DE102013015167B4

DE102013015167B4 - Verfahren zum Filtern von Kandidatenzellen

Info

Publication number: DE102013015167B4
Application number: DE102013015167.8A
Authority: DE
Inventors: Wen Xu; Xiaojun Ma
Original assignee: Intel IP Corp
Current assignee: Intel IP Corp
Priority date: 2013-09-11
Filing date: 2013-09-11
Publication date: 2017-04-27
Anticipated expiration: 2033-09-12
Also published as: US20150071103A1; US10299147B2; DE102013015167A1

Abstract

Verfahren (900), welches umfasst: Empfangen (901) eines Composite-Signals (R(k)), das Übertragungen von einer Mehrzahl von Zellen umfasst; Identifizieren (903) einer Mehrzahl von Kandidatenzellen (Nm) basierend auf einer ersten Erkennungsmetrik (Λm) in Bezug auf das Composite-Signal (R(k)); Filtern (905) der Mehrzahl von Kandidatenzellen (Nm) in Bezug auf Zellenkennungen (m) der Mehrzahl von Kandidatenzellen, um eine Mehrzahl gefilterter Kandidatenzellen (Nm') zu erhalten; und Auswählen (907) einer Mehrzahl von ausgewählten Zellen aus der Mehrzahl von gefilterten Kandidatenzellen (Nm') gemäß einem Auswahlkriterium, wobei das Filtern (905) der Kandidatenzellen (Nm) folgendes umfasst: Bilden (601) eines adaptiven Schwellwertes (SINRth) für eine Zelle (m) der Mehrzahl von Kandidatenzellen (Nm) basierend auf einer zweiten Erkennungsmetrik (SINRm), wobei die erste Erkennungsmetrik (Λm) auf einer Korrelation zwischen Datenworten eines Synchronisationssignals (Sm(k)) einer jeweiligen Kandidatenzelle (Nm) und Datenworten des Composite-Signals (R(k)) basiert, und wobei die zweite Erkennungsmetrik (SINRm) auf einer Stärke des Synchronisationssignals (Sm(k)) der jeweiligen Kandidatenzelle (Nm) basiert, und das Verfahren ferner umfasst: Bestimmen der zweiten Erkennungsmetrik (SINRm) basierend auf einem Pseudo-Signal-zu-Interferenz-und-Rausch-Verhältnis, und das Verfahren ferner umfasst: Bestimmen der zweiten Erkennungsmetrik (SINRm) basierend auf einer dritten Erkennungsmetrik (λm) und einem Rauschschätzwert (λz), wobei die dritte Erkennungsmetrik (λm) in einer Eins-zu-eins-Beziehung zu der ersten Erkennungsmetrik (Λm) steht, und wobei der Rauschschätzwert (λz) als die niedrigste dritte Erkennungsmetrik (λm) für Zellen, die Geisterzellen enthalten, geschätzt wird.

Description

GEBIET DER ERFINDUNG
Die Patentanmeldung bezieht sich auf Verfahren zum Filtern von Kandidatenzellen, die in einem Composite-Signal oder zusammengesetzten Signal identifiziert wurden, das Übertragungen von einer Mehrzahl von Zellen eines Zellularnetzes enthält, insbesondere von Kandidatenzellen, die auch als „Geisterzellen” bezeichnet werden. Die Patentanmeldung betrifft ferner Vorrichtungen zur Ausführung derartiger Verfahren.
HINTERGRUND DER ERFINDUNG
Eine schnelle und exakte Erkennung von zahlreichen Zellen, die die Benutzereinrichtung (UE, User Equipment) umgeben, ist wesentliche Voraussetzung dafür, dass Mobilität und Dienstgüte (QoS, Quality of Service) für die Endbenutzer sichergestellt werden können. In einem LTE-System müssen zahlreiche Zellen erkannt werden, selbst wenn eine UE keine Kenntnis von den Nachbarzellen hat. Da ein gängiger Sucher in der Regel nicht in der Lage ist, ausschließlich die tatsächlich existierenden (realen) Zellen zu erkennen, werden oft auch nichtexistierende (Geister-)Zellen an die nächsten Verarbeitungsstufen ausgegeben. Die Geisterzellen beanspruchen zusätzliche Rechenressourcen, z. B. bei der Zellenmessung. Wenn sie nicht vollständig ausgeschlossen, sondern an das Netz weitergegeben werden, kann das Netz eine falsche Entscheidung treffen, sodass die Kommunikation nicht ordnungsgemäß stattfinden kann. Tatsächlich wird eine UE die Netztests nicht bestehen, wenn sie auch nur eine einzige Geisterzelle an das Netz übermittelt.
Die Druckschrift EP 2 391 081 B1 beschreibt Techniken zur Bestimmung von Zellsignaturen in E-UTRA Mobilfunknetzen. Dabei werden Korrelationstechniken angewandt, um reale Zellen zu detektieren und die Detektion von Phantom-Zellen, d. h. Zellen, die in der Realität nicht existieren, auszuschließen.
Die Druckschrift US 2012/0 231 790 A1 beschreibt ein Verfahren zur Zellsuche in heterogenen Mobilfunknetzen basierend auf Korrelationsverfahren.
Die Druckschrift US 8,027,329 B2 beschreibt ein Verfahren zum Synchronisieren von Signalen in Mobilfunknetzen basierend auf einer Metrik, welche die kumulative Energie in Pilottönen auswertet.
Die Druckschrift WO 2011/147 436 A1 beschreibt ein Verfahren zur Bestimmung einer Zellsignatur in einem zellularen Kommunikationsnetz basierend auf Korrelationsverfahren.
Die Druckschrift DE 10 2013 103 462 A1 beschreibt eine korrelationsgestützte Zellensuche und -messung in LTE und LTE-A Mobilfunksystemen.
Es ist Aufgabe der vorliegenden Erfindung, ein Verfahren und eine Vorrichtung anzugeben, mit welchen die Detektion von realen Zellen und Geisterzellen oder Phantomzellen verbessert werden kann, insbesondere ein Verfahren und eine Vorrichtung anzugeben, welche einfach implementiert werden können und effektiv in der Reduzierung der Geisterzellen sind.
KURZE BESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN
Die beigefügten Zeichnungen wurden aufgenommen, um ein besseres Verständnis von Aspekten der Erfindung zu vermitteln; sie sind in diese Patentanmeldung einbezogen und stellen einen Bestandteil derselben dar. Die Zeichnungen veranschaulichen Aspekte der Erfindung und dienen gemeinsam mit der Beschreibung zur Erläuterung der Prinzipien der Aspekte. Weitere Aspekte sowie zahlreiche der beabsichtigten Vorteile der Aspekte werden offensichtlich, wenn sie unter Bezugnahme auf die folgende ausführliche Beschreibung besser verstanden werden. Gleiche Bezugszeichen bezeichnen entsprechend ähnliche Teile.
1 ist eine schematische Darstellung, die ein vielzelliges Funkkommunikationssystem 100 gemäß der vorliegenden Patentanmeldung veranschaulicht.
2 ist eine schematische Darstellung, die ein Verfahren 200 gemäß der vorliegenden Patentanmeldung zur Durchführung einer Zellensuche veranschaulicht.
3a und 3b sind Diagramme, die beispielhafte kumulative Dichtefunktionen (CDF, Cumulative Density Function) der Erkennungsmetrik für nichtexistierende Geisterzellen 301, 311 und eine existierende Zelle 302, 312 für einen AWGR-Kanal 300a (3a) und einen ETU70-Kanal 300b (3b) gemäß der vorliegenden Patentanmeldung veranschaulichen.
4a und 4b sind Histogramme 400a, 400b, die die Erkennungsraten von gültigen Zellen und Geisterzellen vor einer Geisterzellenfilterung für den AWGR-Kanal 400a und für den ETU70-Kanal 400b gemäß der vorliegenden Patentanmeldung veranschaulichen.
5 ist eine schematische Darstellung, die einen Geisterzellen-Erkennungsalgorithmus 500 gemäß der vorliegenden Patentanmeldung veranschaulicht.
6 ist ein Blockdiagramm, das einen Geisterzellenfilter 600 gemäß der vorliegenden Patentanmeldung veranschaulicht.
7 ist ein Blockdiagramm, das einen Geisterzellenfilter 700 gemäß der vorliegenden Patentanmeldung veranschaulicht.
8a und 8b sind Histogramme, die die Erkennungsraten von gültigen Zellen und Geisterzellen nach einer Geisterzellenfilterung für einen AWGR-Kanal 800a (8a) und für einen ETU70-Kanal 800b (8b) gemäß der vorliegenden Patentanmeldung veranschaulichen.
9 ist eine schematische Darstellung, die ein Verfahren 900 gemäß der vorliegenden Patentanmeldung für die Geisterzellenfilterung veranschaulicht.
10 ist eine schematische Darstellung, die eine Vorrichtung 1000 gemäß der vorliegenden Patentanmeldung für die Geisterzellenfilterung veranschaulicht.
AUSFÜHRLICHE BESCHREIBUNG
In der nachstehenden, ausführlichen Beschreibung wird Bezug genommen auf die beigefügten Zeichnungen, die einen Bestandteil derselben darstellen und in denen zum Zweck der Veranschaulichung spezifische Aspekte dargestellt werden, wie die Patentanmeldung praktisch umzusetzen ist. Es versteht sich von selbst, dass auch andere Aspekte verwendet und strukturelle oder logische Änderungen vorgenommen werden können, ohne den Schutzbereich der vorliegenden Patentanmeldung zu verlassen. Die folgende ausführliche Beschreibung ist daher nicht in einschränkendem Sinne zu verstehen, vielmehr wird der Schutzbereich der vorliegenden Patentanmeldung durch die beigefügten Patentansprüche definiert.
Folgende Begriffe, Abkürzungen und Bezeichnungen werden in dieser Patentanmeldung verwendet:

PSS:: Primäres Synchronisationssignal (Primary Synchronization Signal),
SSS:: Sekundäres Synchronisationssignal (Secondary Synchronization Signal),
LTE:: langfristige Weiterentwicklung (Long Term Evolution),
UE:: Benutzereinrichtung (User Equipment),
RS:: Referenzsignal (Reference Signal),
RE:: Ressourcenelement (Resource Element),
CIR:: Impulsantwort des Kanals (Channel Impulse Response),
OFDM:: orthogonales Frequenzmultiplexing (Orthogonal Frequency Division Multiplex),
CRS:: zellenspezifisches Referenzsignal (Cell-specific Reference Signal),
RSRP:: Referenzsignal-Empfangsleistung (Reference Signal Received Power),
RSRQ:: Referenzsignal-Empfangsqualität (Reference Signal Received Quality),
DL:: Abwärtsstrecke (Downlink),
UL:: Aufwärtsstrecke (Uplink),
SINR:: Signal-zu-Interferenz-und-Rausch-Verhältnis (Signal-to-Interference-and-Noise Ratio),
PBCH:: physikalischer Kanal (Physical Broadcast Channel),
PRACH:: physikalischer Direktzugriffskanal (Physical Random Access Channel),
TD:: Zeitdomäne (Time-Domain),
SCH:: Synchronisationskanal (Synchronization Channel),
P-SCH:: primärer Synchronisationskanal (Primary Synchronization Channel),
S-SCH:: sekundärer Synchronisationskanal (Secondary Synchronization Channel),
PSS:: primäres Synchronisationssignal (Primary Synchronization Channel Signal),
SSS:: sekundäres Synchronisationssignal (Secondary Synchronization Channel Signal),
ZC:: Zadoff-Chu,
Cell ID:: Zellenkennung (Cell Identifier),
DFT:: diskrete Fourier-Transformation (Discrete Fourier Transform),
RSSI:: Empfangssignalstärke-Anzeiger (Received Signal Strength Indicator),
CDF:: kumulative Dichtefunktion (Cumulative Density Function),
eNodeB:: E-UTRAN-Node-B, auch als Evolved-Node-B (weiterentwickelter B-Knoten) bezeichnet, (abgekürzt eNodeB bzw. eNB) ist dasjenige Element im E-UTRA von LTE, das die Weiterentwicklung (engl.: Evolution) des Elements Node-B im UTRA von UMTS darstellt. Es ist die Hardware, die mit dem Mobilfunknetz verbunden ist, welches direkt mit den Mobilgeräten (UE) kommuniziert.
AWGR:: Additives weißes Gauß'sches Rauschen (AWGN, Additive White Gaussian Noise),
ETU70:: „Extended Typical Urban”-Mehrwegeschwund (dt. etwa: erweitertes Modell für typische städtische Umgebungen”) unter Ausbreitungsbedingungen gemäß der technischen 3GPP-Spezifikation 36.101 V 11.3.0 (Februar 2013), mit einer Doppler-Frequenz von 70 Hz,
EVA:: „Extended Vehicular A”-Mehrwegeschwund (dt. etwa: erweitertes Modell für Fahrzeugumgebungen A) unter Ausbreitungsbedingungen gemäß der technischen 3GPP-Spezifikation 36.101 V 11.3.0 (Februar 2013)

