CN110351766B - 针对5g nr进行多小区盲检及测量处理的方法 - Google Patents
针对5g nr进行多小区盲检及测量处理的方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及一种针对5G NR进行多小区盲检及测量处理的方法，包括通过上位机控制接收机为全频段扫宽进行扫描；将接收到信号通过A/D进行数模转换；提取数字下变频后半帧的I/Q数据获取完整的SSB；分别生成256和4096个点时域数据；进行滑动相关获取相关峰峰值；提取主同步信号所在符号两端的循环前缀数据；提取辅同步信号数据；配置中心频率和子载波带宽，进行场强和信噪比的计算；通过最小二乘算法计算信道冲击响应。采用了本发明的针对5G NR进行多小区盲检及测量处理的方法，本发明提供了一种在多小区共存环境下，同频、异频多小区精确盲检测的方法，剔除已检出的小区信号，为多小区在不同功率下的快速提取提供了有力保障。
Description
技术领域
本发明涉及移动通信研发和测试领域，尤其涉及5G NR多小区盲检及测量领域，具体是指一种针对5G NR进行多小区盲检及测量处理的方法。
背景技术
国际标准化组织3GPP定义了5G的三大场景。其中，eMBB指3D/超高清视频等大流量移动宽带业务，mMTC指大规模物联网业务，URLLC指如无人驾驶、工业自动化等需要低时延、高可靠连接的业务。通过3GPP的三大场景定义我们可以看出，对于5G，世界通信业的普遍看法是它不仅应具备高速度，还应满足低时延这样更高的要求，尽管高速度依然是它的一个组成部分。从1G到4G，移动通信的核心是人与人之间的通信，个人的通信是移动通信的核心业务。但是5G的通信不仅仅是人的通信，而且是物联网、工业自动化、无人驾驶等业务被引入，通信从人与人之间通信，开始转向人与物的通信，直至机器与机器之间的通信。5G的三大场景显然对通信提出了更高的要求，不仅要解决一直需要解决的速度问题，把更高的速率提供给用户；而且对功耗、时延等提出了更高的要求，一些方面已经完全超出了我们对传统通信的理解，把更多的应用能力整合到5G中。这就对通信技术提出了更高要求。在这三大场景下，5G具有6大基本特点。
随着5G网络在国内的飞速发展，运营商已经展开建设5G网络，并在试验点实现了5G网络的商用，其中，运营商5G频段划分分别为：中国电信：3400MHz-3500MHz；中国联通：3500MHz-3600MHz；中国移动：2515MHz-2675MHz、4800MHz-4900MHz；伴随着5G网络的快速发展部署，测试仪器仪表的需求逐渐涌现，同时5GNR测试仪器仪表稀缺。
本发明提供了一种在多小区共存环境下，同频、异频多小区精确盲检测的方法，通过直接数字下变频技术，以减小多级模拟变频引入的通道杂散和干扰信号；通过搜索频率进行预判决SSB的波束数以及SSB初始起始位置，在通过主辅同步联合检测技术进行小区判决以及场强、信噪比的关键参数的计算；同时采用通过LS(最小二乘)加维纳滤波的方式快速、精确的进行信道估计，剔除已检出的小区信号，为多小区在不同功率下的快速提取提供了有力保障。
发明内容
本发明的目的是克服了上述现有技术的缺点，提供了一种快速、精确、适用范围广泛的针对5G NR进行多小区盲检及测量处理的方法。
为了实现上述目的，本发明的针对5G NR进行多小区盲检及测量处理的方法如下：
该针对5G NR进行多小区盲检及测量处理的方法，其主要特点是，所述的方法包括以下步骤：
(1)通过上位机控制接收机为全频段扫宽进行扫描，重新配置中频率，获取峰值信号所在频率；
(2)将接收到信号通过A/D进行数模转换，在数字域进行数字下变频；
