven1来表示该第六结果。在图27中，图27的参考标号“1906”表示第六结果。

假设将与奇数序号“m₀”序列的共轭有关的互相关值的实部设为第七结果，根据等式27可以用Rodd1来表示该第七结果。在图27中，图27的参考标号“1907”表示第七结果。

假设将与奇数序号“m₀”序列的共轭有关的互相关值的虚部设为第八结果，根据等式27可以用Iodd1来表示该第八结果。在图27中，图27的参考标号“1908”表示第八结果。

根据上述方法，确定了第一至第八结果。如果上述8个结果中的两个结果彼此相加和相减，则得到了“1970”单元的计算值。

例如，“m₀”序列的相关值的实部等于“1901”单元和“1903”单元的和。“m₀”序列的相关值的虚部等于“1902”单元和“1904”单元的和。

简而言之，接收端计算上述第一至第八个结果，并对来自第一至第八结果中的两个不同结果之间执行相加或相减，从而能够计算“m₀～m₃”序列的互相关值。

图27示出了序列长度由偶数表示的特定的例子。对于本领域的技术人员来说显而易见的是，上述概念不仅能应用于偶数还能应用于奇数。

接着，参照图28和下面的等式来介绍奇数长度序列的接收机。

首先如果序列长度是35，则可以选择两个序列索引。

例如，可将母序列索引的长度设为“1”，并且将剩余序列索引的长度设为“34”。

在这种情况下，可以用等式34来表示与等式23相对应的表达式：

【等式34】

$a^{m0=1}\left(k\right)=\exp (-\mathrm{j\π}\·1\·\frac{k(k+1)}{35})$

$a^{m1=34}\left(k\right)=\exp (-\mathrm{j\π}\·34\·\frac{k(k+1)}{35})$

$=\exp (-\mathrm{j\π}\·(35-1)\·\frac{k(k+1)}{35})$

$=\exp (-j(\mathrm{\πk}(k-1)+\mathrm{\π}\frac{k(k+1)}{35}))$

$={\left(a^{m0=1}\left(k\right)\right)}^{*}$

在这种情况下，互相关值能够用下面的等式35来表示：

【等式35】

$R^{m0=1}\left(d\right)=\frac{1}{N}\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}r(n+d){\left(a^{m0=1}\left(n\right)\right)}^{*}$

$=\frac{1}{N}\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}((r_I(n+d)a_I^{m0=1}\left(n\right)+r_Q(n+d)a_Q^{m0=1}\left(n\right))+j(r_Q(n+d)a_I^{m0=1}\left(n\right)-r_I(n+d)a_Q^{m0=1}\left(n\right)))$

$R^{m0=34}\left(d\right)=\frac{1}{N}\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}r(n-d){\left({\left(a^{m0=1}\left(n\right)\right)}^{*}\right)}^{*}$

$=\frac{1}{N}\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}((r_I(n+d)a_I^{m0=1}\left(n\right)-r_Q(n+d)a_Q^{m0=1}\left(n\right))+j(r_Q(n+d)a_I^{m0=1}\left(n\right)-r_I(n+d)a_Q^{m0=1}\left(n\right)))$

为了简化表达等式35的结果，将在下面等式36中所示的变量定义如下：

【等式36】

$R_{\mathrm{II}}=\frac{1}{N}\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}\left(r_I(n+d)a_I^{m0=1}\left(n\right)\right)$

$R_{\mathrm{QQ}}=\frac{1}{N}\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}\left(r_Q(n+d)a_Q^{m0=1}\left(n\right)\right)$

$I_{\mathrm{QI}}=\frac{1}{N}\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}\left(r_Q(n+d)a_I^{m0=1}\left(n\right)\right)$

$I_{\mathrm{IQ}}=\frac{1}{N}\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}\left(r_I(n-d)a_Q^{m0=1}\left(n\right)\right)$

基于上述等式36，可以用下面的等式37来表示等式35的结果

【等式37】

R^m0-1(d)＝(R_II-R_QQ)-j(I_QI-I_IQ)

R^m0-1(d)＝(R₈-R_QQ)+j(I_QI+I_IQ)

图28中示出了用于计算等式37的示例性接收端。

在图28中，由等式36来计算4个变量，从而一次性计算奇数长度序列的相关值。因此，在采用上述结构的情况下，本发明能够正确地处理序列长度为63的接收例子。

如上所述，能够设计与具有各种长度的序列有关的接收端。

(例子2)

