CN103262447A - 一种用于主同步信号检测的方法和设备 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用于主同步信号(PSS)检测的方法和设备。该方法可以包括：通过利用所述主同步信号的中心对称性，对接收向量执行中心对称性预处理；以及基于该中心对称性预处理，使用本地主同步信号对所述接收向量执行非相关性检测，以便检测所述主同步信号。通过基于所述主同步信号的中心对称性，对接收向量执行预处理，可以显著降低PSS检测中的计算复杂度，从而大大增加PSS搜索的速度和性能，进而提高小区搜索效率。

Description

一种用于主同步信号检测的方法和设备

技术领域

本发明涉及第三代合作伙伴计划长期演进(3GPP LTE)技术领域，更特别地涉及用于主同步信号(PSS)检测的方法和设备。

背景技术

3GPP LTE被认为是下一代无线通信的关键技术。作为演进通用陆地无线接入网络(E-UTRAN)而公知的LTE网络已经被3GPP标准化。在LTE系统中，采用正交频分多址(OFDMA)技术作为下行链路传输方案，而采用单载波频分多址(SC-FDMA)技术用于用户设备(UE)对基站设备(eNB)的上行链路接入。

在LTE系统中，小区搜索过程是在UE和小区之间实现时间和频率同步并检测小区ID的过程。为了使得UE能够较快地获得频率和同步信息，在LTE系统中设计了主同步信号(PSS)和辅同步信号(SSS)。每个小区通过主同步信号和辅同步信号中携带的小区ID信息来识别。在LTE系统中采用了Zadoff-Chu序列(在下文中简称为ZC序列)来生成PSS序列，并利用根值分别为25、29和34的三组序列来区分一个小区组中的三个小区。出于说明的目的，在图1中示出了频域ZC序列的示意图。如图1所示，ZC序列长度为63，其中对除去DC直流载波外的62个子载波进行了调制，而位于中心位置处的直流载波出于避免直流分量的原因而并未调制。

该ZC序列具有很好的自相关性，但是具有非常低的互相关性。换言之，其自相关值很高，而其互相关值很低。基于此特性，在PSS序列检测时可以采用非相关性检测算法。换言之，可以通过检测相关值峰值来检测PSS序列。

图2示出了根据现有技术的PSS检测的示意图。如图2所示，在接收方处(即在用户设备UE处)，通过滤波器对接收到的向量y进行滤波，以滤除与PSS不相关的内容，并避免其他子载波对PSS的干扰。然后，计算得到的接收向量与三个本地ZC序列的相关值。

在PSS的情况下，由于ZC序列所特有的相关性，检测到的PSS将与本地一个ZC序列与匹配；这时，将会在PSS根值识别模块的输出中出现一个局部峰值；通过利用该峰值，可以在接收方处准确地确定接收向量为哪个PSS序列，从而确定小区ID。而在未出现PSS的情况下，所计算的最大相关值将会低于判定阈值T_i，此时将会把序列起始点索引θ加1以进入下一次操作。

因此，在现有的PSS检测算法中，逐一地使用所有这三个本地序列来与接收到的序列进行比较，以确定该接收向量是否与其中一个ZC序列相匹配。此外，虽然在下行链路传输中PSS序列的传输频率并不高，通常为5毫秒一次，但为避免对PSS符号的漏检，在现有技术的方案中，需要对接收到的所有符号进行检测。由于PSS的传输频率较低，所以这些被检测的符号中绝大部分都是数据符号。然而，即使这样，仍需利用三个本地ZC序列来确定接收到符号是否其中一个ZC序列匹配，且直到确定不匹配，算法才会继续对后续符号的检测。因而，事实上，绝大多数的PSS算法检测运算被消耗在这些数据符号上而不是PSS序列上。所有这些都使得这种PSS检测算法大量消耗在接收方处的数据处理能力；因此这是一种效率很低的检测策略，会严重制约UE接入小区的速度。

为此，在本技术领域存在对于一种改进的PSS检测方案的迫切需要。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种用于主同步信号检测的改进的技术方案，以便解决或者至少部分缓解现有技术中的至少部分缺陷。

根据本发明的第一方面，提供了一种用于主同步信号检测的方法。该方法可以包括：通过利用主同步信号的中心对称性，对接收向量执行中心对称性预处理；以及基于该中心对称性预处理，使用本地主同步信号对所述接收向量执行非相关性检测，以便检测所述主同步信号。

