CN104023377A - 一种适用于3gpp-lte系统的多小区频点搜索方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于无线通信技术领域，具体为一种适用于3GPP-LTE系统的高精度小区初始频点搜索方法。对接收信号功率谱估计的准确性是频点搜索的关键，本发明在频点搜索过程中采用Welch谱估计算法对接收信号进行功率谱估计，通过对有限长度的时域数据进行分段，允许各段数据相互重叠，然后分别对各段数据进行时域加窗并估计功率谱，最后将经由各段数据处理得到的功率谱估计结果进行平均，得到功率谱的最终估计值，从而搜索出多小区信号所处的中心频点和各自信号带宽。本发明可以降低谱估计的方差，抑制旁瓣泄露，提高小区搜索的准确性。

Description

一种适用于3GPP-LTE系统的多小区频点搜索方法

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种适用于3GPP-LTE系统的多小区频点搜索方法。进一步来说，涉及一种在第三代合作伙伴计划-长期演进通信系统(3GPP-LTE)中基于Welch谱估计法的高精度多小区频点搜索方法。

背景技术

在蜂窝通信系统中，移动终端必须进行小区搜索，通过这个过程来明确自己所在的小区，获取小区识别号，与该小区基站保持时间和频率同步，并了解周围存在的小区的信息，方便进行越区切换。而在小区搜索过程中，移动终端接收信号，对信号进行功率谱估计，根据功率谱估计值判定授权频带中是否存在信号，信号的位置和带宽，并选择性能最好的小区进行接入。在上述的过程中应用到了一个重要的技术——功率谱估计。

目前的小区初始频点扫描方案大多针对GSM和CDMA制式提出的。这两种制式中信号的通信频带较窄，且带宽是固定值，因此一般采用的功率谱估计算法是最基础的周期图法，该方法不具有一致收敛性，其方差为常数，且旁瓣电平高，旁瓣衰减慢。

在3GPP-LTE系统中，对中国大陆的授权频带是2300MHz-2400MHz，总带宽为100MHz。下行链路采用加CP的OFDM多址方式，下行帧结构的基本单位为资源块，一个资源块由12个子载波组成，子载波间隔为15KHz。小区可用带宽为1.4MHz、3MHz、5MHz、10MHz、15MHz和20MHz共6种配置，与之对应的资源块数目分别为6、15、25、50、75和100。因此对于没有先验知识的带宽可变信号的估计和检测，需要分辨率更高、方差更小的谱估计算法来鉴定信号的带宽，提高搜索准确性。

发明内容

本发明的目的在于提供一种分辨率高、方差小的适用于3GPP-LTE系统的多小区频点搜索方法。

具体而言，本发明是一种基于Welch谱估计算法的频点扫描方案，使用Welch谱估计法对接收信号进行功率谱估计，获得信号的功率谱分布情况，从而确定小区信号的中心频点和带宽。

本发明所提供的适用于3GPP-LTE系统的多小区频点搜索方法，其使用Welch谱估计法对接收信号进行功率谱估计；其中，Welch谱估计法包括时域数据分段、各段数据加窗、各段数据分别求谱估计和各段数据谱估计求均值共四个过程；

所述的时域数据分段是将接收的一定时长的时域信号在时间上分为若干个等长的数据段，允许相邻的两段数据段之间有相互重叠；具体相邻两段之间的重叠量设为数据段长度的25％-75％，其中优选值为50％，而分段段数也选取合适个数，不应过小，否则段数过少不足以降低方差，也不应过大，否则每段长度过短，会导致估计偏差过大，一般选取可取段数值域的中间值。在实际搜索过程中，对收到的长度为N的离散时域数据x(n)可分为K个子序列，每个子序列长度为L，相邻子序列之间不重叠数据比例为50％，因此N＝L+(K-1)×50％×L，所得的子序列可表示为x_k(n)＝x(n+kD),n＝0,1,…,L-1；其中K的值应满足每段子序列长度L不过大或过小的条件，D为相邻两段之间不重叠的数据长度；

所述的各段数据加窗是将分段后得到的各段数据分别与同一个窗函数相乘；设窗函数为w(n),n＝0,1,…,L-1，对子序列加窗可表达为w(n)×x_k(n)；通过对数据加窗可以实现对旁瓣电平的控制，从而提高相邻小区间隔较小情况下的分辨率；不同的窗函数有不同的旁瓣电平，实际应用中可以根据需要选择使用不同的窗函数；

所述的各段数据分别求谱估计是对各段加窗后的数据段分别采用周期图法进行功率谱估计；对于第k段加窗后的子序列其周期图法功率谱估计可表示为

${\hat{P}}_{\mathrm{per}}^{\left(k\right)}\left(e^{\mathrm{j\ω}}\right)-\underset{n=-N+1}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{r}_x^{\left(k\right)}\left(n\right)e^{-\mathrm{jn\ω}}$

其中为有限长的第k段加窗后的子序列的自相关序列。

所述的各段数据谱估计求均值是将各数据段用周期图法求得功率谱估计求和取平均；经过各段数据分别求谱估计的步骤后，已分别求得K段时域数据的周期图功率谱估计对其求和取平均即为x(n)的Welch法功率谱估计即

${\hat{P}}_W\left(e^{\mathrm{j\ω}}\right)=\frac{1}{K}\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\hat{P}}_{\mathrm{per}}^{\left(k\right)}\left(e^{\mathrm{j\ω}}\right)$