本示例示出了计算所选择的序列(其长度为32，值m₀＝1、m₁＝15、m₂＝17、和m₃＝32)的互相关值的方法。

由于例子1已经介绍了具体的方法，因此例子2的实施方式将示出具体的等式。并且可以认识到的是，例子1中示出的任何等式被认为是等同于例子2中的各等式。

对于本领域的人员来说公知的是，能够基于例子1的说明来实现例子2和用于接收各种序列索引的方法。

【等式38】

$R^m\left(d\right)=\frac{1}{\mathrm{LN}}\underset{n=0}{\overset{\mathrm{LN}-1}{\mathrm{\Σ}}}r(n+d){\left(a^m\left(n\right)\right)}^{*}$

等式38等同于等式22。

【等式39】

$a^{m_0=1}\left(k\right)=\exp (-\mathrm{j\π}\·1\·\frac{k^2}{32})$

$a^{m1=15}\left(k\right)=\exp (-\mathrm{j\π}\·15\·\frac{k^2}{32})=\exp (-\mathrm{j\π}\·(16-1)\·\frac{k^2}{32})=\exp (-j(\frac{\mathrm{\π}}{2}{k}^2-\frac{\mathrm{\π}}{32}{k}^2))$

$a^{m2=17}\left(k\right)=\exp (-\mathrm{j\π}\·17\·\frac{k^2}{32})=\exp (-\mathrm{j\π}\·(16+1)\·\frac{k^2}{32})=\exp (-j(\frac{\mathrm{\π}}{2}{k}^2+\frac{\mathrm{\π}}{32}{k}^2))$

$a^{m3=31}\left(k\right)=\exp (-\mathrm{j\π}\·31\·\frac{k^2}{32})=\exp (-\mathrm{j\π}\·(32-1)\·\frac{k^2}{32})=\exp (-j({\mathrm{\πk}}^2-\frac{\mathrm{\π}}{32}{k}^2))$

等式39等同于等式23。

【等式40】

$\underset{l=0}{\overset{15}{\mathrm{\Σ}}}r(2l+d){\left(a^{m0=1}\left(2l\right)\right)}^{*}=(\mathrm{Reven}\_i\_i+\mathrm{Reven}\_q\_q)+j(-\mathrm{Ieven}\_i\_q+\mathrm{Ieven}\_q\_i)$

$={\mathrm{Reven}}^0+j{\mathrm{Ieven}}^0$

等式40对应于等式24。

【等式41】

$\underset{l=0}{\overset{15}{\mathrm{\Σ}}}r(2l+1+d){\left(a^{m0=1}(2l+1)\right)}^{*}=(\mathrm{Rodd}\_i\_i+\mathrm{Rodd}\_q\_q)+j(-\mathrm{Iodd}\_i\_q+\mathrm{Iodd}\_q\_i)$

$={\mathrm{Rodd}}^0+j{\mathrm{Iodd}}^0$

等式40对应于等式25。

【等式42】

$\underset{l=0}{\overset{15}{\mathrm{\Σ}}}r(2l+d)a^{m0=1}\left(2l\right)=(\mathrm{Reven}\_i\_i-\mathrm{Reven}\_q\_q)+j(\mathrm{Ieven}\_i\_q+\mathrm{Ieven}\_q\_i)$

$={\mathrm{Reven}}^1+j{\mathrm{Ieven}}^1$

等式42对应于等式26。

【等式43】

$\underset{l=0}{\overset{15}{\mathrm{\Σ}}}r(2l+1+d)a^{m0=1}(2l+1)=(\mathrm{Rodd}\_i\_i-\mathrm{Rodd}\_q\_q)-j(\mathrm{Iodd}\_i\_q+\mathrm{Iodd}\_q\_i)$

$={\mathrm{Rodd}}^1+j{\mathrm{Iodd}}^1$

等式43对应于等式27。

【等式44】

$\mathrm{Reven}\_i\_i$

$=$

$r\_i(0+d)*1+r\_i(2+d)*0.92388+r\_i(4+d)*0+r\_i(6+d)*(-0.92388)+r\_i(8+d)*1$

$+r\_i(10+d)*(-0.92388)+r\_i(12+d)*0+r\_i(14+d)*0.92388+r\_i(16+d)*1$

$+r\_i(18+d)*0.92388+r\_i(20+d)*0+r\_i(22+d)*(-0.92388)+r\_i(24+d)*1$

$+r\_i(26+d)*(-0.92388)+r\_i(28+d)*0+r\_i(30+d)*0.92388$

$=$

$\{r\_i(0+d)+r\_i(8+d)-r\_i(16+d)+r\_i(24+d)\}$

$+\left\{\begin{array}{c}r\_i(2+d)-r\_i(6+d)-r\_i(10+d)+r\_i(14+d)\\ +r\_i(18+d)-r\_i(22+d)-r\_i(26+d)+r\_i(30+d)\end{array}\right\}*0.92388$