在根据本发明的一个实施方式中，所述通过利用主同步信号的中心对称性，对接收向量执行中心对称性预处理可以包括：通过利用所述主同步信号的中心对称性，通过缩短所述接收向量的长度来得到预处理后的接收向量。在该实施方式中，本地主同步信号具有与预处理后的接收向量相同的长度，且非相关性检测基于本地主同步信号，针对经过预处理的接收向量执行。

在根据本发明的另一实施方式中，所述缩短接收向量的长度以得到预处理后的接收向量可以包括：将接收向量中处于对称位置处的对应数据相加，以得到所述预处理后的接收向量。

在根据本发明的再一实施方式中，通过利用主同步信号的中心对称性，对接收向量执行中心对称性预处理可以包括：检测接收向量是否具有中心对称性特性，以及其中非相关性检测响应于确定所述接收向量具有中心对称性特性而执行。

在根据本发明的又一实施方式中，所述检测接收向量是否具有中心对称性特性可以包括：计算所述接收向量中处于对称位置处的对应数据之间的相关值之和以作为对称性值；以及基于所述对称性值来确定所述接收向量是否具有中心对称性特性。

在根据本发明的另一实施方式中，所述基于对称性值来确定接收向量是否具有中心对称性特性可以包括：在所述对称性值不小于对称性检测阈值时，确定所述接收向量具有中心对称性特性。

在根据本发明的再一实施方式中，所述主同步信号检测可以响应于通信系统关于频域检测和时域检测的设置而在频域或者时域执行。

根据本发明的第二方面，提供了一种用于主同步信号检测的设备。该设备可以包括：中心对称性预处理装置，配置用于通过利用主同步信号的中心对称性，对接收向量执行中心对称性预处理；以及非相关性检测装置，配置用于基于该中心对称性预处理，使用本地主同步信号对所述接收向量执行非相关性检测，以便检测所述主同步信号。

此外，根据本发明的第三方面，还提供了一种用户设备，该用户设备可以包括根据本发明第二方面的设备。

根据本发明提供的实施方式，通过基于主同步信号的中心对称性，对接收向量执行预处理，可以显著降低PSS检测中的计算复杂度，从而大大增加PSS搜索的速度和性能，进而提高小区搜索效率。

附图说明

通过对结合附图所示出的实施方式进行详细说明，本发明的上述以及其他特征将更加明显。在本发明的附图中，相同的标号表示相同或相似的部件。在附图中：

图1示意性地示出了现有技术中的频域ZC序列的示意图；

图2示意性地示出了根据现有技术的用于PSS检测的技术方案；

图3A和图3B分别示意性地示出了频域ZC序列和时域ZC序列的中心对称特性；

图4示意性地示出了根据本发明的一个实施方式用于PSS检测的方法的流程图；

图5示意性地示出了现有技术中PSS检测的原理的示意图；

图6示意性地示出了根据本发明的一个实施方式的用于执行中心对称性预处理的原理的图示；

图7示意性地示出了根据本发明的该实施方式用于PSS检测的原理的图示。

图8示意性地示出了根据本发明的该实施方式用于PSS检测的方法的示意图；

图9示意性地示出了根据本发明的另一实施方式用于执行中心对称性预处理的原理的图示；

图10示意性地示出了根据本发明的该实施方式用于PSS检测的方法的示意图；

图11示意性地示出了根据本发明的又一实施方式用于执行中心对称性预处理的方法的图示；

图12示意性地示出了根据本发明的中心自相关(CSC)方法的定时测量特征图；

图13示意性地示出了根据本发明的一个实施方式用于PSS检测的设备的方框图；以及

图14示出了针对现有技术和根据本发明的技术方案的仿真结果。

具体实施方式

在下文中，将参考附图通过实施方式对本发明提供的用于PSS检测的方法和设备进行详细的描述。应当理解，给出这些实施方式仅仅是为了使本领域技术人员能够更好地理解和实现本发明，而并非以任何方式限制本发明的范围。

