CN113595672A - 一种基于5g伪随机序列的模块化实现方法 - Google Patents

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闵小芳
张治中
何林
杨拯
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Abstract

本发明提供了本发明采用了如下的技术方案：一种基于5G伪随机序列的模块化实现方法，包括以下步骤，S1：根据不同应用所需参考序列长度进行分解；S2：引入12的整数倍的伪随机序列模块；S3：对重新划分后的序列进行伪随机序列模块选择；S4：根据3GPP38.211协议，获取不同应用环境下的m序列；S5：m序列根据对应模块所需序列的长度进行迭代处理，最终得到伪随机序列。本发明基于伪随机序列生成所用到的状态偏移量，重新引入12的整数倍的状态偏移模块，对所需序列进行重新分组，通过确定初始位置RB的伪随机序列，从而获得最终的伪随机序列；保证系统性能。

Description

一种基于5G伪随机序列的模块化实现方法
技术领域
本发明涉及无线通信领域，具体涉及一种基于5G伪随机序列的模块化实现方法。
背景技术
伪随机序列被广泛应用在通信系统中的信道估计、信号加扰和频率跳转等方面，伪随机序列是具有某种随机特性的、确定的序列，在无线通信领域主要使用M序列和Gold序列；3GPP协议中，5G新空口伪随机序列的生成根据不同应用场景所需序列长度的不同进行规范；常规算法中，Gold序列生成公式存在较大状态偏移量，每次都需要经过1600次的移位迭代，导致生成序列耗时较多，序列生成耗时的多少直接影响系统整体性能。
发明内容
本发明要解决的问题是针对现有技术中所存在的上述不足而提供一种基于5G伪随机序列的模块化实现方法保证系统性能。
为实现上述目的，本发明采用了如下的技术方案：一种基于5G伪随机序列的模块化实现方法，包括以下步骤，
S1：引入12的整数倍的伪随机序列模块；
S2：根据不同应用所需参考序列长度进行分解；
S3：对重新划分后的序列进行伪随机序列模块选择；
S4：根据3GPP 38.211协议，获取不同应用环境下的m序列；
S5：m序列根据对应模块所需序列的长度进行迭代处理，最终得到伪随机序列。
进一步，步骤S2中根据不同应用所需序列长度进行重新划分，将其划分为多个短序列。
进一步，步骤S1中的伪随机序列c(n)由序列x1(n)和x2(n)构成，并将移位迭代的次数进行重新的整理。
进一步，步骤S3中对所需要的序列长度进行重新分组后，按照重新引入的关于12的整数倍的不同序列模块，进行所需模块的判定，对于不同序列选择最恰当的模块进行处理。
进一步，步骤S4中根据3GPP 38.211协议，Gold伪随机序列由两个m序列x1(n)和x2(n)对应位相加模2构成，两个m序列分别由31个带有反馈的线性移位寄存器移位产生；第一个m序列x1(n)应初始化x1(0)＝1，x1(n)＝0，n＝1,2,...,30。第二个m序列的初始化x2(n)，表示为
Figure BDA0003184204190000021
其值取决于序列的应用。
进一步，步骤S5中；
S51：根据所需序列长度的重新划分，确定需要用到的状态偏移量模块后，先进行起始位置RB的伪随机序列的计算；
S52：得到起始位置RB的伪随机序列后，根据分组后判定需要用到的状态偏移量模块后，将得到的m序列x1(n)和x2(n)进行对应次数的移位迭代，即依次进行1个RB长度的步进，得到每个模块所生成的伪随机序列，从而得到最终所需序列长度的伪随机序列。
相比于现有技术，本发明具有如下有益效果：本发明基于伪随机序列生成所用到的状态偏移量，重新引入12的整数倍的状态偏移模块，包括(256/128/64/32/16/8/4/2/1)*12和1600的10种模块，对所需序列进行重新分组，通过确定初始位置RB的伪随机序列，从而获得最终的伪随机序列；
1)根据所需参考信号的序列长度进行重新分组和模块匹配，减少伪随机序列产生的时间；
2)有效解决了常规算法生成序列时每次必须移位迭代1600所产生的系统资源的浪费；3)序列生成的过程更加具有灵活性，易实现，特别是针对不同的应用场景。
本发明的其它优点、目标和特征将部分通过下面的说明体现，部分还将通过对本发明的研究和实践而为本领域的技术人员所理解。
附图说明
图1是本发明所说的一种基于5G伪随机序列的模块化实现方法流程图；
图2是用两个周期为31的m序列采用并联结构产生的一个Gold序列；
图3是获取初始位置RB的伪随机序列的具体过程。
具体实施方式
为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与作用更加清楚及易于了解，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步阐述：
本发明提出了一种基于5G伪随机序列的模块化实现方法，包括以下步骤，
S1：引入12的整数倍的伪随机序列模块；引入12的整数倍的状态偏移量模块，支持(1/2/4/8/16/32/64/128/256)*12和1600共10种模块；
S2：根据不同应用所需参考序列长度进行分解；
S3：对重新划分后的序列进行伪随机序列模块选择；
S4：根据3GPP 38.211协议，获取不同应用环境下的m序列；
S5：m序列根据对应模块所需序列的长度进行迭代处理，最终得到伪随机序列。
步骤S1中的伪随机序列c(n)由序列x1(n)和x2(n)构成，并将移位迭代的次数进行重新的整理，如果按照传统算法生成序列，每次都需要经过1600次的移位迭代，如果对于所需序列较长或者较短的情况下，会增加序列产生的时间，浪费硬件资源，所以为了减少产生序列的时间，将移位迭代的次数进行重新的整理；
