一种5G空口时间误差提前量TA估计方法与流程

一种5g空口时间误差提前量ta估计方法
技术领域
1.本发明涉及授时技术领域，尤其涉及一种5g空口时间误差提前量ta估计方法。


背景技术：

2.5g nr中定义了ssb(synchronization signal block)，由主同步序列(pss)、辅同步序列(sss)、物理广播信道(pbch)和解调参考信号(dmrs)组合在一起构成的，主要用于下行同步。在3gpp ts 36.331和3gpp ts 38.331标准里面定义了基站每10ms向终端设备广播发送一次sfn数据帧，sfn数据帧中的sib9数据块表示了utc时间信息，utc时间是对应sfn的帧头时间；终端设备通过接收的sfn数据帧恢复出时间信息。
3.5g终端能够从终端基带获取到以下信息：(1)基带所接收到的由基站下发的sib9授时信令内容；(2)终端与当前基站间延时误差ta，该误差初始值是终端在进入基站注册时计算得到，随着终端位置信息的变化会不断计算修正延时ta的误差；(3)终端接收到用终端本地时间标记的sib9信令帧起始帧头位置，以及该信令帧的系统帧号，从而获得系统下发的准确utc时间和本地时间的时刻。
4.用户ta获得时间：
5.t＝t1+ta
‑
t26.由以上原理可知，5g空口授时中ta值是授时精度的关键。ta估计原理如图1所示。目前传统的5g授时模组基于上述基本授时原理，利用3gpp标准里无线信道测量信令簇，在同步过程中多次测量ta，以消除无线信道不确定性引入的误差。无线终端根据测量得到的延时误差ta进行动态实时补偿和调整，从而实现无线终端和基站间的精确同步。
7.这种ta估计方法特点市经过多次测量取平均值。这种方法会带来一些局限性：(1)时间损耗。5g基站每隔10ms发送信息，经过多次测量，用户需要较长的时间获得ta信息。这影响了5g授时的实时性。(2)多次测量误差。5g信号无线传输，每次测量都会存在测量误差，经过多次测量取ta平均值，误差不会消除，可能会累积，这样的累积误差会进而影响授时精度。


