CN102105859A - 用于计算恒幅零自相关序列的装置和方法 - Google Patents

Abstract

公开了用于演算恒幅零自相关序列的装置和方法。一种方法包括至少基于输入序列根常量的加性递归并且不用与变量的乘法来演算用于演算恒幅零自相关序列的三角函数幅角。随后使用配置成不执行乘法运算且基于所演算出的幅角来演算用于确定该序列的三角函数的CORDIC算法来演算恒幅零自相关序列。所公开的方法和装置尤其可被应用于在长期演进LTE通信系统中的特定物理随机接入信道中的前置码检测中高效地计算Zadoff-Chu序列。通过允许计算此类序列，可以降低存储器要求。

Description

用于计算恒幅零自相关序列的装置和方法

根据35U.S.C.§119的优先权要求

本专利申请要求2008年7月25日提交、且被转让给本申请受让人并因而被明确援引纳入于此的题为“Efficient Architecture for Computing Zadoff-Chu Sequences in Frequency Domain Using the CORDIC Algorithm(用于使用CORDIC算法计算频域Zadoff-Chu序列的高效架构)”的临时申请No.61/083,818的优先权。

背景

领域

本公开一般涉及用于计算恒幅零自相关序列的装置和方法，尤其涉及对通信系统中用于前置码的Zadoff-Chu序列的实时计算。

背景

在蜂窝通信中，物理随机接入信道(PRACH)是被蜂窝小区内的移动用户用于建立与基站的初始接入以及进行上行链路同步以补偿到基站的往返延迟的公共上行链路信道。诸如在新兴的第三代合作伙伴项目(3GPP)长期演进(LTE)物理层标准中，该机制是基于移动用户装备(UE)在PRACH上的专用时-频资源上向基站(例如，演进型B节点)传送随机选取的前置码。一池已知的前置码被分配给蜂窝小区内的基站。基站中的PRACH处理器或搜索器尝试通过首先从收到的宽带OFDM信号中提取出PRACH信号再跨被分配给该基站的该池前置码执行匹配滤波来检测所传送的前置码。作为所提取出的PRACH信号与专用于该基站的已知前置码中的每一个的互相关来执行该匹配滤波。互相关提供一最终度量，将该最终度量与一阈值作比较，从而可以检测前置码的存在性并可以估计移动用户相对于基站的时基偏移量。

一项重要的要求是系统必须能够支持每蜂窝小区的大量用户对无线电资源的准瞬间接入并持续良好的检测概率，同时维持低误报警率。因此，必须使用拥有优质的周期性相关属性的序列来构造前置码。一种候选序列是众所周知的Zadoff-Chu(ZC)序列，该序列属于被称为恒幅零自相关(CAZAC)序列的一类序列。这些序列当前被用于新兴的LTE PHY层标准中以构造PRACH前置码。ZC序列是其离散自相关对于所有非零延滞皆为零且对码长度没有限制的复指数码。然而，缺点是ZC序列由于其构造特性因而难以实时地生成。已知实现典型地采取离线地预先计算这些序列，将它们量化至所要求的精度，并将它们存储在存储器中。例如，在向每个扇区分配一池64个长度为839的前置码(格式0前置码)的3扇区蜂窝小区的LTE中，需要2.5M比特的存储器存储来存储这些复值序列(假定8比特量化)。在LTE的情形中，该标准还必须支持长度为139的前置码，所以所需的总存储器约为3M比特。相应地，在一方面将希望能诸如通过高效地实时生成ZC序列来减少对存储ZC序列的需求。

概述

根据一方面，公开了一种用于演算恒幅零自相关序列的方法。该方法包括至少基于输入序列根常量的加性递归并且不用与变量的乘法来演算用于演算至少一个恒幅零自相关序列的三角函数幅角。另外，该方法包括使用配置成不执行乘法运算且基于所演算出的幅角来演算用于确定该序列的三角函数的CORDIC算法来演算这至少一个恒幅零自相关序列。

根据另一方面，公开了一种用于演算恒幅零自相关序列的装置。该装置包括配置成至少基于输入序列根常量的加性递归并且不用与变量的乘法来演算用于演算至少一个恒幅零自相关序列的三角函数幅角的幅角计算单元。该装置还包括配置成使用配置成不执行乘法运算且基于所演算出的幅角来演算用于确定该序列的三角函数的CORDIC算法来演算这至少一个恒幅零自相关序列的CORDIC演算单元。

在又一方面，公开了一种用于基于恒幅零自相关序列来检测通信信号中的前置码序列的方法。该方法包括基于配置成不用乘法运算来确定三角函数的CORDIC算法来演算多个恒幅零自相关序列，以及将通信信号中的该前置码序列与这多个恒幅零自相关序列相关以确定这多个序列中与该前置码序列具有最大相关的序列。最后，该方法包括若这多个序列中与该前置码序列具有最大相关的序列超过预定阈值则确定该前置码序列。

在又一方面，公开了一种用于基于恒幅零自相关序列来检测通信信号中的前置码序列的装置。该装置包括配置成基于配置成不用乘法运算来确定三角函数的CORDIC算法来演算多个恒幅零自相关序列的序列发生器，以及配置成将通信信号中的该前置码序列与这多个恒幅零自相关序列相关以确定这多个序列中与该前置码序列具有最大相关的序列的相关单元。该装置还包括配置成若这多个序列中与该前置码序列具有最大相关的序列超过预定阈值则确定该前置码序列的信号检测单元。

在又一方面，公开了一种用于基于恒幅零自相关序列来检测通信信号中的前置码序列的设备。该设备包括用于基于配置成不用乘法运算来确定三角函数的CORDIC算法来演算多个恒幅零自相关序列的装置，以及用于将通信信号中的该前置码序列与这多个恒幅零自相关序列相关以确定这多个序列中与该前置码序列具有最大相关的序列的装置。该设备还包括用于若这多个序列中与该前置码序列具有最大相关的序列超过预定阈值则确定该前置码序列的装置。

在又一方面，公开了一种包括计算机可读介质的计算机程序产品。该介质包括用于使计算机基于配置成不用乘法运算来确定三角函数的CORDIC算法来演算多个恒幅零自相关序列的代码，以及用于使计算机将通信信号中的前置码序列与这多个恒幅零自相关序列相关以确定这多个序列中与该前置码序列具有最大相关的序列的代码。该介质还包括用于使计算机若这多个序列中与该前置码序列具有最大相关的序列超过预定阈值则确定该前置码序列的代码。

