TWI672928B - 通訊基站及其操作方法 - Google Patents

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Abstract

本案涉及一種通訊基站及其操作方法。通訊基站包含通訊單元以及處理單元。通訊單元係通訊連結於物聯網網路中的使用者裝置，通訊單元用以自使用者裝置接收跳頻前導序列。處理單元電性耦接於通訊單元，用以自跳頻前導序列中獲取N個時間單位的複數跳頻能量，並於累積跳頻能量後計算單一時間單位的平均能量，處理單元並根據平均能量和誤警機率進行運算以產生判斷門限值，其中判斷門限值係用於判斷自使用者裝置傳來的後續訊號是否為雜訊。

Description

通訊基站及其操作方法
本案涉及一種通訊基站及其操作方法，尤為一種應用於物聯網網路中的通訊基站及其操作方法。
窄頻物聯網(Narrow Band Internet of Things,NB-IoT)係為一種發展時間尚短的技術，其係由第三代合作夥伴計劃(3rd Generation Partnership Project,3GPP)所延伸出之標準。根據物聯網的特性，符合窄頻物聯網的使用者裝置(User Equipment,UE)其耗能應較低，且因訊號之傳送距離較長，其亦須可容忍較大的訊號延遲。
然而，由於窄頻物聯網已規範了通訊基站於接收來自使用者裝置的訊號時所應符合的錯誤警報率(Pfa)及偵測機率(Pd)性能，因此，如何在符合窄頻物聯網之規範下，提供一種有效率地調整偵測之門檻值以及調整使用者裝置所應發起的前導序列長度之技術，實為本領域中的一大挑戰。
本案的一實施態樣係涉及一種通訊基站，應用於 一物聯網網路中，包含一通訊單元以及一處理單元。該通訊單元通訊連結於該物聯網網路中的一使用者裝置，該通訊單元用以自該使用者裝置接收一跳頻前導序列。處理單元電性耦接於通訊單元，用以自跳頻前導序列中獲取N個時間單位的複數跳頻能量，並於累積跳頻能量後計算單一時間單位的平均能量，處理單元並根據平均能量和誤警機率進行運算以產生判斷門限值，其中判斷門限值係用於判斷自使用者裝置傳來的後續訊號是否為雜訊。
本案的另一實施態樣係涉及一種通訊基站之操作方法，應用於一物聯網網路中。所述操作方法包含下列步驟：透過一通訊單元自該物聯網網路中的一使用者裝置接收一跳頻前導序列；透過一處理單元自該跳頻前導序列中獲取N個時間單位的複數跳頻能量；透過該處理單元於累積該些跳頻能量後計算單一時間單位的一平均能量；以及透過該處理單元根據該平均能量和一誤警機率進行運算以產生一判斷門限值，其中該判斷門限值係用於判斷自該使用者裝置傳來的後續訊號是否為雜訊。
因此，根據本案之技術內容，本案實施例藉由提供一種通訊基站及其操作方法，藉以改善在相應之通訊標準下決定前導序列長度以及決定偵測門限值的兩大問題。
100‧‧‧通訊基站
101‧‧‧通訊單元
102‧‧‧處理單元
200‧‧‧使用者裝置
300‧‧‧通訊基站
T1‧‧‧第一線段
T2‧‧‧第二線段
S801~S810‧‧‧步驟流程
第1圖為本案一實施例的通訊基站示意圖； 第2圖為本案一實施例的通訊基站接收之前導序列經快速傅立葉轉換之範例示意圖；第3圖為本案一實施例的通訊基站計算的第一查找表之範例示意圖；第4圖為本案一實施例的通訊基站計算的第二查找表之示意圖；第5圖為本案一實施例的通訊基站計算的第二查找表之示意圖；第6圖為本案一實施例的通訊基站之示意圖；第7圖為本案一實施例的通訊基站之示意圖；以及第8圖為本案一實施例的通訊基站之操作方法的步驟流程圖。