首先需要说明的是，在本发明中示出了方法的步骤的特定执行顺序，然而该方法并不一定必须严格按照所示出的顺序执行，而是根据每个方法步骤的性质可以颠倒顺序或者同时执行。

此外，在本发明中，[·]^T表示向量或者矩阵的转置；[·]^H表示向量或者矩阵的埃尔米特转置；[·]^*表示向量或者矩阵的复共轭。

在具体对本发明进行说明以前，首先将对ZC序列进行详细描述。如前参考图1所述，在LTE系统中使用的ZC序列是长度为63且具有良好自相关性的序列。在频域中，该ZC序列可以通过下式给出：

${\mathrm{ZC}}_M^{63}\left(n\right)=\exp \left[\frac{\mathrm{j\πMn}(n+1)}{N_{\mathrm{ZC}}}\right]$ 式(1)

其中N_ZC为ZC序列的长度且等于63，n为子载波的索引，“exp()”表示以自然对数的底e为底的指数函数，以及

依据上面的式(1)，可将ZC序列中第N_ZC-1-n子载波的值计算如下：

${\mathrm{ZC}}_M^{63}(N_{\mathrm{ZC}}-1-n)$

$=\exp \left[\frac{\mathrm{j\πM}(N_{\mathrm{ZC}}-1-n)(N_{\mathrm{ZC}}-n)}{N_{\mathrm{ZC}}}\right]$

$=\exp \left[\frac{\mathrm{j\πM}({N_{\mathrm{ZC}}}^2-(2n+1)N_{\mathrm{ZC}}\_n(n+1))}{N_{\mathrm{ZC}}}\right]$ 式(2)

$=\exp \left[\mathrm{j\πM}(N_{\mathrm{ZC}}-(2n+1))\right]\·\exp \left[\frac{\mathrm{j\πMn}(n+1)}{N_{\mathrm{ZC}}}\right]$

$=\exp \left[\mathrm{j\πM}(N_{\mathrm{ZC}}-(2n+1))\right]\·{\mathrm{ZC}}_M^N\left(n\right)$

其中n＝0，1，...，N_ZC-1，由于N_ZC为奇数，所以可以在不失一般性的情下，将N_ZC表示为N＝2B+1，因此，该公式可以进一步简化为：

式(3)

从式(3)可以明显看出，所有奇数长度的ZC序列都具有中性对称性，而且与M值无关。

图3A示出了频域ZC序列的中心对称特性。如图所示，ZC序列的子载波以DC子载波(位于#(N-1)/2处)为中心对称分布，即#0子载波数据与#N-1子载波数据对称(相等)，#1子载波数据与#N-2子载波数据对称，以此类推。

另外，时域ZC序列也具有类似的中心对称特性。不过，由于经历了傅立叶变换，时域ZC序列的长度变为2048，所以这种中心对称特性略有不同。然而，在去除#0号数据后，仍存在这种的中心对称性。图3B示意性地示出了时域ZC序列的中心对称性的图示。如图所示，其中除去#0数据外，其他数据仍然以#N/2的数据为中心对称，即#1数据与#N-1数据对称，#2数据与#N-2数据对称，以此类推。因此，时域ZC序列的对称性可以表示为：

y(n)＝y(N-n)      式(4)

其中N表示傅立叶变换的长度(即1024)，n等于1至N/2-1。

在传统PSS检测方案中，ZC序列的相关特性在PSS检测中已经得到充分的利用，然而ZC序列的中心对称性至今尚未引起注意。本发明人注意到这一问题，并对此进行研究。发明人认为如能将这一中心对称性特性应用用于PSS检测，将会极大地提高PSS序列的检测性能。

为此，本发明提出了一种改进的用于PSS检测的技术方案。由于其比现有技术中的PSS检测算法具有更快的检测速度，因此也可以成为快速PSS检测方案，或者增强PSS检测方案。在下文中，将主要以时域PSS检测操作为例，参考图4至图14对该技术方案进行详细地描述。

参考图4，该图4示出了根据本发明的一个实施方式用于PSS检测的方法的流程图。如图4所示，首先在步骤S401，通过利用主同步信号PSS的中心对称性，对接收向量执行中心对称性预处理。

在对接收向量滤波后，可以执行向量预处理，利用所述主同步信号的中心对称性，通过缩短所述接收向量的长度以得到预处理后的接收向量。例如，可以将接收向量中处于对称位置处的对应数据相加，这样既能保持接收向量的所有有效信息，又可以缩短需要处理的数据量，藉此可以得到预处理后的接收向量。