附图简述

图1解说了可在其中利用本公开的装置和方法的无线通信系统的示例。

图2解说了示例性PRACH码元结构。

图3解说了用于使用CORDIC发生器来生成Zadoff-Chu序列的硬件装置的示例性框图。

图4解说了可用在图3的ZC发生器中的α，β发生器302的示例性硬件实现。

图5是可用在图3的ZC发生器中的CORDIC发生器的示例性硬件配置的框图。

图6是利用图3的ZC发生器的基站(例如，演进型B节点)的接收机侧使用的搜索器装置的框图。

图7解说了用于演算CAZAC序列的方法的流程图。

图8解说了用于检测通信系统中的CAZAC序列前置码的方法的流程图。

图9解说了用于检测通信系统中的CAZAC序列前置码的装置。

详细描述

本文公开了用于高效率地实时计算具有高精准度的Zadoff-Chu(ZC)序列的装置和方法。例如，在被应用于诸如LTE系统之类的通信系统时，这降低了对存储用于PRACH前置码的ZC序列的需求。在一方面，使用免除了具有非常量项的乘法器的算法变换。此外，通过利用时域和频域ZC序列之间的对偶性关系，可以容易地在两个域中演算ZC序列。此对偶性的重要结果是可通过传至频域来更高效地计算用于检测序列的相关运算。在频域中进行相关对应于将接收到的有噪前置码的FFT与使用频域ZC序列生成的前置码相乘并随后进行逆FFT。在另一方面，ZC计算基于对仅使用移位和加法运算来计算复指数的坐标旋转数字计算机(CORDIC)算法的使用。

参照图1，示出了其中可采用本方法和装置的多址无线通信系统的示例。基站100(例如，演进型B节点)包括多个天线群，一群包括104和106，另一群包括108和110，而再一群包括112和114。在图1中，每个天线群仅示出了两个天线，然而，每个天线群可利用更多或更少的天线。诸如用户装备116(UE)之类的移动设备可以与天线112和114正处于通信，其中天线112和114在下行链路或即前向链路120上向UE 116传送信息，并在上行链路或即反向链路118上接收来自接入UE 116的信息。另一UE 122被示为正与天线106和108处于通信中，其中天线106和108在下行链路126上向UE 122传送信息，并在上行链路124上从UE 122接收信息。注意，可利用一个或多个基站100来构成连接UE 116、122的通信网。注意，尽管本文使用LTE术语进行描述，但演进型B节点100可以是用于与终端通信的固定站且也可被称为基站、接入点、或某个其他术语。用户装备116、122也可被称为接入终端、无线通信设备、终端、或某个其他术语。

在数据传输前，移动终端或UE(例如，116、122)需要通过称为“蜂窝小区搜索”的过程建立与网络的连通性(假定LTE网络)。因此，UE获得蜂窝小区的身份并估计所标识的蜂窝小区的帧时基。UE随后可通过采取随机接入过程建立上行链路同步并获得唯一性身份来请求连接设立。随机接入规程包括由UE(116、122)传送随机接入前置码，以允许基站100(演进型B节点)估计UE(116、122)的传输时基。作为响应，演进型B节点100基于对UE的传输时基的估计传送时基前进命令以调节UE发射时基。此机制在LTE中由物理层(PHY)通过物理随机接入信道(PRACH)来处置。

PRACH提供一机制以供UE通过在专用时-频资源上传送前置码来建立初始接入以及进行上行链路同步。UE所传送的前置码是从分配给演进型B节点(例如，100)的前置码池中随机选取的。演进型B节点中的PRACH处理器(例如，“搜索器”)尝试通过首先从收到的宽带OFDM信号中提取出PRACH信号再跨被分配给演进型B节点的该前置码池执行匹配滤波来检测所传送的前置码。作为所提取出的PRACH信号与专用于该演进型B节点的已知前置码中的每一个的循环互相关来执行该匹配滤波。此循环互相关在频域中被实现为FFT后PRACH信号与前置码的频域表示的复乘法。对结果执行IFFT以提供互相关向量。随后跨天线非相干地组合互相关向量以提供用于与阈值作比较的最终度量。前置码是基于在频域中表示的Zadoff-Chu(ZC)序列的。

作为背景，PRACH前置码包括三个部分，如图2中所示的示例性前置码子帧200所解说的。这些部分是分别具有历时T_CP、T_序列和T_G的循环前缀202、序列(例如，基于具有零相关的ZC的序列)204、和保护区间204。注意，在LTE中存在包括不同的T_CP、T_序列和T_G长度的各种前置码格式以支持不同的蜂窝小区大小要求。仅作为一个示例，图2的示例解说了用于小-中型蜂窝小区的前置码格式0。

前置码的序列部分204是使用恒幅零自相关序列——即根据一个或诸多根ZC序列生成的具有零相关区域的ZC序列——构造而成的。网络配置UE被允许使用的前置码序列集合，且UE所传送的前置码是从此池中随机地选取的。在LTE系统的示例中，每个蜂窝小区中有64个前置码序列可用。此前置码序列集合是通过预配置的根及其所有循环移位从ZC序列找到的。

时域中具有根γ和长度N的ZC序列可被定义为：

n＝0，1，…，N-1，其中q是任意整数，以及γ是与N互质(即，最大公约数(γ，N)＝1)的正整数(称为索引或根)。给定的ZC序列的数目(或索引γ的可能值的数目)等于与长度N互质的整数的数目，其由欧拉φ函数φ(N)给定。出于本申请的目的，所假定的ZC序列类假定N为奇质数(因此有φ(N)＝N-1个不同的此类ZC序列)。

然而，简单地注意到，可能有一些其中所要求的ZC序列长度是合成整数M并因此不能直接使用质数长度的ZC序列的应用。作为替代，从质数长度的ZC序列导出此类合成数长度的ZC序列。典型地采用两种方法：1)截断，或2)循环扩展。在截断中，顾名思义，长度N(其中N是大于或等于所要求长度M的最小质数)的ZC序列被截断至长度M。在循环扩展方法中，长度N的ZC序列被循环扩展至长度M，其中N是小于或等于M的最大质数。

CAZAC序列，尤其是ZC序列拥有优质的相关属性，这在诸如建立移动终端与基站间的时基同步、执行信道估计、以及降低峰均功率比之类的各种工程应用中至关重要。长度N的序列z的周期性自相关函数R_zz[τ]被定义为：

$R_{\mathrm{zz}}\left[\mathrm{\τ}\right]=\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}z\left[n\right]\·z^{*}\left[(n+\mathrm{\τ})\mathrm{mod}N\right]---\left(2\right)$

其中τ是整数以及*标示复共轭。容易看出，对于ZC序列z_γ，周期性自相关函数Rz_γz_γ[0]＝N，且Rz_γz_γ[τ]＝0(若τ≠0 mod N)。因此，对于ZC序列，Rz_γz_γ[τ]的异相值为零，并且ZC序列因此被称为理想序列。

另外，长度为N的两个序列x和y的周期性互相关函数被定义为

$R_{\mathrm{xy}}\left[\mathrm{\τ}\right]=\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}x\left[n\right]\·y^{*}\left[(n+\mathrm{\τ})\mathrm{mod}N\right].---\left(3\right)$

