CN109302733B - 一种NB-IoT系统NSSS同步过程中确定小区ID的方法及系统 - Google Patents

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CN109302733B CN201811284431.XA CN201811284431A CN109302733B CN 109302733 B CN109302733 B CN 109302733B CN 201811284431 A CN201811284431 A CN 201811284431A CN 109302733 B CN109302733 B CN 109302733B
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Abstract

本发明涉及一种NB‑IoT系统NSSS同步过程中确定小区ID的方法及系统，所述方法包括：步骤1，根据NPSS定时位置获取NSSS序列，所述NSSS序列包括多个NSSS子序列；步骤2，对滑动间隔为1的两个所述NSSS子序列做四次自相关运算，获得四个能量峰值，所述能量峰值分别与不同的q值对应；步骤3，分别比对四个所述能量峰值，确定所述能量峰值中的最大能量值，获得与所述最大能量值对应的所述q值和所述最大能量值在时域上的位置；步骤4，根据所述位置结合傅里叶变换性质进行计算，获得u值；步骤5，根据所述q值和所述u值进行计算，获得小区ID号。本发明的技术方案可以降低确定小区ID时的计算复杂度,提高NSSS的同步效率。

Description

一种NB-IoT系统NSSS同步过程中确定小区ID的方法及系统
技术领域
本发明涉及物联网通信技术领域，尤其涉及一种NB-IoT系统NSSS同步过程中确定小区ID的方法及系统。
背景技术
窄带物联网(Narrow Band Internet of Things,NB-IoT)是物联网的一个重要分支，具有低速率、广覆盖、低功耗的特点，在低速率传输、低功耗和低移动性的场景中有广泛应用。
在NB-IoT通信系统中，移动终端设备上电后需要与小区基站建立下行链路连接。建立下行链路连接时首先需要进行初始小区搜索，初始小区搜索过程中移动终端设备利用下行链路的主同步信号NPSS完成时间和频率同步，通过主同步信号NPSS来确定辅同步信号NSSS的位置，然后通过检测辅同步信号NSSS来唯一确定小区ID号，只有确定了小区ID号才能生成本地同步信号，以保证后续链路的正确通信，因此确定小区ID对整个通信系统至关重要。
在NB-IoT通信系统中，共有504个小区ID号来唯一标识系统中的各个小区，现有技术中通常采用盲检算法来实现小区ID的确定，用到的是穷举法的思想，但盲检算法存在搜索小区ID效率较低的缺点，主要体现在以下两方面：第一方面，需要完全遍历的504个小区ID，数量较多，耗时较长；第二方面，互相关运算次数较多，在遍历504个小区ID的过程中，会生成504个本地NSSS序列，因此需要将本地NSSS序列与基站发送至终端的NSSS频域信号进行504次互相关运算，计算复杂度高。
发明内容
为了降低确定小区ID时的计算复杂度，提高NSSS的同步效率，本发明提供一种NB-IoT系统NSSS同步过程中确定小区ID的方法及系统。
本发明解决上述技术问题的技术方案如下：
第一方面，一种NB-IoT系统NSSS同步过程中确定小区ID的方法，所述方法包括：
步骤1，根据NPSS定时位置获取NSSS序列，所述NSSS序列包括多个NSSS子序列。
步骤2，对滑动间隔为1的两个所述NSSS子序列做四次自相关运算，获得四个能量峰值，所述能量峰值分别与不同的q值对应，所述q值为与小区ID号相关的第一参数。
步骤3，分别比对四个所述能量峰值，确定所述能量峰值中的最大能量值，获得与所述最大能量值对应的所述q值和所述最大能量值在时域上的位置。
步骤4，根据所述位置结合傅里叶变换性质，计算出u值，所述u值为与所述小区ID号相关的第二参数。
步骤5，根据所述q值和所述u值进行计算，获得所述小区ID号。
第二方面，一种NB-IoT系统NSSS同步过程中确定小区ID的系统，所述系统包括：
获取模块，用于根据NPSS定时位置获取NSSS序列，所述NSSS序列包括多个NSSS子序列。
