(浙江工業(yè)大學 信息工程學院,杭州 310023)

1 引 言

隨著移動通信和寬帶無線接入技術的不斷發(fā)展和融合，無線通信系統(tǒng)呈現(xiàn)出移動化、寬帶化和IP化的趨勢。為了應對來自WiMAX、Wi-Fi等寬帶接入技術的挑戰(zhàn)，3GPP開啟了3G長期演進(3G LTE)技術的研究，并視為準“4G”技術。它不僅支持高速移動場景下的數(shù)據(jù)傳輸，而且要靈活配置1.25～20 MHz多種帶寬。在3G LTE技術中，初始小區(qū)搜索作為移動終端接入無線通信網(wǎng)的第一步，時頻同步的準確性、小區(qū)ID識別的快慢直接影響了UE的接入效率，因而小區(qū)搜索具有重要的研究價值。

文獻[1]中討論了LTE小區(qū)搜索的一般過程，即在時域通過匹配濾波進行粗細符號定時、FFO(小數(shù)倍頻偏)估計和小區(qū)ID識別，在頻域進行IFO(整數(shù)倍頻偏)估計和小區(qū)ID組識別。經(jīng)典的小區(qū)搜索算法是在同步信道和小區(qū)特殊導頻的基礎上進行的，如文獻[2]在時域通過相關算法實現(xiàn)。這種方法在每個時隙的最后一個符號都插入同步碼，開銷比較大，而且需要時域重復的結構，導致頻域資源的浪費。文獻[3]對算法進行了改進,但是在小區(qū)識別中沒有分組，需要通過整個識別序列的相關算法進行全局搜索，計算量很大。對于定時細同步的實現(xiàn)，文獻[4]提出了利用符號函數(shù)實現(xiàn)精同步的算法，仍是在時域?qū)崿F(xiàn)，增加了算法的復雜度。文獻[5]提出了一種CP盲檢測的方法，但是沒有明確提出IFO的影響，當信道環(huán)境惡劣或是UE運行速度過高產(chǎn)生多普勒頻移較大時可能會影響同步效果。本文綜合考慮載波利用率、計算的復雜度，以及算法的魯棒性等因素，在LTE下行幀結構的基礎上，提出了利用變換域的方法，對粗細定時和頻偏進行聯(lián)合估計，實現(xiàn)小區(qū)快速準確地搜索，最后通過仿真證明了本算法的可行性。

2 基于變換域的簡化LTE小區(qū)搜索過程設計

2.1 LTE下行幀結構

LTE分為TDD和FDD兩種雙工方式，對應FS1和FS2兩種幀結構[1]。本文以FS1幀結構為例進行研究，如圖1所示。

圖1 LTE-FDD下行幀結構

一個無線幀的時長為10 ms，可分為兩個半幀，每個半幀分為10個時隙，每個時隙由7個OFDM符號組成。為了靈活配置CP,可以將主同步信號(PSCH)和輔同步信號(SSCH)分別放在時隙的最后和倒數(shù)第二個OFDM符號位置[1]。兩個半幀中的PSCH是對稱的，以實現(xiàn)5 ms時鐘定時。為了提高相關計算的速度，SSC由兩個短碼構成，且兩個半幀中的SSC不同，用來實現(xiàn)10 ms幀定時。

2.2 同步碼的選取

PSC用于符號同步和小區(qū)ID的識別，文獻[1,6]中研究了ZC序列的性質(zhì)，本文采用長為62的ZC序列作為PSC:

(1)

恰當?shù)剡x擇根序號u就可以在較低SNR下減輕時頻同步誤差帶來的影響。LTE支持504個小區(qū)ID,可分為168組，每組包含3個小區(qū)ID，對應的ZC序列的根序號為25、29、34?？紤]到編解碼的復雜度[1]， SSC碼采用結構比較簡單的M序列產(chǎn)生，長度為62。

2.3 基于變換域的小區(qū)搜索過程

基于變換域的小區(qū)搜索如圖2所示。

圖2 基于變換域的LTE小區(qū)搜索

2.3.1信號建模

設OFDM符號經(jīng)過IFFT變換后歸一化的基帶信號模型為[7]

(2)

式中，N是OFDM子載波個數(shù)，也是IFFT的點數(shù)。

2.3.25ms時鐘的檢測、小區(qū)ID的識別和CFO的聯(lián)合算法

(1)時域半幀粗定時、FFO估計和小區(qū)ID檢測

UE開機后，接收到信號r(n)，與本地的3個同步序列Ci(n)進行互相關運算，本步驟可以由匹配濾波在時域?qū)崿F(xiàn)，假設相鄰符號周期內(nèi)信道特性不變，則可以采用差分調(diào)制的方式，以提高算法的準確性。

(3)

由于精選的3個ZC序列魯棒性比較好，通過3個本地序列與接收信號的時域相關值比較，檢測出小區(qū)ID編號及PSC起始位置,從而實現(xiàn)了5 ms時鐘粗定時。

檢測出峰值后可以得到頻偏估計[4]值為

(4)

此歸一化頻偏在(-0.5，0.5)范圍內(nèi)，為小數(shù)頻偏，通過將接收信號乘上e-j2πε來糾正。

(2)頻域半幀細定時和IFO聯(lián)合估計

由于整數(shù)倍頻偏只是對頻域數(shù)據(jù)進行了循環(huán)移位，所以在頻域用滑動相關的方法可以估計出IFO。同時結合符號定時的偏差引起頻域相位旋轉(zhuǎn)，將半幀細定時變換到頻域與IFO聯(lián)合估計,從而簡化算法。

