CN111130683A - 窄带物联网同频邻小区搜索方法及搜索系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种窄带物联网同频邻小区搜索方法及搜索系统。本发明一种窄带物联网同频邻小区搜索方法，包括：窄带物联网终端接收到无线信号并下变频到基带；数字前端给出一个帧长的时域基带信号，并与本地NPSS序列进行互相关，随后对互相关序列进行延迟自相关；从NPSS相关序列的结果中找到若干峰值，计算各峰值与相关序列均值的比值；计算记录的一组峰均比值的均值和标准差，并据此判定存在NPSS信号的峰值及其对应位置；利用检测到的NPSS序列实现频偏估计，并使用频偏估计结果判定误检的NPSS序列。本发明的有益效果：本发明可以有效降低由于同频邻小区窄带同步信号在时间上重叠引起的高虚警概率，进而提高邻小区搜索性能。

Description

窄带物联网同频邻小区搜索方法及搜索系统
技术领域
本发明涉及无线通信技术领域，具体涉及一种窄带物联网同频邻小区搜索方法及搜索系统。
背景技术
窄带物联网的邻小区搜索用于在终端设备与服务小区同步以后，需要测量服务小区的相邻小区的无线信道质量，并对邻小区进行同步及跟踪，当终端设备需要进行小区重选或者小区切换时可以快速实现。
传统的邻小区搜索会通过利用本地的同步信号序列与接收到的可能包含同步信号的序列进行互相关，利用计算出的峰值阈值来对从相关序列中找出的峰值进行门限判决，并据此认定是否有可用邻小区存在。专利“用户终端及其邻小区检测方法”(公开号：106817714B)使用了上述门限检测方法来实现对邻小区的主同步信号、辅同步信号以及小区标识的检测。
传统技术存在以下技术问题：
为了保证可靠的检测概率，以上方法对峰值阈值的选取有苛刻的要求，因此急需一种新的邻小区搜索方法，提供可靠的邻小区检测性能。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种窄带物联网同频邻小区搜索方法及搜索系统。
为了解决上述技术问题，本发明提供了所述方案包括以下步骤：
NB-IoT终端设备接收基站发送的信号，并下变频至基带；数字前端给出一个NB-IoT下行帧长度的时域基带信号；利用本地NPSS序列与接收到的数据进行互相关后，利用互相关序列进行延迟自相关；从NPSS相关序列的结果中找到若干峰值，计算各峰值与相关序列均值的比值；计算记录的一组峰均比值的均值和标准差，并据此判定存在NPSS信号的峰值及其对应位置；利用检测到的 NPSS序列实现频偏估计，并使用频偏估计结果判定误检的NPSS序列；利用傅里叶变换将时域NB-IoT基带信号变换到频域；利用本地NSSS序列与接收的频域数据互相关，获得互相关序列；从NSSS相关序列的结果中找到若干峰值，计算各峰值与相关序列均值的比例关系，并记录峰均比的数值；计算记录的一组峰均比值的均值和标准差，并据此判定存在NSSS信号的峰值并推算出小区标识以及系统帧号。
所述从NPSS相关序列的结果中找到若干峰值，计算各峰值与相关序列均值的比值，包括：通过延迟自相关获得的NPSS相关序列表示为 SEQNPSS(i),0≤i≤NNPSS-1，其中NNPSS表示一个NB-IoT无线帧中包含的采样点数，计算出序列的算术平均值MeanNPSS，并对序列SEQNPSS(i)排序，计算序列中模值最大的KNPSS个元素与MeanNPSS的比值RatioNPSS(k)。
所述计算记录的一组峰均比值的均值和标准差，并据此判定存在NPSS信号的峰值及其对应位置，包括：计算峰均比值序列RatioNPSS(k)的均值ENPSS和标准差σNPSS，并将ENPSS+mσNPSS作为判决阈值ThrNPSS，当
Figure BDA0002339044670000021
时，则将
Figure BDA0002339044670000022
对应的相关序列中的位置作为NPSS起始时刻，并依次找出所有满足门限判决条件的
Figure BDA0002339044670000023
的集合。
所述利用检测到的NPSS序列实现频偏估计，并使用频偏估计结果判定误检的NPSS序列，包括：利用NPSS信号的重复特性可以通过不同NPSS符号的相位差估计出频偏值，由于不同小区的基站之间的频率具有高度的同步特性，因此估计出的频偏与服务小区的频偏的绝对差值大于阈值ThrCFO时则认定当前位置的NPSS信号为误检。
