CN101796789B

CN101796789B - 在无线通信系统中生成参考信号的方法

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Publication number: CN101796789B
Application number: CN2008801058591A
Authority: CN
Inventors: 韩承希; 卢珉锡; 李大远
Original assignee: LG Electronics Inc
Current assignee: Optis Cellular Technology LLC
Priority date: 2007-09-07
Filing date: 2008-09-05
Publication date: 2013-04-10
Anticipated expiration: 2028-09-05
Also published as: US8594229B2; ES2770310T3; ES2555906T3; GB2464254A; US20220158809A1; CN103281277B; BR122019026390B1; GB2464254B; US20090080569A1; EP3621262A1; US8705653B2; PL3355542T3; HUE056498T2; US20120076097A1; EP2186282A2; KR100940730B1; EP3355542A1; CN101796789A; EP2186282A4; EP3355542B1

Abstract

一种生成参考信号的方法，该方法包括以下步骤：获得基本序列；以及根据基本序列获得长度为N的参考信号序列。可以保持参考信号的良好的PAPR/CM特性以增强数据解调或上行调度的性能。

Description

在无线通信系统中生成参考信号的方法

技术领域

本发明涉及无线通信，更具体而言，涉及在无线通信系统中生成参考信号的方法。

背景技术

在无线通信系统中，序列通常被用于各种信道和信号。无线通信系统中的序列需要满足以下特性：

(1)用于提供高检测性能的良好的相关特性。

(2)用于增加功率放大器的效率的低CM(Cubic Metric：立方量度)。

(3)生成大量的序列以发送大量信息或容易地进行小区规划。

(4)能够按照闭式(closed form)来生成以减少用于序列的存储器容量。

下行同步信道用于在基站与用户设备之间进行时间同步和频率同步、以及执行小区搜索。在下行同步信道上发送下行同步信号(即，序列)，并且通过与接收到的下行同步信号进行相关操作来执行同步。可以通过下行同步信道来标识物理小区ID。因为应当标识唯一的小区ID，所以随着可用的序列数的增加，在小区规划方面是有益的。

上行同步信道用于进行时间同步和频率同步，以及执行网络登记的接入、调度请求等。在上行同步信道上发送序列，并且各个对应的序列被识别为单个机会。一旦检测到序列，基站可以识别用户设备通过哪个机会来发送上行同步信道。此外，通检测到的序列，可以进行时间追踪、残余频偏等的估计。随着机会的数量增加，用户设备之间的冲突的概率会减小。因此，考虑到小区规划，大量的序列是有益的。依据系统的不同，上行同步信道被称作随机接入信道(RACH)或者寻呼信道。

序列可以用作在控制信道中传输的控制信息。这表示控制信息(诸如ACK(Acknowledge：确认)/NACK(Negative-ACKnowledge：否定确认)信号、CQI(Channel Quality Indicator：信道质量指示符)等可以被映射到序列。可用序列的数量越多对于发送各种控制信息越有益。

扰码用于提供随机化或者减小峰均功率比(PAPR)。在小区规划方面，序列的数量越多则对扰码的使用越有益。

当通过码分复用(CDM)来在单个信道中复用几个用户时，序列可以用于确保用户之间的正交性。复用能力与可用的序列数有关。

接收机使用参考信号来估计衰落信道和/或用于解调数据。此外，参考信号还用于在用户设备从时间/频率追踪中或者从睡眠模式唤醒时获取同步。按照这种方式，参考信号用途很广。参考信号使用序列，而序列的数量越大则在小区规划方面越有益。参考信号也被称作导频。

有两种上行参考信号：解调参考信号和探测参考信号。解调参考信号用于针对数据解调的信道估计，而探测参考信号用于用户调度。具体而言，用户设备利用有限的电池容量来发送上行参考信号，因此用于上行参考信号的序列的PAPR或CM特性至关重要。此外，为了降低用户设备的成本，有必要减少生成序列所需的存储器的数量。

发明内容

技术问题

希望得到一种用于生成适于上行参考信号的序列的方法。

希望得到一种发送上行参考信号的方法。

技术方案

希望得到一种如权利要求1所引述的用于生成适于上行参考信号的序列的方法。

更具体地说，本发明涉及一种在无线通信系统中生成参考信号的方法，该方法包括以下步骤：获得基本序列x_u(n)；以及根据所述基本序列x_u(n)获得长度为N的参考信号序列r(n)，其中，所述基本序列x_u(n)由下式表示：

x_u(n)＝e^jp(n)π/4

并且，如果N＝12，则将下表提供的值中的至少一个值用作相位参数p(n)的值：

p(0)，...，p(11)
	-1 3 -1 1 1 -3 -3 -1 -3 -3 3 -1
-1 3 1 3 1 -1 -1 3 -3 -1 -3 -1
	-1 -3 1 1 1 1 3 1 -1 1 -3 -1
-1 3 -3 3 -1 3 3 -3 3 3 -1 -1

此外，如果N＝24，则将下表提供的值中的至少一个值用作所述相位参数p(n)的值：

p(0)，...，p(23)
	-1 -3 3 -1 -1 -1 -1 1 1 -3 3 1 3 3 1 -1 1 -3 1 -3 1 1 -3 -1
-1 -3 3 -3 -3 -3 -1 -1 -3 -1 -3 3 1 3 -3 -1 3 -1 1 -1 3 -3 1
	-1 -1 1 -3 1 3 -3 1 -1 -3 -1 3 1 3 1 -1 -3 -3 -1 -1 -3 -3 -3
-1 -3 1 1 3 -3 1 1 -3 -1 -1 1 3 1 3 1 -1 3 1 1 -3 -1 -3 -1
	-1 -3 -1 -1 1 -3 -1 -1 1 -1 -3 1 1 -3 1 -3 -3 3 1 1 -1 3 -1

通过对所述基本序列x_u(n)循环移位α来获得所述参考信号序列r(n)

r(n)＝e^jαnx_u(n)。

此外，希望得到一种如权利要求4所述的用于发送上行参考信号的方法。

更具体地说，本发明涉及一种在无线通信系统中发送参考信号的方法，所述方法包括以下步骤：根据基本序列x_u(n)获得长度为N的参考信号序列r(n)；将所述参考信号序列r(n)映射到N个子载波；以及在上行信道上发送映射后的参考信号序列，

其中所述基本序列x_u(n)由下式表示：

x_u(n)＝e^jp(n)π/4

在另一方面，一种在无线通信系统中发送参考信号的方法，所述方法包括以下步骤：根据基本序列x_u(n)来获得长度为N的参考信号序列r(n)；将所述参考信号序列映射到N个子载波；以及在上行信道上发送映射后的参考信号序列。

有益效果

将根据闭式生成式生成的序列与比较序列进行比较，根据该比较，将具有良好相关性和CM特性的序列用作上行参考信号。虽然将具有良好相关性和CM特性的那些序列与比较序列一起用作上行参考信号，但是可以保持期望序列的特性，从而增强数据解调性能并执行准确的上行调度。

附图说明

图1是根据本发明的一个实施方式的发射机的示意性框图。

图2是根据SC-FDMA方案的信号生成器的示意性框图。

图3示出了无线帧的结构。

图4示出了用于上行时隙的资源格的示例图。

图5示出了上行子帧的结构。

图6是示出了循环扩展的概念图。

图7示出了截短方法。

图8例示了根据本发明的一个实施方式的参考信号发送方法的过程的流程图。

具体实施方式

下面，下行链路表示从基站(BS)到用户设备(UE)的通信，而上行链路表示从UE到BS的通信链路。在下行链路中，发射机可以是BS的一部分，而接收机可以是UE的一部分。在上行链路中，发射机可以是UE的一部分，而接收机可以是BS的一部分。UE可以是固定或移动的，并可以用其它术语(诸如移动台(MS)、用户终端(UT)、用户台(SS)、无线设备等)来表示。BS通常是与UE进行通信的固定站点，并可以用其它术语(诸如节点B、基站收发机系统(BTS)、接入点等)来表示。在BS的覆盖区域内存在一个或更多个小区。

1.系统

图1是根据本发明的一个实施方式的发射机的示意性框图。

参照图1，发射机100包括参考信号生成器110、数据处理器120、物理资源映射器130和信号生成器140。

参考信号生成器110生成用于参考信号的序列。存在两种类型的参考信号：解调参考信号和探测参考信号。解调参考信号用于针对数据解调的信道估计，而探测参考信号用于上行调度。同一参考信号序列可以用于解调参考信号和探测参考信号。

数据处理器120处理用户数据以生成复数值的符号。物理资源映射器130将用于参考信号序列的复数值符号和/或用户数据映射到物理资源。复数值符号可以被映射到相互独立物理资源。物理资源可以称作资源粒子或子载波。

信号生成器140生成要通过发射天线190发送的时域信号。信号生成器140可以根据单载波-频分多址(SC-FDMA)方案来生成时域信号。在这种情况下，从信号生成器140输出的时域信号称作SC-FDMA符号或者正交频分多址(OFDMA)符号。

在下述说明书中，假设信号生成器140采用SC-FDMA方案，该SC-FDMA方案也仅仅是一个示例，本发明所应用的多址方案不限于此。例如，本发明可以应用于各种其它多址接入方案，诸如，ODFMA、码分多址(CDMA)、时分多址(TDMA)、或频分多址(FDMA)。

图2是根据SC-FDMA方案的信号生成器的示意性框图。

参照图2，信号生成器200包括用于执行离散傅里叶变换(DFT)的DFT单元220、子载波映射器230和用于执行逆快速傅里叶变换(IFFT)的IFFT单元240。DFT单元220对输入的数据执行DFT，并输出频域符号。子载波映射器230将频域符号映射到各个子载波，而IFFT单元230对输入的符号执行IFFT以输出时域信号。

可以在时域生成参考信号，并输入到DFT单元220。另选的是，可以在频域生成参考信号并且直接映射到子载波。

图3示出了无线帧的结构。

参照图3，无线帧包括10个子帧。每个子帧包括两个时隙。发送单个子帧的间隔称作传输时间间隔(TTI)。例如，TTI可以是1毫秒(ms)，而单个时隙的时间间隔可以是0.5ms。一个时隙在时域中包括多个SC-FDMA符号，在频域中包括多个资源块。

该无线帧结构仅出于示例性的目的，并且无线帧中包含的子帧个数、子帧中包含的时隙个数、或者时隙中包含的SC-FDMA符号个数可以变化。

图4示出了用于上行时隙的资源格。

参照图4，上行时隙在时域中包括多个SC-FDMA符号，在频域中包括多个资源块。这里，示出了上行时隙包括7个SC-FDMA符号，而一个资源块包括12个子载波，但是这些仅仅是示例，而本发明不限于此。