Die hier beschriebenen Verfahren und Vorrichtungen können auf zweidimensionalen Signalmustern, Referenzsignalen und Frequenz-Zeit-Transformationen von Referenzsignalen basieren. Es versteht sich, dass Anmerkungen im Zusammenhang mit einem beschriebenen Verfahren auch für eine entsprechende Vorrichtung gelten, die dafür ausgelegt ist, das Verfahren auszuführen, und umgekehrt. Wenn beispielsweise ein bestimmter Verfahrensschritt beschrieben wird, kann eine entsprechende Vorrichtung eine Einheit aufweisen, die den beschriebenen Verfahrensschritt ausführt, auch wenn eine solche Einheit nicht ausdrücklich beschrieben oder in den Abbildungen dargestellt wird. Ferner versteht es sich, dass die Merkmale der verschiedenen, in dieser Patentanmeldung beschriebenen beispielhaften Aspekte miteinander kombiniert werden können, soweit nicht ausdrücklich anders angegeben.
Die hier beschriebenen Verfahren und Vorrichtungen können in drahtlosen Kommunikationsnetzen realisiert werden, insbesondere in Kommunikationsnetzen, die auf einem LTE und/oder OFDM-Standard basieren. Die im Folgenden beschriebenen Verfahren und Vorrichtungen können ferner in einem mobilen Endgerät (oder einer Mobilstation oder Benutzereinrichtung (UE)) realisiert werden. Die beschriebenen Vorrichtungen können integrierte Schaltungen und/oder passive Bauelemente sein und können mit verschiedenen Technologien gefertigt sein. Beispielsweise können die Schaltungen als integrierte Logikschaltungen, integrierte Analogschaltungen, integrierte Mischsignalschaltungen, optische Schaltungen, Speicherschaltungen und/oder integrierte passive Bauelemente ausgeführt sein.
Die hier beschriebenen Verfahren und Vorrichtungen können dafür ausgelegt sein, Funksignale zu empfangen. Funksignale können Hochfrequenzsignale sein oder enthalten, die von einer Funkübertragungsvorrichtung (oder einem Funküberträger oder Sender) mit einer Hochfrequenz, die im Bereich von ungefähr 3 Hz bis 300 GHz liegt, ausgestrahlt werden. Der Frequenzbereich kann den Frequenzen von elektrischen Wechselstromsignalen entsprechen, die zum Erzeugen und Erkennen von Funkwellen verwendet werden.
Die im Folgenden beschriebenen Verfahren und Vorrichtungen können mit Mobilkommunikationsstandards wie beispielsweise dem Long Term Evolution(LTE)-Standard konform sein. LTE (Long Term Evolution), vermarktet als 4G LTE, ist ein Standard für die drahtlose Übermittlung von Daten mit hoher Geschwindigkeit für Mobiltelefone und Datenendgeräte. Er basiert auf den Netztechnologien GSM/EDGE und UMTS/HSPA und erhöht Kapazität und Geschwindigkeit durch die Nutzung einer anderen Funkschnittstelle sowie Optimierungen am Kernnetz. Der Standard wird vom 3GPP (3rd Generation Partnership Project) entwickelt und in dessen Publikationsreihe Release 8 spezifiziert. Verbesserungen/Erweiterungen sind in den Releases 9, 10, 11 und höher beschrieben.
Im Folgenden werden OFDM-Systeme (Orthogonal Frequency-Division Multiplexing, orthogonales Frequenzmultiplexing) beschrieben. OFDM ist ein Schema zur Codierung digitaler Daten auf mehreren Trägerfrequenzen. OFDM hat sich zu einem gängigen Schema für die digitale Breitbandkommunikation, und zwar sowohl drahtlos als auch über Kupferkabel, entwickelt und kommt in Anwendungen wie etwa dem digitalen Fernsehen und Rundfunk, DSL-Breitband-Internetanschlüssen, Drahtlosnetzen und der 4G-Mobilkommunikation zum Einsatz. OFDM ist ein Frequenzmultiplexing(FDM)-Schema, das als digitales Mehrträger-Modulationsverfahren genutzt wird. Eine Vielzahl dicht beieinanderliegender, orthogonaler Unterträgersignale kann genutzt werden, um Daten zu transportieren. Die Orthogonalität kann Nebensprechen zwischen den Unterträgern verhindern. Die Daten können in mehrere parallele Datenströme oder Kanäle unterteilt werden, jeweils einen pro Unterträger. Jeder Unterträger kann mit einem konventionellen Modulationsschema (etwa Quadratur-Amplituden-Modulation oder Phasenumtastung) mit einer niedrigen Symbolrate moduliert werden, wobei Gesamtdatenraten ähnlich wie bei konventionellen Einträger-Modulationsschemata in derselben Bandbreite erzielt werden. OFDM kann im Wesentlichen mit dem kodierten OFDM (COFDM) und der diskreten Mehrtonmodulation (DMT) identisch sein.
Die hier beschriebenen Verfahren und Vorrichtungen können auf Synchronisation und Zellensuche basieren. In zellularen Systemen können Synchronisation und Zellensuche die aller erste Aufgabe sein, wenn eine Benutzereinrichtung (UE) versucht, eine Verbindung zu einer Basisstation herzustellen, beispielsweise einem Evolved-Node-B (eNB) gemäß einem Mobilkommunikationsstandard, etwa 3GPP LTE und LTE-A (Advanced = erweitert). Für LTE- und LTE-A-Systeme kann die Synchronisation zunächst in der Abwärtstrecke (Downlink, DL) und danach in der Aufwärtsstrecke (Uplink, UL) erfolgen. Konkret kann die UE eine erste Zeit- und Frequenzversatzschätzung ausführen, indem die Synchronisationssignale der eNB-Knoten erkannt werden. Wenn dies erfolgreich ist, kann die UE die Rahmenstruktur des DL-Signals und die Zellenkennungen/IDs von starken Zellen beziehen, indem das PBCH-Signal (Physical Broadcast Channel, physikalischer Kanal) decodiert wird, und die grundlegenden Systeminformationen (z. B. die DL-Bandbreite etc.) auslesen. Danach kann die UE das PRACH-Signal (Physical Random Access Channel, physikalischer Direktzugriffskanal) zurücksenden. Der eNB kann dann den PRACH erkennen, die Übertragungszeit der UE schätzen, die UE identifizieren, etc., um die Verbindung zur UE herzustellen.
Eine UE kann gemäß einem Mobilkommunikationsstandard, etwa 3GPP TS 36.133, V 11.3.1 von Februar 2013, keine Kenntnis von den sie umgebenden Zellen haben. Daher kann ein Zellensuchprozess aus zwei Stufen bestehen, nämlich der Zellenidentifikation und der Zellenmessung. Während der Zellenidentifikation kann eine Anzahl der, beispielsweise, wahrscheinlichsten Zellen erkannt und registriert werden. Danach kann die Empfangsleistung oder -qualität, etwa die Referenzsignal-Empfangsleistung (RSRP) und die Referenzsignal-Empfangsqualität (RSRQ), der identifizierten Zellen gemessen werden. Die Zellen mit einem hohen RSRP- bzw. RSRQ-Wert können als die gültigen Zellen betrachtet und an das Netz gemeldet werden. In einem Beispiel eines solchen Verfahrens zur Zellensuche können die identifizierten Zellen anschließend durch das zellenspezifische Referenzsignal (CRS) mittels einer RSRP-artigen Metrik bestätigt werden.
Im Folgenden werden Geisterzellen und gültige Zellen beschrieben. Aufgrund von starkem Rauschen, Interferenzen und/oder einer eingeschränkten Menge verfügbarer Daten können einige Geisterzellen registriert werden. Hier wird als Geisterzelle eine nichtexistierende Zelle oder eine sehr schwache Zelle bezeichnet, zu der die UE keine Verbindung herstellen kann. Eine Zelle, bei der es sich nicht um eine Geisterzelle handelt, wird auch als gültige (oder reale) Zelle bezeichnet. Aus denselben Gründen kann die Zellenmessung nicht exakt erfolgen, insbesondere bei geringen Bandbreiten, bei denen nur sehr eingeschränkt CRSs verfügbar sind. Beispielsweise kann beim TD-LTE mit 1,4 MHz Bandbreite die Anzahl der verfügbaren CRS-Ressourcenelemente (RE) sogar noch kleiner sein als diejenige des verfügbaren sekundären Synchronisationssignals (SSS). Die Standard-Bandbreite für einen Zellensucher kann als die niedrigste Bandbreite, z. B. 1,4 MHz, definiert sein. In der Folge kann es vorkommen, dass für diese Geisterzellen fälschlicherweise ein hoher RSRP- oder RSRQ-Wert gemessen und schließlich an das Netz gemeldet wird. In diesen Situationen kann das Netz eine falsche Entscheidung treffen, sodass die UE oder das Netz unter Umständen nicht ordnungsgemäß arbeiten. Damit es nicht zu solchen Ereignissen kommt, definiert 3GPP spezifische Testfälle. Tatsächlich kann eine UE die 3GPP-Tests möglicherweise nicht bestehen, wenn sie auch nur eine einzige Geisterzelle an das Netz übermittelt. Andererseits schreibt ein Mobilkommunikationsstandard, etwa 3GPP, auch zwingend vor, dass eine UE in der Lage sein muss, existierende (reale) Zellen zu erkennen und zu melden, deren Empfangsleistung und Signal-zu-Interferenz-und-Rausch-Verhältnis (SINR) oberhalb bestimmter Schwellwerte liegen. Beispielsweise muss eine Intra-Frequenz-Zelle erkennbar sein, wenn ihr empfangenes SINR über –6 dB (Rel. 8), –7,5 dB (Rel. 10), oder –11,07 dB (Rel. 11) liegt wie in 3GPP TS 26.133, V 11.3.1 von Februar 2013 definiert.
Im Folgenden werden die Zellgruppenkennung und die Bitübertragungsschichtkennung beschrieben. Insgesamt beschreibt LTE/LTE-A 504 Zellenkennungen (Cell ID) als N cell / ID = 3N (1) / ID + N (2) / ID (1) wobei N (1) / ID ∊
(
= {0, 1, ..., 167}) die Zellgruppenkennung und N (2) / ID ∊
(
= {0, 1, 2}) die Bitübertragungsschichtkennung (auch als Sektorkennung bezeichnet) innerhalb einer Zellgruppe gemäß 3GPP TS 36.211, V 8.4.0 von Sept. 2008 ist.
Die Information zu N (2) / ID und N (1) / ID kann über zwei DL-Synchronisationskanäle (SCH) eines eNB transportiert werden, d. h. das primäre Synchronisationskanal(P-SCH)-Signal (PSS) bzw. das sekundäre Synchronisationskanal(S-SCH)-Signal (SSS). Der Einfachheit halber wird die Abkürzung SCH verwendet, um einen Synchronisationskanal und ein Synchronisationssignal zu bezeichnen. Für LTE FDD können das PSS in das letzte OFDM-Symbol und das SSS in das vorletzte OFDM-Symbol des Unterrahmens 0 und 5 in jedem Funkrahmen eingebettet werden. Für LTE TDD können das PSS in das dritte OFDM-Symbol des Unterrahmens 1 und 6 und das SSS in das letzte OFDM-Symbol des Unterrahmens 0 und 5 eingebettet werden (siehe 3GPP TS 36.211, V 8.4.0, Sept. 2008). Sobald eine UE das PSS und das SSS erfolgreich erkennt und decodiert, kann die Zellenkennung des eNB bestimmt werden.
Das PSS kann aus einer Klasse der Zadoff-Chu(ZC)-Sequenzen gewählt werden, die wie folgt definiert ist
wobei N_ZC die Länge der ZC-Sequenz bezeichnet und u der ZC-Stammindex ist, der relativprim zu N_ZC ist. In LTE kann N_ZC = 63 für das PSS in der Frequenzdomäne gewählt werden. d_u(31) kann dem DC-Unterträger entsprechen und nicht übertragen werden. N (2) / ID = 0, 1, 2 kann durch die PSS-Signale mit drei verschiedenen ZC-Stammindizes u = 25, 29 bzw. 34 repräsentiert sein, und Decodieren von N (2) / ID bedeutet, u zu bestimmen.
Das SSS kann auch 62 Nicht-Null-Elemente in der Frequenzdomäne enthalten. Diese können eine verschachtelte Verkettung zweier Binärsequenzen der Länge 31 sein, die jeweils 31 verschiedene Werte annehmen, welche 31 zyklischen Verschiebungen einer m-Sequenz entsprechen. Die Verschiebungen können aus N (1) / ID abgeleitet werden. Die beiden Sequenzen der Länge 31 können dann mit den in Abhängigkeit von N (2) / ID abgeleiteten Sequenzen verwürfelt werden. Im Gegensatz zum PSS können die SSS in Unterrahmen 0 und 5 voneinander verschieden sein, was dafür genutzt werden kann, den Unterrahmen 0 von dem Unterrahmen 5 zu unterscheiden und so den Beginn des Rahmens zu identifizieren. k = 0 ist der Index des DC-Unterträgers, das SSS-Symbol in der Frequenzdomäne der Zelle m kann wie folgt notiert werden
wobei K := {–K₁, ..., –1, 1, ..., K₁} der Satz von Unterträgerindizes des SSS (K₁ = 31) ist.
