CN101867389A - 3gpp-lte系统下行链路辅同步信道检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于第三代无线通信技术领域，具体为一种3GPP-LTE系统下行链路辅同步信道检测方法。本发明针对第三代合作伙伴项目长期演进(3GPP-LTE)系统下行链路，提出了一种辅同步信道(S-SCH)检测方法。本方法包含两大步骤，首先利用S-SCH频域序列偶数位置上的信息，通过相关运算，获得候选S-SCH序列；然后再利用S-SCH频域序列奇数位置上的信息，通过最大似然序列检测(MLSD)算法，从候选S-SCH序列中，得到最终的S-SCH序列，检测出S-SCH序列所对应的小区标识组号

。本检测方法相比于S-SCH检测的最优MLSD算法具有低的计算复杂度。

Description

3GPP-LTE系统下行链路辅同步信道检测方法

技术领域

本发明属于第三代无线通信技术领域，具体涉及第三代合作伙伴计划长期演进(3^rdGeneration Partnership Project Long Term Evolution，3GPP-LTE)下行链路辅同步信道(Secondary Synchronization Channel，S-SCH)检测。

背景技术

同步信号检测是一项很重要的无线移动通信技术。在无线移动通信的3G时代，系统对同步信号检测性能有着很高的要求，同步检测的速度与准确度直接关系着无线通信中语音、数据业务的质量。然而，在实际的无线环境中，阻挡、阴影、多径衰落等因素，对信号造成了很大的干扰，这也给同步检测提出了严峻的挑战。

在3GPP-LTE下行初始同步中，用户设备(User Equipment，UE)需要利用主同步信道(Primary Synchronization Channel，P-SCH)来完成初始时间同步、初始频率同步，以及获取小区标识组内编号(Physical-layer identity within the physical-layer cell-identity group，记为取值范围为{0，1，2})。在3GPP-LTE系统中，小区物理层标识(Physical-layer cellidentity，记为

)是由小区标识组号(Physical-layer identity group，记为

，取值范围为{0，1，...，167})和小区标识组内编号所共同确定的，满足关系

按照3GPP-LTE标准规定，主同步信道(Primary Synchronization Channel，P-SCH)由一段Zadoff-Chu序列构成，且只是集中分布在临近载波中心频点的一段连续的狭窄子载波段上，因此，在接收端先用一个低通滤波器滤出主同步信道所在频段的信号，然后利用Zadoff-Chu序列良好的时域相关特性，对发送的主同步序列进行检测。通过与3GPP-LTE下行系统中的三个备选Zadoff-Chu序列分别进行相关运算，找出三个相关结果中的最大值，就可以确定发送的主同步序列，从而获得小区标识组内编号

另外通过对所获得的相关最大值进行定位，就可以实施5ms的初始时间同步。在这个基础上，UE需要利用辅同步信道(Secondary Synchronization Channel，S-SCH)来完成10ms帧定时以及小区标识组号

的确定，这就涉及到了S-SCH的检测问题。在实际工程应用中，小区标识组号的确定直接关系着通信系统下行链路同步的实现，因此，S-SCH的检测算法应该具有较高的准确性和较低的复杂度。

按照“3^rd Generation Partnership Project，Technical Specification Group Radio AccessNetwork，Evolved Universal Terrestrial Radio Access(E-UTRA)，Physical Channels andModulation，(Release 8)，3GPP TS 36.211 V8.5.0.(2008-12)”规定，3GPP-LTE下行链路中，S-SCH频域序列共有子帧0和子帧5两种类型的序列，子帧0和子帧5是对应于小区标识组号

而成对出现的，长度均为62，记S-SCH子帧0的频域序列为D₀(0)，D₀(1)，...，D₀(61)，S-SCH子帧5的频域序列为D₅(0)，D₅(1)，...，D₅(61)，并且每帧S-SCH频域序列的偶数位置和奇数位置上的数据有着不同的特点。

具体地，S-SCH子帧0频域序列，其偶数位的数据满足

的条件，其奇数位的数据满足的条件；S-SCH子帧5频域序列，在偶数位置上的数据满足

的条件，在奇数位置的数据满足

的条件，n＝0，1，...，30。其中序列

和分别对应于31长的序列

在循环偏移m₀和m₁后的序列，满足

和

并且

具有良好的自相关性，其各个位置上的数据值为+1或者-1；序列c₀(n)和c₁(n)均是由小区标识组内编号

所决定，它们对应于序列

的循环移位，满足条件和

同时序列

具有良好的自相关性，长为31，各个位置上的数据值为+1或者-1；

和

是对应于长为31的序列

在循环偏移m₀和m₁后的序列，满足

和的条件，同样序列

各个位置上的数据为+1或者-1，序列具有良好的自相关性，n＝0，1，...，30。

由3GPP-LTE下行同步协议可知，参数m₀和m₁是与小区标识组号

存在着一一映射关系(详细见3GPP TS 36.101 v8.5.0(2008-12)中的Table 6.11.2.1-1)，m₀和m₁是根据小区标识组号

(取值为0～167间的整数)生成，对应关系为：

其中(·)modN表示对(·)内的数据取模N运算，

表示不大于a的最大整数。

综上所述，S-SCH子帧0和子帧5是由

和

唯一确定，并且小区标识组号

与有序组合(m₀，m₁)存在着一一对应的关系。3GPP-LTE系统下行同步检测是获取

和

即P-SCH检测

S-SCH检测因此，在P-SCH检测已经实施的情况下(在S-SCH检测实施前，已经实施P-SCH检测获得了

)，实施S-SCH序列的检测操作，需要检测出有序组合(m₀，m₁)，接着根据公式(1)，将(m₀，m₁)映射成

就获得了小区标识组号

至此完成了S-SCH检测。

针对3GPP-LTE系统，小区标识组号

共有168种，每个小区标识组号

对应于每隔10ms，本地接收到S-SCH信道上的一组子帧0和子帧5序列，对于S-SCH信道频域序列的检测算法实施中，最大似然序列检测(Maximum Likelihood Sequence Detection，MLSD)是一种性能最优的检测算法，不过在复杂度上，MLSD检测算法的计算复杂度与序列的长度和序列的数目成正比例。