$\mathrm{Reven}\_q\_q$

$=$

$r\_q(0+d)*0-r\_q(2+d)*(-0.38268)-r\_q(4-d)*(-1)+r\_q(6+d)*0.38268+r\_q(8+d)*0$

$+r\_q(10+d)*0.38268+r\_q(12+d)*(-1)*r\_q(14+d)*(-0.38268)-r\_q(16+d)*0+r\_q(18+d)*(-0.38268)$

$+r\_q(20-d)*(-1)-r\_q(22+d)*0.38268+r\_q(24+d)*0+r\_q(26+d)*0.38268+r\_q(28+d)*(-1)$

$+r\_q(30+d)*(-0.38268)$

$=$

$\left\{\begin{array}{c}-r\_q(2-d)+r\_q(6+d)-r\_q(10+d)-r\_q(14+d)-r\_q(18+d)\\ +r\_q(22+d)+r\_q(26+d)-r\_q(30+d)\end{array}\right\}*0.38268$

$+\{-r\_q(4+d)-r\_q(12+d)-r\_q(20+d)-r\_q(28+d)\}$

$\mathrm{Ieven}\_i\_q$

$=$

$r\_i(0+d)*0+r\_i(2+d)*(-0.38268)+r\_i(4+d)*(-1)+r\_i(6+d)*0.38268+r\_i(8+d)*0$

$+r\_i(10+d)*0.38268+r\_i(12+d)*(-1)+r\_i(14+d)*(-0.38268)+r\_i(16+d)*0+r\_i(18+d)*(-0.38268)$

$+r\_i(20+d)*(-1)+r\_i(22+d)*0.38268+r\_i(24+d)*0+r\_i(26+d)*0.38268+r\_i(28+d)*(-1)$

$+r\_i(30+d)*(-0.38268)$

$=$

$\left\{\begin{array}{c}-r\_i(2+d)+r\_i(6+d)+r\_i(10+d)-r\_i(14+d)-r\_i(18+d)\\ +r\_i(22+d)+r\_i(26+d)-r\_i(30+d)\end{array}\right\}-0.38268$

$+\{-r\_i(4+d)-r\_i(12+d)-r\_i(20+d)-r\_i(28+d)\}$

$\mathrm{Ieven}\_q\_i$

$=$

$r\_q(0+d)*1+r\_q(2+d)*0.92388+r\_q(4+d)*0-r\_q(6+d)*(-0.92388)+r\_q(8+d)*1$

$+r\_q(10+d)*(-0.92388)+r\_q(12+d)*0+r\_q(14+d)*0.92388+r\_q(16+d)*1$

$+r\_q(18+d)*0.92388+r\_q(20+d)*0+r\_q(22+d)*(-0.92388)+r\_q(24+d)*1$

$+r\_q(26+d)*(-0.92388)+r\_q(28+d)*0+r\_q(30+d)*0.92388$

$=$

$\{r\_q(0+d)+r\_q(8+d)+r\_q(16+d)+r\_q(24+d)\}$

$+\left\{\begin{array}{c}r\_q(2+d)-r\_q(6+d)-r\_q(10+d)+r\_q(14+d)\\ +r\_q(18+d)-r\_q(22+d)-r\_q(26+d)+r\_q(30+d)\end{array}\right\}*0.92388$

Rodd_i_i

＝

r_i(1+d)*(-0.095017)+r_i(3+d)*(-0.77301)+r_i(5+d)*(-0.63439)-r_i(7+d)*0.99518+r_i(9-d)*(-0.99518)

+r_i(11+d)*0.63439+r_i(13-d)*0.77301+r_i(15+d)*0.098017-r_i(17+d)*0.098017+r_i(19+d)*0.77301

+r_i(21-d)*0.63439-r_i(23+d)*(-0.99515)+r_i(25+d}*0.99518+r_i(27+d)*(-0.63439)+r_i(29+d)*(-0.77301)

