CN107370699B - 一种NB-IoT小区搜索系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种NB‑IoT小区搜索系统，在运算过程中，对主同步信号进行128倍降采样，求得帧起始位置。频偏捕获时，利用NB‑IoT主同步信号中第一个符号的最后CP长度的点的数据信息和第2个符号的CP数据的重复性进行频偏的粗估计。再利用前两个符号的完整符号信息的时域周期性进行频偏的细估计。将降采样的MIB补偿频偏后进行时频转换，完成NRS位置检测，进而缩小小区ID的检测范围。本发明的小区ID检测，将接收序列中的辅同步信号分为5段，与本地的所有辅同步信号分别相关，利用每次相关的结果逐步缩小区ID范围，最终解出小区ID。
Description
技术领域
本发明涉及一种NB-IoT小区搜索系统。涉及专利分类号H04电通信技术H04J多路复用通信H04J11/00正交多路复用系统。
背景技术
在NB-IoT物理层系统中，得到天线端接收信号后，首先经过小区搜索得到cellID和系统帧低8位；利用得到的cellID进行系统信息的搜索，解出MIB信息；最后根据解出的MIB消息，对下行其他模块进行解码，解出SIB系统信息、数据信息及控制信息等。
小区搜索利用主辅同步信号进行帧定时同步、频偏捕获和小区ID的检测。主同步信号可以被用来定时同步，从而找到帧边界，也可以被用来进行频偏捕获，以对信号进行频偏补偿。辅同步信号主要用来进行小区ID的检测，小区ID是生成导频信号的条件之一，只有解出小区ID才能生成本地导频信号，从而估计信道，解出系统信息和数据信息。因此，只有成功进行小区搜索，才能顺利的进行下行信道解码。
由PopoviüB M，Berggren F.提出的“Primary synchronization signal in E-UTRA”论文中，传统的主同步信号(LTE)中的定时误差计算是利用接收到的16倍降采样主同步信号和本地16倍降采样的主同步信号进行滑动相关，通过峰值检测经过计算求得帧起始位置。但是对接受信号进行16倍降采样，需要处理的数据点较多，导致定时同步时间较长。
现有技术中，也有将频偏估计分为小数倍频偏估计和整数倍频偏估计的手段，首先是小数倍频偏估计，对接收到的一个符号r(n)前半部分的主同步信号，与本地一个符号前半部分的主同步信号s(n)共轭相乘得y1(n)，另外一个符号后半部分的主同步信号r(n+N/2)与本地一个符号后半部分的主同步信号s(n+N/2)共轭相乘得y2(n)。最后将结果y1(n)与y2(n)共轭相乘，可解得小数倍频偏ε的范围为-1～1。其次是整数频偏估计，输入为接收到的一个符号的时域主同步信号，时频转换后，得到该符号的频域数据，将该数据与本地频域数据进行循环滑动相关，求出峰值对应的位置，即为计算的整数倍频偏。
然而这种手段，在接收信号与本地信号相关时，需要本地保存N点主同步信号，使得所需内存增加。还有，需要进行时频转换，即FFT计算造成时间复杂度高。
发明内容
针对背景技术中提出的问题，本发明提出的一种NB-IoT小区搜索系统，在运算过程中，对主同步信号进行128倍降采样，求得帧起始位置。
频偏捕获时，利用NB-IoT主同步信号中第一个符号的最后CP长度的点的数据信息和第2个符号的CP数据的重复性进行频偏的粗估计。再利用前两个符号的完整符号信息的时域周期性进行频偏的细估计。
将降采样的MIB补偿频偏后进行时频转换，完成NRS位置检测，进而缩小小区ID的检测范围。
本发明的小区ID检测，将接收序列中的辅同步信号分为5段，与本地的所有辅同步信号分别相关，利用每次相关的结果逐步缩小区ID范围，最终解出小区ID。
附图说明
为了更清楚的说明本发明的实施例或现有技术的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明NB-IoT小区搜索系统模块图
图2为本发明粗定时同步模块图
图3为本发明细定时同步模块图
图4为本发明预处理模块图
图5为本发明辅同步信号的结构示意图
图6为本发明小区ID检测单元的算法流程图
图7为本发明实施例中不同信噪比下的小区搜索准确率对比示意图
图8为本发明实施例中不同频偏下的小区搜索准确率对比示意图
图9为本发明实施例中不同时偏下的小区搜索准确率对比示意图
具体实施方式
