基于窄带物联网协议的小区搜索方法及系统与流程

本发明涉及物联网通信领域，尤其涉及一种基于窄带物联网协议的小区搜索方法及系统。

背景技术：

随着智能城市、大数据时代的来临，无线通信将实现万物连接。很多企业预计未来全球物联网连接数将是千亿级的时代。目前已经出现了大量物与物的联接，然而这些联接大多通过蓝牙、wi-fi等短距通信技术承载，非运营商移动网络。为了满足不同物联网业务需求，根据物联网业务特征和移动通信网络特点，3gpp根据窄带业务应用场景开发了nb-iot以适应蓬勃发展的物联网业务需求。

“万物互联”实现的基础之一在于数据的传输，不同的物联网业务对数据传输能力和实时性都有着不同要求。目前低速率业务市场急需开拓，而低速率业务市场其实是最大的市场，如建筑中的灭火器、科学研究中使用的各种监测器，此类设备在生活中出现的频次很低，但汇集起来总数却很可观，这些数据的收集用于各类用途，比如改善城市设备的配置等等。nb-iot就是一种新的窄带蜂窝通信lpwan(低功耗广域网)技术，可以帮助我们解决这个问题。

基于蜂窝的窄带物联网(nb-iot)构建于蜂窝网络，只消耗180khz的带宽，可直接部署于gsm网络、umts网络或lte网络，以降低部署成本，并且实现平滑升级。nb-iot聚焦于低功耗广覆盖(lpwa)物联网(iot)市场，是一种可在全球范围内广泛应用的新兴技术，具有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗低、架构优等特点。nb-iot使用license频段，可采取带内、保护带或独立载波等三种部署方式，与现有网络共存。

lte共有504个唯一的小区标识，分成168个物理层小区标识组，每一个小组包含3个唯一标识，小区标识能够确定接收端的位置。小区搜索时可以先通过主同步信号进行组内搜索，再由辅同步信号进行小区组搜索，从而简化运算。而nb-iot没有小区分组的技术，同步信号的产生也与lte不同。

技术实现要素：

(一)要解决的技术问题

本发明的目的在于提供一种基于窄带物联网协议的小区搜索方法及系统，以解决上述的至少一项技术问题。

(二)技术方案

本发明的一方面，提供了一种基于窄带物联网协议的小区搜索方法，包括步骤：

对基站产生的原始信号进行处理，得到实际辅同步信号；

根据不同的小区id值，将所述实际辅同步信号与预定辅同步信号进行相关运算，得到不同的相关结果；

对所述不同的相关结果进行取模操作，得到不同的取模结果，确定最大的取模结果对应的小区id值。

在本发明的一些实施例中，对基站产生的原始信号进行处理，包括对该原始信号进行调制：

将所述原始信号变换为时域信号；

对时域信号设置小数频偏，得到小数频偏信号；

对所述小数频偏信号增加循环前缀，得到带有循环前缀的信号；

对所述带有循环前缀的信号进行加窗处理，得到加窗信号。

在本发明的一些实施例中，所述循环前缀的长度为h，从循环前缀的第g位开始截取，其中，1≤g≤h，h和g分别为正整数，将截取信号的傅里叶变换结果乘以得到所述实际辅同步信号。

在本发明的一些实施例中，对原始信号进行处理，得到实际辅同步信号，还包括：

对所述加窗信号进行传播模拟，得到模拟信号；

对所述模拟信号从循环前缀中的一个位置开始截取，得到与所述小数频偏信号相同长度的截取信号；

对所述截取信号进行时域到频域的变换，得到频域信号；

根据频域信号中的主同步信号所在子帧的位置，确定辅同步信号在频域信号中所在子帧的位置，得到该频域信号中的实际辅同步信号。

在本发明的一些实施例中，从所述频域信号中每隔一帧获取实际辅同步信号，以及该频域信号的剩余帧的实际辅同步信号，得到取模结果，将较大的取模结果作为频域信号的偶数帧的取模结果。

在本发明的一些实施例中，所述相关结果还由将不同取样的偶数帧与所述预定辅同步信号分别进行相关运算，并进行相加或者求平均值得到。

在本发明的一些实施例中，所述预定辅同步信号为：

其中，bq(m)为元胞数组，θf为循环移位，nf为帧的编号，nf为自然数；0≤n≤131，n′＝nmod131，m＝nmod128，mod指取余，指小区id值，为正整数，且