Die hier beschriebenen Verfahren und Vorrichtungen können auf dem Systemmodell 100 basieren, das in 1 dargestellt ist und das nachstehend beschrieben wird. Die Gruppe der Gesamtzahl Zellen ist N. Die Aufgabe ist, innerhalb von N die Gruppe N_M beispielsweise der M existierenden Zellen 101, 102, 103, 104, 105, 106, 107 zu finden, welche die UE 110 umgeben. M selbst muss möglicherweise ebenfalls bestimmt werden. Die Anzahl Zellen in N_T und N_M wird als |N_T| bzw. |N_M| bezeichnet. Es gilt offensichtlich die Beziehung |N_M| = |N_T|. Für einen Mobilkommunikationsstandard, etwa LTE, ist |N_T| = 504, wobei 504 die Gesamtzahl der Zellen mit eindeutigen Zellenkennungen sein kann. In dem Fall, dass die UE 110 weiß, dass nur eine Teilmenge von 504 Zellen gesucht werden muss, kann |N_T| ≤ 504 gelten.
Ein synchronisiertes OFDM-System mit einer DFT-Größe N und einer Länge G des zyklischen Präfixes (Cyclic Prefix, CP) kann verwendet werden. Wenn das übertragene SSS der Zeitdomäne s_m(n) aus der m-ten Zelle mit einer Verzögerung τ_m und einer äquivalenten Gesamt-Kanalimpulsantwort (CIR) h_m(l) (l = 0, 1, ..., L_m – 1, L_m = maximale Verzögerungsspreizung des Kanals) gegeben ist, kann das von der UE empfangene SSS der Zeitdomäne r(n) in einem OFDM-Symbol nach Entfernen des CP wie folgt notiert werden
wobei z(n) ein komplexwertiger AWGR-Prozess mit Mittelwert Null ist.
Nach der N-Punkt-DFT kann das entsprechende Empfangssignal, d. h. das SSS-Symbol, in der Frequenzdomäne
werden, wobei k ∊ K und Z(k) ~ CN(0, ó_Z ²) ist. Für ein SSS-Symbol ist K = {–31, ..., –1, 1, ..., 31} und ist die Anzahl der Unterträger K := |K| = 62. (R(k)), S_m(k), H_m(k) und Z(k) können die N-Punkt-DFT von r(n), s_m(n), h_m(n) bzw. z(n) sein. Zu beachten ist, dass Gleichung (5) für ein beliebiges Eingangssignal S_m(k), etwa PSS und/oder SSS und/oder CRS (zellenspezifisches Referenzsignal), etc. gelten kann.
Die Regel für die Zellensuche kann folgendermaßen formuliert werden: Eine Zelle ist m ∊ N_M wenn P_m ≥ P_th für ∀ m ∊ N_M, wobei P_m := E{|H_m|²} die Leistung ist, die die UE von der Zelle m empfängt, und P_th ein gegebener, abgeleiteter Schwellwert ist, z. B. gemäß den Anforderungen des 3GPP. Bezogen auf 3GPP, LTE kann, wenn das Sendesignal das CRS ist, P_m die so genannte Referenzsignal-Empfangsleistung (RSRP) sein, die als der lineare Durchschnitt der Leistungsbeiträge der Ressourcenelemente (REs) definiert sein kann, die zellenspezifische Referenzsignale transportieren. Wenn das Sendesignal das Synchronisationssignal (PSS und SSS) ist, kann P_m als die Synchronisationssignal-Empfangsleistung (SCH_RP) bezeichnet werden. Anders ausgedrückt kann die Zellensuche auf Basis des Synchronisationssignals als das Suchen nach den M Zellen mit der größten SCH_RP definiert werden.
Neben der RSRP können in LTE/LTE-A auch andere Metriken (Messungen) wie die RSRQ (Referenzsignal-Empfangsqualität) und das empfangene SINR als Kriterien für die Zellenidentifikation, -messung und -(neu)auswahl herangezogen werden. Die RSRQ kann als das Verhältnis aus RSRP und RSSI (Empfangssignalstärke-Anzeiger) definiert werden, wobei der RSSI als der lineare Durchschnitt der Gesamt-Empfangsleistung definiert sein kann, die in OFDM-Symbolen beobachtet wird, welche Referenzsymbole enthalten. Mathematisch kann der RSSI gleich E{|R|²} sein, wenn das Sendesignal das CRS ist. Wenn das Sendesignal das Synchronisationssignal ist, wird E{|R|²} hier als der SCH_SI (empfangener Synchronisationssignalstärke-Anzeiger) bezeichnet.
Die hier beschriebenen Verfahren und Vorrichtungen können auf einer kohärenten bzw. nichtkohärenten Zellenerkennung und darauf basierenden Metriken beruhen wie nachstehend beschrieben. Es kann zunächst angenommen werden, dass die Pilotsignale verschiedener Zellen nicht miteinander korreliert sind, sodass die Zellen an diesen Pilotsignalen unterschieden werden können (korrelierte Pilotsignale werden weiter unten beschrieben). Um eine Zelle zu erkennen, beispielsweise die Zelle m, können die Signale aller anderen Zellen als Rauschen angenommen werden. Darüber hinaus kann die Zelle m in Betracht gezogen werden, deren Zeitabstimmung bereits an der UE vorherbestimmt ist (z. B. kann τ_m = 0 angenommen werden oder angenommen werden, dass ihr Phaseneffekt in H_m(k) absorbiert wird), und Gleichung (5) kann wie folgt umgeschrieben werden R(k) = H_m(k)S_m(k) + Z_m(k) (6)
In diesem vereinfachten Fall muss der Index k in Gleichung (6) nicht notwendigerweise der Unterträgerindex sein. Er kann als ein Index für ein beliebiges Eingangsdaten-Sample S_m(k) und Ausgangsdaten-Sample (R(k)) in der Frequenzdomäne oder in der Zeitdomäne betrachtet werden. Es ist leicht einzusehen, dass (R(k)) ~ CN(H_m(k)S_m(k), σ_Zm ²) komplex gaußverteilt ist, wobei σ_Zm ² die Varianz von Z_m(k) ist. Um die Analyse zu vereinfachen, kann ferner angenommen werden, dass Z_m(k) von Z_m(l), k ≠ 1 unabhängig ist und σ_Zm ² ≈ σ_Z ² hat. Als solches wird Gleichung (6) zu einem linearen Modell.
Die Kreuzkorrelation zwischen Signal A und B kann wie folgt definiert werden
Es wird angenommen, dass K Daten-Samples verfügbar sind. Es kann notiert werden R = [R(0), R(1), ..., R(K – 1)]^T H_m = diag(H_m(0), H_m(1), ..., H_m(K – 1)), S_m = [S_m(0), S_m(1), ..., S_m(K – 1)]^T Z_r = [Z_m(0), Z_m(1), ..., Z_m(K – 1)]^T. (8)
Dann gilt R ~ CN(H_mS_m, σ_Z ²I), mit der Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion
wobei der mittlere Vektor μ = H_mS_m ist und die Kovarianzmatrix Σ = σ_Z ²I ist (I ist die Identitätsmatrix).
Die ML-Schätzung (Maximum-Likelihood-Schätzung, Schätzung der größten Wahrscheinlichkeit) der Zelle m, die gleichbedeutend mit der Suche nach dem Pilot
ist, kann wie folgt formuliert werden
Nach einigen Veränderungen erhält man
Die letzte Gleichung folgt aus der Tatsache, dass für einen gegebenen Kanal
konstant sein kann, da für das betrachtete Pilotsignal |S_m(k)| = 1 gelten kann. Hier wird Gleichung (12) als die kohärente Erkennung (Schätzung) für S_m bezeichnet. In der Praxis jedoch kann der Kanal unbekannt sein. Um dieses Problem zu umgehen, kann angenommen werden, dass der Kanal H_m für die betrachteten K Daten-Samples zufällig, jedoch flach ist. Zusätzlich kann zur Vermeidung der durch H_m verursachten Phasenverschiebung die Gleichung (12) wie folgt modifiziert werden
wobei
die auf Korrelation basierende Metrik ist und die Erwartung (statistische Mittelwertbildung) für Kanal und Rauschen genommen wird. Eine auf dieser Gleichung beruhende Erkennung wird hier als die „nichtkohärente Erkennung” bezeichnet. Zu beachten ist, dass jede beliebige Erkennungsmetrik mit Eins-zu-eins-Abbildung auf Λ_m verwendet werden kann, um Λ_m zu ersetzen, etwa
Die hier beschriebenen Verfahren und Vorrichtungen können auf einer gemeinsamen nichtkohärenten Zellenerkennung und darauf basierenden Metriken beruhen wie nachstehend beschrieben. Für einen Mobilkommunikationsstandard, etwa LTE, können die Pilotsignale PSS, SSS und CRS für verschiedene Zellen unterschiedlich sein und für die Zellensuche und -messung verwendet werden. Mit Ausnahme einiger (hier nicht erörterter) Fälle, in denen die Kanäle des PSS und seines benachbarten SSS ähnlich sind, wie etwa LIE FDD, wo die Zellen asynchron sein können, können die Kanäle für PSS, SSS und CRS in der Regel nicht verfügbar sein. Dies setzt der Anwendbarkeit des auf kohärenter Erkennung basierenden Verfahrens Grenzen. Der Einfachheit halber werden Λ_m,PSS, Λ_m,SSS und Λ_m,CRS verwendet, um die berechnete Korrelationsmetrik Λ_m für PSS, SSS bzw. CRS zu bezeichnen, z. B. unter Verwendung von Gleichung (13). Λ_{m,PSS+SSS+CRS} ist die Metrik für das kombinierte oder verkettete Signal PSS, SSS und CRS etc. Offensichtlich kann, wenn die Kanäle des PSS, SSS und CRS nicht dieselben sind, der mithilfe der Gleichung (13) berechnete Wert von Λ_{m,PSS+SSS+CRS} keine geeignete Metrik sein. Wenn jedoch die Kanäle für die betrachteten REs des PSS annähernd dieselben bleiben, kann ein mithilfe von Gleichung (13) erhaltener Wert Λ_m,PSS eine geeignete Metrik darstellen. In ähnlicher Weise kann Λ_m,SSS für das SSS, dessen REs den gleichen Kanal haben, berechnet werden. Anschließend kann die kombinierte Metrik, beispielsweise Λ_m,PSS + Λ_m,SSS, als Erkennungsmetrik verwendet werden. Die Erkennung kann dann auch als die gemeinsame, nichtkohärente PSS-SSS-Erkennung bezeichnet werden. Zu beachten ist, dass aufgrund der variierenden Kanäle für CRS REs und der großen Komplexität der Rechenoperation Λ_m,CRS für die Zellenidentifikation nicht verwendet werden kann.
Die hier beschriebenen Verfahren und Vorrichtungen können auf Pilotsignalen und Referenzsignalen und darauf basierenden Metriken beruhen wie nachstehend beschrieben. Die vorstehende Analyse wurde unter der Annahme durchgeführt, dass die Pilotsignale verschiedener Zellen wie etwa PSS, SSS oder CRS nicht miteinander korreliert sind. Dies ist jedoch nicht immer der Fall. Beispielsweise kann für das SSS der normalisierte Korrelationskoeffizient zwischen zwei SSS-Sequenzen m und n
(m ≠ n) sein. Es wird angenommen, dass die Verzögerungen τ_m geschätzt wurden und
definiert ist. Bei Betrachtung des Falls |N_E| = 2 Zellen kann Gleichung (5) wie folgt notiert werden R(k) = H₀S'₀(k) + H₁S'₁(k) + Z(k) (14)
Um die Analyse zu vereinfachen, wird hier der Flachschwund-Kanal betrachtet, wobei der Kanal innerhalb der betrachteten Unterträger annähernd invariant bleiben kann. In diesem Fall kann der Unterträgerindex k entfallen.
Gemäß Gleichung (14) kann man erhalten corr{S'₁, R} = corr{S'₁, H₀S'₀ + H₁S'₁ + Z} = H₀corr{S'₁, S'₀} + H₁corr{S'₁, S'₁} + corr{S'₁, Z} (15)
Der Kanal H₀, H₁ und das Rauschen Z können statistisch unkorreliert sein und einen Mittelwert Null haben, d. h. E{Z} = 0, E{H₀·H₁} = 0. In diesem Fall erhält man die Metrik Λ₁ := E{|corr{S'₁, R}|²} = P₀|corr{S'₁, S'₀}|² + P₁K² + σ_Z ²K (16) wobei hier für PSS-, SSS- oder CRS-Ressourcenelemente (RE) S'_m(k), |S'_m(k)| = 1 gilt. Somit gilt:
In ähnlicher Weise kann die Metrik Λ₀ := E{|corr{S'₀, R}|²} = P₁|corr{S'₀, S'₁}|² + P₀K² + σ_Z ²K (19) erhalten werden.
P₀ und P₁ in den Gleichungen (16) und (19) können die gewünschte Metrik SCH_RP zum Identifizieren der Zelle 0 bzw. 1 sein. In der Praxis stehen P₀ und P₁ jedoch normalerweise nicht zur Verfügung. In diesem Fall kann die linke Seite der Gleichungen (16) und (19) verwendet werden, d. h. die Metrik Λ₀ bzw. Λ₁, um Zellen zu identifizieren.
Für corr(S'_m, S'_n) ≈ 0, ∀ m ≠ n können die Metriken in den Gleichungen (16) und (19) reduziert werden auf Λ₁ = P₁K² + σ_Z ²K (20) Λ₀ = P₀K² + σ_Z ²K (21)
Es ist zu sehen, dass die korrelationsbasierten Metriken Λ₀ und Λ₁ in einer Eins-zu-eins-Beziehung zur SCH_RP stehen. Sie sind daher die gewünschten äquivalenten, idealen Metriken für die Zellenidentifikation. Dies kann auch auf Szenarien mit mehr als zwei Zellen zutreffen. Anders ausgedrückt können, wenn die Synchronisationssignale nicht miteinander korreliert sind, die Metriken Λ₀ und Λ₁ direkt für die Zellenidentifikation verwendet werden. Die Regel für die Zellenidentifikation kann wie folgt lauten: Die Zelle m wird als eine gültige Zelle identifiziert, wenn Λ_m = Λ_th für ∀ m ∊ N_M ist. Diese Regel ist jedoch möglicherweise für corr(S'_m, S'_n) ≠ 0 nicht geeignet, da die Metrik Am normalerweise nicht äquivalent zu der idealen Metrik P_m ist. Stattdessen kann eine modifizierte Metrik, beispielsweise Λ_m, die zu P_m äquivalent ist, verwendet werden. Wenn beispielsweise Λ₀ >> Λ₁ (oder P₀ >> P₁) ist, kann folgende modifizierte Metrik zur Anwendung kommen:
2 ist eine schematische Darstellung, die ein Verfahren 200 gemäß der vorliegenden Patentanmeldung zur Durchführung einer Zellensuche veranschaulicht. Das Verfahren 200 kann die folgenden Blöcke beinhalten:

– PSS-Erkennung 201 über mehrere Halbrahmen;
– SSS-Erkennung 202 über mehrere Halbrahmen;
– PSS-SSS-Kombination & Zellenauswahl 203 zum Wählen der (z. B. 15) Kandidatenzellen mit den höchsten Metriken;
– Geisterzellenfilterung 204 zum Auswählen der mit größter Wahrscheinlichkeit gültigen Zellen; und
– Verifizierung und endgültige Zellenauswahl 205, um die endgültigen Zellen entsprechend den gemessenen RSRP-, RSRQ-, SINR-Werten etc. auszuwählen.

Die Filterung von Geisterzellen 204 kann so angelegt werden, dass möglichst viele Geisterzellen in der Gruppe der Kandidatenzellen ausgeschlossen werden und gleichzeitig eine hohe Erkennungsrate sichergestellt wird. Anhand des Ablaufdiagramms von 2 wird deutlich, dass ein Geisterzellen-Filteralgorithmus 204 auch für andere Zellensucher, etwa den LTE-Zellensucher, die auf einer kohärenten Erkennung basieren, eingesetzt werden kann.
3a und 3b sind Diagramme, die beispielhafte kumulative Dichtefunktionen (CDF, Cumulative Density Function) der Erkennungsmetrik für nichtexistierende Geisterzellen 301, 311 und eine existierende Zelle 302, 312 für einen AWGR-Kanal 300a und einen ETU70-Kanal 300b gemäß der vorliegenden Patentanmeldung veranschaulichen. Die Erkennungsmetrik, z. B. Λ_m = Λ_m,SSS oder Λ_m = Λ_m,PSS + Λ_m,SSS etc. wie vorstehend beschrieben, kann direkt dafür verwendet werden, eine Zelle als reale oder Geisterzelle einzustufen. Dabei kann gewählt werden zwischen Zellen mit den höchsten Metriken, nur denjenigen Zellen, deren Metrik oberhalb eines vorab bestimmten Schwellwertes liegt, beispielsweise Λ_th1.
Eine solche Erkennungsmetrik kann jedoch in hohem Maße von dem Kanal und dem Interferenztyp abhängen, sodass sie lediglich unter eng begrenzten Umständen nutzbar ist, z. B. wenn nur eine dominante Zelle vorhanden ist oder wenn es sich um einen AWGR- oder nicht variierenden Kanal handelt.
Im Beispiel von 3 können die Geisterzellen 301, 311 beispielsweise konsistente Metrikwerte im Bereich von 200 bis 700 für den AWGR-Kanal (= additives weißes Gauß'sches Rauschen) 300a und den ETU70-Kanal (= Extended Typical Urban mit 70-Hz-Doppler-Frequenzverschiebung) 300b aufweisen. Die tatsächlich existierende Zelle kann jedoch die Metrikwerte 302, die im Fall des AWGR-Kanals 300a beispielsweise im Bereich von 800 bis 1200 liegen, und die Metrikwerte 312, die im Fall des ETU70-Kanals 300b beispielsweise im Bereich von 200 bis 1200 liegen, aufweisen. Wenn Λ_th1 = 700 gesetzt wird, dann können bei Verwendung von Λ_m > Λ_th1 für den AWGR-Kanal alle existierenden, realen Zellen erkannt und alle Geisterzellen ausgeschlossen werden. Für den ETU70 jedoch kann die Verwendung derselben Schwellwerte zu einer Erkennungsrate von nur ungefähr 40% der realen Zellen führen, wenngleich alle Geisterzellen ausgeschlossen werden können. Wird der Schwellwert abgesenkt, kann zwar eine höhere Erkennungsrate erzielt werden, jedoch auch eine höhere Fehlalarmquote (höhere Anzahl von Geisterzellen). Hier wird deutlich, dass die Verwendung von fixen Schwellwerten zwar für manche Kanäle (z. B. den AWGR) praktikabel ist, für andere Kanäle (z. B. den ETU) hingegen häufig fehlschlagen kann. Ein Verfahren mit adaptiver Schwellwertbildung kann erforderlich sein.
Der Effekt der Pilotkorrelation wurde in Betracht gezogen und in angemessener Weise aus der Metrik herausgenommen, wie vorstehend dargestellt. Dies kann gleichbedeutend sein mit der Betrachtung der Metrik, wenn die Pilotkorrelation gleich Null ist. Laut Gleichung (20) oder (21) kann die normalisierte Metrik für die Zelle m wie folgt erhalten werden: λ_m := Λ_m/K² = P_m + σ_Z ²/K (24) worin die Empfangsleistung P_m der Zelle m und ein Teil, der das äquivalente Rauschen repräsentiert, enthalten sein können. Für eine Geisterzelle m ist P_m = 0, und ihre normalisierte Metrik λ_Z := σ_Z ²/K (25) ist gleich dem äquivalenten Rauschen. Macht man sich diese Tatsache zunutze, kann das äquivalente Rauschen als die niedrigste Erkennungsmetrik für Zellen, die Geisterzellen enthalten, geschätzt werden. So kann beispielsweise bekannt sein, dass in der Zellengruppe N'_M mindestens eine Geisterzelle vorhanden ist. In diesem Fall kann das äquivalente Rauschen wie folgt geschätzt werden:
Es wird angenommen, dass alle Zellen mit λ_m < λ_th1 herausgefiltert werden. Anders als bei dem Verfahren mit fixen Schwellwerten wird λ_th1 adaptiv gewählt, nämlich in Abhängigkeit von dem äquivalenten Rauschen, z B. λ_th1 = 2λ_Z. Dies kann gleichbedeutend sein mit der Verwendung einer neuen Metrik ähnlich dem SNR, d. h. λ_m/λ_Z < 2, für die Erkennung von Geisterzellen.
Ob ein Signal erkennbar ist oder nicht, kann hauptsächlich von seinem SINR abhängen. Für einen Mobilkommunikationsstandard, etwa LTE/LTE-A, kann das augenblickliche SINR formal als Ês/Iot definiert werden, etwa SCH Ês/Iot (= Ês/Iot für SCH) und RSRP Ês/Iot (= Ês/Iot für CRS), wobei Ês die Empfangsleistung pro RE während des Nutzteils des OFDM-Symbols am Antennenanschluss der UE ist und Iot die spektrale Empfangsleistungsdichte von Rauschen und Interferenz insgesamt für ein bestimmtes RE ist, die an dem Antennenanschluss der UE gemessen wird. Ês/Iot kann eine der, z. B. von einer Testeinrichtung, gegebenen Nebenbedingungen sein und steht im Allgemeinen für einen Empfänger nicht zur Verfügung. Eine exakte Schätzung von Ês/Iot auf der Empfängerseite kann schwierig, wenn nicht unmöglich sein, da sie von den Sendesignalen und den Kanälen der beteiligten Zellen abhängig ist.
Hier wird eine Metrik eingeführt, die als Pseudo-SINR bezeichnet wird. Speziell für das Synchronisationssignal (SCH) der Zelle m ∊ N_M kann das Pseudo-SINR gemäß den Gleichungen (24) und (25) wie folgt definiert werden
Das Pseudo-SINR kann mittels einer beliebigen Metrik abgeleitet werden, die in einer Eins-zu-eins-Beziehung zu λ_m steht, z. B. Λ_m. Wenn Λ_Z das Λ_m für P_m = 0 angibt, erhält man:
Da die Gruppe gültiger Zellen N_M unbekannt sein kann, bevor die Geisterzellen ausgeschlossen werden, kann als Faustregel zunächst angenommen werden, dass die Interferenzen lediglich von einigen wenigen (z. B. zwei) der stärksten Zellen herrühren. Dieses Verfahren ist zwar einfach, funktioniert aber erstaunlich gut, wie in Simulationen festgestellt wurde. Für λ_m kann eine Ordnung wie etwa λ₀ ≥ λ₁ ≥ λ₂ ≥ ... angenommen werden. Dann kann das SCH SINR beispielsweise wie folgt berechnet werden
Eine Grundregel kann wie folgt formuliert werden: Eine Zelle m ist eine Geisterzelle, wenn SCH SINR_m < SCH SINR_th ist. Für einen Mobilkommunikationsstandard, etwa LIE Rel. 8, kann der Schwellwert SCH SINR_th gesetzt werden, beispielsweise auf –9 dB. Für LIE kann das vorstehend definierte SCH SINR einzig auf der Stärke der Synchronisationssignale (SSS und PSS) beruhen. Das SCH SINR darf nicht gleich SCH Ês/Iot sein, sofern nicht die SCH-Signale aller Zellen an der UE strikt zeitsynchronisiert sind. In diesem Fall kann der SCH einer einzelnen Zelle nur durch SCHs anderer Zellen überlagert werden. Wenn Zellen asynchron sind, kann die Wahrscheinlichkeit bestehen, dass der SCH einer Zelle von Benutzerdaten in der Abwärtsstrecke einer anderen Zelle etc. überlagert wird, was von der Zelllast, dem Zeitversatz der Zellen und so fort abhängig sein kann. Aus diesem Grund wird in der vorliegenden Patentanmeldung der Begriff Pseudo-SINR anstelle des SINR verwendet.
Das vorstehend definierte SCH SINR_m kann näherungsweise das durchschnittliche SINR einer Zelle repräsentieren, wenn alle Zellen dieselbe Last aufweisen, z. B. wenn alle Zellen voll ausgelastet sind (d. h. alle REs der Zelle m dieselbe Leistung wie das Synchronisationssignal der Zelle m aufweisen). Anders ausgedrückt kann es das schlechtest denkbare SINR sein, das die REs der betreffenden Zelle zu erwarten haben. Folglich kann der Schwellwert SCH SINR_th entsprechend dem schlechtest denkbaren SINR eingestellt werden.
Für Zellen mit unterschiedlicher Last kann das SINR eines Teils (in der Zeit- oder der Frequenzdomäne) des Signals der Zelle m größer sein als SCH SINR_m. Für das Signal x_m(t) der Zielzelle m kann dies in besonderer Weise gelten, wenn das Signal, beispielsweise x₀(t), der Zelle 0 mit der stärksten Interferenz zum betreffenden Zeitpunkt gerade nicht gesendet wird. Da das Synchronisationssignal die ganze Zeit über gesendet werden kann, kann das Pseudo-SCH SINR immer während der Zellenidentifikation berechnet werden. Insbesondere für den Zellensucher mit nichtkohärenter Erkennung können alle Metriken Ë_m verfügbar sein, weshalb das SCH SINR als Nebenprodukt sehr leicht abzuleiten ist.
Das Synchronisationssignal kann für die Zellensuche ausersehen werden. In diesem Sinne kann das von dem Synchronisationssignal abgeleitete Pseudo-SINR ein angemessener Parameter zum Identifizieren gültiger Zellen und Ausschließen von Geisterzellen sein, wie in dieser Patentanmeldung ebenfalls begründet wird.
RSRP, RSRQ und RSSI einer Zelle m können die während der Zellenmessung mittels der CRSs der Zelle m berechneten Parameter sein. Sie können die standardmäßigen, konventionellen Parameter sein, die eine UE an das Netz zu melden hat. Auf Basis von RSRP, RSRQ und RSSI kann der Parameter RSRP Ês/Iot weiter berechnet werden. Alle diese Parameter können z. B. für die Zellen(neu)auswahl herangezogen werden.
SCH SINR und RSRP, RSRQ, RSRP Ês/Iot können auf verschiedenen Daten basieren und auch verschiedene Aspekte der Übertragungsumgebung kennzeichnen. Sie können einander ergänzen. Es hat sich gezeigt, dass mit dem SCH SINR wie vorstehend definiert die meisten Geisterzellen bereits in einer frühen Phase der Zellenidentifikation ausgeschlossen werden können. Ein paar noch verbliebene Geisterzellen können dann in der Zellenmessphase sehr leicht herausgefiltert werden, indem beispielsweise Schwellwerte für RSRP, RSRQ oder RSRP Ês/Iot gebildet werden.
RSRP, RSRP Ês/Iot und so fort können von der Last der Zellen abhängen. Ähnlich wie das vorstehend definierte SCH SINR kann auch das RSRP SINR (= Pseudo-SINR für das CRS) definiert und berechnet werden, das von der Systemlast unabhängig sein kann und annähernd gleich dem schlechtestdenkbaren SINR (für das alle Zellen dieselbe Last aufweisen) sein kann. Wenn beispielsweise die störenden Zellen für die Zeit t nicht sehr stark ausgelastet sind, kann das momentane RSRP Ês/Iot der Zielzelle m für die Zeit t kleiner sein als das RSRP SINR. Ähnlich wie das SCH SINR kann auch das RSRP SINR ein angemessener Parameter sein, der zum Herausfiltern der Geisterzellen genutzt werden kann.
4a und 4b sind Histogramme 400a, 400b, die die Erkennungsraten von gültigen Zellen und Geisterzellen vor einer Geisterzellenfilterung für den AWGR-Kanal 400a und für den ETU70-Kanal 400b gemäß der vorliegenden Patentanmeldung veranschaulichen. Eine Geisterzelle, die durch zufällige Interferenz verursacht ist, kann zufällig auftreten. Da 504 verschiedene physikalische Zellenkennungen vorhanden sein können, kann eine schwache, gültige Zelle mit einer festen physikalischen Zellenkennung häufiger auftreten als eine Geisterzelle mit einer bestimmten Zellenkennung. Gemäß den 4a und 4b können die meisten Geisterzellen eine Erkennungsrate von weniger als 30% aufweisen, wobei die Erkennungsrate die Rate ist, mit der eine Zelle zur Gruppe der 15 Zellen mit der höchsten Erkennungsmetrik gehört. In 4a und 4b haben die gültigen Zellen 401, 402, 403 die Kennungen 109, 112 und 120 und weisen außerdem hohe Erkennungsraten auf.
Es gibt einige wenige Geisterzellen, die häufig auftreten können. Eine detaillierte Analyse hat gezeigt, dass eine häufig auftretende Geisterzelle unter Umständen nicht durch Rauschen erzeugt wird, sondern hauptsächlich aufgrund der hohen Korrelation ihres Synchronisationssignals mit störenden Signalen von anderen starken Zellen. Der Effekt der Korrelation der Synchronisationssignale kann erheblich verringert werden, sodass nur noch wenige häufig auftretende Geisterzellen übrig bleiben. Auf dieser Grundlage kann eine relativ schwache Zelle für gültig erklärt werden, wenn die Häufigkeit des Auftretens ihrer Zellenkennung in den letzten Erkennungsversuchen oberhalb eines gewissen Schwellwertes liegt. Schwache Zellen mit geringer Frequenz des Auftretens können zu Geisterzellen erklärt und daraufhin ausgeschlossen werden. Hierauf basierend kann ein einfacher Geisterzellen-Erkennungsalgorithmus entwickelt werden wie nachstehend unter Bezugnahme auf 5 beschrieben.
5 ist eine schematische Darstellung, die einen Geisterzellen-Erkennungsalgorithmus 500 gemäß der vorliegenden Patentanmeldung veranschaulicht. Der Geisterzellen-Erkennungsalgorithmus 500 kann folgende Blöcke beinhalten:

1) Speichern 501 aller verbleibenden Zellenkennungen der letzten N_run Durchläufe (z. B. N_run = 10).
2) für jede Erkennung, Zählen 502 der Anzahl der erkannte Zellen, die in den letzten Durchläufen erkannt wurden.
3) Wenn in den vergangenen Durchläufen (z. B. DetRate_th = 0,3) eine Zelle mit einer Erkennungsrate DetRate > DetRate_th erkannt wurde 503, Behandeln der Zelle als gültige Zelle. Andernfalls Einstufen der Zelle als Geisterzelle.

Eine starke neue Zelle kann statistisch gesehen keine Geisterzelle sein, daher kann sie zur gültigen Zelle erklärt werden, sobald sie auftritt. Die Größe des Gleitfensters, d. h. die Zeit für N_run Erkennungsläufe, kann so gewählt werden, dass die UE mindestens dieselben eNBs innerhalb des Zeitraums des Gleitfensters überwachen kann, selbst wenn sich die UE schnell fortbewegt. Beispielsweise kann die Fenstergröße im Verbunden-Modus einige Sekunden betragen.
Der Geisterzellen-Erkennungsalgorithmus 500 kann ein statistisches Gleitfenster anwenden wie nachstehend beschrieben, und der Algorithmus 500 kann Teil des Geisterzellenfilterungsblocks 204 sein, der vorstehend unter Bezugnahme auf 2 beschrieben wurde.
6 ist ein Blockdiagramm, das einen Geisterzellenfilter 600 gemäß der vorliegenden Patentanmeldung veranschaulicht. Die offenbarte adaptive Geisterzellenfilterung kann auf adaptiver Schwellwertbildung und dem statistischen Gleitfenster basieren, z. B. wie vorstehend unter Bezugnahme auf 5 beschrieben. Ein beispielhafter Algorithmus ist in den 5 und 6 veranschaulicht und wird nachstehend beschrieben. Hier sind als Parameter N_run, DetRate_th, SCH SINR_thL und SCH SINR_thH vorab bestimmt worden. Der Geisterzellenfilter 600 kann einen der oder beide folgenden Blöcke A) und B) enthalten:

A) Adaptive Schwellwertbildung 601, um sehr schwache Zellen mit sehr niedriger Leistung oder Pseudo-SINR auszuschließen. Beispielsweise können Zellen mit SCH SINR_m < SCH SINR_thL wie vorstehend beschrieben als Geisterzellen betrachtet und ausgeschlossen werden.
B) Statistisches Gleitfenster 602, um schwache Zellen mit einer relativ hohen Erkennungswahrscheinlichkeit zu erkennen. Der Block des statistischen Gleitfensters 602 kann folgende Unterblöcke enthalten: i) Zellenkennungen der letzten N_run Durchläufe nach der adaptiven Schwellwertbildung können registriert werden; ii) Wenn eine neue Zelle beispielsweise ein SCH SINR_m > SCH SINR_thH aufweist oder wenn eine neue Zelle bereits mit einer Erkennungsrate DetRate > DetRate_th Mal innerhalb der letzten N_run Durchläufe registriert worden ist, dann kann sie zu einer gültigen Zelle erklärt werden; andernfalls kann sie als Geisterzelle betrachtet werden; und iii) Ausgabe der gültigen Zellen.