为使本发明的实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚完整的描述：
本发明使用的缩略语和关键术语定义如下：
NB-IoT：Narrowband Internet of Things窄带物联网
NRS：Narrowband reference signal窄带参考信号
cellID：cell Identity小区序列号
MIB：Master Information Block广播信道上承载的系统消息
SIB：SystemInformationBlocks下行共享信道上承载的系统消息
NPBCH：Narrowband physical broadcast channel窄带物理广播信道
CP：Cyclic Prefix循环前缀
如图1-图9所示：一种NB-IoT小区搜索系统，主要包括三个单元：定时同步单元10、频偏估计单元20、小区ID检测单元30。
定时同步单元10中包括粗定时同步101和细定时同步102；频偏估计单元20包括粗频偏估计201和细频偏估计202；小区ID检测单元30中包括预处理模块301和小区ID检测模块302。其中输入为天线端口处的接收信号，输出为小区ID值和系统帧号低八位，完成下行小区搜索。
定时同步单元10
定时同步主要包括粗定时同步和细定时同步。
粗定时同步模块101
粗定时同步单元框图如图2所示。数据的采样间隔Ts＝1/30720ms，一帧数据时间长度10ms，一个子帧时间长度1ms，因此，一帧中有307200个数据点，一个子帧中有30720个数据点。
取接收到的一帧即307200点的数据信息进行128倍降采样得到2400个数据点。与本地一个子帧的主同步信号128倍降采样后的240点的信号做滑动相关，求出粗定时同步相关峰值对应的位置p1。
细定时同步模块102
如图3所示，以p1·128-128信号点为开始位置，取出30976点接收数据，以16个降采样前的数据点为间隔进行滑动，每次滑动后进行128倍降采样，得到的240点与本地降采样数据相关得到相关值，根据细定时同步多次相关的峰值位置p0与粗定时同步相关峰值位置p1可以得到主同步信号的位置p0·16+p1·128，主同步信号总位于一帧中的第5个子帧，其起始位置与帧起始位置的关系为：
主同步信号起始位置＝帧起始位置+153600
则一帧的起始位置：
start_time＝p0·16+p1·128-153600(p0>153600)
或
start_time＝p0·16+p1·128+153600(p0<153600)
频偏估计单元20
在下行同步阶段，需要对频偏进行捕获，接收到的主同步信号从一帧中的第5个子帧第3个符号开始，本发明首先利用主同步信号第一个符号的最后CP个长度的点和第二个符号的CP进行粗频偏估计，补偿粗频偏后，再利用第一个符号和第二个符号的前后周期性进行细频偏估计。
粗频偏估计模块201
发送信号为s(n)，接收到的第一个符号的最后个CP长度的信号为r1(n)，第二个符号的前CP长度的信号表达式为r2(n)，则求得粗频偏估计值：
其中，循环前缀长度CpLen＝144，数据点个数N＝2048，窗的宽度为CpLen-40。
本发明中的频偏估计值都为归一化频偏值，其与绝对频偏值ε绝对(kHz)之间的关系为ε归一化＝ε绝对/15。
细频偏估计模块202
对主同步信号进行粗频偏补偿，设补偿后的第一个符号信号为y1(n)，第二个符号信号为y2(n)，则细频偏估计值：
其中，循环前缀长度CpLen＝144，数据点个数N＝2048，窗的宽度为CpLen-40。
估计出的频偏，得总的频偏估计值为
ε＝ε1+ε0
小区ID检测单元30
小区ID检测单元主要包括预处理模块和小区ID检测模块。
预处理模块301
预处理模块框图如图4所示，预处理模块利用NRS信号限定小区ID范围。子帧0的第5个符号r(n)起始位置为start_time+11264，首先对r(n)进行16倍降采样，求得的频偏估计值，对降采样后的128个点的NPBCH信号进行频偏补偿：
对补偿后的信号进行时频转换，将其做FFT变换变到频域RPBCH(k)。对RPBCH(k)进行频域功率计算得：
PPBCH(k)＝RPBCH(k)·conj(RPBCH(k))/N
PPBCH(k)的最小值和次小值对应的下标位置记为kMAX1，kMAX2 kMAX1<kMAX2。现有技术中给出kMAX1与vshift的关系式：
kMAX1＝(vshift+3)mod6