+r_i(31+d)*(-0.098017)

＝

{-r_i(1+d)+r_i(15+d)+r_i(17+d)-r_i(31-d)}*0.098017

+{-r_i(3+d)+r_i(13+d)+r_i(19+d)-r_i(29+d)}*0.77301

+{-r_i(5+d)+r_i(11+d)+r_i(21+d)-r_i(27+d)}*0.63439

+{r_i(7+d)-r_i(9+d)-r_i(23+d)+r_i(25+d)}*0.99518

Rodd_q_q

＝

r_q(1+d)*(-0.098017)+r_q(3+d)*(-0.77301)+r_q(5+d)*(-0.63439)+r_q(7-d)*0.99518

+r_q(9-d)*(-0.99518)+r_q(11+d)*0.63439+r_q(13+d)*0.77301+r_q(15+d)*0.098017

+r_q(17+d)*0.098017+i_q(19+d)*0.77301+r_q(21+d)*0.63439+r_q(23+d)*(-0.99518)

+r_q(25+d)*0.99518+r_q(27+d)*(-0.63439)+r_q(29+d)*(-0.77301)+r_q(31+d)*(-0.098017)

＝

{-r_q(1+d)+r_q(15+d)+r_q(17+d)-r_q(31+d)}*0.098017

+{-r_q(3+d)+r_q(13+d)+r_q(19-d)-r_q(29+d)}*0.77301

+{-r_q(5+d)+r_q(11+d)+r_q(21+d)-r_q(27+d)}*0.63439

+{r_q(7+d)-r_q(9+d)-r_q(23+d)+r_q(25+d)}*0.99518

Iodd_i_q

＝

r_i(1+d)*(-0.098017)+r_i(3+d)*(-0.77301)+r_i(5+d)*(-0.63439)+r_i(7+d)*0.99518

+r_i(9+d)*(-0.99518)+r_i(11+d)*0.63439+r_i(13+d)*0.77301+r_i(15+d)*0.098017

+r_i(17+d)*0.098017+r_(19+d)*0.77301+r_i(21+d)*0.63439+r_i(23+d)*(-0.99518)

+r_i(25+d)*0.99518+r_i(27+d)*(-0.63439)+r_i(29-d)*(-0.77301)+r_i(31+d)*(-0.098017)

＝

{-r_i(1+d)+r_i(15+d)+r_i(17+d)-r_i(31+d)}*0.098017

+{-r_i(3+d)+r_i(13+d)+r_i(19+d)-r_i(29+d)}*0.77301

+{-r_i(5+d)+r_i(11+d)+r_i(21+d)-r_i(27+d)}*0.63439

+{r_i(7+d)-r_i(9+d)-r_i(23+d)+r_i(25+d)}*0.99518

Iodd_q_i

＝

r_q(1+d)*(-0.098017)+r_q(3+d)*(-0.77301)+r_q(5+d)*(-0.63439)+r_q(7+d)*0.99513+r_q(9+d)*(-0.99518)

+r_q(11+d)*0.63439+r_q(13+d)*0.77301+r_q(15+d)*0.098017+r_q(17+d)*0.098017+r_q(19+d)*0.77301

+r_q(21+d)*0.63439+r_q(23+d)*(-0.99518)+r_q(25+d)*0.99518+r_q(27+d)*(-0.63439)+r_q(29+d)*(-0.77301)

+r_q(31+d)*(-0.098017)

＝

{-r_q(1+d)+r_q(15+d)+r_q(17+d)-r_q(31+d)}*0.098017

+{-r_q(3+d)+rq(13+d)+r_q(19+d)-r_q(29+d)}*0.77301

+{-r_q(5+d)+r_q(11+d)+r_q(21+d)-r_q(27-d)}*0.63439

+{r_q(7+d)-r_q(9+d)-r_q(23+d)+r_q(25+d)}*0.99518

等式44对应于等式28。

【等式45】

$\mathrm{Reven}\_i\_i$

$=$

$\{r\_i(0+d)+r\_i(8+d)+r\_i(16+d)+r\_i(24+d)\}$

$+\left\{\begin{array}{c}r\_i(2+d)-r\_i(6+d)-r\_i(10+d)+r\_i(14+d)\\ +r\_i(18+d)-r\_i(22+d)-r\_i(26+d)+r\_i(30+d)\end{array}\right\}*0.875$