在本发明的一些实施例中，将所述实际辅同步信号与所述预定辅同步信号进行相关运算，得到相关结果，具体包括步骤：

将实际辅同步信号a+bj与预定辅同步信号d(n)进行乘积计算，得到乘积结果其中，c-dj为的共轭复数；

将每一帧的辅同步信号在频域信号中所在子帧中的11*12个乘积结果相加，得到各小区id值对应的不同的相关结果。

在本发明的一些实施例中，其中，所述传播模拟具体包括：

对所述加窗信号添加多径干扰，得到干扰后的信号；

对所述干扰后的信号添加高斯白噪声，得到所述模拟信号。

基于本发明的同一构思，本发明还提供了一种基于窄带物联网协议的小区搜索系统，包括：

存储器，用于存储操作指令；

处理器，用于根据所述操作指令执行前述的小区搜索方法。

(三)有益效果

本发明的基于窄带物联网协议的小区搜索方法及系统，相较于现有技术，具有以下优点：

1、通过对原始信号进行处理，得到实际辅同步信号，将其与预定辅同步信号进行相关运算，再取模，确定最大的取模结果对应的小区id值，能够精确定位接收到原始信号的接收端的位置，解决了nb-iot小区不分组的情况下小区搜索难度大、运算复杂等问题，且考虑了剩余时间偏差、奇偶帧不能确定等因素，有较强的实用性。

2、还可以通过测多个偶数帧取平均或者求和，有效降低了白噪声的影响，可达到较高的准确率。

附图说明

图1为本发明实施例的基于窄带物联网协议的小区搜索方法的步骤示意图。

图2为本发明实施例的小区搜索方法中s1的子步骤示意图。

图3为本发明实施例的小区搜索方法中子步骤s101的分步骤示意图。

图4a为本发明实施例的信噪比为-2.6db时的仿真示意图。

图4b为本发明实施例的信噪比为-12.6db时的仿真示意图。

图4c为本发明实施例的信噪比为-15db时的仿真示意图。

图4d为本发明实施例的信噪比为-15db时蒙特卡洛仿真的结果示意图。

图5为本发明实施例的步骤s2的子步骤示意图。

图6为bq(m)的排列规律说明示意图。

图7为随n周期性变化的示意图。

图8为nb-iot的信号帧窄带辅同步信号帧格式的示意图。

图9为本发明实施例的基于窄带物联网协议的小区搜索系统的结构示意图。

具体实施方式

基于nb-iot没有小区分组的技术，同步信号的产生也与lte不同的技术问题。在nb-iot的下行接收机系统中，通过检测信号帧的子帧中的辅同步信号(nsss)来获得所接收信号的小区id值。本发明的基本工作方法是：用接收到的辅同步信号与存储的辅同步信号做相关，当存储信号的小区id值与接收信号帧的小区id值相同时，相关性最强，共轭相乘的模最大。故本发明提供了一种基于窄带物联网协议的小区搜索方法，通过将实际辅同步信号与预定辅同步信号进行相关运算，并对运算结果进行取模操作，得到取模结果，得到最大的取模结果对应的小区id值，从而实现小区的搜索。其中，该最大的取模结果对应的小区id值对应着接收原始信号的接收端的位置。

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明进一步详细说明。

本发明中相关结果反应了两个复数变量在相对位置上互相匹配的程度，相关运算主要具有以下步骤：先对一个复数变量取共轭复数，将该共轭复数与另一个复数变量进行乘积运算，再对乘积运算的结果进行相加运算。

本发明的一方面，提供了一种基于窄带物联网协议的小区搜索方法，图1为本发明实施例的基于窄带物联网协议的小区搜索方法的步骤示意图，如图1所示，该搜索方法包括步骤：

s1、对基站产生的原始信号进行处理，得到实际辅同步信号；

s2、根据不同的小区id值，将所述实际辅同步信号与预定辅同步信号进行相关运算，得到不同的相关结果；

s3、对所述不同的相关结果进行取模操作，得到不同的取模结果，确定最大的取模结果对应的小区id值。

接下来，对每个步骤进行详细说明。图2为本发明实施例的小区搜索方法中s1的子步骤示意图，如图2所示，步骤s1具体包括步骤：

s101、对基站产生的原始信号进行调制和传播模拟，得到模拟信号；

更详细地，图3为本发明实施例的小区搜索方法中子步骤s101的分步骤示意图，如图3所示，子步骤s101具体包括以下分步骤：

首先，对基站产生的原始信号进行调制：

s1011、将基站产生的频域信号形式的原始信号变换为时域信号。该原始信号一般为脉冲形式的数字信号，将频域信号变换为时域信号一般采用ifft(快速逆傅里叶变换)或者逆傅里叶变换；

