CN102301667B - 小区特定的同步信号的非相干检测 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种改进的关联方法以检测小区特定的同步信号，该方法去除了对于信道估计的需要。

Description

小区特定的同步信号的非相干检测

技术领域

本发明涉及无线数字通信，具体涉及用于对LTE的同步信号(诸如SSS)的盲检测的方法。

背景技术

长期演进(LTE)对应于高速下行分组接入(HSDPA)和高速上行分组接入(HSUPA)之后的无线数字通信中更加新近的发展。

LTE通信中的同步使用两个不同的同步信号，即，所谓的主同步信号(PSS)和所谓的辅同步信号(SSS)。

PSS信号是对于用户设备(UE)为已知的信号，并且通过小区或基站周期地发送该PSS信号以及通过UE接收该PSS信号，用于检测初始定时并用于计算信号的强度。

一旦检测到PSS信号，UE继续进行SSS的检测，这使得能够完成同步处理并检测到帧的开始和小区的标识。

通常而言，SSS信号是根据两个交织序列(每个具有31位长度)使用的62位长的序列，两个交织序列的每一个从31个已知序列的集合中选择。

用于辅同步信号的序列S(0)，…，S(61)是两个长度为31的二进制序列的交织连接。该连接的序列用主同步信号给出的扰频序列来扰频。

设S_m＝[s_m[1]，s_m[2]，…，s_m[N]]^T为频域长度为62的所传输的SSS序列(不包括DC)。

可以按照如下方式将接收的信号写在中央62个副载波上：

Y＝S _mH+ν

其中Y是N×1接收信号矢量，H＝[H₁，H₂，…，H_N]^T是信道增益矢量并且ν是噪声矢量。S _m是由下式以传输序列来定义的矩阵：

S _m＝diag(s_m[1]，s_m[2]，…，s_m[N])

考虑SSS序列的最大似然检测并且分析相干检测和非相干检测两者。

通常已知两个基本技术来实现SSS信号的检测：1.非相干方法和2.相干方法。

1.第一已知技术：SSS的非相干检测

非相干检测假定信道增益对于检测器为未知。SSS序列的最大似然检测在于找出使得已知序列S_m被传输的接收概率Y最大化的序列：

p(Y|S_m)

信号矢量Y是以传输的序列S_m和信道增益矢量H为条件的高斯分布。通过以下式子给出条件概率(假设白i.i.d.高斯噪声方差N₀，即，R _n＝N₀ I)：

$p\left(Y\right|S_m,H)=\frac{1}{{\left(\mathrm{\π}{N}_0\right)}^N}\exp (-\frac{{(Y-{\underset{\‾}{S}}_{m}H)}^H(Y-{\underset{\‾}{S}}_{m}H)}{N_0})$

可以通过关于信道矢量H进行平均从p(Y|S_m，H)获得p(Y|S_m)：

$p\left(Y\right|S_m)=\underset{H}{\∫}p\left(Y\right|S_m,H)p\left(H\right)\mathrm{dH}$

其中：

$p\left(H\right)=\frac{1}{{\mathrm{\π}}^N\det \left({\underset{\‾}{R}}_H\right)}\exp (-H^H{\underset{\‾}{R}}_H^{-1}H)$

从而得出：

${\hat{S}}_m=\arg \max \left\{\frac{1}{{\left(\mathrm{\π}{N}_0\right)}^N{\mathrm{\π}}^N\det {\left({\underset{\‾}{R}}_H\right)}_H}\underset{H}{\∫}\exp (-(\frac{{(Y-{\underset{\‾}{S}}_{m}H)}^H(Y-{\underset{\‾}{S}}_{m}H)}{N_0}+H^H{\underset{\‾}{R}}_H^{-1}H))\mathrm{dH}\right\}$

经过一些计算和简化得到：

$\underset{H}{\∫}\exp (-(\frac{{(Y-{\underset{\‾}{S}}_{m}H)}^H(Y-{\underset{\‾}{S}}_{m}H)}{N_0}+H^H{\underset{\‾}{R}}_H^{-1}H))\mathrm{dH}=\frac{{\mathrm{\π}}^N}{\det \left(\underset{\‾}{A}\right)}\exp ({B_m}^H{{\underset{\‾}{A}}_m}^{-1}{B}_m-C)$

其中：

${\underset{\‾}{A}}_m=\frac{1}{N_0}{{\underset{\‾}{S}}_m}^H{\underset{\‾}{S}}_m+{\underset{\‾}{R}}_H^{-1}$