(3)上位机配置中心频率为Fn，配置子载波带宽为15KHz，根据3GPP协议计算SSB个数以及映射位置，根据5G NR传输要求配置采样率；
(4)提取数字下变频后半帧的I/Q数据，来获取完整的SSB；
(5)生成3组组内ID为0，1，2的本地主同步信号，并分别生成256和4096个点时域数据；
(6)进行滑动相关获取相关峰峰值，根据相关峰来判定同步点位置，增加搜索窗范围，获取精确同步位置和小区的组内标识；
(7)提取主同步信号所在符号两端的循环前缀数据，根据其在传输过程中自相关性进行相关，计算频偏，通过提取接收基带数据进行频偏校准；
(8)提取辅同步信号数据，傅里叶变换成频域数据，求取相关峰的峰值，确定小区组标识和确认小区ID；
(9)配置中心频率和子载波带宽，重复步骤(4)～步骤(8)，确认小区ID，进行场强和信噪比的计算；
(10)通过最小二乘算法计算信道冲击响应，进行维纳滤波，剔除已检测小区信号，重复步骤(5)～步骤(8)。
较佳地，所述的步骤(1)具体包括以下步骤：
(1.1)通过上位机控制接收机为全频段扫宽Span_0进行扫描，获取峰值信号所在频率F0；
(1.2)重新配置中频率为F0，获取峰值信号所在频率F1；
(1.3)重复设置中心频率和扫描宽度直至信号中心频率的偏移范围限制在5G NR子载波30KHz以内。
较佳地，所述的步骤(2)中进行数字下变频，具体为：
根据以下公式进行数字下变频：
S(n)＝cos(2π×fLO/fS) n＝0，1，......，N；
其中，fLO为输入信号的中心频率，fs为输入信号的采样率，N为采样数据长度。
较佳地，所述的步骤(4)中提取数据序列，具体为：
根据以下公式提取数据序列：
Re(n)＝I(n)+j×Q(n) n＝0，1，......，614399；
其中，I(n)为提取的半帧I路数据，Q(n)为半帧提取的Q路数据。
较佳地，所述的步骤(5)中生成本地主同步序列，具体为：
根据以下公式生成本地主同步序列：
其中，
是小区的组内标识，[x(6) x(5) x(4) x(3) x(2) x(1) x(0)]＝[1 1 1 0 1 1 0]。
较佳地，所述的步骤(6)具体包括以下步骤：
(6.1)采用提取的基带数据经过滤波抽取的数据与NPSS本地生成的256个点数据进行滑动相关，获取相关峰峰值，递归下一组数据相关；
(6.2)根据相关峰来判定同步点粗略位置，在粗同步点左右增加搜索窗范围；
(6.3)通过提取的基带数据与本地生成的4096个点数据进行滑动相关，获取相关峰峰值，递归下一组数据相关，获取精确同步位置和小区的组内标识。
较佳地，所述的步骤(7)具体包括以下步骤：
(7.1)根据辅同步信号，在SSB中的映射位置提取辅同步信号数据，并进行傅里叶变换成频域数据；
(7.2)与本地生成SSS序列进行相关，求取相关峰的峰值；
(7.3)求取相关峰的峰值的最大值，确定小区组标识，根据组内标识确认小区ID。
较佳地，所述的步骤(3)中的采样率配置要求固定采样率为122.88Mbps。
较佳地，所述的步骤(6)中的所述的抽取滤波为半带滤波，抽取级数为6级。
采用了本发明的针对5G NR进行多小区盲检及测量处理的方法，本发明提供了一种在多小区共存环境下，同频、异频多小区精确盲检测的方法，通过直接数字下变频技术，以减小多级模拟变频引入的通道杂散和干扰信号；通过搜索频率进行预判决SSB的波束数以及SSB初始起始位置，在通过主辅同步联合检测技术进行小区判决以及场强、信噪比的关键参数的计算；同时采用通过LS加维纳滤波的方式快速、精确的进行信道估计，剔除已检出的小区信号，为多小区在不同功率下的快速提取提供了有力保障。
附图说明
图1为本发明的针对5G NR进行多小区盲检及测量处理的方法的流程图。