$\mathrm{Reven}\_q\_q$

$=$

$\left\{\begin{array}{c}-r\_q(2+d)+r\_q(6+d)+r\_q(10+d)-r\_q(14+d)-r\_q(18+d)\\ +r\_q(22+d)+r\_q(26+d)-r\_q(30+d)\end{array}\right\}*0.375$

$+\{-r\_q(4+d)-r\_q(12+d)-r\_q(20+d)-r\_q(28+d)\}$

$\mathrm{Ieven}\_i\_q$

$=$

$\left\{\begin{array}{c}-r\_i(2+d)+r\_i(6+d)+r\_i(10+d)-r\_i(14+d)-r\_i(18+d)\\ +r\_i(22+d)+r\_i(26+d)-r\_i(30+d)\end{array}\right\}*0.375$

$+\{-r\_i(4+d)-r\_i(12+d)-r\_i(20+d)-r\_i(28+d)\}$

$\mathrm{Ieven}\_q\_i$

$=$

$\{r\_q(0+d)+r\_q(8+d)+r\_q(16+d)+r\_q(24+d)\}$

$+\left\{\begin{array}{c}r\_q(2+d)-r\_q(6+d)-r\_q(10+d)+r\_q(14+d)\\ +r\_q(18+d)-r\_q(22+d)-r\_q(26+d)+r\_q(30+d)\end{array}\right\}*0.875$

Rodd_i_i

＝

{-r_i(1+d)+r_i(15+d)+r_i(17+d)-r_i(31+d)}*0.125

+{-r_i(3+d)+r_i(13+d)+r_i(19+d)-r_i(29+d)}*0.75

+{-r_i(5+d)+r_i(11+d)+r_i(21+d)-r_i(27+d)}*0.625

+{r_i(7+d)-r_i(9+d)-r_i(23+d)+r_i(25+d)}

Rodd_q_q

＝

{-v_q(1+d)+r_q(15+d)+r_q(17+d)-r_q(31+d)}*0.125

+{-r_q(3+d)+r_q{13+d)+r_q(19+d)-r_q(29+d)}*0.75

+{-r_q(5+d)+r_q(11+d)+r_q(21+d)-r_q(27+d)}*0.625

+{r_q(7+d)-r_q(9+d)-r_q(23+d)+r_q(25+d)}

Iodd_i_q

＝

{-r_i(1+d)+r_i(15+d)+r_i(17+d)-r_i(31+d)}*0.125

+{-r_i(3+d)+r_i(13+d)+r_i(19+d)-r_i(29+d)}*0.75

+{-r_i(5+d)+r_i(11+d)+r_i(21+d)-r_i(27+d)}*0.625

+{r_i(7+d)-r_i(9+d)-r_i(23+d)+r_i(25+d)}

Iodd_q_i

＝

{-r_q(1+d)+r_q(15+d)+r_q(17+d)-r_q(31+d)}*0.125

+{-r_q(3+d)+r_q(13+d)+r_q(19+d)-r_q (29+d)}*0.75

+{-r_q(5+d)+r_q(11+d)+r_q(21+d)-r_q(27+d)}*0.625

+{r_q(7+d)-r_q(9+d)-r_q(23+d)+r_q(25+d)}

等式45对应于等式29。

【等式46】

$R^{m0=1}\left(d\right)=R_{\mathrm{even}}^{m0=1}\left(d\right)+R_{\mathrm{odd}}^{m0=1}\left(d\right)$

$=\underset{l=0}{\overset{15}{\mathrm{\Σ}}}r(2l+d){\left(a^{m0=1}\left(2l\right)\right)}^{*}+\underset{l=0}{\overset{15}{\mathrm{\Σ}}}r(2l+1+d){\left(a^{m0=1}(2l+1)\right)}^{*}$

$=({\mathrm{Reven}}^0+{\mathrm{Rodd}}^0)+j({\mathrm{Ieven}}^0+{\mathrm{Iodd}}^0)$

等式46对应于等式30。

【等式47】

$R^{m1=15}\left(d\right)=R_{\mathrm{even}}^{m1=15}\left(d\right)+R_{\mathrm{odd}}^{m1=15}\left(d\right)$

$=\underset{l=0}{\overset{15}{\mathrm{\Σ}}}r(2l+d){\left(a^{m1=15}\left(2l\right)\right)}^{*}+\underset{l=0}{\overset{15}{\mathrm{\Σ}}}r(2l+1+d){\left(a^{m1=15}(2l+1)\right)}^{*}$