令Γ＝{z_γ[n]|1≤γ≤N-1}标示长度为N的(N-1)个ZC序列的集合。已知|Rz_γiz_γj[τ]|对于任何整数τ和任何不同的序列对z_γi，z_γj∈Γ都将等于

在经历循环移位、向式(1)中的指数中的相位添加常量、或者整个系列的共轭之后，ZC序列的相关属性保持不变。此外，添加

形式的线性相移(其中q是整数)也将不影响相关属性。因此，式(1)中的q典型地被设为0而不失一般性。

最后，注意到ZC序列明显具有恒定幅度，这与3G传输方案的基本特性相一致。因此，ZC序列典型地被称为恒幅零自相关(CAZAC)序列。但对于从质数长度的ZC序列导出的合成数长度的ZC序列，CAZAC属性有一定程度的降级。

如之前所述，已显示出在时域和频域ZC序列之间存在对偶性。时域中具有根γ和长度N的ZC序列z_γ[n]的离散傅立叶变换(DFT)是频域中的另一ZC序列Z_γ[k]。这两个序列(即，时域序列和频域序列)之间的关系由下式给出：

$Z_{\mathrm{\γ}}\left[k\right]=\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{z}_{\mathrm{\γ}}\left[n\right]\exp (-j\frac{2\mathrm{\πnk}}{N}),k=\mathrm{0,1},...,N-1.---\left(4\right)$

一种获得源自式(4)的ZC序列的方法是用该式预先计算这些序列并将序列的元素存储在存储器中。然而，这种可能性实际上是不能持久的，因为这种情形中的存储器要求太高。例如，假定3扇区的基站，其中每个扇区必须存储各自长度为839的64个序列，且序列的每个复元素使用16个比特(8个用于实部，8个用于虚部)来表示，所需的总存储器约为2.5M比特，这从移动终端的存储器来看将是相当高成本的。

相应地，本文讨论的另一替换方案包括提供高效地计算式(2)中序列的元素以此消除对大存储开销的需求的方法和硬件架构。注意，z_γ[n]和Z_γ[k]皆为周期为N的周期性序列。相应地，时域ZC序列z_γ[n]与频域ZC序列Z_γ[k]之间的关系可如下表达：

$Z_{\mathrm{\γ}}\left[k\right]=Z_{\mathrm{\γ}}\left[0\right]\·z_{\mathrm{\γ}}^{*}\left[{\mathrm{\γ}}^{\′}k\right],k=\mathrm{0,1},...,N-1---\left(5\right)$

其中γ′是模N的乘法逆元素(即，γ′·γ＝1 mod N)。因此，ZC序列可以在频域中直接生成而不需要DFT运算(例如，消除了对计算式(4)的DFT的需求)对于本领域技术人员将是显而易见的。

认识到以上ZC时域和频域之间的对偶性，在一方面，本文所公开的方法和装置实施一种使用坐标旋转数字计算机(CORDIC)算法来计算时域(TD)和频域(FD)这两者中的CAZAC序列(例如，ZC序列)的最优化方法。根据式(5)所表达的定理，显然时域ZC序列z[n]和频域ZC序列Z[n]是有关的，且频域ZC序列可基于与缩放常量Z_γ[0]的复乘法来容易地确定。具体而言，在频域中，可计算相同的ZC序列z[n]，区别在于其元素被取共轭(如在上式(5)中由星号所指示的)，通过与常量Z_γ[0]的复乘法进行缩放，并根据映射(其中γ′·γ＝1 mod N)进行重新排序。相应地，不用与变量相乘而仅仅是与缩放常量相乘即可获得频域ZC序列，由此降低频域确定的整体复杂度。

根据上式(1)，注意到基于欧拉公式(即，e^jx＝cos x+j sin x)，可使用三角函数将ZC序列评估为：

$z_{\mathrm{\γ}}\left[n\right]=\cos \left(\frac{2\mathrm{\π\γ}}{N}\left(\frac{n(n+1)}{2}\right)\right)-j\sin \left(\frac{2\mathrm{\π\γ}}{N}\left(\frac{n(n+1)}{2}\right)\right).---\left(6\right)$

CORDIC算法是仅使用移位和加法运算来评估三角及其他超越函数(即，在不用乘法运算的情况下确定三角函数)的已知硬件高效迭代算法。该算法是从一般Givens旋转变换导出的，且能够对线性、圆形以及双曲柱面坐标下的二维向量(x，y)执行旋转。在本申请中，假定CORDIC算法处于旋转模式，且旋转角限于|θ|≤π/2范围内。注意，此范围之外的其他旋转角可容易地转换到此范围内。相应地，具有B个小数比特的精准度的循环CORDIC旋转由以下方程组表达：

x_i+1＝x_i-y_i·d_i·2^-i，

y_i+1＝y_i+x_i·d_i·2^-i，                  (7)

z_i+1＝z_i-d_i·tan^-1(2^-i)

对于i＝1，2，…，B，其中x_i，y_i是第i次迭代下的向量坐标，以及z_i是相对于x轴和第i次迭代的残差角。加上还是减去第i个微旋转角tan^-1(2^-i)是基于判决变量d_i来选择的，其中若z_i＜0则d_i＝-1，否则为+1。若初始输入被设为x₁＝K、y_i＝0、z₁＝θ，其中|θ|≤π/2且则在B次迭代后的最终输出将收敛至余弦和正弦函数x_B+1＝cos(θ)和y_B+1＝sin(θ)。缩放常量K是固定的且可以是对应给定精度B离线地预先计算出的。2^-i(i＝1，2，…，B)的反正切值可被存储在查找表或等效存储中。

因此，CORDIC算法可被用来通过使用式(6)中的正弦和余弦函数来评估上式(1)的指数部分。然而，需要首先计算出正弦和余弦函数的幅角；即对于时域z[n]，幅角为

以及对于频域

幅角为

为了避免在评估对应给定n的幅角时使用具有非常量项的乘法器，随着ZC序列的元素被遍历，递归地计算幅角。即，使用n-1时的arg(z_γ[n-1])来计算对应n的z[n]的幅角，并使用n-1时的

来计算对应n的

的幅角。为了处置两种情形，将下式定义为ZC序列元素的幅角。

${\mathrm{\&theta;}}_m\left[n\right]=\frac{2\mathrm{\&pi;}}{N}\frac{\mathrm{\&gamma;mn}(\mathrm{mn}+1)}{2},\left|{\mathrm{\&theta;}}_m\right[n\left]\right|<\mathrm{\&pi;}/2,n=\mathrm{0,1},...,N-1;m=1\mathrm{or}{\mathrm{\&gamma;}}^{\&prime;}---\left(8\right)$