资源格的每个元素称作资源粒子。单个资源块包括12×7个资源粒子。上行时隙中包括的资源块的数量(N^UL)根据上行发送带宽而不同。

图5示出了上行子帧的结构。

参照图5，上行子帧可分成两部分：控制区和数据区。子帧的中央部分被分配为数据区，而数据区的两侧部分被分配为控制区。控制区是用于发送控制信号的区域，通常分配给控制信道。数据区是用于发送数据的区域，通常分配给数据信道。分配给控制区的信道被称作物理上行链路控制信道(PUCCH)，而分配给数据区的信道被称作物理上行链路共享信道(PUSCH)。UE不能同时发送PUCCH和PUSCH。

控制信号包括：作为用于下行数据的混合自动重传请求(HARQ)反馈的ACK(确认)/NACK(否定-确认)信号、表示下行信道状况的信道质量指示符(CQI)、用于请求上行无线资源的调度请求信号等。

PUCCH使用占据子帧的两个时隙中的各时隙的彼此不同的频率的单个资源块。分配给两个资源块的PUCCH在时隙边界进行跳频。这里，例示了将两个PUCCH(一个的m＝0，另一个m＝1)分配给一个子帧，但是可以将多个PUCCH分配给一个子帧。

II.Zadoff-Chu(ZC)序列

由于Zadoff-Chu(ZC)序列具有良好的CM特性和相关特性，所以它们被普遍用于无线通信。ZC序列是基于恒包络零自相关(CAZAC)的序列之一。通过以脉冲的方式进行DFT(或者IDFT)和周期自相关，ZC序列具有在时域和频域都为恒包络的理想特性。因此，将ZC序列应用于基于DFT的SC-FDMA或OFDMA表现出了极佳的PAPR(或CM)特性。

长度为N_ZC的ZC序列的生成式如下：

[数学式1]

其中，0≤m≤N_ZC-1，“u”表示不大于N_ZC的自然数的根索引。根索引u与N_ZC互质。这表示，当确定了N_ZC时，根索引的数量是可用的ZC根序列(root ZC sequences)的数量。因此，当N_ZC是质数时，可以得到最大数量的ZC根序列。例如，如果N_ZC是12(其为合数)，则可用的ZC根序列的数量是4(u＝1，5，7，11)。如果N_ZC是13(其为质数)，则可用的ZC根序列的数量是12(u＝1，2，...10)。

通常，与长度为合数的ZC序列相比，长度为质数的ZC序列具有更好的CM或相关特性。基于这个事实，当希望生成的ZC序列的长度不是质数时，有两种方法来增加ZC序列的数量：一种方法是基于循环扩展的方法，另一种方法是基于截短的方法。

图6是示出了循环扩展方法的概念图。循环扩展方法是指如下方法：(1)当期望的ZC序列的长度是“N”，(2)通过选择小于期望长度N的质数(如N_ZC)来生成ZC序列，以及(3)将生成的ZC序列循环扩展到剩余部分(N-N_ZC)以生成长度为N的ZC序列。例如，如果N为12，选择N_ZC为11以得到全部的10个循环扩展的ZC序列。

通过使用式1的ZC序列x_u(m)，循环扩展后的序列r_CE(n)可以表示如下。

[数学式2]

r_CE(n)＝x_u(n mod N_ZC)

其中，0≤n≤N-1，“a mod b”表示求模运算，表示将“a”除以“b”而得到的余数，而N_ZC表示自然数中不大于N的最大的质数。

图7示出了截短方法的概念图。截短方法是指如下方法：(1)当期望的ZC序列的长度是N，(2)选择大于期望长度N的质数(如N_ZC)来生成ZC序列，以及(3)将剩余部分(N_ZC-N)截短以生成长度为N的ZC序列。例如，如果N为12，则选择N_ZC为13以得到全部12个截短的ZC序列。

通过使用式1的ZC序列x_u(m)，截短而生成的序列r_TR(n)可以表示如下：

[数学式3]

r_TR(n)＝x_u(n)

其中，0≤n≤N-1，而N_ZC表示自然数中不小于N的最小的质数。

在利用上述ZC序列来生成序列时，当N_ZC为质数时，可用序列的数量最大。例如，如果期望的序列的长度是11，当生成了N_ZC＝11的ZC序列时，可用序列数量最大为10。如果所需信息的数量或者使用的序列的数量应大于10个序列时，则不能使用ZC序列。

如果期望的序列的长度是N＝12，则选择N_ZC＝11并执行循环扩展，或者，则选择N_ZC＝13并执行截短，从而在循环扩展的情况下生成10个ZC序列，在截短的情况下生成12个ZC序列。但是，在这种情况下，如果需要更多个序列(例如，30个序列)，则无法生成这种具有良好特性的ZC序列作为满意的序列。

具体而言，如果要求具有良好CM特性的序列，则有可能大大的减少了可用序列的数量。例如，优选的是，当考虑功率增强(boosting)时，用于参考信号的序列低于四相相移键控(QPSK)传输中的CM值。当使用SC-FDMA方案时，QPSK传输的CM值为1.2dB。如果从可用的ZC序列中选择满足QPSK CM要求的序列，则要用于参考信号的可用序列的数量将减少。具体而言，下表示出了在期望序列的长度为N＝12时，通过选择N_ZC＝1而进行了循环扩展之后生成的序列的CM值。

[表1]

序列索引	u	CM[dB]
			0	1	0.17
1	2	1.32
			2	3	1.50
3	4	0.85
			4	5	0.43
5	6	0.43
			6	7	0.85
7	8	1.50
			8	9	1.32
9	10	0.17

如上表所示，如果阈值为1.2dB(QPSK CM的要求)，可用的序列数量从10个减少到6个(u＝0、4、5、6、7、10)。

因此，需要一种生产下述序列的方法，即，该序列具有良好的CM和相关特性并且能减少生成或保存可用序列所需的存储器容量。

III.序列生成式

用于生成具有良好的CM和相关特性的序列的闭式生成式是具有统一尺寸和k阶相位分量的多项式。

关于序列r(n)的闭式生成式如下：

[数学式4]

r(n)＝x_u(n)，0≤n≤N-1，

x_{u} (m) = e^{- j (u_{0} m^{k} + u_{1} m^{k - 1} + . . . + u_{k - 1} m^{1} + u_{k})}

其中，m＝0、1、...N-1，“N”表示序列r(n)的长度，而u₀、u₁...、u_k表示任意的实数。xu(m)表示用于生成序列r(n)的基本序列。“u”表示序列索引的值并且是与u₀、u₁...、u_k的组合为一一映射的关系。

这里，u_k是用于将整个序列的相位移位的分量，且对生成序列来说没有影响。因此，式4可以用以下形式来表示：

[数学式5]

r(n)＝x_u(n)，0≤n≤N-1，

x_{u} (m) = e^{- j (u_{0} m^{k} + u_{1} m^{k - 1} + . . . + u_{k - 1} m^{1})}

在不同示例中，通过对式4中的序列的相位值进行近似或者量化而得到关于序列r(n)的闭式生成式可以表示如下。

[数学式6]

r(n)＝x_u(n)，0≤n≤N-1，

x_{u} (m) = e^{- j * quan (u_{0} m^{k} + u_{1} m^{k - 1} + . . . + u_{k - 1} m^{1} + u_{k})}

其中，m＝0、1、...N-1，“N”表示序列r(n)的长度，而u₀、u₁...、u_k表示任意的实数。quan(.)表示表示近似或量化至特定值的量化函数。

式6的序列的结果的实数值和虚数值可以近似/量化表示如下：

[数学式7]

r(n)＝x_u(n)，0≤n≤N-1，

x_{u} (m) = \frac{1}{\sqrt{p_{n}}} quan (e^{- j (u_{0} m^{k} + u_{1} m^{k - 1} + . . . + u_{k - 1} m^{1} + u_{k})})

其中，m＝0、1、...N-1，P_n表示用于对生成的序列的幅度进行调节的归一化因子。

在式6中，e^-jθ可能具有的复数单元环上的值被量化为Nq。量化后的值可以近似为QPSK的坐标{0.7071+j0.7071，0.7071-j0.7071，-0.7071+j0.7071，-0.7071-j0.7071}，或者在8PSK的形式下，可以将量化后的值近似为{exp(-j*2*π*⁰/₈)，exp(-j*2*π*¹/₈)，exp(-j*2*π*²/₈)，exp(-j*2*π*³/₈，)。exp(-j*2*π*⁴/₈)，exp(-j*2*π*⁵/₈)，exp(-j*2*π*⁶/₈)，exp(-j*2*π*⁷/₈)}

在这种情况下，根据近似法，值可以近似为最接近的值、接近相同或最接近的更小值或者接近相同或最接近的更大值。

在等式7中，从指数函数值中生成的实数值和虚数值近似最接近的特定星座。也就是说，例如，它们近似M-PSK或者M-QAM。此外，实数值和虚数值可以通过输出值的符号的符号(sign)函数来近似为{+1，-1，0}。

在式6和式7中，为了近似最接近的QSPK，可以将u_k值设置为π*¹/₄。另外，可以使用作为量化函数的特殊形式的、表示取整的取整函数。在指数函数的相位部分或者在整个指数函数处可以使用量化函数。

可以按照特殊的准则来设置变量以从生成式中生成序列。该准则可以考虑CM或相关特性。例如，可以设置CM值和互相关的阈值来生成序列。

下面将介绍用于根据上述通用生成式来生成序列的具体生成式。

第一实施方式：简单的多项式形式(k＝3)

可以选择以下的生成式：

[数学式8]

r(n)＝x_u(n)，0≤n≤N-1，

x_{u} (m) = e^{- j (u_{0} m^{3} + u_{1} m^{2} + u_{2} m^{1})}

其中，m＝0、1、...N-1，“N”表示序列r(n)的长度，而u₀、u₁、u₂表示任意的实数。

第二实施方式：修改的ZC序列

可以选择以下的生成式：

[数学式9]

r(n)＝x_u(n)，0≤n≤N-1，

x_{u} (m) = e^{- j \frac{π (u_{0} m^{k} + u_{1} m^{k - 1} + . . . + u_{k - 1} m^{1})}{N}}

