WO2011003263A1 - 基于随机接入过程的检测方法和检测装置 - Google Patents

基于随机接入过程的检测方法和检测装置 Download PDF

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WO2011003263A1
WO2011003263A1 PCT/CN2009/076042 CN2009076042W WO2011003263A1 WO 2011003263 A1 WO2011003263 A1 WO 2011003263A1 CN 2009076042 W CN2009076042 W CN 2009076042W WO 2011003263 A1 WO2011003263 A1 WO 2011003263A1
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WO
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time domain
sequence
rach
detection threshold
domain correlation
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PCT/CN2009/076042
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English (en)
French (fr)
Inventor
李斌
Original Assignee
中兴通讯股份有限公司
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    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W74/00Wireless channel access
    • H04W74/002Transmission of channel access control information
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W74/00Wireless channel access
    • H04W74/08Non-scheduled access, e.g. ALOHA
    • H04W74/0833Random access procedures, e.g. with 4-step access

Definitions

  • the present invention relates to the field of communications, and in particular, to a detection method and a detection apparatus based on a random access procedure. Background technique
  • Random Access is the access process of the User Equipment (UE) before the start and network communication.
  • UE User Equipment
  • random access can be divided into two types: Synchronized Random Access and asynchronous random access.
  • Non- synchronized Random Access when the UE has been uplink synchronized with the system ear, the random access procedure of the UE is called synchronous random access; when the UE has not obtained uplink synchronization with the system or lost uplink synchronization, the UE The random access procedure is called asynchronous random access. Since the UE has not obtained accurate uplink synchronization during the asynchronous random access, a main feature that the asynchronous access is different from the synchronous access is that the asynchronous access needs to estimate and adjust the uplink transmission clock of the UE, and the synchronization will be synchronized. The error is controlled within the length of the Cyclic Prefix (CP).
  • CP Cyclic Prefix
  • the UE performs downlink synchronization through a Synchronization Channel (SCH) to obtain a radio frame number, a receiving position of a subframe, and a cell ID.
  • SCH Synchronization Channel
  • the UE detects a broadcast channel (BCH) to obtain a broadcast channel (BCH).
  • System information the system information includes configuration information of a random access channel (RACH); finally, the UE performs uplink synchronization through the RACH channel to complete the process of accessing the system, and the process belongs to asynchronous random access.
  • RACH random access channel
  • 3GPP 3rd Generation Partnership Project
  • the (Long Term Evolution, LTE) protocol provides multiple preamble sequences for uplink random access.
  • the UE obtains the radio frame and subframe position determined according to the downlink synchronization.
  • RACH channel location randomly selecting one of the available sequences as the preamble transmission
  • the base station detects it, determines the timing adjustment amount of the uplink synchronization and transmits it to the UE, and the UE transmits the data to the uplink according to the timing adjustment amount delivered. Adjustments are made to achieve time synchronization of the upstream channel.
  • the uplink random access preamble sequence specified in the LTE protocol is a ZC (Zadoff-Chu) sequence, and the u-th root ZC sequence is defined as:
  • x u (n) e 3 Wzc , 0 ⁇ n ⁇ N zc -l
  • Nzc is the length of the ZC sequence and Nzc is a prime number, and the value in the LTE protocol is 839 or 139.
  • each cell allocates 64 sequences for preambles, which may be different cyclic shift sequences from the same root sequence, or different cyclic shift sequences from different root sequences. .
  • the root sequence of ZC and its cyclic shift sequence have good autocorrelation properties, and the correlation between different sequences is small. Therefore, the base station can use the correlation characteristics of ZC sequences to perform time domain correlation detection on random access signals. Obtain the timing synchronization adjustment amount of the uplink.
  • the time domain correlation detection method is: multiplying and summing the received signal and the complex conjugate of each cyclic shift of the local sequence to obtain time domain correlation values of all cyclically shifted sampling points, using inverse discrete Fourier transform (Inverse Discrete Fourier Transformation (IDFT) feature, this process can be equivalent to: After receiving the frequency domain signal and the local frequency domain sequence complex conjugate point multiplication, transform to the time domain, the mathematical form of time domain correlation detection is as follows:
  • time domain correlation function R(m) can be expressed as:
  • m is a cyclic shift point, 'is a complex conjugate. Therefore, for a UE that uses a different cyclic shift of the same sequence as a preamble, the base station converts the received signal into a frequency domain, and performs complex conjugate point multiplication with the frequency domain sequence of the sequence. After the result is IDFT transformed into the time domain, the time domain correlation values corresponding to all cyclic shift samples are obtained. By performing peak detection on the time domain correlation value corresponding to each cyclic shift sample of the local root sequence, the preamble used by the UE can be determined, and the timing advance amount of the UE is obtained.
  • the performance of RACH time domain correlation detection can be characterized by missed detection probability and false alarm probability.
  • the false alarm probability is the probability of false detection of the preamble when there is no preamble transmission; the missed detection probability is that no transmitted preamble is detected.
  • the probability of occurrence of a code In general, the probability of false alarms is not greater than 10 3 .
  • both the false alarm probability and the missed detection probability are determined by the threshold in the peak value detection algorithm.
  • the ratio of the correlation value of the random signal to the noise power estimation value is used as a threshold. Therefore, in the detection algorithm, the accuracy of the noise power estimation value has a large influence on the performance of the detection algorithm.
  • the length of the RACH sequence is prime, the Discrete Fourier Transformation (DFT) and the IDFT complexity of the prime number are high.
  • the FFT Discrete Fourier Transform
  • IFFT instead of DFT and IDFT processing.
  • the value of the second power must be greater than the length of the ZC sequence. Therefore, oversampling is introduced in the time domain correlation operation.
  • the technique can reduce the complexity of implementation and improve the time domain resolution, it also leads to various phases.
  • the energy dispersion of the threshold points reduces the autocorrelation property of the preamble sequence, resulting in an increase in the false alarm probability.
  • An object of the present invention is to provide a detection method and a detection device based on a random access procedure, which can reduce the false alarm probability of the detection, and provide accurate and reliable uplink timing adjustment information for the UE, so as to improve the reliability of the UE accessing the LTE system. And reduce the signaling overhead caused by handling false alarms.
  • a detection method based on a random access procedure comprising:
  • the determined noise power estimate mean /r' si includes:
  • Ncs divides the RACH time domain correlation value sequence into N search windows
  • Wcs is a preset window length parameter
  • the value is determined by a predetermined false alarm probability and a chi-square distribution characteristic.
  • Performing time domain correlation processing on the received RACH signal and the local root sequence to obtain multiple RACH time domain correlation value sequences includes:
  • a detection apparatus based on a random access procedure comprising:
  • a receiving unit configured to receive a RACH signal that passes through a wireless channel
  • a first processing unit configured to perform time domain correlation processing on the RACH signal received from the receiving unit and a local root sequence, to obtain a plurality of RACH time domain correlation value sequences
  • a setting unit configured to determine, for each RACH time domain correlation value sequence received from the first processing unit, a corresponding noise power estimation mean ⁇ or a maximum peak value pr k in the correlation value sequence, and any one of The value calculates a corresponding first detection threshold Th;
  • a first determining unit configured to determine, for each search window of the RACH signal time domain correlation value sequence, whether a peak of the RACH time domain correlation value is greater than a corresponding first detection threshold determined by the setting unit, if the determination result is Yes, the peak and its position are recorded;
  • a second determining unit configured to search for a sequence of time domain correlation values for each RACH signal, wherein there are one or more sets of consecutive plurality of search windows having greater than corresponding Determining whether each peak of the plurality of search windows is greater than a corresponding second detection threshold Th1; wherein ThX k , ⁇ ⁇ are among the peaks of the plurality of search windows
  • the second processing unit is configured to convert, for each RACH signal time domain correlation value sequence, a timing position corresponding to a peak value of the second detection threshold determined by the second determining unit into a timing adjustment amount.
