CN114363136B - 一种5g nr基于小区搜索ssb块索引的精确频偏估计方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种5G NR基于小区搜索SSB块索引的精确频偏估计方法，属于移动通信技术领域。该方法包括：第一步将本地三组主同步信号(Primary SynchronizationSignal,PSS)与接收信号进行互相关，找到小区组内ID号；第二步通过小区组内ID号生成336组辅同步信号(Secondary SynchronizingSignal，SSS)，本地辅同步序列与接收SSS信号进行互相关得到小区ID组号；第三步获取小区ID号，进行物理广播信道(Physical BroadcastChannel，PBCH)解析，获取SSB(SS/PBCH,SSB)块索引；第四步通过SSB索引解析出SSB块位置，取出SSB四个符号数据；第五步去除SSB数据中的循环前缀(Cyclic Prefix，CP)，提取PSS和SSS信号；第六步将PSS和SSS信号分别进行频域转换，分别与本地信号进行自相关；第七步再进行一次互相关，最后进行求和运算。本方法计算复杂度和实现复杂都同时降低。
Description
技术领域
本发明属于移动通信技术领域，涉及5G通信技术，具体涉及一种5G NR基于小区搜索SSB块索引的精确频偏估计方法。
背景技术
随着5G移动通信技术的不断发展，相较于前一代的通信技术LTE而言，5G在未来的发展过程中能够明显提升数据的传输效率，同时还能提高信号传输过程中的稳定性和安全性。小区搜索是终端与基站连接的第一步，频偏估计对小区搜索的准确性有很大影响，对提升网络基带性能有至关重要的影响，因此学术界和工业界对小区搜索都进行了广泛的研究。用户通过小区搜索过程可以获取下行链路的符号定时位置、频偏和小区号等信息，这对系统下行通信业务的建立和传输有十分重要的影响。
频偏估计需要降低复杂度和精确的估计频偏值，这样才能满足5G系统复杂的信道环境。对于目前的高复杂度和抗频偏差问题，急需一种新的频偏估计检测方法来解决此问题。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种5G NR基于小区搜索SSB块索引的精确频偏估计方法，首先通过小区搜索解析出SSB块索引，通过索引查找出同步块在时隙中的位置，再将信号去除CP提取PSS和SSS信号，最后进行相关求和处理得到频偏估计值，对原始信号进行频偏修正。本方法减少了实现复杂度，更好地节省了硬件实现资源。
为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种5G NR基于小区搜索SSB块索引的精确频偏估计方法，具体包括以下步骤：
S1：生成本地三组pssj(n)序列，将接收序列进行预处理得到r(n)，再进行互相关得到小区组内ID号
S2：通过生成336组sssk(n)本地序列，将SSS序列与接收SSS序列进行互相关得到小区ID组号/>
S3：获取小区ID号解析PBCH中参考信号DM-RS，得到SSB块索引Kssb；
S4：通过Kssb可以查找到时隙中第K+1个SSB块，取出4个OFDM长度时域数据SSBi(n)；
S5：通过判断CP长度，以及OFDM数据长度4096，去除SSBi(n)中CP数据得到SSBi′(n)，提取PSS和SSS信号得到Receive_PSS(k)和Receive_SSS(k)，再进行FFT变换得到R_PSS_Fre(k)和R_SSS_Fre(k)；
S6：将接收端的PSS和SSS分别与本地PSS和SSS进行频域互相关，得到LS_PSS(k)和LS_SSS(k)序列。
S7：将自相关的PSS和SSS信号进行频域互相关得到Corr_LS(k)，通过求和得到LS，最后得到精确频偏值ε。
进一步，步骤S1具体包括：首先生成本地三组pssj(n)序列，进行IFFT变换到时域与接收预处理后的数据进行时域互相关，计算峰均值，检测峰值，得到小区组内ID号；
{max_valueμ,max_posμ}＝max(Corrμ)
meanμ＝mean(Corrμ)
其中，Corrμ(i)表示能量集合，meanμ表示一组能量集合的均值，r(n)表示预处理后的接收端数据，pssj(n)表示本地三组频域数据，Peakμ表示峰均值集合，表示小区组内ID号。
