CN110392424B - 一种窄带系统中下行同步信号的定时方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种窄带系统中下行同步信号的定时方法。该方法为：首先接收端采用传统方法接收信号，并使用直接滑动相关器处理；然后选取相关器输出中合适的几个点进行曲线拟合；最后分析曲线特性计算峰值处对应实际时间，从而得出最终的定时结果。本发明降低了采样量化误差对定时性能的影响，提高了窄带系统中下行同步信号定时的准确性。

Description

一种窄带系统中下行同步信号的定时方法

技术领域

本发明涉及无线通信技术领域，特别是一种窄带系统中下行同步信号的定时方法。

背景技术

在无线通信系统中，定时同步是建立通信连接的第一步，同时作为系统基础的正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing OFDM)技术由于其自身特点，为确保通信质量，对定时精度的要求较高，因此实现高精度的定时具有极为重要的意义。但在现实系统中，由于信号到达接收端的时间是任意的，经过采样后会存在量化误差，即到达时间不在采样点上。采样量化误差会导致定时错误概率增大，其范围与采样率呈负相关关系。基于奈奎斯特采样定理，目前的宽带系统依靠较高的采样率，将量化误差控制在了较小的范围内，但窄带系统受限于带宽，采样率较低，专为减小采样量化误差而提高采样率，会增加复杂度，加重系统资源负荷。

窄带物联网(Narrow Band Internet of Things,NB-IOT)是万物互联网络的一个重要分支。随着无线通信技术的飞速发展，未来将是一个万物互联的时代，数以亿计的智能终端将涌入网络，这对无线通信网络的承载能力提出了重大挑战，建立一个能独立承载大规模物联网业务的网络迫在眉睫。NB-IOT技术是从LTE技术演进而来的，接入网部分保留着LTE网络的扁平化、单点结构，以保证信令和结构的简化。核心网目前仍然使用LTE网络的传统全IP网络结构进行承接，但添加了物联网专用的节点，便于物联网业务的扩展和升级，未来将逐步进行物联网核心部分的虚拟化过渡，达到动态分配物联网核心资源的作用，同时以窄带物联网的核心网为依托，促进5G核心网络的建设和发展。

NB-IoT作为3GPP标准化的LPWA技术，相较于非授权频段技术，优势显著。首先，NB-IoT可基于现有运营商网络站点升级支持，无需额外的站点/传输资源；其次，运营商可帮助物联网业务提供商解决网络部署和维护问题，可实现终端即插即用，便于规模化部署；另外，NB-IoT工作在授权频段，传输可靠性更高、可靠性更强。NB-IoT有四个主要特征：1)在相同频段，NB-IoT与传统LTE相比，最小耦合损耗(MCL)增加了20dB，因此理论上覆盖范围扩大了100倍。2)大规模连接容量允许一个NB-IoT扇区最多支持10万个连接。3)低功耗设计保证NB-IoT设备的待机时间可长达10年。4)通过降低成本，单个NB-IoT模块的价格预计不会超过5美元。

物联网扩展了移动通信的服务范围，从人与人通信延伸到了人与物、物与物智能互联，使移动通信技术渗透到更加广阔的行业和领域。NB-IOT技术在智慧城市、智慧医疗、智慧农业中扮演了举足轻重的角色，根据国际能源署调查，预计到2020年将有超过140亿部物联网终端接入网络。为了实现绿色低成本，这些设备都将联网以实现远程控制。

NB-IOT技术在未来有着广阔的应用前景，但受限于窄带宽，采样率较低，导致采样量化误差较大，由此产生的定时错误将严重影响物联网接入设备的性能，严重时甚至会造成不可挽回的重大损失。单方面看，提高采样率确实能有所改善，但增加的复杂度会导致系统负荷加大，提高了对设备的性能要求，同时也违背了NB-IOT绿色低功耗的设计理念。

发明内容

本发明的目的在于提供一种能够降低采样量化误差对定时性能的影响，提高窄带系统中下行同步信号定时的准确性的窄带系统中下行同步信号的定时方法。

实现本发明目的的技术解决方案为：一种窄带系统中下行同步信号的定时方法，包括以下步骤：

步骤1、接收端采用传统方法接收信号，并使用直接滑动相关器处理；

步骤2、选取相关器输出中的多个点进行曲线拟合；

步骤3、分析曲线特性计算峰值处对应实际时间，从而得出最终的定时结果。

进一步地，步骤1所述的接收端采用传统方法接收信号，并使用直接滑动相关器处理，具体如下：

步骤1.1、设定发射端同步信号的时域为x[m],m＝0,1,...,N-1，N为同步序列的长度，通过离散形式x[m]＝x_a(mT)得到发射端和接收端之间传输的信号x_a(t)，T为符号间隔，重建公式为：