发明内容

本发明的目的在于提出一种适用于3GPP-LTE系统的下行链路，具有低计算复杂度的S-SCH检测方法。

本发明针对连续的两帧S-SCH信号，对序列的偶数位和奇数位采取不同的处理方法，具体地讲，S-SCH序列的偶数位置采取相关运算，S-SCH序列的奇数位置采取MLSD操作。

本发明的检测方法，其处理对象是连续的两帧S-SCH信号。根据3GPP-LTE协议，每帧S-SCH序列是每隔5ms发送一次，S-SCH的子帧0和子帧5是交替发送的，并且系统下行同步需要获得10ms帧定时信息，所以，本发明处理的S-SCH连续两个子帧，按先后顺序可能是子帧0和子帧5，或者是子帧5和子帧0。

本发明的检测方法，分为两大步骤。

步骤一：通过快速傅立叶变换(Fast Fourier Transform，FFT)操作，将本地接收的S-SCH信号转换到频域，接着对变换到频域的这两帧S-SCH频域序列的偶数位置上数据进行频域均衡处理，利用已有的P-SCH检测的

对S-SCH序列的偶数位置上的数据实施解扰，解扰后，将信号分别与

的31个不同的循环偏移序列均进行相关运算，其中n＝0，1，...，30，以每帧S-SCH频域偶数位置数据构成的序列为单位，分别获取各自前L个较大相关值所对应的

的循环偏移序列，并将这L组序列所对应的循环偏移值分别记为d_1，i和d_2，i(其中，L的取值由检测性能与复杂度折中确定，i＝0，...，L-1)，然后d_1，i和d_2，i进行有序配对，并在“小区标识组号

和(m₀，m₁)映射表”(详见3GPP TS 36.211 V8.5.0(2008-12)的Table 6.11.2.1-1)的168个标识组号所对应的组合中进行搜索，得到λ组有效组合，记为(u_1，j，u_2，j)，j＝0，...，λ-1，并将

作为候选检测集合；

步骤二：针对候选集合中的每一组(u_1，j，u_2，j)，依据3GPP-LTE协议中S-SCH频域序列的特点，产生对应的两帧S-SCH频域序列的奇数位置数据，经过估计信道后，将它们与本地接收到的两帧S-SCH信号的频域奇数位置构成的序列，采用MLSD算法，得到S-SCH检测结果，记为

$(u_{1,j^{*}},u_{2,j^{*}});$

然后，基于

和(u_1，j，u_2，j)的一一映射关系，即可获得小区标识组号

至此完成了S-SCH检测。

具体的检测流程如下所示：

步骤1：利用接收到的两帧连续S-SCH信号的偶数位置上的数据，检测出λ组(u_1，j，u_2，j)的候选集合，其分步骤如下：

分步骤1.1：根据时间同步模块确定的时间同步信息，提取10ms内的两帧S-SCH数据，经过低通滤波器，降采样以及快速傅立叶变换(fast Fourier transform，FFT)后，得到了接收数据的频域序列，分别记为Y₁(i)和Y₂(i)，

$\left\{\begin{array}{c}{Y}_1\left(i\right)=H_1\left(i\right)D_1\left(i\right)+W_1\left(i\right),i=\mathrm{0,1},...,61\\ Y_2\left(i\right)=H_2\left(i\right)D_2\left(i\right)+W_2\left(i\right),i=\mathrm{0,1},...,61\end{array}\right.,---\left(2\right)$

其中H₁(i)和H₂(i)分别是信道频域响应，D₁(i)和D₂(i)分别表示连续接收的两帧序列的第一帧序列的数据和第二帧数据，W₁(i)和W₂(i)分别表示信道H₁(i)和H₂(i)上的加性复高斯白噪声，且信道内和信道间的噪声分量相互独立，满足

N₀为白高斯复噪声的功率谱密度；

在这一步骤中利用接收频域序列Y₁(i)和Y₂(i)(i＝0，1，...，61)的偶数位置数据，记为Y₁(2n)和Y₂(2n)，n＝0，1，...，30。使用频域迫零均衡(zero-forcing，ZF)方法，分别得到两个S-SCH频域序列的偶数位置上D₁(2n)与D₂(2n)的估计值，记为与

满足如下条件：

其中

表示对{·}内的复数取实部的运算，

和

分别是信道频域响应H₁(2n)和H₂(2n)对应的估计值；

分步骤1.2：利用P-SCH检测得到的信息——小区标识组内编号得到解扰序列c₀(n)和c₁(n)，n＝0，1，...，30，

$\left\{\begin{array}{c}{c}_0\left(n\right)=\tilde{c}\left((n+N_{\mathrm{ID}}^{\left(2\right)})\mathrm{mod}31\right)\\ c_1\left(n\right)=\tilde{c}\left((n+N_{\mathrm{ID}}^{\left(2\right)}+3)\mathrm{mod}31\right)\end{array}\right.,---\left(4\right)$

其中

(·)modN表示对(·)内的数据取模为N的运算，

$x(\stackrel{\‾}{i}+5)=(x(\stackrel{\‾}{i}+3)+x\left(\stackrel{\‾}{i}\right))\mathrm{mod}\mathrm{2,0}\≤\stackrel{\‾}{i}\≤25;$

初始条件为x(0)＝0，x(1)＝0，x(2)＝0，x(3)＝0，x(4)＝1；

分步骤1.3：利用分步骤1.2的式(4)得到的解扰序列c₀(n)，n＝0，1，...，30，对分步骤1.1中得到的两帧序列偶数项

和

进行去扰，记r₁(n)和r₂(n)是经解扰后，所对应的序列，解扰运算表示为

$\left\{\begin{array}{c}{r}_1\left(n\right)={\hat{D}}_1\left(2n\right)c_0\left(n\right),n=\mathrm{0,1},...,30\\ r_2\left(n\right)={\hat{D}}_2\left(2n\right)c_0\left(n\right),n=\mathrm{0,1},...,30\end{array}\right.;---\left(5\right)$