这一步实现方差的降低，且方差的大小与数据段数成反比。

然后可以根据功率谱估计结果，依照设定的判决门限判决授权频带内是否包含信号，以及判断信号的中心频点和带宽。

本发明具有如下优点：针对3GPP-LTE系统授权频带较宽、频点密集、小区信号带宽可变的特点，提出使用Welch法代替传统方法进行功率谱估计。该方法能有效减小方差，并且使得方差可控，从而减小估计误差，提高搜索正确性。此外该算法还可以通过调整数据加窗时使用的窗函数来降低旁瓣电平，从而降低相邻小区频谱间隔较小情况下的误判率，有效克服传统扫描方案对于紧邻小区分辨的障碍，提高频谱估计值得分辨率，提高对真实信号的还原度，更加精确地确定授权通信频带上存在的可用小区的中心频点和带宽，提高搜索正确性。

附图说明

图1为本发明的流程图。算法的特点在于将数据分段加窗，分别求谱估计并取平均，以降低方差和旁瓣电平，提升判断准确性。

图2为各种窗函数的归一化频谱。其中图(a)为窗函数的时域曲线，图(b)为窗函数的频域曲线。由图中各窗函数的频谱曲线可知，不同的窗函数对有不同的主瓣宽度和旁瓣电平及其收敛速度。其中矩形窗的主瓣宽度最小，但旁瓣幅度最高，且旁瓣衰减很慢；Hamming窗、Bartlett窗旁瓣电平依次降低且收敛迅速，但主瓣的宽度却略微增加。当在实际应用中，可根据实际情况选择合适的窗函数来获取最优的估计结果。

图3为本发明采用传统搜索方案和基于Welch算法的搜索方案进行小区搜索的差错概率比较。图(a)显示的是传统算法与Welch算法搜索结果的中心频点差错概率比较，图(b)显示的是传统算法与Welch算法搜索结果的带宽差错概率比较。

图4为本发明采用传统搜索方案和采用基于Welch算法搜索方案在某次相邻小区频谱间隔较小情况下的频谱估计结果。该次搜索的实际情况为在授权的2.3GHz-2.4GHz带宽上存在3个小区信号，信号的中心频点分别为2.3400GHz、2.3550GHz和2.3719GHz，信号带宽分别为20MHz、10MHz和15MHz，信号功率分别为5:1:2，信噪比为5dB。图(a)显示的是授权频带内实际的功率谱分布，图(b)为采用传统谱估计方法得到的授权频带内的功率谱分布，图(c)为采用Welch谱估计法得到的授权频带内的功率谱分布。对比图(a)(b)(c)可发现，在采用传统谱估计法得到的功率谱分布估计中，由于旁瓣电平过高，收敛过慢，导致左侧两个信号间的保护间隔几乎完全被旁瓣电平填满，两个信号已经几乎融合为一体，无法彼此分辨，这必将导致信号数目、带宽和中心频点的误判，而在采用Welch谱估计法得到的功率谱分布估计中，左侧两个信号的边界仍旧比较清晰，可以较容易地分辨出小区信号的上下截止频率，不会将两个信号判定为一个带宽更宽的信号，从而提高了判决准确性，改善了搜索正确率。

图5为本发明采用Welch算法进行小区初始搜索的流程图。

具体实施方式

实施具体频谱扫描

如图5所示，接收5ms小区信号，进行滤波和采样，得到授权频带内的时域离散信号，将该信号的前1024个点(取前1024个时域数据点已经能够得到很好的搜索正确率，如需提高正确率可以取更多的时域数据点)从时间上分为3段，相邻两段之间重叠50％,因此每段数据长度为512个点。对着三段数据分别加长度为512的blackman窗函数，并对加窗后的三段数据分别进行周期图法功率谱估计，得到的三个谱估计结果求和取平均，即为对接收信号的功率谱估计。而后依照得到的功率谱估计和判决门限，判定授权频带内是否存在信号，信号的中心频点和带宽。之后即可根据判定结果列出存在的小区信息，并将小区信号按照功率从大到小的顺序进行排序，为之后的小区接入做准备。

Claims (2)

1.一种适用于3GPP-LTE系统的多小区频点搜索方法，其特征在于使用Welch谱估计法对接收信号进行功率谱估计；其中，Welch谱估计法包括时域数据分段、各段数据加窗、各段数据分别求谱估计和各段数据谱估计求均值共四个过程；

所述的时域数据分段是将接收的一定时长的时域信号在时间上分为若干个等长的数据段，允许相邻的两段数据段之间有相互重叠；具体相邻两段之间的重叠量设为数据段长度的25%-75%，而分段段数也选取合适个数；对收到的长度为N的离散时域数据 x(n)可分为K个子序列，每个子序列长度为L，相邻子序列之间不重叠数据比例为50%，因此N＝L+(K-1)×50％×L，所得的子序列可表示为x_k(n)＝x(n+kD),n＝0,1,…,L-1；其中K的值应满足每段子序列长度L不过大或过小的条件，D为相邻两段之间不重叠的数据长度；

所述的各段数据加窗是将分段后得到的各段数据分别与同一个窗函数相乘；设窗函数为w(n),n＝0,1,…,L-1，对子序列加窗可表达为w(n)×x_k(n)；通过对数据加窗，实现对旁瓣电平的控制；

所述的各段数据分别求谱估计是对各段加窗后的数据段分别采用周期图法进行功率谱估计；对于第k段加窗后的子序列，其周期图法功率谱估计可表示为；

所述的各段数据谱估计求均值是将各数据段用周期图法求得功率谱估计求和取平均；经过各段数据分别求谱估计的步骤后，已分别求得K段时域数据的周期图功率谱估计，对其求和取平均即为x(n)的Welch法功率谱估计，即。

2.如权利要求1所述的适用于3GPP-LTE系统的多小区频点搜索方法，其特征在于所述具体相邻两段之间的重叠量设为数据段长度的50%。