CN101944929B - 基于随机接入过程的检测方法和检测装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于随机接入过程的检测方法和检测装置，该方法包括：对接收到的RACH信号与本地根序列进行时域相关处理以获得多个RACH时域相关值序列；判断各RACH时域相关值序列中每个搜索窗内的相应RACH时域相关值中的最大值是否大于第一检测门限；当存在连续相邻的若干个搜索窗都具有大于第一检测门限的峰值时，判断该峰值是否大于第二检测门限；以及当该峰值大于第二检测门限时，将该峰值对应的定时位置转换为定时调整量，以提供上行同步时间信息。根据本发明的检测方法和检测装置能够降低检测的虚警概率，为UE提供准确可靠的上行定时调整信息，以提高UE接入LTE系统的可靠性，并降低处理虚警所引起的信令开销。

Description

基于随机接入过程的检测方法和检测装置

技术领域

本发明涉及通信领域，尤其涉及一种基于随机接入过程的检测方法和检测装置。

背景技术

随机接入(Random Access)是UE(User Equipment，用户设备)在开始和网络通信之前的接入过程。在LTE系统中，随机接入可以分为两种类型：同步随机接入(Synchronized Random Access)和非同步随机接入(Non-synchronized Random Access)。当UE已经和系统取得上行同步时，UE的随机接入过程称为同步随机接入；当UE尚未和系统取得上行同步或者丢失了上行同步时，UE的随机接入过程称为非同步随机接入。由于在进行非同步随机接入时，UE尚未取得精确的上行同步，因此非同步接入区别于同步接入的一个主要特点在于：要估计、调整UE上行发送时钟，将同步误差控制在CP(Cyclic Prefix，循环前缀)长度之内。

一般情况下，UE在开机后首先通过SCH(SynchronizationChannel，同步信道)进行下行同步，获得无线帧号、子帧的接收位置及小区ID；之后检测BCH(Broadcast Channel，广播信道)，获取系统信息，其中包括RACH(Random Access Channel，随机访问信道)的配置信息；最后通过该RACH信道进行上行同步，完成接入系统的过程。该过程属于非同步随机接入。

3GPP(3^rd Generation Partnership Project，第三代伙伴项目)LTE(Long Term Evolution，长期演进)协议中给出了上行随机接入的多条前导序列，UE在上行同步发射过程中，根据下行同步确定的无线帧及子帧位置获得RACH信道位置，从可用的序列中随机选择一条作为前导发射，基站对其进行检测，以确定上行同步的定时调整量，并将其发射给UE，UE根据下发的定时调整量对上行发射数据时刻进行调整，从而实现上行信道的时间同步。

LTE协议中规定的上行随机接入前导序列为ZC(Zadoff-Chu)序列，第u个根ZC序列定义为：

$x_u\left(n\right)=e^{-j\frac{\mathrm{\πun}(n+1)}{N_{\mathrm{ZC}}}},$ 0≤n≤N_ZC-1，

其中，u是根序列索引号，N_zc是ZC序列的长度且N_zc是素数，LTE协议中规定其值大小为839或139。

在LTE系统中，每个小区都会分配64个用于前导码的序列，这64个序列可以是来自同一个根序列的不同循环移位序列，也可以是来自不同根序列的不同循环移位序列。ZC的根序列及其循环移位序列本身具有良好的自相关特性，而且其不同序列间的互相关性较小。因此基站可以利用ZC序列的相关特性对随机接入信号进行时域相关检测来获得上行的定时同步调整量。

时域相关检测方法为：对接收到的信号与本地序列的各循环移位的复共轭进行点乘并求和，得到所有循环移位采样点的时域相关值，利用IFFT(Inverse Fast Fourier Transformation，逆快速傅立叶变换)特性，可以将此过程等效为接收到的频域信号与本地频域序列复共轭点乘后，变换到时域。则时域相关检测的数学形式表示如下：

假设接收信号的时域形式为y(m)，频域形式为Y(k)；本地序列时域形式为x(m)，频域形式为X(k)，则时域相关函数R(m)可表示为：

$R\left(m\right)=\underset{n=0}{\overset{N_{\mathrm{zc}}-1}{\mathrm{\Σ}}}{x}^{*}\left(n\right)\·y(m+n)=\frac{1}{N_{\mathrm{zc}}}\underset{k=0}{\overset{N_{\mathrm{zc}}-1}{\mathrm{\Σ}}}{X}^{*}\left(k\right)\·Y\left(k\right)\·e^{j\frac{2\mathrm{\πkm}}{N_{\mathrm{zc}}}},$

