CN102340475B - 改进通讯系统中同步和信息传输的方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种通讯系统中同步的基站，该基站包括：一个发送单元，用于生成一个具有时间对称特性、可用于同步的信号，所述信号基于序列集中的可唯一识别序列c(l)，该发送单元进一步用于通过一个通讯信道发出所述信号，在所述生成信号的步骤中，生成一个具有中心对称部分s(k)的信号，所述中心对称部分s(k)以绝对值的形式对称，其中，该中心对称部分s(k)具有任意长度N。本发明还提供了一个终端，以及一个无线通讯系统。

Description

改进通讯系统中同步和信息传输的方法

本申请为申请日为2006年01月18日，申请号为200680027974.2，发明创造名称为“改进通讯系统中同步和信息传输的方法”的中国专利申请的分案申请。

技术领域

本发明涉及一种通讯系统中同步和信息传输方法。此外，本发明还涉及一种发送装置和一种接收装置，以及一种无线通讯系统。

背景技术

到目前为止，在第三代合作组织无线接入网(RAN1)中，对用于小区搜索过程中的演进的通用地面无线接入(EUTRA)同步信道(SCH)提出了若干提案。例如，Motorola，“Cell Search and Initial Acquisition for OFDMDownlink”，R1-051329，Seoul，Korea，Nov.7-11，2005(以下，该论文被称为文件一)。

与宽带码分多址(WCDMA)标准中的现有方案比较，摩托罗拉的提案朝着同时获取初始时间同步和小区识别迈进了一步。应用该方案，估计将缩短包括获取整个时间同步和小区识别在内的整个小区搜索过程的耗时。

根据该方案，SCH是由两个相同的小区专用OFDM波形级联而成，在这两个波形之前有一个包括L_CP个样本的循环前缀(这L_CP个样本与OFDM波形的最后L_CP个样本一样)。这种SCH被设计用于在接收器中采用盲差分相关检测法来获取初始时间同步，参见，T.M.Schmidl and D.C.Cox，“RobustFrequency and Timing Synchronization for OFDM”，IEEE Trans.OnCommunications，Vol.45，pp.1613-1621，Dec.1997(以下，该论文被称为文件五)。

在获取初始时间同步之后，通过检测小区专用OFDM波形来识别小区。该小区专用OFDM波形是由一个小区专用的长度为质数的Zadoff-Chu序列的元素对子载波进行调制得到的(Zadoff-Chu序列是生成一个更广泛的所谓啁啾类(GCL)序列族的基础)，参见：B.M.Popovic，“Generalized chirp-likepolyphase sequences with optimum correlation properties”，IEEE Trans.OnInformation Theory，vol.38，pp.1406-1409，July 1992.(以下，该论文被称为文件六)。在对接收信号样本组进行差分编码之后，可以使用反离散傅立叶变换(IDFT)来检测出该GCL序列所对应的小区专用标号。

尽管上述关于同步信道的方案，在缩短整体小区搜索时间上相当有效，但是由于差分相关函数的宽三角形状，该方案在时间同步上对噪音和干扰依然相当敏感。

文件一中所述的SCH信号由一个循环前缀，以及一个紧跟该循环前缀的同步信号s(k)组成，其中，k＝0，1，...，N-1。该SCH信号是由一个基本小区专用OFDM波形W(l)，l＝0，1，...，N/2-1重复两次构成，其中，N代表在发送装置里进行IDFT后获取的OFDM信号样本的数目。可以在接收装置中使用下述算法检测出SCH的时间同步：

A、由接收到的信号的N个样本组成一个组(即一组N个接收信号样本)。

B、将该组中前N/2个样本与该组中后N/2个样本的共轭复数进行相关运算，并保存差分相关的结果。

C、对由接收到的信号的N个样本组成的一个新的组(即新的一组N个接收信号样本)重复执行上述两个步骤。与前一个组相比，该组延迟一个样本。

D、找出产生最大相关值的N个接收信号样本组对应的延迟，并将其作为OFDM符号解调的初始时间同步。

接收到的信号r(k)的差分相关函数C(p)可以用下面的数学表达式表示：

$C\left(p\right)=\underset{k=0}{\overset{N/2-1}{\mathrm{\Σ}}}r(p+k)\·r^{*}(p+k+N/2),---\left(1\right)$ 其中，k＝0，1，...，N-1。

其中，p代表一组N个接收信号样本中第一个样本相对于同步信号第一个样本真正位置的时延，*表示复共轭。如果接收到的信号只包括重复的W(k)波形(不包括循环前缀)，则接收信号的差分相关等于波形W(k)的差分相关函数C_W(p)。且这种情况只出现在p＝0，±1，±2，...，±(N/2-1)且N为偶数时，该值可表达如下

$C_W\left(p\right)=\underset{k=0}{\overset{N/2-1-\left|p\right|}{\mathrm{\Σ}}}W\left(k\right)\·W^{*}\left(k\right)=\underset{k=0}{\overset{N/2-1-\left|p\right|}{\mathrm{\Σ}}}{\left|W\left(k\right)\right|}^2,p=0,\±1,\±2,...,\±(N/2-1).---\left(2\right)$