kMAX2＝(vshift+3)mod6+6
当kMAX1>3时，vshift＝kMAX1-3
当kMAX1<＝3时，vshift＝kMAX1+3
现有技术中给出的通常值vshift＝cellIDmod6，则所求的小区ID：
cellID＝vshift+6m
其中，m为0～83中的一个自然数。
小区ID检测模块302
小区ID检测模块主要根据辅同步信号检测小区ID，辅同步信号是一个ZC序列。
表1辅同步信号产生系数表
辅同步频域信号产生公式为
其中，
n＝0,1,...,131
n′＝n mod 131
m＝n mod 128
bq(m)是见表1，
下文中用cellID代替
由辅同步频域信号产生公式可得，辅同步频域信号根据cellIDTemp＝mod(cellID,126)的值可分为四组，四组辅同步信号的cellID分别为0～125、126～251、252～377、378～503。
其中，cellID为126～503时，如图5所示，长度为132个点的辅同步信号频域结构有以下特点：
1 132个点的辅同步信号可以分为5段A、B、C、D、E，其中前4段等长，长度为32点，第5段长度为4个点。
2cellIDTemp＝mod(cellID,126)，cellIDTemp相等的不同组126～251、252～377、378～503之间的关系见图5的辅同步信号结构图。
因此，对接收到的第9个子帧中每个符号的接收信号进行FFT变换，得到一个完整子帧上的信号，将其与本地辅同步信号进行相关操作，若相关峰值大于阈值即为辅同步信号，检测得到小区ID，否则，该帧没有辅同步信号，对下一帧进行小区ID检测。
接收到的辅同步频域信号为r(n)，本地的辅同步频域信号为s(n)，如图6为cellID检测模块框图，制定cellID检测方案如下：
步骤一：取接收信号r(n)的A段，与cellID为126～251之间的本地信号s(n)的A段分别进行相关，得到相关峰值。
步骤二：对相关值求平均能量corrE，令阈值Thresh＝2corrE，判断相关峰值是否大于阈值，若大于阈值，执行步骤四，相关峰值对应位置cellIDTemp，否则执行步骤三。
步骤三：取接收信号r(n)的A段，与cellID为0～125之间的本地信号s(n)的A段分别相关，求出相关峰值对应的cellIDTemp，解出的cellID＝cellIDTemp。结束操作。
步骤四：取接收信号r(n)的B段，与cellID＝cellIDTemp+126的本地信号s(n)的B段进行相关，得到相关值Max1；与cellID＝cellIDTemp+252的本地信号s(n)的B段进行相关，得到相关值Max2。
步骤五：当Max1<Max2时，执行步骤七；否则执行步骤六。
步骤六：解出的cellID＝cellIDTemp+126。结束操作。
步骤七：取接收信号r(n)的C段，与cellID＝cellIDTemp+126的本地信号s(n)的C段进行相关，得到相关值Max1；与cellID＝cellIDTemp+378的本地信号s(n)的C段进行相关，得到相关值Max2。
步骤八：当Max1<Max2时，执行步骤十；否则执行步骤九。
步骤九：解出的cellID＝cellIDTemp+378。结束操作。
步骤十：解出的cellID＝cellIDTemp+252。结束操作。
计算结果vshift，可以使cellID范围缩小至cellID＝vshift+6m,m＝0,1,2…范围内，在进行互相关的时候，以cellID0＝vshift为起始点，以6为步长跳跃相关，最后求得相关峰值对应的cellID即是正确的cellID。
实施例
与16倍降采样下的定时同步算法相比，本发明的定时同步方法在计算量、存储量发明获得的有益效果如表2所示。由表2可见，本发明定时同步乘法运算量减少为对比方法的1/63。本地主同步信号做表存储，内存也降为原来的1/8。相对于现有算法，定时同步的运算量小，内存占用量少。
表2定时同步单元有益效果对比表
相对于现有算法，本发明实施例中，频偏估计单元内存占用量降低。与现有技术中的频偏估计方法相比，在内存上，本发明不需要存储本地2048点的本地主同步信号，减少了内存负荷。
小区ID检测采用直接对504种小区ID盲搜检测时(以下记为直接盲搜检测方法运算量和内存占用量较大)，与之相比，本发明的小区ID检测单元的运算量和内存占用量大大减少。