  • the setting unit calculates a first detection threshold by using a maximum peak pr k in the sequence of correlation values: Where is the peak threshold, which ranges from 0 ⁇ 1.
  • the setting unit includes: a search window setting module, configured to be based on a sequence length
  • Ncs divides each RACH time domain correlation value sequence into N search windows; where NCS is a preset window length parameter;
  • the noise power estimation mean calculation module is configured to, for each RACH time domain correlation value sequence, average the noise average values obtained in all the search windows to obtain a corresponding noise power estimation mean value; wherein, 1, 1, A, L, and L represents the number of root sequences;
  • the first detection threshold setting module is further configured to determine the value according to a predetermined false alarm probability and a chi-square distribution characteristic.
  • the second determining unit includes:
  • a search module configured to traverse all of the search windows for each RACH time domain correlation value sequence, when there are one or more sets of consecutive multiple search windows having a peak greater than a corresponding first detection threshold ⁇ Recording the peak and its location;
  • a second detection threshold setting module configured to determine a corresponding second detection threshold by using a peak value recorded by the search module for each RACH time domain correlation value sequence;
  • the determining module is configured to determine whether the recorded peak value is greater than a corresponding second detection threshold Th determined by the second detection threshold setting module.
  • the first processing unit includes:
  • a downsampling processing module configured to perform a downsampling process on the received RACH signal
  • a frequency domain data determining module configured to perform DFT transform on the data after the downsampling process received by the downsampling processing module, to obtain a frequency domain RACH receiving data.
  • a time domain correlation value determining module configured to perform complex conjugate point multiplication on the frequency domain RACH received data received from the frequency domain data determining module and the local frequency domain root sequence, and then obtain the plurality of RACH time domain correlation value sequence.
  • the calculation method of calculating the mean value by using the window division can effectively avoid the deviation of the noise power calculation due to the difference of the respective signal-to-noise ratios when multiple users simultaneously select different cyclic shifts of the same sequence.
  • the exact value of the detection threshold is obtained by theoretical calculation, which fully satisfies the requirements of the protocol for the false alarm probability of random access;
  • FIG. 1 is a schematic flowchart of a method for detecting a random access procedure according to the present invention
  • FIG. 2 is a block diagram of a baseband processing module of a RACH signal transmitting end specified by the LTE protocol;
  • FIG. 3 is a flowchart of a method for detecting a random access procedure of an LTE system according to an embodiment of the present invention;
  • FIG. 4 is a structural block diagram of a random access based detecting apparatus according to the present invention.
  • FIG. 5 is a block diagram showing a preferred configuration of a random access procedure based detecting apparatus for an LTE wireless communication system according to another embodiment of the present invention.
  • DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENT(S) The preferred embodiments of the present invention are described with reference to the accompanying drawings, and the preferred embodiments of the present invention are intended to illustrate and explain the invention.
  • FIG. 1 is a schematic flowchart of a detection method based on a random access procedure according to the present invention. As shown in FIG. 1, the detection method includes the following steps:
  • Step S102 Perform time domain correlation processing on the received RACH signal and the local root sequence to obtain multiple RACH time domain correlation value sequences.
  • performing time domain correlation processing on the received RACH signal and the local root sequence, and obtaining multiple RACH time domain correlation value sequences generally includes: performing downsampling processing on the received RACH signal; performing data on the downsampled processed data
  • the DFT transform obtains the frequency domain RACH receiving data.
  • the frequency domain RACH receiving data is complex conjugate point multiplied with the local frequency domain root sequence, and then subjected to IDFT transform to obtain the plurality of RACH time domain correlation value sequences.
  • Step S104 Determine a noise power estimation mean ⁇ ' or a maximum peak value in a sequence of correlation values corresponding to each RACH time domain correlation value sequence, and calculate a corresponding first detection threshold by any one of the values!
  • ⁇ ⁇ ⁇ is a factor greater than 1
  • AL AL
  • L represents the number of root sequences.
  • the first detection threshold ⁇ / ⁇ is calculated using the noise power estimation mean r' se , where 1 is:
  • Step S106 for each search window of the RACH time domain correlation value sequence, if the peak value in the RACH time domain correlation value is greater than the corresponding first detection threshold Th, record the peak and its position, and perform step 108; otherwise, The process ends.
  • Step S108 for each search window of the sequence of RACH time domain correlation values, when there are one or more sets of consecutive multiple search windows having peaks greater than the corresponding first detection threshold, determining peaks of the plurality of search windows Whether it is greater than the corresponding second detection threshold 7 ⁇ 2 , ; , if yes, execute step no; otherwise, the process ends.
  • Step S110 For a peak value larger than the corresponding second detection threshold, convert the corresponding timing position into a timing adjustment amount.
  • 2 is a block diagram of a baseband processing module of a RACH signal transmitting end specified by the LTE protocol. As shown in FIG. 2, the transmitting end first generates a preamble sequence of user information Preamble (protocol defined as ZC sequence ⁇ ll ), and then passes subcarrier mapping, and passes through The IDFT completes the OFDM modulation, and adds the cyclic prefix CP to complete the baseband processing of the transmitting end.
  • Preamble preamble sequence of user information Preamble (protocol defined as ZC sequence ⁇ ll )
  • the IDFT completes the OFDM modulation, and adds the cyclic prefix CP to complete the baseband processing of the transmitting end.
  • the RACH signal occupies a bandwidth of 1.08 MHz in the frequency domain, and each RACH subcarrier spacing is 1.25 kHz or 7.5 kHz, and there are 864 or 144 RACH subcarriers in the frequency band, of which 839 or The RACH data is placed on 139 subcarriers. These subcarriers are included in the band.
  • the time domain format of the RACH signal is also specified in the standard: the cyclic prefix CP is followed by the preamble of the RACH, and the preamble of the RACH is followed by the guard interval. No signal is sent during the guard interval.
  • the detection sequence of the RACH signal in the LTE wireless communication system according to the detection method of the present invention will be described below using a preamble sequence signal having a format 1, ZC sequence length of 839 and a window length of 13 as a specific embodiment.
  • FIG. 3 is a flowchart of a method for detecting a random access procedure in an LTE system according to an embodiment of the present invention. It should be noted that, in calculating a first detection threshold, the preferred use of noise power and The corresponding noise threshold factor calculation method is taken as an example. As shown in Figure 3, the detection method includes the following steps:
  • Step S301 The base station extracts the RACH signal part of the received signal by using the receiving module, performs the downsampling after removing the CP in the time domain, and obtains the frequency domain RACH signal by using the DFT transform.
  • Step S302 traversing all local frequency domain root sequences allocated to the current cell, performing complex conjugate point multiplication with the local frequency domain root sequence in turn, and then transforming the frequency domain RACH signal into the time domain by IDFT processing. Obtain a corresponding sequence of multiple RACH time domain correlation values, where the RACH time domain correlation value is actually a power value.
  • Step S303 Determine, for each RACH time domain correlation value sequence obtained in step S302, a corresponding noise power estimation mean value and a corresponding first detection threshold.