图1示出了文件一中的同步信号的差分相关函数，该差分相关函数是在有10个样本的循环前缀的情况下，对N＝128个样本进行快速傅立叶反变换(IFFT)运算得到的。

公式(2)对图1所示差分相关函数的宽三角形状进行了解释。三角形状中的小的失真是由信号包络的波动造成的。因此，由公式(2)可以看出，差分相关仅仅依赖于同步信号的包络，所以具有恒定包络的不同同步信号能够得到相同的差分相关。图1所示的差分相关函数有一个平台，该平台的长度等于循环前缀的长度(文件五)。

可以检测差分相关的峰值，例如，可以通过在接收信号的一个帧(10ms)内的计算来找出相关函数的最大值。但是，用户设备(UE)有可能同时收到来自于多个小区的同步信号，而所有这些信号都将在小区搜索过程中被检测到。因此，仅仅在接收样本的一个帧内进行差分相关峰值检测是不够的，因为这样不能够区别来自于不同小区的峰值。

替代地，或更进一步地，应该采用某种基于阈值的选择方法。例如，可以将每个差分相关值的大小和一个自适应阈值进行比较，该自适应阈值与计算观测相关值所用的包含N/2个样本的相关窗口中的信号的能量成正比。选择所有超过其对应相关窗口中信号能量一定百分点的相关值，将这些值进一步用于峰值检测以确定每一同步信号的准确到达时间。

与上述自适应阈值进行比较等价于将文件五，公式(8)中定义的归一化差分相关值(在第二个半符号中用接收能量做归一化)和一个0到1之间的固定阈值进行比较。由于时间同步性能的好坏基本上由差分相关的特性决定，因此不再进一步讨论用信号能量进行归一化的问题。

如果差分相关函数有一个冲击脉冲状的形状，与伪随机信号的非周期自相关函数相似，有一个对应于0延迟的窄中央相关峰值，以及对应于其它延迟的低相关旁瓣，那么可以获得更好的时间同步性能。

一个具有冲击脉冲形状的差分相关函数可以由以下论文中公式(10)提出的OFDM同步信号得到：B.Park et al，“A Novel Timing Estimation Methodfor OFDM Systems”，IEEE Communications Letters，Vol.7，No.5，pp.239-241，May 2003(该论文以下称为文件七)，即：

s(k)＝[W(k)Z(k)W^*(k)Z^*(k)]，   (3)

其中，具有N/4长度样本的波形函数W(k)是通过对一个伪噪声随机序列进行IFFT运算而得到的，波形函数Z(k)是一个和W(k)对称的函数。以上公式(3)中所述同步信号通过一个经过修改的差分相关检测出来，该经过修改的差分相关函数定义(文件七)如下：

$D\left(p\right)=\underset{k=0}{\overset{N/2-1}{\mathrm{\Σ}}}r(p-k)\·r(p+k).---\left(4\right)$

因为公式(3)中的信号被明确且唯一地定义为OFDM信号，并且由IFFT而产生，所以文件七中并没有使用其它类型的中心对称同步信号，例如扩频直接序列信号。

如果忽略公式(3)中信号里的复数共轭，可以看出该信号实际上是一个重复信号，其中重复的基本波形长度为N/2样本，且中心对称。这样的信号有一个冲击脉冲状的差分相关函数，但是它的重复结构产生高相关旁瓣，旁瓣总等于总信号能量的四分之一，不管OFDM信号中用于调制子载波的伪噪声信号的属性。这样的高相关旁瓣会增加时间同步的错误概率，所以应该尽可能地降低这样的旁瓣。

另外，因为公式(3)中同步信号的重复的基本波形的长度(N/2)较短，所以能够生成的不同的同步信号就会比较少。在我们关注的应用中，例如蜂窝系统中的小区搜索(相关内容并没有在文件七考虑到)，同步信号并不仅仅只是用于获取时间同步，而且也用于传输信息。由于可能生成的具有低互相关的同步信号较少，因此同步信号能够传输的信息量也会较少。

此外，在信号后半段里的基本重复波形中有一个复数共轭的运算，这可能会使信号生成器和解调器的实现变得复杂，尤其对于信号是通过对一个复伪随机序列进行IDFT运算而获得的情况。。

同时，公式(3)的同步信号的中心对称部分包括两个对称的波形，所以N/2是一个偶数。然而，在有些情况下，可能需要单个的中心对称波形，这时长度N/2为奇数，且该波形在同步信号中被重复多次。

在论文：Zhang et al.“Joint Frame Synchronization and Frequency OffsetEstimation OFDM Systems”IEEE Trans.on Broadcasting，vol.51，no 3，September 2005中，描述了一个联合帧同步及载波频率偏移估算方案。这篇论文主要致力于改进频率误差估算，但是该论文并没有涉及如何估算训练符号的到达时间。

发明内容

本发明的目的是解决或减少现有技术中的一个或多个问题。本发明的主要目的是提供一种方法，使通讯系统的同步对噪音或干扰的敏感度降低，并且还能够在同步的同时传输一些信息。

