CN112205059B - 用于信号检测的方法、装置和计算机可读介质 - Google Patents

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Abstract

本公开的实施例涉及用于无线通信系统中的信号检测的方法、装置和计算机程序产品。一种在终端设备处实现的方法包括：基于预定的第一类型的循环前缀(CP)的长度和要被检测的信号中的符号序列的长度，获得用于接收到的样本序列的相关性度量；基于相关性度量来确定信号的CP的类型；以及基于所确定的CP的类型，从接收到的样本序列中检测包括CP和符号序列的信号。

Description

用于信号检测的方法、装置和计算机可读介质
技术领域
本公开的非限制性和示例实施例总体上涉及无线通信的技术领域，并且具体地涉及用于无线通信系统中的信号检测的方法、装置和计算机程序产品。
背景技术
本部分介绍了可以有助于更好地理解本公开的各方面。因此，本部分的陈述应当从这一角度来阅读，而不应当被理解为对现有技术中存在的内容或对现有技术中不存在的内容的承认。
在无线系统中，需要支持各种服务。当前，在第三代合作伙伴计划(3GPP)中，已经讨论了用于支持无人机(UAV)的网络。例如，预期长期演进(LTE)网络将支持UAV，并且相关工作已经在3GPP无线电接入网络1(RAN1)和RAN2会议中进行了讨论。
引入空中UE给LTE系统带来了一些新的挑战，其中之一是下行链路(DL)/(上行链路)UL干扰，尤其是在用于空中的DL中。由于来自相邻演进型NodeB(eNB)的强烈干扰，空中UE的接收器处的DL信号与干扰加噪声比(SINR)和吞吐量可能会受到显著影响。
为了抑制/减少对无人机的强烈的小区间干扰，在3GPP RAN1#91会议中已经提出了各种解决方案，诸如eNB侧的全尺寸多输入多输出(MIMO)、UAV侧的定向天线、UAV侧的波束成形(用于接收滤波)、覆盖扩展、协作多点传输(CoMP)联合地传输(JT)、资源预留和资源静音等。在所提出的解决方案中，CoMP-JT得到了很多公司的支持。
然而，通过引入网络协调方案(诸如COMP-JT)，必须解决若干实际问题。如由索尼于2017年11月27日至12月1日在美国里诺内华达州的3GPP TSG RAN1会议#91上发布的题为“DL interference mitigation for aerial vehicle”的文档R1-1720472和由爱立信在相同的会议上发布的题为“On DL interference mitigation”的文档R1-1720859中讨论的，与高度相关的CoMP大小和CoMP-JT可能引起延迟扩展明显大于LTE循环前缀(CP)的长度，这可能会引起符号间干扰(ISI)和载波间干扰(ICI)。
此外，如由华为在3GPP TSG RAN1 Meeting#91中发布的题为“DL Baselineevaluation for drones”的文档R1-1719469中讨论的，具有低SINR的空中UE可能需要多次尝试才能成功解码同步信号和物理广播信道(PBCH)，这可能会使其几何形状劣化并且影响吞吐量。
发明内容
本公开的各种实施例主要旨在提供用于在通信网络中实施与业务路由有关的规则的方法、装置和计算机程序产品。
在本公开的第一方面，提供了一种在终端设备处实现的方法。该方法包括：基于预定的第一类型的CP的长度和要被检测的信号中的符号序列的长度，获得用于接收到的样本序列的相关性度量；基于相关性度量来确定信号的CP的类型；以及基于CP的所确定的类型，从接收到的样本序列中检测包括CP和符号序列的信号。
在一些实施例中，获得用于接收到的样本序列的相关性度量可以包括通过下式获取相关性度量：其中φ(n)表示相关性度量，n是时间索引，y(n+k)表示接收到的样本序列中的第(n+k)样本，N表示符号序列的长度，B1_CP表示第一类型的CP的长度，并且C是调整因子。
在一些实施例中，基于相关性度量确定CP的类型可以包括：响应于相关性度量包括峰值平稳段，确定CP为预定的第二类型；或者响应于相关性度量包括脉冲形峰值，确定CP为预定的第一类型。
在一些实施例中，从接收到的样本序列中检测信号可以包括：基于CP的所确定的类型以及信号的主同步信号(PSS)序列和辅同步信号(SSS)序列的特性，联合地确定PSS序列和SSS序列的位置。在另一实施例中，联合地确定PSS序列和SSS序列的位置可以包括：针对时间窗口中的每个时间点，基于CP的所确定的类型和作为信号的开始位置的时间点，确定PSS序列的位置和SSS序列的位置；通过以下来获得第一结果：基于所确定的PSS序列的位置将PSS序列的前一半与PSS序列的后一半相关；通过以下来获得第二结果：基于所确定的SSS序列的位置将SSS序列的前一半与SSS序列的后一半相乘；以及获得第一结果和第二结果的和；以及确定与和的最大值相关联的时间点作为信号的开始位置；以及基于所确定的开始位置确定PSS序列和SSS序列的位置。
在一些实施例中，该方法还可以包括：基于信号的检测来确定无线通信系统的双工模式。在一些实施例中，基于信号的检测来确定无线通信系统的双工模式可以包括：响应于和的最大值大于或等于第一阈值，将双工模式确定为频分双工(FDD)模式。在另一实施例中，基于信号的检测来确定无线通信系统的双工模式可以包括：响应于和的最大值小于第一阈值，将第一结果或第二结果的最大值与第二阈值相比较，该第二阈值小于第一阈值；以及响应于第一结果或第二结果的最大值大于或等于第二阈值，将双工模式确定为时分双工(TDD)模式。在一些实施例中，基于信号的检测来确定无线通信系统的双工模式可以包括：响应于和在预定时间段内具有两个峰值，将双工模式确定为TDD模式。
在一些实施例中，检测信号还可以包括：还基于所确定的位置来检测PSS序列和SSS序列。
在本公开的第二方面，提供了一种终端设备。该终端设备包括至少一个处理器；以及至少一个存储器，该至少一个存储器包括计算机程序代码；至少一个存储器和计算机程序代码被配置为与至少一个处理器一起使终端设备至少通过以下来检测无线通信系统中的信号：基于预定的第一类型的CP的长度和要被检测的信号中的符号序列的长度，获得用于接收到的样本序列的相关性度量；基于相关性度量来确定信号的CP的类型；以及基于CP的所确定的类型，从接收到的样本序列中检测包括CP和符号序列的信号。
在本公开的第三方面，提供了一种计算机程序。该计算机程序包括指令，该指令在由装置执行时使该装置执行根据本公开的第一方面的方法。
