CN111093252A - 一种窄带物联网NB-IoT的分层快速搜索方法 - Google Patents
一种窄带物联网NB-IoT的分层快速搜索方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及窄带物联网技术领域，具体为一种窄带物联网NB‑IoT的分层快速搜索方法，包括：S1：以B0为步长进行搜索，若候选频点列表为空，执行步骤S2；S2：以B1为步长进行搜索，确定NPSS候选列表，若NPSS候选列表为空，执行S3；S3：以B2为步长进行信号搜索，确定NPSS候选列表。S2和S3均包括：S231：将待搜索范围按预设步长分为多个频域搜索窗；S232：按照设置的采样速率接收频域搜索窗的数据，进行NPSS自相关得到NPSS候选列表；S2中步长为B1，采样速率为P1；S3中步长为B2，采样速率为P2，B0大于B1，B1不小于B2，P2不小于P1。本发明提供的一种窄带物联网NB‑IoT的分层快速搜索方法，可以降低同步的计算量，减少运算时长，提高同步效率，使得用户设备可以更快的进入后续的处理流程。
Description
技术领域
本发明涉及窄带物联网技术领域，具体为一种窄带物联网NB-IoT的分层快速搜索方法。
背景技术
无线通信系统中，接收机和发射机需要首先进行时间和频率上同步，才可以正确接收信号。对于窄带物联网NB-IoT系统，基站通过发送主同步信号NPSS和辅同步信号NSSS用于用户设备进行同步。用户设备开机之后，首先需要小区搜索，并进行时间和频率上的同步。同步完成之后，才能进行后续的信号处理。因此，同步在NB-IoT系统中至关重要。
同步一般采用相关算法。相关描述两个信号的相似程度，分为自相关和互相关。自相关算法将接收信号不同延时的数据进行差分相关，用于匹配发送信号的周期性特征。互相关算法将接收信号和本地协议规定的发送信号相关。一般情况下，在频偏和时偏较大的情况下，使用自相关算法大致得到粗略的定时频率信息；然后再用互相关算法得到精确的定时信息。
NB-IoT小区的主同步信号每10毫秒出现一次，持续1毫秒，即一个子帧。NPSS子帧的14个符号中，为了不影响同频的LTE小区，前3个符号预留，不发送数据；后面11个符号发送数据。NPSS子帧不同符号的频域发送数据都是相同的，只是在时域发送之前，不同的符号会乘以不同的正负号，称之为掩码。NPSS这种周期出现的特性十分适合自相关检测。
NB-IoT的工作点比LTE系统更加低，信号有可能淹没在噪声以下，这就要求接收机不仅仅从信号能量来判断小区位置，更需要利用同步信号在目标频率范围内搜索NB-IoT小区。
刚开机时，用户设备不知道任何时间和频率信息，需要在很大的频率范围内进行搜索，这就造成了同步的计算量较大、运算时间较长。因此，需要快速的小区搜索方法，提高同步效率，使得用户设备更快的进入后续的处理流程。
发明内容
本发明提供了一种窄带物联网NB-IoT的分层快速搜索方法，可以降低同步的计算量，减少运算时长，提高同步效率，使得用户设备可以更快的进入后续的处理流程。
为了解决上述技术问题，本申请提供如下技术方案：
一种窄带物联网NB-IoT的分层快速搜索方法，包括以下步骤：
S1：以B0为步长进行信号搜索，检测频域信号能量，根据频域信号能量，确定小区所在的频点，得到候选频点列表，判断候选频点列表是否为空，若是则执行步骤S2，若否则执行步骤S4；
S2：以B1为步长进行信号搜索，检测窄带主同步信号NPSS自相关值，确定满足条件的NPSS候选列表，判断NPSS候选列表是否为空，若是则执行S3，若否则执行S5；
S3：以B2为步长进行信号搜索，检测窄带主同步信号NPSS自相关值，确定满足条件的NPSS候选列表，判断NPSS候选列表是否为空，若是则搜网失败，搜网结束；若否则执行S5；
S4：对候选频点列表中的候选频点进行NPSS自相关搜索得到NPSS候选列表，执行S5；
S5：进行整数倍频偏估计，确定整数倍频偏搜索范围，并选择不同的时域搜索精度调整；
