CN115022144B - 5g nr系统中ssb频率位置和载波频偏的联合估计方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种5G NR系统中SSB频率位置和载波频偏的联合估计方法。本方法基于最大似然准则，在不对接收信号进行频谱搬移的情况下，对一定范围内的SSB频率位置和载波频偏进行联合估计，能够显著减少频率搜索的次数，简化和加速小区搜索过程。本方法不依赖于准确的下行定时位置，一定范围内的定时误差不会对频率估计的性能产生影响。同时本方法可以通过设置相应参数的取值，调整频率估计的理论精度和计算复杂度。
Description
技术领域
本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种5G NR系统中SSB频率位置和载波频偏的联合估计方法。
背景技术
第五代移动通信(5th generation mobile communication，5G)新空口(NewRadio，NR)系统使用正交频分复用(orthogonal frequency-division multiplexing，OFDM)作为下行传输的基本波形，需要在小区搜索阶段实现终端与基站之间的频率同步，包括载波中心频率的确定，以及载波频偏的估计和补偿。
5G NR引入同步信号块(synchronization signal block，SSB)的设计，主同步信号(primary synchronization signal，PSS)、辅同步信号(secondary synchronizationsignal，SSS)和物理广播信道(physical broadcast channel，PBCH)构成SSB一同发送，用于传输下行同步和广播信息。在频域上，SSB位于同步栅格所指定的频率位置，而通常不位于载波频率的中心位置。在独立组网(standalone，SA)架构中，终端搜索SSB的频率位置，并结合SSB在系统传输带宽内的相对位置，确定载波中心频率，然后估计载波频偏并补偿。
OFDM系统对载波频率偏差敏感，只能容忍一定范围内的载波频偏，否则接收信号会发生失真和受到干扰，系统性能会下降。一般将相对于子载波间隔(subcarrierspacing，SCS)归一化的载波频偏分为两部分，整数倍频偏(integral part of frequencyoffset，IFO)和小数倍频偏(fractional part of frequency offset，FFO)。整数倍频偏使得接收信号在频域上产生移位，会导致子载波解映射出现偏差，造成解调错误。小数倍频偏使得接收解调信号的幅度和相位发生改变，并且破坏子载波间的正交性，带来子载波间干扰(intercarrier interference，ICI)。因此，频率同步是5G小区搜索和OFDM系统的重要组成部分和研究内容。
在独立组网架构的初始接入阶段，终端需要在同步栅格的各个频点上搜索SSB，复杂度较高。在系统实现中，对频率搜索进行优化，常用的方法是向终端配置查找表用于信道分配，或者在频率搜索之前进行频谱分析，以降低小区搜索的复杂度。
目前，关于OFDM系统中的载波频偏估计方法已有大量研究。常用的方法是利用预设补偿的一组值和训练序列的时域相关性，或者利用训练序列的频域移位和相关性估计整数倍频偏；利用循环前缀和对应信号段之间的相位关系，或者利用重复传输的训练序列之间的相位关系，或者利用训练序列前后分段之间的相位关系估计小数倍载波频偏。不同的频偏估计方法根据所使用的信道条件和系统类型，有着相应的改进。
常用的载波频偏估计方法需要在较为准确的下行定时同步的基础上进行，在复杂的信道条件下难以获得准确的下行定时同步，载波频偏估计效果会随着定时误差的增大而变差，而且小数倍频偏估计方法的估计范围有限。在5G NR尤其是毫米波传输场景，载波频率高和终端移动速度快会带来更大的载波频偏，使得载波频偏估计的复杂度上升，而且会严重影响下行定时同步的准确性，小数倍频偏估计所使用的循环前缀或者训练序列需要进行截取以容纳定时误差，估计性能进而下降。
发明内容