以下將以圖式及詳細敘述清楚說明本案之精神，任何所屬技術領域中具有通常知識者在瞭解本案之實施例後，當可由本案所教示之技術，加以改變及修飾，其並不脫離本案之精神與範圍。
本文之用語只為描述特定實施例，而無意為本案之限制。單數形式如“一”、“這”、“此”、“本”以及“該”，如本文所用，同樣也包含複數形式。
關於本文中所使用之『第一』、『第二』、...等，並非特別指稱次序或順位的意思，亦非用以限定本案，其僅為了區別以相同技術用語描述的元件或操作。
關於本文中所使用之『耦接』或『連接』，均可指二或多個元件或裝置相互直接作實體接觸，或是相互間接作實體接觸，亦可指二或多個元件或裝置相互操作或動作。
關於本文中所使用之『包含』、『包括』、『具有』、『含有』等等，均為開放性的用語，即意指包含但不限於。
關於本文中所使用之『及/或』，係包括所述事物的任一或全部組合。
關於本文中所使用之方向用語，例如：上、下、左、右、前或後等，僅是參考附加圖式的方向。因此，使用的方向用語是用來說明並非用來限制本案。
關於本文中所使用之用詞(terms)，除有特別註明外，通常具有每個用詞使用在此領域中、在本案之內容中與特殊內容中的平常意義。某些用以描述本案之用詞將於下或在此說明書的別處討論，以提供本領域技術人員在有關本案之描述上額外的引導。
第1圖為基於本案一實施例的通訊基站示意圖。如第1圖所示，在本實施例中，通訊基站100包含通訊單元101以及處理單元102，其中通訊單元101和處理單元102之間電性耦接，而通訊單元101則透過物聯網網路與使用者裝置200通訊連結。應當瞭解，在窄頻物聯網(Narrow Band Internet of Things,NB-IoT)架構下，當使用者裝置200欲與通訊基站100建立連線時，其將透過隨機存取程序(Random Access Procedure)向通訊基站100發出第一道上鍵訊號 (NPRACH)，此第一道上鍵訊號係使用一種單頻跳頻的前導序列(Frequency Hopping Preamble Sequence)，其長度值為N，一般來說，N可為{4,8,16,32,64,128,256,512}此集合中的一數值。而通訊基站100中的通訊單元101係用以自使用者裝置200接收此種單頻跳頻的前導序列，並將此前導序列傳送至處理單元102進行處理。
在本實施例中，通訊基站100的處理單元102應在回應使用者裝置200的下鏈系統資訊區塊(System Information Block,SIB)資訊中指定使用者裝置200所需送出的前導序列之長度，此外，通訊基站100的處理單元102亦須決定一個門限值，此門限值係用以決定第一道上鍵訊號是否為雜訊。然而，由於窄頻物聯網之架構中對於判斷第一道上鍵訊號時的誤警機率(Pfa)以及偵測機率(Pd)皆有所規範，是故，本實施例之功效即係用以在誤警機率以及偵測機率皆能兼顧的狀況下決定判斷第一道上鍵訊號時的門限值。另外，應當瞭解，在窄頻物聯網架構之規範下，判斷第一道上鍵訊號的誤警機率應小於0.01%(Pfa(α)<0.01%)，而成功偵測訊號的偵測機率應大於0.99%(Pd(β)>0.99%)。
承上述段落，當通訊基站100的處理單元102自通訊單元101接收前導序列後，處理單元102將透過快速傅立葉轉換(Fast Fourier Transform,FFT)處理前導序列，長度為N的前導序列經快速傅立葉轉換後將成為N個長度單位(Symbol Group)的快速傅立葉轉換後(post-FFT)位元，每個位元代表一個跳頻能量值。處理單元102將N個長度單位的快速傅立葉 轉換後位元所表示的複數跳頻能量累積後，即可計算出此前導序列在單一長度單位時的平均能量。