根据式(8)，对于时域序列，m＝1，幅角为arg z_γ＝θ₁[n]，而对于频域序列，m＝γ′，幅角为

在一方面，一种评估式(8)中的幅角θ_m[n]的方法是针对n＝0，1，…，N-1递归地评估该式。因此，式(8)的一部分被定义和评估为：

${\mathrm{\&alpha;}}_m\left[n\right]=\mathrm{\&gamma;}\frac{\mathrm{mn}(\mathrm{mn}+1)}{2}\left(\mathrm{mod}N\right)---\left(9\right)$

m＝1或γ′，且n＝0，1，…，N-1。可根据以下关系用α_m[n-1]来表达值α_m[n]：

${\mathrm{\&alpha;}}_m\left[n\right]=\left\{\begin{array}{cc}0,& n=0;\\ {\mathrm{\&alpha;}}_m[n-1]+\mathrm{\&gamma;}{m}^{2}n-\mathrm{\&gamma;}\frac{m(m-1)}{2}\left(\mathrm{mod}N\right),& n\&GreaterEqual;1.\end{array}\right.---\left(10\right)$

注意，项γm²和

对于给定的ZC根γ是常量(在本文也被称为“序列根常量”)，且由此可以“离线地”计算。此外，还可消除对用于计算乘积γm²n的乘法器的需求。例如，可以定义如下关系：

${\mathrm{\&beta;}}_m\left[n\right]=\mathrm{\&gamma;}{m}^{2}n-\mathrm{\&gamma;}\frac{m(m-1)}{2}\left(\mathrm{mod}N\right)---\left(11\right)$

该式又可以递归方式表达为：

${\mathrm{\&beta;}}_m\left[n\right]=\left\{\begin{array}{cc}-\mathrm{\&gamma;}\frac{m(m-1)}{2},& n=0;\\ {\mathrm{\&beta;}}_m[n-1]+\mathrm{\&gamma;}{m}^2\left(\mathrm{mod}N\right),& n\&GreaterEqual;1.\end{array}\right.---\left(12\right)$

根据式(12)，式(9)中定义的值α_m[n]随后可用β_m[n]被定义为：

${\mathrm{\&alpha;}}_m\left[n\right]=\left\{\begin{array}{cc}0,& n=0;\\ {\mathrm{\&alpha;}}_m[n-1]+{\mathrm{\&beta;}}_m\left[n\right]\mathrm{mod}N),& n\&GreaterEqual;1.\end{array}\right.---\left(13\right)$

因此，基于式(13)，式(8)中的关系所确定的幅角可被表达为：

${\mathrm{\&theta;}}_m\left[n\right]=\frac{2\mathrm{\&pi;}}{N}{\mathrm{\&alpha;}}_m\left[n\right].---\left(14\right)$

式(14)的值θ_m[n]随后可被用在CORDIC式(7)中以高效地计算

在一方面，在值θ_m[n]被馈送至CORDIC式(7)之前，可将此值转换至范围[-π/2，π/2]中，或者等效地将α_m[n]转换至范围[-N/4，N/4]中。在后一情形中，符号和余弦函数将需要相应地调整。CORDIC式的结果随后只需要乘以缩放常量Z_γ[0]以导出合意的频域ZC序列Z_γ[n]。

作为处理器或等效设备可如何实现以上诸式的示例，下表1中解说了示例性伪代码。

表1

在以上代码中，对于m＝1，代码实施计算对于给定γ的时域ZC序列的N个元素，而对于m＝γ′，实施计算频域ZC序列。注意，对于n的每个值，可以仅仅使用一次减法运算(关于N)来容易地实现模运算。注意，以上代码的规程可以经由如所示的由处理器或类似设备运行的软件、以将在下文解释的硬件、或其任意组合来实施。

下图3示出了可被用于使用上述方法生成ZC序列的ZC发生器硬件架构的示例。注意，该架构仅使用一个实数乘法器和一个复数乘法器(这两者皆执行与常量的乘法)。该架构完全是流水线化的，从而(在约20个循环的初始启动等待时间之后)每循环生成一个序列元素。数据路径能关于所需的比特精度和将运行的合意CORDIC迭代次数被参数化。

如所解说的，图3的硬件包括幅角计算单元301，该单元301包含如上所讨论的用于生成由CORDIC算法计算的余弦和正弦函数的幅角(例如，θ_m[n])的各种单元。单元301包括用于基于输入序列根常量γm²来生成上文所讨论的α和β值的α，β发生器302。发生器302将值α_m[n]输出到变换器304，后者将α_m[n]变换至范围-N/4到N/4。α_m[n]的经变换值被输入到第一乘法器306，后者将该值与π/N相乘(即，变换至范围-N/4到N/4之后的式(14))。乘法器306的结果是从幅角计算单元301输出的幅角值θ_m[n](参见，上式(14))。

值θ_m[n]被输入到CORDIC演算单元308以根据上式(7)中给出的关系确定

单元308随后输出时域中的

随后可用复乘法器310将其与缩放常量Z_γ[0]相乘以导出频域ZC序列Z_γ[0](还是参见上文解释ZC时域和频域之间的相关性的式(5))。在一方面，单元310可进一步配置成确定z[n]的共轭并根据映射

进行重新排序，其中γ′·γ＝1 mod N，如上文结合式(5)所讨论的。

在替换方案中，图3的ZC序列发生器还可包括配置成在频域和时域ZC序列之间选择一ZC序列输出f_γ[n]的复用器312或类似功能器件。当输入到复用器312的选择输入的m的值等于1时，输出时域序列z_γ[n]作为f_γ[n]。或者，当m的值等于γ时，输出频域序列Z_γ[n]作为f_γ[n]。

图4解说了可被用在图3中的ZC发生器300的幅角发生器301中的α，β发生器302的示例性硬件实现。常量γm²被输入到β(或第一递归值)生成单元402(或第一递归值生成单元)，且具体是输入到递归地相加对应前一n值的β值(即，如式(12)中所示的β_m[n-1](n≥1))的加法器404。加法器404的结果被输入到复用器406，若由加法器408(输入为-N时充当减法器)实施的模运算经由减法结果的最高有效位(MSB)指示n不等于0，则复用器406选择此输入作为β_m输出。另外，注意触发器410或任何其他合适的等效选通器件接收用于触发该触发器的时钟频率φ₁以使得每1/φ₁个时钟循环生成一β_m值。

图4还解说了从单元402接收值β_m的α(或第二递归值)单元412(或第二递归值生成单元)。如图4中可见的，单元412具有与单元402等同的硬件结构，且操作类似。加法器414接收值β_m并与复用器416的反馈输出(即，α_m[n-1])相加以实施上文结合式(13)讨论的计算。当n≥1时，复用器输出将被选择成输出此和，否则当n＝0时输出零。

