CN108123774A - 一种窄带物联网下行同步方法及其系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种窄带物联网下行同步方法及其系统，包括：获取降采样基带数据和本地降采样NPSS信号。将一滑动窗口在降采样基带数据中逐位移动，且在移动过程中，逐位计算本地降采样NPSS信号与滑动窗口内的降采样基带数据的互相关值。获取最大互相关值，并根据该最大互相关值获取降采样基带数据中NPSS信号的粗定时位置。以NPSS信号的粗定时位置为基准的设定位置范围内，在各位置上将原始基带数据的自相关值、原始基带数据与本地NPSS信号的互相关值相加，以获取各位置上的相关值。获取最大相关值，并根据该最大相关值获取降采样基带数据中NPSS信号的精定时位置。本发明复杂度低，运算量小，可快速有效且准确地使终端设备与小区完成时间和频率上的同步。
Description
技术领域
本发明涉及窄带物联网通信领域，特别是涉及一种窄带物联网下行同步方法及其系统。
背景技术
如今仅仅人与人之间通信需求已经不能很好满足现代智能化发展的需要，移动通信正向人与物以及物与物的连接迈进，为此，数以亿计的终端设备需要连入物联网。但是，如果使用WiFi、ZigBee、蓝牙等将终端设备连入物联网，只能实现局部应用，而且耗电量大；如果采用2G、3G、4G网络等将终端设备连入物联网，功耗和成本都比较高。在这个大背景下，低功耗、低成本、大容量、广覆盖的基于蜂窝的窄带物联网(Narrow Band Internet ofThings，以下简称“NB-IoT”)应运而生。
终端设备接入到NB-IOT时，首先是通过小区搜索获得频率和符号的同步，然后获取系统信息(SystemInformationBlock，简称“SIB”)，最后启动随机接入流程建立无线资源控制层(Radio Resource Control，简称“RRC”)连接。小区搜索过程是终端设备通过对同步信号的检测，完成与小区在时间和频率上的同步以及获取小区ID的过程，而在小区搜索的过程中，首先进行的是主同步信号(Narrow-band Primary Synchronization Signal，以下简称“NPSS”)的同步，NPSS可用于完成时间和频率同步，主同步的性能直接影响到后续的通信过程，因此，NPSS的同步显得尤其重要。
目前，同步算法主要分为数据辅助同步算法和非数据辅助同步算法。非数据辅助同步算法不需要依靠训练序列，通常指基于循环前缀的同步算法，如最大似然估计算法，这类算法的优点是不需要设置序列，可提高频带利用率；缺点是精度不高。而数据辅助型算法主要指基于训练序列的同步算法，是目前使用比较多的一类算法，它的精度比较高，如经典的二阶自相关算法有S&C算法、Minn算法，它们都要求训练序列为重复序列，Yong算法要求训练序列为中心对称序列。然而对于NB-IOT下行同步来说，由于训练序列NPSS由一条序列长度为11点的ZC序列作为基序列，经过子载波映射、IFFT、加循环前缀(Cyclic Prefix，以下简称“CP”)操作，再用时域扩展码c(l)＝{1,1,1,1,-1,-1,1,1,1,-1,1}进行时域扩展形成的复杂序列，现有的同步方法运算复杂而且运算量大，无法快速准确地完成终端设备与小区之间时间和频率上的同步。
发明内容
基于此，本发明的目的在于，提供一种窄带物联网下行同步方法，其具有复杂度低，运算量小，可快速有效且准确地使终端设备与小区完成时间和频率上的同步的优点。
一种窄带物联网下行同步方法，包括如下步骤：
步骤S1：获取原始基带数据和本地NPSS信号，并分别对该原始基带数据和本地NPSS信号降采样，以获取降采样基带数据和本地降采样NPSS信号；
步骤S2：将一滑动窗口在降采样基带数据中逐位移动，且在移动过程中，逐位计算本地降采样NPSS信号与滑动窗口内的降采样基带数据的互相关值；
步骤S3：比较各互相关值以获取最大互相关值，并根据该最大互相关值获取降采样基带数据中NPSS信号的粗定时位置；
步骤S4：以NPSS信号的粗定时位置为基准的设定位置范围内，在各位置上将原始基带数据的自相关值、原始基带数据与本地NPSS信号的互相关值相加，以获取各位置上的相关值；
步骤S5：比较各相关值以获取最大相关值，并根据该最大相关值获取降采样基带数据中NPSS信号的精定时位置。
相比于现有技术，本发明通过对数据进行降采样，并通过互相关运算确定NPSS信号的粗定时位置，在该粗定时位置的设定范围内再进一步确定NPSS的精定时位置，复杂度低，运算量小，可快速有效且准确地使终端设备与小区完成时间和频率上的同步。
进一步地，在步骤S1中，获取的原始基带数据为1.92MHZ采样频率的数据，对该对该原始基带数据进行16倍下降采样，以获取240KHZ采样频率的降采样基带数据。对本地NPSS信号也采用16倍下降采样，以获取本地降采样NPSS信号，以减少后续计算量。
进一步地，在步骤S2中，本地降采样NPSS信号与滑动窗口内的降采样基带数据的互相关计算公式为：
其中，s降序列为1/16降采样基带数据；rnpss降序列为本地1/16降采样NPSS信号；d的取值范围为(1,N无线帧降-186)；N无线帧降表示1/16降采样后，降采样基带数据的采样点个数；
在步骤S3中，降采样基带数据中NPSS信号粗定时位置的计算公式为：
以NPSS信号的粗定时位置为基准的设定位置范围内，各位置相关值的计算公式为：
其中，s序列为原始基带数据，rnpss序列为本地NPSS信号，d的取值范围为CP的长度L为10；
在降采样基带数据中NPSS信号精定时位置的计算公式为：
进一步地，在步骤S5之后，还包括如下步骤：
步骤S6：根据降采样基带数据与本地降采样NPSS信号，获取频偏补偿后的数据；