运算模块，用于对滑动间隔为1的两个所述NSSS子序列做四次自相关运算，获得四个能量峰值，所述能量峰值分别与不同的q值对应，所述q值为与小区ID号相关的第一参数。
比对模块，用于分别比对四个所述能量峰值，确定所述能量峰值中的最大能量值，获得与所述最大能量值对应的所述q值和所述最大能量值在时域上的位置。
第一计算模块，用于根据所述位置结合傅里叶变换性质，计算出u值，所述u值为与所述小区ID号相关的第二参数。
第二计算模块，用于根据所述q值和所述u值进行计算，获得所述小区ID号。
本发明的一种NB-IoT系统NSSS同步过程中确定小区ID的方法及系统的有益效果是：对滑动间隔为1的两个NSSS子序列做四次自相关运算，获得四个能量峰值，分别比对四个能量峰值获得最大能量值，根据最大能量值确定q值和最大能量值在时域上的位置，再根据该位置结合傅里叶变换性质计算出u值，根据q值和u值进行计算，就能得到小区ID号。只需4次自相关运算就能快速确定q值，相对于盲检算法需要进行504次互相关运算，本发明的技术方案能够大幅降低确定小区ID时的计算复杂度，减少NSSS同步时间，提高NSSS的同步效率，简单高效。
附图说明
图1为本发明实施例的一种NB-IoT系统NSSS同步过程中确定小区ID的方法的流程示意图；
图2为本发明实施例的一种NB-IoT系统NSSS同步过程中确定小区ID的系统的结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
如图1所示，本发明实施例提供的一种NB-IoT系统NSSS同步过程中确定小区ID的方法，所述方法包括：
步骤1，根据NPSS定时位置获取NSSS序列，所述NSSS序列包括多个NSSS子序列。
步骤2，对滑动间隔为1的两个所述NSSS子序列做四次自相关运算，获得四个能量峰值，所述能量峰值分别与不同的q值对应，所述q值为与小区ID号相关的第一参数。
步骤3，分别比对四个所述能量峰值，确定所述能量峰值中的最大能量值，获得与所述最大能量值对应的所述q值和所述最大能量值在时域上的位置。
步骤4，根据所述位置结合傅里叶变换性质，计算出u值，所述u值为与所述小区ID号相关的第二参数。
步骤5，根据所述q值和所述u值进行计算，获得所述小区ID号。
本实施例中，对滑动间隔为1的两个NSSS子序列做四次自相关运算，获得四个能量峰值，分别比对四个能量峰值获得最大能量值，根据最大能量值确定q值和最大能量值在时域上的位置，再根据该位置结合傅里叶变换性质计算出u值，根据q值和u值进行计算，就能得到小区ID号。只需4次自相关运算就能快速确定q值，相对于盲检算法需要进行504次互相关运算，本发明的技术方案能够大幅降低确定小区ID时的计算复杂度，减少NSSS同步时间，提高NSSS的同步效率，简单高效。
需要说明的是，因为在做辅同步信号NSSS处理之前已经利用主同步信号做了频率同步和初始时间同步，所以可以根据已知的NB-IoT下行链路的帧结构，计算辅同步信号NSSS的位置，从对应位置接收的信号可认为是接收的辅同步信号。
具体地，NSSS序列包括长度为131的ZC序列和Hadamard序列，NSSS信号频域生成表达式为：
Figure BDA0001848717540000051
需要说明的是，从式中可以看出，辅同步信号NSSS的生成与小区ID号
Figure BDA0001848717540000052
和无线帧号nf的低3位有关。其中无线帧号nf决定着参数θf的取值，而小区ID号
Figure BDA0001848717540000053
取值范围为0～503，决定着参数q和参数u的取值。对应的小区ID号
Figure BDA0001848717540000054
与参数q和参数u的取值对应关系如表-1所示：
表-1小区ID号与参数q和u的取值对应关系
Figure BDA0001848717540000055
从表-1中可以看出，可以将小区ID号分为4组：
小区ID号取0～125，对应参数u值为3～128，对应参数q值为0。
小区ID号取126～251，对应参数u值为3～128，对应参数q值为1。
小区ID号取252～377，对应参数u值为3～128，对应参数q值为2。
小区ID号取378～503，对应参数u值为3～128，对应参数q值为3。
Hadamard序列bq(m)的取值与参数q的对应关系如表-2所示。
表-2 bq(m)与q的对应关系
Figure BDA0001848717540000061