图5解说了可与图3的ZC发生器联用的CORDIC发生器308的示例性硬件配置的框图。注意，图5中所示的硬件实现是基于式(7)中给出的CORDIC计算以及表1中的代码给出的实现。另外，所解说的是示出式(7)中的一次迭代，但针对合需的B次迭代使用B次(或者替换地可将该硬件本身复值B次)。

如可见的，发生器308包括预先计算出的反正切值的查找表(LUT)。输入i得到2^-i的反正切的输出。假定初始化值x[1]＝K、y[1]＝0、以及z[1]＝θ_m[n](θ_m[n]输出自α，β发生器302)，各种算术单元504、506、和508被配置成根据判决变量d₁的正号或负号(这也是通过使用上文表1的算法中的符号函数(sgn(z[i]))来数学地实现的)来执行式(7)的加法或减法运算，判决变量d₁的正号或负号取决于z₁是否小于0(因此，z[i]的最高有效位的输入选择用于这些演算的符号)。发生器308还包括用具有频率φ₂的时钟计时的触发器510。注意，若如上所提及地B次使用发生器单元308，则时钟频率φ₂应被设为Bφ₁以允许该单元跟上α，β发生器302的速度。

进一步注意地，由“＞＞i”指示的框512被配置成对收到的输入比特执行往右i个位置的左移位。复制最高有效位。这在数学上等效于如上文式(7)中所给出的将数字除以2ⁱ。

将图3-5的ZC发生器应用于诸如LTE之类的通信系统，注意每个蜂窝小区中有一组64个PRACH前置码可用。蜂窝小区中的该组64个前置码序列是通过首先按递增循环移位的顺序包括具有逻辑索引RACH根序列的根ZC序列的所有可用的循环移位来找到的，其中RACH根序列作为系统信息的部分被广播。在不能从单个根ZC序列生成64个前置码的情形中，附加的前置码序列从具有连贯逻辑索引的根序列获得直至找到所有64个序列。网络配置UE被允许使用的前置码序列集合，且UE所传送的前置码是从此池中随机地选取的。

在一方面，变量Γ标示生成64个前置码序列所需的不同ZC根的集合，且z_γ[n]是具有索引γ∈Γ且长度N＝839的根ZC序列。根据z_γ[n]，通过根据以下关系将z_γ[n]循环移位N_CS的ν倍来定义具有某个长度N_CS-1的零相关区域的随机接入前置码p_γ，ν[n]：

针对各种蜂窝小区大小和多普勒频移定义不同的N_CS值。从集合Γ中挑取第二连贯根，并重复该规程直至生成所有64个前置码。

在接收机侧，演进型B节点被配置成将所提取的前置码与已知池或集合的前置码序列相比较以确定该集合中的哪个前置码与所提取的前置码最为相似。在一方面，可执行所提取前置码与分配给演进型B节点的前置码池之间的循环互相关以确定或检测该前置码。作为示例，图6中解说了用在LTE演进型B节点或其他类似收发机设备中的搜索器装置600。

注意，作为示例，图6的装置600可在诸如图1中的演进型B节点之类的基站中采用。在一个示例中，来自UE的PRACH可被用于通过随机接入过程进行连接设立以建立上行链路同步并获得唯一性身份。随机接入规程包括由UE传送随机接入前置码，这允许基站(例如，演进型B节点100)估计UE(例如，UE 116)的传输时基。演进型B节点随后基于该测量传送时基前进命令以调整UE发射时基。在一方面，此机制在LTE中由物理(PHY)层通过PRACH信道来处置。

转到图6，用于基站(例如，演进型B节点)的接收机侧的装置600被配置成从UE(例如，UE 116)接收诸如举例而言LTE中所使用的OFDM信号，并通过信号提取框602提取合需信号。在一方面，对于LTE系统，所提取信号是PRACH信道。进一步注意，该提取可以在时域中执行。

来自框602的所提取信号随后被输入到相关框604，该框具有快速傅立叶变换(FFT)606、将FFT 606的输出与来自ZC发生器610的ZC序列相乘以执行互相关的相关乘法器608、以及将乘法器608的乘积(即，频域中的互相关)变换成时域中的互相关向量的快速傅立叶逆变换(IFFT)612。由于多个前置码(例如，63个前置码)是从单个ZC根序列生成的，在一示例中，直接执行与ZC根序列的互相关：

其中x_r[m]是来自第r个天线(在具有N_r个天线的系统中)的收到信号，而z_γ[m]是第γ个根ZC序列。在向量形式中，互相关被表达为y_r，γ＝[y_r，γ[0]，y_r，γ[1]，…，y_r，γ[N-1]]^T，其中r＝1；2；；N_r。这些互相关在频域中可高效地计算为

其中X_r[l]是来自框602的收到信号x_r[m]的FFT(如由FFT框606生成)，Z_γ[l]是z_γ[m]的FFT(如由ZC序列发生器610提供)，以及函数flipud翻转Z*_γ[l]以考虑式(16)中z_γ的循环移位(这可以由乘法器608或ZC发生器610来实施)。框612对来自乘法器608的乘积执行逆FFT以提供时域互相关向量。

来自N_r个天线的互相关随后被输出到信号检测单元614。这里，通过非相干组合单元616非相干地组合这N_r个天线的互相关以产生以下示例性相关向量：y _γ ＝[y_γ[0]，y_γ[1]，…，y_γ[N-1]]^T，其中γ∈Γ。当然，若接收机只有一个天线，则就无需组合单元616，因为只有一个收到信号。

组合单元616将相关向量y _γ 输出到峰值检测(或阈值比较)单元618以通过检测PRACH前置码来确定UE的标识(ID)以及时基偏移量或延迟。作为单元618的操作的示例，假设γ′和n′分别标示得到最大或峰值相关的ZC根和样本号，这由y_γ′[n′](即，具有最大相似性的序列)给出。假定变量i′被标示为ZC序列集合Γ中γ′的索引，其中0≤i′≤|Γ|。可通过将y_γ′[n′]与使误报警率的概率最小化的预定阈值作比较来确定前置码。此外，根据关系来确定检出前置码的ID，并通过D＝(n′mod N_CS)×T_s来确定延迟D，其中T_s是采样率。

注意，ZC序列也可被应用于LTE中以执行下行链路码元时基和载波频率同步。该同步规程是基于使用演进型B节点所广播的ZC序列构造的参考信号的。UE将执行与先前讨论的前置码检测规程相类似的关于这些参考信号的互相关，以减少时间和频率偏移。由于使用ZC序列的所有这些应用之间的共同操作都是互相关继之以最大值选择和与阈值的比较，所以精准度取决于用以表示ZC序列元素的比特精度以及所用阈值的值。还要注意，在前置码检测的情形中，互相关操作对于表示ZC序列中的量化误差是相当有弹回性的。