所以根据本发明的技术方案，在通信系统中生成一种用于改进同步和信息传输的信号，该信号具有一个中心对称部分s(k)。该中心对称部分s(k)以绝对值的形状对称，且该中心对称部分s(k)具有任意长度N，并基于序列集中的唯一可识别的序列c(l)。另外根据本发明的技术方案，所述信号经由一个通讯信道被发送出去，然后被接收，计算并保存一组N个接收信号样本r(k)，k＝0，1，...，N-1的反向差分相关D(p)。对于新的一组N个接收信号样本，重复以上计算并保存相关值的操作，所述新的一组N个接收信号样本比前一组延迟一个样本，重复所述操作若干次。找出使相关值最大的一组N个接收信号样本的延迟，以及选择这个延迟作为解调的初始时间同步，检测出所述序列集中的唯一序列c(l)，提取出传输信息。

该中心对称部分s(k)可以为如下几个示例中的一个：

和

和

和

和

和

和

和

在信号的中心对称部分之前，可能还会有L_CP个样本的循环前缀，这些样本和信号中心对称部分的最后L_CP个样本完全一致。

这个信号中心对称部分s(k)可以生成作为一个OFDM信号，可以通过对N个子载波上的系数H(n)做IDFT而得到。这里的频谱H(n)满足H(n)＝H(N-n)，n＝0，1，2，...，N-1，其中，根据DFT的周期性可以得出H(N)＝H(0)。

可以使用一个伪随机序列c(l)，l＝0，1，...，L-1，L≤N中的元素作为所占子载波频率上的傅立叶变换系数而得到频谱H(n)，即

$H\left(n\right)=\left\{\begin{array}{cc}c(n+\frac{L-1}{2}),& n=\mathrm{0,1,2},...,\frac{L-1}{2}\\ c(n-N+\frac{L-1}{2}),& n=N-\frac{L-1}{2},...,N-1\\ 0,& n=\frac{L-1}{2}+1,...,N-\frac{L-1}{2}-1\end{array}\right.,$ L为奇数，

其中，c(l)，l＝0，1，...，L-1，是一个中心对称序列且长度为奇数L。

本发明实施例提出的方法可以在通讯系统中的一个发送装置和一个接收装置上实现。这两个装置组合在一起成为一个无线通信系统的一部分，该通信系统至少包括这样一个发送装置和这样一个接收装置。

在实际应用中，本发明显著改进了接收装置获取时间同步的特性。传送的同步信号用于支持和帮助接收装置获取时间同步，同时也用来传送一些信息，例如，发送装置的ID号。本发明的技术方案可以应用于蜂窝系统中的小区搜索。另外，和文件一中的现有技术相比，本发明允许同步信号携带更多的信息。

本发明的其它特征和优点在下面的描述中给出。

附图说明

下面将结合附图描述对本发明进行详细说明的实施例。附图包括：

图1为现有技术中一个相关函数的示意图；

图2为一个反向相关函数的示意图；

图3到图6为获取正确时间同步的各种概率的示意图；

图7为本发明的一个无线通讯系统的结构示意图。

具体实施方式

为了获取一个冲击脉冲状的差分相关函数，首先修改差分相关函数的定义，使得对应不同延迟，在求和运算中包括尽可能多的不同样本的乘积。这样，对应不同的非同步延迟，差分相关值是随机的。

一种获取随机化非同步差分相关值的方法是将公式(1)中用到的一组个样本反向排序。将所谓的反向差分相关D(p)定义如下

p表示一组N个接收样本中第一个样本相对于同步信号第一个样本真正位置的延迟，而则表示对x的向上取整函数，即大于或等于x的最小整数。

在(5)中，为了获取p＝0时的最大可能差分相关值，即在

样本的相关窗口中信号的能量，同步信号s(k)，k＝0，1，...，N-1应当中心对称，即：

其中，N为任意正整数，且假设信号能量均匀分布于长度均为

的第一组和第二组样本中。

当

时，由(5)和(6)可以推出同步信号s(k)的反向差分相关D_s(p)，且有

公式(7)与同步信号s(k)的非周期自相关函数R(p)相似，为

$R\left(p\right)=R^{*}(-p)=\underset{l=0}{\overset{N-1-p}{\mathrm{\Σ}}}s(l+p)\·s^{*}\left(l\right),p=\mathrm{0,1},...,N-1.---\left(8\right)$

可以看出，D_s(p)和R(p)的唯一区别就是：D_s(p)中参与求和的元素少于R(p)中参与求和的元素。所以，如果s(k)有一个冲击脉冲状非周期自相关函数，则它的反向差分相关函数就很可能也是冲击脉冲状的。

根据公式(7)所示，一般来说，非重复、但中心对称的伪随机信号产生的相关旁瓣要少于重复信号产生的相关旁瓣。

一种取代(6)中定义的中心对称同步信号的方法是使用如下信号：

在这种情况下，反向差分相关被定义为：

现有技术文件七，公式(10)中所提出的OFDM同步信号(3)可以被视为信号(9)的一个特例。需要指出的是，(9)更具一般性，因为它是定义在任意长度N上的，而(3)仅仅在Nmod 4＝0的情况下成立。

