CN108512570B - 信号同步捕获方法、系统、计算机设备及可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明提出了一种信号同步捕获方法、系统、计算机设备及计算机可读存储介质，其中信号同步捕获方法包括：接收并检测由基站发送的信号，根据信号获取初同步序列；通过基于最大似然算法的互相关检测器，根据初同步序列将信号的采样点分别映射至预设数量的频点上，完成信号同步捕获。其计算时间比自相关检测器大幅减少，能够节约用于同步捕获的能耗。

Description

信号同步捕获方法、系统、计算机设备及可读存储介质

技术领域

本发明涉及通信技术领域，具体而言，涉及一种信号同步捕获方法、系统、计算机设备及计算机可读存储介质。

背景技术

相对于其它窄带物联网技术来说，NB-IoT(Narrow Band Internet of Thing，基于蜂窝窄带物联网)的优势在于其广覆盖、大连接、低成本和低功耗，而低成本和低功耗又成为NB-IoT的核心竞争力，通常情况要求UE(User Equipment，用户设备)的电池寿命在10年左右，这就对UE的低功耗设计提出了很高的要求。通常，NB-IoT芯片被设计成RF(RadioFrequency，射频收发器)+BB(Baseband，基带)+PA(Power Amplifier，功率放大器)组合的SoC。其中，用于上行通道的功率放大器耗电最大，而基带部分下行通道的能耗很小，只占射频收发器接收部分的几分之一。由于RF部分主要是模拟电路，通过互补金属氧化物半导体工艺特性对功耗的调节远不如通过对数字基带的调节来得高效。除数据解码之外，同步捕获是基带处理过程中最复杂的过程，也是非常耗电的过程。对于静止设备，每次从深睡眠唤醒时都要与基站联系，进行同步捕获；对于移动的设备，比如安装在交通工具上的设备，因为需要频繁与基站作同步而NB-IoT没有握手的能力，因此同步捕获都是主要的耗电点。

NB-IoT UE通过检测基站发送的窄带初同步序列(Narrowband PrimarySynchronization Signal，NPSS)来实现同步捕获，而同步捕获所花的时间至为重要，因为BB在做同步捕获期间RF必须一直保持供电工作状态。同步捕获通常有两种主要的算法，分别是自相关(auto-correlation)算法和互相关(cross-correlation)算法。相关技术的NPSS检测方案中，为了降低计算复杂度多采用自相关检测器(auto-correlationdetector)。

图1示出了NPSS和NSSS(Narrowband Secondary Synchronization Signal，下行辅同步信号)在无线帧中的时域位置示意图，其中NPSS在每个无线帧的子帧5上发送，而NSSS在每个偶数无线帧的子帧9上发送。NPSS和NSSS在一个子帧中，都占用了子帧的后11个符号。对于一个10ms的子帧，如果采样率为1.92MHz，则一共需要19200个采样点来得到整个NPSS的完整序列。由于子帧的边界未知，NPSS可以从这19200个采样点的任何一点开始，接收器要估计NPSS的起始点以获取子帧边界的信息。另外，因为设备在刚上电时或从睡眠中刚被唤醒时，系统的晶振还没有调整到位，这样会产生随机的频偏。由于要考虑众多的频偏可能性，这将会大大增加检测的复杂度。自相关算法没有充分利用发送序列的已知性，采用自相关检测器进行同步捕获，其实现复杂度较低，但计算时间比较长。如上所述，BB作同步捕获时RF需要一直在工作状态，这将会增加整个芯片的功耗。这对于对功耗要求很高的NB-IoT设备来说将是非常不利的。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术或相关技术中存在的技术问题之一。

为此，本发明的一个方面在于提出了一种信号同步捕获方法。

本发明的另一个方面在于提出了一种信号同步捕获系统。

本发明的再一个方面在于提出了一种计算机设备。

本发明的又一个方面在于提出了一种计算机可读存储介质。

有鉴于此，根据本发明的一个方面，提出了一种信号同步捕获方法，方法包括：接收并检测由基站发送的信号，根据信号获取初同步序列；通过基于最大似然算法的互相关检测器，根据初同步序列将信号的采样点分别映射至预设数量的频点上，完成信号同步捕获。

本发明提供的信号同步捕获方法，获取基站发送的信号并得到初同步序列，用最大似然互相关算法(Maximum-Likelihood，ML)设计一种ML检测器，通过ML检测器将接收到的信号映射到预设个数的可能的频点上，完成信号同步捕获。其计算时间比自相关检测器大幅减少，能够节约用于同步捕获的能耗。