图7解说了用于演算CAZAC序列的方法的流程图。如图所示，该方法包括框702，包括至少基于输入序列根常量的加性递归并且不用与变量的乘法来演算用于演算至少一个恒幅零自相关序列的三角函数幅角的过程。框702的功能性例如可以由图3中所示的幅角计算单元301来实现。作为另一示例，框702的功能还可包括对式(12)和(13)的计算。

在框702之后，流程行进至框704，在框704，基于配置成不用乘法运算来确定三角函数的CORDIC算法来演算至少一个恒幅零自相关序列。作为示例，框704的功能性可由CORDIC框308实施，并且作为另一示例可包括对式(7)的计算。

作为又一选项，图7的方法可包括框706，其中至少基于使用CORDIC算法演算出的至少一个恒幅零自相关序列与预定缩放常量的乘法来确定频域恒幅零自相关序列。作为示例，框706的功能性可由图3中所示的乘法器310和复用器312中的一个或多个来实现。此外，框706可包括对于上文式(5)所体现的对偶性关系的依赖。

图8解说了用于检测通信系统中的CAZAC序列前置码的方法的流程图。如图所示，该方法包括框802，在框802，基于配置成不用乘法运算来确定三角函数的CORDIC算法(诸如在上文式(7)中)来演算多个恒幅零自相关序列。此功能性可由图3的ZC发生器或图6中的发生器610来实现。在框802之后，流程行进至框804，在框804，将通信信号中的前置码序列与这多个恒幅零自相关序列相关以确定这多个序列中与该前置码序列具有最大相关的序列。作为示例，此功能可由相关单元604来实施。

在框804之后，流程行进至框806，若这多个序列中与该前置码序列具有最大相关的序列超过预定阈值则确定该前置码序列。作为示例，此功能可由信号检测框614来实现。

图9解说了用于检测通信系统中的CAZAC序列前置码的装置900。例如，装置900可以是用在诸如LTE系统之类的通信系统中的收发机。在一个方面，装置900可以是演进型B节点的接收机部分的部分。根据另一方面，CAZAC序列前置码是LTE系统的PRACH中的ZC序列前置码。

如所解说的，装置900包括用于演算多个恒幅零自相关序列的装置902。装置902包括基于配置成不用乘法运算来确定三角函数的CORDIC算法的演算。装置902可由图6中的发生器601或图3的发生器(作为两个示例)或任何其他合适的等效设备来实现。

装置900还包括用于在装置900的各种装置之间传达数据或信息的总线904或某种其他等效装置。连接到总线904的是用于将通信信号中的前置码序列与这多个恒幅零自相关序列相关以确定这多个序列中与该前置码序列具有最大相关的序列的装置906。作为示例，装置906可由相关单元604实现，或者由任何其他合适的等效设备来实现。通信信号可经由用于信号提取的装置(未在图9中示出，但作为一个示例参见图6中的单元602)或等效设备来接收。

此外，装置900包括用于信号检测的装置908。具体地，装置908被配置成若这多个序列中与前置码序列具有最大相关的序列超过预定阈值则确定或检出该前置码序列。作为一个示例，装置908可由信号检测单元614实现，或者由任何其他合适的等效设备来实现。

装置900还可包括用于存储计算机可读指令的存储器910和能够执行此类指令以实施装置900的各装置所执行的功能中的任何、部分、或所有功能的伴随处理器912。

根据以上示例，已公开了基于CORDIC算法并以高精准度实时地高效计算CAZAC(例如，ZC)序列的元素的方法和装置，由此消除了对存储大量长复元素ZC序列元素的需求。此外，当前公开的示例消除了对非常量乘法器的需求，并且高效地实现模-质数运算，由此消除了对甚至进一步存储器的需求。所公开的架构完全是流水线化的，且能够根据比特精度和合需的CORDIC迭代精准度来编程。此外，注意所公开的用于计算ZC序列的方法和装置在诸如信道估计和频率/时间跟踪等使用ZC序列的其他应用中也会是有价值的。

本领域技术人员将领会，本文所提供的公开配置和方程仅是执行CORDIC和幅角演算的一种示例性方式，且实现这些没有与变量的乘法的演算以及利用时域和频域ZC序列之间的对偶性的其他方法是可预想的。例如，无需对值α应用变换，或者可应用与所公开的变换不同的变换。相应地，可以不同于所公开地来配置缩放常量Z_γ[0]，同时仍能通过与常量而非变量的简单乘法来实现从时域到频域的变换。

应理解，所公开的过程中各步骤的具体次序或层次仅仅是示例性办法的例子。基于设计偏好，应理解这些过程中步骤的具体次序或位阶可被重新安排而仍在本公开的范围之内。所附方法权利要求以范例次序呈现各种步骤的要素，且并不意味着被限定于所呈现的具体次序或位阶。

本领域技术人员将可理解，信息和信号可使用各种不同技术和技艺中的任何技术和技艺来表示。例如，贯穿上面说明始终可能被述及的数据、指令、命令、信息、信号、比特、码元、和码片可由电压、电流、电磁波、磁场或磁粒子、光场或光粒子、或其任何组合来表示。

本领域技术人员将进一步领会，结合本文中所公开的示例来描述的各种解说性逻辑板块、模块、电路、和算法步骤可实现为电子硬件、计算机软件、或这两者的组合。为清楚地解说硬件与软件的这一可互换性，各种解说性组件、框、模块、电路、和步骤在上面是以其功能性的形式作一般化描述的。此类功能性是被实现为硬件还是软件取决于具体应用和强加于整体系统的设计约束。技术人员对于每种特定应用可用不同的方式来实现所描述的功能性，但这样的实现决策不应被解读成导致脱离了本发明的范围。

结合本文中公开的示例描述的各种解说性逻辑框、模块、以及电路可用通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或其他可编程逻辑器件、分立的门或晶体管逻辑、分立的硬件组件、或其设计成执行本文中描述的功能的任何组合来实现或执行。通用处理器可以是微处理器，但在替换方案中，该处理器可以是任何常规的处理器、控制器、微控制器、或状态机。处理器还可以被实现为计算设备的组合，例如DSP与微处理器的组合、多个微处理器、与DSP核心协作的一个或更多个微处理器、或任何其他此类配置。

结合本文所公开的示例描述的方法或算法的步骤可直接在硬件中、在由处理器执行的软件模块中、或在这两者的组合中实施。软件模块可驻留在RAM存储器、闪存、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、可移动盘、CD-ROM、或本领域中所知的任何其他形式的存储介质中。示例性存储介质耦合到处理器以使得该处理器能从/向该存储介质读写信息。在替换方案中，存储介质可以被整合到处理器。处理器和存储介质可驻留在ASIC中。ASIC可驻留在用户终端中。在替换方案中，处理器和存储介质可作为分立组件驻留在用户终端中。