  • the algorithm for estimating the mean noise power is specifically:
  • the RACH time domain correlation value sequence is divided into N search windows, where, specifically,
  • the search window length is 13, and the number of search windows is N 64;
  • the first detection threshold method is calculated by using only the preferred noise power and its corresponding noise threshold factor as an example.
  • the algorithm corresponding to the first detection threshold is specifically:
  • the first predetermined threshold value is theoretically calculated according to the distribution of the noise power obeying the chi-square distribution; ⁇ ( ⁇ > 1 ), so that the corresponding first detection Threshold ⁇ 1 is:
  • Step S304 For each RACH time domain correlation value sequence, traverse all of the search windows, and detect the peak value of the correlation value in each search window. When the detected result is greater than the first detection threshold, the record satisfies the first detection threshold. Correlation peak and its location; otherwise, there is no RACH signal available in the current window.
  • Step S305 Determine, for each RACH time domain correlation value sequence, a timing position of the transmission preamble starting point according to a preset judgment criterion. Specifically, when the judgment criterion is met, the system determines that the RACH signal and the timing position are found; otherwise, the search window is determined. No RACH signal is available.
  • the preset criteria are:
  • K represents the number of groups of such consecutive multiple windows in the search window in the sequence of the i-th RACH time-domain correlation value, which is the second predetermined threshold value and 0 ⁇ ⁇ 1.
  • Step S306 converting the timing position corresponding to the peak value of the detection condition (the above-mentioned determination criterion) in step S305 into a timing adjustment amount, and providing uplink synchronization time information for the user who transmits the preamble.
  • Step S307 the RACH preamble detection process of the current cell is completed.
  • FIG. 4 is a structural block diagram of a random access based detection device according to the present invention. As shown in FIG. 4, the device includes: The receiving unit 10 is configured to receive a RACH signal that passes through a wireless channel. The first processing unit 20 is connected to the receiving unit 10, and is configured to receive from the receiving unit 10.
  • the RACH signal is processed in time domain with the local root sequence to obtain a plurality of RACH time domain correlation value sequences
  • the first determining unit 40 is connected to the setting unit 30, and for each search window of the RACH signal time domain correlation value sequence, if the peak value in the RACH time domain correlation value is greater than the corresponding first detection threshold obtained in the setting unit 30 Th , then record the peak and its position;
  • the second processing unit 60 is connected to the second determining unit 50, and is configured to convert the timing position corresponding to the peak corresponding to the second detection threshold determined by the second determining unit 50 into a timing adjustment amount.
  • the setting unit calculates the first detection threshold Th by using the maximum peak pr k in the correlation value sequence: the setting unit calculates a first detection threshold according to ⁇ , wherein, is a peak threshold, and the value ranges from 0 ⁇ 1.
  • the detection sequence of the RACH signal of the detecting apparatus in the LTE wireless communication system is described below with reference to a preamble sequence signal having a format 1 and a ZC sequence length of 839 and a detection window length of 13.