优选地，所述步骤2的具体实现为：
所述NB-IoT系统的发送端的NSSS序列Snsss由第一公式表示，所述第一公式为：
Snsss(i)＝d(i) i＝0,1,...,131，
根据上述NSSS信号频域生成表达式，计算滑动距离为1的两个子序列Snsss(n)和Snsss(n+1)的共轭乘，所述共轭乘的结果T(n)由第二公式表示，所述第二公式为：
Figure BDA0001848717540000062
其中，conj表示共轭运算，bq(m)为子序列Snsss(n)对应的Hadamard序列，bq(m+1)为子序列Snsss(n+1)对应的Hadamard序列。
在所述NB-IoT系统的接收端将bq'(m)bq'(m+1)与所述T(n)序列相乘，获得相乘结果Rq'(n)，其中，bq'(m)bq'(m+1)用于消除bq(m)bq(m+1)的正负极影响，所述Rq'(n)由第三公式表示，所述第三公式为：
Figure BDA0001848717540000071
其中，当q'＝q时，bq'(m)bq'(m+1)＝bq(m)bq(m+1)，
bq(m)bq(m+1)bq'(m)bq'(m+1)＝bq(m)bq(m+1)bq(m)bq(m+1)＝1，所述接收端消除bq(m)bq(m+1)的正负极影响；
对Rq'(n)补零到256点，获得结果
Figure BDA0001848717540000072
所述
Figure BDA0001848717540000073
由第四公式表示，所述第四公式为：
Figure BDA0001848717540000074
对所述
Figure BDA0001848717540000075
做256点的IFFT变换到时域，获得结果Dq'(n)，所述Dq'(n)由第五公式表示，所述第五公式为：
Figure BDA0001848717540000076
计算时域上每点q'值对应的能量powq'(n)，所述能量powq'(n)由第六公式表示，所述第六公式为：
powq'(n)＝|Dq'(n)|2 n＝0,1,...,255，
在256个能量中找到所述powq'(n)的峰值，所述能量峰值与q'值对应，记为powq'，所述powq'由第七公式表示，所述第七公式为：
powq'＝max(powq'(n)) n＝0,1,...,255，
对所述q'值进行遍历，获得4个所述能量峰值powq'。
具体地，IFFT变换为快速傅里叶反变换，可采用[d(0),d(1),...,d(130)]和[d(1),d(2),...,d(131)]这两个子序列，由于q'的取值范围为0、1、2、3，因此只需进行4次自相关，就能找到对应的4个能量峰值，将相关次数从504次减少到4次，极大的提高了获得相关值的效率。
优选地，所述步骤3的具体实现为：
分别比对4个所述能量峰值powq'，获得最大能量值powq，所述powq由第八公式表示，所述第八公式为：
powq＝max(powq') q'＝0,1,2,3，
所述能量峰值powq'为所述最大能量值powq时，正负极性影响消除，此时q'＝q，获得与所述最大能量值powq对应的所述q值，以及所述最大能量值powq在时域上的位置，记为时间偏移τ。
具体地，由于当q'＝q时，接收端的正负极性影响消除，而正负极性影响消除时，Rq'(n)在时域上的能量值最大，因此通过反推，当已知Rq'(n)在时域上的能量值最大，通过与能量值对应的q'值就可迅速求出q值。
优选地，所述步骤4的具体实现为：
根据所述q值，所述接收端消除bq(m)bq(m+1)的正负极影响，获得结果R(n)，其中，q'＝q，bq'(m)bq'(m+1)＝bq(m)bq(m+1)，所述R(n)由第九公式表示，所述第九公式为：
Figure BDA0001848717540000081
其中，bq(m)bq(m+1)bq(m)bq(m+1)＝1，
根据傅里叶变换的性质，时域上的所述时间偏移τ与频域上的相位偏移对应，如第十公式所示：
Figure BDA0001848717540000082
R(n)中的
Figure BDA0001848717540000083
项包含频域上的相位偏移，而e-jΩτ理解为
Figure BDA0001848717540000084
同样包含频域上的相位偏移，计算获得所述u值，所述u值由第十一公式表示，所述第十一公式为：
