CN104507110A - Lte-fdd的prach精确检测算法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种LTE-FDD的PRACH精确检测算法，包括以下步骤：低速时的AWGN信道模型、高速时的瑞利衰落信道模型、时域检测、频域检测、半动态门限峰值检测，其中时域检测包括去CP、载波搬移、FFT变换、解子载波映射、IDFT变换、前导检测。本发明算法简单、运算量小，能够显著提高PRACH的检测精度、性能及效率，减小多径效应与多普勒频移对通信信号的影响。

Description

LTE-FDD的PRACH精确检测算法

技术领域

本发明涉及LTE-FDD终端射频一致性测试领域，特别是涉及一种LTE-FDD的PRACH精确检测算法。

背景技术

LTE中随机接入技术是物理层上行链路的关键技术之一，随机接入的目的主要包括以下几点：上行定时同步、用户调整发射功率、用户请求资源。

在实际的通信过程中，电磁波传播方式复杂，既有直射波，又有反射波，另外还有散射和折射现象。随着现代化的进程，高楼大厦越来越多，在高铁上速度越来越快，信号传输受多径效应的影响明显增强。多径效应就是指信号由于反射、干涉和衍射下形成了很多传输路径，导致接收信号的合成场不一致。体现在不同路径的信号由于不同的传输过程，导致衰减程度不同，最后到达时间不一致。如果终端离基站越远，多径效应的影响就越显著。因此多径效应就是现在无线通信系统信号衰落的重要影响因素。

根据LTE的协议，当终端在高速移动的情况下，系统仍然可以使终端保持连接状态。此时，不仅有多路径的影响，还存在高速移动产生的多普勒频移。

因此亟需提供一种新型的能够提高PRACH检测精度的算法来解决上述问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种LTE-FDD的PRACH精确检测算法，能够显著提高PRACH的检测精度。

为解决上述技术问题，本发明采用的一个技术方案是：提供一种LTE-FDD的PRACH精确检测算法，包括以下步骤：

(1)AWGN信道模型：当信号处于中低速模式时，首先计算信号功率，然后采用AWGN函数添加高斯噪声，进而得到接收信号；

(2)瑞利衰落信道模型：当信号处于高速模式时，首先读取信号配置数据作为信道处理参数，然后取PRACH系带信号的一个序列，最后确定信道类型，计算衰落信道模型中包络信号的幅值分布函数、概率分布函数，完成对信号的包络衰减；

(3)时域检测：其包括去CP、载波搬移、FFT变换、解子载波映射、IDFT变换、前导检测；

(4)频域检测：将本地根序列的时域形式转换为复共轭形式，然后与PRACH信号进 行点乘，最后进行ifft变换；

(5)半动态门限峰值检测：根据信号的概率分布静态特点计算峰值门限系数γ，然后根据相关序列去除峰值后剩余信号的能量值，估算噪声信号的相对平均能量最后得到确定峰值检测的门限值。

在本发明一个较佳实施例中，步骤(5)中所述半动态门限峰值检测算法是采用固态门限和动态门限相结合的方式，有效解决了动态门限检测算法的即时捕获、算法复杂、运算量大的问题。

本发明的有益效果是：本发明算法简单、运算量小，能够显著提高PRACH的检测精度、性能及效率，减小多径效应与多普勒频移对通信信号的影响。

具体实施方式

下面对本发明的较佳实施例进行详细阐述，以使本发明的优点和特征能更易于被本领域技术人员理解，从而对本发明的保护范围做出更为清楚明确的界定。

一种LTE-FDD的PRACH精确检测算法，包括以下步骤：

(1)AWGN信道模型：当信号处于中低速模式时，作为射频传输的理想信道条件，信道噪声主要来源于高斯信道。在这种情况下，可采用AWGN信道模型，可以优化随机接入算法。首先计算信号功率，如下所示：

$\mathrm{sigPower}=\frac{1}{N}\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{|\mathrm{tx}\_\mathrm{signal}\left(n\right)|}^2\·{\mathrm{\β}}_{\mathrm{PRACH}}$

然后添加高斯噪声，采用MATLAB的AWGN函数，进而得到接收信号；

(2)瑞利衰落信道模型：当信号处于高速移动的状态时，或者有大量障碍物存在的条件下，由于存在了大量的折射、反射、衍射等多径传输，此种情况适用于瑞利衰落信道。其方法为首先读取信号配置数据作为信道处理参数，然后取PRACH系带信号的一个序列，一次只处理一个序列，最后确定信道类型，计算衰落信道模型中包络信号的幅值分布函数、概率分布函数，完成对信号的包络衰减；

(3)时域检测：时域信号经过不同的信道条件，既加入了噪声信号，又产生了时延、包络衰减、信号功率损失，因此需要基站的接收机能抵挡信道对信号产生的影响，从而提高成功检测的概率。按照去CP、载波搬移、FFT变换、解子载波映射、IDFT变换、前导检测的步骤进行，从而完成时域检测；

(4)频域检测：频域检测的流程和时域检测基本一致，需要将本地根序列的时域形式转换为复共轭形式，然后与839点PRACH信号进行点乘，最后进行ifft变换。频域中 有成熟快速的FFT算法，并且有相应的运算模组，从而可以减少时域的巨大运算量，采用频域检测可以提高检测性能和检测效率；

(5)半动态门限峰值检测：能否将前导序列成功检测，关键是设定一个门限，将峰值信号和噪声信号分离。通过有效区分主峰和伪峰，从而达到成功检测的目的。故采用固态门限和动态门限相结合的半动态门限检测算法。主要方法是根据信号的概率分布静态特点计算峰值门限系数γ，然后根据相关序列去除峰值后剩余信号的能量值，估算噪声信号的相对平均能量最后得到确定峰值检测的门限值。

本发明所述LTE-FDD的PRACH精确检测算法，通过以上步骤，可以提高检测的准确度，减小多径效应和多普勒频移对通信信号的影响。

以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (2)

1.一种LTE-FDD的PRACH精确检测算法，包括以下步骤：

（1）AWGN信道模型：当信号处于中低速模式时，首先计算信号功率，然后采用AWGN函数添加高斯噪声，进而得到接收信号；

（2）瑞利衰落信道模型：当信号处于高速模式时，首先读取信号配置数据作为信道处理参数，然后取PRACH系带信号的一个序列，最后确定信道类型，计算衰落信道模型中包络信号的幅值分布函数、概率分布函数，完成对信号的包络衰减；

（3）时域检测：其包括去CP、载波搬移、FFT变换、解子载波映射、IDFT变换、前导检测；

（4）频域检测：将本地根序列的时域形式转换为复共轭形式，然后与PRACH信号进行点乘，最后进行ifft变换；

（5）半动态门限峰值检测：根据信号的概率分布静态特点计算峰值门限系数γ，然后根据相关序列去除峰值后剩余信号的能量值，估算噪声信号的相对平均能量                                               ，最后得到确定峰值检测的门限值。

2.根据权利要求1所述的LTE-FDD的PRACH精确检测算法，其特征在于，步骤（5）中所述半动态门限峰值检测算法是采用固态门限和动态门限相结合的方式。