  • FIG. 5 is a block diagram of a preferred structure of a random access procedure-based detecting apparatus for an LTE wireless communication system according to another embodiment of the present invention. As shown in FIG. 5, the structural block diagram is substantially the same as the structural block diagram shown in FIG. the difference lies in,
  • the first processing unit 20 includes:
  • the downsampling processing module 22 performs the downsampling process on the received RACH signal after removing the CP in the time domain;
  • the frequency domain data determining module 24 is connected to the downsampling processing module 22, and performs DFT transform on the downsampled data in the downsampling processing module 22 to obtain frequency domain RACH receiving data.
  • the time domain correlation value determining module 26 is connected to The frequency domain data determining module 24 traverses all local frequency domain root sequences allocated to the current cell, and performs complex conjugate point multiplication with the frequency domain RACH received signals from the frequency domain data determining module 24 in sequence with each local frequency domain root sequence. Then, the frequency domain RACH signal is transformed into the time domain by IDFT processing, and a corresponding plurality of RACH time domain correlation value sequences are obtained.
  • the RACH time domain correlation value described herein is actually a power value.
  • the setting unit 30 includes:
  • the noise temporary mean calculation module 34 is connected to the search setting module 32 for searching for the time domain correlation in each search window in the search window for each RACH signal time domain correlation value sequence.
  • the estimated noise power is: L;
  • the first detection threshold setting module 38 is connected to the noise power estimation mean calculation module 36, and when the condition such as the false alarm probability is It) -3 is satisfied, the first is theoretically calculated according to the distribution of the noise power obeying the chi-square distribution.
  • the second determining unit 50 includes:
  • the search module 52 traverses each search window for all search windows of each RACH time domain correlation value sequence, and records these when there are one or more sets of consecutive multiple search windows having peaks greater than the first detection threshold. Peak and its location;
  • the determining module 56 is connected to the second detection threshold setting module 54 to determine, for each RACH signal time domain correlation value sequence, whether the recorded peak value is greater than a corresponding second detection threshold 73 ⁇ 4 determined by the second detection threshold setting module 54. And recording a point corresponding to a peak larger than the second detection threshold 73 ⁇ 4.
  • the detecting party Compared with the prior art random detection method and apparatus, the detecting party according to an embodiment of the present invention The method of calculating the mean value of noise power estimation by dividing the window effectively avoids the problem that the noise power calculation is easily deviated in the case of multi-users;
  • the exact value of the first detection threshold is obtained through theoretical calculation, which fully satisfies the requirements of the protocol for the false alarm probability of random access;
  • the random access procedure based detection method according to the present invention improves the prior art in various aspects. Those skilled in the art should understand that according to

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Abstract

本发明公开一种基于随机接入过程的检测方法,根据接收到的随机访问信道RACH信号得到RACH时域相关值序列;计算第一检测门限1iTh;对于每个RACH时域相关值序列的搜索窗,其中的RACH时域相关值中的峰值大于第一检测门限,则记录该峰值及定时位置;搜索窗中存在一组或多组连续的搜索窗都具有大于第一检测门限的峰值,将其中大于第二检测门限的峰值对应的定时位置转换为定时调整量。本发明还相应的公开一种基于随机接入过程的检测装置。本发明能够降低检测的虚警概率,为UE提供准确可靠的上行定时调整信息,以提高UE接入LTE系统的可靠性,并降低处理虚警所引起的信令开销。

Description

基于随机接入过程的检测方法和检测装置 技术领域