设定同步信号前后不存在数据，即：

x[m]＝0,m≥N or m＜0 (2)

则连续同步信号表示为：

由于信号到达接收端的时间是任意的，接收端直接采样会因采样延迟造成量化误差，不考虑频偏和噪声时，忽略信道增益，以采样间隔T_s＝T进行采样，接收到的同步序列为：

式中，t_d为采样延迟，τ＝t_d/T_s为归一化后的采样延迟，

为采样函数，τ∈[0,1)；

步骤1.2、利用本地同步序列计算相关值，得到直接滑动相关器的输出为：

其中，z[k]为直接滑动相关器输出值，k为滑动相关器的索引；

通过最大似然估计找出相关器输出最大时对应的索引值，记为

即初步估计的定时点，表示为：

则y[n]对应的直接滑动相关器输出结果为：

当k和τ确定时，式(7)看作是不同Sa函数的累加和，m-n决定了Sa[π(m-n-k-τ)]的值，令p＝m-n，则p的取值范围为{-N+1,···0,1,···N-1}，代入式(7)得：

其中

是直接滑动相关器的输出；

理想直接滑动相关器的输出为：

其中，下标i表示理想情况；

将式(9)代入式(8)得直接滑动相关器的处理结果：

z(k,τ)＝Sa[π(k+τ)] (10)

进一步地，步骤2所述的选取相关器输出中的多个点进行曲线拟合，具体如下：

采用二次函数进行抛物线拟合，抛物线z的形式为：

z＝at²+bt+c (11)

其中，a、b、c为抛物线的参数，z为选取点的相关器输出值构成的矩阵，t为z中各相关器输出对应的时间点构成的矩阵；

根据抛物线性质，实际定时点t_p为：

三个点能够确定抛物线参数，因此采样率至少设为两倍以确保相关器输出有三点落在整条曲线的中心部分，选取相关器输出最大值点(t₂,z₂)及相邻两点(t₁,z₁),(t₃,z₃),z_i是对应于t_i的相关器输出值，且：

其中f_s＝1/T_s是采样率，式(11)表示为矩阵形式：

Z＝AS (14)

其中

系数矩阵A的行列式值为：

det(A)＝(t₁-t₂)(t₁-t₃)(t₂-t₃) (15)

由于t₁,t₂,t₃是三个不同的时间点，有det(A)≠0，因此系数矩阵A必定存在逆矩阵A^-1，在式(14)等号两边同时乘以逆矩阵A^-1，即求得解：

S＝A^-1Z (16)

抛物线的参数为：

则估计点

为：

进一步地，步骤3所述的分析曲线特性计算峰值处对应实际时间，从而得出最终的定时结果，具体如下：

根据曲线数学特性求出最大相关器输出对应的时间，即为所要估计的最终定时结果。

进一步地，步骤1中所述的直接滑动相关器，选取的输出点时间在(-T,T)范围内，T为符号间隔；输出点数量至少为三个；采样率至少为两倍符号速率f，其中f＝1/T，T为符号间隔。

本发明与现有技术相比，其显著优点为：(1)仅增加较少的复杂度，有效减小了量化误差的范围，提高了定时精度；(2)以较低的采样率，实现了高精度定时；(3)不需要改变现有系统参数，兼容性好。

附图说明

图1是传统直接相关定时方法的流程示意图。

图2是传统直接相关定时方法的两倍采样时直接相关器输出实际分布图。

图3是本发明窄带系统中下行同步信号的定时方法的流程示意图。

图4是本发明实施例中采用抛物线拟合后的相关器输出曲线图。

图5是本发明实施例中直接相关器定时和曲线拟合优化定时的性能比较曲线图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。

结合图1、图2、图3，本发明窄带系统中下行同步信号的定时方法，包括以下步骤：

步骤1、接收端采用传统方法接收信号，并使用直接滑动相关器处理，具体如下：

步骤1.1、设定发射端同步信号的时域为x[m],n＝0,1,…,N-1，N为同步序列的长度，而在现实系统中，发射端和接收端之间传输的信号x_a(t)是连续的，可以通过离散形式x[m]＝x_a(mT)得到，T为符号间隔，重建公式为：

设定同步信号前后不存在数据，即：

x[m]＝0,m≥N or m＜0 (2)

则连续同步信号可以表示为：

由于信号到达接收端的时间是任意的，接收端直接采样会因采样延迟造成量化误差，不考虑频偏和噪声时，忽略信道增益，以采样间隔T_s＝T进行采样，接收到的同步序列可以表示为：