根据本发明的上述信号同步捕获方法，还可以具有以下技术特征：

在上述技术方案中，优选地，在通过基于最大似然算法的互相关检测器，根据初同步序列将信号的采样点分别映射至预设数量的频点上之前，还包括：将信号的采样点分割为预设长度的互相重叠的序列。

在该技术方案中，对于一个10ms长度的无线帧，接收到的采样点数Ns为2400，NPSS在时域中的长度n为189点，对于这189点，总共需要Ns×预设数量Nf次互相关运算，如果Nf＝32(32个可能的频点)，则需要进行32×2400＝76800次运算，为了大幅减少计算的复杂度，则采用重叠保留(Overlap-Save，OLS)的方法，即将输入的比特流(采样点)分割为长度为N且互相重叠的序列，重叠的个数由NPSS的长度决定，这里设为188。这样原先模块化的互相关运算就可以在频域里来实现了。另外，NPSS在频域中的参考信号也可以得到简化，不同的频偏值可以用循环移位的方法轻易实现。

在上述任一技术方案中，优选地，基于最大似然算法的互相关检测器的互相关矩阵为

其中，r|θ＝[r[0]r[1]...r[n-1]]^T为信号的采样点，f_s为采样频率，s*[k]为初同步序列s[k]的伴随矩阵，k＝0，1，...，n，f_o为频偏假设。

在该技术方案中，通过上述ML检测器的互相关矩阵分别将信号的每个采样点进行映射，进而完成信号同步捕获。NPSS在时域中的长度n可以为189点，为了降低复杂度，可以把采样频率f_s降为240KHz，而f_o决定了检测器可以支持的频偏范围。

在上述任一技术方案中，优选地，还包括：通过预设公式计算基于最大似然算法的互相关检测器的频偏估计和时偏估计；根据频偏估计进行频域范围补偿，以及根据时偏估计进行时域范围补偿，其中，预设公式为

为频偏估计，

为时偏估计，t_o为时偏假设，C为相关矩阵。

在该技术方案中，不同的时偏假设t_o对应于相应的子帧边界，通过计算接收信号与已知的NPSS序列的互相关值来估计。每Nf个频偏假设f_o做相关运算，其中f_o决定了检测器可以支持的频偏范围。最小频率间隔由240kHz的采样频率、FFT(Fast FourierTransformation，快速傅里叶变换)和IFFT(Inverse Fast Fourier Transformation，快速傅里叶逆变换)的规模来决定。FFT和IFFT的长度是由计算复杂度、要用到的存储空间和处理过程的时延通过折中考虑后决定的。FFT的点数越多，频率间隔越小，频偏估计的精度越高，但时延也越大，用的存储空间也越多。可以采用了输出为1024个结果的FFT，频率间隔为234Hz，这对于NPSS检测已足够。

在上述任一技术方案中，优选地，补偿的频域范围为预设数量、相关矩阵的峰值宽度、采样频率的乘积。

在该技术方案中，相关矩阵的峰值宽度可以取4个网格的宽度，可以覆盖90％左右的峰值幅度。预设数量Nf的取值是根据可观测到的最小相关峰值的高度和计算复杂度的一种折中考虑。如果取Nf＝32，采样频率为240kHz，则可以补偿的频偏范围为32×4×234＝15kHz。

根据本发明的另一个方面，提出了一种信号同步捕获系统，系统包括：接收单元，用于接收并检测由基站发送的信号，根据信号获取初同步序列；处理单元，用于通过基于最大似然算法的互相关检测器，根据初同步序列将信号的采样点分别映射至预设数量的频点上，完成信号同步捕获。

本发明提供的信号同步捕获系统，获取基站发送的信号并得到初同步序列，用最大似然互相关算法设计一种ML检测器，通过ML检测器将接收到的信号映射到预设个数的可能的频点上，完成信号同步捕获。其计算时间比自相关检测器大幅减少，能够节约用于同步捕获的能耗。

根据本发明的上述信号同步捕获系统，还可以具有以下技术特征：

在上述技术方案中，优选地，还包括：分割单元，用于在通过基于最大似然算法的互相关检测器，根据初同步序列将信号的采样点分别映射至预设数量的频点上之前，将信号的采样点分割为预设长度的互相重叠的序列。