其中，m为循环移位点，^*表示复共轭。

由此可知，对于使用同一根序列的不同循环移位作为前导码的UE，基站将接收到的信号转换到频域后，将其与该序列的频域序列进行复共轭点乘，对其后的结果进行IFFT变换至时域，即可得到所有循环移位样点对应的时域相关值。通过对本地根序列的各循环移位样点对应的时域相关值进行峰值检测，即可确定UE所使用的前导码，并且获得UE的定时提前量。

RACH时域相关检测的性能可以用漏检概率和虚警概率来表征。虚警概率是在没有前导码发射时误检测到前导码的概率；漏检概率是没有检测到一个已发送前导码的情况的发生概率。一般地，要求虚警概率不大于10^-3。

在上述RACH时域检测方法的检测中，虚警概率和漏检概率都是由峰值检测算法中的门限决定的。通常，峰值检测算法中以随机信号的相关值与噪声功率估计值的比值作为门限。因此，在该检测算法中，噪声功率估计值的准确性对于检测算法性能具有较大影响。

此外，由于LTE系统中存在一定的频偏，虽然LTE协议在存在较大频偏的情况下规定了前导码的限制集合，降低了虚警概率，但对于使用非限制集合的中低速小区，由于用户速度导致的多普勒频偏会导致虚警的抬升，尤其在有频偏且信噪比很高的情况下，虚警的抬升会导致增加随机过程的信令开销，增大系统的处理负担。因此，有必要对此种情况下的虚警进行抑制。

另外，由于RACH序列的长度为素数，使用素数的DFT(DiscreteFourier Transformation，离散傅立叶变换)及IDFT(Inverse DiscreteFourier Transformation，逆离散傅立叶变换)复杂度较高，因此一般实现中，采用2次幂形式采用FFT(Fast Fourier Transformation，逆快速傅立叶变换)和IFFT来代替DFT及IDFT处理。为了保证不损失信息，2次幂的值一定要大于ZC序列长度，因此，会在时域相关运算中引入过采样。过采样技术虽然可以减少实现的复杂度且提高时域分辨率，但是也会导致各个相关值点的能量分散，降低前导序列的自相关特性，从而造成虚警概率的升高。

综上所述，现有的LTE系统RACH检测算法中，存在频偏及高信噪比情况下虚警概率变高以及由于采用过采样技术所引起的虚警概率变高等缺陷，另外，由于需要对噪声功率进行精确快速估计，因此实现复杂度较高。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于随机接入过程的检测方法和检测装置，具体地，该检测方法和检测装置用于LTE无线通信系统的随机接入过程中，通过该检测方法和检测装置能够降低检测的虚警概率，为UE提供准确可靠的上行定时调整信息，以提高UE接入LTE系统的可靠性，并降低处理虚警所引起的信令开销。

根据本发明的一方面，提供了一种基于随机接入过程的检测方法，该方法包括：

对接收到的RACH信号与本地根序列进行时域相关处理，得到多个RACH时域相关值序列；

确定每个RACH时域相关值序列对应的噪声功率估计均值P_i ^noise和对应的第一检测门限Th_i ¹，其中， ${\mathrm{Th}}_i^1=\mathrm{\β}\·P_i^{\mathrm{noise}},$ 其中，i＝1，…L，且L表示根序列的数目，而β为大于1的因子；

对于每个RACH时域相关值序列中的搜索窗中的每一个，如果其中RACH时域相关值中的峰值大于对应的第一检测门限Th_i ¹，则记录该峰值及其位置；

对于每个RACH时域相关值序列中的搜索窗，当其中存在一组或多组连续的多个搜索窗都具有大于对应的第一检测门限的峰值时，判断这些峰值是否大于对应的第二检测门限Th_k，i ²，其中， ${\mathrm{Th}}_{k,i}^2=\mathrm{\γ}\·R_{\mathrm{peak}}^k,$ 0＜γ＜1，而R_peak ^k为这些峰值中的最大值，i＝1，…，L，且L表示根序列的数目，k＝1，…，K，且K为该连续的多个搜索窗的组数；