如果信号是斜对称的，同样可以获取反向差分相关的最大绝对值，即信号被定义为如下形式：

类似的，如果信号被定义为如下形式，(10)的绝对值不变

实施例一

为了描述中心对称的同步信号(6)的设计以及所对应的反向差分相关函数(5)的特性，从文件一中所做的假设开始，来生成OFDM中心对称同步信号集。这些假设为：采样频率为1.92MHz，子载波间隔为15kHz，占用的最多子载波数为Nosc＝76，1.92MHz频带内总子载波数为N＝128(传输带宽为1.25MHz)。用伪随机序列中的元素来调制所占用的子载波，该伪随机序列为具有较好互相关特性的序列集中的一个。这个序列集中的不同序列由不同的小区标识(ID)数来标识。对所接收的OFDM信号进行DFT解调后，就可以通过子载波的反映射以及一些信号处理来识别被发送的序列。当同时接收到来自于不同小区的不同序列时，由于不同的序列间的互相关较小，使得序列识别更加可靠。

输出的长度为N＝128样本的OFDM同步信号s(k)是通过对N＝128个傅立叶系数频谱H(n)进行IDFT而获取的，即

$s\left(k\right)=\frac{1}{N}\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}H\left(n\right)W_N^{-\mathrm{kn}},W_N=\exp (-j2\mathrm{\π}/N),j=\sqrt{-1},k=\mathrm{0,1,2},...,N-1.---\left(11\right)$

如果H(n)＝H(N-n)，n＝0，1，2，...，N-1，其中，根据DFT的周期性，H(N)＝H(0)成立，则可以证明s(k)将以它的样本s(N/2)为中心是对称的，即s(k)＝s(N-k)，

且仅当H(n)＝H(N-n)，k，n＝1，...，N-1。(12)

现在证明(12)如下：

从s(k)的定义开始，即

$s\left(k\right)=\frac{1}{N}\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}H\left(n\right)W_N^{-\mathrm{kn}},W_N=\exp (-j2\mathrm{\π}/N),j=\sqrt{-1},k=\mathrm{0,1,2},...,N-1,---\left(A1\right)$

有

$s(N-k)=\frac{1}{N}\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}H\left(n\right)W_N^{\mathrm{kn}},=\frac{1}{N}\underset{l=N}{\overset{1}{\mathrm{\Σ}}}H(N-l)W_N^{-\mathrm{kl}}$

$=\frac{1}{N}\underset{l=N}{\overset{1}{\mathrm{\Σ}}}H(N-l)W_N^{-\mathrm{kl}},k=\mathrm{0,1,2},...,N-1---\left(A2\right)$

这里引入了一个替换变量n＝N-l，这个变量的引入改变了求和的顺序，以及用到了DFT(H(n)＝H(n+N))的周期性。由(A.1)和(A.2)我们可以推出当H(n)＝H(N-n)时，s(k)＝s(N-k)，这是一个充分条件。意味着仅当H(n)＝H(N-n)时，s(k)＝s(N-k)，这也是一个必要条件。可以从H(n)的表达式开始证明这一点。

频谱H(n)可以通过如下方式获得：通过将一个伪随机序列c(l)，l＝0，1，...，L-1，L≤Nosc的元素作为在所占子载波频率上的傅立叶变换系数而获取。

将c(l)和H(n)之间的映射定义为：

$H\left(n\right)=\left\{\begin{array}{cc}c(n+\frac{L-1}{2}),& n=\mathrm{0,1,2},...,\frac{L-1}{2}\\ c(n-N+\frac{L-1}{2}),& n=N-\frac{L-1}{2},...,N-1\\ 0,& n=\frac{L-1}{2}+1,...,N-\frac{L-1}{2}-1\end{array}\right.,$ L为奇数，(13)

其中，c(l)，l＝0，1，...，L-1，为一个中心对称序列且长度L为奇数。显然可以满足(12)中的条件。

因此，最后得到的同步信号s(k)，k＝0，1，2，...，N-1是一个低通、基带OFDM信号，且关于它的样本s(N/2)对称，意味着仅有样本s(0)与样本s(N/2)没有相对称的部分。换句话说，最后得到的OFDM同步信号可以被认为只有两个部分：第一个部分只一个样本，第二个部分有N-1个中心对称的样本，即s(k)＝s(N-k)，k＝1，2，...，N-1。

更进一步说，对以上OFDM信号进行盲检测，应该使用N-1个输入样本构成的组，然后进行反向差分相关，如下：

但是，在获取正确的时间同步信息后，整个组的N个样本都应该被用于OFDM解调制，以及信息内容(小区ID)的识别。

剩下的问题就是应该选择什么样的长度L为奇数，且中心对称的序列来进行子载波的调制。文件一中使用了L-1个伪随机序列{ar(l)}，r＝1，...，L-1，其中L为质数，来生成重复OFDM同步信号。这些序列是长度L为奇数的Zadoff-Chu(ZC)序列，其定义如下

$\mathrm{ar}\left(l\right)=W_L^{\mathrm{rl}(l+1)/2},l=\mathrm{0,1},...,L-1,$ L为奇数，  (15)