步骤S7：根据NPSS精定时位置，从频偏补偿后的降采样基带数据提取出该降采样NPSS基带信号，并将该降采样NPSS基带信号、本地降采样NPSS信号和频偏补偿后的数据，获取信道补偿后的数据；
步骤S8：根据NPSS精定时位置，获取降采样基带数据中NSSS信号的两个候选位置；
步骤S9：获取多个本地的NSSS信号，并对该多个本地的NSSS信号进行降采样，获取多个本地的降采样NSSS信号；
步骤S10：获取信道补偿后的数据，并将其中一个估计的候选位置作为起始位置形成第一新数据，且将该第一新数据与多个本地的降采样NSSS信号进行互相关运算，获取多个第一互相关值；获取信道补偿后的数据，并将另外一个估计的候选位置作为起始位置形成第二新数据，且将该第二新数据与多个本地的降采样NSSS信号进行互相关运算，获取多个第二互相关值；
步骤S11：比较各第一互相关值和第二互相关值以获取最大互相关值，并根据该最大互相关值，获取估计的小区ID。
通过快速获取小区ID信息，为后续终端设备与小区稳定快速地通信提供了基础。
进一步地，在步骤S6中，获取频偏补偿后的数据的步骤包括：将降采样NPSS基带信号与本地降采样NPSS信号的对应点共轭相乘，以构建新序列；并将该新序列的前后两部分序列相关，以获取频偏值；且根据该频偏值对降采样基带数据进行频偏补偿，获得频偏补偿后的数据；
将降采样基带数据与本地1/16降采样NPSS信号的对应点共轭相乘，构建出新序列w(k)时的计算公式如下：
其中，表示NPSS精定时位置起始位置，Ts为采样间隔，为频率偏移，N为一个OFDM符号经过16倍下采样后的采样点数；
对新序列w(k)的前后两部分序列相关计算公式如下：
获取频偏值的公式如下：
对降采样基带数据进行频偏补偿的计算公式如下：
其中，n表示的是1,2,3...H，H是降采样后的降采样基带数据的采样点数目总数。
进一步地，在步骤S7中，获取信道补偿后的数据的步骤包括：将降采样NPSS基带信号占用的每个OFDM符号与本地降采样NPSS信号对应的OFDM符号进行最小二乘法估计，以获取多个信道响应值；并将该多个信道响应值累加求平均，以获取信道估计值；且根据该信道估计值对频偏补偿后的数据进行信道补偿，以获取信道补偿后的数据，其中，信道响应值的计算公式如下：
hi＝(rnpss_i Trnpss_i)-1rnpss_i T·snpss_i,i、npss_i＝1,2,...11
其中rnpss_i表示从1/16降采样接收信号中定时提取出来的NPSS占用的11个OFDM符号中第npss_i个OFDM符号所有采样点序列，snpss_i表示本地1/16降采样NPSS信号占用的11个OFDM符号中第npss_i个OFDM符号所有采样点序列；
信道估计值的计算公式如下：
信道补偿的计算公式如下：
其中，si是降采样频偏补偿后的基带数据的第i的OFDM符号的数据，M为降采样频偏补偿后的基带数据OFDM符号的总数目。
进一步地，在步骤S10中，互相关运算的计算公式如下：
其中，当hx＝1时，qhx表示在信道补偿后的数据中，以其中一个估计的候选位置作为起始位置后的第一新数据；当hx＝2时，qhx表示在信道补偿后的数据中，以另外一个估计的候选位置作为起始位置后的第二新数据；Ns表示本地降采样NSSS信号的采样点总数；mid,shift表示由不同的小区ID和循环移位间隔组合生成的多个本地1/16降采样NSSS信号。
进一步地，在步骤S11中，根据最大互相关值对应的id获取估计的小区ID；还根据最大互相关值对应的hx获取候选位置NSSS的定时估计位置；根据最大互相关值对应的shift获取估计的循环移位间隔。
本发明还提供一种窄带物联网下行同步系统，包括：
降采样基带数据和本地降采样NPSS信号获取模块，用于获取原始基带数据和本地NPSS信号，并分别对该原始基带数据和本地NPSS信号降采样，以获取降采样基带数据和本地降采样NPSS信号；
NPSS互相关运算模块，用于将一滑动窗口在降采样基带数据中逐位移动，且在移动过程中，逐位计算本地降采样NPSS信号与滑动窗口内的降采样基带数据的互相关值；
NPSS粗定时位置获取模块，用于比较各互相关值以获取最大互相关值，并根据该最大互相关值获取降采样基带数据中NPSS信号的粗定时位置；
NPSS相关运算模块，用于以NPSS信号的粗定时位置为基准的设定位置范围内，在各位置上将原始基带数据的自相关值、原始基带数据与本地NPSS信号的互相关值相加，以获取各位置上的相关值；
NPSS精定时位置获取模块，用于比较各相关值以获取最大相关值，并根据该最大相关值获取降采样基带数据中NPSS信号的精定时位置。
相比于现有技术，本发明通过对数据进行降采样，并通过互相关运算确定NPSS信号的粗定时位置，在该粗定时位置的设定范围内再进一步确定NPSS的精定时位置，复杂度低，运算量小，可快速有效且准确地使终端设备与小区完成时间和频率上的同步。
为了更好地理解和实施，下面结合附图详细说明本发明。
附图说明
图1为本发明实施例中窄带物联网下行同步方法的流程图；
图2为本发明窄带物联网下行同步方法中获取小区ID的流程图；
图3为本发明实施例中窄带物联网下行同步系统的原理框图。
具体实施方式
请参阅图1，其为本发明实施例中窄带物联网下行同步方法的流程图。该窄带物联网下行同步方法，包括如下步骤：
步骤S1：获取原始基带数据和本地NPSS信号，并分别对该原始基带数据和本地NPSS信号降采样，以获取降采样基带数据和本地降采样NPSS信号。
本实施例中，获取的原始基带数据为1.92MHZ采样频率的数据，对该对该原始基带数据进行16倍下降采样，可获取240KHZ采样频率的降采样基带数据。对本地NPSS信号也采用16倍下降采样，以获取本地降采样NPSS信号，以减少后续计算量。