關於前導序列經快速傅立葉轉換之範例請參照第2圖所示，其中，圖中的橫軸係表示N之值，其值由左至右遞增，係代表前導序列的長度單位。而圖中的縱軸係表示跳頻能量值，其值由下而上遞減。參照圖中可以瞭解，使用者裝置200所發起的第一道上鍵訊號的前導序列隨著N值不同，其跳頻位置所表示的值也不相同。處理單元102即係將圖中所示的N個長度單位的快速傅立葉轉換後位元所表示的複數跳頻能量累積後，即可計算出此前導序列在單個長度單位時的平均能量。
在本實施例中，當處理單元102將計算出此前導序列在單一時間單位的平均能量後，處理單元102將根據平均能量值和誤警機率(Pfa)代入門限值演算法進行運算，以產生判斷門限值。其中，門限值演算法係基於N-P引理(Neyman Pearson Lemma)建立之演算法，其詳細公式可表示如下：
其中，λ0即為門限值。其中，κ值之計算式如下：
其中，N值為收集的前導序列中的長度。而κ值之計算方式為：將N值乘以10後產生第一數值，將訊號長度(L)乘以N個跳頻能量的累積能量之變異數後產生第二數值，將第一數值除以第二數值即可得κ值。其中，F N -1函數為基於N-P引理推導而成之反函數式，而(1-α)以及10N為用以代入函數 中的參數，其中，α即為前述符合規範之誤警機率，將(1-α)以及10N之值代入此F N -1函數中，即可反推算出λ0之值。
在本實施例中，當處理單元102根據上述方法產生判斷門限值後，處理單元102將根據此判斷門限值判斷自使用者裝置200接收的第一道上鍵訊號是否為雜訊。當自使用者裝置200接收的第一道上鍵訊號累積的能量高於此門限值時，處理單元102將判斷自使用者裝置200接收的此第一道上鍵訊號並非雜訊。
是故，根據上述實施例，可以瞭解本案藉由提供一種通訊基站，其能夠根據收集而來的前導序列訊號所累積的能量動態地調整偵測門限值，改善了先前技術所無法達成之效果。
在本實施例中，當處理單元102根據上述方法產生判斷門限值後，處理單元102將進一步根據N值以及給定的雜訊功率(Pn)進行計算，以建立第一查找表，其中第一查找表係紀錄各N值所對應的判斷門限值。其中，第一查找表所紀錄的係為複數查找值，查找值係表示不同的N值與其對應的判斷門限值兩者之間的關聯，查找值的計算方式為：在誤警機率給定的狀況下，將對應一N值之門限值除以給定的雜訊功率後之結果。其定義式如下所示：
其中，N值為收集而來的前導序列長度。其中，η0(N)即為N值對應的查找值。其中，λ0即為門限值。其中， α即為前述符合規範之誤警機率。
關於第一查找表之範例請參照第3圖所示，其中，圖中的橫軸係表示N之值，其值由左至右遞增，係代表前導序列的長度單位。而圖中的縱軸係表示查找值，其值由下而上遞增，係代表門限值與給定的雜訊功率之比值。圖中的第一線段T1係根據門檻值所繪示的曲線，而第二線段T2係根據雜訊功率所繪示的曲線。參照圖中可以瞭解，隨著N值由左而右遞增，查找值將劇烈地且快速地降低，並於N值大於50後趨緩，再緩慢地持續降低並較為貼近根據雜訊功率所繪示的第二線段T2。根據本圖，顯然地，隨著N值的增加，處理單元102所能計算出的門限值將越貼近雜訊功率，顯示其判斷成功率隨著累積的能量增加越發精確。
在一實施例中，通訊基站100的處理單元102更用以根據第一查找表以及通道屬性進行蒙特卡羅模擬(Monte Carlo Simulation)，進而建立第二查找表，此第二查找表係紀錄各個N值各自對應的偵測機率(Pd)所對照的訊噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)。應注意的是，如前所述，在窄頻物聯網架構之規範下，通訊基站100成功偵測訊號的偵測機率應大於0.99%，故第二查找表所欲建立的查找值係為了查詢在偵測機率至少大於0.99%的條件下，不同N值所對應的訊噪比之值。