$=\underset{l=0}{\overset{15}{\mathrm{\Σ}}}r(2l+d){\left({\left(a^{m0=1}\left(2l\right)\right)}^{*}\right)}^{*}+\underset{l=0}{\overset{15}{\mathrm{\Σ}}}r(2l+1+d){(-j{\left(a^{m0=1}(2l+1)\right)}^{*})}^{*}$

$=\underset{l=0}{\overset{15}{\mathrm{\Σ}}}r(2l+d)a^{m0=1}\left(2l\right)+\underset{l=0}{\overset{15}{\mathrm{\Σ}}}r(2l+1+d)(j\·a^{m0=1}(2l+1))$

$=({\mathrm{Reven}}^1-{\mathrm{Iodd}}^1)+j({\mathrm{Ieven}}^1+{\mathrm{Rodd}}^1)$

等式47对应于等式31。

【等式48】

$R^{m2=17}\left(d\right)=R_{\mathrm{even}}^{m2=17}\left(d\right)+R_{\mathrm{odd}}^{m2=17}\left(d\right)$

$=\underset{l=0}{\overset{15}{\mathrm{\Σ}}}r(2l+d){\left(a^{m2=17}\left(2l\right)\right)}^{*}+\underset{l=0}{\overset{15}{\mathrm{\Σ}}}r(2l+1+d){\left(a^{m2=17}(2l+1)\right)}^{*}$

$=\underset{l=0}{\overset{15}{\mathrm{\Σ}}}r(2l+d){\left(a^{m0=1}\left(2l\right)\right)}^{*}+\underset{l=0}{\overset{15}{\mathrm{\Σ}}}r(2l+1+d){(-j\·a^{m0=1}(2l+1))}^{*}$

$=({\mathrm{Reven}}^0-{\mathrm{Iodd}}^0)+j({\mathrm{Ieven}}^0+{\mathrm{Rodd}}^0)$

等式48对应于等式32。

【等式49】

$R^{m3=31}\left(d\right)=R_{\mathrm{even}}^{m3=31}\left(d\right)+R_{\mathrm{odd}}^{m3=31}\left(d\right)$

$=\underset{l=0}{\overset{15}{\mathrm{\Σ}}}r(2l+d){\left(a^{m3=31}\left(2l\right)\right)}^{*}+\underset{l=0}{\overset{15}{\mathrm{\Σ}}}r(2l+1+d){\left(a^{m3=31}(2l+1)\right)}^{*}$

$=\underset{l=0}{\overset{15}{\mathrm{\Σ}}}r(2l+d){\left({\left(a^{m0=1}\left(2l\right)\right)}^{*}\right)}^{*}+\underset{l=0}{\overset{15}{\mathrm{\Σ}}}r(2l+1+d){(-{\left(a^{m0=1}(2l+1)\right)}^{*})}^{*}$

$=\underset{l=0}{\overset{15}{\mathrm{\Σ}}}r(2l+d)\left(a^{m0=1}\left(2l\right)\right)+\underset{l=0}{\overset{15}{\mathrm{\Σ}}}r(2l+1+d)(-a^{m0=1}(2l+1))$

$=({\mathrm{Reven}}^1-{\mathrm{Rodd}}^1)+j({\mathrm{Ieven}}^1-{\mathrm{Iodd}}^1)$

等式49对应于等式33。

该实施方式能极大地减小计算量，下面将对其详细描述进行说明。

为了计算与PSC序列(其具有长度L＝36并被分成4种类型)有关的第d个相关值，在假设忽略由符号转换器带来的计算量的情况下，常规的方法需要575次实数值乘法和568次实数值加法。

但是，本发明需要28次实数值乘法和140次实数值加法。在量化的情况下，本发明不需要实数值乘法，需要156次实数值加法和54比特(bit)的移位操作。

当作为硬件实现时，符号转换器和比特移位操作不包含在计算次数中。因此，在下表20中示出了每种技术的计算次数。本发明能够仅利用156次实数值加法来计算4个PSC序列的互相关值。

