CN102316601A - 一种随机接入信道的前导序列检测方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种随机接入信道的前导序列检测方法和装置，其方法为：抽取前导序列子载波，与对应的本地根序列掩码在频域中做相关运算，得到时域信道功率时延谱PDP谱；对PDP谱进行噪声估计，获取噪声估计值；计算检测窗口的宽度和起始位置；在确定的当前检测窗口内进行峰值搜索；依据搜索到的峰值和噪声估计值进行信噪比计算，获取对应的信噪比；对比信噪比与判决门限，当所述信噪比大于所述判决门限时，在当前检测窗口内确定检测到前导序列。本发明通过分别对检测过程中的相关运算、噪声估计和信噪比的运算过程进行简化处理，从而实现降低前导序列检测过程中的运算量，以及处理的复杂度的目的。

Description

一种随机接入信道的前导序列检测方法和装置

技术领域

本发明涉及无线通信技术领域，更具体的说，是涉及一种随机接入信道的前导序列检测方法和装置。

背景技术

在现有的LTE(Long Term Evolution，长期演进)系统中，一般采用具有恒包络零自相关的Zadoff-Chu序列(简称ZC序列)生成随机接入的前导序列。在LTE中，每个小区有64个前导码序列，这64个前导序列由根序列生成，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。基站侧根据小区的系统广播参数配置，生成本小区的64个前导序列。

在建立LTE系统上行同步的过程中，RACH(Random Access Channel，随机接入信道)首先由UE(User Equipment，终端)侧向基站侧发起，UE从本小区的64个前导序列中随机选择一个作为本次发送，基站侧负责检测该RACH请求所携带的信息前导序列确定某UE和基站的传播时延，发送给UE定时调整信息，以建立上行同步。

在LTE系统中，上述在产生前导序列时使用的循环移位分为非高速集和高速集。应用于高速移动环境的高速集，考虑高速运动时带来的多普勒频偏的影响，对产生前导序列使用的循环移位值C_υ进行限制。应用于非高速集，对产生前导序列使用的循环移位值C_υ则没有限制。上述协议中关于循环移位值C_υ的计算，具体为：

非高速集：当n_cs＝0  C_υ＝0；

否则，C_υ＝υ×n_cs    (1)

其中，

高速集：

其中，v＝0，1...n_u_v-1

n_u_v＝ra_shift×ra_grp+ra_shift1

针对高速集，高速运动时带来的多普勒频偏的影响，变量du是幅度为1/T_SEQ的多普勒频偏对应的循环移位值：

先找到满足(pu)modn_zc＝1的最小非负整数p，然后再确定变量du。

若0≤p＜n_zc/2，那么du＝p；否则，du＝n_zc-p；

若n_zc/3＞du≥n_cs，针对上述式(1)中的参数如下：

d_start＝2×du+ra_shift×n_cs；

若针对上述式(2)中的参数如下：

d_start＝n_zc-2×du+ra_shift×n_cs；

其中，n_zc为前导序列长度n_cs为循环移位间隔。

由协议中关于PRACH(Physical Access Channel，物理随机接入信道)基带信号的表达式决定了UE发送前导序列的处理流程，那么基站侧的处理流程应该和发送端相反如图1所示，主要包括步骤S1～步骤S5，利用上述步骤对前导序列进行检测。其检测的原理为：利用ZC序列良好的恒包络零自相关性，对接收到前导序列做相关运算后求PDP(Power Delay Profile，功率时延谱)；最后在PDP上对相关峰进行时间偏移检测(即在时域中进行检测)。

上述检测指标具体为虚警概率和漏检概率。其中，如果UE没有发送某前导序列，而基站检测到了该UE发送前导序列，则认为是虚警。反之，UE发送了某前导序列而基站没有检测到该UE发送前导序列，则认为是漏检。

针对上述图1，对前导序列的检测方法，一般采用时域相关基于门限检测，时域相关即卷积处理。先将ZC序列经由FFT(Fast Fourier Transformation，快速傅里叶变换)转到频域；然后，再进行子载波选择；然后再由IFFT(InverseFast Fourier Transformation，快速傅里叶反变换)转回时域进行相关。其中，ZC序列的相关就转化为ZC序列的卷积。

由于在进行上述前导序列检测的过程中，在做时域相关时需要和n_u_v个根序列掩码做相关，而和每个序列做相关时需要移位n_zc次，每次移位都需要进行n_zc次乘法和n_zc-1次加法，不仅运算量大，而且对存储空间的要求也比较高。同时，需要与判决门限比较的次数为n_zc次，运算量也非常大，并且对于判决门限通常需要根据信噪比进行动态调整，实现起来也较为复杂。

因此，采用上述现有技术的方法进行前导序列检测时，不仅运算量过大大，处理过程的复杂度也较高。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种随机接入信道的前导序列检测方法和装置，以克服现有技术中采用时域相关基于门限进行检测时，存在运算量过大和处理过程较为复杂的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种随机接入信道的前导序列检测方法，包括：