图2为本发明的针对5G NR进行多小区盲检及测量处理的方法的多小区多波束测试结果示意图。
图3a、3b为本发明的针对5G NR进行多小区盲检及测量处理的方法的测量统计示意图。
具体实施方式
为了能够更清楚地描述本发明的技术内容，下面结合具体实施例来进行进一步的描述。
本发明的该针对5G NR进行多小区盲检及测量处理的方法，其中包括以下步骤：
(1)通过上位机控制接收机为全频段扫宽进行扫描，重新配置中频率，获取峰值信号所在频率；
(1.1)通过上位机控制接收机为全频段扫宽Span_0进行扫描，获取峰值信号所在频率F0；
(1.2)重新配置中频率为F0，获取峰值信号所在频率F1；
(1.3)重复设置中心频率和扫描宽度直至信号中心频率的偏移范围限制在5G NR子载波30KHz以内；
(2)将接收到信号通过A/D进行数模转换，在数字域进行数字下变频；
(3)上位机配置中心频率为Fn，配置子载波带宽为15KHz，根据3GPP协议计算SSB个数以及映射位置，根据5G NR传输要求配置采样率；
(4)提取数字下变频后半帧的I/Q数据，来获取完整的SSB；
(5)生成3组组内ID为0，1，2的本地主同步信号，并分别生成256和4096个点时域数据；
(6)进行滑动相关获取相关峰峰值，根据相关峰来判定同步点位置，增加搜索窗范围，获取精确同步位置和小区的组内标识；
(6.1)采用提取的基带数据经过滤波抽取的数据与NPSS本地生成的256个点数据进行滑动相关，获取相关峰峰值，递归下一组数据相关；
(6.2)根据相关峰来判定同步点粗略位置，在粗同步点左右增加搜索窗范围；
(6.3)通过提取的基带数据与本地生成的4096个点数据进行滑动相关，获取相关峰峰值，递归下一组数据相关，获取精确同步位置和小区的组内标识；
(7)提取主同步信号所在符号两端的循环前缀数据，根据其在传输过程中自相关性进行相关，计算频偏，通过提取接收基带数据进行频偏校准；
(7.1)根据辅同步信号，在SSB中的映射位置提取辅同步信号数据，并进行傅里叶变换成频域数据；
(7.2)与本地生成SSS序列进行相关，求取相关峰的峰值；
(7.3)求取相关峰的峰值的最大值，确定小区组标识，根据组内标识确认小区ID；
(8)提取辅同步信号数据，傅里叶变换成频域数据，求取相关峰的峰值，确定小区组标识和确认小区ID；
(9)配置中心频率和子载波带宽，重复步骤(4)～步骤(8)，确认小区ID，进行场强和信噪比的计算；
(10)通过最小二乘算法计算信道冲击响应，进行维纳滤波，剔除已检测小区信号，重复步骤(5)～步骤(8)。
作为本发明的优选实施方式，所述的步骤(2)中进行数字下变频，具体为：
根据以下公式进行数字下变频：
S(n)＝cos(2π×fLO/fS) n＝0，1，......，N；
其中，fLO为输入信号的中心频率，fs为输入信号的采样率，N为采样数据长度。
作为本发明的优选实施方式，所述的步骤(4)中提取数据序列，具体为：
根据以下公式提取数据序列：
Re(n)＝I(n)+j×Q(n) n＝0，1，......，614399；
其中，I(n)为提取的半帧I路数据，Q(n)为半帧提取的Q路数据。
作为本发明的优选实施方式，所述的步骤(5)中生成本地主同步序列，具体为：
根据以下公式生成本地主同步序列：
其中，
是小区的组内标识，[x(6) x(5) x(4) x(3) x(2) x(1) x(0)]＝[1 1 1 0 1 1 0]。
作为本发明的优选实施方式，所述的步骤(3)中的采样率配置要求固定采样率为122.88Mbps。
作为本发明的优选实施方式，所述的步骤(6)中的所述的抽取滤波为半带滤波，抽取级数为6级。
