CN105577597A - Lte下行主同步信号的检测方法及其检测系统 - Google Patents

Lte下行主同步信号的检测方法及其检测系统 Download PDF

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本发明提供了一种LTE下行主同步信号的检测方法及其检测系统,先通过最小平方差准则估计OFDM符号的CP类型及OFDM符号的起始时间偏差,然后根据上一步骤所估计的结果,每隔一个OFDM符号长度进行一次小滑动窗口的局部优化搜索,直至半帧结束。将现有技术中半帧时间内每接收到一个时域采样值就进行一次主同步信号检测计算的全局最优化搜索算法分解为多个局部优化搜索,极大的减少了主同步信号检测的计算量,实现了主同步信号的快速准确的检测,进而提升了LTE下行同步的性能。

Description

LTE下行主同步信号的检测方法及其检测系统
技术领域
本发明涉及通信技术领域,特别涉及一种LTE下行主同步信号的检测方法及其检测系统。
背景技术
LTE(LongTermEvolution,长期演进)项目是3G(3rdGeneration,第三代移动通信)的演进,它的提出始于2004年3GPP的多伦多会议。LTE采用正交频分复用(OrthrogonalFrequencyDivisionMultiplexing,OFDM)技术和多输入多输出(MultipleInputMultipleOutput,MIMO)技术作为物理层无线空中接口标准。LTE在20MHz频谱宽带下能够提供下行326Mbit/s与上行86Mbit/s的峰值速率。
请参考图1,LTE的下行同步通过SCH(同步信道)的PSS(主同步信号)24及SSS(辅同步信号)23实现。其中PSS24的准确及快速检测估计直接影响对SSS的检测和估计,从而总体影响下行同步的性能。一般对PSS24的检测及估计处理,首先需要判断CP类型是常规CP11还是扩展CP22来确定主同步信号24的大致位置,接着在5ms(对应一个LTE无线帧的半帧)的区间,接收端每接收到一个时域采样值,就进行一次PSS开始时间点及PSS序列根指数(PSSSequenceRootIndex)的搜索计算,直至搜索完5ms的时段,并取该时段搜索计算所采用的目标函数值最大时所对应的时间点及相应的PSS序列根指数为最优估计,这实际上是一种全局最优的搜索算法,图1中显示了这种全局最优算法需要计算的5ms时间段即图中标号为10的部分。全局最优算法通常采用下述目标函数:
{ m ^ , τ ^ } = arg max m , τ { Σ n = 0 N pss - 1 | S m [ n ] y l [ τ + n ] | 2 } ;
其中,yl[n]为n时刻的接收的时域基带采样值,Sm为PSS对应的ZC序列,m为PSS序列根指数,m∈{25,29,34},Npss为对应PSS的FFT数,为最优估计。由上述内容可知,在进行全局最优算法需要计算的5ms时间段内,每接收到一个时域采样值yl[n],均需按照目标函数对Npss个采样值分别进行三个不同m值的搜索计算,在完成5ms搜索计算后,取5ms时间段内计算的最大值作为最优估计。这种全局最优方法的缺点在于对在5ms内接收到的每个OFDM符号的任何一个时域采样值,都要进行基于目标函数的搜索计算,从而使得计算量过大。
由于PSS的快速准确的检测对LTE下行同步的性能影响较大,因此对PSS检测方法的优化成为本领域技术人员提升LTE下行同步算法的性能的主要方式。
发明内容
本发明的目的在于提供一种LTE下行主同步信号的检测方法及其检测系统,以解决使用现有技术中全局最优化搜索算法来实现对LTE下行主同步信号检测的方法的计算量过大的问题。
为解决上述技术问题,本发明提供一种LTE下行主同步信号的检测方法,所述LTE下行主同步信号的检测方法包括以下步骤:
S1:通过最小平方差准则估计OFDM符号的CP类型及OFDM符号的起始时间偏差;
S2:根据步骤S1所估计的结果,每隔一个OFDM符号长度进行一次小滑动窗口的局部优化搜索,并计算局部最优估计,直至半帧结束;
S3:选取最大的局部最优估计所对应的局部估计参数作为全局最优估计。
可选的,在所述的LTE下行主同步信号的检测方法中,所述步骤S1中,所述最小平方差准则的所采用的计算公式如下:
{ N ^ G , δ ^ } = 1 N G ar N G , δ g min { Σ i = δ N G - 1 + δ ( | y l ( n + i ) | - | y l ( n + N FFT + i ) | ) 2 } ;