$B_m=\frac{1}{N_0}{{\underset{\‾}{S}}_m}^{H}Y$

并且 $C=\frac{1}{N_0}{Y}^{H}Y$

由于S_m是具有二进制项的对角矩阵，从而S _m ^H S _m＝I。因此得到：

${\underset{\‾}{A}}_m=\frac{1}{N_0}I+{\underset{\‾}{R}}_H^{-1}$

其不依赖于m。

由于C的值也不依赖于m，所以检测判断简化为：

${\hat{S}}_m=\arg \max \left\{\exp \left({B_m}^H{{\underset{\‾}{A}}_m}^{-1}{B}_m\right)\right\}$

对数函数是单调的，所以检测到的序列是一个使下式最大化的序列：

B_m ^H A _m ^-1B_m

非相干检测显示出一些显著的不足。

首先，非相干检测性能很大程度上依赖于信道相干带宽。当信道为频率平坦时，非相干检测方法工作得很好，但是在实际情况中并不是这种情况，因此，SSS解码性能将降低，并且对于不同的传播环境不具有鲁棒性。

其次，非相干检测显著地依赖于定时误差。实际上，定时偏移将在频域上引入相位旋转，这将使得非相干检测不能实行。

2.第二已知技术：SSS的相干检测

第二已知技术是相干技术，其假定已经知道信道属性(即，信道的频率响应)，这可以，例如，从已经获得的PSS检测中导出，当使用导频时，PSS也可以用作信道估计。

在此假设之下，SSS序列的最大似然检测在于找出使得已知序列S_m被传输的接收概率Y最大化的序列。

由以下式子给出给定S_m和H的Y的条件概率：

$p\left(Y\right|S_m,H)=\frac{1}{{\left(\mathrm{\π}{N}_0\right)}^N}\exp (-\frac{{(Y-{\underset{\‾}{S}}_{m}H)}^H(Y-{\underset{\‾}{S}}_{m}H)}{N_0})$

$=\frac{1}{{\left(\mathrm{\π}{N}_0\right)}^N}\exp (-\frac{{\left|\right|Y-{\underset{\‾}{S}}_{m}H\left|\right|}^2}{N_0})$

则ML判定规则为：

${\hat{S}}_m=\arg \min \left\{{\left|\right|Y-{\underset{\‾}{S}}_{m}H\left|\right|}^2\right\}$

$=\arg \min \left\{\underset{i=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{\left|Y\right[i]-H_i{S}_m[i\left]\right|}^2\right\}$

当使用来自PSS的信道估计时，在与目标基站时间同步的另一基站具有相同PSS的情况下会产生问题。在此情况下，估计的信道将会是来自目标小区和具有相同PSS的干扰小区的信道的总和。这种信道估计上的误差将会在相干检测情况中导致相当严重的性能下降。

这是相干检测方法的明显缺陷，因此需要用于检测SSS的可替换的方法，该方法能够克服这些缺陷。

发明内容

本发明的第一目的在于提供一种用于在遵循LTE标准的数字通信系统中检测同步信号的有效的方法。

本发明的另一个目的在于提供一种用于针对LTE检测辅同步信号(SSS)的方法，该方法不需要对于信道特性的初步了解。

本发明的再一个目的在于提供一种用于检测SSS的方法，该方法显示出对于定时偏移和信道相干带宽的鲁棒性，并且在不对其进行估计的情况下消除信道相位失真。

本发明的又一个目的在于提供一种用于检测SSS的方法，当两个干扰基站共享相同的PSS时，该方法仍旧起作用。

通过用于根据长期演进(LTE)通信的接收信号来检测同步信号的方法来提供本发明的这些和其他目的。

同步信号的检测基于以下步骤：

-接收(22)来自通信信道的信号{Y[i]}_{i＝0，…，N}；

-在M个预定同步序列S_m(m＝0至M-1)的集合之中执行包括以下步骤的同步检测：

-对于每个预定序列S_m，从所述接收的信号{Y[i]}_{i＝0，…，N}根据以下公式计算(24)矢量Z_m：

Z_m[i]＝S_m[i]Y[i]