对于大于对应的第二检测门限Th_k，i ²的峰值，将该峰值对应的定时位置转换为定时调整量，以提供上行同步时间信息。

优选地，确定噪声功率估计均值P_i ^noise包括：

将对应的RACH时域相关值序列分为N个搜索窗，

其中，Ncs为预设的窗长参数；

查找每个搜索窗内的RACH时域相关值的峰值，对小于该峰值的α倍的RACH时域相关值求均值，得到该搜索窗内的噪声临时均值其中，i＝1，…L，且L表示根序列的数目，j＝1，…，N，且N为搜索窗数目，0＜α＜1；

对所述对应的RACH时域相关值序列的所有搜索窗中得到的噪声临时均值再求均值，得到噪声功率估计均值P_i ^noise，其中，i＝1，…，L，且L表示根序列的数目。

优选地，β的取值由预定虚警概率和卡方分布特性来确定。

优选地，对接收到的RACH信号与本地根序列进行时域相关处理，得到多个RACH时域相关值序列包括：

对接收到的RACH信号进行降采样处理；

对降采样处理后的数据进行FFT变换，得到频域RACH接收数据；

将所述频域RACH接收数据与本地频域根序列进行复共轭点乘，再经过IFFT变换，得到多个RACH时域相关值序列。

根据本发明的另一方面，提供了一种基于随机接入过程的检测装置，该装置包括：

接收单元，用于接收经过无线信道的RACH信号；

第一处理单元，用于对接收自接收单元的RACH信号与本地根序列进行时域相关处理，得到多个RACH时域相关值序列；

设置单元，对接收自第一处理单元的每个RACH时域相关值序列，确定其对应的噪声功率估计均值P_i ^noise和对应的第一检测门限Th_i ¹，其中， ${\mathrm{Th}}_i^1=\mathrm{\β}\·P_i^{\mathrm{noise}},$ β为大于1的因子，i＝1，…L，且L表示根序列的数目；

第一判断单元，用于对每个RACH信号时域相关值序列的搜索窗中的每一个，判断该搜索窗中的RACH时域相关值的峰值是否大于由设置单元确定的对应的第一检测门限Th_i ¹，如果判断结果为是，则记录该峰值及其位置；

第二判断单元，用于对每个RACH信号时域相关值序列的搜索窗，当其中存在一组或多组连续的多个搜索窗都具有大于对应的第一检测门限Th_i ¹的峰值时，判断该多个搜索窗的各峰值是否大于对应的第二检测门限Th_k，i ²，其中， ${\mathrm{Th}}_{k,i}^2=\mathrm{\γ}\·R_{\mathrm{peak}}^k,$ R_peak ^k为该多个搜索窗的各峰值中的最大值，0≤γ≤1，i＝1，…，L，且L表示根序列的数目，k＝1，…，K，且K为该连续的多个搜索窗的组数；

第二处理单元，用于将第二判断单元判断的大于对应的第二检测门限Th_k，i ²的峰值所对应的定时位置转换为定时调整量。

优选地，设置单元包括：

搜索窗设置模块，用于将每个RACH时域相关值序列分为N个搜索窗，

其中，Ncs为预设的窗长参数；

噪声临时均值模块，用于对于每个RACH时域相关值序列，查找每个搜索窗内的RACH时域相关值的峰值，对小于该峰值的α倍的RACH时域相关值求均值，得到该搜索窗内的噪声临时均值

其中，i＝1，…L，且L表示根序列的数目，j＝1，…，N，且N为搜索窗数目，0＜α＜1；

噪声功率估计均值计算模块，用于对于每个RACH时域相关值序列，将其所有搜索窗中得到的噪声临时均值再求均值，得到对应的噪声功率估计均值P_i ^noise，其中，i＝1，…，L，且L表示根序列的数目；

第一检测门限设置模块，用于对于每个RACH时域相关值序列，确定对应的第一检测门限Th_i ¹，其中， ${\mathrm{Th}}_i^1=\mathrm{\β}\·P_i^{\mathrm{noise}},$ β为大于1的因子，i＝1，…L，且L表示根序列的数目。