式中，t_d为采样延迟，τ＝t_d/T_s为归一化后的采样延迟，

为采样函数，为了便于分析，设定τ∈[0,1)；

所述的直接滑动相关器，选取的输出点时间在(-T,T)范围内，T为符号间隔；输出点数量至少为三个；采样率至少为两倍符号速率f以确保相关器输出有三点落在整条曲线的中心部分，其中f＝1/T，T为符号间隔。

步骤1.2、如图1所示，利用本地同步序列计算相关值，得到直接滑动相关器的输出为：

其中，z[k]为直接滑动相关器输出值，k为滑动相关器的索引。

通过最大似然估计找出相关器输出最大时对应的索引值，记为

即估计的定时点，可表示为：

则y[n]对应的直接滑动相关器输出结果为：

当k和τ确定时，该式可看作是不同Sa函数的累加和，m-n决定了Sa[π(m-n-k-τ)]的值，为便于分析，进行重排，令p＝m-n，则p的取值范围为{-N+1,···0,1,···N-1}，代入式(7)可得：

其中

是直接滑动相关器的输出；

理想直接滑动相关器的输出为：

其中，下标i表示理想情况。

将式(9)代入式(8)得直接滑动相关器的处理结果：

z(k,τ)＝Sa[π(k+τ)] (10)

可以看到，在理想情况下，直接滑动相关器的输出是Sa函数，然而在实际情况中，滑动相关器输出无法避免侧峰，如果选用自相关性较好的特定序列，序列长度较长时，侧峰幅值远小于中心峰值，此时侧峰带来的影响很小，基本可以实现理想相关器的输出特性，因此直接滑动相关器输出可以近似认为是Sa函数形式。

两倍过采样时，采用自相关性较好的特定序列，图2给出了现实情况中直接滑动相关器输出的实际分布图，未经优化的量化误差范围为(-1/f_s,1/f_s)，f_s＝1/T_s是采样率；已知这些离散采样点的时间和相关器输出值，就可以进行曲线拟合得出曲线的实际表达式，然后根据曲线数学特性求出最大相关器输出对应的时间，即为所要估计的最终定时结果。图3给出了本发明改进后的相关定时流程，这样就消除了窄带系统中的采样量化误差。

步骤2、选取相关器输出中的多个点进行曲线拟合，具体如下：

因为Sa函数求导比较复杂，直接拟合Sa函数曲线复杂度较高，而只需求出峰值附近的相关值，且Sa函数中心部分近似于抛物线，因此可采用二次函数进行抛物线拟合；抛物线的一般形式为：

z＝at²+bt+c (11)

其中，a、b、c为抛物线的参数，z为选取点的相关器输出值构成的矩阵，t为z中各相关器输出对应的时间点构成的矩阵。

根据抛物线性质，实际定时点t_p为：

三个点可以确定抛物线参数，因此采样率至少设为两倍以确保相关器输出有三点落在整条曲线的中心部分，理论上更多的点能提高拟合精度，但同时也增加了复杂度。此外，Sa函数越靠近中心的部分越近似于抛物线，在此以选取三点拟合为例进行说明。

选取相关器输出最大值点(t₂,z₂)及相邻两点(t₁,z₁),(t₃,z₃),z_i是对应于t_i的相关器输出值，且：

其中f_s＝1/T_s是采样率，式(11)表示为矩阵形式：

Z＝AS (14)

其中

系数矩阵A的行列式值为：

det(A)＝(t₁-t₂)(t₁-t₃)(t₂-t₃) (15)

由于t₁,t₂,t₃是三个不同的时间点，有det(A)≠0，因此系数矩阵A必定存在逆矩阵A^-1，在式(14)等号两边同时乘以逆矩阵A^-1，即可求得解：

S＝A^-1Z (16)

为分析本方案的复杂度，再用数学解析法求解，抛物线的参数为：

则估计点

为：

与式(5)和式(6)中的直接相关定时相比，式(18)所示的拟合优化方案只增加了6个额外的乘法运算，复杂度很小，不会为系统增加太多处理负担。

步骤3、分析曲线特性计算峰值处对应实际时间，从而得出最终的定时结果，具体如下：

根据曲线数学特性求出最大相关器输出对应的时间，即为所要估计的最终定时结果。

实施例1

本发明的一个具体实施例，选取自相关性良好的ZC序列为例，ZC序列可以表示为：

其中，N是序列长度，μ＝1,2,…,N-1是ZC序列的根指数，这里序列长度取64，根指数设为25。系统参数设置为：同步信号在OFDM系统中频域生成，子载波间隔为15kHz，周期为10ms。选用AWGN信道，采样率为两倍。当定时误差大于0.15us时，判定为定时错误。