Figure BDA0001848717540000091
其中，τ用于指定小数点后保留的位数，round为按照τ指定的小数位数对
Figure BDA0001848717540000092
进行四舍五入运算。
具体地，由表-2可知，bq(m)和bq(m+1)的取值只有-1和1两种情况，所以bq(m)bq(m+1)bq(m)bq(m+1)＝1，即消除了bq(m)bq(m+1)的正负极影响。
优选地，所述步骤5的具体实现为：
根据所述q值和所述u值进行计算，获得小区ID号
Figure BDA0001848717540000093
所述
Figure BDA0001848717540000094
由第十二公式表示，所述第十二公式为：
Figure BDA0001848717540000095
具体地，还可根据表-1中小区ID号
Figure BDA0001848717540000096
与q值和u值之间的对应关系来确定小区ID号
Figure BDA0001848717540000097
由于q值将504个小区ID号分成4组，通过计算获得的q值可以确定目标小区ID号的范围，在通过u值就可唯一确定小区ID号。
如图2所示，本发明实施例提供的一种NB-IoT系统NSSS同步过程中确定小区ID的系统，所述系统包括：
获取模块，用于根据NPSS定时位置获取NSSS序列，所述NSSS序列包括多个NSSS子序列。
运算模块，用于对滑动间隔为1的两个所述NSSS子序列做四次自相关运算，获得四个能量峰值，所述能量峰值分别与不同的q值对应，所述q值为与小区ID号相关的第一参数。
比对模块，用于分别比对四个所述能量峰值，确定所述能量峰值中的最大能量值，获得与所述最大能量值对应的所述q值和所述最大能量值在时域上的位置。
第一计算模块，用于根据所述位置结合傅里叶变换性质，计算出u值，所述u值为与所述小区ID号相关的第二参数。
第二计算模块，用于根据所述q值和所述u值进行计算，获得所述小区ID号。
优选地，所述运算模块具体用于：
所述NB-IoT系统的发送端的NSSS序列Snsss由第一公式表示，所述第一公式为：
Snsss(i)＝d(i) i＝0,1,...,131，
根据NSSS信号频域生成表达式
Figure BDA0001848717540000101
计算滑动距离为1的两个子序列Snsss(n)和Snsss(n+1)的共轭乘，所述共轭乘的结果T(n)由第二公式表示，所述第二公式为：
Figure BDA0001848717540000102
其中，conj表示共轭运算，bq(m)为子序列Snsss(n)对应的Hadamard序列，bq(m+1)为子序列Snsss(n+1)对应的Hadamard序列。
在所述NB-IoT系统的接收端将bq'(m)bq'(m+1)与所述T(n)序列相乘，获得相乘结果Rq'(n)，其中，bq'(m)bq'(m+1)用于消除bq(m)bq(m+1)的正负极影响，所述Rq'(n)由第三公式表示，所述第三公式为：
Figure BDA0001848717540000103
其中，当q'＝q时，bq'(m)bq'(m+1)＝bq(m)bq(m+1)，
bq(m)bq(m+1)bq'(m)bq'(m+1)＝bq(m)bq(m+1)bq(m)bq(m+1)＝1，所述接收端消除bq(m)bq(m+1)的正负极影响。
对Rq'(n)补零到256点，获得结果
Figure BDA0001848717540000111
所述
Figure BDA0001848717540000112
由第四公式表示，所述第四公式为：
Figure BDA0001848717540000113
对所述
Figure BDA0001848717540000114
做256点的IFFT变换到时域，获得结果Dq'(n)，所述Dq'(n)由第五公式表示，所述第五公式为：
Figure BDA0001848717540000115
计算时域上每点q'值对应的能量powq'(n)，所述powq'(n)由第六公式表示，所述第六公式为：
powq'(n)＝|Dq'(n)|2 n＝0,1,...,255，
在256个能量powq'(n)中找到所述能量powq'(n)的能量峰值，所述能量峰值与q'值对应，记为powq'，所述powq'由第七公式表示，所述第七公式为：