措辞“示例性”在本文中用于表示“用作示例、实例或解说”。本文中描述为“示例性”的任何示例不必被解释为优于或胜过其他示例。

提供了以上对所公开的示例的描述是为了使得本领域任何技术人员皆能够制作或使用本发明。对这些示例的各种修改对于本领域技术人员将是显而易见的，并且本文中定义的普适原理可被应用于其他示例而不会脱离本发明的精神或范围。由此，本发明并非旨在被限定于本文中所示出的示例，而是应被授予与本文中所公开的原理和新颖性特征相一致的最广范围。

Claims (48)

1.一种用于演算恒幅零自相关序列的方法，所述方法包括：

至少基于输入序列根常量的加性递归并且不用与变量的乘法来演算用于演算至少一个恒幅零自相关序列的三角函数幅角；以及

使用配置成不执行乘法运算且基于所演算出的幅角来演算用于确定所述序列的三角函数的CORDIC算法来演算所述至少一个恒幅零自相关序列。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少一个恒幅零自相关序列是Zadoff-Chu(ZC)序列。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，进一步包括：

至少基于使用所述CORDIC算法来演算的所述演算出的至少一个恒幅零自相关序列与预定缩放常量的乘法来确定频域恒幅零自相关序列。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，确定所述频域序列还包括：

将所述演算出的至少一个恒幅零自相关序列的共轭与所述预定缩放常量相乘；以及

根据预定关系对该序列重新排序。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预定关系是变量n到序列根的倍数根据关系

的映射，其中γ′·γ＝1 mod N，n＝0，1，2，…，N-1，N是所述序列的周期，以及γ是所述序列根。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，演算所述三角函数幅角包括：

用所述输入序列根常量执行第一加性递归以计算第一递归值；

使用所述第一递归值执行第二加性递归以计算第二递归值；以及

将所述第二递归值乘以预定常量以确定所述幅角。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，进一步包括：

将所述第二加性递归变换至所述序列的预定范围。

8.一种用于演算恒幅零自相关序列的装置，所述装置包括：

幅角计算单元，配置成至少基于输入序列根常量的加性递归并且不用与变量的乘法来演算用于演算至少一个恒幅零自相关序列的三角函数幅角；以及

CORDIC演算单元，配置成使用配置成不执行乘法运算且基于所演算出的幅角来演算用于确定所述序列的三角函数的CORDIC算法来演算所述至少一个恒幅零自相关序列。

9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述至少一个恒幅零自相关序列是Zadoff-Chu(ZC)序列。

10.如权利要求8所述的装置，其特征在于，进一步包括：

复乘法器单元，配置成至少基于使用所述CORDIC算法来演算的所述演算出的至少一个恒幅零自相关序列与预定缩放常量的乘法来确定频域恒幅零自相关序列。

11.如权利要求10所述的装置，其特征在于，所述复乘法器单元进一步配置成将所述演算出的至少一个恒幅零自相关序列的共轭与所述预定缩放常量相乘，并根据预定关系对该序列重新排序。

12.如权利要求11所述的装置，其特征在于，所述预定关系是变量n到序列根的倍数根据关系

的映射，其中γ′·γ＝1 mod N，n＝0，1，2，…，N-1，N是所述序列的周期，以及γ是所述序列根。

13.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述幅角计算单元还包括：

第一加性递归单元，配置成用所述输入序列根常量执行第一加性递归以计算第一递归值；

第一加性递归单元，配置成接收所述第一递归值并使用所述第一递归值执行第二加性递归以计算第二递归值；以及

乘法器，配置成将所述第二递归值乘以预定常量以确定所述幅角。

14.如权利要求13所述的装置，其特征在于，所述幅角计算单元还包括：

变换单元，配置成将所述第二加性递归变换至所述序列的预定范围。

15.一种用于基于恒幅零自相关序列来检测通信信号中的前置码序列的方法，所述方法包括：

基于配置成不用乘法运算来确定三角函数的CORDIC算法来演算多个恒幅零自相关序列；

将所述通信信号中的所述前置码序列与所述多个恒幅零自相关序列相关以确定所述多个序列中与所述前置码序列具有最大相关的序列；以及

若所述多个序列中与所述前置码序列具有最大相关的所述序列超过预定阈值则确定所述前置码序列。

16.如权利要求15所述的方法，其特征在于，所述多个恒幅零自相关序列中的每一个皆是Zadoff-Chu(ZC)序列。

17.如权利要求15所述的方法，其特征在于，基于CORDIC算法来演算所述多个恒幅零自相关序列进一步包括：

至少基于输入序列根常量的加性递归并且不用与变量的乘法来演算用于演算所述多个恒幅零自相关序列的三角函数幅角。

18.如权利要求15所述的方法，其特征在于，将所述前置码序列作相关进一步包括：

将所述前置码序列快速傅立叶变换至频域；

至少基于使用所述CORDIC算法来演算的所述演算出的多个恒幅零自相关序列与预定缩放常量的乘法来确定多个频域恒幅零自相关序列；以及

将所述多个频域前置码序列与所述频域前置码序列互相关。

19.如权利要求18所述的方法，其特征在于，确定所述频域序列还包括：

将所述演算出的多个恒幅零自相关序列中每一个的共轭与所述预定缩放常量相乘；以及

根据预定关系对所述多个恒幅零自相关序列重新排序。

20.如权利要求19所述的方法，其特征在于，所述预定关系是变量n到序列根的倍数根据关系

的映射，其中γ′·γ＝1 mod N，n＝0，1，2，…，N-1，N是所述序列的周期，以及γ是所述序列根。

21.如权利要求17所述的方法，其特征在于，演算所述三角函数幅角包括：

用所述输入序列根常量执行第一加性递归以计算第一递归值；

使用所述第一递归值执行第二加性递归以计算第二递归值；以及

将所述第二递归值乘以预定常量以确定所述幅角。

22.如权利要求15所述的方法，其特征在于，所述前置码是配置用于LTE通信系统中的PRACH前置码。

23.一种用于基于恒幅零自相关序列来检测通信信号中的前置码序列的装置，所述装置包括：

序列发生器，配置成基于配置成不用乘法运算来确定三角函数的CORDIC算法来演算多个恒幅零自相关序列；

相关单元，配置成将所述通信信号中的所述前置码序列与所述多个恒幅零自相关序列相关以确定所述多个序列中与所述前置码序列具有最大相关的序列；以及

信号检测单元，配置成若所述多个序列中与所述前置码序列具有最大相关的所述序列超过预定阈值则确定所述前置码序列。

24.如权利要求23所述的装置，其特征在于，所述多个恒幅零自相关序列中的每一个皆是Zadoff-Chu(ZC)序列。

25.如权利要求23所述的装置，其特征在于，所述序列发生器还包括：

幅角计算单元，配置成至少基于输入序列根常量的加性递归并且不用与变量的乘法来演算用于演算所述多个恒幅零自相关序列的三角函数幅角。

26.如权利要求23所述的装置，其特征在于，进一步包括：

所述序列发生器还包括乘法器单元，所述乘法器单元配置成至少基于使用所述CORDIC算法来演算的所述演算出的多个恒幅零自相关序列与预定缩放常量的乘法来确定多个频域恒幅零自相关序列；以及