如第4圖所示，其係根據一實施例所繪示的第二查找表之示意圖。在此實施例中，處理單元102根據如第3圖之實施例所繪示的第一查找表進行蒙特卡羅模擬所獲得之結 果，此實施例中所導入的通道屬性係為無衰減的加性高斯白雜訊(Additive White Gaussian Noise,AWGN)通道之屬性，其中，圖中的橫軸係表示訊噪比(SNR)，其值係為分貝(dB)，隨橫軸由左至右遞增。而圖中的縱軸係表示偵測機率值(Pd)，其值由下而上遞增，係代表成功偵測第一道上鏈訊號之機率。圖中可見複數曲線線段，其由左至右各自代表N值為512、256、128、64、32、16、8以及4之狀況下的模擬結果。參照圖中可以瞭解，倘若固定觀察同一訊噪比，隨著N值的增加，偵測機率值亦會隨之遞增，倘若固定觀察同一偵測機率值，隨著N值的增加，訊噪比亦會隨之提升。根據窄頻物聯網架構之規範，主要應觀察固定偵測機率值的條件下，不同的N值所對應的訊噪比之值。
如第5圖所示，其係根據另一實施例所繪示的第二查找表之示意圖。在此實施例中，處理單元102根據如第3圖之實施例所繪示的第一查找表進行蒙特卡羅模擬所獲得之結果，此實施例中所導入的通道屬性係為瑞雷通道(Rayleigh Fading Channel)之屬性，其中，同於第4圖之實施例，本圖中的橫軸係表示訊噪比(SNR)，其值係為分貝(dB)，隨橫軸由左至右遞增。圖中的縱軸係表示偵測機率值(Pd)，其值由下而上遞增，係代表成功偵測第一道上鏈訊號之機率。圖中亦可見複數曲線線段，其由左至右各自代表N值為512、256、128、64、32、16、8以及4之狀況下的模擬結果。參照圖中可以瞭解，倘若固定觀察同一訊噪比，隨著N值的增加，偵測機率值亦會隨之遞增，倘若固定觀察同一偵測機率值，隨著N值的增加， 訊噪比亦會隨之提升。其結果大致同於第4圖之實施例，不同的是，透過瑞雷通道進行模擬的結果中，根據各個N值所繪示之曲線明顯斜度較緩，其橫跨的訊噪比之值亦廣於第4圖之實施例。同樣地，根據窄頻物聯網架構之規範，主要應觀察固定偵測機率值的條件下，不同的N值所對應的訊噪比之值。
在一實施例中，通訊基站100的處理單元102更用以根據訊噪比以及複數環境參數進行運算以產生校正訊噪比。在本實施例中，複數環境參數所指涉的是使用者裝置的頻寬影響、訊號能量的耦合損失(CL Pass Loss)以及熱雜訊(Thermal Noise)。其中，使用者裝置的頻寬影響的計算式為：P rxnoise =N 0+10log10(B T )
其中，Prxnoise即為使用者裝置的頻寬影響，N0係為一雜訊常數，而BT則為使用者裝置的頻寬值。其中，訊號能量的耦合損失的計算式為：PL=PL b -10．PL n ．log10(D)
其中，PL即為耦合損失之值，PLb為一耦合損失常數，其單位係為km/dB。PLn為在前導序列長度為N時累積的耦合損失。D則為涵蓋範圍的距離，其單位為km。其中，當處理單元102計算出使用者裝置的頻寬影響後，將再考慮真實狀況下的熱雜訊，並將累積的前導序列訊號能量減去使用者裝置的頻寬影響，以獲得在真實環境下的校正訊噪比，其計算方式為： SNR rx =P rxsig -P rxnoise
其中，SNRrx代表了校正後的訊噪比，Prxsig即為累積的前導序列訊號能量，Prxnoise即為上述使用者裝置的頻寬影響之值。