抽取前导序列子载波，与对应的本地根序列掩码在频域中做相关运算，得到时域信道功率时延谱PDP谱；

对所述PDP谱进行噪声估计，获取噪声估计值；

计算所述PDP谱对应的检测窗口的宽度和所述检测窗口的起始位置；

在确定的当前检测窗口内进行峰值搜索；

依据搜索到的所述峰值和所述噪声估计值进行信噪比计算，获取对应的信噪比；

对比所述信噪比与判决门限，当所述信噪比大于所述判决门限时，在所述当前检测窗口内确定检测到前导序列。

优选的，包括：

当所述信噪比小于所述预设判决门限时，进入下一检测窗口执行峰值搜索。

优选的，包括：

根据协议中的逻辑根序列号进行计算后，获取相同个数的本地根序列掩码；

以表格形式将获取到的所述本地根序列掩码存储于本地；

当获取前导序列所需的本地根序列掩码时，依据所述逻辑根序列号的索引进行查找，并提取。

优选的，确定判决门限的具体过程包括：

通过仿真预设若干判决门限值，在不发送前导只有噪声时统计基站侧检测的虚警率；

分析仿真结果，根据协议中对虚警率的要求调整判决门限值，确定最优的判决门限。

优选地，所述前导序列子载波与所述本地根序列掩码在频域中做相关运算，得到时域信道功率时延谱PDP谱的具体过程包括：

当为第一次循环时，依据广播信息获取第一个本地根序列掩码对应的逻辑序列号，依据所述逻辑序列号的索引获取该次循环中的本地根序列掩码；

当进入下一循环时，在上一所述逻辑根序列号的基础上加1，根据加1后获取的逻辑根序列号的索引获取当前循环中的本地根序列掩码；

在频域中对所述前导序列子载波与所述本地根序列掩码做相关运算，获取频域相关序列；

对所述频域相关序列进行补零，并执行快速傅里叶反变换IFFT，获取时域相关序列；

对所述时域相关序列执行模平方处理，获取时域信道功率时延谱PDP。

优选地，对所述PDP谱进行噪声估计，获取噪声估计值的具体过程包括：

累加所述PDP谱上所有的采样点的功率值，获取功率值累加值；

将所述功率值累加值除以所有的采样点的点数，获取每个采样点上的平均功率值，确定所述平均功率值为噪声估计值。

优选地，计算检测窗口的宽度的具体过程包括：

所述前导序列的每一个循环移位值对应一个检测窗口；

所述检测窗口的宽度

其中，n_cs为采用的循环移位配置对应的循环移位间隔、n_zc为所述前导序列的长度、fft_sz为所述时域相关序列的长度、round(*)为四舍五入取整。

优选地，当考虑多径时延时，计算检测窗口的宽度的具体过程包括：

所述前导序列的每一个循环移位值对应一个检测窗口；

当n_cs＝0时，所述检测窗口的宽度win_sz＝fft_sz；

当n_cs≠0时，所述检测窗口的宽度

其中，n_cs为采用的循环移位配置对应的循环移位间隔、n_zc为所述前导序列的长度、fft_sz为所述时域相关序列的长度、round(*)为四舍五入取整；delay_s为时延扩展。

优选地，在高速集情况下，确定当前检测窗口，并进行峰值搜索的具体过程包括：

通过计算检测窗口的宽度和所述检测窗口的起始位置，确定分别对应正频偏、无频偏和负频偏的三个检测窗口；

依据所述正频偏、无频偏和负频偏的三个检测窗口的起始位置提取所述三个检测窗口对应的采样点；

对应累加所述正频偏、无频偏和负频偏三个检测窗口的采样点，获取新窗口；

确定所述新窗口为当前检测窗口，在所述当前检测窗口内进行峰值搜索。

一种随机接入信道的前导序列检测装置，包括：

相关运算单元，用于抽取前导序列子载波，与对应的本地根序列掩码做相关运算，得到时域信道功率时延谱PDP；

噪声估计单元，用于对所述PDP谱进行噪声估计，获取噪声估计值；

检测窗口单元，用于计算所述PDP谱对应的检测窗口的大小和所述检测窗口的起始位置；

搜索单元，用于在确定的当前检测窗口内进行峰值搜索；

信噪比计算单元，用于依据搜索到的所述峰值和所述噪声估计值进行信噪比计算，获取对应的信噪比；

检测单元，用于对比所述信噪比与判决门限，当所述信噪比大于所述预设判决门限时，在所述当前检测窗口内确定检测到前导序列。

经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明公开了一种随机接入信道的前导序列检测方法和装置。通过在保证检测指标虚警率和漏检率的前提下，分别对检测过程中的相关运算、噪声估计和信噪比的运算过程进行简化处理，以便于实现降低前导序列检测过程中的运算量，以及处理的复杂度的目的。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为现有技术中的基站侧对终端发送的前导序列进行处理的流程图；