本发明的具体实施方式中，本发明涉及一种5G NR多小区盲检及测量方法，可应用于5G NR空口多小区识别和检测的算法中，用于5G NR多小区检测以及测量，涉及到5G移动通信研发和网络优化测试领域。针对5G NR空口信号多小区检测问题，对接收的空口信号进行下变频到零频模拟信号，进入A/D(数模转换器)转换成数字I/Q，根据配置的子载波带宽，计算SSB(主、辅同步及广播信道组成的资源块)的个数及起始位置；对接收的数字I/Q数据进行抽取与本地生成主同序列时域256个数据进行相关，获取相关峰，进而确定小区的组内ID(标识)号，同时确定主同步信号的大概同步位置；在大概同步位置附近采样点的一点范围与本地4096个时域数据进行滑动相关，获取相关峰，进而获取精确同步位置。通过主同步两端的CP(循环前缀)进行频偏和相位校准；根据辅同步信号在SSB(主、辅同步及广播信道组成的资源块)的映射位置，提取接收数据中的辅同步信号与已经确定组内ID(标识)的336组本地生成4096个点辅同步信号进行滑动相关，获取相关峰，从而当前检测的最强5G NR信号的小区ID(标识)并求取其场强和信噪比；通过最小二加维纳滤波乘算法求取最强小区的信道冲击响应，并重构最强小区信号，并在接收信号中剔除该信号的主辅同步信号，通过相同的方法求取第二、第三，......，第N强小区的小区ID以及场强和信噪比。本发明提供了一种在复杂电磁环境下，同频、异频多小区精确盲检测的方法，可广泛应用于5G基站研发和网络优化过程中。
本发明的针对5G NR进行多小区盲检及测量处理的方法，其中，包括以下步骤：
(1)在5G NR现网频点配置通过上位机控制接收机为全频段扫宽Span_0进行扫描，获取峰值信号所在频率F0，重新配置中频率为F0，扫描宽度Span_1宽度为Span_0/2，获取峰值信号所在频率F1，重复n此设置中心频率和扫描宽度Fn和Span_n直到把信号中心频率的偏移范围限制在5G NR子载波30KHz以内；
(3)将接收到信号通过A/D进行数模转换，在数字域进行数字下变频，以减小多级模拟变频引入的通道杂散和干扰信号，数字下变频是根据输入信号频产生一个变频函数与之进行混频，变频函数：
S(n)＝cos(2π×fLO/fS) n＝0，1，......，N......(1)
其中，fLO为输入信号的中心频率，fs为输入信号的采样率，N为采样数据长度。
(3)上位机配置中心频率为Fn，配置子载波带宽为15KHz，根据3GPP协议计算SSB(主、辅同步及广播信道组成的资源块)个数，以及映射位置，Fn小于等于3GHz，子载波带宽为15KHz、30KHz，SSB(主、辅同步及广播信道组成的资源块)个数为4个波束；Fn小于等于6GHz，SSB个数为8个波束。同时配置根据5G NR传输要求配置采样率。
(4)提取数字下变频后半帧5ms的I/Q数据，以求可以获取一个完整的SSB，提取数据序列：
Re(n)＝I(n)+j×Q(n) n＝0，1，......，614399......(2)
其中，I(n)为提取的半帧I路数据，Q(n)为半帧提取的Q路数据。
(5)根据公式(3)生成3组组内ID(标识)为0，1，2的本地主同步信号，并同IFFT(傅里叶逆变换)分别生成256和4096个点时域数据，本地主同步序列生成公式为：
其中，x(i+7)＝(x(i+4)+x(i))mod2，[x(6) x(5) x(4) x(3) x(2) x(1) x(0)]＝[1 1 1 0 1 1 0]，
是小区的组内标识。
(6)采用提取的基带数据Re(n)经过滤波抽取的数据与NPSS本地生成的256个点数据进行滑动相关，获取相关峰峰值，递归下一组数据相关，根据相关峰来判定同步点粗略位置P0，在粗同步点左右增加搜索窗范围，通过提取的基带数据Re(n)与本地生成的4096个点数据进行滑动相关，获取相关峰峰值，递归下一组数据相关.最终获取精确同步位置和小区的组内标识N_2_ID。