进一步，步骤S2中包含：生成本地336组本地频域信号与接收端SSS信号进行频域相关；
其中，sssj(n)表示本地SSS频域信号，R(n)表示接收到的SSS信号，表示小区ID组号。
进一步，步骤S3具体包括：得到小区ID号，提取DM-RS参考信号，生成本地8组参考信号，进行盲检可以得到SSB块索引；
进一步，步骤S4具体包括：查找协议，确定子载波参数和SSB时隙中的位置，提取SSB块时域数据；
Rx_Ssb_K＝r(d_st:d_st+3*N+2*cp_len-1)
其中，Rx_Ssb_K表示时隙第k个SSB块，d_st表示小区搜索的同步位置，N表示符号长度，cp_len表示循环前缀长度。
进一步，步骤S5具体包括：进行去除CP数据，根据协议找出SSB块中PSS和SSS信号位置进行提取，最后进行频域转换；
SSB_Cutcp(1:N)＝Rx_Ssb_K(1:N)
SSB_Cutcp(N+1:2*N)＝Rx_Ssb_K(N+cp_len+1:N+cp_len+N)
SSB_Cutcp(2*N+1:3*N)＝Rx_Ssb_K(2*N+2*cp_len+1:2*N+2*cp_len+N)
PSS_Receive＝SSBi(offset+(1:PSS_Len),Kssb/2*14+two_or_eight+1)
SSS_Receive＝SSBi(offset+(1:SSS_Len),Kssb/2*14+two_or_eight+1+2)
R_PSS_Fre(k)＝FFT(PSS_Receive)
R_SSS_Fre(k)＝FFT(SSS_Receive)
其中，SSB_Cutcp表示去除CP后的SSB时域数据块，PSS_Receive表示接收到的PSS信号，SSS_Receive表示接收到的SSS信号，R_PSS_Fre表示频域接收端PSS信号，R_SSS_Fre表示频域接收端SSS信号；
进一步，步骤S6具体包括：提取PSS和SSS信号分别与本地信号进行自相关；
LS_Pss(n)＝PSS_Receive(n)*PSS_Local*(n)
LS_Sss(n)＝SSS_Receive(n)*SSS_Local*(n)
其中，S_Pss(n)表示PSS自相关后的序列，LS_Sss(n)表示SSS自相关后的序列；
进一步，步骤S7具体包括：对PSS和SSS分别自相关后序列进行互相关，通过求和估计出频偏值；
LS_SS(n)＝LS_Pss(n)*LS_Sss*(n)
CORR_LS＝sum(LS_SS(n))
其中，LS_SS(n)表示PSS和SSS互相关后的序列，CORR_LS表示能量和，Freq_Off表示频偏值。
本发明的有益效果在于：在小区搜索基础上提取SSB进行频偏估计，通过PSS和SSS分别自相关再互相关的方法，使得频偏值准确，计算复杂度更低，偏于实现。通过与传统SSB频偏估计相比，传统方法提取了两次SSB进行互相关，本发明只用到了一次，算法计算复杂度降低了50％。
本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。
附图说明
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作优选的详细描述，其中：
图1为本发明5G NR基于小区搜索SSB块索引的精确频偏估计方法算法流程图；
图2为本发明5G NR基于小区搜索SSB块索引的精确频偏估计方法的具体实现流程图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
本实施例的系统环境为AWGN信道(高斯白噪声Additive White GaussianNoise)，采样频率为122.88MHz，信道带宽为100MHz，采样点数为4096，接收时域信号长度128800。在此环境下，通过小区搜索可以找到同步点，精确地提取出SSB数据。
基于该系统，结合图1以及图2，本实施例的5G NR基于小区搜索SSB块索引的精确频偏估计方法中的各个步骤做以下说明：
步骤S1：通过5G协议方法生成本地三组pssj(n)序列，将接收信号降采样、归一化预处理得到序列r(n)，本地三组信号进行滑动互相关得到能量集合，计算出能量集合的峰均比，检测峰均比集合到小区组内ID号表达式如下：
{max_valueμ,max_posμ}＝max(Corrμ)
meanμ＝mean(Corrμ)