现有的窄带物联网系统中，每个子帧包含两个时隙，每个时隙包含7个正交频分复用符号，第0个符号长度为137个采样点，其中包含的CP长度为9；第1到第6个符号长度为138个采样点，其中包含的CP长度L为10。每个子帧包含14个正交频分复用符号，然而同步信号所在子帧的前3个符号不用于发送同步序列，即NPSS信号有1508个采样点，则经过1/16的采样率采样后，NPSS信号的采样点变为187。
步骤S2：将一滑动窗口在降采样基带数据中逐位移动，且在移动过程中，逐位计算本地降采样NPSS信号与滑动窗口内的降采样基带数据的互相关值。
由于同步信号所在子帧中包含的14个正交频分复用(Orthogonal FrequencyDivision Multiplexing，以下简称“OFDM”)符号的前3个符号不用于发送同步序列，因此以长度为11个1/16降采样OFDM符号时长作为滑动窗口，在降采样基带数据中逐位移动，并将本地的1/16降采样NPSS信号与滑动窗口内的降采样基带数据进行互相关运算，以获得各个位置上的互相关值。具体的，本地降采样NPSS信号与滑动窗口内的降采样基带数据的互相关计算公式为：
其中，s降序列为1/16降采样基带数据；rnpss降序列为本地1/16降采样NPSS信号；d的取值范围为(1,N无线帧降-186)；N无线帧降表示1/16降采样后，降采样基带数据的采样点个数。
步骤S3：比较各互相关值以获取最大互相关值，并根据该最大互相关值获取降采样基带数据中NPSS信号的粗定时位置。
降采样基带数据中NPSS信号粗定时位置的计算公式为：
步骤S4：以NPSS信号的粗定时位置为基准的设定位置范围内，在各位置上将原始基带数据的自相关值、原始基带数据与本地NPSS信号的互相关值相加，以获取各位置上的相关值。
由于多径效应和多普勒频移的影响，NPSS粗定时位置可能会存在一点偏差，为此需要继续NPSS精准定位。根据NPSS粗定时位置确定NPSS精定时位置范围，为了减少计算量以及拥有良好的定时性能，基于NPSS的结构特点，采用自相关结合互相关进行NPSS精定时，即将各个位置上的原始基带数据的自相关值、原始基带数据与本地NPSS信号的互相关值相加，作为各位置的相关值。以NPSS信号的粗定时位置作为基准的设定位置范围内，各位置相关值的计算公式为：
其中，s序列为原始基带数据，rnpss序列为本地NPSS信号，d的取值范围为CP的长度L为10；在采样频率1.92MHZ时NPSS信号的一个OFDM符号长度为137，用NPSS的第一个符号、第二个符号与第三个符号、第四个符号进行自相关；由于NPSS序列共长1508个点，前面用了548个点进行自相关，剩下的点则进行互相关运算。
步骤S5：比较各相关值以获取最大相关值，并根据该最大相关值获取降采样基带数据中NPSS信号的精定时位置。
降采样基带数据中NPSS信号精定时位置的计算公式为：
相比于现有技术，本发明通过对数据进行降采样，并通过互相关运算确定NPSS信号的粗定时位置，在该粗定时位置的设定范围内再进一步确定NPSS的精定时位置，复杂度低，运算量小，可快速有效且准确地使终端设备与小区完成时间和频率上的同步。
在一个实施例中，本发明的窄带物联网下行同步方法在执行步骤S5获取NPSS信号的精定时位置之后，还可进一步包括以下步骤S6-12，以对小区进行定位。
请参阅图2，其为本发明窄带物联网下行同步方法中获取小区ID的流程图。
步骤S6：根据降采样基带数据与本地降采样NPSS信号，获取频偏补偿后的数据。
获取频偏补偿后的数据的步骤包括：将降采样NPSS基带信号与本地降采样NPSS信号的对应点共轭相乘，以构建新序列；并将该新序列的前后两部分序列相关，以获取频偏值；且根据该频偏值对降采样基带数据进行频偏补偿，获得频偏补偿后的数据。
将降采样基带数据与本地1/16降采样NPSS信号的对应点共轭相乘，构建出新序列w(k)时的计算公式如下：
其中，表示NPSS精定时位置起始位置，Ts为采样间隔，为频率偏移，N为一个OFDM符号经过16倍下采样后的采样点数。
对新序列w(k)的前后两部分序列相关计算公式如下：
获取频偏值的公式如下：
对降采样基带数据进行频偏补偿的计算公式如下：
其中，n表示的是1,2,3...H，H是降采样后的降采样基带数据的采样点数目总数。
步骤S7：根据NPSS精定时位置，从频偏补偿后的数据中提取出该降采样NPSS基带信号，并将该降采样NPSS基带信号、本地降采样NPSS信号和频偏补偿后的数据，获取信道补偿后的数据。
获取信道补偿后的数据的步骤包括：将降采样NPSS基带信号占用的每个OFDM符号与本地降采样NPSS信号对应的OFDM符号进行最小二乘法估计，以获取多个信道响应值；并将该多个信道响应值累加求平均，以获取信道估计值；且根据该信道估计值对频偏补偿后的数据进行信道补偿，以获取信道补偿后的数据。
降采样NPSS基带信号占用了11个OFDM符号，对NPSS信号占用的每一个OFDM符号与本地的1/16降采样NPSS信号对应的符号通过最小二乘法求出信道响应hi，即：
hi＝(rnpss_i Trnpss_i)-1rnpss_i T·snpss_i,i、npss_i＝1,2,...11
其中，rnpss_i表示从1/16降采样接收信号中定时提取出来的NPSS占用的11个OFDM符号中第npss_i个OFDM符号所有采样点序列，snpss_i表示本地1/16降采样NPSS信号占用的11个OFDM符号中第npss_i个OFDM符号所有采样点序列。
降采样NPSS基带信号占用11个OFDM符号，分别进行最小二乘估计后得到的11个估计值累加起来求平均，即：
再利用上述的信道估计值对频偏补偿后的数据进行信道补偿；信道补偿的计算公式如下：