其中,δ为粗估OFDM符号的起始时间偏差,δ∈[0,Nsym-1],NG为相应CP类型的CP长度;Nsym为OFDM符号的长度,NFFT为OFDM符号的时域长度,Nsym=NFFT+NG;yl[n]为n时刻接收的时域基带采样值;为NG及δ的最优估计。
可选的,在所述的LTE下行主同步信号的检测方法中,执行所述步骤S1时,采用两个粗估滑动窗口,所述粗估滑动窗口的滑动区间为一个OFDM符号长度Nsym
可选的,在所述的LTE下行主同步信号的检测方法中,所述步骤S1中,所述CP类型包括常规CP和扩展CP。
可选的,在所述的LTE下行主同步信号的检测方法中,所述步骤S2中,所述计算局部最优估计所采用的计算公式如下:
{ m ^ L , τ ^ L } = arg max m , τ { Σ n = n L N pss + n L - 1 | S m [ n ] y l [ τ + n ] | 2 } ;
其中,L为目前计算的OFDM符号的标识,L∈[0,P-1],P为半帧包含的OFDM符号数;nL为以为中点所对应的采样点标识;τL为目前细估主同步信号的起始时间偏差,ρ为滑动指数,ρ∈(0,0.5);mL为目前主同步信号的序列根指数,m∈{25,29,34};Sm[n]为n时刻序列根指数为m时的ZC序列;Npss为主同步信号的FFT数;为mL及τL的局部最优估计。
可选的,在所述的LTE下行主同步信号的检测方法中,所述步骤S3中,所述局部估计参数为最大的局部最优估计所计算的主同步信号的序列根指数的局部最优估计、主同步信号的起始时间偏差的局部最优估计及OFDM的符号标识。
可选的,在所述的LTE下行主同步信号的检测方法中,所述步骤S3中,计算所述全局最优估计所采用的计算公式如下:
{ m ^ i , τ ^ i , i ^ } = arg max i max m , τ { Σ n = n i N pss + n i - 1 | S m [ n ] y l [ τ i + n ] | 2 } ;
其中,i为最大的局部最优估计所计算的OFDM符号标识,i∈[0,P-1];为最大的局部最优估计所计算的细估主同步信号的起始时间偏差的局部最优估计,ρ∈(0,0.5);为最大的局部最优估计所计算的主同步信号的序列根指数的局部最优估计,mi∈{25,29,34}。
可选的,在所述的LTE下行主同步信号的检测方法中,所述步骤S2中,小滑动窗口进行局部优化搜索的起始时间点为:
T = δ ^ × T s + i ^ × N sym , pss × T s , pss + τ ^ i × T s ;
其中,Ts为OFDM信号的采样时间间隔;Ts,pss为主同步信号的采样的时间间隔;Nsym,pass为主同步信号的小滑动窗口的大小。
可选的,在所述的LTE下行主同步信号的检测方法中,所述步骤S2中,所述小滑动窗口的局部滑动区间为
本发明还提供一种LTE下行主同步信号的检测系统,所述LTE下行主同步信号的检测系统包括:
粗估模块,用于估计OFDM符号的CP类型及OFDM符号的起始时间偏差;
细估模块,用于根据所述粗估模块的估计结果计算半帧内的所有局部最优估计;
选择模块,用于根据所述细估模块的计算结果确定全局最优估计。
在本发明所提供的LTE下行主同步信号的检测方法及其检测系统中,先通过最小平方差准则估计OFDM符号的CP类型及OFDM符号的起始时间偏差,然后根据上一步骤所估计的结果,每隔一个OFDM符号长度进行一次小滑动窗口的局部优化搜索,直至半帧结束。将现有技术中半帧时间内每接收到一个时域采样值就进行一次主同步信号检测计算的全局最优化搜索算法分解为多个局部优化搜索,极大的减少了主同步信号检测的计算量,实现了主同步信号的快速准确的检测,进而提升了LTE下行同步的性能。
附图说明
图1是基于LTEFDD的无线帧结构采用现有技术的全局最优化搜索算法的示意图;
图2是本发明一实施例中的LTE下行主同步信号的检测方法的流程图;
图3是基于LTEFDD的无线帧结构采用本发明的LTE下行主同步信号的检测方法的示意图;
图4是本发明的LTE下行主同步信号的检测系统的示意图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例对本发明提出的LTE下行主同步信号的检测方法及其检测系统作进一步详细说明。根据下面说明和权利要求书,本发明的优点和特征将更清楚。需说明的是,附图均采用非常简化的形式且均使用非精准的比例,仅用以方便、明晰地辅助说明本发明实施例的目的。