其中，m＝0、1、...N-1，“N”表示序列r(n)的长度，而u₀、u₁...、u_k-1表示任意的实数。

该生成式具有以下优点：首先，在可用的序列集中可以包括能用长度N来生成的具有良好特性的ZC序列。例如，如果k＝2，u₁＝0且u₀为整数，则其可以等效于当式1中的N为偶数时的ZC序列。如果k＝2，u₁和u₀为整数，且u₁＝u₀，则其可以等效于当式1中的N为奇数时的ZC序列。其次，具有良好特性的序列尽量靠近原始最优ZC序列的欧氏距离。

第三实施方式：循环扩展校正后的ZC序列

可以选择以下的生成式：

[数学式10]

r(n)＝x_u(n mod N_zc)，0≤n≤N-1，

x_{u} (m) = e^{- j \frac{π (u_{0} m^{k} + u_{1} m^{k - 1} + . . . + u_{k - 1} m^{1})}{N_{ZC}}}

其中，m＝0、1、...N-1，“N”表示序列r(n)的长度，而u₀、u₁...、u_k-1表示任意的实数。N_ZC是小于N的自然数中的最大质数。该生成式的优点在于，在可用的序列集合中可以包括现有的ZC序列。例如，如果k＝2，u₁和u₀为整数，且u₁＝u₀，则其等效于通过对ZC序列进行循环扩展而得到的值。

第四实施方式：截短修改后的ZC序列

可以选择以下的生成式：

[数学式11]

r(n)＝x_u(n)，0≤n≤N-1，

x_{u} (m) = e^{- j \frac{π (u_{0} m^{k} + u_{1} m^{k - 1} + . . . + u_{k - 1} m^{1})}{N_{ZC}}}

其中，m＝0、1、...N-1，“N”表示序列r(n)的长度，而u₀、u₁...、u_k表示任意的实数。N_ZC是大于N的自然数中的最小质数。该生成式的优点在于，在可用的序列集合中可以包括现有的ZC序列。例如，如果k＝2，u₁和u₀为整数，则其等效于通过对ZC序列进行截短而得到的值。

第五实施方式：具有一个限制的修改后的ZC序列

可以选择以下的生成式：

[数学式12]

r(n)＝x_u(n)，0≤n≤N-1，

x_{u} (m) = e^{- j \frac{πa (u_{0} m^{k} + u_{1} m^{k - 1} + . . . + u_{k - 1} m^{1})}{N}}

其中，m＝0、1、...N-1，“N”表示序列r(n)的长度，而u₀、u₁...、u_k-1表示任意整数。“a”表示任意的实数。“a”用于限制变量u₀、u₁...、u_k-1的粒度。因为可以通过这种限制来将变量u₀、u₁...、u_k的粒度变为整数的单位，所以可以减少存储序列信息所需的存储器。

第六实施方式：具有两个限制的修改后的ZC序列

可以选择以下的生成式：

[数学式13]

r(n)＝x_u(n)，0≤n≤N-1，

x_{u} (m) = e^{- j \frac{πa (b_{0} u_{0} m^{k} + b_{1} u_{1} m^{k - 1} + . . . + b_{k - 1} u_{k - 1} m^{1})}{N}}

其中，m＝0、1、...N-1，“N”表示序列r(n)的长度，而u₀、u₁...、u_k-1表示任意整数。“a”表示任意的实数，且b₀、b₁...、b_k-1表示任意的实数。“a”用于限制变量u₀、u₁...、u_k-1的粒度。也可以另外通过b₀、b₁...、b_k-1来限制上述变量。可以通过利用这两个限制将变量u₀、u₁...、u_k-1的粒度变为整数的单位来减少存储序列信息所需的存储器，并且通过以可变的方式来调节粒度可以得到更佳特性的序列。

第七实施方式：具有两个限制的修改后的ZC序列(k＝3)

可以选择以下的生成式：

[数学式14]

r(n)＝x_u(n)，0≤n≤N-1，

x_{u} (m) = e^{- j \frac{πa (b_{0} u_{0} m^{3} + b_{1} u_{1} m^{2} + b_{2} u_{2} m^{1})}{N}}

其中，m＝0、1、...N-1，“N”表示序列r(n)的长度，而u₀、u₁、u₂表示任意整数。“a”表示任意的实数，且b₀、b₁、b₂表示任意整数。“a”用于限制变量u₀、u₁、u₂的粒度。也可以另外通过b₀、b₁、b₂来限制上述变量。

第八实施方式：具有一个限制并循环扩展的修改后的ZC序列

可以选择以下的生成式：

[数学式15]

r(n)＝x_u(n mod N_ZC)，0≤n≤N-1，

x_{u} (m) = e^{- j \frac{πa (u_{0} m^{k} + u_{1} m^{k - 1} + . . . + u_{k - 1} m^{1})}{N_{ZC}}}

其中，m＝0、1、...N_ZC-1，“N”表示序列r(n)的长度，而u₀、u₁...、u_k-1表示任意整数。“a”表示任意的实数。N_ZC表示小于“N”的自然数中的最大质数。“a”用于限制变量u₀、u₁...、u_k-1的粒度。因为可以通过这种限制来将变量u₀、u₁...、u_k-1的粒度变为整数的单位，所以可以减少存储序列信息所需的存储器。

第九实施方式：具有两个限制并循环扩展的修改后的ZC序列

可以选择以下的生成式：

[数学式16]

r(n)＝x_u(n mod N_ZC)，0≤n≤N-1，

x_{u} (m) = e^{- j \frac{πa (b_{0} u_{0} m^{k} + b_{1} u_{1} m^{k - 1} + . . . + b_{k - 1} u_{k - 1} m^{1})}{N_{ZC}}}

其中，m＝0、1、...N_ZC-1，“N”表示序列r(n)的长度，而u₀、u₁...、u_k-1表示任意整数。“a”表示任意的实数，b₀、b₁...、b_k-1表示任意整数，且N_ZC表示小于“N”的自然数中的最大质数。“a”用于限制变量u₀、u₁...、u_k-1的粒度。也可以另外通过b₀、b₁...、b_k-1来限制上述变量。可以通过利用这两个限制将变量u₀、u₁...、u_k-1的粒度变为整数的单位来减少存储序列信息所需的存储器，并且通过按照可变方式来调节粒度可以得到更佳特性的序列。

第十实施方式：具有两个限制(k＝3)并循环扩展的修改后的ZC序列

可以选择以下的生成式：

[数学式17]

r(n)＝x_u(n mod N_ZC)，0≤n≤N-1，

x_{u} (m) = e^{- j \frac{πa (b_{0} u_{0} m^{3} + b_{1} u_{1} m^{2} + b_{2} u_{2} m^{1})}{N_{ZC}}}

其中，m＝0、1、...N-1，“N”表示序列r(n)的长度，而u₀、u₁、u₂表示任意整数。“a”表示任意的实数，b₀、b₁、b₂表示任意整数，且N_ZC表示小于“N”的自然数中的最大质数。“a”用于限制变量u₀、u₁、u₂的粒度。也可以另外通过b₀、b₁、b₂来限制上述变量。

第十一实施方式：具有一个限制并截短的修改后的ZC序列

可以选择以下的生成式：

[数学式18]

r(n)＝x_u(n)，0≤n≤N-1，

x_{u} (m) = e^{- j \frac{πa (u_{0} m^{k} + u_{1} m^{k - 1} + . . . + u_{k - 1} m^{1})}{N_{ZC}}}

其中，m＝0、1、...N_ZC-1，“N”是序列r(n)的长度，而u₀、u₁...、u_k-1是任意整数。“a”是任意的实数。N_ZC表示大于“N”的自然数中的最小质数。“a”用于限制变量u₀、u₁...、u_k-1的粒度。因为可以通过这种限制来将变量u₀、u₁...、u_k-1的粒度变为整数的单位，所以可以减少用于存储序列信息的存储器。

第十二实施方式：具有两个限制并截短的修改后的ZC序列

可以选择以下的生成式：

[数学式19]

r(n)＝x_u(n)，0≤n≤N-1，

x_{u} (m) = e^{- j \frac{πa (b_{0} u_{0} m^{k} + b_{1} u_{1} m^{k - 1} + . . . + b_{k - 1} u_{k - 1} m^{1})}{N_{ZC}}}

其中，m＝0、1、...N_ZC-1，“N”是序列r(n)的长度，而u₀、u₁...、u_k-1是任意整数。“a”是任意的实数，b₀、b₁...、b_k-1表示任意整数。N_ZC是大于“N”的自然数中的最小质数。“a”用于限制变量u₀、u₁...、u_k-1的粒度。也可以另外通过b₀、b₁...、b_k-1来限制上述变量。可以通过利用这两个限制将变量u₀、u₁...、u_k-1的粒度变为整数的单位来减少存储序列信息所需的存储器，并且通过按照可变方式来调节粒度可以得到更佳特性的序列。

第十三实施方式：具有两个限制(k＝3)并截短的修改后的ZC序列

可以选择以下的生成式：

[数学式20]

r(n)＝x_u(n)，0≤n≤N-1，

x_{u} (m) = e^{- j \frac{πa (b_{0} u_{0} m^{3} + b_{1} u_{1} m^{2} + b_{2} u_{2} m^{1})}{N_{ZC}}}

其中，m＝0、1、...N_ZC-1，“N”是序列r(n)的长度，而u₀、u₁、u₂表示任意整数。“a”是任意的实数，b₀、b₁、b₂是任意整数，且N_ZC是大于“N”的自然数中的最小质数。“a”用于限制变量u₀、u₁、u₂的粒度。也可以另外通过b₀、b₁、b₂来限制上述变量。

第十四实施方式：考虑时域中的循环移位的循环扩展

在OFDMA系统或SC-FDMA系统中，通过对各个根序列进行循环移位可以增加可用序列的数量，除了循环移位之外，可以将用于生成序列的起点与特定的频率索引组合起来进行定义。对强制调节被频域中的不同序列交迭的起点存在限制，其好处在于，可以原样支持具有一个或多个限制的修改后的ZC序列的相关特性。

例如，可以选择以下序列生成式：

[数学式21]

r(n)＝e^jαnx_u((n+θ)modN_ZC)，0≤n≤N-1，

x_{u} (m) = e^{- j \frac{πa (u_{0} m^{k} + u_{1} m^{k - 1} + . . . + u_{k - 1} m^{1})}{N_{ZC}}}

其中，m＝0、1、...N_ZC-1，“N”是序列r(n)的长度，而u₀、u₁...、u_k-1是任意整数，“a”是任意的实数，且N_ZC是小于“N”的自然数中的最大质数。e^jan是在时域中循环移位了“α”而得到的频域的表达式。θ是偏移值，其表示在移位了θ之后执行循环扩展。如果式21是频域表达式，则θ表示频率索引的偏移值。