其中，si是降采样频偏补偿后的基带数据的第i的OFDM符号的数据，M为降采样频偏补偿后的基带数据OFDM符号的总数目。
步骤S8：根据NPSS精定时位置，获取降采样基带数据中NSSS信号的两个候选位置。
辅同步信号(Narrow-band Secondary Synchronization Signal以下简称“NSSS”)携带了504个小区信息和80ms的帧定时信息，通过NSSS可以检测出小区ID值。
NPSS在每个无线帧的子帧5上发送，发送周期10ms，而NSSS在偶数无线帧的子帧9上发送，发送周期20ms。由于NPSS和NSSS的发送周期不一样，但是在同一帧中的NPSS和NSSS位置间隔固定，因此，根据上述的NPSS精定时位置就可以找出NSSS的两个候选位置。
步骤S9：获取多个本地的NSSS信号，并对该多个本地的NSSS信号进行降采样，获取多个本地的降采样NSSS信号。
小区ID范围从0到503，循环移位间隔分别为0、33、66、99，根据上述多个小区ID和循环移位间隔的组合生成多个本地的NSSS信号，再把该多个本地的NSSS信号进行1/16降采样，获取多个本地降采样NSSS信号。
步骤S10：获取信道补偿后的数据，并将其中一个估计的候选位置作为起始位置形成第一新数据，且将该第一新数据与多个本地的降采样NSSS信号进行互相关运算，获取多个第一互相关值；获取信道补偿后的数据，并将另外一个估计的候选位置作为起始位置形成第二新数据，且将该第二新数据与多个本地的降采样NSSS信号进行互相关运算，获取多个第二互相关值；
互相关运算的计算公式如下：
其中，当hx＝1时，qhx表示在信道补偿后的数据中，以其中一个估计的候选位置作为起始位置后的第一新数据；当hx＝2时，qhx表示在信道补偿后的数据中，以另外一个估计的候选位置作为起始位置后的第二新数据；Ns表示本地降采样NSSS信号的采样点总数；mid,shift表示由不同的小区ID和循环移位间隔组合生成的多个本地1/16降采样NSSS信号。
步骤S11：比较各第一互相关值和第二互相关值以获取最大互相关值，并根据该最大互相关值，获取估计的小区ID。
比较根据步骤S10中的互相关公式计算出的各互相关值，最大互相关值对应的id即为估计的小区ID。同时，根据最大互相关值对应的hx可以从候选位置中确定NSSS的定时估计位置，最大互相关值对应的shift即为估计的循环移位间隔，即可完成NSSS的帧定时。
请参阅图3，其为本发明实施例中窄带物联网下行同步系统的原理框图。本发明还提供一种窄带物联网下行同步系统，包括：
降采样基带数据和本地降采样NPSS信号获取模块1，用于获取原始基带数据和本地NPSS信号，并分别对该原始基带数据和本地NPSS信号降采样，以获取降采样基带数据和本地降采样NPSS信号。
本实施例中，获取的原始基带数据为1.92MHZ采样频率的数据，对该对该原始基带数据进行16倍下降采样，可获取240KHZ采样频率的降采样基带数据。对本地NPSS信号也采用16倍下降采样，以获取本地降采样NPSS信号，以减少后续计算量。
现有的窄带物联网系统中，每个子帧包含两个时隙，每个时隙包含7个正交频分复用符号，第0个符号长度为137个采样点，其中包含的CP长度为9；第1到第6个符号长度为138个采样点，其中包含的CP长度L为10。每个子帧包含14个正交频分复用符号，然而同步信号所在子帧的前3个符号不用于发送同步序列，即NPSS信号有1508个采样点，则经过1/16的采样率采样后，NPSS信号的采样点变为187。
NPSS互相关运算模块2，用于将一滑动窗口在降采样基带数据中逐位移动，且在移动过程中，逐位计算本地降采样NPSS信号与滑动窗口内的降采样基带数据的互相关值。
由于同步信号所在子帧中包含的14个正交频分复用(Orthogonal FrequencyDivision Multiplexing，以下简称“OFDM”)符号的前3个符号不用于发送同步序列，因此以长度为11个1/16降采样OFDM符号时长作为滑动窗口，在降采样基带数据中逐位移动，并将本地的1/16降采样NPSS信号与滑动窗口内的降采样基带数据进行互相关运算，以获得各个位置上的互相关值。具体的，本地降采样NPSS信号与滑动窗口内的降采样基带数据的互相关计算公式为：
其中，s降序列为1/16降采样基带数据；rnpss降序列为本地1/16降采样NPSS信号；d的取值范围为(1,N无线帧降-186)；N无线帧降表示1/16降采样后，降采样基带数据的采样点个数。
NPSS粗定时位置获取模块3，用于比较各互相关值以获取最大互相关值，并根据该最大互相关值获取降采样基带数据中NPSS信号的粗定时位置。
降采样基带数据中NPSS信号粗定时位置的计算公式为：
NPSS相关运算模块4，用于以NPSS信号的粗定时位置为基准的设定位置范围内，在各位置上将原始基带数据的自相关值、原始基带数据与本地NPSS信号的互相关值相加，以获取各位置上的相关值。
由于多径效应和多普勒频移的影响，NPSS粗定时位置可能会存在一点偏差，为此需要继续NPSS精准定位。根据NPSS粗定时位置确定NPSS精定时位置范围，为了减少计算量以及拥有良好的定时性能，基于NPSS的结构特点，采用自相关结合互相关进行NPSS精定时，即将各个位置上的原始基带数据的自相关值、原始基带数据与本地NPSS信号的互相关值相加，作为各位置的相关值。以NPSS信号的粗定时位置作为基准的设定位置范围内，各位置相关值的计算公式为：
其中，s序列为原始基带数据，rnpss序列为本地NPSS信号，d的取值范围为CP的长度L为10；在采样频率1.92MHZ时NPSS信号的一个OFDM符号长度为137，用NPSS的第一个符号、第二个符号与第三个符号、第四个符号进行自相关；由于NPSS序列共长1508个点，前面用了548个点进行自相关，后面就剩下的点则进行互相关运算。