所述S2和S3均包括以下步骤：
S231：将待搜索范围按照设置的步长分为多个频域搜索窗，每个频域搜索窗的宽度不大于步长；
S232：按照设置的采样速率接收每个频域搜索窗的数据，并进行NPSS自相关搜索得到NPSS候选列表；
S2中设置S231的步长为B1，S232的采样速率为P1；S3中设置S231的步长为B2，S232的采样速率为P2，所述B0大于B1，所述B1不小于B2，所述P2不小于P1。
本发明技术方案中，在小区搜索过程中，采用分层搜索模式，每一层可以搜索到不同的信噪比条件的小区。B0大于B1，B1不小于B2，搜索的步长逐层减小。S1的频域信号能量搜索速度最快，但只能够搜索到高信噪比的小区；S2可以搜索到中信噪比的小区，可以在系统中没有高信噪比小区的时候，较为快速的定位到中信噪比小区；S3搜索速度较慢，但是可以搜索到低信噪比的小区。
本发明中，通过S2可以使用更宽的频域搜索窗和更低的接收速率，可以有效减小搜索复杂度，以及提高搜索效率。使得中信噪比的小区更快的被搜索到，使得接收机更快的入网。
进一步，S1具体包括：
S101：将待搜索范围划分为若干个宽度为B0的频带；
S102：选取一个频带为当前频带，接收当前频带上的信号，通过FFT得到当前频带上不同的频点上的信号能量；
S103：重复S102直至所有频带均检测完毕。
进一步，S232包括：
S2321：对于每个频域搜索窗接收的数据，以一个无线帧时间长度为周期，对周期内的每个采样点的数据分别计算自相关结果，将不同周期之间的自相关结果进行累加；
S2322：判断搜索执行时长是否达到预设时长或自相关结果是否超过阈值，若是则停止搜索，并执行S2323；
S2323：对所有频域搜索窗的所有候选位置的自相关值进行排序，得到NPSS候选列表和NPSS信号的粗估计位置和粗频偏信息。
进一步，S2321具体包括：读取从周期内指定采样点τ开始的11个符号的数据，求取固定间隔δ个符号的自相关结果，将多个符号间的自相关结果进行合并得到最终判决量。
进一步，所述S2执行S2321时，根据时隙将符号分为2组，其中前4个符号为第一组，后7个符号为第二组，并在各自组内进行自相关。
在步骤S2中，通过符号分组，克服了在频偏较大时，每个时隙第一个符号比其他符号循环前缀多1个1.92MHz采样点造成的自相关结果偏差，提高了检测性能。
进一步，所述S2和S3中计算自相关时，采用的是非归一化自相关或归一化自相关；S2采用以下公式计算非归一化自相关：
S2采用以下公式计算归一化自相关：
S3采用以下公式计算非归一化自相关：
S3采用以下公式计算归一化自相关：
Aδ(τ)为自相关计算结果，s(m)为NPSS在不同符号上的掩码，δ＝1,2,…,K，K为需要计算相关值的最大符号间隔，m＝0,1,…,10，m表示符号索引标号，每个符号内的数据记为行向量Rm。
进一步，S2321中将多个符号间的自相关结果按照如下公式以不同的权重进行合并：
其中，wk为不同项的权重。
进一步，S5包括：
S501：根据
计算候选NPSS的小数倍频偏，angle()表示取弧度值；
S502：将候选NPSS的小数倍频偏补偿掉，以接收信号和本地NPSS信号的不同整数倍频偏的信号互相关结果作为判决准则，同时时间上搜索候选定时前后各Q个采样点，得到满足条件的整数倍频偏候选。
通过互相关结果作为判决准则，得到整数倍频偏。
进一步，S502中，若S5的上一步是S2，则整数倍频偏搜索范围不小于B1/F个整数倍频偏范围，降低时域搜索精度，每间隔NQ个时域采样点计算一次所有整数倍频偏相关值；S502中，若S5的上一步是S3，则搜索连续5个整数倍频偏范围，时域搜索间隔为1个采样点。
进一步，整数倍频偏搜索的频偏集合是以目标频点为中心，频率间隔为F＝(128/137)*15kHz的整数倍的频点集合。
附图说明
图1为本发明中窄带物联网NB-IoT的分层快速搜索方法流程图。
图2为本发明中窄带物联网NB-IoT的分层快速搜索方法频域搜索窗示意图。