所述通过互相关获得的NSSS相关序列表示为SEQNSSS(i),0≤i≤NNSSS-1，其中 NNSSS表示NB-IoT小区标识数目与NSSS序列承载的系统帧号的数目的乘积，计算出相关序列的算术平均值MeanNSSS，并对序列SEQNSSS(i)排序，计算序列中模值最大的KNSSS个元素与MeanNSSS的比值RatioNSSS(k)。
所述计算记录的一组峰均比值的均值和标准差，并据此判定存在NSSS信号的峰值并推算出小区标识以及系统帧号，包括：计算峰均比值序列RatioNSSS(k)的均值ENSSS和标准差σNSSS，并将ENSSS+mσNSSS作为判决阈值ThrNSSS，当
Figure BDA0002339044670000031
时，则利用
Figure BDA0002339044670000032
对应的相关序列中的位置推算出对应的小区标识以及系统帧号。
本发明还提供了一种搜索系统，所述搜索系统包括：NPSS互相关单元，适用于实现接收数据与本地NPSS信号互相关；NPSS自相关单元，适用于对NPSS 互相关序列进行延迟自相关；检测与恢复单元，适用于恢复接收数据中的频偏与时偏；傅里叶变换单元，适用于将接收的时域数据变换到频域；NSSS互相关单元，适用于将接收的NSSS信号与本地的NSSS信号互相关；统计单元一，适用于计算与NPSS信号有关的均值与标准差；统计单元二，适用于计算与NSSS 信号有关的均值与标准差；NSSS检测单元，适用于检测接收信号中的NSSS序列；小区标识及帧号识别单元，适用于识别检测到的NSSS序列中承载的小区标识及帧号信息。
所述恢复单元包括：利用NPSS信号的延迟自相关序列中元素的相位差来估计出的频率以及峰值检测估计出的时间同步位置来恢复接收信号中的频偏与时偏。
所述统计单元一包括：将序列SEQNPSS(i)中的KNPSS个峰值去掉，并计算算术平均值MeanNPSS；计算峰均比值序列RatioNPSS(k)的均值ENPSS和标准差σNPSS。
所述统计单元二包括：将序列SEQNSSS(i)中的KNSSS个峰值去掉，并计算算术平均值MeanNSSS；计算峰均比值序列RatioNSSS(k)的均值ENSSS和标准差σNSSS。
基于同样的发明构思，本申请还提供一种计算机设备，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，所述处理器执行所述程序时实现任一项所述方法的步骤。
基于同样的发明构思，本申请还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现任一项所述方法的步骤。
基于同样的发明构思，本申请还提供一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行任一项所述的方法。
本发明的有益效果：
本发明可以有效降低由于同频邻小区窄带同步信号在时间上重叠引起的高虚警概率，进而提高邻小区搜索性能。
附图说明
图1是本发明窄带物联网同频邻小区搜索方法的流程图。
图2是本发明窄带物联网同频邻小区搜索方法中的峰值检测方法流程图。
图3是本发明窄带物联网同频邻小区搜索搜索系统的结构示意图。
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说明，以使本领域的技术人员可以更好地理解本发明并能予以实施，但所举实施例不作为对本发明的限定。
窄带物联网在进行同频邻小区搜索的时候，由于多个小区的物理同步信号在时间上重叠，不仅导致被检测小区的信干噪比降低，还由于不同小区的NSSS 信号间具有一定的相关性，导致邻小区检测容易出现较高概率的误检。
针对以上问题，本发明实施方式中提供了一种同频邻小区的搜索方法，通过改进现有方法中峰值门限计算以及判决策略来提供正确检测概率，进而减少了误检的可能性。下面结合附图对本发明的具体实施方式作详细说明。
如图1所示，本发明实施例提供了一种窄带物联网同频邻小区搜索方法，所述方法包括如下步骤：
步骤S101，窄带物联网终端接收到无线信号并下变频到基带。
步骤S102，数字前端给出一个帧长的时域基带信号，并与本地NPSS序列进行互相关，随后对互相关序列进行延迟自相关。