NPSS精定时位置获取模块5，用于比较各相关值以获取最大相关值，并根据该最大相关值获取降采样基带数据中NPSS信号的精定时位置。
降采样基带数据中NPSS信号精定时位置的计算公式为：
相比于现有技术，本发明通过对数据进行降采样，并通过互相关运算确定NPSS信号的粗定时位置，在该粗定时位置的设定范围内再进一步确定NPSS的精定时位置，复杂度低，运算量小，可快速有效且准确地使终端设备与小区完成时间和频率上的同步。
在一个实施例中，本发明的窄带物联网下行同步系统还包括：
频偏补偿数据获取模块6，用于根据降采样基带数据与本地降采样NPSS信号，获取频偏补偿后的数据。
获取频偏补偿后的数据时，具体包括：将降采样NPSS基带信号与本地降采样NPSS信号的对应点共轭相乘，以构建新序列；并将该新序列的前后两部分序列相关，以获取频偏值；且根据该频偏值对降采样基带数据进行频偏补偿，获得频偏补偿后的数据。
将降采样基带数据与本地1/16降采样NPSS信号的对应点共轭相乘，构建出新序列w(k)时的计算公式如下：
其中，表示NPSS精定时位置起始位置，Ts为采样间隔，为频率偏移，N为一个OFDM符号经过16倍下采样后的采样点数。
对新序列w(k)的前后两部分序列相关计算公式如下：
获取频偏值的公式如下：
对降采样基带数据进行频偏补偿的计算公式如下：
其中，n表示的是1,2,3...H，H是降采样后的降采样基带数据的采样点数目总数。
信道补偿数据获取模块7，用于根据NPSS精定时位置，从频偏补偿后的数据中提取出该降采样NPSS基带信号，并将该降采样NPSS基带信号、本地降采样NPSS信号和频偏补偿后的数据，获取信道补偿后的数据。
本实施例中，采用1/16采样率对NPSS基带信号进行降采样。
获取信道补偿后的数据时，具体包括：将降采样NPSS基带信号占用的每个OFDM符号与本地降采样NPSS信号对应的OFDM符号进行最小二乘法估计，以获取多个信道响应值；并将该多个信道响应值累加求平均，以获取信道估计值；且根据该信道估计值对频偏补偿后的数据进行信道补偿，以获取信道补偿后的数据。
降采样NPSS基带信号占用了11个OFDM符号，对NPSS信号占用的每一个OFDM符号与本地的1/16降采样NPSS信号对应的符号通过最小二乘法求出信道响应hi，即：
hi＝(rnpss_i Trnpss_i)-1rnpss_i T·snpss_i,i、npss_i＝1,2,...11
其中rnpss_i表示从1/16降采样接收信号中定时提取出来的NPSS占用的11个OFDM符号中第npss_i个OFDM符号所有采样点序列，snpss_i表示本地1/16降采样NPSS信号占用的11个OFDM符号中第npss_i个OFDM符号所有采样点序列。
降采样NPSS基带信号占用11个OFDM符号，分别进行最小二乘估计后得到的11个估计值累加起来求平均，即：
再利用上述的信道估计值对频偏补偿后的数据进行信道补偿；所述信道补偿后的公式如下：
其中，si是降采样频偏补偿后的基带数据的第i的OFDM符号的数据，M为降采样频偏补偿后的基带数据OFDM符号的总数目。
NSSS候选位置获取模块8，用于根据NPSS精定时位置，获取降采样基带数据中NSSS信号的两个候选位置。
辅同步信号(Narrow-band Secondary Synchronization Signal以下简称“NSSS”)携带了504个小区信息和80ms的帧定时信息，通过NSSS可以检测出小区ID值。
NPSS在每个无线帧的子帧5上发送，发送周期10ms，而NSSS在偶数无线帧的子帧9上发送，发送周期20ms。由于NPSS和NSSS的发送周期不一样，但是在同一帧中的NPSS和NSSS位置间隔固定，因此，根据上述的NPSS精定时位置就可以找出NSSS的两个候选位置。
降采样NSSS信号获取模块9，用于获取多个本地的NSSS信号，并对该多个本地的NSSS信号进行降采样，获取多个本地的降采样NSSS信号。
小区ID范围从0到503，循环移位间隔分别为0、33、66、99，根据上述多个小区ID和循环移位间隔的组合生成多个本地的NSSS信号，再把该多个本地的NSSS信号进行1/16降采样，获取多个本地降采样NSSS信号。
降采样NSSS信号互相关运算模块10，用于获取信道补偿后的数据，并将其中一个估计的候选位置作为起始位置形成第一新数据，且将该第一新数据与多个本地的降采样NSSS信号进行互相关运算，获取多个第一互相关值；获取信道补偿后的数据，并将另外一个估计的候选位置作为起始位置形成第二新数据，且将该第二新数据与多个本地的降采样NSSS信号进行互相关运算，获取多个第二互相关值。
互相关运算的计算公式如下：
其中，当hx＝1时，qhx表示在信道补偿后的数据中，以其中一个估计的候选位置作为起始位置后的第一新数据；当hx＝2时，qhx表示在信道补偿后的数据中，以另外一个估计的候选位置作为起始位置后的第二新数据；Ns表示本地降采样NSSS信号的采样点总数；mid,shift表示由不同的小区ID和循环移位间隔组合生成的多个本地1/16降采样NSSS信号。
小区ID获取模块11，比较各第一互相关值和第二互相关值以获取最大互相关值，并根据该最大互相关值，获取估计的小区ID。
最大互相关值对应的id即为估计的小区ID。同时，根据最大互相关值对应的hx可以从候选位置中确定NSSS的定时估计位置，最大互相关值对应的shift值即为估计的循环移位间隔，即可完成NSSS的帧定时。