其中S_m[i]、Y[i]和Z_m[i]分别为序列S_m、接收的信号Y和计算的矢量Z_m的项(i)。

根据本发明的方法通过将一个载波中的符号乘以两个连续载波中的一个载波中的符号的复共轭来计算矢量T_m；并且

-使得施加在所述矢量T_m上的价值函数最大化或最小化，以便确定提供较高相关度的特定序列。

在一个特定实施例中，该方法通过使得以下值最大化来选择该特定序列：

${\hat{S}}_m=\arg \max \left\{{\left|\underset{i=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{T}_m\left[i\right]\right|}^2\right\}$

本发明的方法用于检测在主同步信号(PSS)的检测之外还要进一步被检测的辅同步信号(SSS)特别有用。

在一个实施例中，如下计算矢量T_m：

$T_m\left[i\right]=Z_m\left[i\right]\×Z_m^{*}[i+1]$

可替换地或附加地，可以根据以下公式计算矢量U_m，以便扩展序列的选择：

$U_m\left[i\right]=Z_m\left[i\right]\×Z_m^{*}[i+2]$

这能够消除由具有相同PSS和相同第一SSS片段的干扰小区的存在所引起的问题。

该方法还可以适用于选择同步信号的两个片段，并且适用于连续地提供对这两个片段的检测。

本发明有助于实现适合于LTE标准的电信设备。

附图说明

通过参考以下结合附图进行阅读的详细说明将很好地理解本发明的一个或多个实施例的其他特征。

图1示出了对于物理层小区标识组之间的映射进行说明的表。

图2说明了用于检测针对LTE通信的同步信号的方法的一个实施例。

图3说明了用于检测针对LTE通信的同步信号的方法的第二实施例。

图4说明了根据本发明用于检测同步信号的一个方法的又一实施例。

具体实施方式

下面说明用于解决以下两个问题的方法：对于相干检测，在存在具有相同PSS的另一小区的情况下的信道估计的问题；以及对于非相干检测，性能依赖于相干带宽的问题。

在主同步信号(PSS)的检测之外还要进一步被检测的辅同步信号(SSS)的检测被特别考虑。

在该实施例中，将考虑使用168个辅同步序列或信号，每一个由62个副载波的集合所承载。

应当注意，只将这些数字作为示例给出，并且该方法可以容易地适用于不同的辅同步序列的集合以及不同的副载波数量。

将结合图2对于该方法进行说明。

在一个实施例中，该方法从步骤21开始，该步骤在于检测第一同步信号(PSS)，以便实现主同步和要被处理的块的适当的初始定时检测。对于本领域技术人员来说，这种主同步信号的检测是已知的，并且可以使用不同的原理，这并不是本发明的一部分。如本领域技术人员已知的那样，需要这种主同步来允许接收的OFDM信号的适当处理，特别是用于在频域中产生OFDM符号的适当的FFT处理。

一旦获得初始同步，则该方法进入步骤22，其中接收对应于在频域之中的SSS副载波位置的OFDM符号Y＝[Y(0)，…，Y(61)]。在一个实施例中，OFDM符号具有基于64个副载波的64个分量，其中长度为62的信号对应于SSS。还可以考虑更大的OFDM符号尺寸，总是从中提取对应于SSS的62个副载波。

然后，该方法在步骤23中进入循环，用于连续地考虑168个序列的预定集合中的每一个序列S_m＝S_m(0)，…，S_m(61)(其中，在所考虑的实施例中，m＝1至168)。

然后，该方法继续进行步骤24，在此所接收的信号首先逐项乘以所考虑的序列S_m＝S_m(0)，…，S_m(61)，以便根据以下公式计算矢量Z_m：

Z_m[i]＝S_m[i]Y[i]

本领域技术人员将注意到，步骤21至24对应于已经在所谓的非相干方法中使用的前几个步骤。

然而，所建议的该方法在步骤25以这样的方式与非相干方法背离，即，替代将矢量Z_m的所有分量相加以便完成所有候选序列S_m的相关，而是将矢量Z_m用于导出新的矢量T_m(仍旧基于62个副载波)，并且分量i由根据以下公式的乘法(i)得出：

$T_m\left[i\right]=Z_m\left[i\right]\×Z_m^{*}[i+1]$

注意到，对于矢量中的最后一项(项N-1)，由于在矢量中不再具有下一项，所以可以考虑不对该项进行相乘(并因此在下一步骤中不对其进行考虑)或者可以将其乘以之前的项N-2的复共轭。

可以看出，在一个载波中的符号因而乘以了下一载波中的符号的复共轭。

可以看出，并且这是从所建议的方法得到的显著的优点，即，这个计算有助于在不必须对其进行估计的情况下消除信道相位失真。这是通过针对相邻副载波的信道的强相关而实现的，这是由发明人所观察到的。