在一實施例中，通訊基站100的處理單元102在計算校正訊噪比後，其更根據校正訊噪比查照第一查找表以及第二查找表，進而決定通訊基站100在特定涵蓋範圍時對應的前導序列長度(即N)。應當注意的是，為了符合窄頻物聯網架構之規範，通訊基站100的處理單元102所欲查找的係為在偵測機率(Pd)大於0.99%的條件下，不同N值所對應的訊噪比之值。如此，根據本案提供的此實施例，可以瞭解通訊基站100在給定的條件下，應如何決定前導序列長度(N值)的數值。
而為了更加理解上列實施例，特將上述第4圖以及第5圖之實施例中，在無衰減的加性高斯白雜訊通道以及瑞雷通道的通道屬性下，N值為4、8、16、32、64、128、256以及512時的訊噪比之值以數值表示並列於下列表一當中，其即係以數值表示的第二查找表之內容。應注意的是，本表更列出了N值分別為上述值時，在上述兩頻道屬性之模擬中，各N值對應的訊號涵蓋範圍，其值為公里(km)，代表訊號涵蓋範圍的直徑距離。例如，根據本表，在無衰減的加性高斯白雜訊通道之模擬中，當N值等於4時，訊噪比之值為-24.3dB，此時的涵蓋範圍為45km，而在瑞雷通道之模擬中，當N值等於4時，訊噪比之值為-7.8dB，但此時的涵蓋範圍僅為17km。由本表 中可以觀察到，無論是兩通道中的何者，隨著N值增加，訊噪比之值隨之增加，然而，隨著N值增加，訊號涵蓋範圍亦隨之增加。
表一如下所示：
顯然地，在本實施例中，當通訊基站100的處理單元102計算出第二查找表後，其即可根據所需的訊噪比來決定應設定使用者裝置的前導序列長度(N)為何數值，以使通訊基站100能滿足特定的涵蓋範圍(D)，且能同時達成符合窄頻物聯網架構所規範的偵測機率及誤警機率。而當N值確定的狀況下，通訊基站100的處理單元102即可進一步根據第一查找表確定對應此N值的門限值應設定為何。
承上，當通訊基站100的處理單元102決定前導序列長度後，處理單元102更經由通訊單元101將前導序列長度(N)加入回應使用者裝置200的下鏈系統資訊區塊(SIB)後，傳送至使用者裝置200。使用者裝置200往後將透過重新設定的前導序列長度發起第一道上鍵訊號(NPRACH)。另外，處理單元102將實施新的門限值以偵測來自使用者裝置200的第一道上鍵訊號。
請一併參照第6圖及第7圖，此兩圖皆為根據一實施例所繪示的通訊基站之示意圖。請先參照第6圖，在一實施例中，通訊基站100之配置如第1圖所示。其中，當通訊基站100負載的使用者裝置總數超過負荷門限值時，通訊基站100的處理單元102將透過通訊單元101與鄰近的另一通訊基站300通訊連結，在通訊連結後，處理單元102將減少其前導序列長度，使通訊基站100的涵蓋範圍降低，進而使負載的使用者裝置200總數降低，即如第6圖所示。再請參照第7圖，在本實施例中，通訊基站100的處理單元102更將控制與其通訊連結的通訊基站300增加前導序列長度，以使通訊基站300的涵蓋範圍增加，進而使原先由通訊基站100負載的部分使用者裝置能夠轉連線至通訊基站300。
詳細地說，在本實施例中，當通訊基站100負載過大時，通訊基站100的處理單元102將透過通訊單元101與鄰近的另一通訊基站300通訊連結。如同前述實施例以及表一所示，由於處理單元102已經獲取第二查找表，其記錄了在不同的通道屬性下，各N值所對應的訊噪比以及訊號涵蓋範圍，因此，處理單元102透過查找第二查找表，即可計算出調整N值後的涵蓋範圍變化，進而推算出此涵蓋範圍變化所能降低的使用者裝置數量。
