一种NB‑IoT系统下行链路中的小区搜索系统的制作方法

本发明涉及一种nb-iot系统下行链路中的小区搜索系统，主要涉及专利分类号h04电通信技术h04b传输h04b1/00不包含在h04b3/00至h04b13/00单个组中的传输系统的部件；不以所使用的传输媒介为特征区分的传输系统的部件h04b1/69扩频技术h04b1/707利用直接序列调制的h04b1/7073同步方面h04b1/7083小区搜寻，例如使用三级方法。

背景技术：

nb-iot系统中，初始小区搜索过程是用户终端与基站之间建立下行通信链路的前提，其主要目的是实现下行链路在时间、频率上的同步和获取物理层小区标识(cellid)。nb-iot系统下行采用正交频分复用(ofdm)技术，该技术的基本原理是将高速串行数据流经过串并转换后变成多路并行低速数据流，并调制到多个正交的子载波上传输，因为其要求子载波间满足正交性，因此与单载波系统相比，ofdm系统易受频率偏差的影响。由于发射机的载波频率与接收机本地振荡器间存在频率偏差，或由于多普勒效应，ofdm系统的子载波间的正交性会遭到破坏，从而导致子载波间干扰，所以频率同步要尽可能精确。时间同步是为了确定系统帧的起始位置和ofdm符号的起始位置，在多经信道中，时间同步不准确会造成符号间干扰，对系统性能影响很大，因此要求时间同步尽可能精确。

在现有技术中典型的nb-iot系统采样时间ts＝1/30720000秒，其时域结构如图1所示，每个系统帧时间为10毫秒(ms)，包含10个子帧，每个子帧时间为1ms，包含2个时隙，每个时隙时间为0.5ms，包含7个正交频分复用符号(symbol)，每个符号长度为2048个采样点并加上cp的长度，其中第0个symbol的cp长度为160个采样点，第1到第6个symbol的cp长度为144个采样点，所以每一个子帧包含14个symbol，长度为30720个采样点。npss信号位于系统帧的第5个子帧，nsss信号位于偶位系统帧的第9个子帧。

技术实现要素：

针对现有npss信号检测技术在频偏较大情况下，时间同步不准的问题，本发明提出了一种可以抵抗较大频偏的npss信号检测系统，首先采用分段相关进行定时粗同步，然后采用模值相关的方法进行定时粗同步修正和定时细同步，模值相关方法的引入使得定时同步的抗频偏能力大大提高。

在储存本地npss信号时，本发明只需储存一个symbol的npss时域降采样信号和频域信号即可，而不需要将整个子帧的npss时域降采样信号和频域信号全部储存至本地，空间复杂度降低。

进行频偏估计时，首先将本地npss信号乘以一定步长的频偏与接收到的主同步信号进行相关运算，求得粗频偏估计，粗频偏补偿后可以保证信号的频偏控制在一定步长以内；进行精频偏估计时，不是将一个symbol内的npss信号与本地信号共轭相乘后分为两段做相关，而是跨symbol进行，这样可以将精频偏估计范围减小至一定范围内，既满足了频偏估计的范围要求又最大限度的提高了精频偏估计的精度。

进行nsss信号检测时，根据zc序列的中心对称性，可在接收的nsss频域信号与本地nsss频域信号相关之前，先确定出nf和q的候选值，然后使用接收到的nsss频域信号与候选值内的本地nsss频域信号做相关，而无需与所有的本地nsss频域信号做相关，减小了时间复杂度。

附图说明

为了更清楚的说明本发明的实施例或现有技术的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明nb-iot时域结构示意图

图2为本发明nb-iot系统小区搜索功能模块图

图3为本发明npss信号检测功能模块图

图4为本发明频率同步功能模块图

图5为本发明nsss信号检测功能模块图

图6为本发明nf和cellid检测流程图

图7为本发明时偏估计对比图

图8为本发明频偏估计对比图

具体实施方式

为使本发明的实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚完整的描述：

本发明使用的技术缩略语如下：

nb-iotnarrowbandinternetofthings窄带物联网

npssnarrowbandprimarysynchronizationsignal主同步信号

nsssnarrowbandsecondarysynchronizationsignal辅同步信号

cpcyclicprefix循环前缀

ifftinversefastfouriertransformation快速傅里叶反变换

ofdmorthogonalfrequencydivisionmultiplexing正交频分复用

cellid物理层小区标识

nf系统帧号

symbol正交频分复用符号

ε归一化频偏，即频偏与子载波间隔(15khz)的比值

如图1-6所示，一种nb-iot系统下行链路中的小区搜索系统主要包括：

npss信号检测单元

npss信号检测功能框图如图3所示，首先生成本地npss频域信号，变换至时域并进行降采样处理，然后对接收的21ms数据进行降采样处理，使用降采样后的数据进行定时粗同步，定时粗同步修正后使用未降采样的数据进行定时细同步，完成npss信号的检测。