发明目的：本发明的目的是提供一种5G NR系统中SSB频率位置和载波频偏的联合估计方法，该方法可以联合估计出载波频偏和一定范围内的SSB频率位置，降低初始接入中频率搜索的复杂度，并且在一定的定时估计误差范围内，估计性能不受下行定时误差的影响。
技术方案：为实现上述发明目的，本发明采用如下技术方案：
本发明所述的5G NR系统中SSB频率位置和载波频偏的联合估计方法，包括以下步骤：
步骤S1：终端将接收中心频率调谐到工作频段内信道栅格的某个频点上，根据下行定时位置，在接收信号中截取主同步信号所在OFDM符号的时域数据，并去除循环前缀(cyclic prefix，CP)，得到接收信号段；
步骤S2：把主同步信号映射到OFDM符号有效子载波的频率中心位置，进行离散傅里叶逆变换(inverse discrete Fourier transform，IDFT)，生成主同步信号位于系统传输带宽中心位置的时域参考信号，并由时域参考信号构成参考信号矩阵；
步骤S3：根据步骤S1截取得到的接收信号段，由时域参考信号、频偏、信道和噪声表示接收信号的模型，并基于接收信号模型得到频偏和信道估计的似然函数，进而得到最大似然估计的目标函数；
步骤S4：根据步骤S3得到的似然函数，假设信道是未知但是确定的，对信道单独进行最大似然估计，进而得到频偏最大似然估计的表达式；
步骤S5：根据步骤S1截取得到的接收信号段和步骤S4得到的频偏最大似然估计的表达式，对接收信号进行加权相关，并对加权相关得到的序列进行离散傅里叶变换(discrete Fourier transform，DFT)，根据DFT结果中数据实部最大值所在的位置得到频偏的估计值；
步骤S6：根据步骤S5得到的归一化频偏估计值，结合同步栅格指定的一系列频率位置和当前终端调谐频率之间的频率差，估计出SSB的频率偏移，即确定SSB的频率位置，进而估计出载波频偏；
步骤S7：根据步骤S6得到的SSB频率位置的估计值，检测相应频率位置是否存在SSB，如果检测到SSB，则步骤S6得到的SSB频率位置估计值和载波频偏估计值即为估计结果，如果没有检测到SSB，则说明SSB在当前终端调谐频率所覆盖带宽的范围之外，终端将接收中心频率以接近系统传输带宽大小的频率步长调谐到相应工作频段内信道栅格的新频点上，返回到步骤S1再次进行频率估计。
进一步，所述步骤S1中，截取得到的接收信号段构成N×1维复数向量：
y＝[y(0),y(1),…,y(N-1)]T
其中，N是OFDM符号的长度。截取的接收信号段不完全对应主同步信号所在的OFDM符号，可能包含一定的定时误差。信号截取不依赖于准确的下行定时位置，当定时估计落在循环前缀范围内时，定时误差几乎不会对估计性能产生影响。
进一步，所述步骤S2中，由时域参考信号s(n),n＝0,1,…,N-1构成N×NCP维参考信号矩阵：
其中，NCP表示循环前缀的长度。
进一步，所述步骤S3中，接收信号模型表示为：
y＝D(ε)Sξ+z
其中，表示NCP×1维信道向量，包含定时误差θ和信道响应h。0n×1表示n×1维的全由零元素构成的列向量，h＝[h(0),h(1),…,h(L-1)]T，表示基站与终端之间的等效信道响应，L表示信道的最大时延扩展。/>是N×N维的对角矩阵，表示时域接收数据受到的频偏的影响。频偏ε包括两部分，一是SSB频率偏移ΔfSS，即SSB和系统传输带宽的中心频率之差，二是载波频偏ε0，/>z表示均值为0、协方差矩阵为/>的加性循环对称复高斯白噪声向量。
进一步，所述步骤S3中，基于加性循环对称复高斯白噪声的假设，在给定接收信号y时，频偏和信道估计的似然函数为：
J(ε,ξ|y)＝-yHy+yHX(ε)ξ+ξHXH(ε)y-ξHX(ε)HX(ε)ξ
其中，矩阵X(ε)＝D(ε)S。
进一步，所述步骤S4中，基于信道的最大似然估计，频偏的最大似然估计表示为：
其中，矩阵A＝S(SHS)-1SH，在实际处理中，矩阵SHS可能不可逆，可以用伪逆代替，即
进一步，所述步骤S4中，基于频偏的最大似然估计表达式，矩阵A是一个Hermite矩阵，频偏估计的似然函数转化为：
其中，ρ(n)是接收数据加权相关得到的序列。
进一步，所述步骤S5中，对接收信号段按照下式进行加权相关：
进一步，所述步骤S5中，选取合适的扩展因子K，对加权相关序列ρ(n)进行KN点的DFT，得到序列c(k)，取序列c(k)的实部，搜索c(k)实部的最大值所在的位置：
