用于促进网络中的定时同步的方法和网络节点与流程

本公开涉及通信技术，更具体地，涉及用于促进网络中的定时同步的方法和网络节点。

背景技术：

移动宽带的最终目标是随时随地向任何人或任何物提供无处不在的可持续的无限数据速率。超密集网络(UDN)是成功引入长期演进(LTE)以用于广域和局域接入的很有前景的下一步。UDN可以部署在具有高业务消耗的区域中，并且因此提供用于上述目标的演进。由于接入节点的过配置以及由此导致的接入网络中的低平均负载，即使在对用户密度和业务的实际假设下，UDN也会产生用于向用户提供期望的数据速率的无处不在的接入机会。

过配置通过接入节点的极密集网格来实现。可以设想在几十米或更小的数量级上的接入点间距离。在室内部署中，在每个房间中可能有一个或多个接入节点。除了增加的网络容量之外，致密化(通过降低的发射功率)还使得能够接入毫米波频带中的广阔频谱并因此增加数据速率。

作为通信的第一步，同步对UDN至关重要。与接入节点(AN，例如，演进NodeB(eNB))和用户设备(UE)之间的接入链路同步相比，在AN之间实现回程链路同步是更具挑战性的，这对于避免上行链路和下行链路(当应用时分双工(TDD)时)之间的干扰并实现智能小区间干扰协调(例如，增强的小区间干扰合作(eICIC))是必要的。在传统的蜂窝网络中，回程链路同步通过有线连接来实现，包括例如基于分组的同步(网络时间协议(NTP)或精确时间协议(PTP)(IEEE1588))或基于同步的全球导航卫星系统(GNSS)(全球定位系统(GPS)或Galileo))。然而，这些方案不适用于其中AN部署在具有无线回程链路的室内场景中的UDN。

Simeone，Spagnolini，Bar-Ness和Strogatz的“Distributed Synchronization in Wireless Networks”(IEEE Sig.Proc Magazine，2008)公开了用于无线网络中的分布式同步的方案。图1示出了应用该方案的场景。如图所示，每个节点向其所有相邻节点广播同步信号，并且每个节点基于从其所有相邻节点接收的同步信号更新其本地定时值。该方案在节点的定时值收敛之前需要多次迭代。

然而，分布式同步方案受到同步信号的传播延迟的不利影响，这导致定时和相位误差。

传统上，可以通过定时提前更新来减轻传播延迟的影响。对于一对节点之间的链路，可以通过以下操作来减轻链路上的传播延迟：在节点之间交换定时信息、基于定时信息估计传播延迟并且从节点的定时值中去除估计的传播延迟的影响。然而，在每对节点之间交换定时信息所需的信令开销的增加可能是显着的，尤其是当例如在UDN中存在大量节点时。

因此，需要一种用于分布式同步的改进的方案。

技术实现要素：

本公开的目的是提供一种用于促进网络中的定时同步的方法和网络节点，其能够去除或至少减轻来自定时更新过程的传播延迟的影响，而不增加信令开销。

在第一方面，提供了一种用于促进网络中的定时同步的方法。该方法包括在网络节点处：基于来自相邻网络节点的同步信号迭代地更新所述网络节点的定时值；确定所述定时值处于稳定状态；基于在所述更新的迭代中获得的多个定时值，计算由于同步信号的传播延迟而引起的偏差；以及基于所述偏差来校正所述定时值。

在一个实施例中，更新的每次迭代包括：针对所述相邻网络节点中的每一个相邻网络节点，基于从该相邻网络节点接收的同步信号来估计该相邻网络节点的定时值；以及基于所有相邻网络节点的估计的定时值来更新所述网络节点的定时值。

在一个实施例中，如果所述定时值已经被更新至少预定次数，则确定所述定时值处于稳定状态。

在一个实施例中，如果两个最新增量之间的差小于预定阈值，则确定所述定时值处于稳定状态。这里，每个增量被定义为所述网络节点的两个连续定时值之间的差。

在一个实施例中，所述计算的步骤包括：计算预定数量的最新增量的算术平均值作为所述偏差。这里，每个增量被定义为所述网络节点的两个连续定时值之间的差。

在一个实施例中，所述计算的步骤包括：计算增量的移动平均值作为所述偏差。这里，每个增量被定义为所述网络节点的两个连续定时值之间的差。

在一个实施例中，所述校正的步骤包括：从所述定时值减去通过对所述偏差应用因子而获得的值。

在一个实施例中，所述校正的步骤包括：如果所述偏差大于0，则从所述定时值减去常数值。

在第二方面，提供了一种用于促进网络中的定时同步的网络节点。所述网络节点包括：更新单元，被配置为基于来自相邻网络节点的同步信号迭代地更新所述网络节点的定时值；确定单元，被配置为确定所述定时值处于稳定状态；计算单元，被配置为基于在所述更新的迭代中获得的多个定时值，计算由于所述同步信号的传播延迟而引起的偏差；以及校正单元，被配置为基于所述偏差来校正所述定时值。