优选地，第一检测门限设置模块根据预定虚警概率和卡方分布特性来确定β的值。

优选地，第二判断单元包括：

搜索模块，用于对于每个RACH时域相关值序列，遍历其所有搜索窗，当其中存在一组或多组连续的多个搜索窗都具有大于对应的第一检测门限Th_i ¹的峰值时，记录所述峰值及其位置；

第二检测门限设置模块，用于对于每个RACH时域相关值序列，利用搜索模块记录的峰值确定对应的第二检测门限Th_k，i ²，其中， ${\mathrm{Th}}_{k,i}^2=\mathrm{\γ}\·R_{\mathrm{peak}}^k,$ R_peak ^k为该多个搜索窗的各峰值中的最大值，0≤γ≤1，i＝1，…，L，且L表示根序列的数目，k＝1，…，K，且K为连续的多个搜索窗的组数；

判断模块，用于判断所记录的峰值是否大于由第二检测门限设置模块确定的对应的第二检测门限Th_k，i ²。

优选地，第一处理单元包括：

降采样处理模块，用于对接收到的RACH信号进行降采样处理；

频域数据确定模块，用于对接收自降采样处理模块的降采样处理后的数据进行FFT变换，得到频域RACH接收数据；

时域相关值确定模块，用于将接收自频域数据确定模块的频域RACH接收数据与本地频域根序列进行复共轭点乘，再经过IFFT变换，得到多个RACH时域相关值序列。

根据本发明的基于随机接入过程的检测方法和检测装置具有以下优点：

对于噪声功率均值估计的计算采用分窗计算再求均值的计算方法，能够有效避免多用户同时选择同一根序列的不同循环移位时，由于各自信噪比的不同而造成噪声功率计算出现偏差的问题；

利用噪声功率的分布特性，通过理论计算获得检测门限的精确值，充分满足协议对随机接入虚警概率的要求；

通过在连续满足第一检测门限的窗内加入第二检测门限，可有效避免在高信噪比情况下由于利用过采样带来的虚警概率升高问题，降低了系统对前导码的虚警概率。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，其中，这些实施例并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1为根据本发明实施例的基于随机接入过程的检测方法的流程图；

图2为LTE协议规定的RACH信号发射端的处理模块框图；

图3为根据本发明优选实施例的用于LTE无线通信系统的基于随机接入过程的检测方法的详细流程图；

图4为根据本发明实施例的基于随机接入过程的检测装置的结构框图；

图5为根据本发明优选实施例的用于LTE无线通信系统的基于随机接入过程的检测装置的优选结构框图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

方法实施例

根据本发明的实施例，提供了一种基于随机接入过程的检测方法。图1为根据本发明实施例的基于随机接入过程的检测方法的流程图，如图1所示，该检测方法包括以下步骤：

步骤S102，对接收到的RACH信号与本地根序列进行时域相关处理，得到多个RACH时域相关值序列；

步骤S104，确定每个RACH时域相关值序列所对应的噪声功率估计均值P_i ^noise和第一检测门限Th_i ¹，其中， ${\mathrm{Th}}_i^1=\mathrm{\β}\·P_i^{\mathrm{noise}},$ β为大于1的因子，i＝1，…L，且L表示根序列的数目；

步骤S106，对于每个RACH时域相关值序列的搜索窗中的每一个，如果其中的RACH时域相关值中的峰值大于对应得第一检测门限Th_i ¹，则记录该峰值及其位置；

步骤S108，对于每个RACH时域相关值序列的搜索窗，当存在一组或多组连续的多个搜索窗都具有大于对应第一检测门限的峰值时，判断该多个搜索窗的各峰值是否大于对应的第二检测门限Th_k，i ²，其中， ${\mathrm{Th}}_{k,i}^2=\mathrm{\γ}\·R_{\mathrm{peak}}^k,$ R_peak ^k为该多个搜索窗的各峰值中的最大值，0≤γ≤1，i＝1，…，L，且L表示根序列的数目，k＝1，…，K，且K为连续的多个搜索窗的组数；