表3小区ID检测单元运算量对比表
设FFT的复杂度为nlogn，表3给出了两种方法小区ID检测单元的运算量对比。由表3可知，解小区ID时，非降采样下直接盲搜检测的运算量为504·132·4小区检测+11·2048·log2048FFT＝513920个点的复数乘法本发明只需126·32·4/6小区检测+32·32·2+11·128·log128FFT+128·log128+128＝13568个点的复数乘法，总运算量降低为直接盲搜检测的1/38。其中，小区检测模块时间复杂度降低为直接盲搜检测的1/99，FFT模块降采样时间复杂度降低为直接盲搜检测的1/23。
表4小区ID检测单元内存占用量对比表
小区ID检测时，为降低时间复杂度，对本地辅同步频域信号做表储存。表4给出了小区ID检测单元内存占用量对比表。为了减少内存，本发明只需储存126种A1段本地信号，126种B1段本地信号，126种B2段本地信号，126种C1段本地信号，126种C3段本地信号一共126·32+126·32+126·32+126·32＝16128个点的本地辅同步频域信息即可。与直接盲搜检测时504·132＝66528个点的本地辅同步信息表相比，内存减少为原来的1/4。
本发明在大大降低了运算量和内存占用量的同时，也具有良好的检测性能以及良好的普适性，达到了多快好省的搜索效果。
为了验证本发明的普适性，进行了若干组数据的测试。借助MATLAB R2014a进行了软件仿真，下行发射天线1根，接收天线1根，模式为stand alone。分别在不同频偏、不同时偏和不同信噪比的条件下，进行NB-IoT小区搜索的仿真实验，各种条件下的实验次数皆为1000次，使用“准确率”来衡量本发明的准确度，其定义
为了更直观的观察本发明的解码准确度，在相同条件下做对比实验，对比实验中的定时同步单元采用16倍降采样，频偏估计单元采用现有技术中的频偏估计算法，小区ID检测单元采用直接对504种小区ID盲搜检测的方法直接盲搜检测法，实验结果如下：
在抗噪性能方面，图7给出了在相同归一化频偏freq_offset＝-0.3、相同时偏start_time＝291584Ts、不同信噪比的条件下，两种方法的小区搜索准确率的结果对比。
在抗频偏性能方面，图8给出了在相同信噪比SNR＝-5、相同时偏start_time＝291584Ts、不同频偏的条件下，两种方法的小区搜索准确率的结果对比。
在抗时偏性能方面，图9给出了在相同信噪比SNR＝-5、相同频偏freq_offset＝0.6、不同时偏的条件下其中时偏是相对291584Ts的大小，两种方法的小区搜索准确率的结果对比。
由图7～图9可见，不同信噪比的条件下，不同频偏和不同时偏条件下两种方法的小区搜索准确率相差不大，即本发明在不同信噪比条件下具有有效性和普适性，同时抗频偏和时偏的性能也比较稳定。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (4)
1.一种NB-IoT小区搜索系统，其特征在于包括：定时同步单元(10)、频偏估计单元(20)以及小区ID检测单元(30)
定时同步单元(10)，该单元包括：
粗定时同步模块(101)：
对天线端口处接收到的初始信号中的一帧接收信号数据进行128倍降采样，得到数据对应的数据点，与本地子帧的主同步信号进行128倍降采样后的信号做滑动相关，经过峰值检测，得到峰值对应采样点位置p1(粗定时同步相关峰值)；
细定时同步模块(102)：
已根据所述峰值采样点位置p1，提取出30976点接收数据进行128倍降采样，与本地子帧的主同步信号进行128倍降采样后的信号，做滑动相关，滑动间隔为16个未采样的原始信息点，经过峰值检测，得到主同步信号的起始位置，经过计算得到帧起始位置；
所述的频偏估计单元(20)包括：
利用所述主同步信号第一个符号最后CP个长度的数据点和第二个符号的CP进行粗频偏估计的粗频偏估计模块(201)以及在补偿粗频偏后，再利用第一个符号和第二个符号的前后周期性进行细频偏估计的细频偏估计模块(202)；
所述的小区ID检测单元包括：
预处理模块(301)：
该模块利用NRS信号限定小区ID范围，首先确定子帧0第5个符号的信息r(n)起始位置，对r(n)进行16倍降采样，根据已求频偏估计值对降采样后的128个点的NPBCH信号进行频偏补偿；