分步骤1.4：根据3GPP-LTE协议，产生序列

$\left\{\begin{array}{c}\tilde{s}\left(i\right)=1-2x\left(i\right),i=\mathrm{0,1},...,30\\ x(\stackrel{\‾}{i}+5)=(x(\stackrel{\‾}{i}+2)+x\left(\stackrel{\‾}{i}\right))\mathrm{mod}2,\stackrel{\‾}{i}=\mathrm{0,1},...,25\end{array}\right.,---\left(6\right)$

其中初始状态为x(0)＝0，x(1)＝0，x(2)＝0，x(3)＝0，x(4)＝1；

将

的循环偏移序列，其中n＝0，1，...，30，记为s_d(n)，

$s_d\left(n\right)=\tilde{s}\left((n+d)\mathrm{mod}31\right),d=\mathrm{0,1},...,30,---\left(7\right)$

分别将r₁(n)和r₂(n)与s_d(n)进行相关运算，如下所示：

$\left\{\begin{array}{cc}{\mathrm{\Γ}}_{1,d}=\underset{n=0}{\overset{30}{\mathrm{\Σ}}}{r}_1\left(n\right)s_d\left(n\right)& d=\mathrm{0,1},...,30\\ {\mathrm{\Γ}}_{2,d}=\underset{n=0}{\overset{30}{\mathrm{\Σ}}}{r}_2\left(n\right)s_d\left(n\right)& d=\mathrm{0,1},...,30\end{array}\right.,---\left(8\right)$

其中Γ_1，d表示序列r₁(n)和序列s_d(n)相关值，Γ_2，d表示序列r₂(n)和序列s_d(n)的相关值，n＝0，1，...，30。将式(8)中31个相关值Γ_1，d按照从大到小的顺序进行排序，记录前L个相关值所对应的序列s_d(n)，同时，记录这些序列所对应的循环偏移值，记为d_1，l，其中l＝0，...，L-1；同样，将式(8)中31个相关值Γ_2，d按照从大到小的顺序进行排序，记录前L个相关值所对应的序列，同时，记录这些序列所对应的循环偏移值，记为d_2，l，其中l＝0，...，L-1；

分步骤1.5：将上一步中得到的循环偏移值d_1，0，...，d_1，L-1和d_2，0，...，d_2，L-1进行两两组对。依据d_1，l与d_2，l在组合对中的先后顺序，得到：L²个(d_1，p，d_2，q)组合对，记为集合L²个(d_2，q，d_1，p)组合对，记为集合

详见如下表示，

将集合

与集合

中的元素与“小区标识组号

和(m₀，m₁)映射表”(详见协议3GPPTS 36.211 V8.5.0(2008-12)Table 6.11.2.1-1)中的组合对进行比较，删除集合

和集合

中不符合规定的组合对。将集合

与集合中符合要求的有效组合对的个数为λ，构成一个新的集合记为

至此，就完成了步骤1，得到了候选的检测集合

其中包含λ个组合对；

步骤2：针对本地接收到的两帧连续S-SCH频域序列的奇数位置上的数据，在步骤1中检测出的(u_1，j，u_2，j)的基础上，其中j＝0，...，λ-1，利用最大似然序列检测算法，得到一组

作为检测结果，检测出小区标识组号

本步骤2，包括下述分步骤：

分步骤2.1：根据3GPP-LTE协议，产生候选检测集合

中第j组(u_1，j，u_2，j)对应的S-SCH频域奇数位置上数据，并记为：T_1，j(n)和T_2，j(n)，其中n＝0，1，...，30，j＝0，...，λ-1；

根据3GPP TS 36.211 V8.5.0协议，得到

$\left\{\begin{array}{c}{T}_{1,j}\left(n\right)=s_{u_{2,j}}\left(n\right)c_1\left(n\right)z_{u_{1,j}}\left(n\right),j=0,...,\mathrm{\λ}-1\\ T_{2,j}\left(n\right)=s_{u_{1,j}}\left(n\right)c_1\left(n\right)z_{u_{1,j}}\left(n\right),j=0,...,\mathrm{\λ}-1\end{array},---\left(11\right)\right.$

其中序列

和

分别对应于序列

在循环偏移值为u_1，j和u_2，j时的序列，即

$\left\{\begin{array}{c}{s}_{u_{1,j}}\left(n\right)=\tilde{s}\left((n+\left(u_{1,j}\mathrm{mod}8\right))\mathrm{mod}31\right),j=0,...,\mathrm{\λ}-1\\ s_{u_{2,j}}\left(n\right)=\tilde{s}\left((n+\left(u_{2,j}\mathrm{mod}8\right))\mathrm{mod}31\right),j=0,...,\mathrm{\λ}-1\end{array}\right.,---\left(12\right)$

其中序列

的生成，见分步骤1.4中公式(6)；序列c₁(n)，n＝0，1，...，30，是由小区组内编号

决定的干扰序列，根据分步骤1.2中的公式(4)得到；序列和也是加扰序列，对应于序列的循环移值为u_1，j和u_2，j时的序列，

即

$\left\{\begin{array}{c}{z}_{u_{1,j}}\left(n\right)=\tilde{z}\left((n+\left(u_{1,j}\mathrm{mod}8\right))\mathrm{mod}31\right),j=0,...,\mathrm{\λ}-1\\ z_{u_{2,j}}\left(n\right)=\tilde{z}\left((n+\left(u_{2,j}\mathrm{mod}8\right))\mathrm{mod}31\right),j=0,...,\mathrm{\λ}-1\end{array}\right.,---\left(13\right)$