请参考图3,图中24'为PSS(主同步信号),23'为SSS(辅同步信号),由于PSS24'的准确及快速检测估计直接影响对SSS23'的检测和估计,从而总体影响下行同步的性能。接下来针对PSS24'的检测及估计作详细的阐述。
请参考图2,其为本发明一实施例中的LTE下行主同步信号的检测方法的流程图,如图2所示,所述的LTE下行主同步信号的检测方法具体包括以下步骤:
首先,执行步骤S1,通过最小平方差准则估计OFDM符号的CP类型及OFDM符号的起始时间偏差。
进一步的,所述最小平方差准则的所采用的计算公式如下:
{ N ^ G , δ ^ } = 1 N G ar N G , δ g min { Σ i = δ N G - 1 + δ ( | y l ( n + i ) | - | y l ( n + N FFT + i ) | ) 2 } - - - ( 1 )
其中,δ为粗估OFDM符号的起始时间偏差,δ∈[0,Nsym-1],NG为相应CP类型的CP长度;Nsym为OFDM符号的长度,NFFT为OFDM符号的时域长度,Nsym=NFFT+NG;yl[n]为n时刻接收的时域基带采样值;为NG及δ的最优估计。采用最小平方差准则对CP类型及粗估OFDM符号的起始时间偏差δ,进而减少了步骤S1中频偏对最终估计结果所造成的影响,为后续进一步估计奠定了基础。
具体的,请参考图3,执行步骤S1时,采用两个粗估滑动窗口,分别为w1、w2,粗估滑动窗口w1及w2的大小均为NG(NG为相应CP类型的CP长度),这两个滑动窗口搜索的滑动区间为一个OFDM符号长度Nsym,从而实现对OFDM符号的CP类型及OFDM符号的起始时间偏差的粗估计。其中,所述CP类型包括常规CP11'和扩展CP22',CP类型主要是通过利用时域OFDM信号的CP部分与相应数据部分的重复性来估计的,对于CP类型的估计方式已经成为本领域技术人员所通用的,这里就不具体阐述。本实施例中以扩展CP22'为例对LTE下行主同步信号的检测方法进行详细说明。
接着,执行步骤S2,根据步骤S1所估计的结果,每隔一个OFDM符号长度进行一次小滑动窗口20'的局部优化搜索,并计算局部最优估计,直至半帧结束。
本实施例中,所述小滑动窗口20'的局部滑动区间为所述根据步骤S1所估计的结果(即为粗估OFDM符号的起始时间偏差δ的最优估计及相应CP类型的CP长度NG的最优估计),计算局部最优估计所采用的计算公式如下:
{ m ^ L , τ ^ L } = arg max m , τ { Σ n = n L N pss + n L - 1 | S m [ n ] y l [ τ + n ] | 2 } - - - ( 2 )
其中,L为目前计算的OFDM符号的标识,L∈[0,P-1],P为半帧包含的OFDM符号数;nL为以为中点所对应的采样点标识;τL为目前细估主同步信号的起始时间偏差,ρ为滑动指数,ρ∈(0,0.5);mL为目前主同步信号的序列根指数,m∈{25,29,34};Sm[n]为n时刻序列根指数为m时的ZC序列;Npss为主同步信号的FFT数;为mL及τL的局部最优估计。
利用公式(2)可以计算出每隔一个OFDM符号长度进行一次小滑动窗口20'的局部优化搜索后的局部最优估计,直至将半帧(即5ms的时间段)内的所有OFDM符号都进行过局部优化搜索才结束搜索。这样在完成半帧的所有局部最优搜索计算量仅为所有小滑动窗口20'的滑动区间之和,而不是像使用现有技术中全局最优化搜索算法时需要将半帧时间段内的所有OFDM符号区间都计算一遍,较好的降低了计算量。
具体的,结合图3列举相邻两个OFDM符号进行局部优化搜索的过程。如图3所示,图中11'为常规CP,22'为扩展CP,本实施例以CP类型估计为扩展CP22'时为例,由步骤S1可知slot0的第三个OFDM符号粗估后获得的的起始时间偏差的最优估计则slot0的第三个OFDM符号粗估的起始时间位置为目前计算的OFDM符号的标识为0(此时n=n0),此时小滑动窗口20'(图中所示为w3)以为中点,前后滑动距离其中ρ∈(0,0.5);此时小滑动窗口20'的滑动区间为(该滑动区间远远小于一个OFDM符号的长度Nsym);接着在滑动区间中依据下述目标函数计算该局部滑动区间的局部最优估计