进一步，所述步骤S5中，根据c(k)实部的最大值所在的位置km，归一化频偏估计为：
其中，归一化频偏的估计范围是-N/2＜ε≤N/2，估计的理论精度是1/K，扩展因子K根据频偏估计精度和计算复杂度的要求选择。
进一步，所述步骤S6中，根据同步栅格指定的频率位置，搜索一系列SSB中心频率fSS与当前终端调谐频率之间的频率差ΔSSREF(i)中距离频偏估计值/>最近的一个，作为SSB频率偏移的估计值：
并估计SSB的频率位置：
进一步，所述步骤S6中，根据频偏的估计值结合SSB频率偏移的估计值/>估计载波频偏：
进一步，所述步骤S7中，如果没有检测到SSB，终端接收中心频率调谐的步长选取为相应工作频段的信道栅格间隔的整数倍，步长接近系统的传输带宽大小。
有益效果：本发明公开了一种5G NR系统中SSB频率位置和载波频偏的联合估计方法，与现有技术相比，具有如下有益效果：
1)能够获得高达系统传输带宽大小的大频偏估计范围，可以一并估计出一定范围内的SSB频率偏移和载波频偏，而不需要对接收信号进行频谱搬移，省去了在一定频率范围内SSB频率搜索的过程，从而使得小区搜索过程得到简化和加速；
2)能够一并估计出整数倍载波频偏和小数倍载波频偏，而不需要分别进行估计；
3)在频率搜索时，终端可以按照接近系统传输带宽大小的频率步长调谐接收中心频率，相较于NR同步栅格间隔的频率搜索步长，能够显著减少频率搜索的次数，加速小区搜索过程；
4)不依赖于准确的下行定时位置，只要下行定时估计落在循环前缀的范围内，定时误差对频率估计的性能几乎不会产生影响。
附图说明
图1为本发明具体实施例中方法的流程图；
图2为本发明具体实施例中SSB频率位置和载波频偏的示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明的技术方案作进一步的介绍。
如图1所示，本具体实施例公开了一种5G NR系统中SSB频率位置和载波频偏的联合估计方法，具体步骤如下：
在本具体实施例中，考虑5G NR移动通信系统的下行传输，子载波间隔为30kHz，OFDM符号的长度为4096，资源栅格(resource block，RB)的个数为273，相应的采样率是122.88MHz，设计传输带宽是98.28MHz。传输系统的中心频率设置为fc＝3.45GHz，对应NR绝对射频频率信道号(absolute radio frequency channel number，NR-ARFCN)NREF＝630000和工作频段n78中的3400MHz–3500MHz部分。SSB放置在数据传输信道的边缘，对应3400MHz–3500MHz的第一个可用的全局同步信道号(global synchronization channel number，GSCN)，SSB的中心频点fSS＝3404.64MHz，GSCN＝7780。
步骤S1：终端将接收中心频率调谐到工作频段n78内信道栅格的频点3450MHz上，根据下行定时位置，在接收信号中截取主同步信号所在OFDM符号的时域数据，并去除循环前缀，得到接收信号段。
进一步，所述步骤S1中，截取得到的接收信号段构成N×1维复数向量：
y＝[y(0),y(1),…,y(N-1)]T (1)
其中，N＝4096是OFDM符号的长度。截取的接收信号段不完全对应主同步信号所在的OFDM符号，可能包含一定的定时误差。信号截取不依赖于准确的下行定时位置，当定时估计落在循环前缀范围内时，定时误差几乎不会对估计性能产生影响。
步骤S2：把主同步信号映射到OFDM符号有效子载波的频率中心位置，进行IDFT，生成主同步信号位于系统传输带宽中心位置的时域参考信号，并由时域参考信号构成参考信号矩阵。
进一步，所述步骤S2中，主同步信号通过IDFT生成时域参考信号的过程表示为：
其中，127点的主同步信号dPSS(k)映射到OFDM符号NSC＝3276个有效子载波的频率中心位置，添加N-NSC＝820个虚拟子载波，并按照一定的规律映射成为N＝4096点的频域数据d(k)，进行N＝4096点的IDFT，得到时域参考信号s(n)。