Die Geisterzellenfilterung 600 kann Kandidatenzellen mit Erkennungsmetriken 611 als Eingang empfangen, z. B. von den Blöcken PSS-Erkennung 201, SSS-Erkennung 202 und PSS-SSS-Kombination & Zellenauswahl 203 wie vorstehend unter Bezugnahme auf 2 beschrieben. Die Geisterzellenfilterung 600 kann Zellen an einen Zellenmessblock 612 ausgeben, z. B. entsprechend dem Block Verifizierung und endgültige Zellenauswahl 205, der vorstehend unter Bezugnahme auf 2 beschrieben wird.
Das vorstehende Verfahren, d. h. die Geisterzellenfilterung 600, kann für jede Trägerfrequenz getrennt ausgeführt werden. N_run, DetRate_th, SCH SINR_thL und SCH SINR_thH können von den Systemvoraussetzungen und der Konfiguration abhängig sein. Für 3GPP Rel. 10 muss der Zellensucher alle Zellen mit SINR = –7,5 dB finden. Ein beispielhafter Parametersatz kann wie folgt gewählt werden: N_run = 10, DetRate_th = 0,3, SCH SINR_thL = –13 dB, SCH SINR_thH = –7 dB. Für Rel. 8, kann SCH SINR_thH höher eingestellt werden, und für Rel. 11 kann es niedriger eingestellt werden.
Alternative Algorithmen können ebenfalls abgeleitet werden, z. B. indem zunächst das statistische Gleitfenster 602 verwendet wird, gefolgt von der adaptiven Schwellwertbildung 601. Wie Simulationen gezeigt haben, können auch sie eine gute Leistung bereitstellen. Darüber hinaus kann das offenbarte Verfahren auch mit anderen Regeln kombiniert werden, z. B. mit einer einfachen Regel λ_m < λ_th1, die auf der Gleichung (24) basiert, SCH Ês/Iot, und so fort. Der offenbarte Geisterzellen-Filterungsalgorithmus ist einfach. Die Komplexität im Hinblick auf Rechenzyklen und Speicher ist sehr gering, üblicherweise pro Trägerfrequenz mehrere hundert MAC(Multiply-and-Accumulate, Multiplizieren und Akkumulieren)-Operationen und einige wenige KBYTE (wiederverwendbare) Datenspeicher. Er ist somit sehr leicht zu implementieren.
7 ist ein Blockdiagramm, das einen Geisterzellenfilter 700 gemäß der vorliegenden Patentanmeldung veranschaulicht. Der Geisterzellenfilter 700 kann folgende Blöcke beinhalten:
In einem ersten Block 701 können Eingangszellen mit einer Metrik für einen Erkennungslauf empfangen werden. Danach können in einem zweiten Block 702 Pseudo-SINR etc. berechnet werden. In einem dritten Block 703 kann geprüft werden, ob ë < ë_th1 und ob SINR < SINR_th1 ist. Wenn diese Bedingung erfüllt („J”) ist, kann in einem siebten Block 707 eine Geisterzelle erkannt werden, andernfalls kann bei nichterfüllter Bedingung („N”) die Zelle in einem vierten Block 704 in der Vorkommnisliste der letzten Durchläufe registriert werden. In einem fünften Block 705 kann geprüft werden, ob SINR > SINR_th1 oder ob DetRate > DetRate_th ist. Wenn diese Bedingung erfüllt („J”) ist, kann in einem sechsten Block 706 eine gültige Zelle erkannt werden, andernfalls kann bei nichterfüllter Bedingung („N”) im siebten Block 707 eine Geisterzelle erkannt werden. Nach Erkennung einer Geisterzelle 707 oder einer gültigen Zelle 706 kann in einem achten Block 708 geprüft werden, ob dies die letzte Eingangszelle ist. Wenn diese Bedingung erfüllt („J”) ist, können die gültigen Zellen ausgegeben werden und kann der Geisterzellenfilter 700 mit dem nächsten Durchlauf fortfahren, andernfalls kann bei nichterfüllter Bedingung („N”) die nächste Zelle geprüft werden, indem mit dem zweiten Block 702, d. h. der Berechnung von Pseudo-SINR etc., fortgefahren wird.
8a und 8b sind Histogramme, die die Erkennungsraten von gültigen Zellen und Geisterzellen nach einer Geisterzellenfilterung für den AWGR-Kanal 800a (8a) und für den ETU70-Kanal 800b (8b) gemäß der vorliegenden Patentanmeldung veranschaulichen.
Ein beispielhafter Zellensucher, der in 2 veranschaulicht ist, wird dazu verwendet, den offenbarten Geisterzellenfilter zu verifizieren, wobei die PSS-Erkennung in der Zeitdomäne durch PSS-basierte Kreuzkorrelation erfolgen kann. Das SSS der Frequenzdomäne kann nach einer FFT extrahiert werden. Anschließend SSS-basierte Kreuzkorrelation, Antennenkombination etc. Eine vorab definierte Anzahl Zellen mit der höchsten Erkennungsmetrik kann an den Geisterzellenfilter, z. B. einen Geisterzellenfilter 600, 700 wie vorstehend unter Bezugnahme auf 6 und 7 beschrieben, gesendet werden. Der Geisterzellenfilter kann schließlich eine Anzahl der ausgewählten (gültigen) Zellen an die Zellenmesseinheit ausgeben. Zwei Parameter können herangezogen werden, um die Leistung des Zellensuchers mit dem Geisterzellenfilter zu messen: Cell ID in-set (IS) rate (Rate Zellenkennung in Gruppe, IS), die Rate, mit der gültige Zellen in der Gruppe der ausgegebenen Zelle enthalten sind. Cell ID false-alarm (FA) rate (Rate Zellenkennung Fehlalarm, FA), die Rate, mit der nicht existierende (Geister-)Zellen in der Gruppe der ausgegebenen Zellen enthalten sind.
Intensive Simulationen wurden durchgeführt, um den offenbarten Geisterzellen-Filterungsalgorithmus für verschiedene Kanalprofile (ETU, EVA, ...), Mobilgerätgeschwindigkeiten etc., die für 3GPP LTE gemäß einem Mobilkommunikationsstandard, etwa 3GPP TR 36.814 v 9.0.0, März 2010, definiert sind, zu evaluieren. Die Parameter für Szenarien mit drei Zellen wurden gemäß einem Mobilkommunikationsstandard definiert, etwa 3GPP R4-072074, „Performance of LTE cell identification in multicell environment”, 3GPP TS RA4 WG4, Treffen 45, Jeju, Korea, Nov. 2007, in dem der Normal- und der schlechtestdenkbare Fall für Szenarien mit einer Mehrzahl von Zellen definiert sind (siehe Tabelle 1 und 2). Alle drei Zellen haben das normale CP (zyklische Präfix).
Einige repräsentative Simulationsergebnisse werden in 8 dargestellt. Wie zu sehen ist, kann der offenbarte adaptive Geisterzellenfilter effizient die Geisterzellen ausschließen (= eine niedrige Fehlalarmrate erzielen), ohne dafür die Zellenerkennungsfähigkeit zu opfern (= eine hohe Rate von Zellen in der Gruppe erzielen). Speziell können 4 und 8 verglichen werden, für die dieselbe Systemkonfiguration und dieselben Testszenarien (Zellenkonfiguration, SNR, Kanal etc.) verwendet wurden. Es ist zu sehen, dass mit dem offenbarten Algorithmus nicht nur alle gültigen Zellen 401, 402 und 403 (d. h. Zellen mit den beispielhaften Kennungen 109, 112 und 120) zuverlässig erkannt werden können (mit hoher Erkennungsrate), sondern auch die meisten Geisterzellen (d. h. die Zellen mit anderen Zellenkennungen als 109, 112 und 120) herausgefiltert werden können. Die wenigen (normalerweise weniger als 2) nach der Geisterzellenfilterung verbleibenden Geisterzellen (siehe z. B. 8) können problemlos in der Zellenmessphase 205 entfernt werden wie vorstehend unter Bezugnahme auf 2 beschrieben.

Zelle 109 Zelle 120 Zelle 112

SNR (dB) 5,18 0,29 {1,25, 0,25, –0,75}

Versatz zwischen eNB-Signalen 0 0 0 (synchron)

Versatz zwischen eNB-Signalen 0 ~0,5 ms > 2 ms (asynchron)

Tabelle 1: Zellenszenarien für Simulationen

Anz. Zellen 1, 3

Kanalmodell AWGR, ETU70, ...

Anz. Rx-Antennen 2

Anz. genutzter Halbrahmen insgesamt 8 (4 für PSS-Erkennung und 4 für SSS-Erkennung)