其中WL＝exp(-j2π/L)，

当L为奇数时，可以看出ZC序列(15)是中心对称的(关于它的第(L-1)/2+1个元素)，也就是说，ar(l)＝ar(L-1-l)，l＝0，1，...，L-1。为了满足条件——序列长度小于或等于最大占用的子载波数，可以去掉ZC序列开头和结尾的一些元素，并使最后得到的截短的序列依然是中心对称的。

由于最大可占用子载波数为Nosc＝76，而ZC序列的长度则是一个质数，因此，在(15)中用L＝79生成一个原型ZC序列，然后再去掉这个原型ZC序列的头2个及最后2个元素，使其缩短为长度L＝75，这样最后的ZC序列依然是中心对称的。将这个截短了的序列用于公式(13)并对H(n)经过IDFT后生成OFDM同步信号(11)。

如果在(15)中为r取不同的值，可以得到最多M＝L-1＝74个不同的OFDM同步信号，每一个OFDM同步信号都携带有关于小区ID的不同信息。在使用同样长度同步信号的条件下，小区ID的数目几乎是文件一中小区ID数目(41)的两倍。同时，文件一中关于检测ZC序列的原则，在使用差分编码和IDFT的情况下，对这个例子也一样适用。

在多径传播信道的情况下，为了能保证解调制的鲁棒性，在OFDM同步信号之前加上了一个循环前缀。图2示出了从截短的ZC序列获得的OFDM同步信号(11)的反差分相关函数的大小，该ZC序列的长度为L＝75，小区ID＝r＝29，以及循环前缀为LCP＝10个样本。

循环前缀存在使反向差分相关函数变得不对称，其中负延迟对应的旁瓣水平稍微有所上升。但是，由于旁瓣的水平和主峰值相比仍然很低，因此不会造成太大的获取错误时间同步的概率。

Zadoff-Chu序列是生成GCL序列{c(l)}的基础，如[6]所定义

c(l)＝a(l)b(lmod m)，l＝0，1，...，L-1，(16)

这里L＝sm²，s和m是正整数，{b(l)}是任何m个单位模的复数组成的序列，以及{a(l)}是长度为L的Zadoff-Chu序列。所以，为了获取一个中心对称的GCL序列，L应该为奇数，且调制序列{b(l)}应该是中心对称的。由于中心对称GCL序列的数量较多，如果在本发明中应用这些序列，则还有潜力传输更多信息。此外，这些序列与它们选择的调制序列无关，保留了最佳相关特性。

时间同步获取性能

在蜂窝系统的用户设备(UE)中，射频(RF)信号的初始频率误差(刚开机时)可能有数万赫兹。在接收器锁定了来自某个基站的接收信号以后，这个频率误差将会被减少到几百赫兹以内。开机之后，UE会执行最初的小区搜索任务，而在那之后，UE将会被锁定到一个基站。当UE找到了它的“服务小区”小区之后，小区搜索程序就进入监测状态，这时它会监测可用的相邻小区，其目的在于，UE在激活状态时随时准备切换，或者是，在UE处于待机状态时，有可能重新选择小区(为了得到更好的信号接收)。在监测模式下，因为所有的小区的频率都紧密同步，而且UE已经与其中之一同步了，所以接收信号和UE的RF信号之间的频率误差大为降低。

因此，在初始的小区搜索时，在频率误差比较大时，接收机应该能够检测到基站发出的同步信号的到达时间。

在加性高斯白噪(AWGN)信道上，将获取正确时间同步的概率作为信噪比(SNR)函数，用仿真来评价例1中的同步信号获取时间同步的性能。对UE和基站之间的初始频率误差df为0，1，2及3ppm的4种情况进行了仿真，其中载波频率为2.6GHz。一般情况下，循环前缀长度为10个样本。

如果估算的到达时间在误差允许范围内，此时获取的时间同步被认为是正确的。该获取的时间位于真正的时间同步位置之前，因此它与OFDM信号中的循环前缀重叠。这个误差允许范围不能大于循环前缀的长度，而且应该等于循环前缀中没有被前一个OFDM符号的信道响应所覆盖的部分。由于循环前缀的长度不应该比信道响应的最大期望长度大很多(如果确实比它大的话)，因此，实际上的误差允许范围不可能大于几个样本。然而，当文件一中的重复同步信号被作为比较的参考时，为了获取文件一中信号的最佳性能，会把循环前缀设定为与误差允许范围相同。

很容易看到，差分相关的大小不取决于频率误差，所以文件一中的信号在评估时没有考虑频率误差。评估结果如图3所示。

在没有初始频率误差的情况下，由反向差分相关检测出的中心对称信号的性能要比由差分相关检测出的重复信号要好，其中在正确获取概率为0.5时要高出1dB多，而在正确获取概率为0.9时要高出5dB多。

当频率误差不为0时，重复信号的性能不变，而中心对称信号的性能则随着频率误差的上升而下降。当频率误差为1ppm(2600Hz)时，相对性能几乎不变。当频率误差为2ppm，且正确获取概率大于0.5时，中心对称信号仍然性能较好，不过在很低SNR的情况下，重复信号的性能较好。但是，当频率误差为3ppm时，不管是什么样的SNR，中心对称信号都不能够获取时间同步。因为反向差分相关中的一些旁瓣即使在没有噪音的情况下也会高于主峰值。