例如，在一實施例中，若通訊基站100的處理單元102將前導序列長度由64降低至32，若以瑞雷通道屬性的模擬結果進行運算，其涵蓋範圍的直徑將降低2km，而根據圓面積公式推算，其整體訊號涵蓋範圍將降低為原先的大致85%， 倘若使用者裝置屬均勻分佈，處理單元102將前導序列長度由64降低至32將減少大約15%的使用者裝置數量。而通訊基站100的處理單元102將再控制通訊基站300增加其前導序列長度，以使通訊基站300的訊號涵蓋範圍能擴大至將上述15%的使用者裝置數量涵蓋的程度。按此，本案的此實施例即提供了一種降低負載之技術手段，其可在單一通訊基站之負載過高時，與鄰近的通訊基站協調，以將負載轉交鄰近的通訊基站。
請參考第8圖。第8圖係根據本案一實施例所繪示的通訊基站之操作方法的步驟流程圖。於本實施例中，關於此通訊基站之操作方法所利用的通訊基站以及相關資訊，請一併參照本案第1圖至第7圖的實施例。於本實施例中，通訊基站之方法所包含之步驟將詳述於下列段落中。
步驟S801：透過通訊單元自物聯網網路中的使用者裝置接收跳頻前導序列。如第1圖所示，在一實施例中，當使用者裝置200欲與通訊基站100建立連線時，其將發出第一道上鍵訊號，此第一道上鍵訊號係使用一種單頻跳頻的前導序列，其長度值為N。通訊基站100中的通訊單元101係用以自使用者裝置200接收此種單頻跳頻的前導序列，並將此前導序列傳送至處理單元102進行處理。
步驟S802：透過處理單元自跳頻前導序列中獲取N個長度單位的複數跳頻能量。如第1、2圖所示，在一實施例中，當通訊基站100的處理單元102自通訊單元101接收前導序列後，處理單元102將透過快速傅立葉轉換處理前導序列，以將其轉換成為N個長度單位的快速傅立葉轉換後(post-FFT) 位元，每個位元代表一個跳頻能量值。
步驟S803：透過處理單元於累積該些跳頻能量後計算單個長度單位的平均能量。承上步驟，如第1、2圖所示，處理單元102將N個長度單位的快速傅立葉轉換後位元所表示的複數跳頻能量累積後，即可計算出此前導序列在單一長度單位時的平均能量。
步驟S804：透過處理單元根據平均能量和誤警機率進行運算以產生判斷門限值，其中判斷門限值係用於判斷自使用者裝置傳來的後續訊號是否為雜訊。如第1、2圖所示，在一實施例中，當處理單元102將算出此前導序列在單一時間單位的平均能量後，處理單元102將根據平均能量值和誤警機率(Pfa)代入門限值演算法進行運算，以產生判斷門限值。其中，門限值演算法請參照前述實施例，於此不再贅述。另外，當處理單元102根據上述步驟產生判斷門限值後，處理單元102將根據此判斷門限值判斷自使用者裝置200接收的第一道上鍵訊號是否為雜訊。當自使用者裝置200接收的第一道上鍵訊號累積的能量高於此門限值時，處理單元102將判斷自使用者裝置200接收的此第一道上鍵訊號並非雜訊。
步驟S805：透過處理單元根據N值以及雜訊功率進行運算以建立第一查找表，其中第一查找表係紀錄該N值對應的該判斷門限值。如第1~3圖所示，在一實施例中，當處理單元102根據上述步驟產生判斷門限值後，處理單元102將進一步根據N值以及給定的雜訊功率(Pn)進行計算，以建立第一查找表，其中第一查找表係紀錄各N值所對應的判斷門限值， 其係表示不同的N值與其對應的判斷門限值兩者之間的關聯，查找值的計算方式請參照前述實施例，於此不再贅述。
步驟S806：透過處理單元根據第一查找表以及通道屬性進行蒙特卡羅模擬以建立第二查找表，其中第二查找表係紀錄N值對應的偵測機率所對照的訊噪比。如第1、4、5圖所示，在一實施例中，通訊基站100的處理單元102更用以根據第一查找表以及通道屬性進行蒙特卡羅模擬，進而建立第二查找表，此第二查找表係紀錄各個N值各自對應的偵測機率(Pd)所對照的訊噪比。關於第二查找表的計算方式，以及第二查找表在不同通道屬性下的模擬結果之圖像化示例，皆請參照前述實施例，於此不再贅述。