CFO 0, 1500 Hz

Tabelle 2: Simulationsaufbau (CFO = Carrier Frequency Offset, Trägerfrequenzversatz)
9 ist eine schematische Darstellung, die ein Verfahren 900 gemäß der vorliegenden Patentanmeldung für die Geisterzellenfilterung veranschaulicht. Das Verfahren 900 kann beinhalten, ein Composite-Signal oder zusammengesetztes Signal (R(k)) zu empfangen 901, das Übertragungen von einer Mehrzahl von Zellen umfasst. Das Verfahren 900 kann ferner beinhalten, basierend auf einer ersten Erkennungsmetrik Λ_m in Bezug auf das Composite-Signal (R(k)) Kandidatenzellen N_m zu identifizieren 903. Das Verfahren 900 kann ferner beinhalten, die Kandidatenzellen N_m in Bezug auf ihre Zellenkennungen (beispielhaft mit m bezeichnet) zu filtern 905, um gefilterte Kandidatenzellen N_m' zu erhalten. Das Verfahren 900 kann ferner beinhalten, aus den gefilterten Kandidatenzellen N_m' gemäß einem Auswahlkriterium Zellen auszuwählen 907.
Das Composite-Signal (R(k)), das Übertragungen von einer Mehrzahl von Zellen umfasst, kann ein Signal (R(k)) sein wie vorstehend unter Bezugnahme auf Gleichung (4) oder Gleichung (14) definiert. Die erste Erkennungsmetrik Λ_m kann eine Metrik sein wie vorstehend unter Bezugnahme auf eine der Gleichungen (13), (20), (21), (22), (23) definiert. Das Auswahlkriterium kann auf CRS-Ressourcenelementen basieren, z. B. basierend auf RSRP, RSRQ, RSSI oder einem Pseudo-SINR davon wie vorstehend beschrieben.
Das Identifizieren 903 kann die Blöcke PSS-Erkennung 201, SSS-Erkennung 202 und PSS-SSS-Kombination & Zellenauswahl 203 wie vorstehend unter Bezugnahme auf 2 beschrieben beinhalten. Das Auswählen 907 kann den Block Verifizierung und endgültige Zellenauswahl 205 wie vorstehend unter Bezugnahme auf 2 beschrieben enthalten.
Die Filterung 205 kann den Geisterzellen-Erkennungsalgorithmus 500 wie vorstehend unter Bezugnahme auf 5 beschrieben enthalten. Die Filterung 205 kann Geisterzellenfilterung 600 wie vorstehend unter Bezugnahme auf 6 beschrieben enthalten. Das bedeutet, die Filterung 205 kann die Gleitfensterfilterung 602 und/oder die adaptive Schwellwertbildung 601 wie vorstehend unter Bezugnahme auf 6 beschrieben enthalten. Die Filterung 205 kann den Geisterzellenfilter 700 wie vorstehend unter Bezugnahme auf 7 beschrieben enthalten.
In einer Realisierungsform beinhaltet das Filtern 905 der Kandidatenzellen N_m das Bilden 601 eines adaptiven Schwellwertes SINR_th für eine Zelle (m) der Kandidatenzellen N_m basierend auf einer zweiten Erkennungsmetrik SINR_m. Die zweite Erkennungsmetrik kann eine Metrik sein wie vorstehend unter Bezugnahme auf eine der Gleichungen (27), (28), (29), (30), (31) definiert.
In einer Realisierungsform beinhaltet das Verfahren 900 das Bestimmen der zweiten Erkennungsmetrik SINR_m basierend auf einem Pseudo-Signal-zu-Interferenz-und-Rausch-Verhältnis. Das Pseudo-Signal-zu-Interferenz-und-Rausch-Verhältnis kann ein Verhältnis sein wie vorstehend unter Bezugnahme auf eine der Gleichungen (27), (28), (29), (30), (31) definiert.
In einer Realisierungsform beinhaltet das Verfahren 900 das Bestimmen der zweiten Erkennungsmetrik SINR_m basierend auf einer dritten Erkennungsmetrik λ_m und einem Rauschschätzwert λ_z, wobei die dritte Erkennungsmetrik λ_m in einer Eins-zu-eins-Beziehung zu der ersten Erkennungsmetrik Λ_m steht. Die dritte Erkennungsmetrik kann eine Metrik sein wie vorstehend unter Bezugnahme auf eine der Gleichungen (24), (25), (26), (22), (23) definiert.
In einer Realisierungsform beinhaltet das Verfahren 900 das Bestimmen des Rauschschätzwertes Λ_z, λ_z basierend auf Werten der ersten Λ_m oder der dritten λ_m Erkennungsmetrik für Zellen (m) der Kandidatenzellen N_m in Bezug auf ein Minimalkriterium. Der Rauschschätzwert kann gemäß Gleichung (26) bestimmt werden.
In einer Realisierungsform beinhaltet das Verfahren 900 das Bestimmen einer Signalenergie Λ_m–Λ_z, λ_m–λ_z des Pseudo-Signal-zu-Interferenz-und-Rausch-Verhältnisses SINR_m für eine Zielzelle (m) basierend auf einer Differenz zwischen einem Wert der ersten Λ_m oder der dritten λ_m Erkennungsmetrik für die Zielzelle (m) und dem Rauschschätzwert Λ_z, λ_z. Die Signalenergie Λ_m–Λ_z oder λ_m–λ_z kann gemäß einer der Gleichungen (27), (28), (29), (30), (31) bestimmt werden.
In einer Realisierungsform beinhaltet das Verfahren 900 das Verwenden des Rauschschätzwertes λ_z, Λ_z als eine Rauschenergie des Pseudo-Signal-zu-Interferenz-und-Rausch-Verhältnisses SINR_m für eine Zielzelle (m). Der Rauschschätzwert Λ_z oder λ_z kann gemäß einer der Gleichungen (27), (28), (29), (30), (31) bestimmt werden.
In einer Realisierungsform beinhaltet das Verfahren 900 das Bestimmen einer Interferenzenergie Σ(Λ_n–Λ_z), Σ(λ_n–λ_z) des Pseudo-Signal-zu-Interferenz-und-Rausch-Verhältnisses SINR_m für eine Zielzelle (m) basierend auf kumulierten Differenzen zwischen Werten der ersten Λ_m oder der dritten λ_m Erkennungsmetrik für andere Zellen(n) als die Zielzelle (m) und dem Rauschschätzwert λ_z, Λ_z. Die Interferenzenergien Σ(Λ_n–Λ_z) oder Σ(λ_n–λ_z) können gemäß einer der Gleichungen (27), (28), (29), (30), (31) bestimmt werden.
In einer Realisierungsform beinhaltet das Verfahren 900 das Kumulieren der Differenzen Λ_n–Λ_z, λ_n–λ_z über eine Teilmenge n ∊ N_m der Kandidatenzellen N_m. Die Teilmenge kann gemäß einer der Gleichungen (29), (30), (31) gewählt werden.
In einer Realisierungsform beinhaltet das Verfahren 900 das Bestimmen der Teilmenge n ∊ N_m basierend auf einer Energie der Werte der ersten Λ_m oder der dritten λ_m Erkennungsmetrik für die Kandidatenzellen N_m. Die Teilmenge kann gemäß einer der Gleichungen (29), (30), (31) gewählt werden, sodass sie z. B. eine Anzahl stärkster Zellen enthält, beispielsweise eine, zwei oder drei Nachbarzellen mit den höchsten dritten Erkennungsmetriken λ_m.
In einer Realisierungsform beinhaltet das Filtern 905 der Kandidatenzellen N_m das Gewichten 602 der Kandidatenzellen N_m durch ein Gleitfenster über eine Anzahl von Wiederholungen N_run der Kandidatenzellenidentifikation 903. Die Gewichtung 602 kann die Gleitfensterfilterung beinhalten wie vorstehend unter Bezugnahme auf 5, 6 und 7 beschrieben.
In einer Realisierungsform kann die Gewichtung 602 beinhalten, die Kandidatenzellen in einem Gleitfensterspeicher zu registrieren 704. Das Registrieren kann erfolgen wie vorstehend unter Bezugnahme auf 7 beschrieben.
In einer Realisierungsform kann das Filtern 905 der Kandidatenzellen N_m auf einem Schwellwert DetRate_th in Bezug auf eine Erkennungsrate DetRate_th der Kandidatenzellen N_m in dem Gleitfenster basieren wie vorstehend unter Bezugnahme auf 5 bis 7 beschrieben.
In einer Realisierungsform kann das Filtern 905 der Kandidatenzellen N_m auf einem Schwellwert SINR_thL, oder/und SINR_thH in Bezug auf ein Pseudo-Signal-zu-Interferenz-und-Rausch-Verhältnis SINR der Kandidatenzellen N_m in dem Gleitfenster basieren wie vorstehend unter Bezugnahme auf 5 bis 7 beschrieben.
10 ist eine schematische Darstellung, die eine Vorrichtung 1000 gemäß der vorliegenden Patentanmeldung für die Geisterzellenfilterung veranschaulicht.
Die Vorrichtung 1000 kann eine erste Einheit 1001 aufweisen, die dafür ausgelegt ist, ein Composite-Signal (R(k)) zu empfangen, das Übertragungen von einer Mehrzahl von Zellen umfasst. Die Vorrichtung 1000 kann ferner eine zweite Einheit 1003 aufweisen, die dafür ausgelegt ist, basierend auf einer ersten Erkennungsmetrik Λ_m in Bezug auf das Composite-Signal (R(k)) Kandidatenzellen N_m zu identifizieren. Die Vorrichtung 1000 kann ferner eine dritte Einheit 1005 aufweisen, die dafür ausgelegt ist, Kandidatenzellen Nm in Bezug auf ihre Zellenkennungen (m) zu filtern, um gefilterte Kandidatenzellen Nm' zu erhalten. Die Vorrichtung 1000 kann ferner eine vierte Einheit 1007 aufweisen, die dafür ausgelegt ist, gemäß einem Auswahlkriterium Zellen aus den gefilterten Kandidatenzellen N_m' auszuwählen.
Die Vorrichtung 1000 kann das Verfahren 900 wie vorstehend unter Bezugnahme auf 9 beschrieben implementieren.
Das Composite-Signal (R(k)), das Übertragungen von einer Mehrzahl von Zellen umfasst, kann ein Signal (R(k)) sein wie vorstehend unter Bezugnahme auf Gleichung (4) oder Gleichung (14) definiert. Die erste Erkennungsmetrik Λ_m kann eine Metrik sein wie vorstehend unter Bezugnahme auf eine der Gleichungen (13), (20), (21), (22), (23) definiert. Das Auswahlkriterium kann auf CRS-Ressourcenelementen basieren, z. B. basierend auf RSRP, RSRQ, RSSI oder einem Pseudo-SINR davon wie vorstehend beschrieben.
Die zweite Einheit 1003 kann die Blöcke PSS-Erkennung 201, SSS-Erkennung 202 und PSS-SSS-Kombination & Zellenauswahl 203 wie vorstehend unter Bezugnahme auf 2 beschrieben beinhalten. Die vierte Einheit 1007 kann den Block Verifizierung und endgültige Zellenauswahl 205 wie vorstehend unter Bezugnahme auf 2 beschrieben enthalten.
Die dritte Einheit 1005 kann den Geisterzellen-Erkennungsalgorithmus 500 wie vorstehend unter Bezugnahme auf 5 beschrieben enthalten. Die dritte Einheit 1005 kann die Geisterzellenfilterung 600 wie vorstehend unter Bezugnahme auf 6 beschrieben enthalten. Das bedeutet, die dritte Einheit 1005 kann die Gleitfensterfilterung 602 und/oder die adaptive Schwellwertbildung 601 wie vorstehend unter Bezugnahme auf 6 beschrieben enthalten. Die dritte Einheit 1005 kann den Geisterzellenfilter 700 wie vorstehend unter Bezugnahme auf 7 beschrieben enthalten.
In einer Realisierungsform kann die Vorrichtung 1000 eine fünfte Einheit aufweisen, die dafür ausgelegt ist, die erste Erkennungsmetrik Λ_m in Bezug auf eine Zellenkennung (m) der Zellen aus der Mehrzahl von Zellen wie vorstehend beschrieben zu bestimmen.
In einer Realisierungsform kann die Vorrichtung 1000 eine sechste Einheit aufweisen, die dafür ausgelegt ist, die erste Erkennungsmetrik Λ_m basierend auf nichtkohärenter Erkennung wie vorstehend beschrieben zu bestimmen.
In einer Realisierungsform kann die Vorrichtung 1000 eine siebte Einheit aufweisen, die dafür ausgelegt ist, die erste Erkennungsmetrik Λ_m basierend auf einer Korrelation zwischen einem bekannten Pilotsignal S_m(k) und einem empfangenen Pilotsignal, welches in dem Composite-Signal (R(k)) enthalten ist, wie vorstehend beschrieben zu bestimmen.
In einer Implementation kann das bekannte Pilotsignal S_m(k) mindestens eins aus der Gruppe aus primärem Synchronisationssignal (PSS), sekundärem Synchronisationssignal (SSS) und zellenspezifischem Referenzsignal (CRS) enthalten wie vorstehend beschrieben.
In einer Realisierungsform kann die siebte Einheit dafür ausgelegt sein, die erste Erkennungsmetrik Λ_m basierend auf einer Kombination von mindestens zwei der folgenden Metriken zu bestimmen: einer Korrelation in Bezug auf ein PSS-Signal, einer Korrelation in Bezug auf ein SSS-Signal und einer Korrelation in Bezug auf ein CRS-Signal wie vorstehend beschrieben.
In einer Realisierungsform kann die Vorrichtung 1000 eine achte Einheit aufweisen, die dafür ausgelegt ist, die erste Erkennungsmetrik Λ_m in Bezug auf Beiträge von korrelierten Pilotsignalen S_n'(k) anderer Zellen (n) zu justieren wie vorstehend beschrieben.
In einer Realisierungsform basiert das Auswahlkriterium auf zellenspezifischen Referenzsignalen wie vorstehend beschrieben.
In einer Realisierungsform kann das Auswahlkriterium auf einem aus der Gruppe von Referenzsignal-Empfangsleistung, Referenzsignal-Empfangsqualität und Bezugssignalstärke-Anzeiger der gefilterten Kandidatenzellen (N_m') oder auf einem Pseudo-Signal-zu-Interferenz-und-Rausch-Verhältnis basieren wie vorstehend beschrieben.
Der hier offenbarte adaptive Geisterzellenfilter in der Zellenidentifikation kann auf adaptiver Schwellwertbildung und einem statistischen Gleitfenster basieren, wobei erstere das so genannte (in dieser Patentanmeldung eingeführte) Pseudo-SINR verwendet, um die Geisterzellen auszuschließen, und wobei letzteres dazu verwendet werden kann, die relativ schwachen, aber realen Zellen zu erkennen. Mit dem offenbarten Geisterzellenfilter wurden hervorragende Leistungen erzielt. Der offenbarte Geisterzellenfilter in der Zellenidentifikation ist insbesondere für LTE/LTE-A-Systeme mit geringer Bandbreite wichtig, um niedrige Kosten und hohe Leistung sicherzustellen. Die Standardbandbreite eines Zellensuchers kann ohnehin die niedrigste Bandbreite 1,4 MHz sein. Das offenbarte Verfahren kann nicht nur in dem auf nichtkohärenter Erkennung basierenden LTE-Sucher eingesetzt werden, sondern auch in anderen Zellenerkennungsalgorithmen.
BEISPIELE
Die folgenden Beispiele beziehen sich auf weitere Ausführungsformen. Beispiel 1 ist ein Verfahren, welches umfasst: Empfangen eines Composite-Signals, das Übertragungen von einer Mehrzahl von Zellen umfasst; Identifizieren einer Mehrzahl von Kandidatenzellen basierend auf einer ersten Erkennungsmetrik in Bezug auf das Composite-Signal; Filtern der Mehrzahl von Kandidatenzellen in Bezug auf Zellenkennungen der Mehrzahl von Kandidatenzellen, um eine Mehrzahl von gefilterten Kandidatenzellen zu erhalten; und Auswählen einer Mehrzahl von ausgewählten Zellen aus der Mehrzahl von gefilterten Kandidatenzellen gemäß einem Auswahlkriterium.
In Beispiel 2 kann der Erfindungsgegenstand von Beispiel 1 wahlweise beinhalten, dass die Filterung der Kandidatenzellen Folgendes umfasst: Bilden eines adaptiven Schwellwertes für eine Zelle der Kandidatenzellen basierend auf einer zweiten Erkennungsmetrik.
In Beispiel 3 kann der Erfindungsgegenstand von Beispiel 2 wahlweise beinhalten, die zweite Erkennungsmatrix basierend auf einem Pseudo-Signal-zu-Interferenz-und-Rausch-Verhältnis zu bestimmen.
In Beispiel 4 kann der Erfindungsgegenstand von Beispiel 3 wahlweise beinhalten, die zweite Erkennungsmetrik basierend auf einer dritten Erkennungsmetrik und einem Rauschschätzwert zu bestimmen, wobei die dritte Erkennungsmetrik in einer Eins-zu-eins-Beziehung zu der ersten Erkennungsmetrik steht.
In Beispiel 5 kann der Erfindungsgegenstand von Beispiel 4 wahlweise beinhalten, den Rauschschätzwert basierend auf Werten der ersten oder der dritten Erkennungsmetrik für Zellen der Kandidatenzellen in Bezug auf ein Minimalkriterium zu bestimmen.
In Beispiel 6 kann der Erfindungsgegenstand von einem der Beispiele 3–4 wahlweise beinhalten, eine Signalenergie des Pseudo-Signal-zu-Interferenz-und-Rausch-Verhältnisses für eine Zielzelle basierend auf einer Differenz zwischen einem Wert der ersten oder der dritten Erkennungsmetrik für eine Zielzelle und dem Rauschschätzwert zu bestimmen.
In Beispiel 7 kann der Erfindungsgegenstand von einem der Beispiele 4–6 wahlweise beinhalten, den Rauschschätzwert als eine Rauschenergie des Pseudo-Signal-zu-Interferenz-und-Rausch-Verhältnisses für eine Zielzelle zu verwenden.
In Beispiel 8 kann der Erfindungsgegenstand von einem der Beispiele 4–7 wahlweise beinhalten, eine Interferenzenergie des Pseudo-Signal-zu-Interferenz-und-Rausch-Verhältnisses für eine Zielzelle basierend auf kumulierten Differenzen zwischen den Werten der ersten oder der dritten Erkennungsmetrik für andere Zellen als die Zielzelle und dem Rauschschätzwert zu bestimmen.
In Beispiel 9 kann der Erfindungsgegenstand von Beispiel 8 wahlweise beinhalten, die Differenzen über eine Teilmenge der Kandidatenzellen zu kumulieren.
In Beispiel 10 kann der Erfindungsgegenstand von Beispiel 9 wahlweise beinhalten, die Teilmenge basierend auf einer Energie der Werte der ersten oder der dritten Erkennungsmetrik für die Kandidatenzellen zu bestimmen.
In Beispiel 11 kann der Erfindungsgegenstand von einem der Beispiele 1–10 wahlweise beinhalten, dass die Filterung der Kandidatenzellen Folgendes umfasst: Gewichten der Kandidatenzellen durch ein Gleitfenster über eine Anzahl von Wiederholungen der Kandidatenzellenidentifikation.
In Beispiel 12 kann der Erfindungsgegenstand von Beispiel 11 wahlweise beinhalten, dass das Gewichten das Registrieren der Kandidatenzellen in einem Gleitfensterspeicher umfasst.