{ m ^ 0 , τ ^ 0 } = arg max m , τ { Σ n = n 0 N pss - 1 | S m [ n ] y l [ τ 0 + n ] | 2 } - - - ( 3 )
其中,τ0为slot0的PSS的起始点时间偏差,Npss为主同步信号的FFT数,此时yl[n]对应的采样时间间隔为Ts,pss;m为PSS序列根指数,m∈{25,29,34},Sm[n]为n时刻序列根指数为m时的ZC序列,其中为PSS序列根指数及PSS起始点时间偏差在该局部滑动区间的最优估计。
接着,计算与slot0相邻的slot1的局部最优估计,具体过程如下:
由于slot0与slot1之间间隔一个OFDM符号,因此此刻所计算的OFDM符号的标识为1(n=n1),此时小滑动窗口20'以为中点,前后滑动距离接着在滑动区间中依据下述目标函数计算该局部滑动区间的局部最优估计
{ m ^ 1 , τ ^ 1 } = arg max m , τ { Σ n = n 1 N pss + n 1 - 1 | S m [ n ] y l [ τ 1 + n ] | 2 } - - - ( 4 )
其中,τ1为slot1中PSS的起始点时间偏差,n1为小滑动窗口20'w3以为中点时所对应的采样点标识。
接着,按照前面对solt0及solt1计算局部最优估计的规律类推可知计算每个局部区间的局部最优估计的通式,即公式(2)。
接着,执行步骤S3,选取最大的局部最优估计所对应的局部估计参数作为全局最优估计。
具体的,通过执行步骤S2,可以获知所有局部最优估计的结果,通过比较选取出最大的局部最优估计,接着确定该最大的局部最优估计所对应的局部估计参数,从而确定全局最优估计。其中,这里的局部估计参数是指最大的局部最优估计所计算的主同步信号的序列根指数的局部最优估计、主同步信号的起始时间偏差的局部最优估计及OFDM的符号标识。
进一步的,计算所述全局最优估计所采用的计算公式如下:
{ m ^ i , τ ^ i , i ^ } = arg max i max m , τ { Σ n = n i N pss + n i - 1 | S m [ n ] y l [ τ i + n ] | 2 } - - - ( 5 )
其中,i为最大的局部最优估计所计算的OFDM符号标识,i∈[0,P-1];为最大的局部最优估计所计算的细估主同步信号的起始时间偏差的局部最优估计,ρ∈(0,0.5);为最大的局部最优估计所计算的主同步信号的序列根指数的局部最优估计,mi∈{25,29,34}。为了较好的理解公式(5)的含义,可以结合公式(2)来理解,利用公式(2)将半帧内的所有局部最优估计都计算出来,选取最大的局部最优估计所对应的局部估计参数作为全局最优估计。
通过步骤S3可以确定全局最优估计,接下来就可以依据全局最优估计所对应的局部估计参数()来确定每次小滑动窗口20'进行局部优化搜索的起始时间点,具体计算公式为:
T = δ ^ × T s + i ^ × N sym , pss × T s , pss + τ ^ i × T s - - - ( 6 )
其中,Ts为OFDM信号的采样时间间隔;Ts,pss为主同步信号的采样的时间间隔;Nsym,pass为主同步信号的小滑动窗口20'的大小。利用全局最优估计后所确定的来计算局部优化搜索的起始时间点,提高了进行局部优化搜索的精准度,实现了PSS的快速准确的检测。
本实施例仅是基于LTEFDD的无线帧结构对本发明的LTE下行主同步信号的检测方法进行说明的,对于LTETDD情形相似,这里就不具体阐述。
本发明还提供一种LTE下行主同步信号的检测系统,请参考图4,所述LTE下行主同步信号的检测系统包括:
粗估模块100,用于估计OFDM符号的CP类型及OFDM符号的起始时间偏差;
细估模块200,用于根据所述粗估模块100的估计结果计算半帧内的所有局部最优估计;
选择模块300,用于根据所述细估模块200的计算结果确定全局最优估计。
综上,在本发明所提供的LTE下行主同步信号的检测方法及其检测系统中,先通过最小平方差准则估计OFDM符号的CP类型及OFDM符号的起始时间偏差,然后根据上一步骤所估计的结果,每隔一个OFDM符号长度进行一次小滑动窗口的局部优化搜索,直至半帧结束。将现有技术中半帧时间内每接收到一个时域采样值就进行一次主同步信号检测计算的全局最优化搜索算法分解为多个局部优化搜索,极大的减少了主同步信号检测的计算量,实现了主同步信号的快速准确的检测,进而提升了LTE下行同步的性能。