npss信号在频域是一个zadoff-chu序列，其生成表达式为：

其中，根序列索引u＝5，l为symbol号，s(l)取值如表1所示：

表1s(l)取值表

可以发现，每个symbol的npss信号只相差一个符号位s(l)，为了减少空间复杂度，只需生成一个symbol的频域npss信号即可，其生成表达式为：

然后，将npss_loc_fre(n)变换至时域，生成一个symbol的时域npss信号：

为了减小计算量，对信号npss_loc_ti(n)进行16倍降采样处理，如式(4)所示，得到的信号记为npss_loc_ti_sam(n)，长度为128个采样点。

npss_loc_ti_sam(n)＝npss_loc_ti(16n),n＝0,1,...,127(4)

npss信号位于系统帧的第5个子帧，则在接收到的21ms数据中，必包含两个子帧的npss信号。

npss信号检测实际使用前11ms数据，记为re(n)，长度为337920个采样点，对信号re(n)进行16倍降采样处理，得到的信号记为re_sam(n)，长度为21120个采样点。

用npss_loc_ti_sam(n)和re_sam(n)做滑动相关，每滑动一个点，从re_sam(n)中取出一个子帧的数据，记为re_sam_sf(m)，m＝0,1,…,m-1，m＝1920，则re_sam_sf(m)＝re_sam(n+m)，n＝0,1,…,19200，将re_sam_sf(m)分为14个symbol，第l个symbol的数据(不包含cp)记为re_saml(n)，n＝0,1,…,127，则re_saml(n)＝re_sam_sf(137l+10+(l≥7)+n)，l＝0,1,…,13，其中(l≥7)表示一个值，当l<7时，(l≥7)＝0，当l≥7时，(l≥7)＝1。对于npss信号，前3个symbol信号为0，使用后11个symbol信号re_saml(n)与本地信号npss_loc_ti_sam(n)做分段相关(段数取2，每段长度64)，并求和，如式(5)所示：

其中，n＝0,1,…,19200，即共滑动一帧的长度。求取corr(n)的最大值，其最大值对应的标号n即为定时粗同步位置，即

因为频偏的影响，上述过程得到的定时粗同步有一定偏差，需要对其进行修正，在得到的粗同步位置coarse_start_time两侧各取20个点，用npss_loc_ti_sam(n)和re_sam(n)做滑动相关。

在使用信号npss_loc_ti_sam(n)与信号re_saml(n)做相关时，不再使用分段相关，而使用npss_loc_ti_sam(n)和re_saml(n)的模进行相关，以抵抗频偏对时偏的影响，如式(6)所示。

其中，n＝coarse_start_time-20,coarse_start_time-19,…,coarse_start_time+20。求取corr_rev(n)的最大值，其最大值对应的标号n即为定时粗同步的修订值，即

以上求取时偏的过程都是采用的16倍降采样信号，为了得到定时细同步，在得到start_time_rev后，

首先将其乘以16变换至未降采样数据的时偏估计，然后在其两侧各取64个点，在未降采样的数据re(n)上进行滑动，每滑动一个点，从re(n)中取出一个子帧的数据，记为re_sf(n)，n＝0,1,…,n-1，n＝30720，然后再进行16倍降采样，得到的信号记为re_sam_sf'(n)，n＝0,1,…,n'-1，n'＝1920，第l个symbol的数据记为re_sam'l(n)，长度为128，对信号npss_loc_ti_sam(n)和re_sam'l(n)的模进行相关，如式(7)所示：

其中，n＝start_time_rev*16-64,start_time_rev*16-15,…,start_time_rev*16+64。求取corr_acc(n)的最大值，其最大值对应的标号n即为定时细同步，即该值为npss信号开始的位置。

频率同步单元

频率同步功能框图如图4所示，根据start_time_acc可以得到接收到的npss信号，首先对信号进行16倍降采样，然后根据降采样的npss信号计算粗频偏估计，对信号进行粗频偏补偿，然后进行精频偏估计。

将接收到的npss信号进行16倍降采样处理，记为npss_re_ti_sam(n)，则：

npss_re_ti_sam(n)＝re(start_time_acc+16n),n＝0,1,...,n-1(8)