其中

定义如下：

$x(\stackrel{\‾}{i}+5)=(x(\stackrel{\‾}{i}+4)+x(\stackrel{\‾}{i}+2)+x(\stackrel{\‾}{i}+1)+x\left(\stackrel{\‾}{i}\right))\mathrm{mod}2,\stackrel{\‾}{i}=\mathrm{0,1},...,25,$

此时的初始状态为x(0)＝0，x(1)＝0，x(2)＝0，x(3)＝0，x(4)＝1；

分步骤2.2：分步骤2.1中的第j组(u_1，j，u_2，j)对应的两帧长为31的序列，记为T_1，j(n)和T_2，j(n)，n＝0，1，...，30，在经过信道估计后的序列，记为J_1，j(n)和J_2，j(n)，其中j＝0，...，λ-1；

如果则

$\left\{\begin{array}{c}{J}_{1,j}\left(n\right)={\hat{H}}_1(2n+1)T_{1,j}\left(n\right),n=\mathrm{0,1},...,30\\ J_{2,j}\left(n\right)={\hat{H}}_2(2n+1)T_{2,j}\left(n\right),n=\mathrm{0,1},...,30\end{array}\right.;---\left(14\right)$

如果

则

$\left\{\begin{array}{c}{J}_{1,j}\left(n\right)={\hat{H}}_1(2n+1)T_{2,j}\left(n\right),n=\mathrm{0,1},...,30\\ J_{2,j}\left(n\right)={\hat{H}}_2(2n+1)T_{1,j}\left(n\right),n=\mathrm{0,1},...,30\end{array}\right.;---\left(15\right)$

其中序列

和

分别对应于信道频域响应序列H₁(2n+1)和H₂(2n+1)的估计值；

分步骤2.3：依据分步骤2.2中产生的λ组序列J_1，j(n)和J_2，j(n)，j＝0，...，λ-1，n＝0，1，..，30，分别对分步骤1.1中的本地接收序列Y₁(i)和Y₂(i)(i＝0，1，...，61)对应的奇数位置构成的序列Y₁(2n+1)和Y₂(2n+1)(n＝0，1，...，30)进行检测，检测的判别准则是最大似然序列检测，其相应的欧式距离量度记为Λ_j，表示为

${\mathrm{\Λ}}_j=\underset{n=0}{\overset{30}{\mathrm{\Σ}}}\{{|Y_1(2n+1)-J_{1,j}\left(n\right)|}^2+{|Y_2(2n+1)-J_{2,j}\left(n\right)|}^2\};---\left(16\right)$

根据MLSD算法，得到最优检测索引号

$j^{*}=\arg \left\{\underset{j=0,...,\mathrm{\λ}-1}{\min }\right\{{\mathrm{\Λ}}_j\left\}\right\},---\left(17\right)$

其中，arg{a}表示“满足a条件的那个索引号”，公式(17)表示在所有可能的索引号j中使得Λ_j达到最小的那个索引号。那么，集合

中的

就作为λ组检测值中的最优检测；

分步骤2.4：通过“

和(m₀，m₁)的映射关系表”(详见3GPP TS 36.211 V8.5.0(2008-12)Table 6.11.2.1-1)，获得

对应的

至此得到最终检测值

本专利算法实施的S-SCH检测完成。

本发明检测方法的特点：

(1).本发明检测方法充分利用了S-SCH信号序列偶数位置和奇数位置上数据的特点，提出了一种“两步走”检测的方法。第一步，将每10ms接收的S-SCH信号转换到频域，此时只针对S-SCH序列的偶数位置上的数据进行处理，主要涉及频域均衡、相关运算等操作，得到关于(m₀，m₁)的候选检测集合；第二步，只针对序列的奇数位置上的数据进行处理，通过对本地连续2个接收S-SCH序列奇数位置上的数据采用最大似然序列检测算法，从第一步中的候选集合中确定最终的检测组合，接着依据(m₀，m₁)与

的一一对应关系，即可得到检测值

(2).本发明方法的低计算复杂度。相比于对连续的两帧S-SCH序列实施的最优检测算法，即最大似然序列检测的算法，本发明方法具有较低的计算复杂度。在本发明检测方法中，步骤1对接收到的S-SCH序列的偶数位置上的数据进行频域均衡、解扰、相关等操作运算均具有很低的计算复杂度；步骤2中实施最大似然序列检测，针对接收序列的奇数位置构成的序列，最大似然序列检测的计算复杂度是与序列的长度和候选的序列数目成比例，在本专利方法中，经过步骤1后，此时，候选检测序列数目λ已远远少于协议中规定的

对应的S-SCH频域序列(一个对应于一个子帧0序列和一个子帧5序列)总数168×2，其中在具体实施实例中，λ约为10～80(本发明的计算复杂度分析见图6)，此外，步骤2中的最大似然检测仅仅针对半个S-SCH序列长度(即针对S-SCH频域序列奇数位所组成的新序列)；

(3).本发明在具有较低的计算复杂度的同时，仍然具有良好的检测性能，例如，仿真实验表明：在8径指数型功率衰落信道下，平均接收信噪比E_b/N₀＝-5dB，第一步中从每帧对应的相关值中筛选出前L＝10个较大的相关值，信道估计方差

时，正确检测率可以达到约0.86；在其它条件不变的情况下，信道估计方差为

时，正确检测率仍高于0.78。

附图说明

图1为本发明的检测方法流程示意图。

图2为在图1中步骤1(获取检测候选集合)的详细流程示意图。

图3为在图1中步骤2(确定最终的检测值)的详细流程示意图。

图4为本发明应用于实施例中实验一的检测性能仿真结果。当信道估计方差满足

时，L表示本专利方法实施中，对每帧S-SCH偶数位置数据组成的序列实施相关运算，并按照数值从大到小的排序后，取前L个相关值，在8径信道模型下，不同的L值，

检测正确率随平均接收信噪比E_b/N₀变化的性能曲线；

图5为本发明应用的实施例中实验二的仿真结果。在8径信道模型下，L＝10时(L表示本专利方法实施中，对每帧S-SCH偶数位置数据组成的序列实施相关运算，并按照数值从大到小的排序后，取前L个相关值)，平均接收信噪比E_b/N₀＝-5dB时，