实施例二

例1中信号的时间同步获取性能结果显示了，如果频率误差高于某个阈值，使用差分相关获取时间同步的结果要比使用反向差分相关获取时间的结果好；如果该频率误差低于某个阈值时，则反之。

这个结果显示，在初始小区搜索时，如果频率误差高于2ppm，则使用中心对称和周期性的信号产生结果会比较好。对于这样的信号，UE既可以用差分相关也可以用反向差分相关来检测，具体取决于UE所在小区的搜索模式，也就是取决于接收信号的载波频率和接收器的参考RF频率之间的最大期望差。

因此在初始小区搜索时，应该使用差分相关来搜索来自于基站的同步信号。当小区搜索进入了监测模式以后，应该用反向分差相关来检测同步信号，因为在频率误差比较低时，能够提供较好的时间同步获取性能，这样就可以较快地检测到相邻的小区。需要指出的是，在小区查找进入监测模式时，快速地检测到信号更好的相邻小区可以减少系统的干扰，因为这样UE就可以用较低的功率进行传输。

现假设与实施例1中具有相同条件，中心对称的周期性OFDM同步信号集可以由36个长度为质数L＝37的ZC序列集合通过映射(13)以及IDFT运算(11)来生成，这里N＝64。然后，对(11)中得到的长度为64的样本进行周期扩展，即，重复这些样本以最后得到长度为128个样本的中心对称且具有周期性同步信号。同前例，在最后得到的长度为N＝128个样本的信号s(k)中，针对于s(N/2)，唯有s(0)没有相对称的部分。

用(11)以及如下通用映射公式也可以直接得到相同的信号(即不用周期延长)：

L为奇数，

(17)

其中，c(l)，l＝0，1，...，L-1，是一个中心对称序列，其长度为奇数L，R＝2为重复的次数，即，是某个基本波形在信号中的周期个数，N＝128为IFFT的大小。一般来说，如果Nmod R＝0，则映射(17)产生一个有R个周期的中心对称信号。

将获取正确时间的概率作为AWGN信道上信噪比(SNR)的函数，用仿真来评价上述同步信号的获取时间同步的性能。对UE和基站之间的初始频率误差df＝0，1，2及3ppm的四种情况进行了仿真，其中载波频率为2.6GHz。循环前缀长度在仿真中为10个样本。评价结果如图4所示。

参见图3和图4，当频率误差等于3ppm时，中心对称且具有周期性的OFDM信号的反向差分相关比非周期的OFDM信号的反向差分相关更具有鲁棒性。从公式(7)和(8)之间的相似性出发，图3和图4中所示的不同的获取时间同步的性能可以从相应信号的通用非周期性自相关函数的属性中获取。这样的函数常常被称为模糊函数。该函数是关于延迟和频率误差的二维函数。

对于啁啾类信号，例如图3中的非重复信号，有一个脊形模糊函数，其特点为在频率误差较高时有一个偏移的、延迟位置不为0的主瓣。该效果就是反向差分相关在3ppm频率误差时崩溃的主要原因。带有其它小区ID的信号有可能对这个效果不那么敏感，并有可能在更高的信噪比的情况下，收敛到时间获取概率等于1，但是对于稍高的频率误差它们也一样会崩溃。

一方面，例如，图4中的周期性信号有所谓的钉床形的模糊函数，其特点为旁瓣较高，且有规律地分布在时间-频率平面上，但主瓣相对于0延迟的位置却不随频率而改变。基本上，这些信号看起来比实际长度要短，这使得在频率误差较高时产生的变形较小。另一面，该反向差分相关有较高的旁瓣的原因是信号的重复特性，所以就算是在没有频率误差的时候，对于具有两个周期同样波形的信号，它们的反向差分相关旁瓣至少等于主瓣的一半。比较图3和图4可以看出，该特性使得在频率误差较低(小于2ppm)时，获取时间的性能较差。

实施例三

如前所述，在实际应用中允许的误差范围只有几个样本。但是，在这种情况下，即使是差分相关(如，用于检测文件一中重复同步)在频率误差较高时性能也较差，如图5中所示，在允许误差范围为2个样本时，评估图3中信号的获取时间同步的性能。

图1中的平台是使差分相关性能差的原因，因此，很有可能使噪声在该平台内小于0延迟(正确延迟)的地方产生一个相关峰值。所以，随着信噪比的增加，重复信号所对应的曲线收敛到1的速度很慢。

前述关于不同类型的模糊函数的描述引发了对其它类型的伪噪声序列的思考，这些伪噪声序列的模糊函数能允许更大频率误差。例如，这样的伪噪声序列是正交Golay(二进制)互补序列，见：M.J.E.Golay，“互补系列”，无线电工程师协会(IRE)信息论会报，第IT-7卷，82-87页，1961年4月(以下称为文件八)。对于长度L为偶数的序列，存在一对互补Golay序列，其特点为对于所有非0延迟，所有序列的非周期性自相关函数的和等于0。长度为L的正交Golay序列集可以由一个长度为L的Golay互补序列和所有L个长度为L的Walsh序列以位为操作对象相乘得到[文件八]。该序列集中的序列可以被分成L/2组不同的互补对。