相比于现有技术，本发明通过对数据进行降采样，并通过互相关运算确定NPSS信号的粗定时位置，在该粗定时位置的设定范围内再进一步确定NPSS的精定时位置，复杂度低，运算量小，可快速有效且准确地使终端设备与小区完成时间和频率上的同步。进一步地，本发明还可快速获取小区ID信息，为后续终端设备与小区稳定快速地通信提供了基础。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种窄带物联网下行同步方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S1：获取原始基带数据和本地NPSS信号，并分别对该原始基带数据和本地NPSS信号降采样，以获取降采样基带数据和本地降采样NPSS信号；
步骤S2：将一滑动窗口在降采样基带数据中逐位移动，且在移动过程中，逐位计算本地降采样NPSS信号与滑动窗口内的降采样基带数据的互相关值；
步骤S3：比较各互相关值以获取最大互相关值，并根据该最大互相关值获取降采样基带数据中NPSS信号的粗定时位置；
步骤S4：以NPSS信号的粗定时位置为基准的设定位置范围内，在各位置上将原始基带数据的自相关值、原始基带数据与本地NPSS信号的互相关值相加，以获取各位置上的相关值；
步骤S5：比较各相关值以获取最大相关值，并根据该最大相关值获取降采样基带数据中NPSS信号的精定时位置。
2.根据权利要求1所述的窄带物联网下行同步方法，其特征在于：在步骤S1中，获取的原始基带数据为1.92MHZ采样频率的数据，对该对该原始基带数据进行16倍下降采样，以获取240KHZ采样频率的降采样基带数据；对本地NPSS信号也采用16倍下降采样，以获取本地降采样NPSS信号。
3.根据权利要求2所述的窄带物联网下行同步方法，其特征在于：
在步骤S2中，本地降采样NPSS信号与滑动窗口内的降采样基带数据的互相关计算公式为：
其中，s降序列为1/16降采样基带数据；rnpss降序列为本地1/16降采样NPSS信号；d的取值范围为(1,N无线帧降-186)；N无线帧降表示1/16降采样后，降采样基带数据的采样点个数；
在步骤S3中，降采样基带数据中NPSS信号粗定时位置的计算公式为：
以NPSS信号的粗定时位置为基准的设定位置范围内，各位置相关值的计算公式为：
其中，s序列为原始基带数据，rnpss序列为本地NPSS信号，d的取值范围为CP的长度L为10；
在降采样基带数据中NPSS信号精定时位置的计算公式为：
4.根据权利要求1所述的窄带物联网下行同步方法，其特征在于：在步骤S5之后，还包括如下步骤：
步骤S6：根据降采样基带数据与本地降采样NPSS信号，获取频偏补偿后的数据；
步骤S7：根据NPSS精定时位置，从频偏补偿后的数据中提取出降采样NPSS基带信号，并将该降采样NPSS基带信号、本地降采样NPSS信号和频偏补偿后的数据，获取信道补偿后的数据；
步骤S8：根据NPSS精定时位置，获取降采样基带数据中NSSS信号的两个候选位置；
步骤S9：获取多个本地的NSSS信号，并对该多个本地的NSSS信号进行降采样，获取多个本地的降采样NSSS信号；
步骤S10：获取信道补偿后的数据，并将其中一个估计的候选位置作为起始位置形成第一新数据，且将该第一新数据与多个本地的降采样NSSS信号进行互相关运算，获取多个第一互相关值；获取信道补偿后的数据，并将另外一个估计的候选位置作为起始位置形成第二新数据，且将该第二新数据与多个本地的降采样NSSS信号进行互相关运算，获取多个第二互相关值；
步骤S11：比较各第一互相关值和第二互相关值以获取最大互相关值，并根据该最大互相关值，获取估计的小区ID。
5.根据权利要求1所述的窄带物联网下行同步方法，其特征在于：在步骤S6中，获取频偏补偿后的数据的步骤包括：将降采样NPSS基带信号与本地降采样NPSS信号的对应点共轭相乘，以构建新序列；并将该新序列的前后两部分序列相关，以获取频偏值；且根据该频偏值对降采样基带数据进行频偏补偿，获得频偏补偿后的数据；
将降采样基带数据与本地1/16降采样NPSS信号的对应点共轭相乘，构建出新序列w(k)时的计算公式如下：
其中，表示NPSS精定时位置起始位置，Ts为采样间隔，为频率偏移，N为一个OFDM符号经过16倍下采样后的采样点数；
对新序列w(k)的前后两部分序列相关计算公式如下：
<mrow>
<mi>&delta;</mi>
<mo>=</mo>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>k</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mrow>
<mi>N</mi>
<mo>/</mo>
<mn>2</mn>
</mrow>
</munderover>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msup>
<mi>w</mi>
<mo>*</mo>
</msup>
<mo>(</mo>
<mi>k</mi>
<mo>)</mo>
<mo>&CenterDot;</mo>
<mi>w</mi>
<mo>(</mo>
<mrow>
<mi>k</mi>
<mo>+</mo>
<mfrac>
<mi>N</mi>
<mn>2</mn>
</mfrac>
</mrow>
<mo>)</mo>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<msup>
<mi>e</mi>
<mrow>
<msub>
<mi>j&pi;NT</mi>
<mi>s</mi>
</msub>
<mo>&CenterDot;</mo>
<mi>&Delta;</mi>