选取相关器输出峰值点及相邻两点进行抛物线拟合，图4给出了拟合得到的相关器输出曲线，同时添加了Sa函数作为参考，在中心部分两条曲线几乎重合，拟合特性较好。图5给出了直接相关器定时和曲线拟合优化后的定时性能比较，同时添加了更高采样率时直接相关器定时方法的性能以供参考。可以看到，在两倍采样时，本发明提出的窄带系统中下行同步信号的定时方法性能远超过直接相关器定时；在提高采样率后，八倍过采样时的直接相关器定时性能依旧不如两倍采样的曲线拟合优化方法。因此，本发明提出的窄带系统中下行同步信号的定时方法降低了采样量化误差对定时性能的影响，提高了了窄带系统中下行同步信号定时的准确性，同时只增加很少复杂度，不需要改变现有系统参数，兼容性好。

Claims (2)

1.一种窄带系统中下行同步信号的定时方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、接收端采用传统方法接收信号，并使用直接滑动相关器处理；

步骤2、选取相关器输出中的多个点进行曲线拟合；

步骤3、分析曲线特性计算峰值处对应实际时间，从而得出最终的定时结果；

步骤1所述的接收端采用传统方法接收信号，并使用直接滑动相关器处理，具体如下：

步骤1.1、设定发射端同步信号的时域为x[m]，m＝0，1，...，N-1，N为同步序列的长度，通过离散形式x[m]＝x_a(mT)得到发射端和接收端之间传输的信号x_a(t)，T为符号间隔，重建公式为：

设定同步信号前后不存在数据，即：

x[m]＝0，m≥N or m＜0 (2)

则连续同步信号表示为：

由于信号到达接收端的时间是任意的，接收端直接采样会因采样延迟造成量化误差，不考虑频偏和噪声时，忽略信道增益，以采样间隔T_s＝T进行采样，接收到的同步序列为：

式中，t_d为采样延迟，τ＝t_d/T_s为归一化后的采样延迟，

为采样函数，τ∈[0，1)；

步骤1.2、利用本地同步序列计算相关值，得到直接滑动相关器的输出为：

其中，z[k]为直接滑动相关器输出值，k为滑动相关器的索引；

通过最大似然估计找出相关器输出最大时对应的索引值，记为

即初步估计的定时点，表示为：

则y[n]对应的直接滑动相关器输出结果为：

当k和τ确定时，式(7)看作是不同Sa函数的累加和，m-n决定了Sa[π(m-n-k-τ)]的值，令p＝m-n，则p的取值范围为{-N+1，…0，1，…N-1}，代入式(7)得：

其中

是直接滑动相关器的输出；

理想直接滑动相关器的输出为：

其中，下标i表示理想情况；

将式(9)代入式(8)得直接滑动相关器的处理结果：

z(k，τ)＝Sa[π(k+τ)] (10)

步骤2所述的选取相关器输出中的多个点进行曲线拟合，具体如下：

采用二次函数进行抛物线拟合，抛物线z的形式为：

z＝at²+bt+c (11)

其中，a、b、c为抛物线的参数，z为选取点的相关器输出值构成的矩阵，t为z中各相关器输出对应的时间点构成的矩阵；

根据抛物线性质，实际定时点t_p为：

三个点能够确定抛物线参数，因此采样率至少设为两倍以确保相关器输出有三点落在整条曲线的中心部分，选取相关器输出最大值点(t₂，z₂)及相邻两点(t₁，z₁)，(t₃，Z₃)，z_i是对应于t_i的相关器输出值，且：

其中f_s＝1/T_s是采样率，式(11)表示为矩阵形式：

Z＝AS (14)

其中

系数矩阵A的行列式值为：

det(A)＝(t₁-t₂)(t₁-t₃)(t₂-t₃) (15)

由于t₁，t₂，t₃是三个不同的时间点，有

因此系数矩阵A必定存在逆矩阵A^-1，在式(14)等号两边同时乘以逆矩阵A^-1，即求得解：

S＝A^-1Z (16)

抛物线的参数为：

则估计点

为：

步骤3所述的分析曲线特性计算峰值处对应实际时间，从而得出最终的定时结果，具体如下：

根据曲线数学特性求出最大相关器输出对应的时间，即为所要估计的最终定时结果。

2.根据权利要求1所述的窄带系统中下行同步信号的定时方法，其特征在于，步骤1中所述的直接滑动相关器，选取的输出点时间在(-T,T)范围内，T为符号间隔；输出点数量至少为三个；采样率至少为两倍符号速率f，其中f＝1/T，T为符号间隔。

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