在这种情况下，本地存储的主同步信号(即三个ZC序列)的长度与所述预处理后的接收向量的长度保持相同。这样，可以基于长度缩短的本地主同步信号，针对所述经过预处理的接收向量执行非相关性PSS检测。

预先在本地存储的每个主同步信号是理想信号，其未受到任何噪声和载波频偏的影响，因此可以直接取其中间直流部分以及其前半部分或后半部分作为缩短的主同步信号。当然，也可以如前述的向量预处理操作那样，将本地ZC序列缩短为与预处理后的接收向量的长度相同的长度，但由于本地ZC序列为理想序列，对称位置的数据完全相等，这样的预处理实际上与直接选取中间直流部分以及其前半部分或后半部分是等同的。而且，直接选取的方式更为简单和直接，无需进行任何运算操作。

由于该向量预处理方法可以将计算的复杂度将少大约一半，因此可以称作复杂度减半(AHC，Almost Half Complexity)方案。关于该AHC方案，将在下文参考图5至图8进行更加详细的描述。

此外，也可以首先基于ZC序列本身的中心对称特性来判断接收向量是否是PSS序列，从而仅在判定该接收向量是PSS序列的情况下，才进一步执行将消耗较大计算资源的PSS根值识别。

如前所述，ZC序列具有中心对称性，因此如果接收向量是PSS序列，则其仍具有非常高的中心对称性，尽管其已经受到噪声和载波频偏的影响。由此，可以首先检测所述接收向量是否具有中心对称性。例如可以计算接收向量的自相关值，即，计算所述接收向量中处于对称位置处的对应数据的相关值之和，以作为用于评估其中心对称性的对称性值。然后，可以基于所计算的对称性值来确定所述接收向量是否具有中心对称性特性。例如，可以设定一个对称性阈值，以在所述对称性值不小于对称性检测阈值时，确定所述接收向量具有中心对称性。该对称性阈值可以是经验值，或者可以通过反复试验来确定。

在上述方案中，首先对接收向量执行对称性检测操作(也可以称作为中心自相关操作)的，因此该方案可以称作是中心自相关(CSC，Central Self-Correction)方案。关于该CSC方案将参考图9至图12来进行详细描述。

接着，可以在步骤S402，可以基于在步骤S401执行的中心对称性预处理，使用本地主同步信号对所述接收向量执行非相关性检测，以便检测所述主同步信号。在本发明的这些实施方式中，非相关性检测中的相关值可以以与现有技术中使用的方式相同的方式计算。即，可以采用复共轭相乘运算来执行匹配操作。

此外，需要说明的是，对接收向量执行预处理的目的是要得到用于随后PSS检测的检测数据，因此，该处理实际并未更改原有的接收向量中的任何数据。

接着，参考图5，该图5示意性地说明了现有技术中的PSS识别中的操作。如图5所示，将接收向量中的数据分别与本地ZC序列对应位置处的数据进行复共轭相乘。现有技术的算法可以表示如下：

$\{\stackrel{\mathrm{\Λ}}{M},\stackrel{\mathrm{\Λ}}{\mathrm{\θ}}\}=\underset{M,\mathrm{\θ}}{\arg \max }\left\{{\left|\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{s}_M\right[n\left]y_k^{*}\right[\mathrm{\θ}+n\left]\right|}^2\right\}$ 式(5)

其中s_M表示本地ZC序列，y_k表示接收向量(序列)，θ为PSS检测的起始位置索引。

从式(5)可以看出，每个根值需要N次复共轭相乘和N-1次复数加法运算。由于在本地存储了与根值25、29和34对应的三个ZC序列，且根值为29和34的ZC序列是相互复共轭的ZC序列且因此对这两个序列只需检测1个即可，所以传统算法需要进行2N次复共轭相乘运算以及2(N-1)次复数加法运算。例如对于时域PSS检测而言，需要2*2048次复共轭相乘运算和2*2046次复数加法运算。

与此相对，在本发明采用的预处理方法大大减少了运算复杂度。参考图6，其示意性地示出了根据本发明一个实施方式用于向量预处理操作(AHC操作)的原理的示意图。如图所示，可以将接收向量以#N/2为中心对折然后逐个相加。换言之，将接收向量中位于#N/2之后的各个数据(以虚线示出，从#N/2+1至#N-1)分别与处于对称位置的对应数据(#N/2-1至#1)相加。该操作可以表示为：

y(θ+n)＝y(θ+n)+y(θ+N-n)    式(6)