对于另一个示例，可以选择以下的序列生成式：

[数学式22]

r(n)＝e^jαnx_u((n+θ)modN_ZC)，0≤n≤N-1，

x_{u} (m) = e^{- j \frac{πa (b_{0} u_{0} m^{k} + b_{1} u_{1} m^{k - 1} + . . . + b_{k - 1} u_{k - 1} m^{1})}{N_{ZC}}}

其中，m＝0、1、...N_ZC-1，“N”是序列r(n)的长度，u₀、u₁...、u_k-1是任意整数，“a”是任意的实数，b₀、b₁...、b_k-1是任意整数，并且N_ZC是小于“N”的自然数中的最大质数。e^jan是在时域循环移位了“α”而得到的频域的表达式。θ是偏移值，其表示在移位了θ之后执行循环扩展。

对于另一个示例，可以选择以下的序列生成式：

[数学式23]

r(n)＝e^jαnx_u((n+θ)modN_ZC)，0≤n≤N-1，

x_{u} (m) = e^{- j \frac{πa (b_{1} u_{0} m^{3} + b_{1} u_{1} m^{2} + b_{2} u_{2} m^{1})}{N_{ZC}}}

其中，m＝0、1、...N_ZC-1，“N”是序列r(n)的长度，u₀、u₁、u₂表示任意整数。“a”是任意的实数，b₀、b₁、b₂是任意整数，且N_ZC是小于“N”的自然数中的最大质数。e^jan是在时域循环移位了“α”而得到的频域的表达式。θ是偏移值。

第十五实施方式：考虑时域中的循环移位的截短

例如，可以选择以下序列生成式：

[数学式24]

r(n)＝e^jαnx_u(n)，0≤n≤N-1，

x_{u} (m) = e^{- j \frac{πa (u_{0} m^{k} + u_{1} m^{k - 1} + . . . + u_{k - 1} m^{1})}{N_{ZC}}}

其中，m＝0、1、...N_ZC-1，“N”是序列r(n)的长度，u₀、u₁...、u_k-1是任意整数，“a”是任意的实数，且N_ZC是小于“N”的自然数中的最大质数。e^jan是在时域循环移位了“α”而得到的频域的表达式。

对于另一个示例，可以选择以下的序列生成式：

[数学式25]

r(n)＝e^jαnx_u(n)，0≤n≤N-1，

x_{u} (m) = e^{- j \frac{πa (b_{0} u_{0} m^{k} + b_{1} u_{1} m^{k - 1} + . . . + b_{k - 1} u_{k - 1} m^{1})}{N_{ZC}}}

对于另一个示例，可以选择以下的序列生成式：

[数学式26]

r(n)＝e^jαnx_u(n)，0≤n≤N-1，

x_{u} (m) = e^{- j \frac{πa (b_{1} u_{0} m^{3} + b_{1} u_{1} m^{2} + b_{2} u_{2} m^{1})}{N_{ZC}}}

在等式26中，如果k＝3，a＝0.125，b₀＝2，并且b₁＝b₂＝1，则可以得到以下等式。

[数学式27]

r(n)＝e^jαnx_u(n)，0≤n≤N-1，

x_{u} (m) = e^{- j \frac{π 0.125 (2 u_{0} m^{3} + u_{1} m^{2} + u_{2} m^{1})}{N_{ZC}}}

IV.序列的生成

为了示出生成序列的示例，可以考虑以下的序列生成式：

[数学式28]

r(n)＝x_u((n+θ)modN_ZC)，0≤n≤N-1，

x_{u} (m) = e^{- j \frac{π 0.125 (2 u_{0} m^{3} + u_{1} m^{2} + u_{2} m^{1})}{N_{ZC}}}

其中，m＝0、1、...N_ZC-1，“N”是序列r(n)的长度，u₀、u₁、u₂是任意整数。θ是偏移值，且N_ZC是小于“N”的自然数中的最大质数。通过定义α＝0，k＝3，a＝0.125，b₀＝2，b₁＝b₂＝1而得到该式子。选择a＝0.125的原因是为了减少计算量，也就是说，因为0.125是1/8，可以通过三次比特移位运算来实现。

可以利用CM及互相关的阈值来确定变量u₀、u₁、u₂。

首先，介绍长度为N＝12的序列的生成。

当将CM基准设置为1.2dB，并将互相关的阈值设置为0.6时，根据生成式得到的变量u₀、u₁、u₂的值以及对应序列的CM如下表所示。

[表2]

序列索引	u₀	u₁	u₂	CM[dB]
					0	0	9	8	0.17
1	0	32	32	0.85
					2	0	40	40	0.43
3	0	48	48	0.43
					4	0	56	56	0.85
5	0	80	80	0.17
					6	0	19	10	1.08
7	0	26	0	1.12
					8	0	61	0	0.87
9	0	68	3	1.18
					10	1	78	22	1.11
11	2	25	60	0.99
					12	3	62	2	1.15
13	3	73	4	1.15
					14	3	80	37	1.10
15	4	82	8	1.18
					16	11	38	86	1.18
17	12	65	75	1.12
					18	14	73	52	1.20
19	16	83	61	1.05
					20	18	34	11	1.11
21	18	50	41	1.16
					22	22	17	44	0.88
23	25	61	36	1.14
					24	25	88	11	1.17
25	27	39	5	1.12

26	32	23	85	1.12
					27	34	17	52	1.10
28	38	36	31	1.04
					29	40	6	8	1.18

在上表中，索引0至5的序列是指通过应用常规循环扩展而生成的ZC序列中的、满足CM基准的序列的集合。

表3示出了根据表2生成的序列的实数值，表4示出了根据表2生成的序列的虚数值。

[表3]

[表4]

如果N＝12，并且当将利用所提出的生成式生成的序列与应用常规循环扩展生成的ZC序列进行比较时，包括6个满足QPSK CM准则1.2dB的序列。

表5示出了应用常规循环扩展生成的ZC序列与所提出的序列之间的比较。

[表5]

	常规的ZC序列	所提出的序列
			序列的数量	10	30
小于CM 1.2dB的序列的数量	6	30
			最大CM[dB]	1.50	1.20
最大互相关值	0.44	0.60
			平均互相关值	0.25	0.25
中间互相关值	0.28	0.24

应注意，当通过所提出的方法来生成序列时，可用序列的数量增加，同时互相关特性基本相同。当在实际环境中考虑跳频时，由于平均相关值减小，误块率(BLER)的性能变得更佳。因为两种序列的平均相关值相同，因此BLER性能相同。

下面介绍长度为N＝24的序列的生成。

下表示出了当将CM基准设置为1.2dB，并将互相关的阈值设置为0.39时，根据生成式得到的变量u₀、u₁、u₂以及对应的CM。

[表6]

序列索引	u₀	u₁	u₂	CM[dB]
					0	0	8	8	-0.09
1	0	32	32	0.83
					2	0	48	48	0.68
3	0	64	64	0.38
					4	0	72	72	0.49
5	0	88	88	0.18
					6	0	96	96	0.18
7	0	112	112	0.49
					8	0	120	120	0.38
9	0	136	136	0.68
					10	0	152	152	0.83
11	0	176	176	-0.09
					12	0	6	17	1.11
13	0	6	182	0.87
					14	0	25	16	1.14
15	0	29	82	0.95
					16	0	35	132	0.92
17	0	44	27	0.83
					18	0	48	4	1.01
19	0	54	18	1.13
					20	0	54	122	1.14
21	0	58	0	1.07
					22	0	64	14	0.61
23	0	68	21	0.98
					24	0	88	11	0.58
25	0	96	116	0.63

26	0	112	0	0.49
					27	0	126	133	1.05
28	0	130	15	1.07
					29	0	178	39	1.11

在上表中，序列索引0至11的序列是指通过应用常规循环扩展而生成的ZC序列中的、满足CM基准的序列的集合。

表7示出了根据表6生成的序列的实数值，表8示出了根据表6生成的序列的虚数值。

[表7]

[表8]

下表9示出了当N＝24时，利用所提出的生成式生成的序列与应用常规的循环扩展生成的ZC序列之间的比较。

[表9]

	常规的ZC序列	所提出的ZC序列
			序列的数量	22	30
CM小于1.2dB的序列的数量	12	30
			最大CM[dB]	2.01	1.14
最大互相关值	0.36	0.39
			平均互相关值	0.19	0.18
中值互相关值	0.20	0.18
			标准互相关值	0.07	0.09

应注意，当根据提出的方法来生成序列时，可用序列的数量增加，并且得到了更佳的互相关特性。当在实际环境中考虑跳频时，由于平均相关值减小，BLER的性能变得更佳。因此，所提出的序列的BLER性能极佳。

V.相位方程(phase equation)的阶数限制

相位方程的阶数“k”相对于序列的相位分量、可用序列的数量和相关特性之间的关系如下。

随着阶数“k”增加，可用序列的数量增加但相关特性降低。随着阶数“k”变小，可用序列的数量减小但相关特性增加。如果k＝2，则可以生成ZC序列，因此，如果k＞2，则要求对序列的生成进行限制。

下面将介绍以下方法，当将三阶或高阶多项式应用于序列的相位分量时，考虑可用序列数量以及相关特性，根据可用序列的期望数量，根据期望序列的长度来限制相位方程的阶数。当最小可用序列的期望数量是N_seq时，如果通过使用二阶相位方程利用序列的期望长度N可生成的序列的数量(N_poss)大于或等于N_seq(即，N_poss＞＝N_seq)，则使用二阶相位方程。如果N_poss＜N_seq，则使用三阶或更高阶的相位方程。

可以表示为以下步骤：

步骤1：确定了最小可用序列的期望数量N_seq。

步骤2：根据期望序列的长度N来确定通过二阶相位方程(k＝2)能够生成的可用序列的数量N_poss。

步骤3：如果N_poss大于等于N_seq，则利用二阶相位方程来生成序列，如果N_poss小于N_seq，则利用三阶相位方程来生成序列。

第一实施方式

考虑k＝3的具有三阶相位方程的下述序列生成式。

[数学式29]

r(n)＝e^jαnx_u((n+θ)modN_ZC)，0≤n≤N-1，

x_{u} (m) = e^{- j \frac{πa (b_{0} u_{0} m^{3} + b_{1} u_{1} m^{2} + u_{2} m)}{N_{ZC}}}

其中，m＝0、1、...N_ZC-1，“N”是序列r(n)的长度，而u₀、u₁...、u_k-1是任意整数。“a”是任意的实数，且N_ZC是小于“N”的自然数中的最大质数。e^jan是在时域循环移位了“α”而得到的频域的表达式。θ是偏移值，其表示在移位了θ之后执行循环扩展。