步驟S807：透過處理單元根據校正訊噪比查找第一查找表以及第二查找表，進而決定通訊基站在特定涵蓋範圍時對應的前導序列長度。如第1、4、5圖以及上示的表一所示，在一實施例中，通訊基站100的處理單元102更用以根據訊噪比以及複數環境參數進行運算以產生校正訊噪比，其中，複數環境參數所指涉的是使用者裝置的頻寬影響、訊號能量的耦合損失以及熱雜訊。校正訊噪比的計算方式請參照前述實施例，於此不再贅述。接著，在同一實施例中，通訊基站100的處理單元102在計算校正訊噪比後，其更根據校正訊噪比查照第一查找表以及第二查找表，進而決定通訊基站100在特定涵蓋範圍時對應的前導序列長度。而為了符合窄頻物聯網架構之規範，處理單元102所欲查找的係為在偵測機率(Pd)大於0.99%的條件下，不同N值所對應的訊噪比之值。
步驟S808：透過處理單元經由通訊單元將前導序列長度傳送至使用者裝置。如第1~5之實施例所示，在一實施例中，當通訊基站100的處理單元102決定前導序列長度後，處理單元102更經由通訊單元101將前導序列長度(N)加入回應使用者裝置200的下鏈系統資訊區塊(SIB)以傳送至使用者裝置200。如此一來，使用者裝置200將能在發起第一道上鍵訊號時調整其前導序列長度。
步驟S809：當通訊基站負載的使用者裝置總數超過負荷門限值時，透過處理單元減少前導序列長度。如第1、6、7圖以及表一之實施例所示，當通訊基站100負載過大時，通訊基站100的處理單元102將透過通訊單元101與鄰近的另一通訊基站300通訊連結。接著，處理單元102透過查找第二查找表，即可計算出調整N值後的涵蓋範圍變化，進而推算出此涵蓋範圍變化所能降低的使用者裝置數量，並決定將前導序列長度降低為何數值。
步驟S810：透過處理單元經由通訊單元與鄰近的另一通訊基站通訊連結，進而控制另一通訊基站增加其前導序列長度。承步驟S809，在此實施例中，由於通訊基站100的處理單元102已與鄰近的另一通訊基站300通訊連結，其即可控制通訊基站300增加其前導序列長度，使通訊基站300的訊號涵蓋範圍擴大，進而使通訊基站300能涵蓋通訊基站100降低前導序列長度後所減少的使用者裝置數量，以將負載轉交通訊基站300。
應當注意的是，當經過上述步驟S809以及步驟 S810後，通訊基站100以及通訊基站300將把重新設定的前導序列長度經過步驟S808，將前導序列長度(N)加入回應使用者裝置的下鏈系統資訊區塊以傳送至使用者裝置。
由上述本案實施方式可知，應用本案具有下列優點。本案實施例藉由提供一種通訊基站及其操作方法，藉以改善先前技術在決定前導序列長度以及決定偵測門限值時難以兩者兼顧的問題。本案實施例更藉由建立各種查找表，以使本案能在各種通道或雜訊的影響下，仍能夠動態地調整前導序列長度，以使本案的功效能夠窄頻物聯網架構之規範。另外，本案實施例更可與鄰近的通訊基站協調運作以降低其負載量。上述優點皆為先前技術所難以企及的。
雖然本案以實施例揭露如上，然其並非用以限定本案，任何熟習此技藝者，在不脫離本案之精神和範圍內，當可作各種之更動與潤飾，因此本案之保護範圍當視後附之申請專利範圍所界定者為準。

Claims (12)

