CN108040366A - 一种基于频偏校正的随机接入前导信号检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于频偏校正的随机接入前导信号检测方法，属于通信测试技术领域。该方法为计算可用的时频资源，生成64个前导序列，随机选择一个作为发送前导序列；找到当前为PRACH时域子帧的子帧；根据相关参数通过ML最大似然准则估计多普勒频偏值，作频偏补偿；对处理之后的信号进行去循环前缀、降采样滤波和傅里叶变换操作；将前导序列与本地ZC根序列作频域相关；对频域相关序列进行快速傅里叶逆变换、模平方和多天线合并操作，计算功率延时谱能量PDP并与检测门限A，B进行比较，获取前导序号ID、时间提前量TA。本发明解决了随机接入过程前导信号检测问题中出现的频偏问题，且明显改善了接收端的漏检概率，提高了随机接入的成功率。

Description

一种基于频偏校正的随机接入前导信号检测方法
技术领域
本发明属于通信测试技术领域，涉及一种基于频偏校正的随机接入前导信号检测方法。
背景技术
近年来，LTE-A系统中随机接入的性能评估已经成为一个重要的研究课题，因为随机接入的优劣预计在未来5G中将发挥重要作用，而其中5G技术最凸显的特征就是无与伦比的快，这就要求更短的接入时延，更高的随机接入成功率。LTE-A系统上行随机接入过程首要且最重要的一步就是PRACH preamble信号的成功发送和接收，在接收端能够通过前导检测正确解析得到前导序号ID和时间提前量TA。
随机接入信道的子载波间隔很窄，对频率偏移非常敏感，更容易受到频率偏移的影响。当用户处于高速移动状态时，随机接入信号将会受到多普勒频移的影响，需要对上行链路作多普勒频移估计和预补偿以保证随机接入检测信号的正确解析。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于频偏校正的随机接入前导信号检测方法。利用最大似然估计，频偏补偿，多重滑窗方法，对接收信号与本地ZC信号进行相关处理，在频域上进行自相关，在保持频域相关算法优点的前提下降低虚警率和漏警率，提高检测效率。旨在弱化多普勒频偏，消除频偏对接收端信号检测的影响，正确解析出前导信号ID和时间提前量TA，提高随机接入的成功率。
为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于频偏校正的随机接入前导信号检测方法，包括以下步骤：
S1：获取高层参数，计算可用的时频资源，ZC(Zadoff-Chu)序列循环移位生成64个前导序列；
S2：从64个前导序列中随机选择一个作为发送前导序列，同时选择时频资源；
S3：找到当前为物理随机接入信道(Physical Random Access Channel,PRACH)时域子帧的子帧；
S4：获得接收信号，根据相关参数通过最大似然法(Maximum Likelihood,ML)最大似然准则估计多普勒频偏值，作频偏补偿；
S5：对处理之后的信号进行去循环前缀、降采样滤波和傅里叶变换操作；
S6：将前导序列与本地ZC根序列作频域相关；
S7：对频域相关序列进行快速傅里叶逆变换、模平方和多天线合并操作，计算功率延时谱能量PDP；
S8：将PDP能量峰值与检测门限A，B进行比较，获取前导序号ID、时间提前量TA。
进一步，所述S4具体为：
S401：获取受到时偏d和频偏Δf影响的接收端信号其中x(n)是ZC序列的生成公式，即u为物理根序列号，Nzc是ZC序列的长度为839；
S402：对接收端信号进行2Nzc+L个采样点采样，其中Nzc是前导序列长度，L是循环前缀长度；
S403：取对数似然函数，获得采样之后的概率密度函数f(d,Δf)＝logf(y(n)|d,Δf)；
S404：化简，去除无用因子，得最简似然函数其中 都是关于时偏的函数，是关于信噪比的值，SNR(Signal Noise Ratio)为接收端处的信号与噪声的比值；
S405：按照最大似然函数的定义，设时偏d值为已知，估计频偏值Δf使得似然函数最大。
本发明的有益效果在于：本发明解决了随机接入过程前导信号检测问题中出现的频偏问题，且明显改善了接收端的漏检概率，提高了随机接入的成功率。
附图说明
为了使本发明的目的、技术方案和有益效果更加清楚，本发明提供如下附图进行说明：
图1为随机接入前导信号检测的流程图；
图2为多普勒频偏估计具体流程图；
图3为随机接入前导信号接收机搭建。
具体实施方式
下面将结合附图，对本发明的优选实施例进行详细的描述。
一种基于频偏校正的随机接入前导信号检测方法所含模块主要包括频偏估计和预补偿模块、频谱搬移模块、降采样多级滤波模块、去CP模块、FFT预处理模块、FFT/IFFT模块、频域本地ZC基序列生成模块、数据补零模块、时域功率计算模块、多天线合并模块、滑动均值滤波处理模块、峰值检测处理模块。
关键点主要是通过频偏估计和预补偿以防止频偏对ZC序列带来额外的循环移位效应，导致峰值难以检测。
主要技术有：降采样滤波处理技术、预处理FFT技术、滑动均值滤波处理技术、多重滑窗峰值检测方法。
降采样滤波处理技术：主要是降低计算复杂性，便于硬件实现，同时利用滤波处理防止信号失真；
预处理FFT技术：提高低SNR的检测概率；
滑动均值滤波处理技术：消除多径的影响，增强主峰值的强度，减小虚警概率；
多重滑窗峰值检测方法：提高峰值检测概率。
随机接入前导信号检测的主要几点：去除CP、降采样、FFT、解资源滤波、序列相关，获取相关值，通过检测计算噪声功率并搜索相关峰值来判断是否存在随机接入请求，检测出前导序号ID和时间偏移量TA。
随机接入前导信号检测的流程图见图1。
多普勒频偏估计具体流程图见图2。
随机接入前导信号接收机搭建见图3。
最后说明的是，以上优选实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管通过上述优选实施例已经对本发明进行了详细的描述，但本领域技术人员应当理解，可以在形式上和细节上对其作出各种各样的改变，而不偏离本发明权利要求书所限定的范围。