其中，y表示接收向量，n为1至N/2-1，θ为PSS检测的起始位置索引。

经过上述向量预处理后，得到的预处理后的向量如图7所示，其长度为N/2+1，然而该处理后的接收向量仍然包含了原有向量中的所有信息内容。如图7所示，可以将经过处理后的接收向量与长度也等于N/2+1的本地ZC序列进行复共轭相乘，以便执行PSS根值识别。该复共轭相乘可以表示如下：

$s_M\left[0\right]y_k^{*}\left[\mathrm{\θ}\right]+$

$s_M[N/2]y_k^{*}[\mathrm{\θ}+N/2]+$ 式(7)

$\underset{n=1}{\overset{N/2-1}{\mathrm{\Σ}}}{s}_M\left[n\right]{\left(y_k\right[\mathrm{\θ}+n]+y_k[\mathrm{\θ}+N-n\left]\right)}^{*}$

其中

可以由Ω_k，θ来表示，即

${\mathrm{\Ω}}_{k,\mathrm{\θ}}=\underset{n=1}{\overset{N/2-1}{\mathrm{\Σ}}}{s}_M\left[n\right]{\left(y_k\right[\mathrm{\θ}+n]+y_k[\mathrm{\θ}+N-n\left]\right)}^{*}$ 式(8)

图8示意性地示出了上述AHC方案的示意图。如图8所示，首先可以通过滤波器对接收向量滤波以排除其他内容对PSS的影响，然后可以在向量预处理单元对接收向量执行如图6示意性示出的向量预处理，以得到长度等于N/2+1的预处理后的接收向量。然后，可以将预处理后的接收向量与本地存储的、长度也为N/2+1的三个本地序列进行比较，例如，基于式(7)计算其相关值。随后，可以执行峰值检测，如果检测到一个峰值，则可以确定该接收向量与具有对应根值的ZC序列相匹配，从而可以确定小区号，从而接入相应的小区。

图8所示的过程总体上可以通过下式表示：

$\{\stackrel{\mathrm{\Λ}}{M},\stackrel{\mathrm{\Λ}}{\mathrm{\θ}}\}=\underset{M,\mathrm{\θ}}{\arg \max }\left\{{\left|s_M\right[0\left]y_k^{*}\right[\mathrm{\θ}]+s_M[N/2\left]y_k^{*}\right[\mathrm{\θ}+N/2]+{\mathrm{\Ω}}_{k,\mathrm{\θ}}|}^2\right\}$

                 式(9)

因此，对于给定的傅立叶变换长度(在LTE系统中，为2048)，通过本发明的方法，对于每个序列根值，执行序列匹配操作只需要N/2+1次复共轭乘法运算。而且，这种效果的代价仅仅是N/2次加法操作，该加法操作具有的复杂度大大低于乘法。因此，根据本发明的这种AHC方案显著降低了PSS检测中的计算复杂度，节约了UE设备的宝贵计算资源，因此提高了PSS检测的速度和性能，并改善了小区搜索的效率

此外，图9还示出根据本发明的另一实施方式的用于对接收向量执行预处理的原理的图示。该图9是对前面提及的CSC方案中的对称性检测的图示。参考图9，类似地可以将接收向量以#N/2为中心从中间对折，然后逐个进行复共轭相乘。换言之，将接收向量中位于#N/2之后的各个数据(即从#N/2+1至#N-1)分别与处于对称位置的相应数据(从#N/2-1至#1)进行复共轭相乘，其结果可以作为衡量对称性的对称性值。该操作可以通过下式来表示：

$M\left(\mathrm{\θ}\right)={\left|\underset{n=1}{\overset{N/2-1}{\mathrm{\Σ}}}{y}_k^{*}\right[\mathrm{\θ}+n\left]y_k\right[\mathrm{\θ}+N-n\left]\right|}^2$ 式(10)

基于得到的M(θ)，就可以通过利用峰值算法或者阈值算法，确定该接收向量是否具有中心对称性特性。仅在确定该接收向量具有对称性特性的情况下，才执行后续的PSS根值识别操作。