进一步，所述步骤S2中，由时域参考信号s(n),n＝0,1,...,N-1构成N×NCP维参考信号矩阵，表示为：
其中，NCP＝288表示循环前缀的长度。矩阵S中的各元素可以表示为：
[S]i,j＝s((i-j)modN) (4)
其中，i＝0,1,...,N-1,j＝0,1,...,NCP-1。
步骤S3：根据步骤S1截取得到的接收信号段，由时域参考信号、频偏、信道和噪声表示接收信号的模型，并基于接收信号模型得到频偏和信道估计的似然函数，进而得到最大似然估计的目标函数。
进一步，所述步骤S3中，接收信号模型表示为：
y＝D(ε)Sξ+z (5)
进一步，所述步骤S3的接收信号模型中，表示NCP×1维信道向量，包含定时误差θ和信道响应h。0n×1表示n×1维的全由零元素构成的列向量，h＝[h(0),h(1),…,h(L-1)]T，表示基站与终端之间的等效信道响应，L表示信道的最大时延扩展。
如图2所示，把SSB和系统传输带宽的中心频率之差ΔfSS看作SSB频率偏移，相对于子载波间隔归一化，并与归一化载波频偏ε0相加，记为频偏，表示为：
其中，SCS＝30kHz表示子载波间隔。
进一步，所述步骤S3接收信号模型中，是N×N维的对角矩阵，表示时域接收数据受到的频偏的影响，主对角线上的第i个元素可以表示为
进一步，所述步骤S3的接收信号模型中，z表示均值为0、协方差矩阵为的加性循环对称复高斯白噪声向量。
进一步，所述步骤S3中，基于加性循环对称复高斯白噪声的假设，在给定接收信号y时，频偏和信道估计的似然函数为：
进一步，所述步骤S3中，基于频偏和信道估计的似然函数，相应的对数似然函数为：
进一步，所述步骤S3中，基于频偏和信道估计的对数似然函数，最大似然估计的目标函数为：
J(ε,ξ|y)＝-yHy+yHX(ε)ξ+ξHXH(ε)y-ξHX(ε)HX(ε)ξ (9)
其中，矩阵X(ε)＝D(ε)S。
步骤S4：根据步骤S3得到的似然函数，假设信道是未知但是确定的，对信道单独进行最大似然估计，进而得到频偏最大似然估计的表达式。
进一步，所述步骤S4中，信道的最大似然估计为：
进一步，所述步骤S4中，基于信道的最大似然估计，频偏的最大似然估计表示为：
其中，矩阵A＝S(SHS)-1SH，在实际处理中，矩阵SHS可能不可逆，可以用伪逆代替，即
进一步，所述步骤S4中，基于频偏的最大似然估计表达式，矩阵A是一个Hermite矩阵，频偏估计的似然函数转化为下面的形式：
其中，ρ(n)是接收数据加权相关得到的序列，表示为：
其中，加权系数从矩阵A的元素中取得。
步骤S5：根据步骤S1截取得到的接收信号段和步骤S4得到的频偏最大似然估计的表达式，对接收信号进行加权相关，并对加权相关得到的序列进行DFT，根据DFT结果中数据实部最大值所在的位置得到频偏的估计值。
进一步，所述步骤S5中，对接收信号段按照式(13)进行加权相关。
进一步，所述步骤S5中，基于接收信号加权相关得到的序列ρ(n)，在后面补零到KN长度，其中K是扩展因子，决定频偏估计的理论精度，选取K＝100，对补零后的序列进行KN＝409600点的DFT：
其中，k＝0,1,…,KN-1。KN＝409600对应大点数的DFT，使用DFT剪枝(pruning)算法计算，将大点数的DFT运算分解成为K＝100次N＝4096点数的快速傅里叶变换(fastFourier transform，FFT)运算实现。
进一步，所述步骤S5中，根据加权相关序列ρ(n)的KN点DFT得到的序列c(k)，取序列c(k)的实部，搜索c(k)实部的最大值所在的位置：
其中，Re{·}表示取复数的实部。
进一步，所述步骤S5中，根据c(k)实部的最大值所在的位置km，归一化频偏估计为：
进一步，所述步骤S5中，归一化频偏的估计范围是-N/2＜ε≤N/2，即2048＜ε≤2048，估计的理论精度是1/K，即1/100，扩展因子K可以根据频偏估计精度和计算复杂度的要求选择和调整。
步骤S6：根据步骤S5得到的归一化频偏估计值，结合同步栅格指定的一系列频率位置和当前终端调谐频率3450MHz之间的频率差，估计出SSB的频率偏移，即确定SSB的频率位置，进而估计出载波频偏。