一般情况下一个RB所需bit个数是不同的，但可以根据情况的不同调整基准倍数，设定一个RB需要12个bit，所以在此条件下，引入新的12的整数倍的状态偏移量模块，包括(256/128/64/32/16/8/4/2/1)*12和1600，保证对所需序列长度的有效处理。
步骤S2中根据不同应用所需序列长度进行重新划分，将其划分为多个短序列；
伪随机序列作为不同应用的参考序列时，所需要的的长度是不同的，所以移位迭代次数也不同，而5G NR中最大RB数量配置为275RB，每个RB在频域上的子载波个数为12，故能处理的最大子载波数量为3300，但是不同子载波间隔下的RB配置是不同的，而一个RB中所需的bit个数也存在差异。对于参考信号DMRS，在DMRS类型1时，1个RB中DMRS是6个，每个DMRS需要两个随机序列，所以在DMRS类型1时，一个RB需要12(2*6)个bit；
从IFFT变换的实现考虑，实际子载波数量必须小于2n＝212＝4096；从硬件资源考虑，设计的时候子载波数量的处理默认要小于275×12＝3300；(3)从载波两边的保护带考虑，5G要求尽量利用保护带资源，减少保护带的大小；
所以最终5G NR中默认的最大RB数量配置为273，可处理的最大子载波数量为3276；根据不同应用所需序列长度进行重新划分，将其划分为多个短序列。假定所需序列长度为50bit，根据所添加的状态偏移量模块重新划分后，可以分解为32bit+16bit+2bit。
步骤S3中对所需要的序列长度进行重新分组后，按照重新引入的关于12的整数倍的不同序列模块，进行所需模块的判定，对于不同序列选择最恰当的模块进行处理；
对所需要的序列长度进行重新分组后，按照重新引入的关于12的整数倍的不同序列模块，进行模块的匹配，对于不同序列选择最恰当的模块进行处理，根据步骤S2的假定，此时所用到的模块为32、16和2。
步骤S4中根据3GPP 38.211协议，Gold伪随机序列由两个m序列x1(n)和x2(n)对应位相加模2构成，即按位异或；两个m序列分别由31个带有反馈的线性移位寄存器移位产生，此时其移位寄存器的阶数为5，如图3所示，具体式子如下：
x1(n+31)＝(x1(n+3)+x1(n))mod2
x2(n+31)＝(x2(n+3)+x2(n+2)+x1(n+1)+x1(n))mod2；第一个m序列x1(n)应初始化x1(0)＝1，x1(n)＝0，n＝1,2,...,30，第二个m序列的初始化x2(n)，表示为
Figure BDA0003184204190000041
其值取决于序列的应用；
比如对于5G NR上行共享信道中，如果是针对解调参考信号，根据3GPP 38.211协议，其序列生成根据如下式子获得：
Figure BDA0003184204190000042
伪随机序列为：
c(n)＝(x1(n+NC)+x2(n+NC))mod2
其中Gold序列生成公式中存在状态偏移量NC＝1600，意味着每次生成伪随机序列之前两个m序列都要先迭代1600次。
另外，伪随机序列发生器应该初始化为：
Figure BDA0003184204190000043
其中，l是一个时隙内的OFDM符号个数，
Figure BDA0003184204190000044
是一帧内的时隙个数，并且
Figure BDA0003184204190000045
Figure BDA0003184204190000046
在DRMS-UplinkConfig IE中，如果提供了高层参数scramblingID0和scramblingID1，则由DCI格式0_1调度PUSCH；
Figure BDA0003184204190000047
如果提供了DMRS-UplinkConfig IE中的高层参数scramblingID0,则由DCI格式0_0调度PUSCH，其中CRC由C-RNTI加扰；
Figure BDA0003184204190000048
除外。
步骤S5中；
S51：根据所需序列长度的重新划分，确定需要用到的状态偏移量模块后，先进行起始位置RB的伪随机序列的计算；通过状态偏移量模块的引入，序列生成无需经过固定的1600次迭代，只需直接调用所需模块；
S52：得到起始位置RB的伪随机序列后，根据分组后判定需要用到的状态偏移量模块后，将得到的m序列x1(n)和x2(n)进行对应次数的移位迭代，即依次进行1个RB长度的步进，得到每个模块所生成的伪随机序列，从而得到最终所需序列长度的伪随机序列；当所需的长度为50bit时，调用的模块32、16和2模块分别完成了对应大小的迭代，得到了对应的伪随机序列，而此过程会消耗一段时间，但远小于迭代1600次的时间，减少了序列生成时间；
此时假定初始位置为第10个RB，那么根据所需长度50bit，RB的使用范围为10-59。首先确定初始位置RB的伪随机序列，具体流程如图3，步骤如下：
步骤1：将[256,128,64,32,16,8,4,2,1]存放在指定矩阵iteration_group中，用来与所需长度序列进行比较，判断所需模块；
步骤2：接着构造长度为9的二进制矩阵result(i)，其中1<＝i<＝9,此矩阵对应指定矩阵中所需的模块，当对应位置为1，代表使用该模块，为0时，为不使用；
步骤3：将初始RB的位置依次与iteration_group中的值比较，从而确定result(i)的值；然后将得到的m序列x1(n)和x2(n)进行1600次移位迭代,得到初始位置RB的伪随机序列。
最后，按照1RB的长度进行步进，依次得到匹配模块32、16和2的序列，从而得到最终的伪随机序列。
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (6)