在本公开的第四方面，提供了一种计算机可读介质，其上被存储有计算机程序，该计算机程序在由装置执行时使该装置执行本公开的第一方面的方法。
在本公开的第五方面，提供了一种终端设备。该终端设备包括：用于以下的部件：基于预定的第一类型的循环前缀(CP)的长度和要被检测的信号中的符号序列的长度来获得用于接收到的样本序列的相关性度量；用于基于相关性度量确定CP的类型的部件；以及用于以下的部件：基于所确定的CP的类型来从接收到的样本序列中检测包括CP和符号序列的信号。
附图说明
通过以下参考附图的详细描述，本公开的各个实施例的上述和其他方面、特征和益处将变得更加完全清楚，在附图中，相同的附图标记用于表示相同或等同的元素。附图被示出是为了促进更好地理解本公开的实施例，并且不一定按比率绘制，在附图中：
图1示出了可以在其中实现本公开的实施例的示例通信网络；
图2示意性地示出了根据本公开的实施例的用于确定CP类型的示例；
图3示出了根据本公开的实施例和传统方法的PSS和SSS的位置的示例；
图4示出了根据本公开的实施例的用于信号检测的方法的流程图；
图5示出了根据本公开的实施例的用于联合地确定PSS和SSS的位置的方法的流程图；
图6至8示出了根据本公开的实施例的用于双工模式检测的示例过程；以及
图9示出了可以体现为网络设备或终端设备/体现在网络设备或终端设备中的装置的简化框图。
具体实施方式
在下文中，将参考说明性实施例描述本公开的原理和精神。应当理解，所有这些实施例被给出仅为了使得本领域技术人员能够更好地理解并且进一步实践本公开，而不是为了限制本公开的范围。例如，作为一个实施例的一部分而示出或描述的特征可以与另一实施例一起使用以产生又一实施例。为了清楚起见，在本说明书中没有描述实际实现的所有特征。
在说明书中对“一个实施例”、“实施例”、“示例实施例”等的引用指示所描述的实施例可以包括特定的特征、结构或特性，但是没有必要每个实施例都包括特定特征、结构或特性。而且，这样的短语不一定是指相同的实施例。此外，当结合实施例描述特定的特征、结构或特性时，可以认为无论是否明确描述，结合其他实施例来影响这样的特征、结构或特性在本领域技术人员的知识范围内。
应当理解，尽管本文中可以使用术语“第一”和“第二”等来描述各种元素，但是这些元素不应当受到这些术语的限制。这些术语仅用于区分一个元素和另一元素。例如，在不脱离示例实施例的范围的情况下，第一元素可以被称为第二元素，并且类似地，第二元素可以被称为第一元素。如本文中使用的，术语“和/或”包括一个或多个所列术语的任何和所有组合。
本文中使用的术语仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制示例实施例。如本文中使用的，单数形式的“一个(a)”、“一个(an)”和“该(the)”也旨在包括复数形式，除非上下文另外明确指出。将进一步理解，当在本文中使用时，术语“包括(comprises)”、“包括(comprising)”、“具有(has)”、“具有(having)”、“包括(includes)”和/或“包括(including)”指定所述特征、元素和/或组件等的存在，但是不排除一个或多个其他特征、元素、组件和/或其组合的存在或增加。
如在本申请中使用的，术语“电路系统”可以是指以下一个或多个或全部：
(a)纯硬件电路实现(诸如仅在模拟和/或数字电路系统中的实现)；以及
(b)硬件电路和软件的组合，诸如(如适用)：
(i)(多个)模拟和/或数字硬件电路与软件/固件的组合，以及
(ii)具有软件(包括(多个)数字信号处理器)的(多个)硬件处理器、软件和(多个)存储器的任何部分，这些部分一起工作以使装置(诸如移动电话或服务器)执行各种功能；以及
(c)需要软件(例如，固件)才能操作的(多个)硬件电路和/或(多个)处理器，诸如(多个)微处理器或(多个)微处理器的一部分，但是当操作不需要软件时，软件可以不存在。
电路系统的这种定义适用于该术语在本申请中的所有使用，包括在任何权利要求中。作为另一示例，如本申请中所使用的，术语“电路系统”也覆盖纯硬件电路或处理器(或多个处理器)或硬件电路或处理器及其(或它们的)随附软件和/或固件的一部分的实现。术语电路系统还覆盖(例如并且如果适用于特定权利要求元素)用于移动设备的基带集成电路或处理器集成电路、或者服务器、蜂窝网络设备或其他计算或网络设备中的类似集成电路。
如本文中所使用的，术语“通信网络”是指遵循任何合适的通信标准的网络，诸如5G、新无线电(NR)、长期演进(LTE)、高级LTE(LTE-A)、宽带码分多址(WCDMA)、高速分组接入(HSPA)等。“通信网络”也可以称为“通信系统”。此外，网络设备之间、网络设备与终端设备之间或通信网络中的终端设备之间的通信可以根据任何适当的通信协议来执行，包括但不限于全球移动通信系统(GSM)、通用移动电信系统(UMTS)、长期演进(LTE)、新无线电(NR)、5G、无线局域网(WLAN)标准(诸如IEEE 802.11标准)、和/或当前已知或将来将要开发的任何其他适当的通信标准。
如本文中所使用的，术语“网络设备”是指通信网络中的节点，终端设备经由该节点接收服务和/或与服务有关的信息。例如，网络设备可以包括核心网络(CN)中的网络节点，诸如PCF或网关。
术语“终端设备”是指可以能够通信的任何终端设备。作为示例而非限制，终端设备也可以被称为通信设备、UE、订户站(SS)、便携式订户站、移动站(MS)或接入终端(AT)。终端设备可以包括但不限于移动电话、蜂窝电话、智能电话、IP语音(VoIP)电话、无线本地环路电话、平板电脑、可穿戴终端设备、个人数字助理(PDA)、便携式计算机、台式计算机、图像捕获终端设备(诸如数码相机)、游戏终端设备、音乐存储和播放电器、车载无线终端设备、无线端点、移动站、笔记本电脑嵌入式设备(LEE)、笔记本电脑安装设备(LME)、USB加密狗、智能设备、无线客户驻地设备(CPE)等。在以下描述中，术语“终端设备”、“通信设备”、“终端”、“用户设备”和“UE”可以互换使用。
作为又一示例，在物联网(IOT)场景中，终端设备可以表示执行监测和/或测量并且将这样的监测和/或测量的结果传输到另一终端设备和/或网络设备的机器或其他设备。在这种情况下，终端设备可以是机器对机器(M2M)设备，在3GPP上下文中可以将其称为机器类型通信(MTC)设备。作为一个特定示例，终端设备可以是实现3GPP窄带物联网(NB-IoT)标准的UE。这样的机器或设备的示例是传感器、计量设备(诸如电表)、工业机械、或者家用或个人电器(例如，电冰箱、电视机、个人可穿戴设备(诸如手表)等)。在其他情况下，终端设备可以表示能够监测和/或报告其操作状态或与其操作相关联的其他功能的车辆或其他设备。