【表26】

计算次数	实数值乘法的次数	实数值加法的次数
			常规方法	576	568
本实施方式	28	140
			通过量化而近似的实施方式	0	156

同时，如果将长度(L)设为32，常规技术和本发明之间出现了性能差异，如下面的表27所示：

【表27】

计算次数	实数值乘法的次数	实数值加法的次数
			常规方法	512	504
本实施方式	20	120
			通过量化而近似的实施方式	0	132

应了解，本发明中公开的大部分术语是在考虑本发明的功能的情况下进行定义的，并且能够根据本领域技术人员的意图或惯例来不同地确定。因此，优选的是，基于本发明公开的所有内容来理解上述术语。

明显地是，本领域的技术人员能够在不脱离本发明的精神或范围的情况下，对本发明进行各种修改和变型。因此，本发明旨在覆盖落入所附权利要求及其等同物的范围内的发明的修改例和变型例。

工业上的可用性

从上述介绍中可知，通过本发明产生的序列维持了比预定水平更高的相关特性，并且具有低的PAPR特性。

如果将本发明提出的序列应用于诸如LTE系统的通信标准，则其能够配置具有良好性能的信道。

虽然为了示例目的已经公开了本发明的优选实施方式，但是本领域的技术人员应了解，在不脱离所附权利要求所公开的本发明的范围和精神的情况下，能够进行各种修改、添加和替换。

Claims (26)

1、一种信号发送方法，该方法包括以下步骤：

选择包含在这样的根索引集合中的其中一个根索引，即，该根索引集合使得来自多重序列中的第一序列和第二序列能够满足共轭对称特性，所述多重序列中的第一序列和第二序列在该根索引集合中具有各自的根索引；

根据所选择的根索引在频域或时域产生序列；

将所产生的序列映射到频域资源单元；以及

将映射到频域的序列转换成时域发送信号，并发送该时域发送信号。

2、根据权利要求1所述的方法，其中：

所述多重序列表示Zadoff-Chu序列，并且

满足共轭对称特性的所述根索引集合使得所述第一序列和所述第二序列的各根索引之和对应于Zadoff-Chu序列的长度。

3、根据权利要求2所述的方法，其中：

所述多重序列具有奇数长度，并且

用下式来表示用于产生所述Zadoff-Chu序列的等式：

$\exp (-i\frac{\mathrm{M\πn}(n+1)}{N})$

其中，所述Zadoff-Chu序列的长度是“N”，“M”是该Zadoff-Chu序列的根索引，并且“n”是一个特定的Zadoff-Chu序列中的各组成成分的索引。

4、根据权利要求3所述的方法，其中：

将其中所述第一序列和所述第二序列的各根索引之和对应于Zadoff-Chu序列的长度的所述根索引集合设为：使得所述第一序列和所述第二序列的各根索引之和被设置为值“N”。

5、根据权利要求4所述的方法，其中：

所述Zadoff-Chu序列的长度为63，并且

将所述第一序列的根索引设为34，并将所述第二序列的根索引设为29。

6、根据权利要求2所述的方法，其中：

所述多重序列的个数是3，并且

所述根索引集合中来自所述多重序列的第三序列的根索引是考虑了频偏的影响而选择的。

7、根据权利要求6所述的方法，其中：

在所述根索引集合中，将所述第一序列的根索引设为34，将所述第二序列的根索引设为29，并且将所述第三序列的根索引设为25。

8、根据权利要求4所述的方法，其中，所述多重序列被用作P-SCH(主-SCH)发送序列。

9、根据权利要求4所述的方法，其中，所述多重序列被用作上行链路前导码发送序列。

10、一种信号发送方法，该方法包括以下步骤：

选择包含在根索引集合中的其中一个根索引，该根索引集合使得来自多重序列中的第一序列和第二序列的各个根索引之和对应于所述多重序列的长度，所述多重序列的第一序列和第二序列在该根索引集合中具有各自的根索引；