在具体实施中，由于窄带物联网的NPSS信号具有单一性，因此本地NPSS 序列是预先存储在终端中的。又由于NPSS序列在时域上具有重复性，因此可以进行延迟自相关来提升相关检测的性能。
步骤S103，从NPSS相关序列的结果中找到若干峰值，计算各峰值与相关序列均值的比值。
在具体实施中，如图2中步骤S201、S202及S203所示，通过延迟自相关获得的NPSS相关序列表示为SEQNPSS(i),0≤i≤NNPSS-1，其中NNPSS表示一个NB-IoT 无线帧中包含的采样点数，计算出序列的算术平均值MeanNPSS，并对序列 SEQNPSS(i)排序，计算序列中模值最大的KNPSS个元素与MeanNPSS的比值 RatioNPSS(k)。
步骤S104，计算记录的一组峰均比值的均值和标准差，并据此判定存在 NPSS信号的峰值及其对应位置。
在具体实施中，如图2中步骤S204所示，计算峰均比值序列RatioNPSS(k)的均值ENPSS和标准差σNPSS，并将ENPSS+mσNPSS作为判决阈值ThrNPSS，当
Figure BDA0002339044670000051
时，则将kjNPSS对应的相关序列中的位置作为NPSS起始时刻，并依次找出所有满足门限判决条件的
Figure BDA0002339044670000052
的集合。
步骤S105，利用检测到的NPSS序列实现频偏估计，并使用频偏估计结果判定误检的NPSS序列。
在具体实施中，可以利用NPSS信号的重复特性可以通过不同NPSS符号的相位差估计出频偏值，由于不同小区的基站之间的频率具有高度的同步特性，因此估计出的频偏与服务小区的频偏的绝对差值大于阈值ThrCFO时则认定当前位置的NPSS信号为误检。
步骤S106，利用傅里叶变换将时域基带信号变换到频域。
步骤S107，利用本地NSSS序列与接收的频域数据互相关，获得互相关序列。
在具体实施中，所述通过互相关获得的NSSS相关序列表示为 SEQNSSS(i),0≤i≤NNSSS-1，其中NNSSS表示NB-IoT小区标识数目与NSSS序列承载的系统帧号的数目的乘积，计算出相关序列的算术平均值MeanNSSS，并对序列 SEQNSSS(i)排序，计算序列中模值最大的KNSSS个元素与MeanNSSS的比值RatioNSSS(k)。
步骤S108，从NSSS相关序列的结果中找到若干峰值，计算各峰值与相关序列均值的比例关系，并记录峰均比的数值。
步骤S109，计算记录的一组峰均比值的均值和标准差，并据此判定存在 NSSS信号的峰值并推算出小区标识以及系统帧号。
在具体实施中，计算峰均比值序列RatioNSSS(k)的均值ENSSS和标准差σNSSS，并将ENSSS+mσNSSS作为判决阈值ThrNSSS，当
Figure BDA0002339044670000061
时，则利用
Figure BDA0002339044670000062
对应的相关序列中的位置推算出对应的小区标识以及系统帧号。
如图3所示，本发明实施例提供了一种邻小区搜索系统。
在具体实施中，该搜索系统包括：NPSS互相关单元S301，适用于实现接收数据与本地NPSS信号互相关；NPSS自相关单元S302，适用于对NPSS互相关序列进行延迟自相关；检测与恢复单元S304，适用于恢复接收数据中的频偏与时偏；傅里叶变换单元S305，适用于将接收的时域数据变换到频域；NSSS互相关单元S306，适用于将接收的NSSS信号与本地的NSSS信号互相关；统计单元一S303，适用于计算与NPSS信号有关的均值与标准差；统计单元二S307，适用于计算与NSSS信号有关的均值与标准差；NSSS检测单元S308，适用于检测接收信号中的NSSS序列；小区标识及帧号识别单元S309，适用于识别检测到的NSSS序列中承载的小区标识及帧号信息。
以上所述实施例仅是为充分说明本发明而所举的较佳的实施例，本发明的保护范围不限于此。本技术领域的技术人员在本发明基础上所作的等同替代或变换，均在本发明的保护范围之内。本发明的保护范围以权利要求书为准。

Claims (10)

1.一种窄带物联网同频邻小区搜索方法，其特征在于，包括：
窄带物联网终端接收到无线信号并下变频到基带。
数字前端给出一个帧长的时域基带信号，并与本地NPSS序列进行互相关，随后对互相关序列进行延迟自相关；