步骤S110，对于大于对应第二检测门限的峰值，将其对应的定时位置转换为定时调整量。

图2为LTE协议规定的RACH信号发射端的处理模块框图。在LTE标准中，规定RACH信号在频域上占用的带宽为1.08MHz，每个RACH子载波间隔为1.25KHz或7.5KHz，则在该频带范围内共有864或144个RACH子载波，其中839或139个子载波放置RACH数据，这些子载波作为包含带。标准中还规定了RACH信号的时域格式为：循环前缀CP后跟随RACH的前导码，RACH的前导码之后为保护间隔。其中，保护间隔内不发送任何信号。下面以采用格式1，ZC序列长度为839，检测窗长为13的前导序列信号为具体实施例，说明根据本发明的检测方法在LTE无线通信系统中的RACH信号的检测过程。

图3为根据本发明优选实例的用于LTE系统随机接入过程的检测方法的流程图，该检测方法包括以下步骤：

步骤S301，通过接收模块基站提取出接收到信号的RACH信号部分，经过时域去除CP后进行降采样，并通过FFT变换获取其中的频域RACH信号。

步骤S302，遍历分配给当前小区的所有本地频域根序列，将频域RACH信号依次与各本地频域根序列进行复共轭点乘，然后再经过IFFT处理将频域RACH信号变换到时域，得到对应的多个RACH时域相关值序列，这里所述的RACH时域相关值实际上是功率值。

步骤S303，对于步骤S302中得到的每个RACH时域相关值序列，确定其对应的噪声功率估计均值以及对应的第一检测门限。

在该实施例中，对于每个RACH时域相关值序列，其对应的噪声功率估计均值的算法具体为：

首先，将该RACH时域相关值序列分为N个搜索窗，其中，具体地，在本实施例中窗长为13，则搜索窗数目

查找每个窗内的时域相关值的峰值，对于小于该峰值的α(0≤α≤1)倍的相关值求均值，得到该窗内的噪声临时均值

其中，i＝1，…L；j＝1，…，N；L表示根序列的数目；

接下来，对该RACH时域相关值序列中所有搜索窗得到的噪声临时均值再求均值得到其对应的噪声功率估计均值为： $P_i^{\mathrm{noise}}=\frac{1}{N}\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\tilde{P}}_{i,j}^{\mathrm{noise}},$ i＝1，…，L。

在本发明的该实施例中，对于每个RACH时域相关值序列，其对应的第一检测门限的算法具体为：

在满足例如虚警概率为10^-3的条件时，根据噪声功率的分布情况服从卡方分布而通过理论计算出第一预定门限值大小β(β＞1)，从而对应的第一检测门限Th_i ¹为：

${\mathrm{Th}}_i^1=\mathrm{\β}\·P_i^{\mathrm{noise}},$

具体地，在该实施例中，β＝5dB。

当然，与现有技术类似的，也可对β取满足上述范围内的经验值。

步骤S304，对于每个RACH时域相关值序列，遍历其所有搜索窗，对每个搜索窗内的相关值峰值进行检测，当检测到的结果大于第一检测门限时，记录满足第一检测门限的相关峰值及其位置；否则，认为当前窗内没有可用的RACH信号。

步骤S305，对于每个RACH时域相关值序列，根据预设的判断准则确定发送前导起点的定时位置，具体地，满足判断准则时系统即确定找到了RACH信号及定时位置；否则确定搜索窗内无可用的RACH信号；

在该步骤中预设的判断准则为：

对于每个RACH时域相关值序列的所有搜索窗，当存在一组或多组连续的多个搜索窗都具有超过对应的第一检测门限的峰值时，选择该连续的多个窗中的峰值的最大值R_peak ^k，i，以此最大值的γ倍作为第二检测门限Th_k，i ²：

${\mathrm{Th}}_{k,i}^2=\mathrm{\γ}\·R_{\mathrm{peak}}^{k,i},$

其中，k＝1，…，K，K表示第i个RACH时域相关值序列中的搜索窗中出现这样的连续的多个窗的组数，γ为第二预定门限值且0≤γ≤1；

为了清楚起见，现举例说明所描述的“存在一组或多组连续的多个搜索窗”。例如，某个RACH时域相关值序列包含10个搜索窗，其中，第一和第二搜索窗的峰值均大于对应的第一检测门限并且第五、第六和第七搜索窗的峰值也均大于该第一检测门限而其余五个搜索窗的峰值均小于该第一检测门限，则认为该RACH时域相关值序列的该10个搜索窗中存在两组符合要求的连续的多个搜索窗，即此时k＝2。