假设在以下情况可以存在以下的期望序列的长度N：

N＝[12 24 36 48 60 72 96 108 120 144 180 192 216 240 288 300]

在步骤1中，将最小可用序列的数量N_seq设置为30。在步骤2中，如果二阶相位方程是，在式29中a＝1，u₀＝0，u₁＝u₂＝u，b₀＝0并且b₁＝b₂＝1的情形。各个N的可用ZC序列的可用数量N_poss如下：

N_poss＝[10 22 30 46 58 70 88 106 112 138 178 190 210 238 292]

在步骤3中，可以使用二阶相位方程的序列的长度是N＝[36 48 60 7296 108 120 144 180 192 216 240 288 300]，可以使用三阶相位方程的序列的长度是N＝[12 24]。

第二实施方式

考虑k＝3的具有三阶相位方程的下述序列生成式。

[数学式30]

r(n)＝e^jαnx_u((n+θ)modN_ZC)，0≤n≤N-1，

x_{u} (m) = e^{- j \frac{πa (2 u_{0} m^{3} + u_{1} m^{2} + u_{2} m)}{N_{ZC}}}

假设在以下情况可以存在以下的期望序列的长度N：

N＝[12 24 36 48 60 72 96 108 120 144 180 192 216 240 288 300]

在步骤1中，将最小可用序列的数量N_seq设置为30。在步骤2中，如果二阶相位方程是在式30中a＝1，u₀＝0，u₁＝u₂＝u的情况，则各个N的可用ZC序列的可用数量N_poss如下：

N_poss＝[10 22 30 46 58 70 88 106 112 138 178 190 210 238 292]

相位方程的阶数受限的序列生成式可以用两种类型来表示。在第一表示方法中，假设长度N的序列被映射到频域，这表示序列的各个元素被映射到N个子载波。首先，假设序列r(n)可以表示如下。

[数学式31]

r(n)＝e^jαnx_u((n+θ)modN_ZC)，0≤n≤N-1

根据第一种类型的序列生成式，当序列的长度N大于或等于36时，基本序列x_u(m)可以表示如下：

[数学式32]

x_{u} (m) = e^{- j \frac{πum (m + 1)}{N_{ZC}}}

其中，m＝0、1、...N_ZC-1。

序列的长度N小于36时，基本序列x_u(m)可以表示如下：

[数学式33]

x_{u} (m) = e^{- j \frac{π 0.125 (2 u_{0} m^{3} + u_{1} m^{2} + u_{2} m)}{N_{ZC}}}

根据第二种类型的序列生成式，基本序列x_u(m)可以表示如下：

[数学式34]

x_{u} (m) = e^{- j \frac{πa (2 u_{0} m^{3} + u_{1} m^{2} + u_{2} m)}{N_{ZC}}}

其中，当序列的长度N大于或等于36时，a＝1并且u₁＝u₂＝u。如果序列的长度N小于36时，如果a＝0.125并且N＝12，则u1和u2由下表10来定义。

[表10]

序列索引	u₁	u₂	u₃	CM[dB]
					1	0	8	8	0.17
2	0	32	32	0.85
					3	0	40	40	0.43
4	0	48	48	0.43
					5	0	56	56	0.85
6	0	80	80	0.17
					7	0	19	10	1.08
8	0	26	0	1.12
					9	0	61	0	0.87
10	0	68	3	1.18
					11	1	78	22	1.11
12	2	25	60	0.99
					13	3	62	2	1.15
14	3	73	4	1.15
					15	3	80	37	1.10
16	4	82	8	1.18
					17	11	38	86	1.18
18	12	65	75	1.12
					19	14	73	52	1.20
20	16	83	61	1.05
					21	18	34	11	1.11
22	18	50	41	1.16
					23	22	17	44	0.88
24	25	61	36	1.14
					25	25	88	11	1.17
26	27	39	5	1.12

27	32	23	85	1.12
					28	34	17	52	1.10
29	38	36	31	1.04
					30	40	6	8	1.18

如果N＝24，则u1和u2由下表10来定义。

[表11]

序列索引	u₁	u₂	u₃
				1	0	8	8
2	0	32	32
				3	0	48	48
4	0	64	64
				5	0	72	72
6	0	88	88
				7	0	96	96
8	0	112	112
				9	0	120	120
10	0	136	136
				11	0	152	152
12	0	176	176
				13	0	6	17
14	0	6	182
				15	0	25	16
16	0	29	82
				17	0	35	132
18	0	44	27
				19	0	48	4
20	0	54	18
				21	0	54	122
22	0	58	0
				23	0	64	14
24	0	68	21
				25	0	88	11
26	0	96	116

27	0	112	0
				28	0	126	133
29	0	130	15
				30	0	178	39

VI.用于参考信号的序列的生成

考虑以下序列生成式：

[数学式35]

r(n)＝e^jαnx_u((n+θ)modN_ZC)，0≤n≤N-1，

x_{u} (m) = e^{- jπ {quan (\frac{a (u_{0} m^{3} + u_{1} m^{2} + u_{2} m^{1})}{N_{ZC}}) + u_{3}}}

其中，m＝0、1、...N_ZC-1，a＝0.0625，u3＝1/4，“N”是序列r(n)的长度，而u₀、u₁和u₂是任意整数。θ是偏移的值，且N_ZC是小于“N”的自然数中的最大质数。量化函数quan(.)是近似最接近值{0，1/2，1，3/2，2，...}。即，量化函数quan(x)是近似最接近“x”的整数或整数+0.5。其可以表示为quan(x)＝round(2x)/2，而round(x)是小于x+0.5的紧邻整数。

通过量化可以节约存储器的容量。可以将u₀、u₁和u₂的范围扩展以增加自由度，从而生成大量具有良好性能的序列。但是，在这方面，在u₀、u₁和u₂范围的增加使得用于表示u₀、u₁和u₂的比特数量增加。因此，对于QPSK调制进行限制，使得每个值只需要两个比特而不管u₀、u₁和u₂的范围。此外，因为基本生成式是基于CAZAC序列，所以可以生成具有良好特性的序列。例如，如果提供0≤u₀≤1024，0≤u₁≤1024以及0≤u₂≤1024的范围来生成长度为12的序列，则每个序列使用30比特(＝10比特+10比特+10比特)的存储器。因此，对于30个序列来说要求900比特的存储器容量。但是，当执行了量化时，在不考虑u₀、u₁和u₂的范围的情况下对于序列来说720比特(＝2比特x12x30)的存储器就足够了。

上述生成式可以等效于将序列的元素近似为QPSK星座相位而得到的值。这是因为每个值可以用通过量化函数量化的Nq个值来近似，该Nq个值可以在由相位表示的0与2π之间进行量化。也就是说，e^-jθ可能具有的复数单元电路中的值可以被量化成Nq个值，由此来近似每个值。

在这种情况下，根据近似法，这些值可以近似为最接近的值、近似为相同或者最接近的更小值、或者近似为相同或最接近的更大值。

序列的元素可以近似于与QPSK的相位对应的值{π/4，3π/4，-π/4，-3π/4}。这表示量化后的值近似于QPSK的坐标{0.7071+j0.7071，0.7071-j0.7071，-0.7071+j0.7071，-0.7071-j0.7071}。

下面，将介绍扩展序列的生成，但是根据期望序列的长度N和ZC序列的长度N_ZC也可以使用以下式子中的截短序列。

[数学式36]

r(n)＝e^jαnx_u(n)，0≤n≤N-1，

x_{u} (m) = e^{- jπ {quan (\frac{a (u_{0} m^{3} + u_{1} m^{2} + u_{2} m^{1})}{N_{ZC}}) + u_{3}}}

另选的是，如果期望序列的长度N与ZC序列的长度N_ZC相同，则还可以使用下式中的序列。

[数学式37]

r(n)＝e^jαnx_u(n)，0≤n≤N-1，

x_{u} (m) = e^{- jπ {quan (\frac{a (u_{0} m^{3} + u_{1} m^{2} + u_{2} m^{1})}{N}) + u_{3}}}

下面将介绍针对生成用于参考信号的序列生成的主要示例。

在上行子帧中，以资源块为单位来调度PUCCH或PUSCH，资源块包括12个子载波。因此，对于单个资源块来说需要长度N＝12的序列，对于两个资源块来说需要长度N＝24的序列。可以通过对N_ZC＝11的序列进行循环扩展而生成长度N＝12的序列，并且可以通过对N_ZC＝23的序列进行循环扩展而生成长度N＝24的序列。

(1)N＝12的参考信号序列

下表示出了当N＝12时的u₀、u₁和u₂。该表示出了30个序列组合，该30个序列与下述3个资源块相对应的扩展的ZC序列没有这么高的互相关性，即该3个资源块为通过优先地将CP(Cyclic Prefix：循环前缀)考虑为CM从不超过CM 1.22dB的序列中搜索出的资源块。

[表12]

索引(u)	u₀	u₁	u₂
				0	29995	30337	2400
1	32762	2119	36039
				2	35746	37587	26527
3	18603	33973	25011
				4	18710	2129	19429
5	5033	23145	14997
				6	6940	23410	7920
7	19235	26638	38189
				8	2037	29	16723
9	8965	29795	25415
				10	35666	2400	4229
11	7660	31762	17023
				12	23501	14111	6290
13	32271	14654	3822
				14	16265	29599	640
15	26931	38734	3401
				16	11963	29706	22674
17	9560	24757	22880
				18	22707	14318	7654
19	16440	14635	3587
				20	22209	13004	10470
21	23277	2967	19770
				22	25054	36961	9673
23	39007	36984	21639
				24	5353	38653	26803
25	36686	19758	36923

26	3768	37064	30757
				27	15927	15525	13082
28	33614	17418	37090
				29	33995	7240	12053

可以用下式来表示根据上表生成的长度为12的参考信号序列r(n)：

[数学式38]

r(n)＝e^jαnx_u(n)，x_u(n)＝e^p(n)π/4，0≤n＜N

其中，“α”是循环移位值，下表示出了基本序列x_u(n)的相位参数P(n)的值：

[表13]