設定時粗同步并對FFO補償后仍存在定時偏差Δd和整數(shù)倍頻偏εI,則此時信號可以表示為

(5)

式中，H(K)為信道單位沖激響應，w(n)為加性高斯白噪聲(AWGN)。忽略加性噪聲的影響，去除CP后，對r(n)進行FFT變換:

(6)

為了降低信道對相關檢測的影響，且近似認為相鄰載波上的信道條件不變，對R(k)采用差分形式表示：

R′(k)=R*(k)R(k-1)=

(7)

本地同步信號的差分序列為

C′(k)=C(k)C*(k-1)

(8)

比較式(7)和式(8)可見，R′(n)與C′(n)相比,除了存在一個相位因子外僅存在εI個移位，可以定義如下度量函數(shù)對IFO進行估計：

(9)

(10)

然后對定時偏差和IFO進行補償。

2.3.310ms時鐘的檢測和小區(qū)ID組的識別

獲取小區(qū)ID和半幀同步及FFO糾正以后，通過SSC實現(xiàn)幀定時和小區(qū)ID組的識別。SSC碼的個數(shù)為168個，每個序列由兩個長度為31的M序列交織級聯(lián)分別放在兩個半幀中相同的位置[1]。由于本地同步序列個數(shù)較多，若用168個本地SSC對接收信號全局檢測必然計算量過大，所以采用了混合檢測的方法，即先通過自相關的方法得到幀的開始位置從而實現(xiàn)幀的定時。根據(jù)幀結構設計中SSCH位于PSCH的OFDM符號之前，利用PSCH為參考信號實現(xiàn)SSCH信號的相干檢測，然后通過自相關運算(同公式(3))，檢測y(k)的峰值可得到幀定時。最后用得到的SSCH碼與168個小區(qū)ID分別進行互相關運算，檢測相關峰值確定小區(qū)ID組。

3 復雜度分析

在復雜度方面，本文提出的算法，省去了時域細定時過程，而是通過式(10)在頻域得到，算法大大簡化。以N個子載波的符號細定時為例，如果通過CP長(設為L)的相關窗來實現(xiàn)，那么需要L×L次乘法運算和L×(L-1)次加法運算；而本文只需要在頻域IFO估計的基礎上，運用式(10)進行一次取相位角運算,因此算法大大簡化。

4 仿真結果與分析

仿真中采用OFDM的子載波數(shù)為2 048，子載波間隔為15 kHz，CP長度為160，系統(tǒng)帶寬為20 MHz，中心頻率為2 GHz。采用AWGN信道,移動速度為150 km/h。時域檢測前，先對PCH信道進行窄帶濾波。采用蒙特卡羅仿算法，仿真運行500次。

根據(jù)式(3)，圖3仿真了時域PSC信號檢測的結果，同時確定出小區(qū)ID。仿真結果顯示PSC的定位仍存在偏差，可在細定時和IFO聯(lián)合估計中進一步得出，如圖4所示，檢測出峰值，則可通過式(10)對定時偏差進行估計。

圖3 通過時域相關檢測進行半幀定時

圖4 頻域相關檢測進行細定時和IFO聯(lián)合估計

對圖3的峰值處通過式(8)可以估計出FFO, 圖5仿真了FFO估計的性能，比較了接收信號自相關和接收信號與本地同步信號互相關檢測的優(yōu)劣。 在SNR<0時，達到RMSE=0.1，兩者相差6 dB,這是由于信道噪聲對兩個半幀中同步信號產(chǎn)生了一定干擾，使得互相關比自相關檢測性能稍好。

圖5 FFO估計性能比較

由圖6可知，符號定時的魯棒性得到了一定的提高，在SNR=-10 dB環(huán)境下，差錯概率控制在0.6左右；在SNR>-4 dB時，差錯概率趨于零，可見本算法可以達到規(guī)范的要求。

圖6 AWGN信道環(huán)境下符號定時的誤差

由于小區(qū)ID分組檢測中小區(qū)ID檢測只需要識別出3個PSC碼，出錯概率忽略不計，所以只仿真了小區(qū)ID組檢測的錯誤概率。如圖7所示，本文SSC由兩個長度為31的M序列交織級聯(lián)而成，檢測出的SSC受干擾的影響比較小，與本地168個小區(qū)ID組同步碼進行相關時要優(yōu)于其它算法，在SNR<0時尤為明顯。

圖7 小區(qū)ID識別的的差錯概率

5 結束語

本文研究了基于變換域的聯(lián)合估計算法，并仿真了該算法的性能。該算法沒有增加額外的代價函數(shù)，僅通過時域和變換域的聯(lián)合估計，實現(xiàn)了粗細定時和頻偏估計，簡化了算法，提高了性能。在SSCH檢測和小區(qū)ID組識別中采用混合檢測方法，降低了算法的復雜度。仿真結果表明，該算法在較低SNR下具有較好的魯棒性，可以實現(xiàn)UE接入時快速準確的LTE小區(qū)搜索。但本文仿真環(huán)境為AWGN信道，對于多徑信道、瑞利衰落信道等還需要進一步研究。

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