所述相关单元还包括配置成将所述前置码序列变换至频域的快速傅立叶变换，以及配置成通过乘法运算将来自所述序列发生器的所述多个频域前置码序列与所述频域前置码序列互相关的相关乘法器。

27.如权利要求26所述的装置，其特征在于，所述序列发生器的所述乘法器单元进一步配置成将所述演算出的多个恒幅零自相关序列中每一个的共轭与所述预定缩放常量相乘；并根据预定关系对所述多个恒幅零自相关序列重新排序。

28.如权利要求27所述的装置，其特征在于，所述预定关系是变量n到序列根的倍数根据关系

的映射，其中γ′·γ＝1 mod N，n＝0，1，2，…，N-1，N是所述序列的周期，以及γ是所述序列根。

29.如权利要求25所述的装置，其特征在于，所述幅角计算单元进一步配置成：

用所述输入序列根常量执行第一加性递归以计算第一递归值；

使用所述第一递归值执行第二加性递归以计算第二递归值；以及

将所述第二递归值乘以预定常量以确定所述幅角。

30.如权利要求23所述的装置，其特征在于，所述前置码是配置用于LTE通信系统中的PRACH前置码。

31.如权利要求23所述的装置，其特征在于，所述装置被配置用在LTE通信系统中的演进型B节点的接收机部分中。

32.一种用于基于恒幅零自相关序列来检测通信信号中的前置码序列的设备，所述设备包括：

用于基于配置成不用乘法运算来确定三角函数的CORDIC算法来演算多个恒幅零自相关序列的装置；

用于将所述通信信号中的所述前置码序列与所述多个恒幅零自相关序列相关以确定所述多个序列中与所述前置码序列具有最大相关的序列的装置；以及

用于若所述多个序列中与所述前置码序列具有最大相关的所述序列超过预定阈值则确定所述前置码序列的装置。

33.如权利要求32所述的设备，其特征在于，所述多个恒幅零自相关序列中的每一个皆是Zadoff-Chu(ZC)序列。

34.如权利要求32所述的设备，其特征在于，所述用于基于CORDIC算法来演算所述多个恒幅零自相关序列的装置进一步包括：

用于至少基于输入序列根常量的加性递归并且不用与变量的乘法来演算用于演算所述多个恒幅零自相关序列的三角函数幅角的装置。

35.如权利要求32所述的设备，其特征在于，所述用于将所述前置码序列作相关的装置进一步包括：

用于将所述前置码序列快速傅立叶变换至频域的装置；

用于至少基于使用所述CORDIC算法来演算的所述演算出的多个恒幅零自相关序列与预定缩放常量的乘法来确定多个频域恒幅零自相关序列的装置；以及

用于将所述多个频域前置码序列与所述频域前置码序列互相关的装置。

36.如权利要求35所述的设备，其特征在于，所述用于确定所述频域序列的装置进一步包括：

用于将所述演算出的多个恒幅零自相关序列中每一个的共轭与所述预定缩放常量相乘的装置；以及

用于根据预定关系对所述多个恒幅零自相关序列重新排序的装置。

37.如权利要求36所述的设备，其特征在于，所述预定关系是变量n到序列根的倍数根据关系

的映射，其中γ′·γ＝1 mod N，n＝0，1，2，…，N-1，N是所述序列的周期，以及γ是所述序列根。

38.如权利要求34所述的设备，其特征在于，所述用于演算所述三角函数幅角的装置包括：

用于用所述输入序列根常量执行第一加性递归以计算第一递归值的装置；

用于使用所述第一递归值执行第二加性递归以计算第二递归值的装置；以及

用于将所述第二递归值乘以预定常量以确定所述幅角的装置。

39.如权利要求32所述的设备，其特征在于，所述前置码是配置用于LTE通信系统中的PRACH前置码。

40.如权利要求32所述的设备，其特征在于，所述设备被配置用在LTE通信系统中的演进型B节点的接收机部分中。

41.一种计算机程序产品，包括：

计算机可读介质，包括：

用于使计算机基于配置成不用乘法运算来确定三角函数的CORDIC算法来演算多个恒幅零自相关序列的代码；

用于使计算机将通信信号中的前置码序列与所述多个恒幅零自相关序列相关以确定所述多个序列中与所述前置码序列具有最大相关的序列的代码；以及

用于使计算机若所述多个序列中与所述前置码序列具有最大相关的所述序列超过预定阈值则确定所述前置码序列的代码。

42.如权利要求41所述的计算机程序产品，其特征在于，所述多个恒幅零自相关序列中的每一个皆是Zadoff-Chu(ZC)序列。

43.如权利要求41所述的计算机程序产品，其特征在于，所述用于使计算机基于CORDIC算法来演算所述多个恒幅零自相关序列的代码进一步包括：

用于使计算机至少基于输入序列根常量的加性递归并且不用与变量的乘法来演算用于演算所述多个恒幅零自相关序列的三角函数幅角的代码。

44.如权利要求41所述的计算机程序产品，其特征在于，用于使计算机将所述前置码序列作相关的代码进一步包括：

用于使计算机将所述前置码序列快速傅立叶变换至频域的代码；

用于使计算机至少基于使用所述CORDIC算法来演算的所述演算出的多个恒幅零自相关序列与预定缩放常量的乘法来确定多个频域恒幅零自相关序列的代码；以及

用于使计算机将所述多个频域前置码序列与所述频域前置码序列互相关的代码。

45.如权利要求44所述的计算机程序产品，其特征在于，用于使计算机确定所述频域序列的代码进一步包括：

用于使计算机将所述演算出的多个恒幅零自相关序列中每一个的共轭与所述预定缩放常量相乘的代码；以及

用于使计算机根据预定关系对所述多个恒幅零自相关序列重新排序的代码。

46.如权利要求45所述的计算机程序产品，其特征在于，所述预定关系是变量n到序列根的倍数根据关系

的映射，其中γ′·γ＝1 mod N，n＝0，1，2，…，N-1，N是所述序列的周期，以及γ是所述序列根。

47.如权利要求43所述的计算机程序产品，其特征在于，用于使计算机演算所述三角函数幅角的代码进一步包括：

用于使计算机用所述输入序列根常量执行第一加性递归以计算第一递归值的代码；

用于使计算机使用所述第一递归值执行第二加性递归以计算第二递归值的代码；以及

用于使计算机将所述第二递归值乘以预定常量以确定所述幅角的代码。

48.如权利要求41所述的计算机程序产品，其特征在于，所述前置码是配置用于LTE通信系统中的PRACH前置码。

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