如果用正交Golay互补对集中的一个Golay序列的位元作为(11)中H(n)的傅立叶系数，那么，类似(9)，最后得到的OFDM同步信号s(k)具有如下特性：

该信号可以用一个修改后的反向差分相关(10)来检测，如下所示：

可以看出，在一个单径传播信道里获取的信号的任意频率误差下，反向差分相关(10)和(19)的大小都保持不变。这是一个对任意信号(9)，(9.1)以及(18)都适用的一般特性。

如果一个Golay序列c(k)的元素被映射成等距连续子载波的傅立叶系数，例如，

L为奇数，(20)

则最终得到的OFDM信号的功率峰均比(PAPR)就小于3dB，见：B.M.Popovic，“Synthesis of Power Efficient Multitone Signals with FlatAmplitude Spectrum”，IEEE Transactions on Communications，Vol.39，No.7，pp.1031-1033，July 1991。这也进一步说明了，所有基于正交互补对集合中不同Golay序列的所有OFDM同步信号，都会有一个小PAPR值，这样就使得平均传输能量最大化，即，在小区边缘的接收信噪比最大化。

图6中显示了从长度为L＝64的Golay互补序列中获取的OFDM信号的获取时间同步的性能。按(20)和(11)，将该Golay互补序列映射到一个长度为N＝128的OFDM信号上。可以看出，从一个Golay互补序列得到的OFDM信号的获取时间同步的性能不会随着频率误差的增加而改变。

在这种情况下，例如，信息携带就可以通过把当前正交Golay序列集中的每个正交Golay序列加上标签来完成。当接收到信号并从OFDM信号中解调出数据之后，就可以通过计算与当前序列集中所有序列的相关来识别一个特定的序列。这样的一组相关器可以高效地实现，例如，通过快速Hadamard变换来实现。在计算相关之前，可以在解调序列上应用差分编码来去除信道畸变。在这种情况下，用于计算相关的参考序列也应该应用差分编码。

参见图7，本发明还包括一个无线通讯系统，举例来说，该通信系统可以包括一个蜂窝系统100中的基站120以及和基站通讯的终端130。基站和终端中的至少一个最少要包括一个发送单元，用于生成和发送中心对称的信号s(k)，且该中心对称s(k)可以是任意长度N。基站和终端中的至少一个最少要包括一个接收单元，用于接收和处理发送装置生成的信号。

应用及替代方案

本发明可以在所有如下应用中使用：在这些应用中，传送的同步信号用来支持和帮助接收器获取时间同步，同时也用来传输一些信息，例如发送器的身份号等等。应用之一就是蜂窝系统中的小区搜索。

本发明中所提出的中心对称同步信号可以是OFDM类型，这样会在一定程度上有益于从多径(时间弥散)传播信道里接收信号的信息解调。

但是，其它类型的类噪音中心对称同步信号，如用反向差分相关来检测的直接序列扩频信号，也可以被应用，且有相似的时间同步获取性能。

Claims (13)

1.一种基站，其特征在于，包括：一个发送单元，用于生成一个具有时间对称特性、可用于时间同步的信号，所述信号基于序列集中的可唯一识别的中心对称序列c（l），

所述发送单元进一步用于通过一个通讯信道发出所述信号，

所述信号具有中心对称部分s（k），所述中心对称部分s（k）以绝对值的形式对称，其中，该中心对称部分s（k）具有长度N,所述s（k）包括两个部分，其中的第一个部分包括一个没有相对称的部分的样本，其中的第二个部分包括N-1个中心对称的样本，

所述序列c（l）是Zadoff-Chu序列，其定义如下

$c\left(l\right)=W_L^{\mathrm{rl}(l+1)/2},$ l=0，1，…，L-1，

其中，，L为Zadoff-Chu序列的长度，r为Zadoff-Chu序列的序列索引。

2.一种基站，其特征在于，包括：一个发送单元，用于生成一个具有时间对称特性、可用于时间同步的信号，所述信号基于序列集中的可唯一识别的中心对称序列c（l），

所述发送单元进一步用于通过一个通讯信道发出所述信号，

所述信号具有中心对称部分s（k），所述中心对称部分s（k）以绝对值的形式对称，其中，该中心对称部分s（k）具有任意长度N,

所述序列c（l）是Zadoff-Chu序列，其定义如下

$c\left(l\right)=W_L^{\mathrm{rl}(l+1)/2},$ l=0，1，…，L-1，

其中，

，L为Zadoff-Chu序列的长度，r为Zadoff-Chu序列的序列索引，所述中心对称部分s（k）的绝对值是对称的，原因在于该中心对称部分s（k）的公式为如下公式中的一种：

3.根据权利要求1或2所述的基站，其特征在于，生成所述信号时，所述中心对称部分s（k）之前有一个长度为L_CP个样本的循环前缀，所述L_CP个样本与所述中心对称部分s（k）的最后L_CP个样本相同。