在该技术方案中，对于一个10ms长度的无线帧，接收到的采样点数Ns为2400，NPSS在时域中的长度n为189点，对于这189点，总共需要Ns×预设数量Nf次互相关运算，如果Nf＝32(32个可能的频点)，则需要进行32×2400＝76800次运算，为了大幅减少计算的复杂度，则采用重叠保留的方法，即将输入的比特流(采样点)分割为长度为N且互相重叠的序列，重叠的个数由NPSS的长度决定，这里设为188。这样原先模块化的互相关运算就可以在频域里来实现了。另外，NPSS在频域中的参考信号也可以得到简化，不同的频偏值可以用循环移位的方法轻易实现。

在上述任一技术方案中，优选地，基于最大似然算法的互相关检测器的互相关矩阵为

其中，r|θ＝[r[0]r[1]...r[n-1]]^T为信号的采样点，f_s为采样频率，s*[k]为初同步序列s[k]的伴随矩阵，k＝0，1，...，n，f_o为频偏假设。

在该技术方案中，通过上述ML检测器的互相关矩阵分别将信号的每个采样点进行映射，进而完成信号同步捕获。NPSS在时域中的长度n可以为189点，为了降低复杂度，可以把采样频率f_s降为240KHz，而f_o决定了检测器可以支持的频偏范围。

在上述任一技术方案中，优选地，还包括：计算单元，用于通过预设公式计算基于最大似然算法的互相关检测器的频偏估计和时偏估计；补偿单元，用于根据频偏估计进行频域范围补偿，以及根据时偏估计进行时域范围补偿，其中，预设公式为

为频偏估计，

为时偏估计，t_o为时偏假设，C为相关矩阵。

在该技术方案中，不同的时偏假设t_o对应于相应的子帧边界，通过计算接收信号与已知的NPSS序列的互相关值来估计。每Nf个频偏假设f_o做相关运算，其中f_o决定了检测器可以支持的频偏范围。最小频率间隔由240kHz的采样频率、FFT和IFFT的规模来决定。FFT和IFFT的长度是由计算复杂度、要用到的存储空间和处理过程的时延通过折中考虑后决定的。FFT的点数越多，频率间隔越小，频偏估计的精度越高，但时延也越大，用的存储空间也越多。可以采用了输出为1024个结果的FFT，频率间隔为234Hz，这对于NPSS检测已足够。

在上述任一技术方案中，优选地，补偿的频域范围为预设数量、相关矩阵的峰值宽度、采样频率的乘积。

在该技术方案中，相关矩阵的峰值宽度可以取4个网格的宽度，可以覆盖90％左右的峰值幅度。预设数量Nf的取值是根据可观测到的最小相关峰值的高度和计算复杂度的一种折中考虑。如果取Nf＝32，采样频率为240kHz，则可以补偿的频偏范围为32×4×234＝15kHz。

根据本发明的再一个方面，提出了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现如上述任一项的信号同步捕获方法的步骤。

本发明提供的计算机设备，处理器执行计算机程序时实现获取基站发送的信号并得到初同步序列，用最大似然互相关算法设计一种ML检测器，通过ML检测器将接收到的信号映射到预设个数的可能的频点上，完成信号同步捕获。其计算时间比自相关检测器大幅减少，能够节约用于同步捕获的能耗。

根据本发明的又一个方面，提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上述任一项的信号同步捕获方法的步骤。

本发明提供的计算机可读存储介质，计算机程序被处理器执行时实现获取基站发送的信号并得到初同步序列，用最大似然互相关算法设计一种ML检测器，通过ML检测器将接收到的信号映射到预设个数的可能的频点上，完成信号同步捕获。其计算时间比自相关检测器大幅减少，能够节约用于同步捕获的能耗。

本发明的附加方面和优点将在下面的描述部分中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1示出了相关技术中NPSS和NSSS在无线帧中的时域位置示意图；