的检测正确率随信道估计方差

变化的性能曲线；

图6为本发明检测方法的计算复杂度与MLSD算法的计算复杂度的分析比较，其中，λ为通过第一步骤后得到的候选检测值数目，可以看出，本专利具有很低的计算复杂度，并且取决于λ；

图7为本发明检测方法应用于实施例中实验一和实验二的检测复杂度与最优检测算法的复杂度比较，在本实施例中，L表示本专利检测方法的实施中，对每帧S-SCH偶数位置数据组成的序列实施相关运算，并按照数值从大到小的排序后，取前L个相关值，在L＝5、10、15时，本专利的检测复杂度约为最大似然检测算法的复杂度的1.5％、4.6％、12.1％。

具体实施方式

以下将参照附图对本发明的具体实施方式进行阐述。

考虑一个实现第三代合作伙伴计划长期演进(3^rd Generation Partnership Project LongTerm Evolution，3GPP LTE)下行同步系统，并且假设在3GPP-LTE中，UE通过P-SCH检测已经完成了符号定时和频偏校正，并且已经从P-SCH检测中得到了信道的估计值和小区组内编号

1).每10ms接收连续的两帧S-SCH信号，通过低通滤波和降采样，FFT变换得到其频域序列Y₁(i)和Y₂(i)，i＝0，1，...，61；

2).对两帧SCH频域序列Y₁(i)和Y₂(i)(其中i＝0，1，...，61)的偶数位，即Y₁(2n)和Y₂(2n)(n＝0，1，...，30)进行频域均衡处理，得到估计序列

和

此时需要利用信道频域响应H₁(2n)和H₂(2n)对应的估计值

和

即

其中SCH频域序列Y₁(i)和Y₂(i)满足

$\left\{\begin{array}{c}{Y}_1\left(i\right)=H_1\left(i\right)D_1\left(i\right)+W_1\left(i\right),i=\mathrm{0,1},...,61\\ Y_2\left(i\right)=H_2\left(i\right)D_2\left(i\right)+W_2\left(i\right),i=\mathrm{0,1},...,61\end{array}\right.,$

其中W₁(i)和W₂(i)表示高斯复噪声，H₁(i)和H₂(i)分别表示本地连续接收的第一帧S-SCH和第二帧S-SCH信号所对应的信道响应，

和分别表示H₁(i)和H₂(i)的估计值，其中信道估计方差，记为

3).利用P-SCH检测得到小区组内编号

产生对应的解扰序列c₀(n)和c₁(n)，对2)中得到的序列

和

进行解扰，得到含有S-SCH检测信息的序列r₁(n)和r₁(n)，即

$\left\{\begin{array}{c}{r}_1\left(n\right)={\hat{D}}_1\left(2n\right)c_0\left(n\right),n=\mathrm{0,1},...,61\\ r_2\left(n\right)={\hat{D}}_2\left(2n\right)c_0\left(n\right),n=\mathrm{0,1},...,61\end{array}\right.,$

其中序列c₀(n)和c₁(n)为加扰序列，满足

$c_0\left(n\right)=\tilde{c}\left((n+N_{\mathrm{ID}}^{\left(2\right)})\mathrm{mod}31\right),n=\mathrm{0,1},...,30,$

并且，

此时x(i)满足

$x(\stackrel{\‾}{i}+5)=(x(\stackrel{\‾}{i}+3)+x\left(\stackrel{\‾}{i}\right))\mathrm{mod}\mathrm{2,0}\≤\stackrel{\‾}{i}\≤25;$

此时初始状态为x(0)＝0，x(1)＝0，x(2)＝0，x(3)＝0，x(4)＝1；

4).利用

序列的良好自相关性，对序列r₁(n)和r₂(n)与序列s_d(n)作相关运算，其中序列s_d(n)表示循环偏移值为d的序列

其中序列满足条件：

$\left\{\begin{array}{c}\tilde{s}\left(i\right)=1-2x\left(i\right),i=\mathrm{0,1},...,30\\ x(\stackrel{\‾}{i}+5)=(x(\stackrel{\‾}{i}+2)+x\left(\stackrel{\‾}{i}\right))\mathrm{mod}2,\stackrel{\‾}{i}=\mathrm{0,1},...,25\end{array}\right.,$

此时初始状态为x(0)＝0，x(1)＝0，x(2)＝0，x(3)＝0，x(4)＝1；并且，相应的相关运算为，

$\left\{\begin{array}{cc}{\mathrm{\Γ}}_{1,d}=\underset{n=0}{\overset{30}{\mathrm{\Σ}}}{r}_1\left(n\right)s_d\left(n\right)& d=\mathrm{0,1},...,30\\ {\mathrm{\Γ}}_{2,d}=\underset{n=0}{\overset{30}{\mathrm{\Σ}}}{r}_2\left(n\right)s_d\left(n\right)& d=\mathrm{0,1},...,30\end{array}\right.;$

将上述得到的31个相关值Γ_1，d按照从大到小的顺序进行排序，选出前L个相关值，同时记录出这L个相关值所对应的序列

循环偏移值，记作d_1，l，l＝0，...，L-1；类似地，对31个相关值Γ_2，d同样按照从大到小的顺序进行排序，选出前L个相关值，同时记录出这L个相关值所对应的序列