powq'＝max(powq'(n)) n＝0,1,...,255，
对所述q'值进行遍历，获得4个所述能量峰值powq'。
优选地，所述比对模块具体用于：
分别比对4个所述能量峰值powq'，获得最大能量值powq，所述最大能量值powq由第八公式表示，所述第八公式为：
powq＝max(powq') q'＝0,1,2,3，
所述能量峰值powq'为所述最大能量值powq时，正负极性影响消除，此时q'＝q，获得与所述最大能量值powq对应的所述q值，以及所述最大能量值powq在时域上的位置，记为时间偏移τ。
优选地，所述第一计算模块具体用于：
根据所述q值，所述接收端消除bq(m)bq(m+1)的正负极影响，获得结果R(n)，其中，q'＝q，bq'(m)bq'(m+1)＝bq(m)bq(m+1)，所述R(n)由第九公式表示，所述第九公式为：
Figure BDA0001848717540000121
其中，bq(m)bq(m+1)bq(m)bq(m+1)＝1，
根据傅里叶变换的性质，时域上的所述时间偏移τ与频域上的相位偏移对应，如第十公式所示：
Figure BDA0001848717540000122
R(n)中的
Figure BDA0001848717540000123
项包含频域上的相位偏移，而e-jΩτ理解为
Figure BDA0001848717540000124
同样包含频域上的相位偏移，计算获得所述u值，所述u值由第十一公式表示，所述第十一公式为：
Figure BDA0001848717540000125
其中，τ用于指定小数点后保留的位数，round为按照τ指定的小数位数对
Figure BDA0001848717540000126
进行四舍五入运算。
优选地，所述第二计算模块具体用于：
根据所述q值和所述u值进行计算，获得小区ID号
Figure BDA0001848717540000127
所述
Figure BDA0001848717540000128
由第十二公式表示，所述第十二公式为：
Figure BDA0001848717540000129
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，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 (4)

1.一种NB-IoT系统NSSS同步过程中确定小区ID的方法，其特征在于，所述方法包括：
步骤1，根据NPSS定时位置获取NSSS序列，所述NSSS序列包括多个NSSS子序列；
步骤2，对滑动间隔为1的两个所述NSSS子序列做四次自相关运算，获得四个能量峰值，所述能量峰值分别与不同的q值对应，所述q值为与小区ID号相关的第一参数；
步骤3，分别比对四个所述能量峰值，确定所述能量峰值中的最大能量值，获得与所述最大能量值对应的所述q值和所述最大能量值在时域上的位置；
步骤4，根据所述位置结合傅里叶变换性质进行计算，获得u值，所述u值为与所述小区ID号相关的第二参数；
步骤5，根据所述q值和所述u值进行计算，获得所述小区ID号；
所述步骤2的具体实现为：
所述NB-IoT系统的发送端的NSSS序列Snsss由第一公式表示，所述第一公式为：
Snsss(i)＝d(i)i＝0,1,...,131，
根据NSSS信号频域生成表达式
Figure FDA0002798350790000011
其中nf为无线帧号，计算滑动距离为1的两个子序列Snsss(n)和Snsss(n+1)的共轭乘，所述共轭乘的结果T(n)由第二公式表示，所述第二公式为：
Figure FDA0002798350790000021
其中，conj表示共轭运算，bq(m)为子序列Snsss(n)对应的Hadamard序列，bq(m+1)为子序列Snsss(n+1)对应的Hadamard序列；
在所述NB-IoT系统的接收端将bq'(m)bq'(m+1)与所述T(n)序列相乘，获得相乘结果Rq'(n)，其中，bq'(m)bq'(m+1)用于消除bq(m)bq(m+1)的正负极影响，所述Rq'(n)由第三公式表示，所述第三公式为：
Figure FDA0002798350790000022
其中，当q'＝q时，bq'(m)bq'(m+1)＝bq(m)bq(m+1)，