In Beispiel 13 kann der Erfindungsgegenstand von einem der Beispiele 11–12 wahlweise beinhalten, dass das Filtern der Kandidatenzellen auf einem Schwellwert in Bezug auf eine Erkennungsrate der Kandidatenzellen in dem Gleitfenster basiert.
In Beispiel 14 kann der Erfindungsgegenstand von einem der Beispiele 11–13 wahlweise beinhalten, dass das Filtern der Kandidatenzellen auf einem Schwellwert in Bezug auf ein Pseudo-Signal-zu-Interferenz-und-Rausch-Verhältnis der Kandidatenzellen in dem Gleitfenster basiert.
Beispiel 15 ist eine Vorrichtung, welche umfasst: eine erste Einheit, die dafür ausgelegt ist, ein Composite-Signal zu empfangen, das Übertragungen von einer Mehrzahl von Zellen umfasst; eine zweite Einheit, die dafür ausgelegt ist, basierend auf einer ersten Erkennungsmetrik in Bezug auf das Composite-Signal Kandidatenzellen zu identifizieren; eine dritte Einheit, die dafür ausgelegt ist, die Mehrzahl der Kandidatenzellen in Bezug auf Zellenkennungen der Mehrzahl von Kandidatenzellen zu filtern, um eine Mehrzahl gefilterter Kandidatenzellen zu erhalten; und eine vierte Einheit, die dafür ausgelegt ist, gemäß einem Auswahlkriterium aus den gefilterten Kandidatenzellen eine Mehrzahl von ausgewählten Zellen auszuwählen.
In Beispiel 16 kann der Erfindungsgegenstand von Beispiel 15 wahlweise eine fünfte Einheit beinhalten, die dafür ausgelegt ist, die erste Erkennungsmetrik in Bezug auf eine Zellenkennung der Mehrzahl von Zellen zu bestimmen.
In Beispiel 17 kann der Erfindungsgegenstand von einem der Beispiele 15–16 wahlweise eine sechste Einheit beinhalten, die dafür ausgelegt ist, die erste Erkennungsmetrik basierend auf nichtkohärenter Erkennung zu bestimmen.
In Beispiel 18 kann der Erfindungsgegenstand von einem der Beispiele 15–17 wahlweise eine siebte Einheit beinhalten, die dafür ausgelegt ist, die erste Erkennungsmetrik basierend auf einer Korrelation zwischen einem bekannten Pilotsignal und einem empfangenen Pilotsignal, welches in dem Composite-Signal enthalten ist, zu bestimmen.
In Beispiel 19 kann der Erfindungsgegenstand von Beispiel 18 wahlweise beinhalten, dass das bekannte Pilotsignal mindestens eins aus der Gruppe aus primärem Synchronisationssignal, sekundärem Synchronisationssignal und zellenspezifischem Referenzsignal umfasst.
In Beispiel 20 kann der Erfindungsgegenstand von einem der Beispiele 18–19 wahlweise beinhalten, dass die siebte Einheit dafür ausgelegt ist, die erste Erkennungsmetrik basierend auf einer Kombination von mindestens zwei der folgenden Metriken zu bestimmen: einer Korrelation in Bezug auf ein PSS-Signal, einer Korrelation in Bezug auf ein SSS-Signal und einer Korrelation in Bezug auf ein CRS-Signal.
In Beispiel 21 kann der Erfindungsgegenstand von einem der Beispiele 15–20 wahlweise eine achte Einheit beinhalten, die dafür ausgelegt ist, die erste Erkennungsmetrik in Bezug auf Beiträge von korrelierten Pilotsignalen anderer Zellen zu justieren.
In Beispiel 22 kann der Erfindungsgegenstand von einem der Beispiele 15–21 wahlweise beinhalten, dass das Auswahlkriterium auf zellenspezifischen Referenzsignalen basiert.
In Beispiel 23 kann der Erfindungsgegenstand von einem der Beispiele 15–22 wahlweise beinhalten, dass das Auswahlkriterium auf einem aus der Gruppe von Referenzsignal-Empfangsleistung, Referenzsignal-Empfangsqualität und Bezugssignalstärke-Anzeiger der gefilterten Kandidatenzellen oder auf einem Pseudo-Signal-zu-Interferenz-und-Rausch-Verhältnis davon basiert.
Beispiel 24 ist ein Verfahren zum Bestimmen einer Pseudo-Signal-zu-Interferenz-und-Rausch-Verhältnis-Metrik für eine bestimmte Zelle einer Gruppe von Zellen, wobei das Verfahren umfasst: Bestimmen einer Rauschenergie basierend auf Werten einer Erkennungsmetrik in Bezug auf Zellen der Gruppe von Zellen gemäß einem Minimalkriterium; Bestimmen einer Signalenergie basierend auf einer Differenz zwischen einem Wert der der Erkennungsmetrik in Bezug auf die betreffende Zelle und die Rauschenergie; und Bestimmen einer Interferenzenergie basierend auf Differenzen zwischen Werten der Erkennungsmetrik in Bezug auf Zellen, die ungleich der betreffenden Zelle sind, und der Rauschenergie.
In Beispiel 25 kann der Erfindungsgegenstand von Beispiel 24 wahlweise beinhalten, die Differenzen zwischen Werten der Erkennungsmetrik in Bezug auf Zellen, die ungleich der betreffenden Zelle sind, und der Rauschenergie über eine Teilmenge der Gruppe von Zellen zu kumulieren.
In Beispiel 26 kann der Erfindungsgegenstand von Beispiel 25 wahlweise beinhalten, dass die Teilmenge alle Zellen der Gruppe von Zellen außer der betreffenden Zelle enthält.
In Beispiel 27 kann der Erfindungsgegenstand von einem der Beispiele 25–26 wahlweise beinhalten, die Teilmenge basierend auf einer Energie der Werte der Erkennungsmetrik zu bestimmen.
In Beispiel 28 kann der Erfindungsgegenstand von einem der Beispiele 25–27 wahlweise beinhalten, dass die Teilmenge Werte der Erkennungsmetrik umfasst, für die die Energie maximal ist.
In Beispiel 29 kann der Erfindungsgegenstand von Beispiel 28 wahlweise beinhalten, die Werte der Erkennungsmetrik in Bezug auf ihre Energie zu ordnen, um die Werte für die Teilmenge bereitzustellen.
In Beispiel 30 kann der Erfindungsgegenstand von einem der Beispiele 24–29 wahlweise beinhalten, dass die Gruppe von Zellen Zellen eines zellularen Funksystems umfasst, wobei jede Zelle eine Basisstation umfasst.
Beispiel 31 ist ein zellulares Funksystem, welches umfasst: eine Mehrzahl von Zellen, wobei jede Zelle eine Basisstation umfasst; und eine Benutzereinrichtung, welche umfasst: eine erste Einheit, die dafür ausgelegt ist, ein Composite-Signal zu empfangen, das Übertragungen von einer Mehrzahl von Zellen umfasst; eine zweite Einheit, die dafür ausgelegt ist, basierend auf einer ersten Erkennungsmetrik in Bezug auf das Composite-Signal Kandidatenzellen zu identifizieren; eine dritte Einheit, die dafür ausgelegt ist, die Kandidatenzellen in Bezug auf ihre Zellenkennungen zu filtern, um gefilterte Kandidatenzellen zu erhalten; und eine vierte Einheit, die dafür ausgelegt ist, gemäß einem Auswahlkriterium Zellen aus den gefilterten Kandidatenzellen auszuwählen.
In Beispiel 32 kann der Erfindungsgegenstand von Beispiel 31 wahlweise beinhalten, dass die Benutzereinrichtung eine fünfte Einheit umfasst, die dafür ausgelegt ist, die erste Erkennungsmetrik in Bezug auf eine Zellenkennung der Zellen der Mehrzahl von Zellen zu bestimmen.
Beispiel 33 ist eine Basisstation, welche umfasst: eine erste Einheit, die dafür ausgelegt ist, ein Composite-Signal zu empfangen, das Übertragungen von einer Mehrzahl von Benutzereinrichtungen umfasst; eine zweite Einheit, die dafür ausgelegt ist, basierend auf einer ersten Erkennungsmetrik in Bezug auf das Composite-Signal Kandidaten-Benutzereinrichtungen zu identifizieren; eine dritte Einheit, die dafür ausgelegt ist, die Kandidaten-Benutzereinrichtungen in Bezug auf ihre Mobilgerätekennungen zu filtern, um gefilterte Kandidaten-Benutzereinrichtungen zu erhalten; und eine vierte Einheit, die dafür ausgelegt ist, gemäß einem Auswahlkriterium Benutzereinrichtungen aus den gefilterten Kandidaten-Benutzereinrichtungen auszuwählen.
In Beispiel 34 kann der Erfindungsgegenstand von Beispiel 33 wahlweise eine fünfte Einheit beinhalten, die dafür ausgelegt ist, die erste Erkennungsmetrik in Bezug auf eine Mobilgerätekennung der Benutzereinrichtungen der Mehrzahl von Benutzereinrichtungen zu bestimmen.
Beispiel 35 ist ein Verfahren zum Filtern von Kandidatenzellen, welches umfasst: Mittel zum Empfangen eines Composite-Signals, das Übertragungen von einer Mehrzahl von Zellen umfasst; Mittel zum Identifizieren von Kandidatenzellen basierend auf einer ersten Erkennungsmetrik in Bezug auf das Composite-Signal; Mittel zum Filtern der Kandidatenzellen in Bezug auf ihre Zellenkennungen, um gefilterte Kandidatenzellen zu erhalten; und Mittel zum Auswählen von Zellen aus den gefilterten Kandidatenzellen gemäß einem Auswahlkriterium.
In Beispiel 36 kann der Erfindungsgegenstand von Beispiel 35 wahlweise ein Mittel zum Bestimmen der ersten Erkennungsmetrik in Bezug auf eine Zellenkennung der Zellen der Mehrzahl von Zellen beinhalten.
In Beispiel 37 kann der Erfindungsgegenstand von einem der Beispiele 35–36 wahlweise ein Mittel zum Bestimmen der ersten Erkennungsmetrik basierend auf nichtkohärenter Erkennung beinhalten.
In Beispiel 38 kann der Erfindungsgegenstand von einem der Beispiele 35–37 wahlweise ein Mittel zum Bestimmen der ersten Erkennungsmetrik basierend auf einer Korrelation zwischen einem bekannten Pilotsignal und einem empfangenen Pilotsignal, welches in dem Composite-Signal enthalten ist, beinhalten.
In Beispiel 39 kann der Erfindungsgegenstand von Beispiel 38 wahlweise beinhalten, dass das bekannte Pilotsignal mindestens eins aus der Gruppe aus primärem Synchronisationssignal, sekundärem Synchronisationssignal und zellenspezifischem Referenzsignal umfasst.
In Beispiel 40 kann der Erfindungsgegenstand von Beispiel 39 wahlweise beinhalten, dass das Mittel zum Bestimmen der ersten Erkennungsmetrik dafür ausgelegt ist, die erste Erkennungsmetrik basierend auf einer Kombination von mindestens zwei der folgenden Metriken zu bestimmen: einer Korrelation in Bezug auf ein PSS-Signal, einer Korrelation in Bezug auf ein SSS-Signal und einer Korrelation in Bezug auf ein CRS-Signal.
In Beispiel 41 kann der Erfindungsgegenstand von einem der Beispiele 35–40 wahlweise ein Mittel zum Justieren der ersten Erkennungsmetrik in Bezug auf Beiträge von korrelierten Pilotsignalen anderer Zellen beinhalten.
In Beispiel 42 kann der Erfindungsgegenstand von einem der Beispiele 35–41 wahlweise beinhalten, dass das Auswahlkriterium auf zellenspezifischen Referenzsignalen basiert.
In Beispiel 43 kann der Erfindungsgegenstand von einem der Beispiele 35–42 wahlweise beinhalten, dass das Auswahlkriterium auf einem aus der Gruppe von Referenzsignal-Empfangsleistung, Referenzsignal-Empfangsqualität und Referenzsignalstärke-Anzeiger der gefilterten Kandidatenzellen oder auf einem Pseudo-Signal-zu-Interferenz-und-Rausch-Verhältnis davon basiert.
In Beispiel 44 kann der Erfindungsgegenstand von einem der Beispiele 15–23 wahlweise beinhalten, dass die dritte Einheit dafür ausgelegt ist, basierend auf einer zweiten Erkennungsmetrik einen adaptiven Schwellwert für eine Zelle der Kandidatenzellen zu bilden.
In Beispiel 45 kann der Erfindungsgegenstand von Beispiel 44 wahlweise beinhalten, dass die dritte Einheit dafür ausgelegt ist, die zweite Erkennungsmatrix basierend auf einem Pseudo-Signal-zu-Interferenz-und-Rausch-Verhältnis zu bestimmen.
In Beispiel 46 kann der Erfindungsgegenstand von einem der Beispiele 44–45 wahlweise beinhalten, dass die dritte Einheit dafür ausgelegt ist, die zweite Erkennungsmetrik basierend auf einer dritten Erkennungsmetrik und einem Rauschschätzwert zu bestimmen, wobei die dritte Erkennungsmetrik in einer Eins-zu-eins-Beziehung zu der ersten Erkennungsmetrik steht.
In Beispiel 47 kann der Erfindungsgegenstand von Beispiel 46 wahlweise beinhalten, dass die dritte Einheit dafür ausgelegt ist, den Rauschschätzwert basierend auf Werten der ersten oder der dritten Erkennungsmetrik für Zellen der Kandidatenzellen in Bezug auf ein Minimalkriterium zu bestimmen.
In Beispiel 48 kann der Erfindungsgegenstand von einem der Beispiele 46–47 wahlweise beinhalten, dass die dritte Einheit dafür ausgelegt ist, eine Signalenergie des Pseudo-Signal-zu-Interferenz-und-Rausch-Verhältnisses für eine Zielzelle basierend auf einer Differenz zwischen einem Wert der ersten oder der dritten Erkennungsmetrik für eine Zielzelle und dem Rauschschätzwert zu bestimmen.
In Beispiel 49 kann der Erfindungsgegenstand von einem der Beispiele 46–48 wahlweise beinhalten, dass die dritte Einheit dafür ausgelegt ist, den Rauschschätzwert als eine Rauschenergie des Pseudo-Signal-zu-Interferenz-und-Rausch-Verhältnisses für eine Zielzelle zu verwenden.
In Beispiel 50 kann der Erfindungsgegenstand von einem der Beispiele 46–49 wahlweise beinhalten, dass die dritte Einheit dafür ausgelegt ist, eine Interferenzenergie des Pseudo-Signal-zu-Interferenz-und-Rausch-Verhältnisses für eine Zielzelle basierend auf kumulierten Differenzen zwischen Werten der ersten oder der dritten Erkennungsmetrik für andere Zellen und dem Rauschschätzwert zu bestimmen.
In Beispiel 51 kann der Erfindungsgegenstand von Beispiel 50 wahlweise beinhalten, dass die dritte Einheit dafür ausgelegt ist, die Differenzen über eine Teilmenge der Kandidatenzellen zu kumulieren.
In Beispiel 52 kann der Erfindungsgegenstand von Beispiel 51 wahlweise beinhalten, dass die dritte Einheit dafür ausgelegt ist, die Teilmenge basierend auf einer Energie der Werte der ersten oder der dritten Erkennungsmetrik für die Kandidatenzellen zu bestimmen.
In Beispiel 53 kann der Erfindungsgegenstand von einem der Beispiele 15–23 wahlweise beinhalten, dass die dritte Einheit dafür ausgelegt ist, die Kandidatenzellen durch ein Gleitfenster über eine Anzahl von Wiederholungen der Kandidatenzellenidentifikation zu gewichten.
In Beispiel 54 kann der Erfindungsgegenstand von einem der Beispiele 15–23 und 53 wahlweise beinhalten, dass die dritte Einheit dafür ausgelegt ist, die Kandidatenzellen in einem Gleitfensterspeicher zu registrieren.
In Beispiel 55 kann der Erfindungsgegenstand von einem der Beispiele 53–54 wahlweise beinhalten, dass die dritte Einheit dafür ausgelegt ist, die Kandidatenzellen basierend auf einem Schwellwert in Bezug auf eine Erkennungsrate der Kandidatenzellen in dem Gleitfenster zu filtern.
In Beispiel 56 kann der Erfindungsgegenstand von einem der Beispiele 53–55 wahlweise beinhalten, dass die dritte Einheit dafür ausgelegt ist, die Kandidatenzellen basierend auf einem Schwellwert in Bezug auf ein Pseudo-Signal-zu-Interferenz-und-Rausch-Verhältnis der Kandidatenzellen in dem Gleitfenster zu filtern.
Beispiel 57 ist ein computerlesbarer Datenträger, auf dem Computeranweisungen gespeichert sind, die von einem Prozessor ausgeführt werden und den Computer veranlassen, das Verfahren gemäß einem der Beispiele 1 bis 14, 24 bis 30 und 35 bis 43 auszuführen.
Auch wenn ein bestimmtes Merkmal oder ein bestimmter Aspekt der Patentanmeldung unter Bezugnahme auf nur eine von mehreren Realisierungsformen beschrieben worden sein sollte, kann ein solches Merkmal oder ein solcher Aspekt mit einem oder mehreren anderen Merkmalen oder Aspekten der anderen Realisierungsformen kombiniert werden, je nachdem, wie es für eine gegebene oder eine bestimmte Anwendung wünschenswert oder vorteilhaft ist. Realisierungsformen sind nicht auf die in den Patentansprüchen definierten Merkmale beschränkt. Insbesondere kann jedes Merkmal jedes der Ansprüche beliebig mit jedem anderen Merkmal jedes der Ansprüche kombiniert werden.
Ferner sind, soweit sie in der ausführlichen Beschreibung oder den Patentansprüchen verwendet werden, die Ausdrücke „beinhalten”, „aufweisen”, „enthalten”, „mit” oder andere Varianten davon inklusiv im Sinne von „umfassen” zu verstehen. Ferner ist einzusehen, dass Aspekte der Patentanmeldung in Form von diskreten Schaltungen, teilweise integrierten Schaltungen oder vollintegrierten Schaltungen oder Programmiermitteln realisiert werden können. Außerdem weisen die Ausdrücke „beispielhaft”, „beispielsweise” und „z. B.” lediglich auf Beispiele hin, nicht die beste oder optimale Ausführung.
Obwohl hier spezifische Aspekte veranschaulicht und beschrieben werden, ist für Durchschnittsfachleute auf diesem Gebiet der Technik einzusehen, dass eine Vielzahl von alternativen und/oder gleichwertigen Realisierungsformen an die Stelle der dargestellten und beschriebenen spezifischen Aspekte treten können, ohne den Schutzbereich der vorliegenden Patentanmeldung zu verlassen. Es ist beabsichtigt, dass die vorliegende Patentanmeldung jegliche Anpassungen oder Variationen der hier erörterten Aspekte abdecken soll.