技术实现要素：

8.本发明主要解决现有的技术中ta估计的精度差的问题；提供一种5g空口时间误差提前量ta估计方法，减少ta估计花费的时间，减少多次ta估计带来的多次测量误差，提高ta估计的效率和5g空口授时性能。
9.本发明的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：一种5g空口时间误差提前量ta估计方法，包括以下步骤：
10.s1：建立5g空口ta网格数据集；
11.s2：获得用户终端位置；
12.s3：确定用户终端在5g基站网格的位置；
13.s4：根据5g空口ta网格数据集和用户终端在5g基站网格的位置进行ta估计。不需
要通过用户于基站的交互，一方面减少的基站的通信负担，另一方面减少了用于与基站交互带来的时间损耗。
14.作为优选，步骤s1中，5g空口ta网格数据集的建立方法为：以5g基站为中心，以r为半径，形成圆覆盖区域，通过纵线和横线按照间隔l将圆覆盖区域分割成5g基站网格区域，分别计算5g基站网格区域中每个网格的各个顶点的ta值，将所有的ta值形成5g空口ta网格数据集。通过将5g基站覆盖区域划分成网格，测量网格点上的ta值，从而获得5g覆盖区域的ta网格数据，该数据集不仅可以为之后的ta估计提供插值的数据源，其中丰富的数据资源还可以用于进一步的科学研究。
15.作为优选，步骤s2中，所述用户终端位置的获取方法为：
16.a：用户处于静止状态，根据gps定位用户终端的坐标信息，获取用户终端的位置；
17.b：用户处于移动状态，根据gps定位用户终端的坐标信息，形成用户终端移动曲线，结合用户终端移动速度，获取用户终端的预测位置。使得用户的状态不局限与传统的静态，而是可以在运动的状态下，也可以获得用户端的ta值，从而为实现动态用户的5g空口授时提供了重要参数。
18.作为优选，在步骤s4之后，还包括步骤s5：通过设置时间间隔，对用户终端的位置进行更新，根据用户终端的位置更新结果重新进行ta估计。
19.作为优选，步骤s3中，在获得用户终端位置后，获得在5g基站网格中的平面位置，用(φ
u
，λ
u
)表示坐标信息，用户终端落在5g基站网格的其中一个网格的四个顶点的坐标，分别用(φ
i
，λ
i
，i＝1,2,3,4)表示。
20.作为优选，步骤s4中，用户终端接收“5g基站ta网格数据集”，确定用户终端所在格网中四个顶点的ta值、四个顶点的坐标和用户终端的坐标，采用双线性内插法获得用户终端处的tagrid值。
21.作为优选，双线性内插法获得用户终端处的tagrid值的具体计算方法为：
[0022][0023]
其中，ta
i
(i＝1,2,3,4)表示用户终端所在格网中四个顶点的ta值，ω
i
(i＝1,2,3,4)表示用户终端所在格网中四个顶点的的权值，其中，
[0024]
ω1＝(1
‑
x
p
)
·
(1
‑
y
p
)
[0025]
ω2＝x
p
·
(1
‑
y
p
)
[0026]
ω3＝x
p
·
y
p
[0027]
ω4＝(1
‑
x
p
)
·
y
p
[0028]
[0029][0030]
本发明的有益效果是：(1)建立5g基站ta格网数据集；通过将5g基站覆盖区域划分成网格，测量网格点上的ta值，从而获得5g覆盖区域的ta网格数据；该数据集不仅可以为之后的ta估计提供插值的数据源，其中丰富的数据资源还可以用于进一步的科学研究；
[0031]
(2)ta双线插值估计；该方法一方面使得用户摆脱了多次测量ta带来的时间损耗，使得用户终端在获得位置信息的情况下，便可通过插值方法获得即时的ta估计；另一方面，多次测量引入的测量误差，限制用户终端最终的授时精度；而通过插值的方法，不会引入这些测量误差，从而可能会改进授时精度，和改善授时的不确定度；
[0032]
(3)摆脱用户状态限制；基于插值的ta估计方法，使得用户的状态不局限与传统的静态，而是可以在运动的状态下，也可以获得用户端的ta值，从而为实现动态用户的5g空口授时提供了重要参数；
[0033]
(4)该方法不需要通过用户于基站的交互，一方面减少的基站的通信负担，另一方面减少了用于与基站交互带来的时间损耗。
附图说明
[0034]
图1是本发明实施例的ta估计方法的流程框图。
[0035]
图2是本发明实施例的5g基站网格和用户终端所在网格坐标示意图。
[0036]
图3是本发明实施例的用户位置与5g网格点示意图。
具体实施方式
[0037]
下面通过实施例，并结合附图，对本发明的技术方案作进一步具体的说明。
[0038]
实施例：一种5g空口时间误差提前量ta估计方法，如图1所示，包括以下步骤：
[0039]
s1：建立5g空口ta网格数据集；5g空口ta网格数据集的建立方法为：以5g基站为中心，以r为半径，形成圆覆盖区域，通过纵线和横线按照间隔l将圆覆盖区域分割成5g基站网格区域，分别计算5g基站网格区域中每个网格的各个顶点的ta值，将所有的ta值形成5g空口ta网格数据集。
[0040]
s2：获得用户终端位置；用户终端位置的获取方法为：
[0041]
a：用户处于静止状态，根据gps定位用户终端的坐标信息，获取用户终端的位置；用户静止状态可以通过提取测量的方式获取，计算更加方便；
[0042]
b：用户处于移动状态，根据gps定位用户终端的坐标信息，形成用户终端移动曲线，结合用户终端移动速度，获取用户终端的预测位置。
[0043]
s3：确定用户终端在5g基站网格的位置；在获得用户终端位置后，获得在5g基站网格中的平面位置，用(φ
u
，λ
u
)表示坐标信息，如图2所示，用户终端落在5g基站网格的其中一个网格的四个顶点的坐标，分别用(φ
i
，λ
i
，i＝1,2,3,4)表示，如图3所示。
[0044]
s4：根据5g空口ta网格数据集和用户终端在5g基站网格的位置进行ta估计；用户终端接收“5g基站ta网格数据集”，确定用户终端所在格网中四个顶点的ta值、四个顶点的坐标和用户终端的坐标，采用双线性内插法获得用户终端处的tagrid值，具体计算方法为：
[0045][0046]
其中，ta
i
(i＝1,2,3,4)表示用户终端所在格网中四个顶点的ta值，ω
i
(i＝1,2,3,4)表示用户终端所在格网中四个顶点的的权值，其中，
[0047]
ω1＝(1
‑
x
p
)
·
(1
‑
y
p
)
[0048]
ω2＝x
p
·
(1
‑
y
p
)
[0049]
ω3＝x
p
·
y
p
[0050]
ω4＝(1
‑
x
p
)
·
y
p
[0051][0052][0053]
s5：通过设置时间间隔，对用户终端的位置进行更新，根据用户终端的位置更新结果重新进行ta估计。
[0054]
为了获得授时时长，还要通过sib9授时信令内容，获得系统下发的准确utc时间t1和本地时间的时刻t2，根据修正公式，获得用户终端时间：
[0055]
t
end
＝t1+ta
grid
‑
t2。
[0056]
获得的用户终端时间t
end
相比于传统的多次测量ta带来的时间损耗，授时精度更好，误差更小。
[0057]
以上所述的实施例只是本发明的一种较佳的方案，并非对本发明作任何形式上的限制，在不超出权利要求所记载的技术方案的前提下还有其它的变体及改型。