4.根据权利要求1或2所述的基站，其特征在于，所述中心对称部分s（k）是通过对具有N个子载波权重的频谱H（n）进行反离散傅立叶变换IDFT运算得到的，所述频谱H（n）则是通过将所述序列c（l）,l=0，1，…，L-1，L=N的元素作为所述信号所占用子载波频率的傅立叶系数而得到的。

5.根据权利要求4所述的基站，其特征在于，所述频谱H（n）=H（N-n），n=0，1，2，…，N-1，其中，根据离散傅立叶变换DFT的周期性得出H（N）=H（0）。

6.根据权利要求5所述的基站，其特征在于，将所述序列c（l）按如下方式映射到所述频谱H（n）上：

$H\left(n\right)=\left\{\begin{array}{cc}c(n+\frac{L-1}{2}),& n=\mathrm{0,1,2},...,\frac{L-1}{2}\\ c(n-N+\frac{L-1}{2}),& n=N-\frac{L-1}{2},...,N-1,\\ 0,& n=\frac{L-1}{2}+1,...,N-\frac{L-1}{2}-1\end{array}\right.$ L为奇数，

其中，所述序列c（l）是一个中心对称序列，且长度为奇数L。

7.根据权利要求5所述的基站，其特征在于，将所述序列c（l）按如下方式映射到所述频谱H（n）上：

其中，所述序列c（l）是一个中心对称序列，且长度为奇数L，R是重复次数，即，某个基本波形在所述信号内的周期数，并满足N mod R=0。

8.一种基站，其特征在于，包括：一个发送单元，用于生成一个具有时间对称特性、可用于时间同步的信号，所述信号基于序列集中的可唯一识别的中心对称序列c（l），

所述发送单元进一步用于通过一个通讯信道发出所述信号，

所述信号具有中心对称部分s（k），所述中心对称部分s（k）以绝对值的形式对称，其中，该中心对称部分s（k）具有任意长度N,

所述序列c（l）是Zadoff-Chu序列，其定义如下

$c\left(l\right)=W_L^{\mathrm{rl}(l+1)/2},$ l=0，1，…，L-1，

其中，，L为Zadoff-Chu序列的长度，r为Zadoff-Chu序列的序列索引，所述序列c（l）被映射到所述信号的一个发送者的标识上。

9.一种终端，其特征在于，包括：一个接收单元，用于接收和处理一个具有时间对称特性、可用于时间同步的信号，所述信号基于序列集中的可唯一识别的中心对称序列c（l），所述信号为具有中心对称部分s（k）的信号，所述中心对称部分s（k）以绝对值的形式对称，其中，该中心对称部分s（k）具有长度N,所述s（k）包括两个部分，其中的第一个部分包括一个没有相对称的部分的样本，其中的第二个部分包括N-1个中心对称的样本，

所述序列c（l）是Zadoff-Chu序列，其定义如下

$c\left(l\right)=W_L^{\mathrm{rl}(l+1)/2},$ l=0，1，…，L-1，

其中，

，L为Zadoff-Chu序列的长度，r为Zadoff-Chu序列的序列索引。

10.如权利要求9所述的终端，其特征在于，所述接收单元进一步：

用于计算并保存一组N个接收信号样本的相关值，

用于对于新的一组N个接收信号样本，重复上述计算和保存相关值的步骤，所述新的一组N个接收信号样本比前一组延迟一个样本，

用于找出使所述相关值最大的一组N个接收信号样本的延迟，选择所述延迟为解调的初始时间，

用于从所述序列集中检测出所述序列c（l），

其中，所述计算和保存相关值用于计算并保存一组N个接收信号样本r（k），k=0，1，…，N-1的反向差分相关D（p），p表示一组N个接收信号样本中第一个样本相对于所述信号第一个样本真正位置的延迟。

11.根据权利要求10所述的终端，其特征在于，使用

作为所述反向差分相关D（p），其中，

代表x的向上取整的函数，即，大于或等于x的最小整数，p表示一组N个接收信号样本中第一个样本相对于所述信号第一个样本真正位置的延迟。

12.一种终端，其特征在于，包括：一个接收单元，用于接收和处理一个具有时间对称特性、可用于时间同步的信号，所述信号基于序列集中的可唯一识别的中心对称序列c（l），所述信号为具有中心对称部分s（k）的信号，所述中心对称部分s（k）以绝对值的形式对称，其中，该中心对称部分s（k）具有任意长度N,

所述序列c（l）是Zadoff-Chu序列，其定义如下

$c\left(l\right)=W_L^{\mathrm{rl}(l+1)/2},$ l=0，1，…，L-1，

其中，

，L为Zadoff-Chu序列的长度，r为Zadoff-Chu序列的序列索引，

当接收信号频率误差相对较大时，使用差分相关处理所述接收的信号，

当接收信号频率误差相对较小时，使用反向差分相关处理所述接收的信号。

13.一种无线通讯系统（100），包括至少一个权利要求1-8中任一项所述的基站（120），以及至少一个权利要求9-12中任一项所述的终端（130）。

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