s1012、对时域信号设置小数频偏，得到小数频偏信号。对时域信号设置小数频偏，得到小数频偏信号；因为npss(主同步信号)只能进行初步校准，消除整数频偏，因此，此处需要将时域信号的小数频偏设置为50hz。假设载波频率间隔δf＝15khz，50hz相当于15khz的将dft中的k变为即可得到频偏50hz的信号。

s1013、对所述小数频偏信号增加循环前缀，得到带有循环前缀的信号。对所述小数频偏信号增加循环前缀，得到带有循环前缀的信号；一个时隙中有7个符号，设定之前的ifft变换为128点的ifft变换。举例来说，第一个符号的cp长度为10，其余为9。此时得到的信号是带有循环前缀的时域信号。由于每个时隙的第一个符号与其他符号循环前缀的长度不同，因此以子帧为单位处理。

s1014、对所述带有循环前缀的信号进行加窗处理，得到加窗信号。本实施例中，采用的是升余弦窗，旁瓣宽度为2。

接着，对调制得到的加窗信号进行传播模拟：

s1015、对所述加窗信号添加多径干扰，采用瑞利衰落信道模型，分别设置各路信号的多径延时和功率，得到干扰后的信号；

s1016、对所述干扰后的信号添加高斯白噪声，得到所述模拟信号。本发明实施例在信噪比分别取-2.6db、-12.6db、-15db的情况下做仿真。图4a至图4c为本发明实施例的信噪比为-2.6db、-12.6db、-15db时的仿真示意图，从图中可以看到，在横坐标为300时出现最大峰值，此时的相关性最大，所以得到接收信号的小区id为300。图4d为本发明实施例的信噪比为-15db时蒙特卡洛仿真的结果示意图，仿真结果表明随着测试帧数的增加，检测的准确率呈上升趋势，并逐渐趋于某一定值。

在此之后，进行步骤s102、对所述模拟信号从循环前缀中的一个位置开始截取，得到与所述小数频偏信号相同长度的截取信号；

在此之前，所述循环前缀的长度为h，从循环前缀的第g位开始截取，其中，1≤g≤h，h和g均为正整数，将截取信号的快速傅里叶变换结果再乘以得到所述实际辅同步信号。举例来说，为了方便部分截取时作统一处理，cp长度为10的符号舍去前5个点和后5个点，cp长度为9的符号舍去前4个点和后5个点，这两种截取操作均等效于将原序列右移5个单位。

s103、对所述截取信号进行时域到频域的变换，得到频域信号；为了恢复出原symbol的ifft变换前的频域数据，根据dft圆周移位的性质，可先对截取的128点数据作fft(快速傅里叶)变换或者傅里叶变换，再乘以得到的128点数据的第1个数据对应直流子载波，近似为0，第123～128个和第2～7个分别对应频率从低到高的12个数据。

s104、根据频域信号中的主同步信号所在子帧的位置，确定辅同步信号在频域信号中所在子帧的位置，得到该频域信号中的实际辅同步信号。对所有的频域信号如此处理，可得到各实际辅同步信号。在一些其他实施例中，还可以采用傅里叶变换完成信号从频域到时域的转变。

图5为本发明实施例的步骤s2的子步骤示意图，如图5所示，步骤s2包括以下子步骤：

s201、将实际辅同步信号a+bj与预定辅同步信号d(n)进行乘积计算，得到乘积结果其中，c-dj为的共轭复数；

其中，bq(m)为元胞数组，θf为循环移位，0≤n≤131，n′＝nmod131，m＝nmod128，其中，mod指取余，指小区id值，为整数，且

nf为帧的编号，为自然数。

d(n)的第一项bq(m)是+1或-1，由四组长度为128的序列索引得到，图6为bq(m)的排列规律说明示意图，如图6所示，q为0时，bq(m)全为1。其余三组长为128的±1序列可分别分成32*4行，观察以第一行为参考序列，其他行与该参考序列符号相同或相反，以此行为基础可得到其余所有序列。为方便索引，将bq(m)定义为一个元胞数组，并将b0(m)～b3(m)的前4个值复制到序列末尾扩展成长132的向量，与n从0取到131一一对应，省去了求模运算。