根据所选择的根索引在频域或时域产生序列；

将所产生的序列映射到频域资源单元；以及

将映射到频域的序列转换成时域发送信号，并发送该时域发送信号。

11、根据权利要求10所述的方法，其中：

所述多重序列表示具有奇数长度的Zadoff-Chu序列，并且

用下式来表示用于产生所述Zadoff-Chu序列的等式：

$\exp (-i\frac{\mathrm{M\πn}(n+1)}{N})$

其中，所述Zadoff-Chu序列的长度是“N”，

将其中所述第一序列和所述第二序列的各根索引之和对应于所述多重序列的长度的所述根索引集合设为：使得所述第一序列和所述第二序列的各根索引之和被设置为值“N”，

其中，“M”是所述Zadoff-Chu序列的根索引，并且“n”是一个特定的Zadoff-Chu序列中的各组成成分的索引。

12、根据权利要求11所述的方法，其中：

所述Zadoff-Chu序列的长度为63，并且

将所述第一序列的根索引设为34，并将所述第二序列的根索引设为29。

13、根据权利要求11所述的方法，其中：

所述多重序列的个数是3，并且

所述根索引集合中来自所述多重序列的第三序列的根索引是考虑了频偏的影响而选择的。

14、根据权利要求13所述的方法，其中：

在所述根索引集合中，将所述第一序列的根索引设为34，将所述第二序列的根索引设为29，并且将所述第三序列的根索引设为25。

15、根据权利要求11所述的方法，其中，所述多重序列被用作P-SCH(主-SCH)发送序列。

16、根据权利要求11所述的方法，其中，所述多重序列被用作上行链路前导码发送序列。

17、一种用于计算接收(Rx)信号与包括第一序列和第二序列的多重序列中的各个的互相关值的方法，该方法包括以下步骤：

获得在计算所述Rx信号与来自所述多重序列中的所述第一序列之间的互相关值时产生的多个中间值；以及

通过加入或减去所述中间值来计算所述Rx信号与来自所述多重序列中的所述第一序列之间的互相关值以及所述Rx信号与来自所述多重序列中的所述第二序列之间的互相关值，其中：

将所述第一序列的根索引和所述第二序列的根索引设置为使得所述第一序列和所述第二序列满足共轭对称特性。

18、根据权利要求17所述的方法，其中：

满足共轭对称特性的所述第一序列和所述第二序列满足彼此为共轭复数的关系。

19、根据权利要求17所述的方法，其中，所述中间值包括：

第一结果值，其表示所述Rx信号的实部和所述第一序列的实部之间的互相关值；

第二结果值，其表示所述Rx信号的虚部和所述第一序列的虚部之间的互相关值；

第三结果值，其表示所述Rx信号的虚部和所述第一序列的实部之间的互相关值；以及

第四结果值，其表示所述Rx信号的实部和所述第一序列的虚部之间的互相关值。

20、根据权利要求19所述的方法，其中，

以这样的方式计算所述Rx信号和所述第一序列之间的互相关值，即，使得所述第一结果值与所述第二结果值之和为实部，并且所述第三结果值和所述第四结果值之差为虚部。

21、根据权利要求19所述的方法，其中，

以这样的方式计算所述Rx信号和所述第二序列之间的互相关值，即，使得所述第一结果值与所述第二结果值之差为实部，并且所述第三结果值和所述第四结果值之和为虚部。

22、一种利用恒包络零自相关(CAZAC)序列的信号发送方法，该方法包括以下步骤：

选择预定的根索引，并根据所选择的根索引在频域或时域产生CAZAC序列；

将所产生的CAZAC序列连续地映射到频域资源单元；以及

将映射到频域的序列转换成时域发送信号，并发送该时域发送信号，

其中，在如下条件下发送时域发送信号：

省略来自所述CAZAC序列中的与频率“0”的部分相对应的特定成分，以使得所生成的时域发送信号没有与频率“0”相对应的成分。

23、根据权利要求22所述的方法，其中：

在从CAZAC序列中对与频率“0”的部分相对应的成分进行打孔之后，发送所述时域发送信号。

24、根据权利要求22所述的方法，其中：

所述CAZAC序列是具有奇数长度的Zadoff-Chu序列，

用下式来表示用于产生Zadoff-Chu序列的等式：

$\exp (-i\frac{\mathrm{M\πn}(n+1)}{N})$

其中，Zadoff-Chu序列的长度是“N”，“M”是所述Zadoff-Chu序列的根索引，并且“n”是一个特定的Zadoff-Chu序列中的各组成成分的索引。

25、根据权利要求24所述的方法，其中：

Zadoff-Chu序列的长度为63，以及

在Zadoff-Chu序列中，

与“n”值为“0～30”相对应的组成成分被连续地映射到如下频率资源单元：从频率资源单元索引为“-31”的频率资源单元至频率资源单元索引为“-1”的频率资源单元，并且

与“n”值为“32～62”的组成成分被连续地映射到如下频率资源单元：从频率资源单元索引为“1”的频率资源单元至频率资源单元索引为“31”的频率资源单元。

26、根据权利要求24所述的方法，其中，所述Zadoff-Chu序列被用作P-SCH(主-SCH)发送序列。

Images