本发明涉及通信领域, 尤其涉及一种基于随机接入过程的检测方法和 检测装置。 背景技术
随机接入( Random Access )是用户设备 ( User Equipment, UE )在开 始和网络通信之前的接入过程。 在 LTE系统中, 随机接入可以分为两种类 型: 同步随机接入 ( Synchronized Random Access ) 和非同步随机接入
( Non- synchronized Random Access ), 当 UE已经和系统耳又得上行同步时, UE的随机接入过程称为同步随机接入; 当 UE尚未和系统取得上行同步或 者丟失了上行同步时, UE的随机接入过程称为非同步随机接入。 由于在进 行非同步随机接入时, UE尚未取得精确的上行同步, 因此, 非同步接入区 别于同步接入的一个主要特点在于: 非同步接入需要估计、调整 UE上行发 送时钟, 将同步误差控制在循环前缀( Cyclic Prefix, CP ) 长度之内。
一般情况下,UE在开机后首先通过同步信道( Synchronization Channel, SCH ) 进行下行同步, 获得无线帧号、 子帧的接收位置及小区 ID; 之后, UE检测广播信道( Broadcast Channel , BCH ) 以获取系统信息, 所述系统 信息中包括随机访问信道( Random Access Channel, RACH ) 的配置信息; 最后, UE通过该 RACH信道进行上行同步, 完成接入系统的过程, 该过程 属于非同步随机接入。
第三代伙伴项目 ( 3rd Generation Partnership Project, 3GPP )长期演进
( Long Term Evolution, LTE )协议中给出了上行随机接入的多条前导序列, UE 在上行同步发射过程中, 根据下行同步确定的无线帧及子帧位置获得 RACH信道位置, 从可用的序列中随机选择一条作为前导发射, 基站对其 进行检测, 以确定上行同步的定时调整量并将其发射给 UE, UE根据下发 的定时调整量对上行发射数据时刻进行调整, 从而实现上行信道的时间同 步。
LTE协议中规定的上行随机接入前导序列为 ZC ( Zadoff-Chu )序列, 第 u个根 ZC序列定义为:
.7mn(n+l)
xu (n) = e 3 Wzc , 0 < n < Nzc -l
其中, u是根序列索引号, Nzc是 ZC序列的长度且 Nzc是素数, LTE 协议中规定其值大小为 839或 139。
在 LTE系统中, 每个小区都会分配 64个用于前导码的序列, 这 64个 序列可以是来自同一个根序列的不同循环移位序列, 也可以是来自不同根 序列的不同循环移位序列。 ZC的根序列及其循环移位序列本身具有良好的 自相关特性, 而且其不同序列间的相关性较小, 因此, 基站可以利用 ZC序 列的相关特性对随机接入信号进行时域相关检测来获得上行的定时同步调 整量。
时域相关检测方法为: 对接收到的信号与本地序列的各循环移位的复 共轭进行点乘并求和, 得到所有循环移位采样点的时域相关值, 利用逆离 散傅立叶变换 ( Inverse Discrete Fourier Transformation, IDFT )特性, 可以 将此过程等效为: 接收到的频域信号与本地频域序列复共轭点乘后, 变换 到时域 , 时域相关检测的数学形式表示如下:
假设接收信号的时域形式为 y(m), 频域形式为 Y(k), 本地序列时域形 式为 x(m), 频域形式为 X(k) , 则时域相关函数 R(m)可表示为:
R(m) = £ x'(k) - Y(k) - e N"
Figure imgf000004_0001
m为循环移位点, '表示复共轭。 由此可知, 对于使用同一根序列的不同循环移位作为前导码的 UE,基 站将接收到的信号转换到频域后, 将其与该序列的频域序列进行复共轭点 乘, 对其后的结果进行 IDFT变换至时域, 即可得到所有循环移位样点对应 的时域相关值。 通过对本地根序列的各循环移位样点对应的时域相关值进 行峰值检测, 即可确定 UE所使用的前导码, 并且获得 UE的定时提前量。
RACH时域相关检测的性能可以用漏检概率和虚警概率来表征,其中, 虚警概率是在没有前导码发射时误检测到前导码的概率; 漏检概率是没有 检测到一个已发送前导码的情况的发生概率。 一般地, 要求虚警概率不大 于 10 3
在上述 RACH时域检测方法的检测中,虚警概率和漏检概率都是由峰 值检测算法中的门限决定的。 通常, 峰值检测算法中以随机信号的相关值 与噪声功率估计值的比值作为门限, 因此, 在该检测算法中, 噪声功率估 计值的准确性对于检测算法性能具有较大影响。
此外, 由于 LTE系统中存在一定的频偏, 虽然 LTE协议在存在较大频 偏的情况下规定了前导码的限制集合, 降低了虚警概率, 但对于使用非限 制集合的中低速小区, 由于用户速度导致的多普勒频偏会导致虛警的抬升, 尤其在有频偏且信噪比很高的情况下, 虚警的抬升会导致增加随机过程的 信令开销, 增大系统的处理负担。 因此, 有必要对此种情况下的虚警进行 抑制。
另外, 由于 RACH 序列的长度为素数, 使用素数的离散傅立叶变换 ( Discrete Fourier Transformation, DFT )及 IDFT复杂度较高, 一般实现中 采用 2次幂形式的 FFT ( Discrete Fourier Transformation, 逆快速傅立叶变 换)和 IFFT来代替 DFT及 IDFT处理。 为了保证不损失信息, 2次幂的值 一定要大于 ZC序列长度, 因此, 会在时域相关运算中引入过采样。 过釆样 技术虽然可以减少实现的复杂度且提高时域分辨率, 但是也会导致各个相 关值点的能量分散, 降低前导序列的自相关特性, 从而造成虚警概率的升 高。
综上所述, 现有的 LTE系统 RACH检测算法中, 存在频偏及高信噪比 情况下虚警概率变高以及由于采用过采样技术所引起的虚警概率变高等缺 陷, 另外, 由于需要对噪声功率进行精确快速估计, 因此实现复杂度较高。 发明内容
本发明的目的是提供一种基于随机接入过程的检测方法和检测装置, 能够降低检测的虚警概率, 为 UE提供准确可靠的上行定时调整信息, 以提 高 UE接入 LTE系统的可靠性, 并降低处理虚警所引起的信令开销。
根据本发明的一方面, 提供了一种基于随机接入过程的检测方法, 该 方法包括:
对接收到的随机访问信道 RACH信号与本地根序列进行时域相关处 理, 得到多个 RACH时域相关值序列;
确定每个 RACH时域相关值序列对应的噪声功率估计均值 Γ'或相关 值序列中的最大峰值 prk, 并由此中的任一值计算对应的第一检测门限
Thj ;
对于 RACH时域相关值序列的每一个搜索窗,如果其中的 RACH时域 相关值中的峰值大于对应的第一检测门限 7¾ , 则记录所述峰值及其定时位 置;
对于每个 RACH时域相关值序列的搜索窗, 当其中存在一组或多组连 续的多个搜索窗都具有大于对应的第一检测门限 的峰值时, 判断所述多 个搜索窗的各峰值是否大于对应的第二检测门限?¾ , 其中, Thk 2,w Rp k eak , 为所述多个搜索窗的各峰值中的最大值, 0≤ ≤l , = 1,A ,L , 且 L表示 根序列的数目, k = ,k ,K , 且 为所述连续的多个搜索窗的组数; 对于大于对应的第二检测门限 7\2,,·的峰值, 将其对应的定时位置转换 为定时调整量。
所述利用噪声功率估计均值 Ρ 计算第一检测门限 Th 为: 根据
Figure imgf000007_0001
计算第一检测门限; 其中, ; = 1,AL, 且 L表示根序列的数目, β 为大于 1的噪声门限因子。
所述利用相关值序列中的最大峰值 计算第一检测门限 为:根据 7¾ = /^4十算第一检测门限;其中, 为峰值门限,其取值范围为 0< <1。
所述确定噪声功率估计均值 /r'si包括:
根据 W 序列长度
Ncs 将 RACH时域相关值序列分为 N个搜索窗; 其中,
Wcs为预设的窗长参数;
查找每个搜索窗内的 RACH时域相关值的峰值, 对小于所述峰值的《 倍的 RACH时域相关值求均值, 得到该搜索窗内的噪声临时均值 其 中, = 1,AL,且 L表示根序列的数目, j = l,A,N,且 N为搜索窗数目, 0<«<1; 对所述 RACH时域相关值序列的所有搜索窗中得到的噪声临时均值再 求均值, 得到所述噪声功率估计均值 /T'se; 其中, = 1,A,L, 且 L表示根序 列的数目。
所述 的取值由预定虚警概率和卡方分布特性来确定。
所述对接收到的 RACH信号与本地根序列进行时域相关处理, 得到多 个 RACH时域相关值序列包括:
对接收到的 RACH信号进行降采样处理;
对降采样处理后的数据进行 DFT变换, 得到频域 RACH接收数据; 将所述频域 RACH接收数据与本地频域根序列进行复共轭点乘, 再经 过 IDFT变换, 得到所述多个 RACH时域相关值序列。 根据本发明的另一方面, 提供了一种基于随机接入过程的检测装置, 该装置包括:
接收单元, 用于接收经过无线信道的 RACH信号;
第一处理单元, 用于对接收自所述接收单元的所述 RACH信号与本地 根序列进行时域相关处理, 得到多个 RACH时域相关值序列;