图7为随n周期性变化的示意图，如图7所示，d(n)第二项为±1或±j，对于一个给定的帧号，θf具有确定值第二项的值关于n的做周期性变化。第三项是一个模为1的复数，与小区id值和n有关。nsss的值主要由d(n)第三项决定，因此将第三项单独作为一个计算模块，给出小区id值和n，即可得到存储数据的实部和虚部。用matlab仿真时，这三部分分别考虑。

s202、将每一帧的辅同步信号在频域信号中所在子帧中的11*12个乘积结果相加，得到各小区id值对应的不同的相关结果。

图8为nb-iot的信号帧窄带辅同步信号帧格式的示意图，如图8所示，先确定该频域信号中的npss在第5号子帧，向后四个子帧及第9号子帧为nsss所在子帧。根据窄带主同步信号npss的位置找到辅同步信号nsss的位置。由于nsss只存在于偶数帧中，而定位到的npss信号帧数奇偶未知，因此需要做两次检测，在奇或偶的位置上分别隔一个帧取一组9号子帧的数据，总有一次取到的是真正的nsss信号。取的帧数越多，检测的可靠性行越高。

小区id值依次从0扫描到503，如果刚好取到实际的小区id值，则待检测的nsss数据和存储的数据相关性最大，共轭相乘结果的模最大，可根据该原理得到接收信号的小区id值。

9号子帧中的前3个符号为0，nsss只占了后11个symbol的位置，一共有11*12即132个数据，按照先频域再时域的索引顺序排列为长度为132的向量，对应n的值从0取到131。每取出一个数据，把它的实部和虚部分别保存为a和b。

根据预定辅同步信号的公式d(n)的第三项即可获得该预定辅同步信号的实部和虚部，保存为c和d，计算时用其共轭复数(c-dj)。因此，该相乘结果为

其中，第一项由元胞数组bq(m)索引得到。以上几项相乘即可得到相关结果，一组测试数据可以得到132个乘积，将这些乘积相加，然后把模保存下来。

因为nsss信号只存在于偶数帧中，但一般难以区分偶数帧还是奇数帧，因此从所述频域信号中每隔一帧获取实际辅同步信号，以及该频域信号的剩余帧的实际辅同步信号，得到取模结果，将较大的取模结果作为频域信号的偶数帧的取模结果。

小区id值从0取到503，可以得到504个这样的值，再考虑到奇偶帧分两次检测，共可得到1008个数据。找出这1008个数据中的最大值，即对应接收信号的小区id值。对于取连续n个奇数或偶数帧平均的一次小区搜索，该算法共执行了1008*528次乘法运算和1008*(524+2n)次加法运算。

更进一步地，为了提高检测准确率，以降低白噪声的影响。所述相关结果还由将不同取样的偶数帧与所述预定辅同步信号分别进行相关运算，并进行相加或者求平均值得到。

s3、对所述不同的相关结果进行取模操作，得到不同的取模结果，确定最大的取模结果对应的小区id值；

在此步骤中，只需对步骤s2得到的不同的相关结果进行取模操作，得到不同的取模结果，因为取模结果与小区id值呈正相关关系，当取模结果最大时，相关性最强，此时对应的小区id值即为接收该原始信号的小区id值。

本发明的另一方面，还提供了一种基于窄带物联网协议的小区搜索系统，图9为本发明实施例的基于窄带物联网协议的小区搜索系统的结构示意图，如图9所示，该系统包括：

存储器1，用于存储操作指令；

处理器2，用于根据存储器1中存储的操作指令执行前述的小区搜索方法。一般来说，该搜索系统可以基于matlab软件，采用matlab进行仿真，将实际辅同步信号和预定辅同步信号做相关性计算，得到最大取模结果对应的小区id值，从而精确定位接收到原始信号的接收端。同时，还解决了nb-iot小区不分组的情况下小区搜索难度大、运算复杂等问题，且考虑了剩余时间偏差、奇偶帧不能确定等因素，有较强的实用性。通过测多个帧取平均，有效降低了白噪声的影响，可达到较高的准确率。

以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。