然后，该方法进入步骤26，该步骤是对于是否必须考虑新序列S_m进行确定的测试，在必须考虑新序列S_m的情况下，该方法循环回到上述步骤23。

当包括在同步信号的预定集合中的所有序列S_m都已经被处理时，该方法则利用步骤27完成检测过程，在步骤27中选择提供较高相关度的T_m的特定值(对应于一个特定序列)。

为了实现该目的可以使用不同的最大或最小标准。在优选实施例中，选择使得以下标准最大化的序列：

${\hat{S}}_m=\arg \max \left\{{\left|\underset{i=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{T}_m\left[i\right]\right|}^2\right\}$

这允许检测到最可能用作同步信号的序列。

参考图3，说明了一个特定实施例，其相对于上述参照图2所讨论的方法来说提供了更高的鲁棒性。

步骤31至35与上述步骤21至25相同。

在计算的值之后，该方法进入步骤36，其中载波i中的符号乘以载波i+2中符号的复共轭：

$U_m\left[i\right]=Z_m\left[i\right]\×Z_m^{*}[i+2]$

可以看出，步骤35和36的结合导致在一个载波中的符号乘以了下两个连续载波中的符号的复共轭。

然后，该方法进入步骤37，该步骤是对于是否需要考虑新序列S_m进行确定的测试，在需要考虑新序列S_m的情况下，该方法循环回到上述步骤33。

当包括在同步信号的预定集合中的所有序列S_m都已经被处理时，该方法则利用步骤38完成检测过程，在步骤38中在计算的T_m或U_m的值当中，选择提供较高相关性和相关度的值。

再次，可以使用不同的最大或最小标准。

在一个实施例中，该方法继续进行以下各值的最大化：

${\hat{S}}_m=\arg \max \left\{{\left|\underset{i=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{T}_m\left[i\right]\right|}^2\right\}$

和

${\hat{S}}_m=\arg \max \left\{{\left|\underset{i=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{U}_m\left[i\right]\right|}^2\right\}$

在另一实施例中，该方法继续进行以下值的最大化：

${\hat{S}}_m=\arg \max \left\{{\left|\underset{i=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{U}_m\left[i\right]\right|}^2\right\}$

最大值返回特定序列S_m，其示出了较高相关度并因此可以用于信号检测。

在此情况下，不仅消除了由具有相同PSS和相同第一SSS片段的干扰小区的存在所引起的问题，并且这种干扰(interferer)成为提供SSS序列正确检测的更好概率的分集源(对于第一SSS片段)。

可以看出，通过在不对其进行估计的情况下消除信道相位失真，该方法获得了具有鲁棒性的SSS检测。因此，提供了一种具有鲁棒性的检测方法，该方法即使在信道不是频率平坦时也能提供高效的性能。

参考图4说明一个特定实施例，该实施例能够检测到用于建立交织的SSS序列的一个特定的短序列。

SSS LTE序列由图1所示的交织的短序列构成。

图4的方法首先进行第一短序列的检测，这使得能够知道用于第二序列的解扰代码。该信息然后用于检测第二短序列。

设Y₁＝[Y(0)，Y(2)，Y(4)…，Y(60)]和Y₂＝[Y(1)，Y(3)，Y(5)…，Y(61)]为去交织的第一和第二接收片段。

在步骤41中，该方法计算Y₁与所有可能的第一短片段S_1，m(长度为31的序列)的逐项乘积：

Z_1，m[i]＝S_1，m[i]Y[2i]        i＝0，…，30

在步骤42中，将产生的第i项乘以第i+1项的复共轭：

$T_{1,m}\left[i\right]=Z_{1,m}\left[i\right]\×Z_{1,m}^{*}[i+1],i=0,...,29$

然后，在步骤43中，该方法继续进行选择使得以下式子最大化的第一片段：

${\hat{S}}_{1,m}=\arg \max \left\{{\left|\underset{i=0}{\overset{29}{\mathrm{\Σ}}}{T}_{1,m}\left[i\right]\right|}^2\right\}$

一旦检测到第一片段，则该方法在步骤44中识别可能的相关第二片段。图1示出了可能的结合，其允许针对第二片段迅速选择可能的候选(对于两种定时假设)。

然后，该方法继续进行步骤45，该步骤按照与步骤41至42相同的方式计算第二个接收到的第二片段Y₂和与所检测的第一片段相关的可能的第二片段之间的相关性，并且按照如上述步骤43那样选择使得相关性最大化的一个片段。