序列索引(u)	p(0)，...，p(11)
		0	-1 -3 -1 1 1 -3 3 1 3 1 1 -1
1	-1 3 3 -3 3 1 -1 -1 -3 -1 1 -1
		2	-1 1 -3 -1 -3 -3 -3 1 -1 -3 1 -1
3	-1 3 -1 1 1 -3 -3 -1 -3 -3 3 -1
		4	-1 3 1 -3 3 -3 -1 -3 -3 3 -3 -1
5	-1 1 3 3 1 -3 3 3 1 3 -1 -1
		6	-1 1 1 3 -1 1 1 1 -1 -3 3 -1
7	-1 1 1 -1 -1 -1 3 1 3 -3 3 -1
		8	-1 3 1 3 1 -1 -1 3 -3 -1 -3 -1
9	-1 -3 1 -1 -3 1 1 1 -1 1 -3 -1
		10	-1 -3 -1 -3 -1 -1 3 -3 -3 3 1 -1
11	-1 -3 1 1 -1 1 -1 -1 3 -3 -3 -1
		12	-1 1 -3 -1 1 -1 3 3 1 -1 1 -1
13	-1 -3 1 3 -1 -1 3 1 1 1 1 -1
		14	-1 -1 1 1 -1 -3 -1 -3 -3 1 3 -1
15	-1 -3 3 -1 1 1 -3 -1 -3 -1 -1 -1
		16	-1 1 -3 3 -1 -1 3 -3 -3 -3 -3 -1
17	-1 3 3 -3 3 -3 -3 1 1 -1 -3 -1
		18	-1 -1 -3 -1 -3 -3 1 1 3 -3 3 -1
19	-1 3 -3 1 -1 3 -1 -3 -3 -1 -1 -1
		20	-1 1 -1 -3 -1 -1 1 3 -3 3 3 -1
21	-1 1 -1 1 1 3 -1 -1 -3 3 3 -1
		22	-1 1 3 -3 -3 3 -1 -1 -3 -1 -3 -1
23	-1 -3 1 -1 -3 -1 3 -3 3 -3 -1 -1
		24	-1 -3 -3 -3 1 -1 1 1 -3 -1 1 -1

25	-1 -3 -1 1 1 3 -1 1 -1 -3 3 -1
		26	-1 3 3 1 -3 -3 -1 1 1 -1 1 -1
27	-1 3 1 -1 -3 -3 -3 -1 3 -3 -3 -1
		28	-1 -3 1 1 1 1 3 1 -1 1 -3 -1
29	-1 3 -3 3 -1 3 3 -3 3 3 -1 -1

(2)N＝24的参考信号序列

下表示出了当N＝24时的u₀、u₁和u₂。该表示出了30个序列组合，该30个序列与下述3个资源块相对应的扩展的ZC序列没有这么高的互相关性，即该3个资源块为通过优先地将CP(Cyclic Prefix：循环前缀)考虑为CM从不超过CM 1.22dB的序列中搜索出的资源块。

[表14]

索引(u)	u₀	u₁	u₂
				0	35297	9057	9020
1	24379	861	26828
				2	15896	4800	31943
3	6986	9180	7583
				4	22605	15812	10886
5	852	3220	18552
				6	16048	10573	27569
7	15076	9412	26787
				8	15074	3760	38376
9	38981	11775	37785
				10	29686	14549	13300
11	21429	7431	34668
				12	28189	33097	5721
13	6551	34694	36165
				14	25833	17562	20508
15	38286	20581	17410
				16	17305	10299	10752
17	27571	8218	1477
				18	16602	31085	15253
19	14199	11732	25429
				20	1665	9415	24015
21	33837	26684	9587
				22	20569	33119	21324
23	27246	33775	21065
				24	18611	30085	28779
25	29485	39582	28791

26	21508	25272	21422
				27	5956	25772	2113
28	17823	13894	23873
				29	5862	3810	35855

可以用下式来表示根据上表生成的长度为24的参考信号序列r(n)：

[数学式39]

r(n)＝e^jαnx_u(n)，x_u(n)＝e^p(n)π/4，0≤n＜N

[表15]

序列索引(u)	p(0)，...，p(23)
		0	-1 3 3 3 -3 1 3 -3 -1 -3 -1 1 -3 3 -1 3 1 1 -1 -3 3 -1 -1 -1
1	-1 1 3 -3 3 -1 3 -1 1 -1 -3 -1 3 -3 -1 -3 -3 -3 -3 -1 -1 3 1 -1
		2	-1 3 1 -1 -3 1 -3 3 1 1 -1 -3 -1 1 -3 -1 1 1 1 3 -3 -1 -1 -1
3	-1 -3 3 3 -3 1 -1 -1 3 3 -3 -3 1 3 3 -1 3 -3 -1 -1 -1 -1 1 -1
		4	-1 -1 -3 -1 3 -3 -3 -1 3 -3 3 1 1 -3 -3 -3 -3 1 -1 -3 1 -1 -1 -1
5	-1 1 -3 -3 -1 -1 1 -1 -3 -3 -3 3 1 -3 1 3 1 -3 3 -3 -1 -3 -3 -1
		6	-1 1 1 3 -3 -1 1 -1 -1 -1 3 1 -1 1 -3 1 3 -3 3 1 -3 1 1 -1
7	-1 1 1 -3 -3 -3 -3 -3 -3 -1 3 3 -1 -1 -3 1 -3 1 -3 1 1 -3 3 -1
		8	-1 -1 3 3 -1 3 1 -3 -3 1 -3 -1 3 -1 -1 -1 -3 1 1 -1 -3 -3 -3 -1
9	-1 -3 3 -1 -1 -1 -1 1 1 -3 3 1 3 3 1 -1 1 -3 1 -3 1 1 - 3 -1
		10	-1 -3 -1 -3 -1 -3 -3 1 1 3 1 3 -1 -1 3 1 1 -3 -3 -1 3 3 -1 -1
11	-1 -3 3 -3 -3 -3 -1 -1 -3 -1 -3 3 1 3 -3 -1 3 -1 1 -1 3 -3 1 -1
		12	-1 -1 1 -3 1 3 -3 1 -1 -3 -1 3 1 3 1 -1 -3 -3 -1 -1 -3 -3 -3 -1
13	-1 -3 -1 -1 3 1 3 1 -3 -3 -1 -3 -3 -3 -1 3 3 -1 -1 -3 1 3 -1 -1
		14	-1 1 -1 -1 3 -3 3 -3 1 1 -1 1 1 1 -1 3 3 -1 -1 1 -3 3 -1 -1
15	-1 1 -3 -3 -3 1 1 -3 1 1 -1 -1 3 -1 -3 1 -1 -1 1 1 3 1 -3 -1
		16	-1 -1 -3 3 -1 -1 -1 3 1 -3 1 1 3 -3 1 -3 -1 -1 -1 3 -3 3 -3 -1
17	-1 1 -3 -1 -3 1 3 -3 3 -3 -3 -3 1 -1 3 -1 -3 -1 -1 -3 -3 1 1 -1
		18	-1 3 1 -3 -3 -3 -3 1 -1 1 1 1 -3 -1 1 1 3 -1 -1 3 -1 1 -3 -1
19	-1 1 -3 -1 -1 1 -3 -1 -3 -1 1 1 1 1 3 1 -1 -3 -3 3 -1 3 1 -1
		20	-1 1 3 -1 -1 1 -1 -3 -1 -1 1 1 1 -3 3 1 -1 -1 -3 3 -3 -1 3 -1
21	-1 -3 1 1 3 -3 1 1 -3 -1 -1 1 3 1 3 1 -1 3 1 1 -3 -1 -3 -1
		22	-1 -1 3 3 3 -3 -3 3 3 -1 3 -1 -1 -1 -1 3 -3 1 -1 3 -1 -1 3 -1
23	-1 3 -1 3 -1 1 1 3 1 3 -3 1 3 -3 -3 1 1 -3 3 3 3 1 -1 -1
		24	-1 -3 -1 -1 1 -3 -1 -1 1 -1 -3 1 1 -3 1 -3 -3 3 1 1 -1 3 -1 -1

25	-1 -1 1 -1 1 1 -1 -1 -3 1 -3 -1 3 1 -3 3 -1 1 3 -3 3 1 -1 -1
		26	-1 1 -3 -3 -1 1 -1 1 3 1 3 3 1 1 -1 3 1 -1 3 -1 3 3 -1 -1
27	-1 -1 3 -3 1 -3 1 3 -3 3 1 3 3 -1 -1 3 3 3 1 -3 -1 -1 1 -1
		28	-1 3 -1 -1 3 -3 -1 -3 -3 3 -3 3 -1 1 -1 -3 3 3 -3 -1 -1 -1 1 -1
29	-1 1 1 1 3 3 -1 -1 -1 -1 3 -3 -1 3 1 -3 -1 1 -1 -1 -3 1 -1 -1

VII.选择用于参考信号的序列

在以上说明中，针对N＝12和N＝24根据闭式生成式生成了序列。但是，在实际无线通信系统中，从单个生成式中生成的序列有可能不能应用而是与其他序列混合起来使用。因此，需要考虑由此生成的序列与其它序列之间的相关特性或CM特性。

这里，将介绍以下方法，其中，将在N＝12时根据式38和表13生成的30个序列与26个比较序列进行比较，并且将具有良好相关特性的4个序列选择作为参考信号序列。此外，还介绍以下方法，其中，将在N＝24时根据式39和表15生成的30个序列与25个比较序列进行比较，并且将具有良好相关特性的5个序列选择作为参考信号序列。

(1)在N＝12的情况

如果N＝12，序列生成式为如式38的基本序列x_u(n)的循环移位，并且基本序列x_u(n)的相位参数p(n)的值如表13所示。这里，将介绍以下方法，其中，将在N＝12时生成的30个序列与26个比较序列进行比较，并且选择具有良好相关特性的4个序列。从30个基本序列中选择4个基本序列的例子共有27405个(₃₀C₄＝30*29*28*27/4/3/2/1＝27405)。因此，为了减少例子的数量，首先，考虑基本序列的CM。

下表示出了按照CM大小的顺序排列的基本序列。在表中，将基本序列的全部可能的循环移位的CM值中的最大值确定为有代表性的CM。

[表16]

序列索引	CM
		23	0.6486
26	0.6634
		29	0.8258
21	0.8961
		15	0.9052
12	0.9328
		14	0.977
28	0.9773
		19	0.987
25	0.9991
		1	1.0015
5	1.0019
		22	1.0273
11	1.035
		20	1.0376
18	1.0406
		10	1.0455
3	1.05
		0	1.0608
17	1.066
		8	1.073
24	1.0927
		9	1.1054
2	1.1054
		4	1.1248
27	1.1478

6	1.1478
		16	1.1502
7	1.1616
		13	1.1696

当N＝12，即，因为与单个资源块对应的基本序列的长度较短，许多序列具有类似的互相关特性，因此，排除了CM超过特定值的序列。这里，考虑CM低于1.09的序列[23 26 29 21 15 12 14 28 19 25 1 5 22 11 20 1810 3 0 17 8]。