接下来，判断所有K组内超过对应第一检测门限的相关峰值是否超过对应的第二检测门限，记录超过该第二检测门限的相关峰值及其定时位置；否则，认为当前窗内没有可用的RACH信号。步骤S306，将满足步骤S305中检测条件(上述判断准则)的峰值所对应的定时位置转换为定时调整量，为发送本前导码的用户提供上行同步时间信息。

步骤S307，完成本小区的RACH前导检测过程。

装置实施例

根据本发明的实施例，还提供了一种基于随机接入的检测装置，图4为根据本发明实施例的基于随机接入的检测装置的结构框图，如图4所示，该装置包括：

接收单元10，用于接收经过无线信道的RACH信号；

第一处理单元20，连接至接收单元10，用于对来自接收单元10的RACH信号与本地根序列进行时域相关处理，得到多个RACH时域相关值序列；

设置单元30，连接至第一处理单元20，用于对来自第一处理单元20的每个RACH时域相关值序列，确定其对应的噪声功率估计均值P_i ^noise和对应的第一检测门限Th_i ¹，其中， ${\mathrm{Th}}_i^1=\mathrm{\β}\·P_i^{\mathrm{noise}},$ β为大于1的因子，i＝1，…L，且L表示根序列的数目；

第一判断单元40，连接至设置单元30，对于每个RACH信号时域相关值序列的搜索窗中的每一个，如果其中的RACH时域相关值中的峰值大于设置单元30中得到的对应第一检测门限Th_i ¹，则记录该峰值及其位置；

第二判断单元50，连接至第一判断单元40，用于对来自第一判断单元40的峰值进行处理，具体地，对于每个RACH信号时域相关值序列的所有搜索窗，当存在一组或多组连续的多个搜索窗都具有大于对应第一检测门限的峰值时，判断该多个搜索窗的各峰值是否大于对应的第二检测门限Th_k，i ²，其中， ${\mathrm{Th}}_{k,i}^2=\mathrm{\γ}\·R_{\mathrm{peak}}^k,$ R_peak ^k为上述多个搜索窗的各峰值中的最大值，0≤γ≤1，i＝1，…，L，且L表示根序列的数目，k＝1，…，K，且K为连续的多个搜索窗的组数；

第二处理单元60，连接至第二判断单元50，用于将第二判断单元50判断的大于对应第二检测门限的峰值所对应的定时位置转换为定时调整量。

下面以采用格式1，ZC序列长度为839，检测窗长为13的前导序列信号为具体实施例，说明根据本发明实施例的检测装置在LTE无线通信系统中的RACH信号的检测过程。

图5是根据本发明实施例的用于LTE无线通信系统的基于随机接入过程的检测装置的优选结构框图。如图5所示，该结构框图与图4所示结构框图基本相同，不同之处在于，

第一处理单元20包括：

降采样处理模块22，对接收到的RACH信号经过时域去除CP后进行降采样处理；

频域数据确定模块24，连接至该降采样处理模块22，对降采样处理模块22中降采样处理后的数据进行FFT变换，得到频域RACH接收数据；

时域相关值确定模块26，连接至频域数据确定模块24，遍历分配给当前小区的所有本地频域根序列，将来自频域数据确定模块24的频域RACH接收信号依次与各条本地频域根序列进行复共轭点乘，然后再经过IFFT处理将频域RACH信号变换到时域，得到对应的多个RACH时域相关值序列，这里所述的RACH时域相关值实际上是功率值。

设置单元30包括：

搜索窗设置模块32，将每个RACH时域相关值根序列分为N个搜索窗，其中，具体地，在本实施例中窗长为13，则搜索窗数目

噪声临时均值计算模块34，连接至搜索设置模块32，用于对于每个RACH信号时域相关值序列，查找其搜索窗中的每个搜索窗内的时域相关值的峰值，对于小于该峰值的α(0≤α≤1)倍的相关值求均值，得到该窗内的噪声临时均值其中，i＝1，…L；j＝1，…，N；L表示根序列的数目；