其中，Corrμ(i)表示能量集合，meanμ表示一组能量集合的均值，r(n)表示预处理后的接收端数据，pssj(n)表示本地三组频域数据，Peakμ表示峰均值集合，表示小区组内ID号。
步骤S2：通过生成336组sssk(n)本地序列，将SSS序列与接收SSS序列进行互相关得到一组能量集合，可以判定能量集合得到小区ID组号/>表达式如下：
其中，sssj(n)表示本地SSS频域信号，R(n)表示接收到的SSS信号，表示小区ID组号。
步骤S3：获取小区ID号解析PBCH中参考信号DM-RS，生成本地8组参考信号进行信道估计、信号检测、解调、解速率匹配、译码、CRC校验成功得到32位有效数据位，可以得到SSB块索引Kssb-1；
步骤S4：通过Kssb可以查找到时隙中第K+1个SSB块，通过协议查找CP长度，取出4个OFDM长度时域数据SSBi(n)，表达式如下：
Rx_Ssb_K＝r(d_st:d_st+3*N+2*cp_len-1)
其中，Rx_Ssb_K表示时隙第k个SSB块，d_st表示小区搜索的同步位置，N表示符号长度，cp_len表示循环前缀长度。
步骤S5：通过判断CP长度，以及OFDM数据长度4096，去除SSBi(n)中CP数据得到4个OFDM符号数据，提取PSS和SSS信号得到Receive_PSS(k)和Receive_SSS(k)，再进行FFT变换得到R_PSS_Fre(k)和R_SSS_Fre(k)，表达式如下：
SSB_Cutcp(1:N)＝Rx_Ssb_K(1:N)
SSB_Cutcp(N+1:2*N)＝Rx_Ssb_K(N+cp_len+1:N+cp_len+N)
SSB_Cutcp(2*N+1:3*N)＝Rx_Ssb_K(2*N+2*cp_len+1:2*N+2*cp_len+N)
PSS_Receive＝SSBi(offset+(1:PSS_Len),Kssb/2*14+two_or_eight+1)
SSS_Receive＝SSBi(offset+(1:SSS_Len),Kssb/2*14+two_or_eight+1+2)
R_PSS_Fre(k)＝FFT(PSS_Receive)
R_SSS_Fre(k)＝FFT(SSS_Receive)
其中，SSB_Cutcp表示去除CP后的SSB时域数据块，PSS_Receive表示接收到的PSS信号，SSS_Receive表示接收到的SSS信号，R_PSS_Fre表示频域接收端PSS信号，R_SSS_Fre表示频域接收端SSS信号；
步骤S6：将提取的分别与本地PSS和SSS进行频域互相关，得到LS_PSS(k)和LS_SSS(k)序列，表达式如下：
LS_Pss(n)＝PSS_Receive(n)*PSS_Local*(n)
LS_Sss(n)＝SSS_Receive(n)*SSS_Local*(n)
其中，S_Pss(n)表示PSS自相关后的序列，LS_Sss(n)表示SSS自相关后的序列；
步骤S7：将自相关的PSS和SSS信号进行频域互相关得到Corr_LS(k)，通过求和运算得到能量和CORR_LS，最后通过频偏公式将能量和带入得到精确频偏值ε进行频偏修正，表达式如下：
LS_SS(n)＝LS_Pss(n)*LS_Sss*(n)
CORR_LS＝sum(LS_SS(n))
其中，LS_SS(n)表示PSS和SSS互相关后的序列，CORR_LS表示能量和，Freq_Off表示频偏值。
本发明实施例首先通过小区搜索找到SSB块索引，通过索引可以精确地找到SSB块时隙的位置，然后提取PSS和SSS信号，减少了计算量。对提取的信号进行频域转换，分别与本地信号进行自相关，检验提取数据的正确性，最后通过PSS和SSS互相关的到精确地频偏估计值。大大降低了运算复杂度，提升了频偏估计的准确性。通过有效的方法处理5G海量数据，实现资源有效利用。
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 (3)
1.一种5G NR基于小区搜索SSB块索引的精确频偏估计方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：
S1：生成本地三组pssj(n)序列，将接收序列进行预处理得到r(n)，再进行互相关得到小区组内ID号
S2：通过生成336组sssk(n)本地序列，将SSS序列与接收SSS序列进行互相关得到小区ID组号/>