图1示出了可以在其中实现本公开的实施例的示例无线通信网络100。如图1所示，无线通信网络100可以包括一个或多个网络设备(也称为网络节点)，例如，网络设备101，网络设备101可以是eNB或gNB的形式。应当理解，网络设备101也可以是节点B、基站收发站(BTS)和/或基站子系统(BSS)、AP等的形式。网络设备101向终端设备(例如，终端设备102)集合提供无线电连接性。
在无线通信系统中，终端设备必须在与网络设备通信之前与网络设备同步。同步可以通过检测来自网络设备的同步信号(SS)来实现。另外，还可以经由对SS的检测来获得对于终端设备的初始接入所必需的一些基本系统信息(SI)。
例如，基本SI可以包括物理层小区ID(PCI)。在LTE中，总共有504个不同的PCI可用，并且这些小区ID被布置成168个不同的小区组。每个组由小区组ID标识，并且包括由扇区/小区ID/>标识的三个不同的扇区。PCI计算为并且用于检测来自网络设备的DL数据。
基本SI还可以包括CP的类型。根据3GPP LTE规范，从eNB到终端设备的下行链路传输被组织成具有10ms的持续时间的无线电帧。每个无线电帧被分为10个子帧，每个子帧具有1ms的长度并且进一步划分为两个连续的0.5ms的时隙。每个时隙包含7个或6个正交频分复用(OFDM)符号，取决于使用的是常规CP(NCP)还是扩展CP(ECP)。因此，为了正确检测DL传输，需要关于CP的类型的信息。
由于终端设备可以经由检测SS来获得用于无线通信系统的PCI、CP类型(NCP/ECP)、双工模式(TDD/FDD)、以及时间和频率同步以及时隙和帧定时，所以SS的检测是LTE系统中必不可少的步骤。或者换言之，小区搜索和选择过程的成功执行、以及获取初始系统信息是终端设备(例如，空中UE)在与网络交换信息之前的先决条件。因此，在与网络通信之前，终端设备(例如UAV UE)必须执行小区搜索，在此期间，UAV UE没有任何分配的信道资源来向eNB通知有关其连接愿望，但是可以检测SS信号。之后，可以执行一系列初始下行链路同步以完成下行链路接入。
在LTE中，SS包括主同步信号(PSS)和辅同步信号(SSS)，这两者均在专用同步信道(SCH)上周期性地传输。3GPP LTE中用于同步和初始小区搜索的常规过程是三阶段过程，该过程在终端设备开机时或者在终端设备失去与网络的同步时执行。
终端设备在三阶段过程的第一阶段中获取粗略的符号定时和分数频率定时(FFO)，并且然后分别在第二阶段和第三阶段通过PSS检测获取小区/扇区ID并且通过SSS检测获取小区组ID。在常规过程中，基于PSS与SSS之间的相对位置来执行SSS检测。由于在SS检测期间无法预先获取关于CP类型和双工模式的先验知识，并且此外，潜在的SSS序列的数目比PSS的数目大得多，因此存在大量的假设，这引起SSS检测的复杂性极高。
另外，在常规三阶段过程的第三阶段中，UE执行四次快速傅立叶变换(FFT)，即，针对CP类型(常规CP/扩展CP)和双工模式(TDD/FDD)的每个假设分别执行FFT。例如，针对常规CP配置和扩展CP配置分开地执行参考SSS和FFT输出信号的相关。互相关的峰值指示CP类型和小区组ID。也就是说，在LTE中，在第三阶段对CP类型(即，正常/扩展CP)进行盲检测，并且这增加了用于SSS检测的假设的数目。此外，由于用于SSS的候选序列的大集合和互相关操作，复杂性相当高，这表示用于同步序列对准的系统开销很大，尤其是在具有低SINR的终端设备(例如，UAV)可能需要多次尝试才能成功检测来自eNB的同步信号和PBCH的高干扰场景中。在这种场景中，终端设备可能要花费很长时间来选择作为其目标服务小区的最佳小区。
因此，期望一种支持低复杂性和有效的SS检测的新方案。优选地，在SSS检测过程中不对CP开销/类型执行盲检测。此外，预期新方案可以支持用于飞行器的多小区联合传输方案。或者换言之，对于具有低SINR的终端设备，例如在多小区联合传输场景中的飞行器，需要一种用于以快速且准确的方式来检测SS的解决方案。
为了解决上述问题中的至少一些以及一些其他潜在的问题，本文中已经提出了用于改善信号检测的解决方案。应当理解，尽管所提出的解决方案可以用于SS检测，但是实施例不限于此。也就是说，所提出的信号检测解决方案也可以应用于存在类似问题的其他场景。
在一些实施例中，提出了用于SS检测的新过程以获得有用的系统信息(例如，定时和频率同步、以及小区ID、CP类型、双工模式等)。针对预先确定CP类型定义了适当的度量，并且然后通过使用所确定的CP类型和SS信号的固有特性来执行联合PSS/SSS位置检测，以确定准确的PSS/SSS窗口以及系统的双工模式。该过程可以包括例如以下操作。
操作A：确定CP类型，以在稍后阶段降低SSS检测复杂性。例如，对于LTE UAV系统，可以通过利用适当的度量来估计CP类型。
操作B：联合地检测PSS和SSS的位置，以提高定位精度并且降低PSS检测复杂性。
操作C：基于检测到的PSS和SSS的位置来进行PSS和SSS检测。由于已经通过操作B检测到PSS/SSS的位置，因此降低了操作C中的PSS/SSS检测的复杂性。
在一些通信场景中，可以根据空中UE的高度和网络协调的大小(即，参与协调的小区数目)来配置UAV特定的CP类型，这是因为用于干扰缓解的多小区联合地传输可能会引起延迟扩展明显大于LTE CP的长度并且引起ISI和ICI。所提出的检测过程可以由经历ISI/ICI的终端设备采用以提高SS的检测精度和/或降低检测复杂性。
在一些实施例中，表1所示的具有简化的过程和降低的复杂性的示例过程可以由终端设备用于SS检测。
表1用于SS检测的示例过程
尽管表1所示的示例过程也是三阶段过程，但是与传统解决方案相比，它的复杂性大大降低，同时可以保留具有高干扰的UAV系统中的CP开销的数字基本配置，这将在下面详述。
注意，在一些实施例中，可以将在联合位置检测之后执行的步骤2中的一些操作认为是步骤3的一部分。例如，在一些实施例中，可以在步骤3中执行基于所获得的CP类型的信息和位置信息的PSS和SSS检测两者。