1.一种基于5G伪随机序列的模块化实现方法，其特征在于：包括以下步骤，
S1：引入12的整数倍的伪随机序列模块；
S2：根据不同应用所需参考序列长度进行分解；
S3：对重新划分后的序列进行伪随机序列模块选择；
S4：根据3GPP 38.211协议，获取不同应用环境下的m序列；
S5：m序列根据对应模块所需序列的长度进行迭代处理，最终得到伪随机序列。
2.根据权利要求1所述一种基于5G伪随机序列的模块化实现方法，其特征在于：步骤S1中的伪随机序列c(n)由序列x1(n)和x2(n)构成，并将移位迭代的次数进行重新的整理。
3.根据权利要求1所述一种基于5G伪随机序列的模块化实现方法，其特征在于：步骤S2中根据不同应用所需序列长度进行重新划分，将其划分为多个短序列。
4.根据权利要求1所述一种基于5G伪随机序列的模块化实现方法，其特征在于：步骤S3中对所需要的序列长度进行重新分组后，按照重新引入的关于12的整数倍的不同序列模块，进行所需模块的判定，对于不同序列选择最恰当的模块进行处理。
5.根据权利要求1所述一种基于5G伪随机序列的模块化实现方法，其特征在于：步骤S4中根据3GPP 38.211协议，Gold伪随机序列由两个m序列x1(n)和x2(n)对应位相加模2构成，两个m序列分别由31个带有反馈的线性移位寄存器移位产生；第一个m序列x1(n)应初始化x1(0)＝1，x1(n)＝0，n＝1,2,...,30。第二个m序列的初始化x2(n)，表示为
Figure FDA0003184204180000011
其值取决于序列的应用。
6.根据权利要求1所述一种基于5G伪随机序列的模块化实现方法，其特征在于：步骤S5中；
S51：根据所需序列长度的重新划分，确定需要用到的状态偏移量模块后，先进行起始位置RB的伪随机序列的计算；
S52：得到起始位置RB的伪随机序列后，根据分组后判定需要用到的状态偏移量模块后，将得到的m序列x1(n)和x2(n)进行对应次数的移位迭代，即依次进行1个RB长度的步进，得到每个模块所生成的伪随机序列，从而得到最终所需序列长度的伪随机序列。
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