图2示出了本发明的一个实施例的信号同步捕获方法的流程示意图；

图3示出了本发明的另一个实施例的信号同步捕获方法的流程示意图；

图4示出了本发明的再一个实施例的信号同步捕获方法的流程示意图；

图5示出了本发明的一个实施例的信号同步捕获系统的示意框图；

图6示出了本发明的另一个实施例的信号同步捕获系统的示意框图；

图7示出了本发明的一个实施例的计算机设备的示意框图。

具体实施方式

为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不限于下面公开的具体实施例的限制。

本发明第一方面的实施例，提出一种信号同步捕获方法，图2示出了本发明的一个实施例的信号同步捕获方法的流程示意图。其中，该方法包括：

步骤202，接收并检测由基站发送的信号，根据信号获取初同步序列；

步骤204，通过基于最大似然算法的互相关检测器，根据初同步序列将信号的采样点分别映射至预设数量的频点上，完成信号同步捕获。

本发明提供的信号同步捕获方法，获取基站发送的信号并得到初同步序列，用最大似然互相关算法设计一种ML检测器，通过ML检测器将接收到的信号映射到预设个数的可能的频点上，完成信号同步捕获。其计算时间比自相关检测器大幅减少，能够节约用于同步捕获的能耗。

图3示出了本发明的另一个实施例的信号同步捕获方法的流程示意图。其中，该方法包括：

步骤302，接收并检测由基站发送的信号，根据信号获取初同步序列；

步骤304，将信号的采样点分割为预设长度的互相重叠的序列；

步骤306，通过基于最大似然算法的互相关检测器，根据初同步序列将信号的采样点分别映射至预设数量的频点上，完成信号同步捕获。

在该实施例中，对于一个10ms长度的无线帧，接收到的采样点数Ns为2400，NPSS在时域中的长度n为189点，对于这189点，总共需要Ns×预设数量Nf次互相关运算，如果Nf＝32(32个可能的频点)，则需要进行32×2400＝76800次运算，为了大幅减少计算的复杂度，则采用重叠保留的方法，即将输入的比特流(采样点)分割为长度为N且互相重叠的序列，重叠的个数由NPSS的长度决定，这里设为188。这样原先模块化的互相关运算就可以在频域里来实现了。另外，NPSS在频域中的参考信号也可以得到简化，不同的频偏值可以用循环移位的方法轻易实现。

在本发明的一个实施例中，优选地，基于最大似然算法的互相关检测器的互相关矩阵为

其中，r|θ＝[r[0]r[1]...r[n-1]]^T为信号的采样点，f_s为采样频率，s*[k]为初同步序列s[k]的伴随矩阵，k＝0，1，...，n，f_o为频偏假设。

在该实施例中，通过上述ML检测器的互相关矩阵分别将信号的每个采样点进行映射，进而完成信号同步捕获。NPSS在时域中的长度n可以为189点，为了降低复杂度，可以把采样频率f_s降为240KHz，而f_o决定了检测器可以支持的频偏范围。

图4示出了本发明的再一个实施例的信号同步捕获方法的流程示意图。其中，该方法包括：

步骤402，接收并检测由基站发送的信号，根据信号获取初同步序列；

步骤404，将信号的采样点分割为预设长度的互相重叠的序列；

步骤406，通过基于最大似然算法的互相关检测器，根据初同步序列将信号的采样点分别映射至预设数量的频点上，完成信号同步捕获；

步骤408，通过预设公式计算基于最大似然算法的互相关检测器的频偏估计和时偏估计；根据频偏估计进行频域范围补偿，以及根据时偏估计进行时域范围补偿。

其中，基于最大似然算法的互相关检测器的互相关矩阵为

r|θ＝[r[0]r[1]...r[n-1]]^T为信号的采样点，f_s为采样频率，s*[k]为初同步序列s[k]的伴随矩阵，k＝0，1，...，n，f_o为频偏假设，预设公式为

为频偏估计，

为时偏估计，t_o为时偏假设，C为相关矩阵。

在该实施例中，不同的时偏假设t_o对应于相应的子帧边界，通过计算接收信号与已知的NPSS序列的互相关值来估计。每Nf个频偏假设f_o做相关运算，其中f_o决定了检测器可以支持的频偏范围。最小频率间隔由240kHz的采样频率、FFT和IFFT的规模来决定。FFT和IFFT的长度是由计算复杂度、要用到的存储空间和处理过程的时延通过折中考虑后决定的。FFT的点数越多，频率间隔越小，频偏估计的精度越高，但时延也越大，用的存储空间也越多。可以采用了输出为1024个结果的FFT，频率间隔为234Hz，这对于NPSS检测已足够。

在本发明的一个实施例中，优选地，补偿的频域范围为预设数量、相关矩阵的峰值宽度、采样频率的乘积。

在该实施例中，相关矩阵的峰值宽度可以取4个网格的宽度，可以覆盖90％左右的峰值幅度。预设数量Nf的取值是根据可观测到的最小相关峰值的高度和计算复杂度的一种折中考虑。如果取Nf＝32，采样频率为240kHz，则可以补偿的频偏范围为32×4×234＝15kHz。