循环偏移值，得到相应的循环偏移量d_2，l，l＝0，...，L-1。

注：在仿真时，分别取L＝5、L＝10、L＝15；

5).将上述获得的检测值d_1，l和d_2，l相互组合，得到集合

和

满足：

对集合

和

中的组合元素，在小区标号映射表中寻找，删除不在“小区标识和(m₀，m₁)映射表”中的组合，得到新的集合

表示为

那么集合

就是候选检测值集合，λ表示候选的参数组合(m₀，m₁)的数目。接下的检测，是在该集合中选取一个最优的组合元素，作为S-SCH检测结果；

6).利用(u_1，j，u_2，j)，产生相应的S-SCH的频域奇数位序列，记作序列T_1，j(n)和T_2，j(n)，j＝0，...，λ-1，具体如下，

$\left\{\begin{array}{c}{T}_{1,j}\left(n\right)=s_{u_{2,j}}\left(n\right)c_1\left(n\right)z_{u_{1,j}}\left(n\right),n=0,1,...,30\\ T_{2,j}\left(n\right)=s_{u_{1,j}}\left(n\right)c_1\left(n\right)z_{u_{1,j}}\left(n\right),n=0,1,...,30\end{array}\right.,$

其中序列c₁(n)满足条件

$c_1\left(n\right)=\tilde{c}\left((n+N_{\mathrm{ID}}^{\left(2\right)}+3)\mathrm{mod}31\right),$

此时

并且

初始状态为x(0)＝0，x(1)＝0，x(2)＝0，x(3)＝0，x(4)＝1；

此外，序列

分别对应于循环偏移值为u_1，j、u_2，j时的序列

满足条件：

$\left\{\begin{array}{c}{z}_{u_{1,j}}\left(n\right)=\tilde{z}\left((n+\left(u_{1,j}\mathrm{mod}8\right))\mathrm{mod}31\right),j=0,...,\mathrm{\λ}-1\\ z_{u_{2,j}}\left(n\right)=\tilde{z}\left((n+\left(u_{2,j}\mathrm{mod}8\right))\mathrm{mod}31\right),j=0,...,\mathrm{\λ}-1\end{array}\right.,$

其中，

此时的x(i)满足：

$x(\stackrel{\‾}{i}+5)=(x(\stackrel{\‾}{i}+4)+x(\stackrel{\‾}{i}+2)+x(\stackrel{\‾}{i}+1)+x\left(\stackrel{\‾}{i}\right))\mathrm{mod}2,\stackrel{\‾}{i}=\mathrm{0,1},...,25,$

此时初始状态为x(0)＝0，x(1)＝0，x(2)＝0，x(3)＝0，x(4)＝1；

7).然后将T_1，j(n)和T_2，j(n)，n＝0，1，...，30，经过信道估计和

后的序列，记为J_1，j(n)和J_2，j(n)，此时存在下述两种情况：

情况1：

则

$\left\{\begin{array}{c}{J}_{1,j}\left(n\right)={\hat{H}}_1(2n+1)T_{1,j}\left(n\right),j=\mathrm{0,1},...,\mathrm{\λ}-1\\ J_{2,j}\left(n\right)={\hat{H}}_2(2n+1)T_{2,j}\left(n\right),j=\mathrm{0,1},...,\mathrm{\λ}-1\end{array}\right.;$

情况2：

则

$\left\{\begin{array}{c}{J}_{1,j}\left(n\right)={\hat{H}}_1(2n+1)T_{2,j}\left(n\right),j=\mathrm{0,}...,\mathrm{\λ}-1\\ J_{2,j}\left(n\right)={\hat{H}}_2(2n+1)T_{1,j}\left(n\right),j=\mathrm{0,}...,\mathrm{\λ}-1\end{array}\right.;$

8).将预测的接收序列J_1，j(n)和J_2，j(n)与实际接收到的S-SCH信道的频域奇数位数据Y₁(2n+1)和Y₂(2n+1)，n＝0，1，...，30，进行MLSD检测，那么对应的欧式距离量度，记为Λ_j，表示为：

${\mathrm{\Λ}}_j=\underset{n=0}{\overset{30}{\mathrm{\Σ}}}\{{|Y_1(2n+1)-J_{1,j}\left(n\right)|}^2+{|Y_2(2n+1)-J_{2,j}\left(n\right)|}^2\};$

根据MLSD算法，得到

$j^{*}=\arg \left\{\underset{j=0,...,\mathrm{\λ}-1}{\min }\right\{{\mathrm{\Λ}}_j\left\}\right\},$

选择与实际接收信号最相似的序列作为最佳判决序列，得到检测值进而可以获得小区标识组号

至此，本专利完成了S-SCH的检测实施。

为了验证本专利检测方法的有效性，下面的实验进行了计算机仿真。

实验例一：在多径信道下，信道估计方差为

下的本发明的检测性能。

考虑一个8径衰落信道模型，其中多径信道定义为exponential power delay profile的频率选择性衰落，每径之间延时等于采样周期，各径的平均功率为

$E\left[{\left|h_l\right|}^2\right]=\frac{e^{-\mathrm{\αl}}}{{\mathrm{\Σ}}_{l=0}^7{e}^{-\mathrm{\αl}}},l=\mathrm{0,1},\·\·\·,7,$

在仿真中取α＝1。

图4显示了8径信道下，10000次的循环仿真中，信道估计方差为

在L＝5，10，15时，小区标识组号

的检测正确率(detection correct ratio，DCR)随平均接收信噪比E_b/N₀变化的性能曲线，其中L表示本专利算法第一步中选取了前L个最大相关值所对应的偏移值。在图4中，可以得到：本专利具有较好的检测性能，例如在平均接收信噪比E_b/N₀＝-5dB，L＝10时，参数

的正确检测率DCR约为0.86。

实验例二：比较本发明检测方法在不同的信道估计方差下检测性能。

仿真环境和上述实验一的相同，同样也是在8径衰落信道下，经过10000次循环仿真。图5给出了，当平均接收信噪比E_b/N₀＝-5dB，L＝10时，在不同的信道估计方差

下，本发明检测算法的检测性能，其中L表示本专利算法在第一步中，选取了前L个较大的相关值。

Claims (1)