进一步，所述步骤S6中，SSB位于同步栅格所指定的一系列频率位置SSREF(i)中的一个，在频率范围3400MHz–3500MHz内，SSB可能的频率位置是SSREF(i)＝3404.64MHz+i×1.44MHz,i＝0,1,…,63。SSB频率偏移ΔfSS，即SSB中心频率fSS与当前终端调谐频率之间的频率差是一系列频率差ΔSSREF(i)中的一个，ΔSSREF(i)＝-45.36MHz+i×1.44MHz,i＝0,1,…,63。搜索一系列频率差ΔSSREF(i)中距离频偏估计值/>最近的一个，作为SSB频率偏移的估计值：
进一步，所述步骤S6中，根据SSB频率偏移的估计值结合当前终端的调谐频率估计SSB的频率位置：
进一步，所述步骤S6中，根据频偏的估计值结合SSB频率偏移的估计值/>估计载波频偏：
步骤S7：根据步骤S6得到的SSB频率位置的估计值，检测相应频率位置是否存在SSB，如果检测到SSB，则步骤S6得到的SSB频率位置估计值和载波频偏估计值即为估计结果，如果没有检测到SSB，则说明SSB在当前终端调谐频率所覆盖带宽的范围3400MHz–3500MHz之外，终端需要将接收中心频率以一定的频率步长调谐到相应工作频段内信道栅格的新频点上，返回到步骤S1再次进行频率估计。
进一步，所述步骤S7中，如果没有检测到SSB，终端接收中心频率调谐的步长选取为100.005MHz，是相应工作频段n78的信道栅格间隔15kHz的整数倍，步长大小接近系统的传输带宽98.28MHz。
Claims (7)
1.5G NR系统中SSB频率位置和载波频偏的联合估计方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤S1：终端将接收中心频率调谐到工作频段内信道栅格的一个预设频点上，根据下行定时位置，在接收信号中截取主同步信号所在OFDM符号的时域数据，并去除循环前缀，得到接收信号段；
步骤S2：把主同步信号映射到OFDM符号有效子载波的频率中心位置，进行IDFT，生成主同步信号位于系统传输带宽中心位置的时域参考信号，并由时域参考信号构成参考信号矩阵；
步骤S3：根据步骤S1截取得到的接收信号段，由时域参考信号、频偏、信道和噪声表示接收信号的模型，并基于接收信号模型得到频偏和信道估计的似然函数，进而得到最大似然估计的目标函数；
步骤S4：根据步骤S3得到的似然函数，假设信道是未知但是确定的，对信道单独进行最大似然估计，进而得到频偏最大似然估计的表达式；
步骤S5：根据步骤S1截取得到的接收信号段和步骤S4得到的频偏最大似然估计的表达式，对接收信号进行加权相关，并对加权相关得到的序列进行DFT，根据DFT结果得到频偏的估计值；
步骤S6：根据步骤S5得到的归一化频偏估计值，结合同步栅格指定的一系列频率位置和当前终端调谐频率之间的频率差，估计出SSB的频率偏移，即确定SSB的频率位置，进而估计出载波频偏；
步骤S7：根据步骤S6得到的SSB频率位置的估计值，检测相应频率位置是否存在SSB，如果检测到SSB，则步骤S6得到的SSB频率位置估计值和载波频偏估计值即为估计结果，如果没有检测到SSB，则说明SSB在当前终端调谐频率所覆盖带宽的范围之外，终端将接收中心频率调谐到新的频点上，返回到步骤S1再次进行频率估计。
2.根据权利要求1所述的5G NR系统中SSB频率位置和载波频偏的联合估计方法，其特征在于：所述步骤S1中，定时估计在循环前缀范围内时。
3.根据权利要求1所述的5G NR系统中SSB频率位置和载波频偏的联合估计方法，其特征在于：所述步骤S3中，所述频偏包括SSB频率偏移和载波频偏。
4.根据权利要求1所述的5G NR系统中SSB频率位置和载波频偏的联合估计方法，其特征在于：所述步骤S5的具体步骤包括：
步骤S5.1：对接收信号段进行加权相关,得到加权相关序列ρ(n)，n＝0,1,…,N-1；
步骤S5.2：选取合适的扩展因子K，对加权相关序列ρ(n)进行KN点的DFT，得到序列c(k)，搜索c(k)实部的最大值所在的位置；N是OFDM符号的长度，k＝0,1,…,KN-1；
步骤S5.3：根据c)k)实部的最大值所在的位置km，估计归一化频偏。
5.根据权利要求4所述的5G NR系统中SSB频率位置和载波频偏的联合估计方法，其特征在于：步骤S5.3中归一化频偏的估计范围是-N/2＜ε≤N/2，估计的理论精度是1/K，扩展因子K根据频偏估计精度和计算复杂度的要求选择。