在表1所示的示例过程的步骤1中，分数频率偏移(FFO)和粗略的符号定时恢复可以例如使用由CP引入的冗余来实现，如由Morelli、Michele和Marco Moretti发表在2016年2月的IEEE Transactions on Wireless Communications的vol.15的No.2的第1353-1363页的题为“A Robust Maximum Likelihood Scheme for PSS Detection and IntegerFrequency Offset Recovery in LTE Systems”的论文中提出的。这种方法最初由M.Sandell和J.J.van de Beek提出，并且被称为最大似然(ML)方法。其准确性可以通过在若干个OFDM符号上对定时和频率度量进行平均来进一步提高。
如表1所示，CP类型(以及对应的CP开销和CP长度)的检测可以在步骤1中进行，而不是像常规过程中那样在步骤3中进行，以降低随后步骤中的SSS检测复杂性。CP类型可以包括但不限于常规CP和扩展CP或UAV特定的CP。所提出的CP类型预检测方案在随后步骤中的FFT运算和复数乘法的数目方面降低了计算复杂性。
图2示意性地示出了用于CP类型检测的操作。在接收器处，可以例如使用任何现有方法在时域中完成粗略符号定时。实施例不限于用于实现粗略符号定时的任何特定方式。如图2的示例所示，要检测的CP类型可以是但不限于常规CP 201或扩展CP 202，但是，该信息在检测期间未知。在一些实施例中，可以通过假定预定CP类型(例如，常规CP)来盲目执行CP类型检测，并且然后可以基于检测的结果确定实际CP类型。例如，可以执行基于常规CP假定的相关，并且如果相关的结果(例如，相关性度量函数)示出峰值平稳段210，则可以推断出无线通信系统采用扩展CP 202。另一方面，如果相关性结果示出脉冲形峰值220，则可以推断出在无线通信系统中采用常规CP 201。以这种方式，可以在第一步骤中确定CP类型，并且结果减少了用于稍后步骤中的盲检测的假设的数目，这意味着可以大大简化随后步骤中的盲检测。
为了促进对CP类型检测操作的更好理解，下面将描述一些示例。在示例中，为了简化而忽略了采样时钟中的频率偏移的影响，并且在接收器侧，基带离散时间接收采样序列y(n)可以表示为等式(1)。
其中x(n)表示由网络设备(例如，图1中所示的网络设备101)传输的信号，并且n∈0，1，...，N+NCP-1表示存在x(n)的N+NCP个样本。N表示信号x中包括的符号序列(例如，PSS符号序列)的长度，而NCP表示信号x中的CP(例如，常规CP 201)的长度。L表示信道响应h的多径的数目，并且h(l)表示频率选择性衰落信道的第l条路径。ω表示均值为零并且方差为σn 2的复高斯白噪声过程，其在统计上与传输信号x(n)无关。ε＝foffset/Δf表示归一化的中心频率偏移(CFO)，即，CFOfoffset与子载波间隔Δf的比率，这主要是由本地晶体振荡器的物理固有特性和多普勒频移引起的。η表示要估计的收发器的整数定时偏移。
在一些实施例中，CP类型的检测可以基于等式(2)中所示的以下相关性度量。
其中C是调整因子，其可以但不一定通过以下获得：
并且
其中k∈{0，1，...，N+Ncp-1}。接收到的样本序列y(n)的相关性度量(也称为CP类型预判决度量)φ(n)用于确定信号的CP类型。
如等式(2)中所示，在假设常规CP的情况下，通过利用接收到的采样序列y(n)来获得相关性度量φ(n)。由于信道的确切长度是未知的，因此使用BNormal_CP个样本来执行滑动窗口211和212内的两个数据块的相关。也就是说，滑动窗口211和212每个均包括BNormal_CP个样本。BNormal_CP表示常规CP(NCP)的长度。BNormal_CP的使用是合理的，因为扩展CP(ECP)202(约占信号长度的70％)和NCP 201(约占信号长度的20％)的开销有很大差异。
如果在从网络设备的传输中采用ECP 202。具有块长度为BNormal_CP的滑动窗口211很有可能落入具有长度为BExlended_CP的ECP 202的区域。在这种情况下，在频率选择性衰落信道下，由于多径的影响，相关性度量φ(n)在循环前缀的后端具有带有零值的平台时段，并且平台的长度可以为w＝NEcp-NNcp-L，其中NEcp和NNcp分别表示ECP和NCP的长度，而L表示信道响应的长度。因此，如果在相关性度量中检测到图2中的峰值平稳段210，则终端设备可以确定在通信系统中采用ECP。另一方面，如果检测到具有长度约为w′＝L的短的峰值平稳段，或者换言之，相关性度量示出了图2中的脉冲形峰值220，则可以确定在系统中采用NCP。在一些实施例中，可选地，还可以经由等式(2)中所示的相关性来估计FFOε和STOη。
应当理解，实施例不限于等式(2)中所示的用于确定CP类型的特定相关性度量，而是，可以使用等式(2)的任何适当的变体。例如，在一些实施例中，等式(5)中所示的相关性度量可以用于确定CP类型。
等式(5)可以被认为等式(2)的特例，其中C设置为0。
如表1中所示，在确定CP类型之后，可以执行联合PSS/SSS位置检测以确定系统的双工模式和PSS/SSS的相对准确的位置信息。
图3示意性地示出了PSS/SSS的示例位置。在该示例中，将10ms无线电帧分为10个1ms的子帧，并且每个子帧包括2个0.5ms的时隙。每个时隙包括7个OFDM符号。在该示例中，SSS 301和PSS 302分别占据时隙1和时隙11的第六OFDM符号和第七OFDM符号。
常规上，单独检测PSS或SSS，并且由于缺少足够的用于相关的数据而引起检测性能下降。与之相对照，在本公开的一些实施例中，在表1中所示的步骤2中，可以使用增强的同步方案，其中联合地检测SSS和PSS。
此外，在一些实施例中，PSS和SSS的联合检测可以利用PSS和SSS的固有特性，以便提高检测精度和/或降低检测复杂性。例如，在LTE中，PSS序列是具有中心对称特性的ZC序列，而SSS是具有共轭中心对称特性的M序列。这样的特性可以用于确定信号的位置。
通常，与PSS相比，基于SSS的共轭对称相关对CFO更为健壮，因此PSS/SSS检测的组合不仅可以带来较高的位置精度，而且可以提供一种更抗干扰的信号检测方法，这是UAV系统所希望的。
作为示例，联合PSS/SSS检测可以基于以下相关性度量中的一个或多个。