1.一种3GPP-LTE系统下行链路辅同步信道检测方法，其特征在于具体步骤如下：

步骤1：利用接收到的两帧连续S-SCH信号的偶数位置上的数据，检测出λ组(u_1，j，u_2，j)的候选集合，其中j＝0，...，λ-1，其分步骤如下：

分步骤1.1：根据时间同步模块确定的时间同步信息，提取10ms内的两帧S-SCH数据，经过低通滤波器，降采样以及快速傅立叶变换后，得到了接收数据的频域序列，分别记为Y₁(i)和Y₂(i)，

$\left\{\begin{array}{c}{Y}_1\left(i\right)=H_1\left(i\right)D_1\left(i\right)+W_1\left(i\right),i=\mathrm{0,1},...,61\\ Y_2\left(i\right)=H_2\left(i\right)D_2\left(i\right)+W_2\left(i\right),i=\mathrm{0,1},...,61\end{array}\right.,$

其中H₁(i)和H₂(i)分别是信道频域响应，D₁(i)和D₂(i)分别表示连续接收的两帧序列的第一帧序列的数据和第二帧数据，W₁(i)和W₂(i)分别表示信道H₁(i)和H₂(i)上的加性复高斯白噪声，且信道内和信道间的噪声分量相互独立，满足

N₀为白高斯复噪声的功率谱密度；

在这一步骤中利用接收频域序列Y₁(i)和Y₂(i)(i＝0，1，...，61)的偶数位置数据，记为Y₁(2n)和Y₂(2n)，n＝0，1，...，30。使用频域迫零均衡方法，分别得到两个S-SCH频域序列的偶数位置上D₁(2n)与D₂(2n)的估计值，记为

与

n＝0，1，...，30，

其中

表示对{·}内的复数取实部的运算，

和

分别是信道频域响应H₁(2n)和H₂(2n)对应的估计值；

分步骤1.2：利用P-SCH检测得到的信息——小区标识组内编号

得到解扰序列c₀(n)和c₁(n)，n＝0，1，...，30，

$\left\{\begin{array}{c}{c}_0\left(n\right)=\tilde{c}\left((n+N_{\mathrm{ID}}^{\left(2\right)})\mathrm{mod}31\right)\\ c_1\left(n\right)=\tilde{c}\left((n+N_{\mathrm{ID}}^{\left(2\right)}+3)\mathrm{mod}31\right)\end{array}\right.,$

其中

0≤i≤30，(·)mod N表示对(·)内的数据取模为N的运算，

$x(\stackrel{\‾}{i}+5)=(x(\stackrel{\‾}{i}+3)+x\left(\stackrel{\‾}{i}\right))\mathrm{mod}\mathrm{2,0}\≤\stackrel{\‾}{i}\≤25,$

初始条件为x(0)＝0，x(1)＝0，x(2)＝0，x(3)＝0，x(4)＝1；

分步骤1.3：利用分步骤1.2的式(4)得到的解扰序列c₀(n)，n＝0，1，...，30，对分步骤1.1中得到的两帧序列偶数项

和进行去扰，记r₁(n)和r₂(n)是经解扰后所对应的序列，解扰运算表示为

$\left\{\begin{array}{c}{r}_1\left(n\right)={\hat{D}}_1\left(2n\right)c_0\left(n\right),n=\mathrm{0,1},...,30\\ r_2\left(n\right)={\hat{D}}_2\left(2n\right)c_0\left(n\right),n=\mathrm{0,1},...,30\end{array}\right.;$

分步骤1.4：根据3GPP-LTE协议，产生序列

$\left\{\begin{array}{cc}\tilde{s}\left(i\right)=1-2x\left(i\right),& i=\mathrm{0,1},...,30\\ x(\stackrel{\‾}{i}+5)=(x(\stackrel{\‾}{i}+2)+x\left(\stackrel{\‾}{i}\right))\mathrm{mod}2,& \stackrel{\‾}{i}=\mathrm{0,1},...,25\end{array}\right.,$

初始状态为x(0)＝0，x(1)＝0，x(2)＝0，x(3)＝0，x(4)＝1；

将

的循环偏移序列，其中n＝0，1，...，30，记为s_d(n)，

$s_d\left(n\right)=\tilde{s}\left((n+d)\mathrm{mod}31\right),d=\mathrm{0,1},...,30;$

分别将r₁(n)和r₂(n)与s_d(n)进行相关运算，如下所示：

$\left\{\begin{array}{cc}{\mathrm{\Γ}}_{1,d}=\underset{n=0}{\overset{30}{\mathrm{\Σ}}}{r}_1\left(n\right)s_d\left(n\right)& d=\mathrm{0,1},...,30\\ {\mathrm{\Γ}}_{2,d}=\underset{n=0}{\overset{30}{\mathrm{\Σ}}}{r}_2\left(n\right)s_d\left(n\right)& d=\mathrm{0,1},...,30\end{array}\right.,$

其中Γ_1，d表示序列r₁(n)和序列s_d(n)相关值，Γ_2，d表示序列r₂(n)和序列s_d(n)的相关值，n＝0，1，...，30。将上式中31个相关值Γ_1，d按照从大到小的顺序进行排序，记录前L个相关值所对应的序列s_d(n)，同时，记录这些序列所对应的循环偏移值，记为d_1，l，其中l＝0，...，L-1；同样，将上式中31个相关值Γ_2，d按照从大到小的顺序进行排序，记录前L个相关值所对应的序列，同时，记录这些序列所对应的循环偏移值，记为d_2，l，其中l＝0，...，L-1；

分步骤1.5：将循环偏移值d_1，0，d_1，1，...，d_1，L-1和d_2，0，d_2，1，...，d_2，L-1两两组对。依据d_1，l与d_2，l在组合对中的先后顺序，得到：L²个(d_1，p，d_2，q)组合对，记为集合；L²个(d_2，q，d_1，p)组合对，记为集合