图2为本发明实施例一公开的一种随机接入信道的前导序列检测方法的流程图；

图3为本发明实施例一中公开的在频域中进行相关运算的流程图；

图4为本本发明实施例二公开的一种随机接入信道的前导序列检测方法的流程图；

图5为本发明实施例二中公开的高速集情况下的检测窗口依次推进的效果图；

图6为本发明实施例公开的一种随机接入信道的前导序列检测装置的结构示意图。

具体实施方式

为了引用和清楚起见，下文中使用的技术名词的说明、简写或缩写总结如下：

LTE：Long Term Evolution，长期演进；

PDP：Power Delay Profile，功率时延谱；

IFFT：Inverse Fast Fourier Transformation，快速傅里叶反变换；

PRACH：Physical Random Access Channel，物理随机接入信道；

UE：User Equipment，终端；

RACH：Random Access Channel，随机接入信道；

Ts：LTE系统中最小时间单位，其大约为Ts＝1/(15000*2048)s；

RRU：Radio Remote Unit，射频拉远模块。

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

由背景技术可知，在现有的LTE系统中对RACH的前导序列进行检测，一般情况下采用的是时域相关基于门限检测的方法，在利用该方法对前导序列进行检测的过程中，每个序列做相关时需要移位n_zc次、每次移位都需要进行n_zc(n_zc为前导序列长度n_cs为循环移位值)次乘法和n_zc-1次加法，与判决门限比较的次数为n_zc次，不仅运算量过大大，对存储空间的要求较高，而且处理过程的复杂度也较高。

因此，本发明实施例公开了一种随机接入信道的前导序列检测方法和装置。首先，通过取前导序列子载波之后直接在频域中与本地根序列掩码做相关运算，使相关运算中的运算量和进行存储时的系统消耗降低；其次，仅对获取的PDP谱求样点的均值以进行噪声估计，降低获取噪声估计值的处理复杂度；然后，在确定的当前检测窗口内进行峰值搜索，依据搜索到的峰值和上述噪声估计值进行信噪比计算；最后，将获取到的信噪比与预设判决门限进行比较，从而实现对前导序列的检测。

依据上述过程在保证检测指标虚警率和漏检率的前提下，分别对检测过程中的相关运算、噪声估计和信噪比的运算过程进行简化处理，能够实现降低前导序列检测过程中的运算量，以及处理的复杂度的目的。具体实现简化的过程通过以下实施例进行详细说明。

实施例一

请参阅附图2所示，为本发明实施例一公开的一种随机接入信道的前导序列检测方法的流程图，主要包括以下步骤：

步骤S101，抽取或选择前导序列子载波，依据协议中的逻辑根序列号获取对应的本地根序列掩码，在频域中对抽取的前导序列子载波与其对应的本地序列掩码做相关运算，最终得到PDP谱。

在执行步骤S101的过程中，需要说明的是，对应所述前导序列子载波获取的本地根序列掩码。首先，根据协议中的一个逻辑根序列号可以计算出一个根序列掩码。例如，协议中共有836个逻辑根序列号，对应的可以计算出最多836个根序列掩码。在根据逻辑根序列号对应的根序列掩码都计算完毕，并且以表格形式将计算得到的根序列掩码存储于本地，上述的根序列掩码即为本地根序列掩码。当需要时，即在进行步骤S101中与抽取的前导序列子载波在时域中进行相关运算时，根据逻辑根序列号的索引进行查找，并提取或调用对应其的本地根序列掩码即可。

因此，在执行步骤S101在频域中做相关运算的具体过程如图3所示，主要包括：

步骤S201，当为第一次循环时，依据广播信息获取第一个本地根序列掩码对应的逻辑序列号，依据所述逻辑序列号的索引获取该次循环中的本地根序列掩码。

步骤S202，当进入下一循环时，根据在上一所述逻辑根序列号的基础上加1，根据加1后获取的逻辑根序列号的索引获取当前循环中的本地根序列掩码。

在依次循环进行相关运算获取PDP谱的过程中，按照上述步骤S201和步骤S202中在执行不同次的循环时，根据当前循环对应的逻辑根序列号的索引，从本地的表格中获取与该索引对应的本地根序列掩码。通过预先将本地根序列掩码存储于本地的表格中，在使用时调用或提取所需的本地根序列掩码，不需要重新计算生成对应的本地根序列掩码，大大节省了运算量。

步骤S203，在频域中对所述前导序列子载波与所述本地根序列掩码做相关运算，获取频域相关序列。

在执行步骤S203的过程中，在频域中进行相关运算的过程只是对前导序列子载波和本地根序列掩码之间各数的对应点乘，可以降低相关运算中的运算量和进行存储时的系统消耗。

步骤S204，对所述频域相关序列进行补零，并执行IFFT变换，获取时域相关序列。

在执行步骤S204的过程中，对所述频域相关序列进行补零后再执行IFFT变换可以提高随机接入前导序列的时延估计精度。

步骤S205，对所述时域相关序列执行模平方处理，获取PDP谱。

在执行步骤S205的过程中，经过模平方处理的相关值即PDP谱实际上反映的是采样点各点的功率值。

在执行上述频域中进行相关运算的过程，能够降低运算量和进行存储时的消耗，即进一步降低系统的消耗。

步骤S102，对所述PDP谱进行噪声估计，获取噪声估计值。

在执行步骤S102的过程中，由于需要对LTE系统中的所有天线上的PDP谱进行合并，所以需要重复计算并将PDP谱累加。特别对于格式2、3，序列重复了1次，PDP谱需要累加。因此，对所述PDP谱进行噪声估计，获取噪声估计值的具体过程为：