在第三方面，提供了一种用于促进网络中的定时同步的网络节点。所述网络节点包括适于以下操作的装置：基于来自相邻网络节点的同步信号迭代地更新所述网络节点的定时值；确定所述定时值处于稳定状态；基于在所述更新的迭代中获得的多个定时值，计算由于同步信号的传播延迟而引起的偏差；以及基于所述偏差来校正所述定时值。

在第四方面，提供了一种用于促进网络中的定时同步的网络节点。所述网络节点包括收发机、处理器和存储器。所述存储器包含能够由所述处理器执行的指令，从而所述网络节点操作为：基于来自相邻网络节点的同步信号迭代地更新所述网络节点的定时值；确定所述定时值处于稳定状态；基于在所述更新的迭代中获得的多个定时值，计算由于同步信号的传播延迟而引起的偏差；以及基于所述偏差来校正所述定时值。

第一方面的上述实施例也适用于第二、第三和第四方面。

利用本公开的实施例，基于本地观察来计算由于同步信号的传播延迟引起的偏差，并且基于所述偏差来校正定时值。以这种方式，可以从定时更新过程中去除或至少减轻传播延迟的影响。不需要额外的信令开销。

附图说明

通过以下参考附图的实施例的描述，以上及其他目的、特征和优点将更为清楚，其中：

图1是示出了分布式同步的场景的示意图；

图2是示出了迭代更新的定时值的模拟结果的示意图；

图3是示出了根据本公开实施例的用于促进网络中的定时同步的方法的流程图；

图4是根据本公开实施例的用于促进网络中的定时同步的网络节点的框图；以及

图5是根据本公开另一实施例的用于促进网络中的定时同步的网络节点的框图。

具体实施方式

以下将参考附图，详细描述本公开的实施例。应当注意，以下实施例仅用于说明，而不限制本公开的范围。

在描述本公开的实施例之前，将首先介绍定时估计的数学模型。在节点i处，节点j的定时值被估计并且可以表示为：

其中是节点j的估计定时值，β_j是节点j的实际定时值(即，节点j实际发送同步信号的定时)，β′_j是由于例如节点i和节点j之间的无线电链路的质量而导致的估计误差，并且PD_ji表示从节点j到节点i的同步信号的传播延迟。可以通过利用非相干检测算法，例如最大似然(ML)算法或最小均方误差(MMSE)算法来估计定时值

然后，节点i根据以下迭代等式更新其本地定时值：

其中n是迭代索引，β_i是节点i的定时值，M是相邻节点的数量。

将(1)代入(2)得到：

从等式(3)的最后一项可以看出，每次迭代地更新定时值时将包括累积传播延迟的影响。结果，每个节点的定时值将不断增加。

现在参考图2，图2示出了迭代更新的定时值的模拟结果。在该模拟中，假设总共有100个节点，并且通过具有自由空间路径损耗模型的加性高斯白噪声(AWGN)信道来发送62点LTE同步信号。图2的横轴表示迭代的次数，并且图2的纵轴表示以循环前缀(CP)长度为单位的节点的定时值。可以从图2看出，节点的初始定时值分布在从-3个CP长度到1个CP长度的范围内，并且在大约100次迭代之后，节点的定时值收敛，即，任意一对节点的定时值之间的差小于预定阈值。还可以从图2中看出，在收敛后，每个节点的定时值不断增加。尽管定时值的连续增加可能不会损害节点之间的通信，但是当这些节点是AN(eNB)时会出现问题。例如，为了在eNB和其服务的UE之间进行通信，需要eNB的定时值在eNB和UE之间的重新同步间隔内不应增加多于一个CP长度。因此，eNB的定时值的连续增加将导致eNB和UE之间的短的重新同步间隔，这是低效的，并且将导致eNB和UE之间的增加的信令开销以及在UE处增加的功耗。

本发明的发明人认识到，如图2所示，定时值的增加基本上是线性的，这是因为在收敛之后，等式(3)中的项(β_j(n)+β′_j(n))将对于不同节点收敛到相似值，从而所述增加主要由累积延迟引起，该累积延迟是基本上恒定的分量(即其不随迭代操作而变化)。本发明人进一步认识到，通过从定时值中消除该基本上恒定的分量，可以去除或至少减轻传播延迟的影响。