图3为本发明中窄带物联网NB-IoT的窄带NPSS信号结构图。
具体实施方式
下面通过具体实施方式进一步详细说明：
如图1所示，本实施例的一种窄带物联网NB-IoT的分层快速搜索方法，包括以下步骤：
S1：以B0为步长进行信号搜索，检测频域信号能量，根据频域信号能量，确定小区所在的频点，得到候选频点列表，判断候选频点列表是否为空，若是则执行步骤S2，若否则执行步骤S4；
S2：以B1为步长进行信号搜索，检测窄带主同步信号NPSS自相关值，确定满足条件的NPSS候选列表，判断NPSS候选列表是否为空，若是则执行S3，若否则执行S5；
S3：以B2为步长进行信号搜索，检测窄带主同步信号NPSS自相关值，确定满足条件的NPSS候选列表，判断NPSS候选列表是否为空，若是则搜网失败，搜网结束；若否则执行S5；
S4：对候选频点列表中的候选频点进行NPSS自相关搜索得到NPSS候选列表，执行S5；
S5：进行整数倍频偏估计。根据前述步骤的搜索带宽确定整数倍频偏搜索范围，并选择不同的时域搜索精度调整；
所述B0大于B1，所述B1不小于B2。
具体到本实施例中，B0优选为5MHz。S1具体包括：
S101：将待搜索范围划分为若干个宽度为B0的频带；
S102：选取一个频带为当前频带，接收当前频带上的信号，使用9.6MHz采样率接收信号；每接收128个采样点做一次FFT，通过FFT得到当前频带上不同NB-IoT频点上的信号能量；
S103：重复S102直至所有频带均检测完毕。
S2和S3均包括以下步骤：
S231：将待搜索范围按照设置的步长分为多个频域搜索窗，每个频域搜索窗的宽度不大于步长；
S232：按照设置的采样速率接收每个频域搜索窗的数据，并进行NPSS自相关搜索得到NPSS候选列表；
S232包括：
S2321：对于每个频域搜索窗接收的数据，以一个无线帧时间长度为周期，对周期内的每个采样点的数据分别计算自相关结果，将不同周期之间的自相关结果进行累加；
S2322：判断搜索执行时长是否达到预设时长或自相关结果是否超过阈值，若是则停止搜索，并执行S2323；
S2323：对所有频域搜索窗的所有候选位置的自相关值进行排序，得到NPSS候选列表和NPSS信号的粗估计位置和粗频偏信息。
S2中设置的步长为B1，采样速率为P1；S3中设置的步长为B2，采样速率为P2，所述P2不小于P1。
本实施例中，B1优选为1MHz，P1优选为240kHz，S2中，每个频域搜索窗的宽度不大于1MHz，使用240kHz的采样速率接收每个频域搜索窗的数据，接收机滤波器滤除频域搜索窗以外的信号后，送入基带处理模块，以一个无线帧时间长度10ms为周期，每个周期共2400个采样点。对该周期内的每个点分别计算自相关结果，不同周期之间的自相关结果进行累加。
B2优选为200KHz，P2优选为240kHz，同样的，S3中，每个频域搜索窗的宽度不大于200kHz。由于NB-IoT小区的中心频点都是100kHz的整数倍，占用带宽为200kHz，所以本步骤中相邻的频域搜索窗会有重叠，重叠部分的大小为100kHz，S1、S2和S3中对应的频域搜索窗的关系如图2所示。使用240kHz的采样速率接收每个频域搜索窗的数据，接收机滤波器滤除频域搜索窗以外的信号后，送入基带处理模块，以一个无线帧时间长度10ms为周期，每个周期共2400个采样点。对该周期内的每个点分别计算自相关结果，不同周期之间的自相关结果进行累加。
为了简化运算，也可以使相邻的多个采样点数据平均之后作为一个采样位置，本实施例中优选为2个采样点。当搜索执行到预设时长40ms，或者自相关结果大于门限阈值或者峰均比大于门限阈值即可停止。对所有频域搜索窗的所有候选位置的自相关值进行排序，得到NPSS信号的粗估计位置和粗频偏信息。
S2321具体包括：读取从周期内指定采样点τ开始的11个符号的数据，求取固定间隔δ个符号的自相关结果，将多个符号间的自相关结果进行合并得到最终判决量。