累加所述PDP谱上所有的采样点的功率值，获取功率值累加值；再将所述功率值累加值除以所有的采样点的点数，获取每个采样点上的平均功率值，确定所述平均功率值为噪声估计值。

简单来说，是将整个PDP谱上的所有采样点的功率值进行累加，再除以所有的采样点的点数，得到每个采样点上的平均功率值，即为噪声估计值。

通过执行步骤S102对获取的PDP谱进行噪声估计，仅需要对PDP谱上所有样点值求平均即可，能够降低获取噪声估计值的处理复杂度。

步骤S103，计算检测窗口的宽度和所述检测窗口的起始位置。

步骤S104，在确定的当前检测窗口内进行峰值搜索。

步骤S105，依据搜索到的所述峰值和所述噪声估计值进行信噪比计算，获取对应的信噪比。

步骤S106，判断所述信噪比是否大于判决门限，如果是，则执行步骤S107；如果否，则执行步骤S108。

步骤S107，确定所述当前检测窗口内存在前导序列，计算该检测窗口内的峰值的偏移量以获得时延信息后，向上层反馈时延信息；然后进入下一检测窗口，返回执行步骤S103。

步骤S108，确定当前检测窗口内不存在前导序列，进入下一检测窗口，返回执行步骤S103，继续执行峰值搜索。

在执行上述步骤S101～步骤S108的过程中，所需的判决门限的确定方法是：首先，通过预设若干判决门限值，仿真测试在只有噪声不发前导时基站侧检测的虚警率。根据协议中对虚警率的要求调整上述判决门限值，并再次依据调整后的判决门限值测试虚警率，直至获取最优的判决门限值。

在确定最佳的判决门限之后，在确定的当前检测窗口内，利用该判决门限与执行步骤S105获取到的信噪比进行对比，当所述信噪比大于判决门限时，则说明在该当前检测窗口中存在峰值，即确定在所述当前检测窗口内检测到了前导序列，此时向上层反馈并计算当前检测窗口中存在的峰值的偏移量，在获取时延信息后进入下一个窗口进行搜索。在进行检测的过程中，如果该本地根序列下的检测窗口都已检测完毕，则返回循环进行下一轮的前导序列的检测。

通过上述本发明实施例公开的对前导序列的检测，在保证检测指标虚警率和漏检率的前提下，分别对检测过程中的相关运算、噪声估计和信噪比的运算过程进行简化处理，能够实现降低前导序列检测过程中的运算量，以及处理的复杂度的目的。

实施例二

如实施例一中所述，为了使整个前导序列检测的过程更快速、更简单，每个逻辑根序列号的索引对应的本地根序列掩码是预先进行计算后，以表格形式存储在本地中的。当需要利用本地根序列掩码时，根据逻辑根序列号的索引从表格中提取或调用对应的该本地根序列掩码即可。可以减少每次重新计算生成本地根序列掩码的运算量。针对一个小区内对应可选的64个前导序列，生成64个前导序列需要n_root_seq个本地根序列掩码。

基站在进行前导序列检测的时候，需要对接收到的前导序列子载波和n_root_seq个本地根序列掩码分别做相关运算，进而进行相应的判决，即进行循环n_root_seq次。由于每一次对应的本地根序列掩码不同，因此，可以根据索引从表格中取出当前循环中所需的本地根序列掩码。

其中，第一次循环中需要的本地根序列掩码对应的索引是，由广播消息中获得的逻辑根序列索引lg_root_idx，之后的每次循环所依据的前导序列索引，则是在该索引lg_root_idx的基础上依次增加1获取的。

需要说明的是， $n\_\mathrm{root}\_\mathrm{seq}=\frac{64}{n\_u\_v}---\left(3\right)$

其中，n_u_v根据不同情况通过下式计算获取：

在非高速集情况下：

其中，

为向下取整。

在高速集情况下：

n_u_v＝ra_shift×ra_grp+ra_shift1    (5)

上述公式(4)～公式(5)中的n_cs为采用的循环移位配置对应的循环移位间隔、n_zc为所述前导序列的长度。

在本实施例二中，以前导采用格式0，循环移位配置索引为5，时延扩展delay_s＝6(以16Ts为单位)，lg_root_idx＝92为例，详细示出前导码的检测过程：