假设可以与基本序列一起使用的比较序列的相位参数p^c(n)为下表所示的参数。在这种情况下，比较序列的相位参数不同，但是它们作为基本序列在形式上相同。

[表17]

比较序列的索引	p^c(0)，...，p^c(11)
		0	-1 1 3 -3 3 3 1 1 3 1 -3 3
1	1 1 3 3 3 -1 1 -3 -3 1 -3 3
		2	1 1 -3 -3 -3 -1 -3 -3 1 -3 1 -1
3	-1 1 1 1 1 -1 -3 -3 1 -3 3 -1
		4	-1 3 1 -1 1 -1 -3 -1 1 -1 1 3
5	1 -3 3 -1 -1 1 1 -1 -1 3 -3 1
		6	-1 3 -3 -3 -3 3 1 -1 3 3 -3 1
7	-3 -1 -1 -1 1 -3 3 -1 1 -3 3 1
		8	1 -3 3 1 -1 -1 -1 1 1 3 -1 1
9	1 -3 -1 3 3 -1 -3 1 1 1 1 1
		10	3 1 -1 -1 3 3 -3 1 3 1 3 3
11	1 -3 1 1 -3 1 1 1 -3 -3 -3 1
		12	3 3 -3 3 -3 1 1 3 -1 -3 3 3
13	-3 1 -1 -3 -1 3 1 3 3 3 -1 1
		14	3 -1 1 -3 -1 -1 1 1 3 1 -1 -3
15	1 3 1 -1 1 3 3 3 -1 -1 3 -1
		16	-3 1 1 3 -3 3 -3 -3 3 1 3 -1
17	-3 3 1 1 -3 1 -3 -3 -1 -1 1 -3
		18	-1 3 -1 1 -3 -3 -3 -3 -3 1 -1 -3
19	1 1 -3 -3 -3 -3 -1 3 -3 1 -3 3
		20	1 1 -1 -3 -1 -3 1 -1 1 3 -1 1
21	1 1 3 1 3 3 -1 1 -1 -3 -3 1
		22	1 -3 3 3 1 3 3 1 -3 -1 -1 3
23	1 3 -3 -3 3 -3 1 -1 -1 3 -1 -3
		24	-3 -1 -3 -1 -3 3 1 -1 1 3 -3 -3

25	3 -3 -3 -1 -1 -3 -1 3 -3 3 1 -1

下表示出了，在30个基本序列中与比较序列的最大互相关组合中的最佳的25个组合。

[表18]

序号	序列索引的组合	平均相关	最大相关
				1	0 3 8 17	0.2568	0.644
2	3 8 17 25	0.2567	0.6546
				3	0 8 17 25	0.2567	0.6546
4	0 3 17 25	0.2576	0.6546
				5	0 3 8 25	0.2561	0.6546
6	8 17 25 28	0.2568	0.6546
				7	3 17 25 28	0.2576	0.6546
8	0 17 25 28	0.2577	0.6546
				9	3 8 25 28	0.2561	0.6546
10	0 8 25 28	0.2562	0.6546
				11	0 3 25 28	0.2571	0.6546
12	3 8 17 28	0.2568	0.6546
				13	0 8 17 28	0.2569	0.6546
14	0 3 17 28	0.2577	0.6546
				15	0 3 8 28	0.2562	0.6546
16	17 25 28 29	0.2576	0.6755
				17	8 25 28 29	0.2561	0.6755
18	3 25 28 29	0.257	0.6755
				19	0 25 28 29	0.257	0.6755
20	8 17 28 29	0.2568	0.6755
				21	3 17 28 29	0.2576	0.6755
22	0 17 28 29	0.2577	0.6755
				23	3 8 28 29	0.2560	0.6755
24	0 8 28 29	0.2562	0.6755
				25	0 3 28 29	0.2571	0.6755

根据上表，如果要从具有与式36相同的基本序列生成等式以及具有表13所提供的相位参数p(n)的值的30个序列中，选择与比较序列相比具有良好的平均互相关特性和最大互相关特性并且满足期望的CM特性的4个序列，则具有序列索引[3 8 28 29]的4个基本序列是基本序列。

最后，长度N＝12的参考信号序列r(n)如下：

[数学式40]

r(n)＝e^jαnx_u(n)，0≤n＜N

x_u(n)＝e^jp(n)π/4

[表19]

(2)N＝24的情况

如果N＝24，序列生成式为如式37的基本序列x_u(n)的循环移位，并且基本序列x_u(n)的相位参数p(n)的值如表15所示。这里，将介绍以下方法，其中，将在N＝24时生成的30个序列与25个比较序列进行比较，并且选择具有良好相关特性的5个序列。从30个基本序列中选择5个基本序列的例子共有142506个(₃₀C₄＝30*29*28*27*26/5/4/3/2/1＝142506)。

假设可以与基本序列一起使用的比较序列的相位参数p^c(n)如下表所示。在这种情况下，比较序列仅仅他们的相位参数不同，但是但是它们作为基本序列在形式上相同。

[表20]

比较序列的索引	p^c(0)，...，p^c(23)
		0	-1 3 1 -3 3 -1 1 3 -3 3 1 3 -3 3 1 1 -1 1 3 -3 3 -3 -1 -3
1	-3 3 -3 -3 -3 1 -3 -3 3 -1 1 1 1 3 1 -1 3 -3 -3 1 3 1 1 -3
		2	3 -1 3 3 1 1 -3 3 3 3 3 1 -1 3 -1 1 1 -1 -3 -1 -1 1 3 3
3	-1 -1 -1 -3 -3 -1 1 1 3 3 -1 3 -1 1 -1 -3 1 -1 -3 -3 1 -3 -1 -1
		4	-3 1 1 3 -1 1 3 1 -3 1 -3 1 1 -1 -1 3 -1 -3 3 -3 -3 -3 1 1
5	1 1 -1 -1 3 -3 -3 3 -3 1 -1 -1 1 -1 1 1 -1 -3 -1 1 -1 3 -1 -3
		6	-3 3 3 -1 -1 -3 -1 3 1 3 1 3 1 1 -1 3 1 -1 1 3 -3 -1 -1 1
7	-3 1 3 -3 1 -1 -3 3 -3 3 -1 -1 -1 -1 1 -3 -3 -3 1 -3 -3 -3 1 -3
		8	1 1 -3 3 3 -1 -3 -1 3 -3 3 3 3 -1 1 1 -3 1 -1 1 1 -3 1 1
9	-1 1 -3 -3 3 -1 3 -1 -1 -3 -3 -3 -1 -3 -3 1 -1 1 3 3- 1 1 -1 3
		10	1 3 3 -3 -3 1 3 1 -1 -3 -3 -3 3 3 -3 3 3 -1 -3 3 -1 1 -3 1
11	1 3 3 1 1 1 -1 -1 1 -3 3 -1 1 1 -3 3 3 -1 -3 3 -3 -1 -3 -1
		12	3 -1 -1 -1 -1 -3 -1 3 3 1 -1 1 3 3 3 -1 1 1 -3 1 3 -1 -3 3
13	-3 -3 3 1 3 1 -3 3 1 3 1 1 3 3 -1 -1 -3 1 -3 -1 3 1 1 3
		14	1 3 -1 3 3 -1 -3 1 -1 -3 3 3 3 -1 1 1 3 -1 -3 -1 3 -1 -1 -1
15	1 1 1 1 1 -1 3 -1 -3 1 1 3 -3 1 -3 -1 1 1 -3 -3 3 1 1 -3
		16	1 3 3 1 -1 -3 3 -1 3 3 3 -3 1 -1 1 -1 -3 -1 1 3 -1 3 -3 -3
17	-3 -3 1 1 -1 1 -1 1 -1 3 1 -3 -1 1 -1 1 -1 -1 3 3 -3 -1 1 -3
		18	-3 -1 -3 3 1 -1 -3 -1 -3 -3 3 -3 3 -3 -1 1 3 1 -3 1 3 3 -1 -3
19	-1 -1 -1 -1 3 3 3 1 3 3 -3 1 3 -1 3 -1 3 3 -3 3 1 -1 3 3
		20	1 -1 3 3 -1 -3 3 -3 -1 -1 3 -1 3 -1 -1 1 1 1 1 -1 -1 -3 -1 3
21	1 -1 1 -1 3 -1 3 1 1 -1 -1 -3 1 1 -3 1 3 -3 1 1 -3 -3 -1 -1
		22	-3 -1 1 3 1 1 -3 -1 -1 -3 3 -3 3 1 -3 3 -3 1 -1 1 -3 1 1 1
23	-1 -3 3 3 1 1 3 -1 -3 -1 -1 -1 3 1 -3 -3 -1 3 -3 -1 -3 -1 -3 -1
		24	1 1 -1 -1 -3 -1 3 -1 3 -1 1 3 1 -1 3 1 3 -3 -3 1 -1 -1 1 3

下表示出了，在全部可能的组合中的具有最佳的互相关特性的20个组合。

[表21]

序号	序列索引的组合	平均相关	最大相关
				1	9 11 16 21 27	0.1811	0.4791
2	11 12 16 21 25	0.181	0.4844
				3	9 12 16 21 25	0.181	0.4844
4	9 11 12 21 25	0.1812	0.4844
				5	9 11 12 16 25	0.1812	0.4844
6	9 11 12 16 25	0.1811	0.4844
				7	12 16 21 24 25	0.1806	0.4917
8	11 16 21 24 25	0.1808	0.4917
				9	9 16 21 24 25	0.1807	0.4917
10	11 12 21 24 25	0.1808	0.4917
				11	9 12 21 24 25	0.1807	0.4917
12	9 11 21 24 25	0.189	0.4917
				13	11 12 16 24 25	0.1809	0.4917
14	9 12 16 24 25	0.1808	0.4917
				15	9 11 16 24 25	0.181	0.4917
16	9 11 12 24 25	0.181	0.4917
				17	11 12 16 21 24	0.1807	0.4917
18	9 12 16 21 24	0.1806	0.4917
				19	9 11 16 21 24	0.1808	0.4917
20	9 11 12 21 24	0.1808	0.4917

在这些组合中，组合{7，8，9，10，11，12，13，14，17，18，19，20}具有小于0.181的平均相关值。

[表22]

序列索引	CM
		6	0.6423
12	0.7252
		23	0.7632
20	0.8265
		8	0.883
9	0.8837
		19	0.9374
10	0.966
		25	0.9787
11	0.9851
		13	0.9966
29	1.0025
		14	1.0112
28	1.0113
		27	1.0143
17	1.0176
		7	1.0191
22	1.0316
		24	1.0387
5	1.0407
		18	1.059
15	1.0722
		3	1.0754
0	1.0761
		21	1.094
1	1.0952