图10示意性地示出了根据该实施方式的PSS检测的图示。如图10所示，首先，可以类似地通过滤波器对接收向量滤波，以排除其他内容对PSS的影响，然后可以对接收向量执行参考图9描述的对称性检测操作。特别地，可以针对该接收向量执行自相关操作，即如式7所示计算其对称性值。然后，将该计算的对称性值与对称性判定阈值Tcsc进行比较，如果计算的对称性值大于该阈值Tcsc，则认为该接受向量具有中心对称性特性，符合PSS序列的特征，并因此确定检测到PSS序列；否则，认为并未检测到PSS序列。

在没有检测到PSS的情况下，可以将序列起始点索引θ前移，并继续进行对称性检测。另一方面，在检测到PSS序列的情况下，可以基于在对称性检测过程中确定的

值，确定PSS序列的起始位置，并针对该PSS序列与三个本地ZC序列执行匹配操作，从而识别PSS根值。

根据该CSC方案，将PSS检测分成两个阶段。在第一阶段中，对于接收向量首先进行的操作是检测接收向量本身的中心对称性特性而不是PSS根值检测，一旦发现当前的接收向量具有较强的中心对称特性，则进入第二阶段以执行PSS根值检测。为此，基于该CSC方案，可以避免对于数量巨大的数据符号执行PSS根值检测，从而可以大大节省用户设备处的宝贵计算资源，提高PSS检测的速度和效率。

图11示出了根据该CSC方法的定时测量特征图。如图11所示，一旦M(θ)出现峰值，则在接收方(即在UE)确定检测到PSS。这时，可以根据峰值位置与起始位置θ之间的对应关系，确定出PSS序列的起始位置。

此外，需要说明的是，CSC算法可以与本发明的AHC算法结合使用，也可以与现有技术结合使用。

另外，还需要说明的是，在上文中，主要结合时域PSS操作来介绍了本发明。然而，本领域技术人员能够理解的是，本发明的方法也可以在频域来执行，不过需要对接收数据执行离散傅立叶变换，以便将接收数据从时域转换至频域。需要说明的是，本发明的PSS检测优选在时域执行，因为频域执行需要对所有的接收数据执行傅立叶变换，这可能会耗费一定的计算资源。

图12示出了根据本发明的另一实施方式。参考图12，可以在系统中设置一个模式开关，该模式开关可以基于在系统中执行频域PSS检测或时域PSS检测的设置或选择，将接收向量与相应时域操作单元或频域操作单元接通。顺便说明，如前所述，频域操作单元与时域操作单元不同的是，其还包括一个离散傅立叶变换单元。

此外，本发明还提供了一种用于PSS检测的设备，将参考图13对其进行详细的描述。该图13示意性地示出了根据本发明的一个实施方式用于PSS检测的设备的方框图。如图13所示，该设备1300可以包括中心对称性预处理装置1301，其配置用于通过利用主同步信号的中心对称性，对接收向量执行中心对称性预处理；以及非相关性检测装置1302，其配置用于基于该中心对称性预处理，使用本地主同步信号对所述接收向量执行非相关性检测，以便检测所述主同步信号。

在根据本发明的一个实施方式中，中心对称性预处理装置1301可以进一步包括：向量预处理装置1303，被配置用于通过利用所述主同步信号的中心对称性，通过缩短所述接收向量的长度来得到预处理后的接收向量。在该实施方式中，本地主同步信号具有与所述预处理后的接收向量相同的长度，且非相关性检测装置1302被配置用于基于本地主同步信号，针对经过预处理的接收向量执行非相关性检测。

在本发明的另一实施方式中，向量预处理装置1303进一步被配置用于：将接收向量中处于对称位置处的对应数据相加，以得到预处理后的接收向量。

在本发明的再一实施方式中，中心对称性预处理装置1301可以包括：对称性检测装置1304，被配置用于检测所述接收向量是否具有所述中心对称性特性。在该实施方式中，所述非相关性检测装置1302可以被配置用于响应于所述接收向量具有中心对称性特性而执行非相关性检测。

在又一实施方式中，所述对称性检测装置1304可以进一步包括对称性值计算装置1305和对称性确定装置1306。该对称性值计算装置1305可以被配置用于计算所述接收向量中处于对称位置的对应数据之间的相关值之和以作为对称性值。该对称性确定装置1306可以被配置用于基于所述对称性值来确定所述接收向量是否具有中心对称性特性。