图3是示出了根据本公开实施例的用于促进网络中的定时同步的方法300的流程图。方法300可以应用在由多个网络节点(例如，eNB)组成的UDN中，并且可以在网络节点(例如，eNB)处执行。这里要注意，方法300的应用不限于UDN或任何特定的网络或网络拓扑。相反，该方法可以应用于以分布式方式执行网络节点之间的同步的任意网络。

方法300包括以下步骤。

在步骤S310，基于来自相邻网络节点的同步信号迭代地更新网络节点的定时值。

在步骤S310中，根据示例，在更新的每次迭代中，可以基于从相邻网络节点接收的同步信号来估计每个相邻网络节点的定时值。估计的定时值可以由上述等式(1)表示。如上面结合等式(1)所提到的，可以在估计中使用非相干检测算法，例如ML或MMSE。然后，可以基于所有相邻网络节点的估计定时值来更新所述网络节点的定时值。具体地，假设网络节点被表示为节点i，并且相邻网络节点被表示为节点j(j＝1，...，M)，则网络节点i的定时值β_i可以根据上述等式(2)被迭代地更新。这里，假设迭代索引n当前为n＝k，即，在步骤S310中，网络节点i的定时值β_i已被迭代地更新k次，并且网络节点的当前定时值是β_i(k)。

在步骤S320，确定定时值β_i处于稳定状态。

这里，稳定状态意味着网络节点i的定时值β_i随时间基本上均匀地变化。例如，如图2所示，在大约100次迭代之后，每个网络节点的定时值随时间均匀地变化(例如增加)。在这种情况下，从整个网络的角度来看，所有网络节点的定时值收敛。

在步骤S320中，根据示例，如果定时值β_i已经被更新了至少预定次数，则可以确定定时值β_i处于稳定状态。

例如，在图2所示的示例中，如果定时值β_i已经被更新了至少100次(即，k≥100)，则可以确定定时值β_i处于稳定状态。

备选地，如果两个最新增量之间的差小于预定阈值，则可以确定定时值β_i处于稳定状态。这里，每个增量被定义为网络节点的两个连续定时值之间的差。

特别地，本文使用的增量被定义为：

Δ_i(n)＝β_i(n)-β_i(n-1)。 (4)

因此，如果满足以下条件，则可以确定定时值β_i处于稳定状态：

|Δ_i(k)-Δ_i(k-1)|＜TH₁ (5)

其中Δ_i(k)和Δ_i(k-1)表示两个最新增量(记住当前迭代索引是k)并且TH₁表示阈值。

在步骤S330，基于在所述更新的迭代中获得的多个定时值，计算由于同步信号的传播延迟而引起的偏差。

具体地，在步骤S330中，根据示例，可以计算预定数量的最新增量的算术平均值作为偏差。再次，每个增量被定义为根据等式(4)的网络节点的两个连续定时值之间的差。

换句话说，偏差可以根据下式计算：

其中B_i表示偏差，L≥i是预定数量，并且因此表示L个最新增量(记住当前迭代索引是k)。偏差B_i是累积延迟的估计(即，等式(3)中的项)。

备选地，可以计算增量的移动平均值作为偏差。再次，每个增量被定义为根据等式(4)的网络节点的两个连续定时值之间的差。

换句话说，偏差可以根据下式计算：

B_i(n)＝α*Δ_i(n)+(1-α)*B_i(n-1) (7)

其中B_i(n)是偏差，并且对于x≤x1，B_i(x)＝0，其中x1是定时值β_i第一次被确定为稳定的迭代索引，并且O＜α＜1是可以是例如0.1或0.2的移动滤波系数。

在步骤S340，基于偏差来校正定时值β_i(k)。

具体地，根据示例，可以通过从定时值β_i(k)减去通过对偏差应用因子而获得的值来校正定时值β_i(k)。例如，当根据等式(6)计算偏差时，可以根据下式校正定时值β_i(k)：

其中是校正的定时值，0＜γ≤1是应用于偏差B_i的因子，并且可以是例如0.1或0.2，并且在γ*B_i和0之间进行比较的目的是过滤不合理的负偏差。当根据等式(7)计算偏差时，等式(8)中的项B_i应该被替换为B_i(n)。

备选地，如果偏差大于0，则可以通过从定时值β_i(k)减去常数值来校正定时值β_i(k)。也就是说，可以根据下式来校正定时值β_i(k)：

其中是校正的定时值，δ＞0是恒定值，并且可以是例如10或50μs，并且在B_i和0之间进行比较的目的是过滤不合理的负偏差。当根据等式(7)计算偏差时，等式(9)中的项B_i应该被替换为B_i(n)。