上述描述仅是对本发明较佳实施例的描述,并非对本发明范围的任何限定,本发明领域的普通技术人员根据上述揭示内容做的任何变更、修饰,均属于权利要求书的保护范围。

Claims (10)

1.一种LTE下行主同步信号的检测方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1:通过最小平方差准则估计OFDM符号的CP类型及OFDM符号的起始时间偏差;
S2:根据步骤S1所估计的结果,每隔一个OFDM符号长度进行一次小滑动窗口的局部优化搜索,并计算局部最优估计,直至半帧结束;
S3:选取最大的局部最优估计所对应的局部估计参数作为全局最优估计。
2.如权利要求1所述的LTE下行主同步信号的检测方法,其特征在于,所述步骤S1中,所述最小平方差准则的所采用的计算公式如下:
{ N ^ G , δ ^ } = 1 N G arg N G , δ min { Σ i = δ N G - 1 + δ ( | y l ( n + i ) | - | y l ( n + N FFT + i ) | ) 2 } ;
其中,δ为粗估OFDM符号的起始时间偏差,δ∈[0,Nsym-1],NG为相应CP类型的CP长度;Nsym为OFDM符号的长度,NFFT为OFDM符号的时域长度,Nsym=NFFT+NG;yl[n]为n时刻接收的时域基带采样值;为NG及δ的最优估计。
3.如权利要求1所述的LTE下行主同步信号的检测方法,其特征在于,执行所述步骤S1时,采用两个粗估滑动窗口,所述粗估滑动窗口的滑动区间为一个OFDM符号长度Nsym
4.如权利要求3所述的LTE下行主同步信号的检测方法,其特征在于,所述步骤S1中,所述CP类型包括常规CP和扩展CP。
5.如权利要求1所述的LTE下行主同步信号的检测方法,其特征在于,所述步骤S2中,所述计算局部最优估计所采用的计算公式如下:
{ m ^ L , τ ^ L } = arg max m , τ { Σ n = n L N pss + n L - 1 | S m [ n ] y l [ τ L + n ] | 2 } ;
其中,L为目前计算的OFDM符号的标识,L∈[0,P-1],P为半帧包含的OFDM符号数;nL为以为中点所对应的采样点标识;τL为目前细估主同步信号的起始时间偏差,ρ为滑动指数,ρ∈(0,0.5);mL为目前主同步信号的序列根指数,m∈{25,29,34};Sm[n]为n时刻序列根指数为m时的ZC序列;Npss为主同步信号的FFT数;为mL及τL的局部最优估计。
6.如权利要求1所述的LTE下行主同步信号的检测方法,其特征在于,所述步骤S3中,所述局部估计参数为最大的局部最优估计所计算的主同步信号的序列根指数的局部最优估计、主同步信号的起始时间偏差的局部最优估计及OFDM的符号标识。
7.如权利要求1所述的LTE下行主同步信号的检测方法,其特征在于,所述步骤S3中,计算所述全局最优估计所采用的计算公式如下:
{ m ^ i , τ ^ i , i ^ } = arg max i max m , τ { Σ n = n i N pss + n i - 1 | S m [ n ] y l [ τ i + n ] | 2 } ;
其中,i为最大的局部最优估计所计算的OFDM符号标识,i∈[0,P-1];为最大的局部最优估计所计算的细估主同步信号的起始时间偏差的局部最优估计,ρ∈(0,0.5);为最大的局部最优估计所计算的主同步信号的序列根指数的局部最优估计,mi∈{25,29,34}。
8.如权利要求7所述的LTE下行主同步信号的检测方法,其特征在于,所述步骤S2中,小滑动窗口进行局部优化搜索的起始时间点为:
T = δ ^ × T s + i ^ × N sym , pss × T s , pss + τ ^ i × T s ;
其中,Ts为OFDM信号的采样时间间隔;Ts,pss为主同步信号的采样的时间间隔;Nsym,pass为主同步信号的小滑动窗口的大小。
9.如权利要求8所述的LTE下行主同步信号的检测方法,其特征在于,所述步骤S2中,所述小滑动窗口的局部滑动区间为
10.一种LTE下行主同步信号的检测系统,其特征在于,包括:
粗估模块,用于估计OFDM符号的CP类型及OFDM符号的起始时间偏差;
细估模块,用于根据所述粗估模块的估计结果计算半帧内的所有局部最优估计;
选择模块,用于根据所述细估模块的计算结果确定全局最优估计。
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