从NPSS相关序列的结果中找到若干峰值，计算各峰值与相关序列均值的比值；
计算记录的一组峰均比值的均值和标准差，并据此判定存在NPSS信号的峰值及其对应位置；
利用检测到的NPSS序列实现频偏估计，并使用频偏估计结果判定误检的NPSS序列；
利用傅里叶变换将时域基带信号变换到频域；
利用本地NSSS序列与接收的频域数据互相关，获得互相关序列；
计算记录的一组峰均比值的均值和标准差，并据此判定存在NSSS信号的峰值并推算出小区标识以及系统帧号。
2.如权利要求1所述的窄带物联网同频邻小区搜索方法，其特征在于，通过延迟自相关获得的NPSS相关序列表示为SEQNPSS(i),0≤i≤NNPSS-1，其中NNPSS表示一个NB-IoT无线帧中包含的采样点数，计算出序列的算术平均值MeanNPSS，并对序列SEQNPSS(i)排序，计算序列中模值最大的KNPSS个元素与MeanNPSS的比值RatioNPSS(k)。
3.如权利要求1所述的窄带物联网同频邻小区搜索方法，其特征在于，计算峰均比值序列RatioNPSS(k)的均值ENPSS和标准差σNPSS，并将ENPSS+mσNPSS作为判决阈值ThrNPSS，当
Figure FDA0002339044660000011
时，则将
Figure FDA0002339044660000012
对应的相关序列中的位置作为NPSS起始时刻，并依次找出所有满足门限判决条件的
Figure FDA0002339044660000013
的集合。
4.如权利要求1所述的窄带物联网同频邻小区搜索方法及搜索系统，其特征在于，利用NPSS信号的重复特性通过不同NPSS符号的相位差估计出频偏值，由于不同小区的基站之间的频率具有高度的同步特性，因此估计出的频偏与服务小区的频偏的绝对差值大于阈值ThrCFO时则认定当前位置的NPSS信号为误检。
5.如权利要求1所述的窄带物联网同频邻小区搜索方法，其特征在于，所述通过互相关获得的NSSS相关序列表示为SEQNSSS(i),0≤i≤NNSSS-1，其中NNSSS表示NB-IoT小区标识数目与NSSS序列承载的系统帧号的数目的乘积，计算出相关序列的算术平均值MeanNSSS，并对序列SEQNSSS(i)排序，计算序列中模值最大的KNSSS个元素与MeanNSSS的比值RatioNSSS(k)。
6.如权利要求1所述的窄带物联网同频邻小区搜索方法，其特征在于，计算峰均比值序列RatioNSSS(k)的均值ENSSS和标准差σNSSS，并将ENSSS+mσNSSS作为判决阈值ThrNSSS，当
Figure FDA0002339044660000021
时，则利用
Figure FDA0002339044660000022
对应的相关序列中的位置推算出对应的小区标识以及系统帧号。
7.一种窄带物联网同频邻小区搜索系统，其特征在于，NPSS互相关单元，适用于实现接收数据与本地NPSS信号互相关；NPSS自相关单元，适用于对NPSS互相关序列进行延迟自相关；检测与恢复单元，适用于恢复接收数据中的频偏与时偏；傅里叶变换单元，适用于将接收的时域数据变换到频域；NSSS互相关单元，适用于将接收的NSSS信号与本地的NSSS信号互相关；统计单元一，适用于计算与NPSS信号有关的均值与标准差；统计单元二，适用于计算与NSSS信号有关的均值与标准差；NSSS检测单元，适用于检测接收信号中的NSSS序列；小区标识及帧号识别单元，适用于识别检测到的NSSS序列中承载的小区标识及帧号信息。
8.一种计算机设备，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，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1到7任一项所述方法的步骤。
9.一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，该程序被处理器执行时实现权利要求1到7任一项所述方法的步骤。
10.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1到7任一项所述的方法。
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