bq(m)bq(m+1)bq'(m)bq'(m+1)＝bq(m)bq(m+1)bq(m)bq(m+1)＝1，所述接收端消除bq(m)bq(m+1)的正负极影响；
对Rq'(n)补零到256点，获得结果
Figure FDA0002798350790000023
所述
Figure FDA0002798350790000024
由第四公式表示，所述第四公式为：
Figure FDA0002798350790000025
对所述
Figure FDA0002798350790000026
做256点的IFFT变换到时域，获得结果Dq'(n)，所述Dq'(n)由第五公式表示，所述第五公式为：
Figure FDA0002798350790000027
计算时域上每点对应的能量powq'(n)，所述能量powq'(n)由第六公式表示，所述第六公式为：
powq'(n)＝|Dq'(n)|2n＝0,1,...,255，
在256个所述能量powq'(n)中找到所述能量powq'(n)的能量峰值，所述能量峰值与q'值对应，记为powq'，所述powq'由第七公式表示，所述第七公式为：
powq'＝max(powq'(n))n＝0,1,...,255，
对所述q'值进行遍历，获得4个所述能量峰值powq'；
所述步骤3的具体实现为：
分别比对4个所述能量峰值powq'，获得最大能量值powq，所述最大能量值powq由第八公式表示，所述第八公式为：
powq＝max(powq')q'＝0,1,2,3，
所述能量峰值powq'为所述最大能量值powq时，正负极性影响消除，此时q'＝q，获得与所述最大能量值powq对应的所述q值，以及所述最大能量值powq在时域上的位置，记为时间偏移τ；
所述步骤4的具体实现为：
根据所述q值，消除所述接收端bq(m)bq(m+1)的正负极影响，获得结果R(n)，其中，q'＝q，bq'(m)bq'(m+1)＝bq(m)bq(m+1)，所述R(n)由第九公式表示，所述第九公式为：
Figure FDA0002798350790000031
其中，bq(m)bq(m+1)bq(m)bq(m+1)＝1，
根据傅里叶变换的性质，时域上的所述时间偏移τ与频域上的相位偏移对应，如第十公式所示：
Figure FDA0002798350790000032
R(n)中的
Figure FDA0002798350790000041
项包含频域上的相位偏移，而e-jΩτ为
Figure FDA0002798350790000042
同样包含频域上的相位偏移，计算获得所述u值，所述u值由第十一公式表示，所述第十一公式为：
Figure FDA0002798350790000043
其中，τ用于指定小数点后保留的位数，round为按照τ指定的小数位数对
Figure FDA0002798350790000044
进行四舍五入运算。
2.根据权利要求1所述的NB-IoT系统NSSS同步过程中确定小区ID的方法，其特征在于，所述步骤5的具体实现为：
根据所述q值和所述u值进行计算，获得小区ID号
Figure FDA0002798350790000045
所述
Figure FDA0002798350790000046
由第十二公式表示，所述第十二公式为：
Figure FDA0002798350790000047
3.一种NB-IoT系统NSSS同步过程中确定小区ID的系统，其特征在于，所述系统包括：
获取模块，用于根据NPSS定时位置获取NSSS序列，所述NSSS序列包括多个NSSS子序列；
运算模块，用于对滑动间隔为1的两个所述NSSS子序列做四次自相关运算，获得四个能量峰值，所述能量峰值分别与不同的q值对应，所述q值为与小区ID号相关的第一参数；
比对模块，用于分别比对四个所述能量峰值，确定所述能量峰值中的最大能量值，获得与所述最大能量值对应的所述q值和所述最大能量值在时域上的位置；
第一计算模块，用于根据所述位置结合傅里叶变换性质，计算出u值，所述u值为与所述小区ID号相关的第二参数；
第二计算模块，用于根据所述q值和所述u值进行计算，获得所述小区ID号；
所述运算模块具体用于：
所述NB-IoT系统的发送端的NSSS序列Snsss由第一公式表示，所述第一公式为：
Snsss(i)＝d(i)i＝0,1,...,131，
根据NSSS信号频域生成表达式
Figure FDA0002798350790000051