<mi>f</mi>
</mrow>
</msup>
<mo>&CenterDot;</mo>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>k</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mrow>
<mi>N</mi>
<mo>/</mo>
<mn>2</mn>
</mrow>
</munderover>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msup>
<mrow>
<mo>|</mo>
<mi>s</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>k</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>|</mo>
</mrow>
<mn>2</mn>
</msup>
<mo>&CenterDot;</mo>
<msup>
<mrow>
<mo>|</mo>
<mi>s</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>k</mi>
<mo>+</mo>
<mfrac>
<mi>N</mi>
<mn>2</mn>
</mfrac>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>|</mo>
</mrow>
<mn>2</mn>
</msup>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
获取频偏值的公式如下：
<mrow>
<mi>&Delta;</mi>
<mover>
<mi>f</mi>
<mo>^</mo>
</mover>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mrow>
<mo>&angle;</mo>
<mi>&delta;</mi>
</mrow>
<mrow>
<mi>&pi;</mi>
<mi>N</mi>
<mo>&CenterDot;</mo>
<msub>
<mi>T</mi>
<mi>s</mi>
</msub>
</mrow>
</mfrac>
</mrow>
对降采样基带数据进行频偏补偿的计算公式如下：
其中，n表示的是1,2,3...H，H是降采样后的降采样基带数据的采样点数目总数。
6.根据权利要求1所述的窄带物联网下行同步方法，其特征在于：在步骤S7中，获取信道补偿后的数据的步骤包括：将降采样NPSS基带信号占用的每个OFDM符号与本地降采样NPSS信号对应的OFDM符号进行最小二乘法估计，以获取多个信道响应值；并将该多个信道响应值累加求平均，以获取信道估计值；且根据该信道估计值对频偏补偿后的数据进行信道补偿，以获取信道补偿后的数据，其中，信道响应值的计算公式如下：
hi＝(rnpss_i Trnpss_i)-1rnpss_i T·snpss_i,i、npss_i＝1,2,...11
其中rnpss_i表示从1/16降采样接收信号中定时提取出来的NPSS占用的11个OFDM符号中第npss_i个OFDM符号所有采样点序列，snpss_i表示本地1/16降采样NPSS信号占用的11个OFDM符号中第npss_i个OFDM符号所有采样点序列；
信道估计值的计算公式如下：
<mrow>
<mover>
<mi>&theta;</mi>
<mo>^</mo>
</mover>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mn>1</mn>
<mn>11</mn>
</mfrac>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>l</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mn>11</mn>
</munderover>
<msub>
<mi>h</mi>
<mi>l</mi>
</msub>
<mo>;</mo>
</mrow>
信道补偿的计算公式如下：
<mrow>
<mi>D</mi>
<mo>=</mo>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>M</mi>
</munderover>
<msub>
<mi>s</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mo>&times;</mo>
<msup>
<mover>
<mi>&theta;</mi>
<mo>^</mo>
</mover>
<mrow>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</msup>
<mo>,</mo>
</mrow>
其中，si是降采样频偏补偿后的基带数据的第i个OFDM符号的数据，M为降采样频偏补偿后的基带数据OFDM符号的总数目。
7.根据权利要求1所述的窄带物联网下行同步方法，其特征在于：在步骤S10中，互相关运算的计算公式如下：
<mrow>
<mi>Y</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>h</mi>
<mi>x</mi>
<mo>,</mo>
<mi>i</mi>
<mi>d</mi>
<mo>,</mo>
<mi>s</mi>
<mi>h</mi>