6.根据权利要求1所述的5G NR系统中SSB频率位置和载波频偏的联合估计方法，其特征在于：所述步骤S6中，根据同步栅格指定的频率位置，搜索一系列SSB中心频率与当前终端调谐频率之间的频率差中距离频偏估计值最近的一个，作为SSB频率偏移的估计值。
7.根据权利要求1所述的5G NR系统中SSB频率位置和载波频偏的联合估计方法，其特征在于：所述步骤S7中，终端以接近系统传输带宽大小的频率步长改变接收中心频率，调谐到相应工作频段内信道栅格的新频点上。
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| Publication Number | Publication Date |
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| CN115022144A CN115022144A (zh) | 2022-09-06 |
| CN115022144B true CN115022144B (zh) | 2024-01-26 |
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Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
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| CN202210621736.5A Active CN115022144B (zh) | 2022-06-01 | 2022-06-01 | 5g nr系统中ssb频率位置和载波频偏的联合估计方法 |
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Citations (2)
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|---|---|---|---|---|
| CN109639616A (zh) * | 2018-12-26 | 2019-04-16 | 东南大学 | 联合使用同步序列和ofdm循环前缀的下行时频同步方法 |
| CN112422473A (zh) * | 2020-11-09 | 2021-02-26 | 上海微波技术研究所（中国电子科技集团公司第五十研究所） | 联合频偏估计策略的系统及方法 |
-
2022
- 2022-06-01 CN CN202210621736.5A patent/CN115022144B/zh active Active
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109639616A (zh) * | 2018-12-26 | 2019-04-16 | 东南大学 | 联合使用同步序列和ofdm循环前缀的下行时频同步方法 |
| CN112422473A (zh) * | 2020-11-09 | 2021-02-26 | 上海微波技术研究所（中国电子科技集团公司第五十研究所） | 联合频偏估计策略的系统及方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| "R1-1905346_DL and UL Reference Signals for NR Positioning".3GPP tsg_ran\wg1_rl1.2019,全文. * |
| A_Maximum_Likelihood_Detection_Method_for_NR_Sidelink_SSS_Searcher;Sili Lu等;《IEEE》;全文 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN115022144A (zh) | 2022-09-06 |
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