(7)提取主同步信号所在符号两端的288个循环前缀数据，根据其在传输过程中自相关性进行相关，仅计算频偏，使用提取接收基带数据Re(n)×exp(-j×2πΔfkT)进行频偏校准，Δf频偏估计后的频率偏移量T是接收端码片间隔，为1/122.88e6。
(8)根据辅同步信号，在SSB(主、辅同步及广播信道组成的资源块)中的映射位置提取辅同步信号数据，并进行FFT(傅里叶)变换成频域数据；与本地生成SSS序列进行相关，求取相关峰的峰值。求取相关峰的峰值的最大值，最终确定，从而确定小区组标识N_1_ID，根据步骤(6)确定组内标识N_2_ID，确认小区ID(标识)。
(9)配置中心频率为Fn，子载波带宽为30KHz，重复步骤(4)～(8)，最终确认小区ID(标识)，并根据主同步、辅同步在SSB中位置上的数据进行场强和信噪比的计算。
(10)根据提取的主同步和辅同步的数据与本地数据通过最小二乘算法，计算信道冲击响应，并进行维纳滤波，在重构主、辅同步信号，在接收数据中剔除已检测小区信号，然后重复步骤(5)～(8)。
步骤(3)中的采样率配置要求固定采样率为122.88Mbps。
步骤(6)中的所述的抽取滤波为半带滤波，抽取级数为6级。
步骤(8)中的所述的本地辅同步序列，其生成公式为：
dsss(n)＝[1-2x0((n+m0)mod127)][1-2x1((n+m1)mod127)]
0≤n≤127
x0(i+7)＝(x0(i+4)+x0(i))mod2
x1(i+7)＝(x1(i+1)+x1(i))mod2
[x0(6) x0(5) x0(4) x0(3) x0(2) x0(1) x0(0)]＝[0 0 0 0 0 0 1]
[x1(6) x1(5) x1(4) x1(3) x1(2) x1(1) x1(0)]＝[0 0 0 0 0 0 1]
其中，
为小区组标识，
为小区组内标识。
如说明书附图1所示，本发明的实施例的操作步骤如下：
(1)频谱扫描确定空口信号接收频率并进行下变频变换到零频；
(2)零频模拟信号通过A/D转换成数字信号并提取IQ数据；
(3)配置子载波带宽；
(4)根据空口接收频率计算5G NR SSB个数以及在无线帧的理论起始位置；
(5)根据组内ID生成3组本地SSB中的PSS本地序列，并通过IFFT转换成4096和256个点时域数据；
(6)对采样后的IQ进行6级半带滤波抽取，并于本地256点PSS数据相关获取粗同步点，并确认组内ID；
(7)在粗同步20个采样点范围内，通过采样后的数据与4096点的数据进行相关获取精准同步位置；
(8)通过主同步信号CP的值相关性进行频偏和相位校准；
(9)根据SSS在SSB中的映射位置，在A/D采样数据提取接收到的SSS数据，并通过FFT转换频域；
(10)根据确定的组内ID生成336组本地SSS序列，并与提取的SSS频域数据进行相关获，确定最大相关值的小区；
(11)根据PSS本地和提取的数据，通过LS加维纳滤波求取信道冲击响应；
(12)在A/D采样数据小红剔除已获取的PSS和SSS信号；
(13)设定相关值门限，搜索第2、第3……第N强小区，并计算场强和信噪比的值。
采用了本发明的针对5G NR进行多小区盲检及测量处理的方法，本发明提供了一种在多小区共存环境下，同频、异频多小区精确盲检测的方法，通过直接数字下变频技术，以减小多级模拟变频引入的通道杂散和干扰信号；通过搜索频率进行预判决SSB的波束数以及SSB初始起始位置，在通过主辅同步联合检测技术进行小区判决以及场强、信噪比的关键参数的计算；同时采用通过LS加维纳滤波的方式快速、精确的进行信道估计，剔除已检出的小区信号，为多小区在不同功率下的快速提取提供了有力保障。