<mi>i</mi>
<mi>f</mi>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mo>=</mo>
<mn>0</mn>
</mrow>
<mrow>
<msub>
<mi>N</mi>
<mi>S</mi>
</msub>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</munderover>
<msub>
<mi>q</mi>
<mrow>
<mi>h</mi>
<mi>x</mi>
</mrow>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>i</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>&CenterDot;</mo>
<msup>
<msub>
<mi>m</mi>
<mrow>
<mi>i</mi>
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<mo>,</mo>
<mi>s</mi>
<mi>h</mi>
<mi>i</mi>
<mi>f</mi>
<mi>t</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>*</mo>
</msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>i</mi>
<mo>+</mo>
<mn>1</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>,</mo>
<mi>h</mi>
<mi>x</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
<mo>,</mo>
<mn>2</mn>
<mo>,</mo>
<mi>i</mi>
<mi>d</mi>
<mo>=</mo>
<mn>0</mn>
<mo>,</mo>
<mn>1</mn>
<mo>,</mo>
<mn>...503</mn>
<mo>,</mo>
<mi>s</mi>
<mi>h</mi>
<mi>i</mi>
<mi>f</mi>
<mi>t</mi>
<mo>=</mo>
<mn>0</mn>
<mo>,</mo>
<mn>33</mn>
<mo>,</mo>
<mn>66</mn>
<mo>,</mo>
<mn>99</mn>
</mrow>
其中，当hx＝1时，qhx表示在信道补偿后的数据中，以其中一个估计的候选位置作为起始位置后的第一新数据；当hx＝2时，qhx表示在信道补偿后的数据中，以另外一个估计的候选位置作为起始位置后的第二新数据；Ns表示本地降采样NSSS信号的采样点总数；mid,shift表示由不同的小区ID和循环移位间隔组合生成的多个本地1/16降采样NSSS信号。
8.根据权利要求7所述的窄带物联网下行同步方法，其特征在于：在步骤S11中，根据最大互相关值对应的id获取估计的小区ID；还根据最大互相关值对应的hx获取候选位置NSSS的定时估计位置；根据最大互相关值对应的shift获取估计的循环移位间隔。
9.一种窄带物联网下行同步系统，其特征在于：包括
降采样基带数据和本地降采样NPSS信号获取模块，用于获取原始基带数据和本地NPSS信号，并分别对该原始基带数据和本地NPSS信号降采样，以获取降采样基带数据和本地降采样NPSS信号；
NPSS互相关运算模块，用于将一滑动窗口在降采样基带数据中逐位移动，且在移动过程中，逐位计算本地降采样NPSS信号与滑动窗口内的降采样基带数据的互相关值；
NPSS粗定时位置获取模块，用于比较各互相关值以获取最大互相关值，并根据该最大互相关值获取降采样基带数据中NPSS信号的粗定时位置；
NPSS相关运算模块，用于以NPSS信号的粗定时位置为基准的设定位置范围内，在各位置上将原始基带数据的自相关值、原始基带数据与本地NPSS信号的互相关值相加，以获取各位置上的相关值；
NPSS精定时位置获取模块，用于比较各相关值以获取最大相关值，并根据该最大相关值获取降采样基带数据中NPSS信号的精定时位置。
10.根据权利要求9所述的窄带物联网下行同步系统，其特征在于：还包括
频偏补偿数据获取模块，用于根据降采样基带数据与本地降采样NPSS信号，获取频偏补偿后的数据；
信道补偿数据获取模块，用于根据NPSS精定时位置，从频偏补偿后的数据中提取出降采样NPSS基带信号，并将该降采样NPSS基带信号、本地降采样NPSS信号和频偏补偿后的数据，获取信道补偿后的数据；
NSSS候选位置获取模块，用于根据NPSS精定时位置，获取降采样基带数据中NSSS信号的两个候选位置；
降采样NSSS信号获取模块，用于获取多个本地的NSSS信号，并对该多个本地的NSSS信号进行降采样，获取多个本地的降采样NSSS信号；
降采样NSSS信号互相关运算模块，用于获取信道补偿后的数据，并将其中一个估计的候选位置作为起始位置形成第一新数据，且将该第一新数据与多个本地的降采样NSSS信号进行互相关运算，获取多个第一互相关值；获取信道补偿后的数据，并将另外一个估计的候选位置作为起始位置形成第二新数据，且将该第二新数据与多个本地的降采样NSSS信号进行互相关运算，获取多个第二互相关值；
小区ID获取模块，比较各第一互相关值和第二互相关值以获取最大互相关值，并根据该最大互相关值，获取估计的小区ID。
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