在另再一实施方式中，对称性确定装置1306可以被进一步配置用于：在对称性值不小于对称性检测阈值时，确定该接收向量具有中心对称性特性。

另外，在又再一实施方式中，主同步信号检测可以响应于通信系统关于频域检测或时域检测的设置而在频域或者时域执行。

需要指出的是，该设备1300中所包括的各个装置的操作与前面描述的各个方法步骤基本上是对应的，因此，关于该设备1300中的各个装置的具体操作，可以参考前文结合图4至12对本发明的方法的描述。

另外，根据本发明的再一方面，还提供一种用户设备，其包括参考图13所描述的本发明的用于PSS检测的设备1300。

此外，本发明人针对本发明时域PSS检测的方法和传统方法的复杂度进行了比较。比较结果如表1所示：

表1复杂度比较

	复共轭相乘运算次数	复数相加运算次数
			传统方案	2N	2(N-1)
AHC方案	N+2	(3N-2)/2
			CSC方案(结合AHC)	N/2-1	N/2-2

从上表可以清楚看出，AHC方案相对于传统方案的计算复杂度，约降低了1/2；与AHC结合CSC方案的计算复杂度约降低至传统方案的1/4。

此外，图14示意性地示出了关于现有技术和本发明的技术方案的性能比较的仿真结果，其中归一化的频偏为设置为0.1(对应于1.5kHz)。图14分别示出了在同步或异步场合，通过采用各种ZC序列组合来指示各个小区时，AHC、传统方案、CSC方案的性能。如图所示，AHC算法对系统性能没有任何影响，因此其性能曲线与传统算法的性能曲线是完全一样的。此外，除了AHC/传统模式与同步场合和(PSS1，PSS2，PPS1)的组合外，其他AHC/传统模式的性能几乎是相同的。

从图14可以明显看出，AHC方案实现了与传统非相关新算法完全一样的准确度，而与AHC相比，CSC方案进一步减小了AHC约50％的计算复杂度，但是为此损失了一定的准确度。此外还可以发现，在同步场合中的性能总是好于在异步场合中获得的性能。其原因在于：在异步传输场合，目标小区传送的PSS将受到来自干扰小区的数据符号的影响，这种干扰将会使将所接收到PSS的SINR恶化；然而对于同步传输场合，从不同小区传输的PSS能会重叠在一起并且由单个用户设备同时接收，因此在接收方由于相加效应而使得CSC检测的性能得到改善。

需要说明的是，在上文中已经描述了基于求接收向量本身的自相关值来确定对称性，然而本发明并不局限于此，而是可以采用现有技术中已知的或者将来研发的任何适当方式。此外，在上文中所述的参考阈值判定来执行对称性检测这只是实例，本发明并不局限于此。相反，可以采取任何其他适当的方式来执行，例如峰值检测方法。

此外，需要说明的是，在上文中给出了用于计算相关值、对称性值的具体式子，然而需要说明的是，本发明并不局限于此，而是可以采用本领域中已知的或者是将来开发的任何适当方式来执行。此外，也可以通过忽略其中的一些项来执行本发明。例如对于上面的式8可以忽略对#0数据以及#N/2数据的处理。

此外，在本发明主要描述了时域PSS操作的技术方案，对频域PSS操作并未做详细地描述。然而，本领与技术人员基于自己所掌握的知识和此处的教导可以容易地实现频域PSS操作。

此外，本发明的实施方式可以以软件、硬件或者软件和硬件的结合来实现。硬件部分可以利用专用逻辑来实现；软件部分可以存储在存储器中，由适当的指令执行系统，例如微处理器或者专用设计硬件来执行。本领域的普通技术人员可以理解上述的方法和系统可以使用计算机可执行指令和/或包含在处理器控制代码中来实现，例如在诸如磁盘、CD或DVD-ROM的载体介质、诸如只读存储器(固件)的可编程的存储器或者诸如光学或电子信号载体的数据载体上提供了这样的代码。本实施例的系统及其组件可以由诸如超大规模集成电路或门阵列、诸如逻辑芯片、晶体管等的半导体、或者诸如现场可编程门阵列、可编程逻辑设备等的可编程硬件设备的硬件电路实现，也可以用由各种类型的处理器执行的软件实现，也可以由上述硬件电路和软件的结合例如固件来实现。