例如，和相关性度量M(d)可以用于联合地确定PSS/SSS的位置。从上面的等式(6)-(8)很清楚，在PSS/SSS的准确时间窗口，即，当使用PSS/SSS序列的所有样本来计算相关性时，M(d)取其最大值。相对于正确位置，其他时间窗口中的M(d)的值相当低。这表示位置估计可能非常准确。然而，应当理解，实施例不限于基于M(d)来确定PSS和SSS的位置。在另一实施例中，可以改为使用等式(6)中所示的和P(d)。
等式(7)中的R1(d)和R2(d)表示接收符号能量，并且分别用于对度量P1(d)和P2(d)进行归一化。如等式(7)中所示，一个符号周期上的所有样本都用于符号能量的计算。注意，P(d)、R1(d)和R2(d)可以迭代地计算。利用该实施例，实现了最大化相邻相关性值之间的差异的目标。此外，由于步骤1中的CP类型确定，因此在步骤2中可以在时域中平稳地计算相关性度量。
备选地或另外地，在步骤2中，可以定义一个或多个阈值，该一个或多个阈值用于确定系统的双工模式。结果，可以通过判断最佳决策阈值(ODT)来求解双工模式。例如，可以配置阈值ThFDD，并且如果以下条件满足，则终端设备可以确定在系统中采用FDD模式。也就是说，ThFDD用于与M1(d)和M2(d)的和相比较。
M(d)≥ThFDD， (9)
备选地或另外地，可以定义用于分别与M1(d)和M2(d)相比较的阈值ThTDD1和ThTDD2。例如，如果M(d)不满足上述条件(8)，但是以下条件满足，则可以确定在系统中采用TDD模式。
M1(d)≥ThTDD1 or M2(d)≥ThTDD2， (10)
实际上，如果在系统中采用TDD，则由于分别在短时间段(在LTE中约为2个符号)内的M1(d)和M2(d)的最大值，所以M(d)的结果将示出双峰值。这也可以用于确定系统的双工模式。
注意，在一些实施例中，阈值ThTDD1和ThTDD2可以相同。此外，如果相关性度量不满足条件(9)和(10)，则终端设备可以确定未检测到SS。也就是说，可能发生漏检。
在上面的步骤1和步骤2中，确定了DL同步信息，包括CP类型、双工模式、STO和CFO粗略补偿以及整个PSS/SSS窗口位置，这表示在第三阶段避免了SSS信号的可能位置的不必要的盲检测。也就是说，所提出的步骤1和步骤2可以大大简化后续的SSS检测操作，从而在具有高DL干扰的UAV系统中表现出所提出的解决方案的优越性。
在步骤3中，可以使用任何现有的方法来检测PSS/SSS。但是，与常规解决方案相比，不同之处在于在步骤2中已经确定了PSS/SSS的位置，并且然后在步骤3中可以减少假设的数目，并且可以简化检测。
例如而非限制，在一些实施例中，在步骤3中，终端设备可以从接收到的DL采样序列中检测PSS，以便获取时隙定时信息(LTE)，并且通过标识三个可能的备选中的哪个主序列已经被传输处来确定扇区/小区索引如上所述，可以大致估计FFO/>和STO/>并且SS信号位置可以从先前的步骤中得知，因此，基于已经获得的信息、以及PSS结构特征，可以简单地从3个PSS候选序列中检测扇区索引/>而无需考虑具有长度为Nsampling-dist的盲检测窗口。这里，Nsampling-dist表示本地序列与即将接收到的序列之间的采样距离。
同样，在以上提出的过程的步骤2之后，可以恢复小区组ID并且可以通过使用接收到的SSS来标识帧边界。以这种方式，实现了具有高精度的低复杂性的信号检测过程。
一旦这些操作完成，终端设备就能够从PBCH中读取基本配置(诸如系统带宽)并且执行接入过程。
图4示出了用于无线通信系统中的信号检测的方法400的流程图。要被检测的信号包括CP和符号序列。例如，该信号可以具有以下格式：CP之后跟随有诸如PSS的序列。备选地，该信号可以具有类似于图3中示意性地示出的LTE中的SS的格式。该信号可以是SS信号，然而，实施例不限于此。在一些实施例中，该信号可以包括发现信号或信标信号。
众所周知，在传输器侧，通过复制符号序列的末端部分来生成CP，并且这种信号结构有助于减轻无线通信系统中的ISI和ICI。
方法400可以由终端设备(例如图1所示的终端设备102)来实现。为了便于讨论，下面将参考图1所示的终端设备102和通信网络100来描述方法400。然而，本公开的实施例不限于此。
如图4所示，在框410处，终端设备102基于预定的第一类型的CP(例如，NCP)的长度和要被检测的信号中的符号序列的长度来获得用于接收到的样本序列的相关性度量。也就是说，基于要被检测的信号的CP为第一类型的假设来获得相关性度量。注意，在信号检测期间，终端设备102仍然不知道要被检测的信号的开始位置、以及信号的CP类型，而是仅假定使用第一类型的CP(例如，NCP)。在这样的假定下，终端设备102可以利用可以包含CP的第一数据块和可以包含符号序列的末端部分的第二数据块来获得相关性度量。该相关性度量可以例如通过在预定时间段内移动滑动窗口来获得，如图2所示。例如，终端设备102可以将图2中的滑动窗口211和212中的两个数据块分别视为CP和符号序列的末端部分，并且获得用于相关性度量的值。然后，滑动窗口可以移动到下一位置以获得用于相关性度量的另一值。等效地，在一些实施例中，可以通过例如但不限于等式(2)或(5)来获得相关性度量。
在框420处，终端设备102基于相关性度量来确定要被检测的信号的CP的类型。如上面参考图2所讨论的，在一些实施例中，如果相关性度量具有峰值平稳段(例如，图2中的平稳段210)，则终端设备102可以确定CP为预定的第二类型(例如，ECP)。
备选地，在框420处，如果相关性度量具有如图2中的峰值220的脉冲形峰值，则终端设备102可以确定CP为第一类型(例如，NCP)。
应当理解，在一些实施例中，如果检测到与峰值平稳段的相关性度量，则终端设备102可以还基于峰值平稳段的长度来确定CP类型。例如，如果检测到具有长度约为w＝NEcp-NNcp-L的平稳段，其中NEcp和NNcp分别表示ECP和NCP的长度，并且L表示信道响应的长度，则可以将CP确定为ECP；否则，如果检测到具有长度约为w＝L的平稳段，则可以将CP确定为NCP。
注意，要估计的CP类型不限于NCP和ECP。在一些实施例中，可以使用上面讨论的相同原理来确定其他CP类型。
如图4所示，在框430处，终端设备102基于CP的所确定的类型来检测信号。利用在框420处预先确定的CP类型，减少了用于在框430处检测信号的假设的数目，与传统解决方案相比，引起信号检测的复杂性降低。
如参考图3所讨论的，在一些实施例中，信号可以包括PSS序列302和SSS序列301。在一些实施例中，在框430处，终端设备102可以基于CP的所确定的类型以及PSS序列和SSS序列的特性来联合地确定PSS序列302和SSS序列301的位置，以便改善信号的位置的估计精度。