其中，n_zc＝839，n_cs＝26，前导序列的持续时间为800μs。

n_u_v＝32，n_root_seq＝2，即生成64个前导需要2个根序列，检测过程需要循环2次。

请参阅附图4所示，具体进行前导序列检测的过程主要包括以下步骤：

步骤S301，在当前循环中，抽取或选择前导序列子载波，以及当前循环对应的本地根序列掩码。

由上述可知，在执行步骤S301的过程中，当前循环为第一次循环时，对应的逻辑根序列索引为92，本地根序列掩码是根据索引92从存储在本地的根序列掩码表格中取出的，即在本次循环中抽取或选择前导序列子载波对应的根序列掩码。

若当前循环为非第一次循环时，在上一次循环时获取的逻辑根序列号的基础上加1，获取新的逻辑根序列号，并根据该加1后获取的逻辑根序列号的索引从存储在本地的根序列掩码表格中获取对应的本地根序列掩码。

步骤S302，将接收到的前导序列子载波和本地根序列掩码在频域中做相关运算，得到频域相关序列

在执行步骤S302的过程中，该前导序列子载波的长度n_zc＝839。

步骤S303，对频域相关序列进行补零，通过IFFT得到时域相关序列，然后计算模平方获取PDP谱prmbl_pdp。

由于时延分辨率和IFFT的采样点数有关，由于协议中要求的时延分辨率为16Ts，在本实施例二中，在前导序列采用格式0时，前导序列的持续时间为800μs，大约为24576个样点值。因此，IFFT的采样点数则为24576/16＝1536点，即fft_sz为1536。

因为前导序列子载波的长度839，所以需要对839个采样点的PDP谱进行补零操作，使其具有1536个样点。因此，在本实施例二中，在前导序列采用格式0时，前导序列800μs的时间长度对应时域上fft_sz＝1536点前导序列的时间长度。

需要说明的是，在进行补零前，每个采样点所代表的时间为：

800μs/839samples＝0.9535μs/sample     (6)

在进行补零后，每个采样点所代表的时间为：

800μs/1536samples＝0.5208μs/sample    (7)

有上述(6)和(7)可以看出补零后的前导序列每个采样点代表的时间精度增加，而时间精度的增加有助于后续对上行同步时间估计的计算。因此，通过该补零操作还可以提高随机接入序列的时间估计精度。

步骤S304，对当前的本地根序列掩码下获取的PDP谱执行求平均值的计算，获得噪声估计值。

由上述步骤S303可知，PDP谱对应的样点数是fft_sz，在本实施例二中，，fft_sz为1536。

因此，在执行步骤S304的过程中只要将1536个样点上的功率值累加，然后再除以样点数1536就能够得到每个样点上的平均功率值。

步骤S305，计算检测窗口的宽度win_sz。

由于前导序列采用的每一个循环移位值对应一个检测窗口。原始n_zc长的前导序列对应的检测窗口大小为n_cs，但是，在执行IFFT变换时进行了补零的操作，将n_zc进行补零后达到了fft_sz，此时对应的检测窗口大小，即对应的检测窗口的宽度win_sz，由下式获取：

$\mathrm{win}\_\mathrm{sz}=\mathrm{round}(\frac{\mathrm{fft}\_\mathrm{sz}}{n\_\mathrm{zc}}\×n\_\mathrm{cs})---\left(8\right)$

其中，n_cs为所述前导序列的长度、n_zc为所述前导序列的循环移位值、fft_sz为所述时域相关序列的长度即IFFT的点数、round(*)为四舍五入取整。

上述为处于单径的情况下，在本实施例二中考虑到多径对检测窗口的影响，因此，将检测窗口大小，即检测窗口的宽度缩小时延扩展delay_s。

实际上在LTE系统中，RRU在选择各种配置参数时会采用具有富余量小区半径的配置。例如小区的实际半径是20Km，那么RRU选择循环移位配置时就会选择对应小区半径大于20Km的配置，如选择对应小区半径为30Km的循环移位配置，从而使得检测窗口就保留了对应10Km的富余量，因此将检测窗口大小缩小delay_s是可以的。

在多径状态下，win_sz可以通过下式计算：

当n_cs＝0时，所述检测窗口的宽度：

win_sz＝fft_sz    (9)

当n_cs≠0时，所述检测窗口的宽度：

$\mathrm{win}\_\mathrm{sz}=\mathrm{round}(\frac{\mathrm{fft}\_\mathrm{sz}}{n\_\mathrm{zc}}\×n\_\mathrm{cs})-\mathrm{delay}\_s---\left(10\right)$

其中，n_cs为采用的循环移位配置对应的循环移位间隔、n_zc为所述前导序列的长度、fft_sz为所述时域相关序列的长度、round(*)为四舍五入取整；delay_s为时延扩展。

本实施例二中，根据上述步骤中获取到的具体的取值，该检测窗口的宽度为：

$\mathrm{round}(\frac{1536}{839}\×26)-6=42---\left(11\right)$

步骤S306：计算当前检测窗口的开始位置win_st。

在执行步骤S306的过程中，win_st具体的计算方式如下所示：

在非高速集的情况下：

其中，循环移位值 $C_{\mathrm{\υ}}=\mathrm{\υ}\×n\_\mathrm{cs}(\mathrm{\υ}=\mathrm{0,1},....\frac{n\_\mathrm{zc}}{n\_\mathrm{cs}})$