Claims

Verfahren (900), welches umfasst: Empfangen (901) eines Composite-Signals (R(k)), das Übertragungen von einer Mehrzahl von Zellen umfasst; Identifizieren (903) einer Mehrzahl von Kandidatenzellen (N_m) basierend auf einer ersten Erkennungsmetrik (Λ_m) in Bezug auf das Composite-Signal (R(k)); Filtern (905) der Mehrzahl von Kandidatenzellen (N_m) in Bezug auf Zellenkennungen (m) der Mehrzahl von Kandidatenzellen, um eine Mehrzahl gefilterter Kandidatenzellen (N_m') zu erhalten; und Auswählen (907) einer Mehrzahl von ausgewählten Zellen aus der Mehrzahl von gefilterten Kandidatenzellen (N_m') gemäß einem Auswahlkriterium, wobei das Filtern (905) der Kandidatenzellen (N_m) folgendes umfasst: Bilden (601) eines adaptiven Schwellwertes (SINR_th) für eine Zelle (m) der Mehrzahl von Kandidatenzellen (N_m) basierend auf einer zweiten Erkennungsmetrik (SINR_m), wobei die erste Erkennungsmetrik (Λ_m) auf einer Korrelation zwischen Datenworten eines Synchronisationssignals (Sm(k)) einer jeweiligen Kandidatenzelle (N_m) und Datenworten des Composite-Signals (R(k)) basiert, und wobei die zweite Erkennungsmetrik (SINR_m) auf einer Stärke des Synchronisationssignals (S_m(k)) der jeweiligen Kandidatenzelle (N_m) basiert, und das Verfahren ferner umfasst: Bestimmen der zweiten Erkennungsmetrik (SINR_m) basierend auf einem Pseudo-Signal-zu-Interferenz-und-Rausch-Verhältnis, und das Verfahren ferner umfasst: Bestimmen der zweiten Erkennungsmetrik (SINR_m) basierend auf einer dritten Erkennungsmetrik (λ_m) und einem Rauschschätzwert (λ_z), wobei die dritte Erkennungsmetrik (λ_m) in einer Eins-zu-eins-Beziehung zu der ersten Erkennungsmetrik (Λ_m) steht, und wobei der Rauschschätzwert (λ_z) als die niedrigste dritte Erkennungsmetrik (λ_m) für Zellen, die Geisterzellen enthalten, geschätzt wird.
Verfahren (900) nach Anspruch 1, welches umfasst: Bestimmen des Rauschschätzwertes (Λ_z, λ_z) basierend auf Werten der ersten (Λ_m) oder der dritten (λ_m) Erkennungsmetrik für die Zelle (m) der Mehrzahl von Kandidatenzellen (N_m) in Bezug auf ein Minimalkriterium.
Verfahren (900) nach Anspruch 1 oder 2, welches umfasst: Bestimmen einer Signalenergie (Λ_m–Λ_z, λ_m–λ_z) des Pseudo-Signal-zu-Interferenz-und-Rausch-Verhältnisses (SINR_m) für eine Zielzelle (m) basierend auf einer Differenz zwischen einem Wert der ersten (Λ_m) oder der dritten (λ_m) Erkennungsmetrik für die Zielzelle (m) und dem Rauschschätzwert (Λ_z, λ_z).
Verfahren (900) nach einem der Ansprüche 1 bis 3, welches umfasst: Verwenden des Rauschschätzwertes (λ_z, Λ_z) als eine Rauschenergie des Pseudo-Signal-zu-Interferenz-und-Rausch-Verhältnisses (SINR_m) für eine Zielzelle (m).
Verfahren (900) nach einem der Ansprüche 1 bis 4, welches umfasst: Bestimmen einer Interferenzenergie (Σ(Λ_m–Λ_z), Σ(λ_m–λ_z)) des Pseudo-Signal-zu-Interferenz-und-Rausch-Verhältnisses (SINR_m) für eine Zielzelle (m) basierend auf kumulierten Differenzen zwischen Werten der ersten (Λ_m) oder der dritten (λ_m) Erkennungsmetrik für eine andere Mehrzahl von Zellen (n) als die Zielzelle (m) und dem Rauschschätzwert (Λ_z, λ_z).
Verfahren (900) nach Anspruch 5, welches umfasst: Kumulieren der Differenzen (Λ_n–Λ_z, λ_n–λ_z) über eine Teilmenge (n ∊ N_m) der Mehrzahl von Kandidatenzellen (N_m).
Verfahren (900) nach Anspruch 6, welches umfasst: Bestimmen der Teilmenge (n ∊ N_m) basierend auf einer Energie der Werte der ersten (Λ_m) oder der dritten (λ_m) Erkennungsmetrik für die Mehrzahl von Kandidatenzellen (N_m).
Verfahren (900) nach einem der vorstehenden Ansprüche, wobei das Filtern (905) der Mehrzahl von Kandidatenzellen (N_m) umfasst: Gewichten (602) der Mehrzahl von Kandidatenzellen (N_m) durch ein Gleitfenster über eine Anzahl von Wiederholungen (N_run) der Kandidatenzellenidentifikation (903).
Verfahren (900) nach Anspruch 8, wobei das Gewichten (602) das Registrieren (704) der Mehrzahl von Kandidatenzellen in einem Gleitfensterspeicher umfasst.
Verfahren (900) nach Anspruch 8 oder Anspruch 9, wobei das Filtern (905) der Mehrzahl von Kandidatenzellen (N_m) auf einem Schwellwert (DetRate_th) in Bezug auf eine Erkennungsrate (DetRate_th) der Mehrzahl von Kandidatenzellen (N_m) in dem Gleitfenster basiert.
Verfahren (900) nach einem der Ansprüche 8 bis 10, wobei das Filtern (905) der Mehrzahl von Kandidatenzellen (N_m) auf einem Schwellwert (SINR_thL, oder/und SINR_thH) in Bezug auf ein Pseudo-Signal-zu-Interferenz-und-Rausch-Verhältnis (SINR) der Mehrzahl von Kandidatenzellen (N_m) in dem Gleitfenster basiert.
Vorrichtung (1000), welche umfasst: eine erste Einheit (1001), die dafür ausgelegt ist, ein Composite-Signal (R(k)) zu empfangen, das Übertragungen von einer Mehrzahl von Zellen umfasst; eine zweite Einheit (1003), die dafür ausgelegt ist, eine Mehrzahl von Kandidatenzellen (N_m) basierend auf einer ersten Erkennungsmetrik (Λ_m) in Bezug auf das Composite-Signal (R(k)) zu identifizieren; eine dritte Einheit (1005), die dafür ausgelegt ist, die Mehrzahl von Kandidatenzellen (N_m) in Bezug auf Zellenkennungen (m) der Mehrzahl von Kandidatenzellen zu filtern, um eine Mehrzahl gefilterter Kandidatenzellen (N_m') zu erhalten; und eine vierte Einheit (1007), die dafür ausgelegt ist, aus den gefilterten Kandidatenzellen (N_m') gemäß einem Auswahlkriterium eine Mehrzahl von ausgewählten Zellen (m) auszuwählen, wobei die dritte Einheit (1005) ausgelegt ist, basierend auf einer zweiten Erkennungsmetrik (SINR_m) einen adaptiven Schwellwert (SINR_th) für eine Zelle (m) der Mehrzahl von Kandidatenzellen (N_m) zu bilden, wobei die erste Erkennungsmetrik (Λ_m) auf einer Korrelation zwischen Datenworten eines Synchronisationssignals (S_m(k)) einer jeweiligen Kandidatenzelle (N_m) und Datenworten des Composite-Signals (R(k)) basiert, und wobei die zweite Erkennungsmetrik (SINR_m) auf einer dritten Erkennungsmetrik (λ_m) und einem Rauschschätzwert (λ_z) basiert, wobei die dritte Erkennungsmetrik (λ_m) in einer Eins-zu-eins-Beziehung zu der ersten Erkennungsmetrik (Λ_m) steht, und wobei der Rauschschätzwert (λ_z) als die niedrigste dritte Erkennungsmetrik (λ_m) für Zellen, die Geisterzellen enthalten, geschätzt wird.
Vorrichtung (1000) nach Anspruch 12, welche umfasst: eine fünfte Einheit, die dafür ausgelegt ist, die erste Erkennungsmetrik (Λ_m) in Bezug auf eine Zellenkennung (m) der Mehrzahl von Zellen zu bestimmen.
Vorrichtung (1000) nach Anspruch 12 oder Anspruch 13, welche umfasst: eine sechste Einheit, die dafür ausgelegt ist, die erste Erkennungsmetrik (Λ_m) basierend auf nichtkohärenter Erkennung zu bestimmen.
Vorrichtung (1000) nach einem der Ansprüche 12 bis 14, welche umfasst: eine siebte Einheit, die dafür ausgelegt ist, die erste Erkennungsmetrik (Λ_m) basierend auf einer Korrelation zwischen einem bekannten Pilotsignal (S_m(k)) und einem empfangenen Pilotsignal, welches in dem Composite-Signal (R(k)) enthalten ist, zu bestimmen.
Vorrichtung (1000) nach Anspruch 15, wobei das bekannte Pilotsignal (S_m(k)) mindestens eins aus der Gruppe aus primärem Synchronisationssignal (PSS), sekundärem Synchronisationssignal (SSS) und zellenspezifischem Referenzsignal (CRS) umfasst.
Vorrichtung (1000) nach Anspruch 16, wobei die siebte Einheit dafür ausgelegt ist, die erste Erkennungsmetrik (Λ_m) basierend auf einer Kombination von mindestens zwei der folgenden Metriken zu bestimmen: einer Korrelation in Bezug auf ein PSS-Signal, einer Korrelation in Bezug auf ein SSS-Signal, und einer Korrelation in Bezug auf ein CRS-Signal.
Vorrichtung (1000) nach einem der Ansprüche 12 bis 17, welche umfasst: eine achte Einheit, die dafür ausgelegt ist, die erste Erkennungsmetrik (Λ_m) in Bezug auf Beiträge von korrelierten Pilotsignalen (S_n'(k)) anderer Zellen (n) zu justieren.
Vorrichtung (1000) nach einem der Ansprüche 12 bis 18, wobei das Auswahlkriterium auf zellenspezifischen Referenzsignalen basiert.
Vorrichtung (1000) nach einem der Ansprüche 12 bis 19, wobei das Auswahlkriterium auf einem aus der Gruppe von Referenzsignal-Empfangsleistung, Referenzsignal-Empfangsqualität und Referenzsignalstärke-Anzeiger der gefilterten Kandidatenzellen (N_m') oder auf einem Pseudo-Signal-zu-Interferenz-und-Rausch-Verhältnis davon basiert.