在一些实施例中，PSS序列可以包括具有中心对称特性的ZC序列，并且SSS序列可以包括具有共轭中心对称特性的M序列。然后，在一些实施例中，在框430处，终端设备102可以遵循图5所示的过程500(其可以被视为框430的示例实现)来联合地确定PSS和SSS的位置。
终端设备102可以尝试在时间窗口中查找PSS/SSS的正确位置。如图5所示，终端设备可以使用时间窗口W中的时间点d作为信号的开始位置，并且在框520处，终端设备102可以基于开始位置d和所确定的CP的类型分别确定PSS序列的位置和SSS序列的位置。例如，如果PSS和SSS具有如图3所示的定时关系，则对于开始位置d，可以将SSS的开始位置确定为d，并且可以将PSS的开始时间点确定为d+N+NCP。
在框530处，终端设备102通过基于所确定的PSS序列的位置和PSS序列的中心对称特性将PSS序列的前一半与PSS序列的后一半相关来获得第一结果P2(d)，例如，使用等式(11)。
备选地，可以将第一结果获得为其中R2(d)可以经由等式(7)获得。
同样，在框540处，终端设备102可以通过基于所确定的SSS序列的位置和SSS序列的共轭中心对称特性将SSS序列的前一半与SSS序列的后一半相乘来获得第二结果Pl(d)，例如，使用等式(12)。
备选地，第二结果可以被获得为其中R1(d)可以经由等式(7)获得。
在框550处，终端设备101例如通过使用等式(6)或(8)来获得针对时间点d的第一结果和第二结果的和，即，该和可以表示为P(d)或M(d)。
注意，可以针对时间窗口中的每个时间点d执行框520-550的操作。然后，如果在框555处确定获得了时间窗口中所有时间点的结果，则在框560处，终端设备102将与和(即，P(d)或M(d))的最大值相关联的时间点确定为信号的开始位置，并且在框570处基于所确定的开始位置来确定PSS序列和SSS序列的位置。
应当理解，如果要被检测的信号仅包括单个符号序列(例如，仅包括PSS或SSS)，则图5中所示的联合地检测操作可以省略。
现在再次参考图4。在一些实施例中，在图4的框430处，如果无线通信系统中支持多于一种的双工模式，则终端设备102还可基于信号的检测来确定无线通信系统的双工模式。但是，如果在通信系统中支持单个双工模式并且对于终端设备是已知的，则可以避免双工模式的检测。
为了说明而不是限制，图6示出了根据本公开的实施例的用于确定双工模式的示例过程600。如图6所示，如果在框610处确定了经由等式(8)获得的和M(d)的最大值大于或等于第一阈值ThFDD，即，公式(9)中所示的条件满足，则在框620处，终端设备102可以确定系统中采用FDD模式。备选地，在一些实施例中，和P(d)的最大值可以用于确定双工模式。也就是说，如果经由等式(6)获得的和P(d)的最大值大于或等于预定阈值，则终端设备102也可以确定采用FDD模式。另一方面，如果和的最大值小于预定阈值，则在框630处，终端设备102可以确定采用TDD模式。
备选地或另外地，在一些实施例中，终端设备102可以(还)基于第一结果(例如，M2(d)或P2(d))或第二结果(例如，M1(d)或P1(d))确定双工模式。这样的实现的一个示例过程700在图7中示出。
如图7中所示，如果在框710处确定和M(d)的最大值小于第一阈值ThFDD，则终端设备102可以将第一结果M2(d)(或第二结果M1(d))的最大值与第二阈值ThTDD相比较，第二阈值ThTDD小于第一阈值。如果在框720处确定第一结果或第二结果的最大值大于或等于第二阈值，即，公式(10)中所示的条件满足，则终端设备102可以在框730处确定系统中采用TDD模式。
例如，在一些实施例中，如果经由等式(6)而获得的和的最大值小于阈值，则终端设备102可以将经由等式(11)或(12)获得的P1(d)或P2(d)的值与较小的阈值相比较，并且如果P1(d)或P2(d)大于或等于较小的阈值，则确定系统中采用TDD模式。
备选地，在图8中所示的示例过程800中，如果终端设备102在框810处检测到和(例如，P(d)或M(d))在预定时间段(例如，2个OFDM符号)内具有两个峰值，则可以在框820处确定系统中采用TDD模式。
现在再次参考图4。在一些实施例中，在框430处，终端设备102还可以基于针对PSS和SSS而确定的位置来检测PSS序列和SSS序列。经由PSS序列和SSS序列的检测，可以获得附加信息，例如小区组ID和扇区/小区ID。与传统的三阶段SS检测过程的步骤2和3相比，由于预先获得了用于检测的一些信息(诸如CP类型、双工模式和PSS/SSS的位置)，所以大大降低了PSS序列和SSS序列的检测的复杂性。
表2至4示出了用于SS检测的本公开的实施例的性能分析的结果。这些结果是根据题为“Aerial Vehicle_SimulationAssumption_ChannelModel_v4”的3GPP技术报告中指定的以下假设经由计算机模拟来获得的。
表2所提出的信号位置检测的精度
表3所提出的方案的PSS检测复杂性
UMa-AV FFT次数 时域中的复数乘法
传统方案 0(时域检测) Nsampling-dist×NPSS-type×LPS
所提出的方案 0(时域检测) NPSS-type×LPSS
表4所提出的方案的SSS检测复杂性
UMa-AV FFT次数 FFT之后的复数乘法
传统方案 4 NSSS-type×LSSS
所提出的方案 1 NSSS-type×LSSS
从表2中所示的仿真结果可以看出，即使在低SNR(例如，5dB或0dB)环境下，所提出的SS信号检测过程也可以实现可接受的误差率。因此，所提出的方案可以有效地支持LTEUAV用户和LTE地面用户的共存。
此外，根据表3和表4，与常规的SS检测解决方案相比，利用所提出的方案，以较低的复杂性(较少的复数乘法和FFT/IFFT操作)提高了检测性能。在表3中，Nsampling-dist表示用于盲检测的时间点的数目，NPSS-type表示用于检测的PSS序列候选的数目，并且LPSS表示PSS序列的长度。在表4中，NSSS-type表示用于检测的SSS序列候选的数目，并且LSSS表示SSS序列的长度。
应当理解，尽管参考SS检测描述了一些实施例，但是本公开的实施例不限于此。也就是说，相同的检测原理可以用于存在类似问题的任何通信场景中的任何信号(例如，发现信号或信标信号)检测。