设置单元, 用于对接收自所述第一处理单元的每个 RACH时域相关值 序列, 确定其对应的噪声功率估计均值 Ρ 或相关值序列中的最大峰值 prk , 并由其中的任一值计算对应的第一检测门限 Th;;
第一判断单元, 用于对 RACH信号时域相关值序列的每一个搜索窗, 判断其中的 RACH时域相关值的峰值是否大于由所述设置单元确定的对应 的第一检测门限 如果判断结果为是, 则记录所述峰值及其位置; 第二判断单元, 用于对于每个 RACH信号时域相关值序列的搜索窗, 当其中存在一组或多组连续的多个搜索窗都具有大于对应的第一检测门限 Th;的峰值时, 判断所述多个搜索窗的各峰值是否大于对应的第二检测门限 Thl; 其中, ThX k , ∞ί为所述多个搜索窗的各峰值中的最大值, 0< r < l , / = 1,A,L, 且 L表示根序列的数目, k = \, ,K , 且 为所述连续的 多个搜索窗的组数;
第二处理单元, 用于对于每个 RACH信号时域相关值序列, 将所述第 二判断单元判断的大于对应的第二检测门限 的峰值所对应的定时位置 转换为定时调整量。
所述设置单元利用噪声功率估计均值 Γ 计算第一检测门限 rh;为:所 述设置单元根据! ^^ . Γ 计算第一检测门限; 其中, ' = 1,A L , 且 L表示 根序列的数目, 为大于 1的噪声门限因子。 所述设置单元利用相关值序列中的最大峰值 prk计算第一检测门限 为:
Figure imgf000009_0001
其中, 为峰值 门限, 其取值范围为 0< <1。
所述设置单元包括: 搜索窗设置模块, 用于根据 序列长度
W
Ncs 将每个 RACH时域相关值序 列分为 N个搜索窗; 其中, NCS为预设的窗长参数;
噪声临时均值计算模块, 用于对于每个 RACH时域相关值序列, 查找 每个搜索窗内的 RACH时域相关值的峰值,对小于所述峰值的 a倍的 RACH 时域相关值求均值 , 得到该搜索窗内的噪声临时均值 ¾iss; 其中, = Ι,Λ L , 且 L表示根序列的数目, j = l,A,N, 且 N为搜索窗数目, 0<«<1;
噪声功率估计均值计算模块, 用于对于每个 RACH时域相关值序列, 将其所有搜索窗中得到的噪声临时均值再求均值, 得到对应的噪声功率估 计均值 Γ ; 其中, = 1,A,L, 且 L表示根序列的数目;
第一检测门限设置模块, 用于对于每个 RACH时域相关值序列, 确定 对应的第一检测门限 ?¾ ,其中, 1 = ■ Ρ ε , 为大于 1的因子 , '· = Ι,Λ L , 且 L表示根序列的数目。
所述第一检测门限设置模块, 还用于根据预定虚警概率和卡方分布特 性来确定所述 的值。
所述第二判断单元包括:
搜索模块,用于对于每个 RACH时域相关值序列,遍历其所有搜索窗, 当其中存在一组或多组连续的多个搜索窗都具有大于对应的第一检测门限 τκ\的峰值时, 记录所述峰值及其位置;
第二检测门限设置模块, 用于对于每个 RACH时域相关值序列, 利用 所述搜索模块记录的峰值确定对应的第二检测门限 ;其中,
Figure imgf000009_0002
, W 为所述多个搜索窗的各峰值中的最大值, 0≤ ≤1, = 1,A,L, 且 L表示 根序列的数目, k = A ,K , 且^:为连续的多个搜索窗的组数;
判断模块, 用于判断所记录的峰值是否大于由所述第二检测门限设置 模块确定的对应的第二检测门限 Th 。
所述第一处理单元包括:
降采样处理模块, 用于对接收到的 RACH信号进行降采样处理; 频域数据确定模块, 用于对接收自降采样处理模块的降采样处理后的 数据进行 DFT变换, 得到频域 RACH接收数据;
时域相关值确定模块, 用于将接收自所述频域数据确定模块的所述频 域 RACH接收数据与本地频域根序列进行复共轭点乘, 再经过 IDFT变换, 得到所述多个 RACH时域相关值序列。
根据本发明的基于随机接入过程的检测方法和检测装置具有以下优 点:
对于噪声功率均值估计的计算釆用分窗计算再求均值的计算方法, 能 够有效避免多用户同时选择同一根序列的不同循环移位时 , 由于各自信噪 比的不同而造成噪声功率计算出现偏差的问题;
利用噪声功率的分布特性, 通过理论计算获得检测门限的精确值, 充 分满足协议对随机接入虚警概率的要求;
通过在连续满足第一检测门限的窗内加入第二检测门限, 可有效避免 在高信噪比情况下由于利用过采样带来的虚警概率升高问题, 低了系统 对前导码的虚警概率。 附图说明
图 1为本发明基于随机接入过程的检测方法的流程示意图;
图 2为 LTE协议规定的 RACH信号发射端的基带处理模块框图; 图 3为根据本发明一实施例的用于 LTE系统随机接入过程的检测方法 的流程图;
图 4为本发明基于随机接入的检测装置的结构框图;
图 5为根据本发明另一实施例的用于 LTE无线通信系统的基于随机接 入过程的检测装置的优选结构框图。 具体实施方式 以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明, 应当理解, 此处所描 述的优选实施例仅用于说明和解释本发明, 并不用于限定本发明。
本发明提供了一种基于随机接入过程的检测方法, 图 1为本发明基于 随机接入过程的检测方法的流程示意图, 如图 1 所示, 该检测方法包括以 下步骤:
步骤 S102, 对接收到的 RACH信号与本地根序列进行时域相关处理, 得到多个 RACH时域相关值序列。
具体的, 对接收到的 RACH信号与本地根序列进行时域相关处理, 得 到多个 RACH时域相关值序列一般包括: 对接收到的 RACH信号进行降采 样处理;对降采样处理后的数据进行 DFT变换,得到频域 RACH接收数据; 将所述频域 RACH接收数据与本地频域根序列进行复共轭点乘, 再经过 IDFT变换, 得到所述多个 RACH时域相关值序列。
步骤 S 104 ,确定每个 RACH时域相关值序列所对应的噪声功率估计均 值 Γ' 或相关值序列中的最大峰值 ,并由此中的任一值计算对应的第一 检测门限! 其中, Τ = β · Ρ , 为大于 1的因子, = 1,A L , 且 L表 示根序列的数目。 这里, 利用噪声功率估计均值 r'se计算第一检测门限 Γ/ζ,1为: 根据
7¾ = ·/Γ'计算第一检测门限; 其中, ; = 1,AL, 且 L表示根序列的数目, β 为大于 1的噪声门限因子, 其取值由预定虚警概率和卡方分布特性来确定。
利用相关值序列中的最大峰值 计算第一检测门限 Th;为: 根据 7¾ = /^4十算第一检测门限;其中, 为峰值门限,其取值范围为 0< <1。 利用噪声功率估计均值 计算第一检测门限 Th;的情况下,确定噪声 序列长度
功率估计均值 /T'Si—般包括: 根据 w Ncs 将 RACH时域相关值序列 分为 N个搜索窗;其中, ^ cs为预设的窗长参数;查找每个搜索窗内的 RACH 时域相关值的峰值, 对小于所述峰值的"倍的 RACH时域相关值求均值, 得到该搜索窗内的噪声临时均值 ; 其中, = 1,AL, 且 L表示根序列的 数目, j = l,A,N, 且 N为搜索窗数目, 0<«<1; 对所述 RACH时域相关值 序列的所有搜索窗中得到的噪声临时均值再求均值, 得到所述噪声功率估 计均值 其中, = 1,A,L, 且 L表示根序列的数目。
步骤 S106, 对于 RACH时域相关值序列的每一个搜索窗,如果其中的 RACH时域相关值中的峰值大于对应的第一检测门限 Th , 则记录该峰值及 其位置, 执行步骤 108; 否则, 流程结束。
步骤 S108, 对于每个 RACH时域相关值序列的搜索窗, 当存在一组或 多组连续的多个搜索窗都具有大于对应第一检测门限的峰值时, 判断该多 个搜索窗的各峰值是否大于对应的第二检测门限 7\2,; , 如果是, 执行步骤 no; 否则, 流程结束。 其中, Th = y.Rp k eak, 。4为该多个搜索窗的各峰值 中的最大值, 0<r<l, i = l,A,L, 且 L表示根序列的数目, k = l,J ,K , 且 为 连续的多个搜索窗的组数。
步骤 S110, 对于大于对应的第二检测门限的峰值, 将其对应的定时位 置转换为定时调整量。 图 2为 LTE协议规定的 RACH信号发射端的基带处理模块框图,如图 2所示, 发射端首先产生用户信息的前导序列 Preamble (协议规定为 ZC序 歹 ll ), 之后通过子载波映射, 并经过 IDFT完成 OFDM调制, 加入循环前缀 CP后完成发射端基带处理过程。
在 LTE标准中,规定 RACH信号在频域上占用的带宽为 1.08MHz,每 个 RACH子载波间隔为 1.25KHZ或 7.5KHz, 则在该频带范围内共有 864 或 144个 RACH子载波, 其中 839或 139个子载波放置 RACH数据, 这些 子载波作为包含带, 标准中还规定了 RACH信号的时域格式为: 循环前缀 CP后跟随 RACH的前导码, RACH的前导码之后为保护间隔。 其中, 保护 间隔内不发送任何信号。 下面以采用格式 1, ZC序列长度为 839 , 检测窗 长为 13的前导序列信号为具体实施例, 说明根据本发明的检测方法在 LTE 无线通信系统中的 RACH信号的检测过程。