第一和第二片段的结合提供了SSS Id(标识)。

Claims (10)

1.一种用于根据基于0FDM的通信系统的接收信号检测同步信号的方法，该方法包括步骤：

-检测(21)第一主同步信号；

-接收(22)来自通信信道的信号Y，接收的信号Y为包括副载波集合的正交频分复用信号；以及

-在M个预定同步序列S_m(m=0至M-1)的集合之中执行第二同步检测，第二同步检测包括以下步骤：

-对于每个预定序列S_m，从接收的信号Y根据以下公式计算(24)矢量Z_m：

Z_m[i]=S_m[i]Y[i]

其中S_m[i]、Y[i]和Z_m[i]分别为序列S_m、接收的信号Y和计算的矢量Z_m的项(i)，

-通过将一个副载波中的符号Z_m[i]乘以两个后续副载波中的一个副载波中的符号的复共轭来计算矢量T_m或U_m；以及

-使得施加在矢量T_m和／或U_m上的价值函数S_m最大化或最小化，以便确定给出最优价值函数的特定序列。

2.根据权利要求1的方法，其特征在于，通过使得以下价值函数最大化来选择特定序列：

${\hat{S}}_m=\arg \max \left\{{\left|\underset{i=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{T}_m\right[i\left]\right|}^2\right\}.$

3.根据权利要求1或2的方法，其特征在于，该方法还包括计算步骤：

$T_m\left[i\right]=Z_m\left[i\right]\×Z_m^{*}[i+1].$

4.根据权利要求1或2的方法，其特征在于，根据以下公式将载波i中的符号乘以载波i十2中的符号的复共轭：

$U_m\left[i\right]=Z_m\left[i\right]\×Z_m^{*}[i+2].$

5.根据权利要求1或2的方法，其特征在于，其结合了以下计算：

$T_m\left[i\right]=Z_m\left[i\right]\×Z_m^{*}[i+1]$ 以及

$U_m\left[i\right]=Z_m\left[i\right]\×Z_m^{*}[i+2]$

并且根据使以下序列最大化来选择特定序列：

${\hat{S}}_m=\arg \max \left\{{\left|\underset{i=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{T}_m\right[i\left]\right|}^2\right\}$ 以及

${\hat{S}}_m=\arg \max \left\{{\left|\underset{i=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{U}_m\right[i\left]\right|}^2\right\}.$

6.根据权利要求1或2的方法，其特征在于，计算：

$U_m\left[i\right]=Z_m\left[i\right]\×Z_m^{*}[i+2]$

并且根据使以下序列最大化来选择特定序列：

${\hat{S}}_m=\arg \max \left\{{\left|\underset{i=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{U}_m\right[i\left]\right|}^2\right\}.$

7.根据权利要求1或2的方法，其特征在于，所述同步序列的集合包括168个辅同步序列或信号，每一个由62个副载波的集合所承载。

8.根据权利要求1或2的方法，其特征在于，每个序列由交织的短片段构成。

9.根据权利要求8的方法，其特征在于，首先检测第一片段，随后检测第二片段。

10.一种用于从长期演进(LTE)通信的接收信号检测同步信号的方法，所述同步信号包括第一短片段Y₁=[Y(0)，Y(2)，Y(4)…，Y(60)]和第二交织的片段Y₂=[Y(1)，Y(3)，Y(5)…，Y(61)]，所述方法包括步骤：

-计算(41)Y₁与所有可能的第一短片段S_1，m的逐项乘积：

Z_1，m[i]=S_1，m[i]Y[2i]   i=0，...，30

-将产生的第i项乘以(42)第i+1项的复共轭

$T_{1,m}\left[i\right]=Z_{1,m}\left[i\right]\×Z_{1,m}^{*}[i+1]\begin{array}{}\end{array}\left[\begin{array}{c}i=0,\·\·\·,29\end{array}\right]$

-选择(43)第一片段，其使得下式最大化：

${\hat{S}}_{1,m}=\arg \max \left\{{\left|\underset{i=0}{\overset{29}{\mathrm{\Σ}}}{T}_{1,m}\right[i\left]\right|}^2\right\}$

-在预定表中识别(44)可能的第二片段；

-重新应用前述步骤以便选择第二片段。