Claims (2)

1.一种基于频偏校正的随机接入前导信号检测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
S1：获取高层参数，计算可用的时频资源，ZC(Zadoff-Chu)序列循环移位生成64个前导序列；
S2：从64个前导序列中随机选择一个作为发送前导序列，同时选择时频资源；
S3：找到当前为物理随机接入信道(Physical Random Access Channel,PRACH)时域子帧的子帧；
S4：获得接收信号，根据相关参数通过最大似然法(Maximum Likelihood,ML)最大似然准则估计多普勒频偏值，作频偏补偿；
S5：对处理之后的信号进行去循环前缀、降采样滤波和傅里叶变换操作；
S6：将前导序列与本地ZC根序列作频域相关；
S7：对频域相关序列进行快速傅里叶逆变换、模平方和多天线合并操作，计算功率延时谱能量PDP；
S8：将PDP能量峰值与检测门限A，B进行比较，获取前导序号ID、时间提前量TA。
2.根据权利要求1所述的一种基于频偏校正的随机接入前导信号检测方法，其特征在于：所述S4具体为：
S401：获取受到时偏d和频偏Δf影响的接收端信号其中x(n)是ZC序列的生成公式，即u为物理根序列号，Nzc是ZC序列的长度为839；
S402：对接收端信号进行2Nzc+L个采样点采样，其中Nzc是前导序列长度，L是循环前缀长度；
S403：取对数似然函数，获得采样之后的概率密度函数f(d,Δf)＝log f(y(n)|d,Δf)；
S404：化简，去除无用因子，得最简似然函数其中都是关于时偏的函数，是关于信噪比的值，SNR(Signal Noise Ratio)为接收端处的信号与噪声的比值；
S405：按照最大似然函数的定义，设时偏d值为已知，估计频偏值Δf使得似然函数最大。
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