虽然已经参考目前考虑到的实施方式描述了本发明，但是应当理解本发明不限于所公开的实施方式。相反，本发明旨在涵盖所附权利要求的精神和范围内所包括的各种修改和等同布置。以下权利要求的范围符合最广泛解释，以便覆盖所有这样的修改及等同结构和功能。

Claims (15)

1.一种用于主同步信号检测的方法，包括：

通过利用所述主同步信号的中心对称性，对接收向量执行中心对称性预处理；以及

基于所述中心对称性预处理，使用本地主同步信号对所述接收向量执行非相关性检测，以便检测所述主同步信号。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述通过利用所述主同步信号的中心对称性，对所述接收向量执行所述中心对称性预处理包括：

通过利用所述主同步信号的所述中心对称性，通过缩短所述接收向量的长度来得到预处理后的接收向量；以及

其中所述本地主同步信号具有与所述预处理后的接收向量相同的长度，并且所述非相关性检测基于所述本地主同步信号，针对所述经过预处理的接收向量执行。

3.根据权利要求2所述的方法，其中所述通过缩短所述接收向量的长度来得到所述预处理后的接收向量包括：

将所述接收向量中处于对称位置处的对应数据相加，以得到所述预处理后的接收向量。

4.根据权利要求1至3其中任一项所述的方法，其中所述通过利用所述主同步信号的中心对称性，对所述接收向量执行所述中心对称性预处理包括：

检测所述接收向量是否具有中心对称性特性，

以及其中所述非相关性检测响应于确定所述接收向量具有中心对称性特性而被执行。

5.根据权利要求4所述的方法，其中所述检测所述接收向量是否具有中心对称性特性包括：

计算所述接收向量中处于对称位置处的对应数据的相关值之和以作为对称性值；以及

基于所述对称性值，来确定所述接收向量是否具有中心对称性特性。

6.根据权利要求5所述的方法，其中所述基于所述对称性值来确定所述接收向量是否具有中心对称性特性包括：

在所述对称性值不小于对称性检测阈值时，确定所述接收向量具有中心对称性特性。

7.根据权利要求1所述的方法，其中所述主同步信号检测响应于通信系统中关于频域检测和时域检测的设置而在频域或者时域中被执行。

8.一种用于主同步信号检测的设备，包括：

中心对称性预处理装置，被配置用于通过利用所述主同步信号的中心对称性，对接收向量执行中心对称性预处理；以及

非相关性检测装置，被配置用于基于所述中心对称性预处理，使用本地主同步信号对所述接收向量执行非相关性检测，以便检测所述主同步信号。

9.根据权利要求8所述的设备，其中所述中心对称性预处理装置进一步包括：

向量预处理装置，被配置用于通过利用所述主同步信号的所述中心对称性，通过缩短所述接收向量的长度来得到预处理后的接收向量，以及，

其中所述本地主同步信号具有与所述预处理后的接收向量相同的长度，并且所述非相关性检测装置被配置用于基于所述本地主同步信号，针对所述经过预处理的接收向量执行所述非相关性检测。

10.根据权利要求9所述的设备，其中所述向量预处理装置进一步被配置用于：

将所述接收向量中处于对称位置处的对应数据相加，以得到所述预处理后的接收向量。

11.根据权利要求8至10其中任一项所述的设备，其中所述中心对称性预处理装置包括：

对称性检测装置，被配置用于检测所述接收向量是否具有所述中心对称性特性，

以及其中所述非相关性检测装置被配置用于响应于所述接收向量具有中心对称性特性而执行所述非相关性检测。

12.根据权利要求11所述的设备，其中所述对称性检测装置进一步包括：

对称性值计算装置，被配置用于计算所述接收向量中处于对称位置处的对应数据的相关值之和以作为对称性值；以及

对称性确定装置，被配置用于基于所述对称性值来确定所述接收向量是否具有中心对称性特性。

13.根据权利要求12所述的设备，其中所述对称性确定装置进一步配置用于：

在所述对称性值不小于对称性检测阈值时，确定所述接收向量具有中心对称性特性。

14.根据权利要求8所述的设备，其中所述主同步信号检测响应于通信系统中关于频域检测和时域检测的设置而在频域或者时域中被执行。

15.一种用户设备，包括根据权利要求8至14任一项所述的设备。

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