在高速集的情况下：

由于UE的高速运动存在大的频偏，该循环移位对应的窗口内序列的谱峰会降低，但是衰减的能量并未消失，而是出现在另外一个循环移位值对应的序列上，所以需要在三个循环移位位置检测谱峰，因此获取分别对应正频偏、无频偏和负频偏的三个检测窗口。

在执行该步骤S306中对于高速集情况下分别计算上述三个检测窗口的起始值。

对应无频偏的检测窗口其计算过程与非高速集状态下的检测窗口的起始求法相同。

其中，

(υ＝0，1...n_u_υ_1)

对应负频偏的检测窗口：

其中，C_υ_neg＝(Cυ-du)modn_zc

对应正频偏的检测窗口：

其中，C_υ_pos＝(C_υ+du)modn_zc

在上述公式(12)～公式(14)中win_adv为窗口提前量，具体为：

$\mathrm{win}\_\mathrm{adv}=\mathrm{round}\left(\frac{\mathrm{delay}\_s}{2}\right)---\left(16\right)$

其中，delay_s为时延扩展、round(*)为四舍五入取整。

需要说明的是，本实施例二中，一个本地根序列掩码可以产生32条前导序列，每条前导序列采用一个循环移位值。第一条前导序列采用的循环移位值为0，第二条为26，第三条为52，依次类推。

由于，前导序列采用的每一个循环移位值对应一个检测窗口，即本地根序列掩码下整个PDP谱可以分割为32个检测窗口。同时，循环移位值决定了窗口的起点。这里对应一个根序列掩码需要循环32次即在32个检测窗口中分别进行相应检测，每一次需要计算该检测窗口的开始位置。

本实施例二中，整个1536点的PDP谱分割为32个窗口，fft_sz＝1536，delay_s＝6，检测窗口的宽度为42。第一个检测窗口对应采用的循环移位值为0，因此根据公式(12)和公式(16)可知，该第一检测窗口的起点为0-3＝-3；第二个检测窗口对应采用的循环移位值为26，根据公式(12)和公式(16)可知，该第二检测窗口的起点为

由该检测窗口的宽度可知终点为-51+42-1＝-10；第三个检测窗口对应采用的循环移位值为52，同样根据公式(12)和公式(16)可知，第三检测窗口的起点为

由该检测窗口的宽度可知，终点为-99+42-1＝-58。

如图5所示，可以看到各个检测窗口是由后往前依次推进的。其中，第二个检测窗口的终点和第一个检测窗口的起点之间是有空隙的。对此，可以认为我们缩小delay_s过后的检测窗口大小对应实际用的小区半径，如果PDP谱峰落到了该空隙中，则可认为该前导不存在于本小区内。

步骤S307，在确定的当前检测窗口内进行峰值搜索，以及记下搜索到的峰值对应的索引max_idx。

需要注意的是对于高速集，上所述的当前检测窗口实际上是正频偏、无频偏、负频偏三个检测窗口对应各采样点累加后形成的新的检测窗口。

在执行步骤S307的过程中，依据前面的步骤计算获取的PDP谱功率值序列中，根据检测窗口起点和检测窗口大小取出当前检测窗口内各点的功率值序列cs_pdp，

在非高速集情况下：

cs_pdp＝prmbl_pdp(([win_st：win_st+win_sz]mod fft_sz)+1)

(17)

max_eng＝max(cs_pdp)    (18)

在高速集情况下：

由于频偏的影响需要检测三个窗口，PDP谱功率值累加则针对三个窗口内对应各采样点的功率值进行累加后，确定一个新的窗口后，才能进一步的在该确定的窗口中执行峰值搜索，最后再根据峰值计算信噪比。

其中，

cs_pdp_zero＝prmbl_pdp(([win_st：win_st+win_sz]mod fft_sz)+1)    (19)

cs_pdp_neg＝prmbl_pdp(([win_st_neg：win_st_pos+win_sz]mod fft_sz)+1) (20)

cs_pdp_pos＝rmbl_pdp(([win_st_pos：win_end_st+st_pos]mod fft_sz)+1)  (21)

cs_pdp＝cs_pdp_zero+cs_pdp_neg+cs_pdp_pos                        (22)

max_eng＝max(cs_pdp)                                             (23)

其中，式(19)对应无频偏的检测窗口，式(20)对应负频偏的检测窗口，式(21)对应正频偏的检测窗口，式(22)为三个检测窗口的累加，式(23)为取各点的功率值序列中的最大值。

步骤S308，依据搜索到的所述峰值和所述噪声估计值进行信噪比计算，获取对应的信噪比。

依据步骤S307中选取的最大值max_eng，根据公式(24)进行计算，获取到的

信噪比snr为：

$\mathrm{snr}=10\×{\log }_{10}\frac{\max \_\mathrm{eng}}{\mathrm{mean}(\mathrm{prmbl}\_\mathrm{pdp})}---\left(24\right)$