在此说明书中，本发明已参照其特定的实施例作了描述。但是，很显然仍可以作出各种修改和变换而不背离本发明的精神和范围。因此，说明书和附图应被认为是说明性的而非限制性的。
Claims (5)
1.一种针对5G NR进行多小区盲检及测量处理的方法，其特征在于，所述的方法包括以下步骤：
(1)通过上位机控制接收机为全频段扫宽进行扫描，重新配置中频率，获取峰值信号所在频率；
(2)将接收到信号通过A/D进行数模转换，在数字域进行数字下变频；
(3)上位机配置中心频率为Fn，配置子载波带宽为15KHz，根据3GPP协议计算SSB个数以及映射位置，根据5G NR传输要求配置采样率；
(4)提取数字下变频后半帧的I/Q数据，来获取完整的SSB；
(5)生成3组组内ID为0，1，2的本地主同步信号，并通过IFFT分别转换成256和4096个点时域数据；
(6)进行滑动相关获取相关峰峰值，根据相关峰来判定同步点位置，增加搜索窗范围，获取精确同步位置和小区的组内标识；
(7)提取主同步信号所在符号两端的循环前缀数据，根据其在传输过程中自相关性进行相关，计算频偏，通过I/Q数据进行频偏校准；
(8)提取辅同步信号数据，傅里叶变换成频域数据，求取相关峰的峰值，确定小区组标识和确认小区ID；
(9)配置中心频率和子载波带宽，重复步骤(4)～步骤(8)，确认小区ID，进行场强和信噪比的计算；
(10)通过最小二乘算法计算信道冲击响应，进行维纳滤波，剔除已检测小区信号，重复步骤(5)～步骤(8)；
所述的步骤(1)具体包括以下步骤：
(1.1)通过上位机控制接收机为全频段扫宽Span_0进行扫描，获取峰值信号所在频率F0；
(1.2)重新配置中频率为F0，获取峰值信号所在频率F1；
(1.3)重复设置中心频率和扫描宽度直至信号中心频率的偏移范围限制在5G NR子载波30KHz以内；
所述的步骤(6)具体包括以下步骤：
(6.1)对I/Q数据进行滤波抽取，并与与本地生成的所述的256个点数据进行滑动相关，获取相关峰峰值，递归下一组数据相关；
(6.2)根据相关峰来判定同步点粗略位置，在粗同步点左右增加搜索窗范围；
(6.3)通过I/Q数据与本地生成的所述的4096个点数据进行滑动相关，获取相关峰峰值，递归下一组数据相关，获取精确同步位置和小区的组内标识。
2.根据权利要求1所述的针对5G NR进行多小区盲检及测量处理的方法，其特征在于，所述的步骤(4)中提取数字下变频后半帧的I/Q数据，具体为：
根据以下公式提取数字下变频后半帧的I/Q数据：
Re(n)＝I(n)+j×Q(n)n＝0，1，……，614399；
其中，I(n)为提取的半帧I路数据，Q(n)为半帧提取的Q路数据。
3.根据权利要求1所述的针对5G NR进行多小区盲检及测量处理的方法，其特征在于，所述的步骤(8)具体包括以下步骤：
(8.1)根据辅同步信号，在SSB中的映射位置提取辅同步信号数据，并进行傅里叶变换成频域数据；
(8.2)与本地生成SSS序列进行相关，求取相关峰的峰值；
(8.3)求取相关峰的峰值的最大值，确定小区组标识，根据组内标识确认小区ID。
4.根据权利要求1所述的针对5G NR进行多小区盲检及测量处理的方法，其特征在于，所述的步骤(3)中的采样率配置要求固定采样率为122.88Mbps。
5.根据权利要求1所述的针对5G NR进行多小区盲检及测量处理的方法，其特征在于，所述的步骤(6.1)中的所述的滤波抽取的方式为半带滤波，抽取级数为6级。
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