，详见如下表示，

将集合

与集合

中的元素与“小区标识组号

和(m₀，m₁)映射表”中的组合对进行比较，删除集合

和集合

中不符合规定的组合对。将集合

与集合中符合要求的有效组合对的个数为λ，构成一个新的集合记为

，

得到了候选的检测集合

，其中组合对数目为λ；

步骤2：针对本地接收到的两帧连续S-SCH频域序列的奇数位置上的数据，在步骤1中检测出的(u_1，j，u_2，j)的基础上，其中j＝0，...，λ-1，利用最大似然序列检测算法，得到一组

作为检测结果，检测出小区标识组号本步骤包括下列分步骤：

分步骤2.1：根据3GPP-LTE协议，产生候选检测集合

中第j组(u_1，j，u_2，j)对应的S-SCH频域奇数位置上数据，并记为：T_1，j(n)和T_2，j(n)，其中n＝0，1，...，30，j＝0，...，λ-1；

根据3GPP TS 36.211 V8.5.0协议，得到

$\left\{\begin{array}{c}{T}_{1,j}\left(n\right)=s_{u_{2,j}}\left(n\right)c_1\left(n\right)z_{u_{1,j}}\left(n\right),n=\mathrm{0,1},...,30\\ T_{2,j}\left(n\right)=s_{u_{1,j}}\left(n\right)c_1\left(n\right)z_{u_{1,j}}\left(n\right),n=\mathrm{0,1},...,30\end{array}\right.,$

其中序列和

分别对应于序列当循环偏移值为u_1，j和u_2，j时的序列，即

$\left\{\begin{array}{c}{s}_{u_{1,j}}\left(n\right)=\tilde{s}\left((n+\left(u_{1,j}\mathrm{mod}8\right))\mathrm{mod}31\right),j=0,...,\mathrm{\λ}-1\\ s_{u_{2,j}}\left(n\right)=\tilde{s}\left((n+\left(u_{2,j}\mathrm{mod}8\right))\mathrm{mod}31\right),j=0,...,\mathrm{\λ}-1\end{array}\right.,$

其中序列

的生成，见分步骤1.4中公式(6)；序列c₁(n)，n＝0，1，...，30，是由小区组内编号

决定的干扰序列，根据步骤1.2中的公式得到；序列

和

n＝0，1，...，30，也是加扰序列，对应于序列的循环移值为u_1，j和u_2，j时的序列，即

$\left\{\begin{array}{c}{z}_{u_{1,j}}\left(n\right)=\tilde{z}\left((n+\left(u_{1,j}\mathrm{mod}8\right))\mathrm{mod}31\right),j=0,...,\mathrm{\λ}-1\\ z_{u_{2,j}}\left(n\right)=\tilde{z}\left((n+\left(u_{2,j}\mathrm{mod}8\right))\mathrm{mod}31\right),j=0,...,\mathrm{\λ}-1\end{array}\right.,$

其中

i＝0，1，...，30，定义如下：

$x(\stackrel{\‾}{i}+5)=(x(\stackrel{\‾}{i}+4)+x(\stackrel{\‾}{i}+2)+x(\stackrel{\‾}{i}+1)+x\left(\stackrel{\‾}{i}\right))\mathrm{mod}2,\stackrel{\‾}{i}=\mathrm{0,1},...,25,$

初始状态为x(0)＝0，x(1)＝0，x(2)＝0，x(3)＝0，x(4)＝1；

分步骤2.2：依据分步骤2.1中的第j组(u_1，j，u_2，j)对应的两帧长为31的序列，记为T_1，j(n)和T_2，j(n)，n＝0，1，...，30，在经过信道估计后的序列，记为J_1，j(n)和J_2，j(n)，其中j＝0，...，λ-1；

如果

则

$\left\{\begin{array}{c}{J}_{1,j}\left(n\right)={\hat{H}}_1(2n+1)T_{1,j}\left(n\right),n=\mathrm{0,1},...,30\\ J_{2,j}\left(n\right)={\hat{H}}_2(2n+1)T_{2,j}\left(n\right),n=\mathrm{0,1},...,30\end{array}\right.;$

如果

则

$\left\{\begin{array}{c}{J}_{1,j}\left(n\right)={\hat{H}}_1(2n+1)T_{2,j}\left(n\right),n=\mathrm{0,1},...,30\\ J_{2,j}\left(n\right)={\hat{H}}_2(2n+1)T_{1,j}\left(n\right),n=\mathrm{0,1},...,30\end{array}\right.;$

其中序列

和分别对应于信道频域响应序列H₁(2n+1)和H₂(2n+1)的估计值；

分步骤2.3：依据上述分步骤2.2中产生的λ组序列J_1，j(n)和J_2，j(n)，j＝0，...，λ-1，n＝0，1，...，30，分别对分步骤1.1中的本地接收序列Y₁(i)和Y₂(i)(i＝0，1，...，61)对应的奇数位置构成的序列Y₁(2n+1)和Y₂(2n+1)(n＝0，1，...，30)进行检测，检测的判别准则是最大似然序列检测，其相应的欧式距离量度记为Λ_j，表示为

${\mathrm{\Λ}}_j=\underset{n=0}{\overset{30}{\mathrm{\Σ}}}\{{|Y_1(2n+1)-J_{1,j}\left(n\right)|}^2+{|Y_2(2n+1)-J_{2,j}\left(n\right)|}^2\};$

根据MLSD算法，得到最优检测索引号

$j^{*}=\arg \left\{\underset{j=0,...,\mathrm{\λ}-1}{\min }\right\{{\mathrm{\Λ}}_j\left\}\right\},$

其中arg{a}表示“满足a条件的那个索引号”，公式

表示在所有可能的索引号j中，使得Λ_j达到最小的那个索引号。那么，集合中的就作为λ组检测值中的最优检测；

分步骤2.4：通过“和(m₀，m₁)的映射关系表”，获得

对应的

Images