本公开的一些实施例提供一种可以在终端设备(例如，图1中的终端设备102)中实现/实现为终端设备(例如，图1中的终端设备102)的装置。该装置可以用于无线通信系统中的信号检测。该信号包括CP和符号序列。该装置包括：用于基于预定的第一类型的CP的长度和要被检测的信号中的符号序列的长度来获得用于接收到的样本序列的相关性度量的部件；用于基于相关性度量来确定要被检测的信号的CP的类型的部件；以及用于基于所确定的CP的类型来从接收到的样本序列中检测包括CP和符号序列的信号的部件。
图9示出了另一装置900的简化框图，该另一装置900可以体现在终端设备中/体现为终端设备，例如，图1中所示的终端设备102。
如图9的示例所示，装置900包括控制装置900的操作和功能的处理器910。例如，在一些实施例中，处理器910可以借助于存储在与其耦合的存储器920中的指令930来实现各种操作。存储器920可以是适合于本地技术环境的任何合适的类型，并且可以使用任何合适的数据存储技术来实现，作为非限制性示例，诸如基于半导体的存储器终端设备、磁性存储器终端设备和系统、光学存储器终端设备和系统、固定存储器和可移动存储器。尽管在图9中仅示出了一个存储器单元，但是装置600中可以存在多个物理上不同的存储器单元。
处理器910可以是适合于本地技术环境的任何适当类型，并且作为非限制性示例，可以包括以下一种或多种：通用计算机、专用计算机、微处理器、数字信号处理器DSP和基于多核处理器架构的处理器。装置900还可以包括多个处理器910。
处理器910还可以与收发器940耦合，收发器940使得能够接收和传输信息。例如，处理器910和存储器920可以协同操作以实现参考图4至8描述的方法400至800中的任何一个。应当理解，以上参考图1至8描述的所有特征也适用于装置900，并且因此这里将不详述。
本公开的各个实施例可以通过计算机程序或计算机程序产品来实现，该计算机程序或计算机程序产品由以下一种或多种可执行：处理器(例如，图9中的处理器910)、软件、固件、硬件或其组合。
尽管以上描述中的一些是在图1所示的通信网络的上下文中进行的，但是不应当将其解释为限制本公开的精神和范围。本公开的原理和概念可以更普遍地适用于其他场景。
另外，本公开还可以提供包含如上所述的计算机程序的载体(例如，图9中的计算机指令/程序930)。载体包括计算机可读存储介质和传输介质。计算机可读存储介质可以包括例如光盘或电子存储设备，诸如RAM(随机存取存储器)、ROM(只读存储器)、闪存、磁带、CD-ROM、DVD、蓝光盘等。传输介质可以包括例如电、光、无线电、声学或其他形式的传播信号，诸如载波、红外信号等。
本文中描述的技术可以通过各种部件来实现，使得实现利用实施例描述的对应装置的一个或多个功能的装置不仅包括现有技术部件，还包括用于实现对应装置的一个或多个功能的部件，并且该装置可以包括用于每个分开功能的分开部件、或者可以被配置为执行两个或更多个功能的部件。例如，这些技术可以以硬件(例如，电路或处理器)、固件、软件或其组合来实现。对于固件或软件，实现可以通过执行本文中描述的功能的模块(例如，过程、功能等)来进行。
上面已经参考方法和装置的框图和流程图示描述了本文中的一些示例实施例。应当理解，框图和流程图的每个框以及框图和流程图的各个框的组合可以分别通过包括计算机程序指令的各种部件来实现。这些计算机程序指令可以被加载到通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置上以产生机器，从而使得在计算机或其他可编程数据处理装置上执行的指令创建用于实现在一个或多个流程图框中指定的功能的部件。
虽然本说明书包含很多特定的实现细节，但是这些不应当被解释为对任何实现或可能要求保护的范围的限制，而应当被解释为对特定于特定实现的特定实施例的特征的描述。在分开实施例的上下文中在本说明书中描述的某些特征也可以在单个实施例中组合实现。相反，在单个实施例的上下文中描述的各种特征也可以分开地在多个实施例中或以任何合适的子组合来实现。此外，尽管以上可以将特征描述为以某些组合起作用并且甚至最初如此要求保护，但是在某些情况下，可以从组合中排除所要求保护的组合中的一个或多个特征，并且所要求保护的组合可以涉及子组合或子组合的变体。
对于本领域技术人员而言将清楚的是，随着技术的进步，本发明构思可以以各种方式来实现。给出上述实施例以用于描述而不是限制本公开，并且应当理解，如本领域技术人员容易理解的，在不脱离本公开的精神和范围的情况下可以进行修改和变化。这样的修改和变化被认为在本公开和所附权利要求的范围内。本公开的保护范围由所附权利要求书限定。

Claims (18)

1.一种无线通信系统中的信号检测的方法，包括：
基于预定的第一类型的循环前缀(CP)的长度和要被检测的信号中的符号序列的长度，获得用于接收到的样本序列的相关性度量；其中利用包含所述CP的第一数据块和包含所述符号序列的末端部分的第二数据块来获得相关性度量；
基于所述相关性度量来确定所述信号的CP的类型；以及
基于所述CP的所确定的所述类型，从接收到的所述样本序列中检测包括所述CP和所述符号序列的所述信号；
其中从接收到的所述样本序列中检测所述信号包括：
基于所述CP的所确定的所述类型以及所述信号的主同步信号(PSS)序列和辅同步信号(SSS)序列的特性，联合地确定所述PSS序列和所述SSS序列的位置。
2.根据权利要求1所述的方法，其中基于所述相关性度量来确定所述CP的类型包括：
响应于所述相关性度量具有峰值平稳段，确定所述CP为预定的第二类型；或者
响应于所述相关性度量具有脉冲形峰值，确定所述CP为所述预定的第一类型。
3.根据权利要求1所述的方法，其中联合地确定所述PSS序列和所述SSS序列的位置包括：
针对时间窗口中的每个时间点，
基于所述CP的所确定的所述类型和作为所述信号的开始位置的所述时间点，确定所述PSS序列的位置和所述SSS序列的位置；
通过以下来获得第一结果：基于所确定的所述PSS序列的所述位置将所述PSS序列的前一半与所述PSS序列的后一半相关；
通过以下来获得第二结果：基于所确定的所述SSS序列的所述位置将所述SSS序列的前一半与所述SSS序列的后一半相乘；以及
获得针对所述时间点的所述第一结果和所述第二结果的和；以及
将与所述和的最大值相关联的时间点确定为所述信号的所述开始位置；以及
基于所确定的所述开始位置来确定所述PSS序列和所述SSS序列的所述位置。