其中n＝1920，npss_re_ti_sam(n)为一个子帧的数据，将其分为14个symbol，第l个symbol的数据(不包含cp)记为npss_re_ti_saml(n)，n＝0,1,…,128-1，则npss_re_ti_saml(n)＝npss_re_ti_sam(137l+10+(l≥7)+n)，l＝0,1,…,13。

本地npss降采样信号为npss_loc_ti_sam(n)，发生频偏时若忽略噪声的影响，则接收到第l个symbol的npss信号为：

其中，ε为归一化频偏，△l＝137l+10+(l≥7)。将接收到的第l个symbol的npss降采样信号与本地npss降采样信号共轭相乘：

yl(n)＝s(l)npss_loc_ti_sam^*(n)npss_re_ti_saml(n),n＝0,1,...,127(10)

对yl(n)补偿频偏并求和，然后将后11个symbol的结果相加如式(11)所示。

其中ε为归一化频偏估计。求取y_sum(ε)的最大值，其最大值对应的标号ε即为粗频偏估计，即求得的粗频偏估计为对接收到的npss降采样信号npss_re_ti_sam(n)使用进行补偿，得到补偿后的npss信号为：

其中，n＝1920。

下面对信号进行精频偏估计。npss_cmp(n)为一个子帧的数据，将其分为14个symbol，第l个symbol的数据(不包含cp)记为npss_cmpl(n)，n＝0,1,…,128-1，则npss_cmpl(n)＝npss_cmp(137l+10+(l≥7)+n)，l＝0,1,…,13。对信号npss_cmpl(n)做如式(9)、式(10)相同操作，可得：

其中，为精频偏估计，△l＝137l+10+(l≥7)。令y3'(n)与y5'(n)共轭相乘并相加：

其中，△＝△5-△3＝274。同理，对y4'(n)与y6'(n)、y7'(n)与y9'(n)、y8'(n)与y10'(n)、y11'(n)与y13'(n)做相同的操作，求出p值并求和，得到p_sum，求得的精频偏估计为：

精频偏的估计范围为(-0.234,0.234)，粗频偏估计误差为(-0.2,0.2)，所以精频偏估计可以补偿粗频偏估计误差并最大限度的提高了频偏的估计精度。最终估计出的信号的频偏估计为

nsss信号检测单元

nsss信号检测功能框图如图5所示，首先将降采样后的npss信号补偿频偏后变换至频域，根据本地生成的npss频域信号得到信道估计和nsss信号阈值，然后根据start_time_acc得到接收到的nsss信号，将信号降采样并补偿频偏后变换至频域，对nsss频域信号进行信道补偿，利用nsss信号自身特征确定帧号与cellid候选值，然后生成本地的nsss频域信号，与nsss频域接收信号做互相关，最终获取nf的低3bit信息与cellid。

接收到的npss降采样信号记为npss_re_ti_sam(n)，频偏估计为freoffset，按照式(12)将替换为freoffset计算补偿频偏后的npss信号记为npss_cmp(n)，将其分为14个symbol，第l个symbol的数据(不包含cp)记为npss_cmpl(n)，n＝0,1,…,127，则npss_cmpl(n)＝npss_cmp(137l+10+(l≥7)+n)，l＝0,1,…,13。将信号npss_cmpl(n)按照式(17)变换至频域，得到第l个symbol的npss的频域接收号npss_re_frel(k)。

其中l＝3,4,…,13。设npss信号频域的资源网格为npss_re_fre_vec(k,l)，其中k＝0,1,…,11，l＝0,1,…,13。资源网格表示信号的时-频分布，将npss_re_frel(k)按照l值和k值对应填入资源网格中即得到了接收到的npss信号的频域资源网格。

由式(2)可得，一个symbol的本地npss频域信号为npss_loc_fre(n)，则第l个symbol的本地npss频域信号为s(l)npss_loc_fre(n)，将其填入资源网格中即得到了本地的npss频域资源网格npss_loc_fre_vec(k,l)，则得到的信道估计为如式(18)所示：

ce′(k,l)＝npss_re_fre_vec(k,l)/npss_loc_fre_vec(k,l)(18)

其中k＝0,1,…,10，l＝3,4,…,13。ce′(k,l)第l个symbol上的幅度均差为abs表示求模值运算，角度均差为angle表示求角度运算，采用典型内插算法将信道估计扩展，得到ce(k,l)，其中k＝0,1,…,10,11，l＝3,4,…,13，则ce(11,l)的幅度值为ce_mag(11,l)＝abs(ce′(10,l))+ce_mag′(l)，角度值为ce_ang(11,l)＝angle(ce′(10,l))+ce_ang′(l)，则ce(k,l)取值如式(19)所示。