图 3为根据本发明一实施例的用于 LTE系统随机接入过程的检测方法 的流程图, 需要说明的是, 该流程图中在计算第一检测门限时, 仅以优选 的利用噪声功率及其对应的噪声门限因子计算方法为例。 如图 3 所示, 该 检测方法包括以下步骤:
步骤 S301, 基站通过接收模块提取出接收到信号的 RACH信号部分, 经过时域去除 CP后进行降采样, 并通过 DFT变换获取其中的频域 RACH 信号。
步骤 S302 ,遍历分配给当前小区的所有本地频域根序列,将频域 RACH 信号依次与各本地频域根序列进行复共轭点乘,然后再经过 IDFT处理将频 域 RACH信号变换到时域, 得到对应的多个 RACH时域相关值序列, 这里 所述的 RACH时域相关值实际上是功率值。
步骤 S303 , 对于步驟 S302中得到的每个 RACH时域相关值序列, 确 定其对应的噪声功率估计均值以及对应的第一检测门限。 在该实施例中, 对于每个 RACH时域相关值序列, 其对应的噪声功率 估计均值的算法具体为:
首先, 将该 RACH时域相关值序列分为 N个搜索窗, 其中, 具体地,
839
在本实施例中搜索窗长为 13,则搜索窗数目 N 64; 查找每个窗内的
13
时域相关值的峰值, 对于小于该峰值的《 ( 0≤«≤1 )倍的相关值求均值, 得到该窗内的噪声临时均值 Γ, 其中, i = lA L ; j = l,A,N ; L表示根序列 的数目。
接下来, 对该 RACH时域相关值序列中所有搜索窗得到的噪声临时均 值再求均值得到其对应的噪声功率估计均值为: = l,L,L。
Figure imgf000014_0001
在该实施例中, 仅以优选的利用噪声功率及其对应的噪声门限因子计 算第一检测门限方法为例。 对于每个 RACH时域相关值序列, 其对应的第 一检测门限的算法具体为:
在满足例如虚警概率为 10-3的条件时,根据噪声功率的分布情况服从卡 方分布而通过理论计算出第一预定门限值大小;^ ( β > 1 ), 从而对应的第一 检测门限 Λ1为:
ΤΗ} = β · 。''se, 具体地, 在该实施例中, y5 = 5 dB。
当然, 与现有技术类似的, 也可对 取满足上述范围内的经验值。 步骤 S304, 对于每个 RACH时域相关值序列, 遍历其所有搜索窗, 对 每个搜索窗内的相关值峰值进行检测, 当检测到的结果大于第一检测门限 时, 记录满足第一检测门限的相关峰值及其位置; 否则, 认为当前窗内没 有可用的 RACH信号。 步骤 S305 , 对于每个 RACH时域相关值序列,根据预设的判断准则确 定发送前导起点的定时位置, 具体地, 满足判断准则时系统即确定找到了 RACH信号及定时位置; 否则确定搜索窗内无可用的 RACH信号。
在该步骤中, 预设的判断准则为:
对于每个 RACH时域相关值序列的所有搜索窗, 当存在一组或多組连 续的多个搜索窗都具有超过对应的第一检测门限的峰值时 , 选择该连续的 多个窗中的峰值的最大值 k , 以此最大值的 r倍作为第二检测门限 Th^:
TKW
其中, U K , K表示第 i个 RACH时域相关值序列中的搜索窗中 出现这样的连续的多个窗的组数, 为第二预定门限值且 0≤ ≤1。
为了清楚起见, 现举例说明所描述的 "存在一组或多组连续的多个搜 索窗", 例如, 某个 RACH时域相关值序列包含 10个搜索窗, 其中, 第一 和第二搜索窗的峰值均大于对应的第一检测门限, 并且第五、 第六和第七 搜索窗的峰值也均大于该第一检测门限而其余五个搜索窗的峰值均小于该 第一检测门限,则认为该 RACH时域相关值序列的该 10个搜索窗中存在两 组符合要求的连续的多个搜索窗, 即此时 = 2。
接下来, 判断所有 K组内超过对应第一检测门限的相关峰值是否超过 对应的第二检测门限, 记录超过该第二检测门限的相关峰值及其定时位置; 否则, 认为当前窗内没有可用的 RACH信号。
步骤 S306, 将满足步骤 S305 中检测条件 (上述判断准则 ) 的峰值所 对应的定时位置转换为定时调整量, 为发送本前导码的用户提供上行同步 时间信息。
步骤 S307, 完成本小区的 RACH前导检测过程。
本发明还提供了一种基于随机接入的检测装置, 图 4为本发明基于随 机接入的检测装置的结构框图, 如图 4所示, 该装置包括: 接收单元 10, 用于接收经过无线信道的 RACH信号; 第一处理单元 20, 连接至接收单元 10, 用于对来自接收单元 10 的
RACH信号与本地根序列进行时域相关处理, 得到多个 RACH时域相关值 序列;
设置单元 30, 连接至第一处理单元 20, 用于对来自第一处理单元 20 的每个 RACH时域相关值序列,确定其对应的噪声功率估计均值 f或 相关值序列中的最大峰值 prk , 并由其中的任一值计算对应的第一检测门 限 Th; , 其中, 7¾; = ·/Γ^, 为大于 1的因子, = 1,Λ , 且 L表示根序 列的数目;
第一判断单元 40, 连接至设置单元 30, 对于每 RACH信号时域相关 值序列的每一个搜索窗, 如果其中的 RACH时域相关值中的峰值大于设置 单元 30中得到的对应第一检测门限 Th , 则记录该峰值及其位置;
第二判断单元 50, 连接至第一判断单元 40, 用于对来自第一判断单元 40的峰值进行处理, 具体地, 对于每个 RACH信号时域相关值序列的所有 搜索窗, 当存在一组或多组连续的多个搜索窗都具有大于对应第一检测门 限的峰值时, 判断该多个搜索窗的各峰值是否大于对应的第二检测门限 Thk 2 J , 其中,
Figure imgf000016_0001
∞i为上述多个搜索窗的各峰值中的最大值, 0≤,≤1, i = l,A ,L , 且 L表示根序列的数目, k \Λ ,Κ , 且 为连续的多个 搜索窗的组数;
第二处理单元 60, 连接至第二判断单元 50, 用于将第二判断单元 50 判断的大于对应第二检测门限的峰值所对应的定时位置转换为定时调整 量。
设置单元利用噪声功率估计均值 Tse计算第一检测门限 Th;为:所述设 置单元根据
Figure imgf000016_0002
计算第一检测门限; 其中, = 1,Λ , 且 L表示根序 列的数目, 为大于 1的噪声门限因子。 设置单元利用相关值序列中的最大峰值 prk计算第一检测门限 Th为: 所述设置单元根据 · 计算第一检测门限; 其中, 为峰值门限, 其 取值范围为 0 < < 1。
下面以采用格式 1 , ZC序列长度为 839,检测窗长为 13的前导序列信 号为具体实施例, 说明根据本发明实施例的检测装置在 LTE无线通信系统 中的 RACH信号的检测过程。
图 5是根据本发明另一实施例的用于 LTE无线通信系统的基于随机接 入过程的检测装置的优选结构框图, 如图 5所示, 该结构框图与图 4所示 结构框图基本相同, 不同之处在于,
第一处理单元 20包括:
降采样处理模块 22, 对接收到的 RACH信号经过时域去除 CP后进行 降采样处理;
频域数据确定模块 24, 连接至该降采样处理模块 22, 对降采样处理模 块 22中降采样处理后的数据进行 DFT变换, 得到频域 RACH接收数据; 时域相关值确定模块 26 , 连接至频域数据确定模块 24 , 遍历分配给当 前小区的所有本地频域根序列, 将来自频域数据确定模块 24的频域 RACH 接收信号依次与各条本地频域根序列进行复共轭点乘,然后再经过 IDFT处 理将频域 RACH信号变换到时域,得到对应的多个 RACH时域相关值序列, 这里所述的 RACH时域相关值实际上是功率值。
设置单元 30包括:
搜索窗设置模块 32, 用于将每个 RACH时域相关值根序列分为 N个 搜索窗,其中,具体地,在本实施例中窗长为 13,则搜索窗数目 N = ― = 64; 噪声临时均值计算模块 34, 连接至搜索设置模块 32, 用于对于每个 RACH信号时域相关值序列, 查找其搜索窗中的每个搜索窗内的时域相关 值的峰值, 对于小于该峰值的" ( 0≤«≤1 )倍的相关值求均值, 得到该窗 内的噪声临时均值 Γ, 其中, = 1,AL; j = l,A,N; L表示根序列的数目; 噪声功率估计均值计算模块 36, 连接至噪声临时均值计算模块 34, 对 于每个 RACH信号时域相关值序列, 将其所有搜索窗得到的噪声临时均值 再求均值得到其对应的噪声功率估计均值为: ,L;
Figure imgf000018_0001
第一检测门限设置模块 38, 连接至噪声功率估计均值计算模块 36, 在 满足例如虚警概率为 It)-3的条件时, 根据噪声功率的分布情况服从卡方分布 而通过理论计算出第一预定门限值大小 ( β>\ ), 从而对于每个 RACH信 号时域相关值序列, 对应的第一检测门限 Th 为: Th = β ' P e
第二判断单元 50包括:
搜索模块 52, 对于每个 RACH时域相关值序列的所有搜索窗, 遍历每 个搜索窗, 当存在一组或多组连续的多个搜索窗都具有大于第一检测门限 的峰值时, 记录这些峰值及其位置;