  1. 一種通訊基站，應用於一物聯網網路中，包含：一通訊單元，通訊連結於該物聯網網路中的一使用者裝置，用以自該使用者裝置接收一跳頻前導序列；以及一處理單元，電性耦接於該通訊單元，用以自該跳頻前導序列中獲取N個長度單位的複數跳頻能量，並於累積該些跳頻能量後計算單個長度單位的一平均能量，該處理單元並根據該平均能量和一誤警機率進行運算以產生一判斷門限值，其中該判斷門限值係用於判斷該跳頻前導序列是否為雜訊，其中該處理單元更根據該長度單位的數量N以及一雜訊功率進行運算以建立一第一查找表，其中該第一查找表係紀錄該長度單位的數量N與對應的該判斷門限值兩者之間的關聯，其中該處理單元更根據該第一查找表以及一通道屬性進行蒙特卡羅模擬(Monte Carlo Simulation)以建立一第二查找表，其中該第二查找表係紀錄該長度單位的數量N對應的一偵測機率所對照的一訊噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)，其中該處理單元更根據該訊噪比以及複數環境參數進行計算以產生一校正訊噪比，其中該處理單元更根據該校正訊噪比查找該第一查找表以及該第二查找表，進而決定該通訊基站在一涵蓋範圍時對應的一前導序列長度。
  2. 如請求項1所述之通訊基站，其中該些跳頻能量係為該N個長度單位的複數跳頻訊號經快速傅立葉轉換後(post-FFT)的位元所表示之能量值。
  3. 如請求項1所述之通訊基站，其中該處理單元係根據基於N-P引理(Neyman Pearson Lemma)建立之演算法以對該平均能量和該誤警機率進行運算，進而產生該判斷門限值。
  4. 如請求項1所述之通訊基站，其中該處理單元透過該通訊單元將該前導序列長度傳送至該使用者裝置。
  5. 如請求項1所述之通訊基站，其中當該通訊基站負載的一使用者裝置總數超過一負荷門限值時，該處理單元將減少該前導序列長度。
  6. 如請求項5所述之通訊基站，其中該處理單元更透過該通訊單元與鄰近的另一通訊基站通訊連結，進而控制該另一通訊基站增加其前導序列長度。
  7. 一種通訊基站之操作方法，應用於一物聯網網路中，包含：透過一通訊單元自該物聯網網路中的一使用者裝置接收一跳頻前導序列；透過一處理單元自該跳頻前導序列中獲取N個長度單位 的複數跳頻能量；透過該處理單元於累積該些跳頻能量後計算單個長度單位的一平均能量；透過該處理單元根據該平均能量和一誤警機率進行運算以產生一判斷門限值，其中該判斷門限值係用於判斷自該使用者裝置傳來的後續訊號是否為雜訊；透過該處理單元根據該長度單位的數量N以及一雜訊功率進行運算以建立一第一查找表，其中該第一查找表係紀錄該長度單位的數量N對應的該判斷門限值；透過該處理單元根據該第一查找表以及一通道屬性進行蒙特卡羅模擬以建立一第二查找表，其中該第二查找表係紀錄該長度單位的數量N對應的一偵測機率所對照的一訊噪比；透過該處理單元根據該訊噪比以及複數環境參數進行運算計算以產生一校正訊噪比；以及透過該處理單元根據該校正訊噪比查找該第一查找表以及該第二查找表，進而決定該通訊基站在一涵蓋範圍時對應的一前導序列長度。
  8. 如請求項7所述之方法，其中該些跳頻能量係為該N個長度單位的複數跳頻訊號經快速傅立葉轉換後的位元所表示之能量值。
  9. 如請求項7所述之方法，其中該處理單元係根據基於N-P引理建立之演算法以對該平均能量和該誤警機 率進行運算，進而產生該判斷門限值。
  10. 如請求項7所述之方法，更包含：透過該處理單元經由該通訊單元將該前導序列長度傳送至該使用者裝置。
  11. 如請求項7所述之方法，更包含：當該通訊基站負載的一使用者裝置總數超過一負荷門限值時，透過該處理單元減少該前導序列長度。
  12. 如請求項11所述之方法，更包含：透過該處理單元經由該通訊單元與鄰近的另一通訊基站通訊連結，進而控制該另一通訊基站增加其前導序列長度。
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