S3：获取小区ID号解析PBCH中参考信号DM-RS，得到SSB块索引Kssb；
S4：通过Kssb可以查找到时隙中第K+1个SSB块，取出4个OFDM长度时域数据SSBi(n)；
S5：通过判断CP长度，以及OFDM数据长度4096，去除SSBi(n)中CP数据得到SSBi′(n)，提取PSS和SSS信号得到Receive_PSS(k)和Receive_SSS(k)，再进行FFT变换得到R_PSS_Fre(k)和R_SSS_Fre(k)；
S6：将接收端的PSS和SSS分别与本地PSS和SSS进行频域互相关，得到LS_PSS(k)和LS_SSS(k)序列；
S7：将自相关的PSS和SSS信号进行频域互相关得到Corr_LS(k)，通过求和得到LS，最后得到精确频偏值ε；
步骤S1具体包括：首先生成本地三组pssj(n)序列，进行IFFT变换到时域与接收预处理后的数据进行时域互相关，检测峰值，得到小区组内ID号；
{max_valueμ,max_posμ}＝max(Corrμ)
meanμ＝mean(Corrμ)
其中，Corrμ(i)表示能量集合，meanμ表示一组能量集合的均值，r(n)表示预处理后的接收端数据，pssj(n)表示本地三组频域数据，Peakμ表示峰均值集合，表示小区组内ID号；
步骤S2中包含：生成本地336组本地频域信号与接收端SSS信号进行频域相关；
其中，sssj(n)表示本地SSS频域信号，R(n)表示接收到的SSS信号，表示小区ID组号；
步骤S5具体包括：进行去除CP数据，提取PSS和SSS信号，最后进行频域转换；
SSB_Cutcp(1:N)＝Rx_Ssb_K(1:N)
SSB_Cutcp(N+1:2*N)＝Rx_Ssb_K(N+cp_len+1:N+cp_len+N)
SSB_Cutcp(2*N+1:3*N)＝Rx_Ssb_K(2*N+2*cp_len+1:2*N+2*cp_len+N)
PSS_Receive＝SSBi(offset+(1:PSS_Len),Kssb/2*14+two_or_eight+1)
SSS_Receive＝SSBi(offset+(1:SSS_Len),Kssb/2*14+two_or_eight+1+2)
R_PSS_Fre(k)＝FFT(PSS_Receive)
R_SSS_Fre(k)＝FFT(SSS_Receive)
其中，SSB_Cutcp表示去除CP后的SSB时域数据块，PSS_Receive表示接收到的PSS信号，SSS_Receive表示接收到的SSS信号，R_PSS_Fre表示频域接收端PSS信号，R_SSS_Fre表示频域接收端SSS信号，N表示一个OFDM长度，cp_len表示循环前缀长度；
步骤S7具体包括：对PSS和SSS分别自相关后序列进行互相关，通过求和估计出频偏值；
LS_SS(n)＝LS_Pss(n)*LS_Sss*(n)
CORR_LS＝sum(LS_SS(n))
其中，LS_SS(n)表示PSS和SSS互相关后的序列，CORR_LS表示能量和，Freq_Off表示频偏值；
步骤S4具体包括：查找协议，确定子载波参数和SSB时隙中的位置，提取SSB块时域数据；
Rx_Ssb_K＝r(d_st:d_st+3*N+2*cp_len-1)
其中，Rx_Ssb_K表示时隙第k个SSB块，d_st表示小区搜索的同步位置，N表示符号长度，cp_len表示循环前缀长度。
2.根据权利要求1所述的5G NR基于小区搜索SSB块索引的精确频偏估计方法，其特征在于，步骤S3具体包括：得到小区ID号，提取DM-RS参考信号，生成本地8组参考信号，进行盲检可以得到SSB块索引。
3.根据权利要求1所述的5G NR基于小区搜索SSB块索引的精确频偏估计方法，其特征在于，步骤S6具体包括：提取PSS和SSS信号分别与本地信号进行自相关；
LS_Pss(n)＝PSS_Receive(n)*PSS_Local*(n)
LS_Sss(n)＝SSS_Receive(n)*SSS_Local*(n)
其中，LS_Pss(n)表示PSS自相关后的序列，LS_Sss(n)表示SSS自相关后的序列，PSS_Receive表示接收到的PSS信号，SSS_Receive表示接收到的SSS信号。
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