本发明第二方面的实施例，提出一种信号同步捕获系统，图5示出了本发明的一个实施例的信号同步捕获系统500的示意框图。其中，该系统500包括：

接收单元502，用于接收并检测由基站发送的信号，根据信号获取初同步序列；处理单元504，用于通过基于最大似然算法的互相关检测器，根据初同步序列将信号的采样点分别映射至预设数量的频点上，完成信号同步捕获。

本发明提供的信号同步捕获系统500，获取基站发送的信号并得到初同步序列，用最大似然互相关算法设计一种ML检测器，通过ML检测器将接收到的信号映射到预设个数的可能的频点上，完成信号同步捕获。其计算时间比自相关检测器大幅减少，能够节约用于同步捕获的能耗。

在本发明的一个实施例中，优选地，基于最大似然算法的互相关检测器的互相关矩阵为

其中，r|θ＝[r[0]r[1]...r[n-1]]^T为信号的采样点，f_s为采样频率，s*[k]为初同步序列s[k]的伴随矩阵，k＝0，1，...，n，f_o为频偏假设。

在该实施例中，通过上述ML检测器的互相关矩阵分别将信号的每个采样点进行映射，进而完成信号同步捕获。NPSS在时域中的长度n可以为189点，为了降低复杂度，可以把采样频率f_s降为240KHz，而f_o决定了检测器可以支持的频偏范围。

图6示出了本发明的另一个实施例的信号同步捕获系统600的示意框图。其中，该系统600包括：

接收单元602，用于接收并检测由基站发送的信号，根据信号获取初同步序列；

分割单元604，用于将信号的采样点分割为预设长度的互相重叠的序列；

处理单元606，用于通过基于最大似然算法的互相关检测器，根据初同步序列将信号的采样点分别映射至预设数量的频点上，完成信号同步捕获；

计算单元608，用于通过预设公式计算基于最大似然算法的互相关检测器的频偏估计和时偏估计；

补偿单元610，用于根据频偏估计进行频域范围补偿，以及根据时偏估计进行时域范围补偿。

其中，基于最大似然算法的互相关检测器的互相关矩阵为

r|θ＝[r[0]r[1]...r[n-1]]^T为信号的采样点，f_s为采样频率，s*[k]为初同步序列s[k]的伴随矩阵，k＝0，1，...，n，f_o为频偏假设，预设公式为

为频偏估计，

为时偏估计，t_o为时偏假设，C为相关矩阵。

在该实施例中，对于一个10ms长度的无线帧，接收到的采样点数Ns为2400，NPSS在时域中的长度n为189点，对于这189点，总共需要Ns×预设数量Nf次互相关运算，如果Nf＝32(32个可能的频点)，则需要进行32×2400＝76800次运算，为了大幅减少计算的复杂度，则采用重叠保留的方法，即将输入的比特流(采样点)分割为长度为N且互相重叠的序列，重叠的个数由NPSS的长度决定，这里设为188。这样原先模块化的互相关运算就可以在频域里来实现了。另外，NPSS在频域中的参考信号也可以得到简化，不同的频偏值可以用循环移位的方法轻易实现。

不同的时偏假设t_o对应于相应的子帧边界，通过计算接收信号与已知的NPSS序列的互相关值来估计。每Nf个频偏假设f_o做相关运算，其中f_o决定了检测器可以支持的频偏范围。最小频率间隔由240kHz的采样频率、FFT和IFFT的规模来决定。FFT和IFFT的长度是由计算复杂度、要用到的存储空间和处理过程的时延通过折中考虑后决定的。FFT的点数越多，频率间隔越小，频偏估计的精度越高，但时延也越大，用的存储空间也越多。可以采用了输出为1024个结果的FFT，频率间隔为234Hz，这对于NPSS检测已足够。

在本发明的一个实施例中，优选地，补偿的频域范围为预设数量、相关矩阵的峰值宽度、采样频率的乘积。

在该实施例中，相关矩阵的峰值宽度可以取4个网格的宽度，可以覆盖90％左右的峰值幅度。预设数量Nf的取值是根据可观测到的最小相关峰值的高度和计算复杂度的一种折中考虑。如果取Nf＝32，采样频率为240kHz，则可以补偿的频偏范围为32×4×234＝15kHz。