然后，在下一次迭代(n＝k+1)中，网络节点i在校正的定时值发送同步信号。

以这种方式，可以从定时更新过程中去除或至少减轻累积传播延迟的影响，而不增加信令开销。与传统的定时提前更新不同，在方法300中不需要估计在每对节点之间的每个单独链路上的传播延迟，而这将耗费计算量。

对应于如上所述的方法300，提供了一种用于促进网络中的定时同步的网络节点。所述网络节点包括适于以下操作的装置：基于来自相邻网络节点的同步信号迭代地更新所述网络节点的定时值；确定所述定时值处于稳定状态；基于在所述更新的迭代中获得的多个定时值，计算由于同步信号的传播延迟而引起的偏差；以及基于所述偏差来校正所述定时值。

图4是根据本公开实施例的用于促进网络中的定时同步的网络节点400的框图。

如图4所示，网络节点400包括更新单元410，其被配置为基于来自相邻网络节点的同步信号迭代地更新网络节点的定时值。网络节点400还包括确定单元420，被配置为确定定时值处于稳定状态。网络节点400还包括计算单元430，被配置为基于在所述更新的迭代中获得的多个定时值，计算由于所述同步信号的传播延迟而引起的偏差。网络节点400还包括：校正单元440，被配置为基于所述偏差来校正所述定时值。

在一个实施例中，更新单元410被配置为在每次迭代中：针对所述相邻网络节点中的每一个相邻网络节点，基于从该相邻网络节点接收的同步信号来估计该相邻网络节点的定时值；以及基于所有相邻网络节点的估计定时值来更新所述网络节点的定时值。

在一个实施例中，确定单元420被配置为如果所述网络节点的定时值已经被更新至少预定次数，则确定所述定时值处于稳定状态。

在一个实施例中，确定单元420被配置为如果两个最新增量之间的差小于预定阈值，则确定所述定时值处于稳定状态，其中每个增量被定义为所述网络节点的两个连续定时值之间的差。

在一个实施例中，计算单元430被配置为计算预定数量的最新增量的算术平均值作为所述偏差，其中每个增量被定义为所述网络节点的两个连续定时值之间的差。

在一个实施例中，计算单元430被配置为计算增量的移动平均值作为所述偏差，其中每个增量被定义为所述网络节点的两个连续定时值之间的差。

在一个实施例中，校正单元440被配置为从定时值减去通过对所述偏差应用因子而获得的值。

在一个实施例中，校正单元440被配置为如果所述偏差大于0，则从所述定时值减去常数值。

单元410至440中的每一个可以被实现为纯硬件方案或软件和硬件的组合，例如以下各项中的一个或多个：处理器或微处理器和恰当的软件以及用于存储该软件的存储器、可编程逻辑器件(PLD)或其他电子组件或被配置为执行如图3中所示的上述动作的处理电路。

图5是根据本公开另一实施例的用于促进网络中的定时同步的网络节点500的框图。

网络节点500包括收发机510、处理器520和存储器530。存储器530包含能够由所述处理器520执行的指令，其中，所述网络节点500操作为：基于来自相邻网络节点的同步信号迭代地更新所述网络节点的定时值；确定所述定时值处于稳定状态；基于在所述更新的迭代中获得的多个定时值，计算由于同步信号的传播延迟而引起的偏差；以及基于所述偏差来校正所述定时值。

本公开还提供至少一个具有非易失性或易失性存储器形式的计算机程序产品，例如电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、闪存和硬盘驱动。计算机程序产品包括计算机程序。计算机程序包括：代码/计算机可读指令，当其被处理器520执行时使得网络节点500执行例如之前结合图3描述的过程的动作。

计算机程序产品可被配置为以计算机程序模块构造的计算机程序代码。计算机程序模块可以实质上执行图3中示出的流程的动作。

处理器可以是单个CPU(中央处理器)，但是也可以包括两个或更多个处理器。例如，处理器可以包括通用微处理器；指令集处理器和/或相关芯片集和/或专用微处理器(例如，专用集成电路(ASIC))。处理器也可以包括用于高速缓存目的的板载存储器。计算机程序可以由与处理器相连的计算机程序产品来承载。计算机程序产品可以包括其上存储计算机程序的计算机可读介质。例如，计算机程序产品可以是闪存、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)或EEPROM，并且上述计算机程序模块在备选实施例中可以用存储器的形式在不同的计算机程序产品上分布。

以上已参考本发公开的实施例描述了本公开。应当理解，本领域技术人员可以做出各种修改、变化和添加，而不脱离本公开的精神和范围。因此，本公开的范围不限于以上特定实施例，而是仅由所附权利要求来界定。