步骤S309，判断所述信噪比是否大于判决门限，如果是，则执行步骤S310；如果否，则执行步骤S311。

步骤S310，确定所述当前检测窗口内存在前导序列，计算该检测窗口内的峰值的偏移量获得时延信息，然后进入下一检测窗口，返回执行步骤S305。

步骤S311，确定当前检测窗口内不存在前导序列，进入下一检测窗口，返回执行步骤S305，继续执行峰值搜索。

在进行上述步骤S309～步骤S311的过程中，具体将获取到的信噪比和预设判决门限做比较。若信噪比小于判决门限，则认为该窗口内没有峰值，进入下一个窗口进行搜索。若信噪比大于判决门限，则认为存在峰值，在该检测窗口内检测到了前导序列，向上层反馈并计算峰值的偏移量以获得时延信息后进入下一个窗口搜索。直至第一个本地根序列掩码下的32个窗口都检测完毕后，转向步骤S301，进行第二个本地根序列掩码对应的前导序列检测。

采用上述本实施例公开的方法，即根据峰值计算信噪比进而进行门限判决的方法与现有技术相比，对实际情况进行了简化，使得处理的复杂度降低。此外，本实用新型还考虑到实际的信道环境的复杂程度，对于一般到达接收端的是多径信号，可能会有多个信号的情况进行了考虑，使其满足上述判决条件，进一步提供了简洁的前导序列的检测方法。

同时，由于上述本发明实施例中采用的是只取峰值进行检测，进一步使之后对时延的计算也简洁化，即同时还降低了后续时延的运算量。具体时延delay的计算过程为：

delay＝max_idx-win_adv    (25)

式(25)中的时延是以点数为单位，换算为以μs为时间单位则为： $\frac{\mathrm{delay}\×T_{\mathrm{SEQ}}}{\mathrm{fft}\_\mathrm{sz}}\mathrm{\μs}.$

需要说明的是，在执行上述步骤S301～步骤S311的过程中，判决门限决定随机接入的质量及用户的接入成功率，对于满足条件的判决门限的确定方法是通过预设若干判决门限值，仿真测试在只有噪声不发前导时基站侧检测的虚警率。根据协议中对虚警率的要求调整上述判决门限值，并再次依据调整后的判决门限值测试虚警率，直至获取最优的判决门限值。

采用上述的方式对预设判决门限进行确定的过程，是因为如果预设判决门限设置的过小，会导致随机接入前导信号的误判断，虚警增加，进而降低随机接入信号的检测质量，尤其在资源不足的情况下。如果预设判决门限设置的过大，则增加接入难度，降低了前导信号的捕获概率。为了保证预设判决门限在虚警率和漏检率处于一个平衡状态。因此采用上述方式对该预设判决门限进行预设。

通过上述本发明实施例公开的方法，在保证检测指标虚警率和漏检率的前提下，分别对检测过程中的相关运算、噪声估计和信噪比的运算过程进行简化处理，能够实现降低前导序列检测过程中的运算量，以及处理的复杂度的目的。

上述本发明公开的实施例中详细描述了一种随机接入信道的前导序列检测方法，对于本发明所公开的方法可采用多种形式的装置实现，因此本发明还对应公开了一种随机接入信道的前导序列检测装置，下面给出具体的实施例进行详细说明。

请参阅附图6，本实施例所公开的随机接入信道的前导序列检测装置，主要包括：相关运算单元101、噪声估计单元102、检测窗口单元103、搜索单元104、信噪比计算单元105和检测单元106。

相关运算单元101，用于抽取前导序列子载波，与对应的本地根序列掩码做相关运算，得到时域信道功率时延谱PDP。

噪声估计单元102，用于对所述PDP谱进行噪声估计，获取噪声估计值。

检测窗口单元103，用于计算检测窗口的大小和所述检测窗口的起始位置。

搜索单元104，用于在确定的当前检测窗口内进行峰值搜索。

信噪比计算单元105，用于依据搜索到的所述峰值和所述噪声估计值进行信噪比计算，获取对应的信噪比。

检测单元106，用于对比所述信噪比与判决门限，当所述信噪比大于所述判决门限时，在所述当前检测窗口内确定检测到前导序列。

上述本发明实施例公开的装置与所公开的方法实施例一一对应，各个单元的具体执行过程可参照上述方法的实施例进行说明，这里不再赘述。

综上所述：

本发明实施例公开的一种随机接入信道的前导序列检测方法和装置。首先，通过选取前导序列子载波之后直接在频域中与本地根序列掩码做相关运算，使相关运算中的运算量和进行存储时的系统消耗降低；其次，仅对经过时域相关运算获取的PDP谱进行噪声估计，降低获取噪声估计值的处理复杂度；然后，在确定的当前检测窗口内进行峰值搜索，依据搜索到的峰值和上述噪声估计值进行信噪比计算；最后，将获取到的信噪比与判决门限进行比较，从而实现对前导序列的检测。分别对检测过程中的相关运算、噪声估计和信噪比的运算过程进行简化处理，从而能够实现降低前导序列检测过程中的运算量，以及处理的复杂度的目的。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种随机接入信道的前导序列检测方法，其特征在于，包括：