噪声功率估计均值计算模块36，连接至噪声临时均值计算模块34，对于每个RACH信号时域相关值序列，将其所有搜索窗得到的噪声临时均值再求均值得到其对应的噪声功率估计均值为： $P_i^{\mathrm{noise}}=\frac{1}{N}\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\tilde{P}}_{i,j}^{\mathrm{noise}},$ i＝1，…，L；

第一检测门限设置模块38，连接至噪声功率估计均值计算模块36，在满足例如虚警概率为10^-3的条件时，根据噪声功率的分布情况服从卡方分布而通过理论计算出第一预定门限值大小β(β＞1)，从而对于每个RACH信号时域相关值序列，对应的第一检测门限Th_i ¹为： ${\mathrm{Th}}_i^1=\mathrm{\β}\·P_i^{\mathrm{noise}}.$

第二判断单元50包括：

搜索模块52，对于每个RACH时域相关值序列的所有搜索窗，遍历每个搜索窗，当存在一组或多组连续的多个搜索窗都具有大于第一检测门限的峰值时，记录这些峰值及其位置；

第二检测门限设置模块54，连接至搜索模块52，对于每个RACH信号时域相关值序列，利用所记录的峰值确定对应的第二检测门限Th_k，i ²，其中， ${\mathrm{Th}}_{k,i}^2=\mathrm{\γ}\·R_{\mathrm{peak}}^k,$ R_peak ^k为上述多个搜索窗的各峰值中的最大值，0≤γ≤1，i＝1，…，L，且L表示根序列的数目，k＝1，…，K，且K为连续的多个搜索窗的组数；

判断模块56，连接至第二检测门限设置模块54，对于每个RACH信号时域相关值序列，判断所记录的峰值是否大于由第二检测门限设置模块54所确定的对应第二检测门限Th_k，i ²，并记录大于该第二检测门限Th_k，i ²的峰值所对应的点。

与现有技术的随机检测方法和装置相比，根据本发明实施例的检测方法和装置具有如下优点：

采用分窗计算噪声功率估计均值的方法，有效避免了多用户情况下易造成噪声功率计算出现偏差的问题；

利用噪声功率的分布特性，通过理论计算获得第一检测门限的精确值，充分满足协议对随机接入虚警概率的要求；

通过设置第二检测门限，解决了在高信噪比情况下现有检测方法中的虚警概率升高的问题。

如上面所阐述的，根据本发明的基于随机接入过程的检测方法从多个方面对现有技术做了改进。本领域技术人员应当理解，根据实际情况和具体要求，这些方面可以彼此独立地应用或者结合起来应用。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种基于随机接入过程的检测方法，其特征在于，包括：

对接收到的RACH信号与本地根序列进行时域相关处理，得到多个RACH时域相关值序列；

确定每个RACH时域相关值序列对应的噪声功率估计均值和对应的第一检测门限

其中，

β为大于1的因子，i＝1，…L，且L表示根序列的数目；

对于每个RACH时域相关值序列的搜索窗中的每一个，如果其中的RACH时域相关值中的峰值大于对应的第一检测门限

则记录所述峰值及其定时位置；

对于每个RACH时域相关值序列的搜索窗，当其中存在一组或多组连续的多个搜索窗都具有大于对应的第一检测门限的峰值时，判断所述多个搜索窗的各峰值是否大于对应的第二检测门限

其中，

为所述多个搜索窗的各峰值中的最大值，0≤γ≤1，i＝1，…，L，且L表示根序列的数目，k＝1，…，K，且K为所述连续的多个搜索窗的组数；

对于大于对应的第二检测门限

的峰值，将其对应的定时位置转换为定时调整量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述噪声功率估计均值

包括：

将对应的RACH时域相关值序列分为N个搜索窗，

其中，Ncs为预设的窗长参数；

查找每个搜索窗内的RACH时域相关值的峰值，对小于所述峰值的α倍的RACH时域相关值求均值，得到该搜索窗内的噪声临时均值

其中，i＝1，…L，且L表示根序列的数目，j＝1，…，N，且N为搜索窗数目，0＜α＜1；

对所述对应的RACH时域相关值序列的所有搜索窗中得到的噪声临时均值再求均值，得到所述噪声功率估计均值

其中，i＝1，…，L，且L表示根序列的数目。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，β的取值由预定虚警概率和卡方分布特性来确定。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述对接收到的RACH信号与本地根序列进行时域相关处理，得到多个RACH时域相关值序列包括：