其中nf为无线帧号，计算滑动距离为1的两个子序列Snsss(n)和Snsss(n+1)的共轭乘，所述共轭乘的结果T(n)由第二公式表示，所述第二公式为：
Figure FDA0002798350790000052
其中，conj表示共轭运算，bq(m)为子序列Snsss(n)对应的Hadamard序列，bq(m+1)为子序列Snsss(n+1)对应的Hadamard序列；
在所述NB-IoT系统的接收端将bq'(m)bq'(m+1)与所述T(n)序列相乘，获得相乘结果Rq'(n)，其中，bq'(m)bq'(m+1)用于消除bq(m)bq(m+1)的正负极影响所述Rq'(n)由第三公式表示，所述第三公式为：
Figure FDA0002798350790000053
其中，当q'＝q时，bq'(m)bq'(m+1)＝bq(m)bq(m+1)，
bq(m)bq(m+1)bq'(m)bq'(m+1)＝bq(m)bq(m+1)bq(m)bq(m+1)＝1，所述接收端消除bq(m)bq(m+1)的正负极影响；对Rq'(n)补零到256点，获得结果
Figure FDA0002798350790000061
所述
Figure FDA0002798350790000062
由第四公式表示，所述第四公式为：
Figure FDA0002798350790000063
对所述
Figure FDA0002798350790000064
做256点的IFFT变换到时域，获得结果Dq'(n)，所述Dq'(n)由第五公式表示，所述第五公式为：
Figure FDA0002798350790000065
计算时域上每点对应的能量powq'(n)，所述能量powq'(n)由第六公式表示，所述第六公式为：
powq'(n)＝|Dq'(n)|2n＝0,1,...,255，
在256个所述能量powq'(n)中找到所述能量powq'(n)的能量峰值，所述能量峰值与q'值对应，记为powq'，所述powq'由第七公式表示，所述第七公式为：
powq'＝max(powq'(n))n＝0,1,...,255，
对所述q'值进行遍历，获得4个所述能量峰值powq'；
所述比对模块具体用于：
分别比对4个所述能量峰值powq'，获得最大能量值powq，所述最大能量值powq由第八公式表示，所述第八公式为：
powq＝max(powq')q'＝0,1,2,3，
所述能量峰值powq'为所述最大能量值powq时，正负极性影响消除，此时q'＝q，获得与所述最大能量值powq对应的所述q值，以及所述最大能量值powq在时域上的位置，记为时间偏移τ；
所述第一计算模块具体用于：
根据所述q值，消除所述接收端bq(m)bq(m+1)的正负极影响，获得结果R(n)，其中，q'＝q，bq'(m)bq'(m+1)＝bq(m)bq(m+1)，所述R(n)由第九公式表示，所述第九公式为：
Figure FDA0002798350790000071
其中，bq(m)bq(m+1)bq(m)bq(m+1)＝1，
根据傅里叶变换的性质，时域上的所述时间偏移τ与频域上的相位偏移对应，如第十公式所示：
Figure FDA0002798350790000072
R(n)中的
Figure FDA0002798350790000073
项包含频域上的相位偏移，而e-jΩτ为
Figure FDA0002798350790000074
同样包含频域上的相位偏移，计算获得所述u值，所述u值由第十一公式表示，所述第十一公式为：
Figure FDA0002798350790000075
其中，τ用于指定小数点后保留的位数，round为按照τ指定的小数位数对
Figure FDA0002798350790000076
进行四舍五入运算。
4.根据权利要求3所述的NB-IoT系统NSSS同步过程中确定小区ID的系统，其特征在于，所述第二计算模块具体用于：
根据所述q值和所述u值进行计算，获得小区ID号
Figure FDA0002798350790000077
所述
Figure FDA0002798350790000078
由第十二公式表示，所述第十二公式为：
Figure FDA0002798350790000079
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