第二检测门限设置模块 54, 连接至搜索模块 52, 对于每个 RACH信 号时域相关值序列,利用所记录的峰值确定对应的第二检测门限 7\2,; ,其中, Tl-r-Rp k eak , ∞λ为上述多个搜索窗的各峰值中的最大值, o≤ ≤i , = 1,A,L, 且 L表示根序列的数目, k = ,A,K , 且 为连续的多个搜索窗的 组数;
判断模块 56, 连接至第二检测门限设置模块 54, 对于每个 RACH信 号时域相关值序列, 判断所记录的峰值是否大于由第二检测门限设置模块 54所确定的对应第二检测门限 7¾ ,并记录大于该第二检测门限7¾的峰值 所对应的点。
与现有技术的随机检测方法和装置相比, 根据本发明实施例的检测方 采用分窗计算噪声功率估计均值的方法, 有效避免了多用户情况下易 造成噪声功率计算出现偏差的问题;
利用噪声功率的分布特性,通过理论计算获得第一检测门限的精确值, 充分满足协议对随机接入虚警概率的要求;
通过设置第二检测门限, 解决了在高信噪比情况下现有检测方法中的 虛警概率升高的问题。
如上面所阐述的, 根据本发明的基于随机接入过程的检测方法从多个 方面对现有技术做了改进。 本领域技术人员应当理解, 根据
实际情况和具体要求, 这些方面可以彼此独立地应用或者结合起来应 用。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已, 并不用于限制本发明, 对于 本领域的技术人员来说, 本发明可以有各种更改和变化。 凡在本发明的精 神和原则之内, 所作的任何修改、 等同替换、 改进等, 均应包含在本发明 的保护范围之内。

Claims

权利要求书
1、 一种基于随机接入过程的检测方法, 其特征在于, 该方法包括: 对接收到的随机访问信道 RACH信号与本地根序列进行时域相关处 理, 得到多个 RACH时域相关值序列;
确定每个 RACH时域相关值序列对应的噪声功率估计均值 rse或相关 值序列中的最大峰值 Γ* ,并由所述噪声功率估计均值 /Γ' 或相关值序列中 的最大峰值 ΡΓ"计算对应的第一检测门限 Th;;
对于 RACH时域相关值序列的每一个搜索窗,如果其中的 RACH时域 相关值中的峰值大于对应的第一检测门限 7¾ , 则记录所述峰值及其定时位 置;
对于每个 RACH时域相关值序列的搜索窗, 当其中存在一组或多組连 续的多个搜索窗都具有大于对应的第一检测门限 的峰值时, 判断所述多 个搜索窗的各峰值是否大于对应的第二检测门限 ?¾, 其中, hlw R , W 为所述多个搜索窗的各峰值中的最大值, 0≤ ≤l, = 1,A,L, 且 L表示 根序列的数目, k = A ,K , 且^:为所述连续的多个搜索窗的组数;
对于大于对应的第二检测门限 的峰值, 将其对应的定时位置转换 为定时调整量。
2、 根据权利要求 1所述的方法, 其特征在于, 所述由噪声功率估计均 值/ Γ 计算第一检测门限 Th;为:根据 = · τ¾ε计算第一检测门限;其中, i = l,A , 且 L表示根序列的数目, 为大于 1的噪声门限因子。
3、 根据权利要求 1所述的方法, 其特征在于, 所述由相关值序列中的 最大峰值 prk计算第一检测门限 ΤΛ1为:根据 Th = λ · prk计算第一检测门限; 其中, 为峰值门限, 其取值范围为 0 < < 1。
4、 根据权利要求 2所述的方法, 其特征在于, 所述确定噪声功率估计 均值 Γ 包括:
根据 W 序列长度
Ncs 将 RACH时域相关值序列分为 N个搜索窗; 其中,
Wcs为预设的窗长参数;
查找每个搜索窗内的 RACH时域相关值的峰值, 对小于所述峰值的《 倍的 RACH时域相关值求均值, 得到该搜索窗内的噪声临时均值 其 中, = 1,A L,且 L表示根序列的数目, j = l,A ,N,且 N为搜索窗数目, 0 < « < 1; 对所述 RACH时域相关值序列的所有搜索窗中得到的噪声临时均值再 求均值, 得到所述噪声功率估计均值 T'Si ; 其中, 1,A ,L , 且 L表示根序 列的数目。
5、 根据权利要求 2所述的方法, 其特征在于, 所述 的取值由预定虚 警概率和卡方分布特性来确定。
6、 根据权利要求 1所述的方法, 其特征在于, 所述对接收到的 RACH 信号与本地根序列进行时域相关处理, 得到多个 RACH时域相关值序列包 括:
对接收到的 RACH信号进行降采样处理;
对降采样处理后的数据进行 DFT变换, 得到频域 RACH接收数据; 将所述频域 RACH接收数据与本地频域根序列进行复共轭点乘, 再经 过 IDFT变换 , 得到所述多个 RACH时域相关值序列。
7、 一种基于随机接入过程的检测装置, 其特征在于, 该装置包括: 接收单元, 用于接收经过无线信道的 RACH信号;
第一处理单元, 用于对接收自所述接收单元的所述 RACH信号与本地 根序列进行时域相关处理, 得到多个 RACH时域相关值序列;
设置单元, 用于对接收自所述第一处理单元的每个 RACH时域相关值 序列, 确定其对应的噪声功率估计均值 prse或相关值序列中的最大峰值 prk,并由所述噪声功率估计均值 p e或相关值序列中的最大峰值 prk计算 对应的第一检测门限
第一判断单元, 用于对 RACH信号时域相关值序列的每一个搜索窗, 判断其中的 RACH时域相关值的峰值是否大于由所述设置单元确定的对应 的第一检测门限 如果判断结果为是, 则记录所述峰值及其位置;
第二判断单元, 用于对于每个 RACH信号时域相关值序列的搜索窗, 当其中存在一组或多组连续的多个搜索窗都具有大于对应的第一检测门限 Th]的峰值时, 判断所述多个搜索窗的各峰值是否大于对应的第二检测门限 Thl; 其中, Tli'wR , 为所述多个搜索窗的各峰值中的最大值,
0<r<l , = 1,A ,L, 且 L表示根序列的数目, k = l, ,K , 且 为所述连续的 多个搜索窗的组数;
第二处理单元, 用于对于每个 RACH信号时域相关值序列, 将所述第 二判断单元判断的大于对应的第二检测门限 h 的峰值所对应的定时位置 转换为定时调整量。
8、 根据权利要求 7所述的装置, 其特征在于, 所述设置单元由噪声功 率估计均值 p ise计算第一检测门限 h为: 所述设置单元根据 ΊΗ=β' Ρ 计 算第一检测门限; 其中, i = m, 且 L表示根序列的数目, 为大于 1 的 噪声门限因子。
9、 根据权利要求 7所述的装置, 其特征在于, 所述设置单元由相关值 序列中的最大峰值 prk计算第一检测门限 为: 所述设置单元根据 7¾
Figure imgf000022_0001
其中, 为峰值门限,其取值范围为 0< <1。
10、 根据权利要求 8所述的装置, 其特征在于, 所述设置单元包括: 搜索窗设置模块, 用于根据 序列长度
W
Ncs 将每个 RACH时域相关值序 列分为 N个搜索窗; 其中, Ncs为预设的窗长参数; 噪声临时均值计算模块, 用于对于每个 RACH时域相关值序列, 查找 每个搜索窗内的 RACH时域相关值的峰值,对小于所述峰值的 a倍的 RACH 时域相关值求均值, 得到该搜索窗内的噪声临时均值 ; 其中, = l,AL, 且 L表示根序列的数目, j = l,A,N, 且 N为搜索窗数目, 0<α<1;
噪声功率估计均值计算模块, 用于对于每个 RACH时域相关值序列, 将其所有搜索窗中得到的噪声临时均值再求均值, 得到对应的噪声功率估 计均值 其中, = 1,A,L, 且 L表示根序列的数目;
第一检测门限设置模块, 用于对于每个 RACH时域相关值序列, 确定 对应的第一检测门限
Figure imgf000023_0001
且 L表示根序列的数目。
11、 根据权利要求 8所述的装置, 其特征在于,
所述第一检测门限设置模块, 还用于根据预定虚警概率和卡方分布特 性来确定所述 的值。
12、 根据权利要求 7所述的装置, 其特征在于, 所述第二判断单元包 括:
搜索模块,用于对于每个 RACH时域相关值序列,遍历其所有搜索窗, 当其中存在一组或多组连续的多个搜索窗都具有大于对应的第一检测门限 Th]的峰值时, 记录所述峰值及其位置;
第二检测门限设置模块, 用于对于每个 RACH时域相关值序列, 利用 所述搜索模块记录的峰值确定对应的第二检测门 K;其中, Thk 2.=r-Rp k eak, W 为所述多个搜索窗的各峰值中的最大值, 0≤y≤l, i = l,A,L, 且 L表示 根序列的数目, k=lA,K , 且 为连续的多个搜索窗的组数;
判断模块, 用于判断所记录的峰值是否大于由所述第二检测门限设置 模块确定的对应的第二检测门限 7\2,·。
13、 根据权利要求 7所述的装置, 其特征在于, 所述第一处理单元包 括:
降采样处理模块, 用于对接收到的 RACH信号进行降采样处理; 频域数据确定模块, 用于对接收自降釆样处理模块的降采样处理后的 数据进行 DFT变换, 得到频域 RACH接收数据;
时域相关值确定模块, 用于将接收自所述频域数据确定模块的所述频 域 RACH接收数据与本地频域根序列进行复共轭点乘, 再经过 IDFT变换, 得到所述多个 RACH时域相关值序列。
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