抽取前导序列子载波，与对应的本地根序列掩码在频域中做相关运算，得到时域信道功率时延谱PDP谱；

对所述PDP谱进行噪声估计，获取噪声估计值；

计算所述PDP谱对应的检测窗口的宽度和所述检测窗口的起始位置；

在确定的当前检测窗口内进行峰值搜索；

依据搜索到的所述峰值和所述噪声估计值进行信噪比计算，获取对应的信噪比；

对比所述信噪比与判决门限，当所述信噪比大于所述判决门限时，在所述当前检测窗口内确定检测到前导序列。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，包括：

当所述信噪比小于所述预设判决门限时，进入下一检测窗口执行峰值搜索。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，包括：

根据协议中的逻辑根序列号进行计算后，获取相同个数的本地根序列掩码；

以表格形式将获取到的所述本地根序列掩码存储于本地；

当获取前导序列所需的本地根序列掩码时，依据所述逻辑根序列号的索引进行查找，并提取。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定判决门限的具体过程包括：

通过仿真预设若干判决门限值，在不发送前导只有噪声时统计基站侧检测的虚警率；

分析仿真结果，根据协议中对虚警率的要求调整判决门限值，确定最优的判决门限。

5.根据权利要求1～4中任意一项所述的方法，其特征在于，所述前导序列子载波与所述本地根序列掩码在频域中做相关运算，得到时域信道功率时延谱PDP谱的具体过程包括：

当为第一次循环时，依据广播信息获取第一个本地根序列掩码对应的逻辑序列号，依据所述逻辑序列号的索引获取该次循环中的本地根序列掩码；

当进入下一循环时，在上一所述逻辑根序列号的基础上加1，根据加1后获取的逻辑根序列号的索引获取当前循环中的本地根序列掩码；

在频域中对所述前导序列子载波与所述本地根序列掩码做相关运算，获取频域相关序列；

对所述频域相关序列进行补零，并执行快速傅里叶反变换IFFT，获取时域相关序列；

对所述时域相关序列执行模平方处理，获取时域信道功率时延谱PDP。

6.根据权利要求1～4中任意一项所述的方法，其特征在于，对所述PDP谱进行噪声估计，获取噪声估计值的具体过程包括：

累加所述PDP谱上所有的采样点的功率值，获取功率值累加值；

将所述功率值累加值除以所有的采样点的点数，获取每个采样点上的平均功率值，确定所述平均功率值为噪声估计值。

7.根据权利要求5中所述的方法，其特征在于，计算检测窗口的宽度的具体过程包括：

所述前导序列的每一个循环移位值对应一个检测窗口；

所述检测窗口的宽度

其中，n_cs为采用的循环移位配置对应的循环移位间隔、n_zc为所述前导序列的长度、fft_sz为所述时域相关序列的长度、round(*)为四舍五入取整。

8.根据权利要求5中所述的方法，其特征在于，当考虑多径时延时，计算检测窗口的宽度的具体过程包括：

所述前导序列的每一个循环移位值对应一个检测窗口；

当n_cs＝0时，所述检测窗口的宽度win_sz＝fft_sz；

当n_cs≠0时，所述检测窗口的宽度

其中，n_cs为采用的循环移位配置对应的循环移位间隔、n_zc为所述前导序列的长度、fft_sz为所述时域相关序列的长度、round(*)为四舍五入取整；delay_s为时延扩展。

9.根据权利要求1～4中任意一项所述的方法，其特征在于，在高速集情况下，确定当前检测窗口，并进行峰值搜索的具体过程包括：

通过计算检测窗口的宽度和所述检测窗口的起始位置，确定分别对应正频偏、无频偏和负频偏的三个检测窗口；

依据所述正频偏、无频偏和负频偏的三个检测窗口的起始位置提取所述三个检测窗口对应的采样点；

对应累加所述正频偏、无频偏和负频偏三个检测窗口的采样点，获取新窗口；

确定所述新窗口为当前检测窗口，在所述当前检测窗口内进行峰值搜索。

10.一种随机接入信道的前导序列检测装置，其特征在于，包括：

相关运算单元，用于抽取前导序列子载波，与对应的本地根序列掩码做相关运算，得到时域信道功率时延谱PDP；

噪声估计单元，用于对所述PDP谱进行噪声估计，获取噪声估计值；

检测窗口单元，用于计算所述PDP谱对应的检测窗口的大小和所述检测窗口的起始位置；

搜索单元，用于在确定的当前检测窗口内进行峰值搜索；

信噪比计算单元，用于依据搜索到的所述峰值和所述噪声估计值进行信噪比计算，获取对应的信噪比；

检测单元，用于对比所述信噪比与判决门限，当所述信噪比大于所述预设判决门限时，在所述当前检测窗口内确定检测到前导序列。

Images