本发明第三方面的实施例，提出一种计算机设备，图7示出了本发明的一个实施例的计算机设备700的示意框图。其中，该计算机设备700包括：

存储器702、处理器704及存储在存储器702上并可在处理器704上运行的计算机程序，处理器704执行计算机程序时实现如上述任一项的信号同步捕获方法的步骤。

本发明提供的计算机设备700，处理器704执行计算机程序时实现获取基站发送的信号并得到初同步序列，用最大似然互相关算法设计一种ML检测器，通过ML检测器将接收到的信号映射到预设个数的可能的频点上，完成信号同步捕获。其计算时间比自相关检测器大幅减少，能够节约用于同步捕获的能耗。

本发明第四方面的实施例，提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上述任一项的信号同步捕获方法的步骤。

本发明提供的计算机可读存储介质，计算机程序被处理器执行时实现获取基站发送的信号并得到初同步序列，用最大似然互相关算法设计一种ML检测器，通过ML检测器将接收到的信号映射到预设个数的可能的频点上，完成信号同步捕获。其计算时间比自相关检测器大幅减少，能够节约用于同步捕获的能耗。

在本说明书的描述中，术语“一个实施例”、“一些实施例”、“具体实施例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或实例。而且，描述的具体特征、结构、材料或特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种信号同步捕获方法，其特征在于，所述方法包括：

接收并检测由基站发送的信号，根据所述信号获取初同步序列；

通过基于最大似然算法的互相关检测器，根据所述初同步序列将所述信号的采样点分别映射至预设数量的频点上，完成信号同步捕获；

所述基于最大似然算法的互相关检测器的互相关矩阵为

其中，r|θ＝[r[0]r[1]...r[n-1]]^T为所述信号的采样点，f_s为采样频率，s*[k]为所述初同步序列s[k]的伴随矩阵，k＝0，1，...，n，f_o为频偏假设，θ为分布参数。

2.根据权利要求1所述的信号同步捕获方法，其特征在于，在所述通过基于最大似然算法的互相关检测器，根据所述初同步序列将所述信号的采样点分别映射至预设数量的频点上之前，还包括：

将所述信号的采样点分割为预设长度的互相重叠的序列。

3.根据权利要求1所述的信号同步捕获方法，其特征在于，还包括：

通过预设公式计算所述基于最大似然算法的互相关检测器的频偏估计和时偏估计；

根据所述频偏估计进行频域范围补偿，以及根据所述时偏估计进行时域范围补偿，其中，所述预设公式为

为所述频偏估计，

为所述时偏估计，t_o为时偏假设，C为所述互相关矩阵。

4.根据权利要求3所述的信号同步捕获方法，其特征在于，补偿的所述频域范围为所述预设数量、所述相关矩阵的峰值宽度、所述采样频率的乘积。

5.一种信号同步捕获系统，其特征在于，所述系统包括：

接收单元，用于接收并检测由基站发送的信号，根据所述信号获取初同步序列；

处理单元，用于通过基于最大似然算法的互相关检测器，根据所述初同步序列将所述信号的采样点分别映射至预设数量的频点上，完成信号同步捕获；

所述基于最大似然算法的互相关检测器的互相关矩阵为

其中，r|θ＝[r[0]r[1]...r[n-1]]^T为所述信号的采样点，f_s为采样频率，s*[k]为所述初同步序列s[k]的伴随矩阵，k＝0，1，...，n，f_o为频偏假设，θ为分布参数。

6.根据权利要求5所述的信号同步捕获系统，其特征在于，还包括：

分割单元，用于在通过所述基于最大似然算法的互相关检测器，根据所述初同步序列将所述信号的采样点分别映射至所述预设数量的频点上之前，将所述信号的采样点分割为预设长度的互相重叠的序列。

7.根据权利要求5所述的信号同步捕获系统，其特征在于，还包括：

计算单元，用于通过预设公式计算所述基于最大似然算法的互相关检测器的频偏估计和时偏估计；

补偿单元，用于根据所述频偏估计进行频域范围补偿，以及根据所述时偏估计进行时域范围补偿，其中，所述预设公式为

为所述频偏估计，

为所述时偏估计，t_o为时偏假设，C为所述互相关矩阵。

8.根据权利要求7所述的信号同步捕获系统，其特征在于，补偿的所述频域范围为所述预设数量、所述相关矩阵的峰值宽度、所述采样频率的乘积。

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至4中任一项所述的信号同步捕获方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4中任一项所述的信号同步捕获方法的步骤。

Images