对接收到的RACH信号进行降采样处理；

对降采样处理后的数据进行FFT变换，得到频域RACH接收数据；

将所述频域RACH接收数据与本地频域根序列进行复共轭点乘，再经过IFFT变换，得到所述多个RACH时域相关值序列。

5.一种基于随机接入过程的检测装置，其特征在于，包括：

接收单元，用于接收经过无线信道的RACH信号；

第一处理单元，用于对接收自所述接收单元的所述RACH信号与本地根序列进行时域相关处理，得到多个RACH时域相关值序列；

设置单元，用于对接收自所述第一处理单元的每个RACH时域相关值序列，确定其对应的噪声功率估计均值

和对应的第一检测门限

其中，

β为大于1的因子，i＝1，…L，且L表示根序列的数目；

第一判断单元，用于对每个RACH信号时域相关值序列的搜索窗中的每一个，判断其中的RACH时域相关值的峰值是否大于由所述设置单元确定的对应的第一检测门限

如果判断结果为是，则记录所述峰值及其定时位置；

第二判断单元，用于对于每个RACH信号时域相关值序列的搜索窗，当其中存在一组或多组连续的多个搜索窗都具有大于对应的第一检测门限

的峰值时，判断所述多个搜索窗的各峰值是否大于对应的第二检测门限

其中，

为所述多个搜索窗的各峰值中的最大值，0≤γ≤1，i＝1，…，L，且L表示根序列的数目，k＝1，…，K，且K为所述连续的多个搜索窗的组数；

第二处理单元，用于对于每个RACH信号时域相关值序列，将所述第二判断单元判断的大于对应的第二检测门限

的峰值所对应的定时位置转换为定时调整量。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述设置单元包括：

搜索窗设置模块，用于将每个RACH时域相关值序列分为N个搜索窗，

其中，Ncs为预设的窗长参数；

噪声临时均值计算模块，用于对于每个RACH时域相关值序列，查找每个搜索窗内的RACH时域相关值的峰值，对小于所述峰值的α倍的RACH时域相关值求均值，得到该搜索窗内的噪声临时均值

其中，i＝1，…L，且L表示根序列的数目，j＝1，…，N，且N为搜索窗数目，0＜α＜1；

噪声功率估计均值计算模块，用于对于每个RACH时域相关值序列，将其所有搜索窗中得到的噪声临时均值再求均值，得到对应的噪声功率估计均值

其中，i＝1，…，L，且L表示根序列的数目；

第一检测门限设置模块，用于对于每个RACH时域相关值序列，确定对应的第一检测门限

其中，

β为大于1的因子，i＝1，…L，且L表示根序列的数目。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第一检测门限设置模块根据预定虚警概率和卡方分布特性来确定所述β的值。

8.根据权利要求5或6所述的装置，其特征在于，所述第二判断单元包括：

搜索模块，用于对于每个RACH时域相关值序列，遍历其所有搜索窗，当其中存在一组或多组连续的多个搜索窗都具有大于对应的第一检测门限

的峰值时，记录所述峰值及其定时位置；

第二检测门限没置模块，用于对于每个RACH时域相关值序列，利用所述搜索模块记录的峰值确定对应的第二检测门限

其中，

为所述多个搜索窗的各峰值中的最大值，0≤γ≤1，i＝1，…，L，且L表示根序列的数目，k＝1，…，K，且K为连续的多个搜索窗的组数；

判断模块，用于判断所记录的峰值是否大于由所述第二检测门限设置模块确定的对应的第二检测门限

9.根据权利要求5或6所述的装置，其特征在于，所述第一处理单元包括：

降采样处理模块，用于对接收到的RACH信号进行降采样处理；

频域数据确定模块，用于对接收自降采样处理模块的降采样处理后的数据进行FFT变换，得到频域RACH接收数据；

时域相关值确定模块，用于将接收自所述频域数据确定模块的所述频域RACH接收数据与本地频域根序列进行复共轭点乘，再经过IFFT变换，得到所述多个RACH时域相关值序列。

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