S2执行S2321时，根据时隙将符号分为2组，其中前4个符号为第一组，后7个符号为第二组，并在各自组内进行自相关。
S2可以采用的非归一化自相关或归一化自相关，
采用以下公式计算非归一化自相关：
S2采用以下公式计算归一化自相关：
S3中计算自相关时，也可以采用非归一化自相关或归一化自相关；
S3采用以下公式计算非归一化自相关：
S3采用以下公式计算归一化自相关：
本实施例中，S2和S3均采用归一化自相关。
上述的公式中，Aδ(τ)为自相关计算结果，s(m)为NPSS在不同符号上的掩码，其取值为[1 1 1 1 -1 -1 1 1 1 -1 1]。如图3所示，NPSS信号在11个子载波上发送，每个符号的原始数据相同，但是有不同的掩码，在自相关时，需要将掩码补偿掉。δ＝1,2,…,K，K为需要计算相关值的最大符号间隔，本实施例中优选为3，m＝0,1,…,10，m表示符号索引标号，每个符号内的数据记为行向量Rm。
S2321中将多个符号间的自相关结果按照如下公式以不同的权重进行合并：
其中，wk为不同项的权重。
步骤S2和S3中所有频域搜索窗的所有候选的自相关判决量绝对值进行排序，确定满足条件的NPSS候选，其时域位置就是NPSS第4个OS的起始位置。
S5包括：
S501：根据
计算候选NPSS的小数倍频偏，angle()表示取弧度值；
S502：将候选NPSS的小数倍频偏补偿掉，以接收信号和本地NPSS信号的不同整数倍频偏的信号互相关结果作为判决准则，同时时间上搜索候选定时前后各Q个采样点，得到满足条件的整数倍频偏候选。优选地，Q＝16。
S502中，若S5的上一步是S2，即从S2的NPSS候选列表来计算整数倍频偏时，整数倍频偏搜索范围不小于B1/F个，整数倍频偏频域搜索个数比较多，则可以降低时域搜索精度，每间隔NQ个时域采样点计算一次所有整数倍频偏相关值；优选地，NQ＝8；若S5的上一步是S3，即从S3的NPSS候选列表来计算整数倍频偏时，整数倍频偏搜索范围为目标频点附近的5个整数倍频偏位置：-2F，-F，0，F，2F，频域搜索范围较小，时域搜索不需要降低搜索精度，搜索间隔为1个采样点。其中，频率间隔为F＝(128/137)*15kHz。
以上的仅是本发明的实施例，该发明不限于此实施案例涉及的领域，方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述，所属领域普通技术人员知晓申请日或者优先权日之前发明所属技术领域所有的普通技术知识，能够获知该领域中所有的现有技术，并且具有应用该日期之前常规实验手段的能力，所属领域普通技术人员可以在本申请给出的启示下，结合自身能力完善并实施本方案，一些典型的公知结构或者公知方法不应当成为所属领域普通技术人员实施本申请的障碍。应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些也应该视为本发明的保护范围，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准，说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。
Claims (10)
1.一种窄带物联网NB-IoT的分层快速搜索方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1：以B0为步长进行信号搜索，检测频域信号能量，根据频域信号能量，确定小区所在的频点，得到候选频点列表，判断候选频点列表是否为空，若是则执行步骤S2，若否则执行步骤S4；
S2：以B1为步长进行信号搜索，检测窄带主同步信号NPSS自相关值，确定满足条件的NPSS候选列表，判断NPSS候选列表是否为空，若是则执行S3，若否则执行S5；
S3：以B2为步长进行信号搜索，检测窄带主同步信号NPSS自相关值，确定满足条件的NPSS候选列表，判断NPSS候选列表是否为空，若是则搜网失败，搜网结束；若否则执行S5；