16	1.1131
		26	1.1193
4	1.1223
		2	1.1251

包括在所选择的组合中的序列索引是9、11、12、16、21、24、25，其中序列索引16被排除，因为其基础序列具有较低的CM特性。因此，可选择的组合减少为下述4个序列索引。

[表23]

序列的组合	平均相关	最大相关
			11 12 21 24 25	0.1808	0.4917
9 12 21 24 25	0.1807	0.4917
			9 11 12 21 24	0.1806	0.4917
9 11 21 24 25	0.1809	0.4917

如果要从上述组合中，选择与比较序列具有良好的互相关特性和CM特性、以及具有最小相关值的5个序列，则序列[9 11 12 21 24]是基本序列。

最后，长度N＝24的参考信号序列r(n)如下：

[数学式41]

r(n)＝e^jαnx_u(n)，0≤n＜N

x_u(n)＝e^jp(n)π/4

其中，“α”是循环移位值，并且下表示出了基本序列x_u(n)的相位参数P(n)的值：

[表24]

p(0)，...，p(23)
	-1 -3 3 -1 -1 -1 -1 1 1 -3 3 1 3 3 1 -1 1 -3 1 -3 1 1 -3 -1
-1 -3 3 -3 -3 -3 -1 -1 -3 -1 -3 3 1 3 -3 -1 3 -1 1 -1 3 -3 1 -1
	-1 -1 1 -3 1 3 -3 1 -1 -3 -1 3 1 3 1 -1 -3 -3 -1 -1 -3 -3 -3 -1
-1 -3 1 1 3 -3 1 1 -3 -1 -1 1 3 1 3 1 -1 3 1 1 -3 -1 -3 -1
	-1 -3 -1 -1 1 -3 -1 -1 1 -1 -3 1 1 -3 1 -3 -3 3 1 1 -1 3 -1 -1

利用表20所示的25个比较序列的相位参数值得到了的全部30个基本序列。

参照图8，在步骤S210，得到了以下基本序列x_u(n)。

[数学式42]

x_u(n)＝e^jp(n)π/4

根据基本序列的长度(即，分配的资源块的数量)来确定相位参数p(n)。在一个资源块(N＝12)的情况下，可以使用表17和表19中示出的30个相位参数p(n)中的至少一个。在一个资源块(N＝24)的情况下，可以使用表20和表24中示出的30个相位参数p(n)中的至少一个。

在步骤S220中，通过将基本序列x_u(n)循环移位“α”来获得由下式定义的参考信号序列r(n)。

[数学式43]

r(n)＝e^jαnx_u(n)，0≤n＜N

在步骤S230中，将参考信号序列r(n)映射到物理资源。在这种情况下，物理资源可以是资源粒子或者子载波。

在步骤S240，将映射为物理资源的参考信号序列转换成SC-FDMA信号，然后将其在上行方向发送。

从利用闭式生成式生成的序列中选择与比较序列相比具有良好的相关特性和CM特性的序列，并将所选择的序列用作上行参考信号。虽然该序列与比较序列一起被用作上行参考信号，但是可以保持所期望的序列特性，从而能提高数据解调性能，并且能准确地执行上行调度。

可以利用诸如微处理器的处理器、控制器、微控制器、ASIC(Application Specific Integrated Circuit：专用集成电路)等基于为了执行这种功能而进行编码的软件、程序代码等来执行上述的各种功能。基于本发明的说明书来设计、开发和实施这类代码对于本领域的技术人员来说是显而易见的。

虽然出于示例性的目的已经公开了本发明的实施方式，但是本领域的技术人员应了解，在不脱离本发明的范围的情况下，可以对其进行各种修改、增加和替换。相应地，本发明的实施方式不限于上述的实施方式，而是由所附权利要求及其等同物的全部范围来进行限定。

Claims

1.一种在无线通信系统中发送参考信号的方法，该方法包括以下步骤：

将对应于基本序列x_u(n)并且长度为12的参考信号序列r(n)映射（S230）到12个子载波；以及

在上行信道上发送（S240）映射后的参考信号序列r(n)，

其中所述基本序列x_u(n)由下式表示：

x_u(n)=e^jp(n)π/4，并且

将以下多组值中的一组值用作相位参数p(n)的一组值p(0)，...,p(11)，所述多组值分别为：

-1 3 -1 1 1 -3 -3 -1 -3 -3 3 -1；

-1 3 1 3 1 -1 -1 3 -3 -1 -3 -1；

-1 -3 1 1 1 1 3 1 -1 1 -3 -1；

-1 3 -3 3 -1 3 3 -3 3 3 -1 -1。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述参考信号序列r(n)通过对所述基本序列x_u(n)循环移位α而与所述基本序列x_u(n)进行如下对应

r(n)＝e^jαnx_u(n)。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述上行信道是物理上行链路控制信道（PUCCH）。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述上行信道是物理上行链路共享信道（PUSCH）。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述参考信号序列r(n)是用于解调上行数据的解调参考信号。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述参考信号序列r(n)是用于用户调度的探测参考信号。

7.一种移动通信终端（100），该移动通信终端被配置为在无线通信系统中发送参考信号，该移动通信终端包括：

将对应于基本序列x_u(n)并且长度为12的参考信号序列r(n)映射（S230）到12个子载波的装置；以及

在上行信道上发送（S240）映射后的参考信号序列r(n)的装置，

其中所述基本序列x_u(n)由下式表示：

x_u(n)＝e^jp(n)π/4，并且

将以下多组值中的一组值用作相位参数p(n)的一组值p(0)，…,p(11)，所述多组值分别为：

-1 3 -1 1 1 -3 -3 -1 -3 -3 3 -1；

-1 3 1 3 1 -1 -1 3 -3 -1 -3 -1；

-1 -3 1 1 1 1 3 1 -1 1 -3 -1；

-1 3 -3 3 -1 3 3 -3 3 3 -1 -1。

8.根据权利要求7所述的移动通信终端，其中，所述参考信号序列r(n)通过对所述基本序列x_u(n)循环移位α而与所述基本序列x_u(n)进行如下对应：

r(n)＝e^jαnx_u(n)。

9.根据权利要求7所述的移动通信终端，其中，所述上行信道是物理上行链路控制信道（PUCCH）。

10.根据权利要求7所述的移动通信终端，其中，所述上行信道是物理上行链路共享信道（PUSCH）。

11.根据权利要求7所述的移动通信终端，其中，所述参考信号序列r(n)是用于解调上行数据的解调参考信号。

12.根据权利要求7所述的移动通信终端，其中，所述参考信号序列r(n)是用于用户调度的探测参考信号。

13.一种在无线通信系统中发送参考信号的方法，该方法包括以下步骤：

将对应于基本序列x_u(n)并且长度为24的参考信号序列r(n)映射（S230）到24个子载波；以及

在上行信道上发送（S240）映射后的参考信号序列r(n)，

其中所述基本序列x_u(n)由下式表示：

x_u(n)＝e^jp(n)π/4，并且

将以下多组值中的一组值用作相位参数p(n)的一组值p(0),…,p(23)，所述多组值分别为：

-1 -3 3 -1 -1 -1 -1 1 1 -3 3 1 3 3 1 -1 1 -3 1 -3 1 1 -3 -1；

-1 -3 3 -3 -3 -3 -1 -1 -3 -1 -3 3 1 3 -3 -1 3 -1 1 -1 3 -3 1 -1；

-1 -1 1 -3 1 3-3 1 -1 -3 -1 3 1 3 1 -1 -3 -3 -1 -1 -3 -3 -3 -1；

-1 -3 1 1 3 -3 1 1 -3 -1 -1 1 3 1 3 1 -1 3 1 1 -3 -1 -3 -1；

-1 -3 -1 -1 1 -3 -1 -1 1 -1 -3 1 1 -3 1 -3 -3 3 1 1 -1 3 -1 -1。

14.根据权利要求13所述的方法，其中，所述参考信号序列r(n)通过对所述基本序列x_u(n)循环移位α而与所述基本序列x_u(n)进行如下对应

r(n)＝e^jαnx_u(n)。

15.根据权利要求13所述的方法，其中，所述上行信道是物理上行链路控制信道（PUCCH）。

16.根据权利要求13所述的方法，其中，所述上行信道是物理上行链路共享信道（PUSCH）。

17.根据权利要求13所述的方法，其中，所述参考信号序列r(n)是用于解调上行数据的解调参考信号。

18.根据权利要求13所述的方法，其中，所述参考信号序列r(n)是用于用户调度的探测参考信号。

19.一种移动通信终端（100），该移动通信终端被配置为在无线通信系统中发送参考信号，该移动通信终端包括：

将对应于基本序列x_u(n)并且长度为24的参考信号序列r(n)映射（S230）到24个子载波的装置；以及

其中所述基本序列x_u(n)由下式表示：

x_u(n)＝e^jp(n)π/4，并且

-1 -3 3 -1 -1 -1 -1 1 1 -3 3 1 3 3 1 -1 1 -3 1 -3 1 1 -3 -1；

-1 -3 3 -3 -3 -3 -1 -1 -3 -1 -3 3 1 3 -3 -1 3 -1 1 -1 3 -3 1 -1；

-1 -1 1 -3 1 3 -3 1 -1 -3 -1 3 1 3 1 -1 -3 -3 -1 -1 -3 -3 -3 -1；

-1 -3 1 1 3 -3 1 1 -3 -1 -1 1 3 1 3 1 -1 3 1 1 -3 -1 -3 -1；

-1 -3 -1 -1 1 -3 -1 -1 1 -1 -3 1 1 -3 1 -3 -3 3 1 1 -1 3 -1 -1。

20.根据权利要求19所述的移动通信终端，其中，所述参考信号序列r(n)通过对所述基本序列x_u(n)循环移位α而与所述基本序列x_u(n)进行如下对应：

r(n)＝e^jαnx_u(n)。

21.根据权利要求19所述的移动通信终端，其中，所述上行信道是物理上行链路控制信道（PUCCH）。

22.根据权利要求19所述的移动通信终端，其中，所述上行信道是物理上行链路共享信道（PUSCH）。

23.根据权利要求19所述的移动通信终端，其中，所述参考信号序列r(n)是用于解调上行数据的解调参考信号。

24.根据权利要求19所述的移动通信终端，其中，所述参考信号序列r(n)是用于用户调度的探测参考信号。