将npss_re_fre_vec(k,l)和npss_loc_fre_vec(k,l)反资源网格映射，即按照资源网格映射的位置，依次取出每一个symbol中的数据，然后将数据串接，即可得到npss频域接收信号npss_re_fre(n)和频域本地信号npss_loc_fre(n)，长度为121。nsss信号阈值由频域npss信号得到，如式(20)所示：

nsss信号位于偶数位系统帧的第9个子帧，则在21ms数据中，必存在一个子帧的nsss信号。

根据start_time_acc可以得到两个接收到的nsss信号，只有一个是实际存在的nsss信号，将其记为nsss_re_ti(n)，对信号nsss_re_ti(n)进行16倍降采样得到信号nsss_re_ti_sam(n)，对其按照上述操作进行频偏补偿并变换至频域，得到nsss信号资源网格nsss_re_fre_vec(k,l)，按照式(21)对其进行信道补偿，得到补偿后的nsss频域信号nsss_re_fre_vec_cmp(k,l)。

nsss_re_fre_vec_cmp(k,l)＝nsss_re_fre_vec(k,l)/ce(k,l)(21)

将nsss_re_fre_vec_cmp(k,l)反资源网格映射，即可得到nsss频域信号nsss_re_fre(n)，长度为131。

nsss本地信号在频域是一个zadoff-chu序列，其生成表达式为：

其中

n＝0,1,...,131

n′＝nmod131

m＝nmod128

mod表示取余操作。bq(m)如表2所示：

表2bq(m)取值表

对于接收信号，若忽略噪声影响，则：

对信号nsss_re_fre(n)补偿bq(m)得：

由式(24)可得：

当nf＝0或4时，zc(n)具有中心对称性即zc(n)＝zc(130-n)。令q＝0,1,2,3，nf＝0,2,4,6，对nsss_re_fre(n)做补偿得：

对其前后两部分共轭求和得：

定义corr(q,nf)最大值对应的nf为nf_max，q为q_max，则nf的候选值为(nf_max,(nf_max+4)mod8)，q的候选值为q_max。

令nf＝0,2,4,6，cellid＝0,1,…,503，如式(22)所示生成本地nsss频域信号nsss_loc_fre(n,nf,cellid)保存至本地。根据start_time_acc按照前文所述方法从接收到的21ms数据中得到两个nsss频域补偿信号分别记为nsss_re_fre0(n)、nsss_re_fre1(n)，计算出的nf的候选值设为nf0、nf1，使用nsss_re_frei(n)与nsss_loc_fre(n,nf,cellid)进行相关运算如式(28)所示，检测流程如图6所示，当corrnsss>nsss_thresh时，本地信号对应的nf和cellid值即为计算得到的nf的低3bit信息与cellid。

实施例1

为了验证本发明的有效性，进行了若干测试。实验输入为从接收天线接收到的21ms数据。

图7为时偏估计对比图，使用分段相关法与本发明方法进行对比，对输入数据加入-1.8～1.8的归一化频偏，每个频偏对应的每种算法仿真100次，检测到的时偏的均方根误差(rmse)如图所示，由图像可知本发明的时偏估计方法抗频偏能力较强，在大频偏情况下估计的时偏依然准确。图8为频偏估计对比图，使用将一个symbol内的npss信号与本地信号共轭相乘后分为两段做相关的方法(记为方法一)与本发明方法进行对比，在不同的信噪比(snr)下，对数据随机加入(-1,1)范围的归一化频偏，每种信噪比下每种算法仿真100次，使用频率同步跟踪算法计算补偿过频偏后的数据的归一化频偏，再将其乘以15khz作为估计频偏与实际频偏的差值，检测到的频偏的rmse如图所示，由图像可知本发明的频偏估计结果更接近于实际频偏值，精度更高。表3为nsss信号检测时间对比表，使用直接相关的方法与本发明方法进行对比，数据表明本发明的nsss信号检测所用时间更少，时间复杂度降低。在储存本地npss信号时，本发明只需储存一个symbol的npss时域降采样信号和频域信号即可，空间复杂度降低。

表3nsss信号检测时间对比表

以上所述，仅为本实施例较佳的具体实施方式，但本实施例的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本实施例揭露的技术范围内，根据本实施例的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本实施例的保护范围之内。