4.根据权利要求3所述的方法，还包括：基于所述信号的所述检测来确定所述无线通信系统的双工模式。
5.根据权利要求4所述的方法，其中确定所述无线通信系统的双工模式包括：
响应于所述和的所述最大值大于或等于第一阈值，将所述双工模式确定为频分双工FDD模式。
6.根据权利要求5所述的方法，其中确定所述无线通信系统的双工模式还包括：
响应于所述和的所述最大值小于所述第一阈值，将所述第一结果或所述第二结果的所述最大值与第二阈值相比较，所述第二阈值小于所述第一阈值；
响应于所述第一结果或所述第二结果的所述最大值大于或等于所述第二阈值，将所述双工模式确定为时分双工TDD模式。
7.根据权利要求4所述的方法，其中确定所述无线通信系统的双工模式包括：
响应于所述和在预定时间段内具有两个峰值，将所述双工模式确定为时分双工TDD模式。
8.根据权利要求1所述的方法，其中检测所述信号还包括：
还基于所确定的所述位置来检测所述PSS序列和所述SSS序列。
9.一种终端设备，包括：
至少一个处理器；以及
至少一个存储器，包括计算机程序代码；
所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为与所述至少一个处理器一起使所述终端设备至少通过以下来检测无线通信系统中的信号：
基于预定的第一类型的循环前缀(CP)的长度和要被检测的信号中的符号序列的长度，获得用于接收到的样本序列的相关性度量；其中利用包含所述CP的第一数据块和包含所述符号序列的末端部分的第二数据块来获得相关性度量；
基于所述相关性度量来确定所述信号的CP的类型；以及
基于所述CP的所确定的所述类型，从接收到的所述样本序列中检测包括所述CP和所述符号序列的所述信号；
其中所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为与所述至少一个处理器一起使所述终端设备通过以下来从接收到的所述样本序列中检测所述信号：
基于所述CP的所确定的所述类型以及所述信号的主同步信号PSS序列和辅同步信号SSS序列的特性，联合地确定所述PSS序列和所述SSS序列的位置。
10.根据权利要求9所述的终端设备，其中所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为与所述至少一个处理器一起使所述终端设备通过以下来确定所述CP的所述类型：
响应于所述相关性结果具有峰值平稳段，确定所述CP为预定的第二类型；或者
响应于所述相关性结果具有脉冲形峰值，确定所述CP为所述预定的第一类型。
11.根据权利要求9所述的终端设备，其中所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为与所述至少一个处理器一起使所述终端设备通过以下来联合地确定所述PSS序列和所述SSS序列的位置：
针对时间窗口中的每个时间点，
基于所确定的所述CP的所述类型和作为所述信号的开始位置的所述时间点，确定所述PSS序列的位置和所述SSS序列的位置；
通过以下来获得第一结果：基于所确定的所述PSS序列的所述位置将所述PSS序列的前一半与所述PSS序列的后一半相关；
通过以下来获得第二结果：基于所确定的所述SSS序列的所述位置将所述SSS序列的前一半与所述SSS序列的后一半相乘；以及
获得针对所述时间点的所述第一结果和所述第二结果的和；以及
将与所述和的最大值相关联的时间点确定为所述信号的所述开始位置；以及
基于所确定的所述开始位置来确定所述PSS序列和所述SSS序列的所述位置。
12.根据权利要求11所述的终端设备，其中所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为与所述至少一个处理器一起使所述终端设备还基于所述信号的所述检测来确定所述无线通信系统的双工模式。
13.根据权利要求12所述的终端设备，其中所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为与所述至少一个处理器一起使所述终端设备通过以下来确定所述无线通信系统的所述双工模式：
响应于所述和的所述最大值大于或等于第一阈值，将所述双工模式确定为频分双工FDD模式。
14.根据权利要求13所述的终端设备，其中所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为与所述至少一个处理器一起使所述终端设备还通过以下来确定所述双工模式：
响应于所述和的所述最大值小于所述第一阈值，将所述第一结果或所述第二结果的所述最大值与第二阈值相比较，所述第二阈值小于所述第一阈值；
响应于所述第一结果或所述第二结果的所述最大值大于或等于所述第二阈值，将所述双工模式确定为时分双工TDD模式。
15.根据权利要求12所述的终端设备，其中所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为与所述至少一个处理器一起使所述终端设备通过以下来确定所述双工模式：
响应于所述和在预定时间段内具有两个峰值，将所述双工模式确定为时分双工TDD模式。
16.根据权利要求9所述的终端设备，所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为与所述至少一个处理器一起使所述终端设备通过以下来检测所述信号：
还基于所确定的所述位置来检测所述PSS序列和所述SSS序列。
17.一种用于无线通信系统中的信号检测的装置，包括：
用于以下的部件：基于预定的第一类型的循环前缀(CP)的长度和要被检测的信号中的符号序列的长度来获得接收到的样本序列的相关性度量；其中利用包含所述CP的第一数据块和包含所述符号序列的末端部分的第二数据块来获得相关性度量；
用于基于所述相关性度量来确定所述CP的类型的部件；以及
用于以下的部件：基于所述CP的所确定的所述类型来从接收到的所述样本序列中检测包括所述CP和所述符号序列的所述信号；
其中从接收到的所述样本序列中检测所述信号包括：
基于所述CP的所确定的所述类型以及所述信号的主同步信号(PSS)序列和辅同步信号(SSS)序列的特性，联合地确定所述PSS序列和所述SSS序列的位置。
18.一种计算机可读介质，所述计算机可读介质上存储有计算机程序，所述计算机程序在由设备的至少一个处理器执行时使所述设备执行根据权利要求1至8中任一项所述的方法。
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