对频偏补偿后的信号进行时频转换，通过FFT变换转换至频域RPBCH(k)，进行频域功率计算得到频域功率值PPBCH(k)的最小值位置和次小值位置；进而计算得出小区ID的范围；
小区ID检测模块(302)的工作过程如下：
S1该模块首先取接收信号r(n)的A段，与小区ID为126～251之间的本地信号s(n)的A段分别进行相关，得到相关峰值；
S2对相关值求平均能量corrE，令阈值Thresh＝2corrE，判断相关峰值是否大于阈值，若大于阈值，执行S4，相关峰值对应位置小区IDTemp，否则执行S3；
S3取接收信号r(n)的A段，与小区ID为0～125之间的本地信号s(n)的A段分别相关，求出相关峰值对应的小区IDTemp，解出的小区ID＝小区IDTemp，结束操作；
S4取接收信号r(n)的B段，与小区ID←小区IDTemp+126的本地信号s(n)的B段进行相关，得到相关值Max1；与小区ID←小区IDTemp+252的本地信号s(n)的B段进行相关，得到相关值Max2；
S5当Max1<Max2时，执行S7；否则执行S6；
S6解出的小区ID←小区IDTemp+126，结束操作；
S7取接收信号r(n)的C段，与小区ID←小区IDTemp+126的本地信号s(n)的C段进行相关，得到相关值Max1；与小区ID←小区IDTemp+378的本地信号s(n)的C段进行相关，得到相关值Max2；
S8当Max1<Max2时，执行步骤十；否则执行S9；
S9解出的小区ID←小区IDTemp+378，结束操作；
S10解出的小区ID←小区IDTemp+252，结束操作；
采用预处理模块，利用频偏估计模块求得的频偏估计值，得到的计算结果vshift，可以使小区ID范围缩小至cellID＝vshift+6m,m＝0,1,2…范围内，在进行互相关的时候，以cellID0＝vshift为起始点，以6为步长跳跃相关，最后求得相关峰值对应的小区ID即是正确的小区ID；
所述预处理模块(301)得到所述小区ID的过程如下：
预处理模块利用NRS信号限定小区ID范围，子帧0的第5个符号r(n)起始位置为start_time+11264，首先对r(n)进行16倍降采样，利用频偏估计模块求得的频偏估计值，对降采样后的128个点的NPBCH信号进行频偏补偿：
对补偿后的信号进行时频转换，将其做FFT变换变到频域RPBCH(k)；对RPBCH(k)进行频域功率计算得：
PPBCH(k)＝RPBCH(k)·conj(RPBCH(k))/N
PPBCH(k)的最小值和次小值对应的下标位置记为kMAX1，kMAX2(kMAX1<kMAX2)；kMAX1与vshift的关系为：
kMAX1＝(vshift+3)mod6
kMAX2＝(vshift+3)mod6+6
当kMAX1>3时，vshift＝kMAX1-3
当kMAX1<＝3时，vshift＝kMAX1+3
现有技术中有vshift＝cellIDmod6，则所求的小区ID：
cellID＝vshift+6m
其中，m为0～83中的一个自然数。
2.根据权利要求1所述的NB-IoT小区搜索系统，其特征还在于：所述细定时同步模块中主同步信号起始位置与帧起始位置的关系为：主同步信号起始位置＝帧起始位置+153600，则一帧的起始位置：start_time＝p0·16+p1·128-153600(p0>153600)或start_time＝p0·16+p1·128+153600(p0<153600)。
3.根据权利要求1所述的NB-IoT小区搜索系统，其特征还在于：所述的粗频偏估计模块(201)中得到粗频偏估计值的过程如下：
发送信号为s(n)，接收到的第一个符号的最后个CP长度的信号为r1(n)，第二个符号的前CP长度的信号表达式为r2(n)，则求得粗频偏估计值：
其中，循环前缀长度CpLen＝144，数据点个数N＝2048，窗的宽度为CpLen-40。
4.根据权利要求1所述的NB-IoT小区搜索系统，其特征还在于：所述的细频偏估计模块(202)的频偏补偿过程如下：对主同步信号进行粗频偏补偿，设补偿后的第一个符号信号为y1(n)，第二个符号信号为y2(n)，则细频偏估计值：
其中，循环前缀长度CpLen＝144，数据点个数N＝2048，窗的宽度为CpLen-40；总的频偏估计值为ε＝ε1+ε0。
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