S4：对候选频点列表中的候选频点进行NPSS自相关搜索得到NPSS候选列表，执行S5；
S5：进行整数倍频偏估计，确定整数倍频偏搜索范围，并选择不同的时域搜索精度调整；
所述S2和S3均包括以下步骤：
S231：将待搜索范围按照设置的步长分为多个频域搜索窗，每个频域搜索窗的宽度不大于步长；
S232：按照设置的采样速率接收每个频域搜索窗的数据，并进行NPSS自相关搜索得到NPSS候选列表；
S2中设置S231的步长为B1，S232的采样速率为P1；S3中设置S231的步长为B2，S232的采样速率为P2，所述B0大于B1，所述B1不小于B2，所述P2不小于P1。
2.根据权利要求1所述的一种窄带物联网NB-IoT的分层快速搜索方法，其特征在于：S1具体包括：
S101：将待搜索范围划分为若干个宽度为B0的频带；
S102：选取一个频带为当前频带，接收当前频带上的信号，通过FFT得到当前频带上不同的频点上的信号能量；
S103：重复S102直至所有频带均检测完毕。
3.根据权利要求2所述的一种窄带物联网NB-IoT的分层快速搜索方法，其特征在于：S232包括：
S2321：对于每个频域搜索窗接收的数据，以一个无线帧时间长度为周期，对周期内的每个采样点的数据分别计算自相关结果，将不同周期之间的自相关结果进行累加；
S2322：判断搜索执行时长是否达到预设时长或自相关结果是否超过阈值，若是则停止搜索，并执行S2323；
S2323：对所有频域搜索窗的所有候选位置的自相关值进行排序，得到NPSS候选列表和NPSS信号的粗估计位置和粗频偏信息。
4.根据权利要求3所述的一种窄带物联网NB-IoT的分层快速搜索方法，其特征在于：S2321具体包括：读取从周期内指定采样点τ开始的11个符号的数据，求取固定间隔δ个符号的自相关结果，将多个符号间的自相关结果进行合并得到最终判决量。
5.根据权利要求4所述的一种窄带物联网NB-IoT的分层快速搜索方法，其特征在于：所述S2执行S2321时，根据时隙将符号分为2组，其中前4个符号为第一组，后7个符号为第二组，并在各自组内进行自相关。
6.根据权利要求5所述的一种窄带物联网NB-IoT的分层快速搜索方法，其特征在于：所述S2和S3中计算自相关时，采用的是非归一化自相关或归一化自相关；
S2采用以下公式计算非归一化自相关：
S2采用以下公式计算归一化自相关：
S3采用以下公式计算非归一化自相关：
S3采用以下公式计算归一化自相关：
Aδ(τ)为自相关计算结果，s(m)为NPSS在不同符号上的掩码，δ＝1,2,…,K，K为需要计算相关值的最大符号间隔。
7.根据权利要求6所述的一种窄带物联网NB-IoT的分层快速搜索方法，其特征在于：S2321中将多个符号间的自相关结果按照如下公式以不同的权重进行合并：
其中，wk为不同项的权重。
8.根据权利要求1所述的一种窄带物联网NB-IoT的分层快速搜索方法，其特征在于：S5包括：
S501：根据
计算候选NPSS的小数倍频偏，angle()表示取弧度值；
S502：将候选NPSS的小数倍频偏补偿掉，以接收信号和本地NPSS信号的不同整数倍频偏的信号互相关结果作为判决准则，同时时间上搜索候选定时前后各Q个采样点，得到满足条件的整数倍频偏候选。
9.根据权利要求8所述的一种窄带物联网NB-IoT的分层快速搜索方法，其特征在于：S502中，若S5的上一步是S2，则搜索连续不小于B1/F个整数倍频偏范围，并降低时域搜索精度，每间隔NQ个时域采样点计算一次所有整数倍频偏相关值；S502中，若S5的上一步是S3，则搜索连续5个整数倍频偏范围，时域搜索间隔为1个采样点。
10.根据权利要求9所述的一种窄带物联网NB-IoT的分层快速搜索方法，其特征在于：所述整数倍频偏搜索范围是以目标频点为中心，频率间隔为F＝(128/137)*15kHz的整数倍的频点集合。
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