基于變換域的簡化LTE小區(qū)搜索算法*

(浙江工業(yè)大學(xué) 信息工程學(xué)院,杭州 310023)

1 引 言

隨著移動(dòng)通信和寬帶無線接入技術(shù)的不斷發(fā)展和融合，無線通信系統(tǒng)呈現(xiàn)出移動(dòng)化、寬帶化和IP化的趨勢(shì)。為了應(yīng)對(duì)來自WiMAX、Wi-Fi等寬帶接入技術(shù)的挑戰(zhàn)，3GPP開啟了3G長期演進(jìn)(3G LTE)技術(shù)的研究，并視為準(zhǔn)“4G”技術(shù)。它不僅支持高速移動(dòng)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(shù)中，初始小區(qū)搜索作為移動(dòng)終端接入無線通信網(wǎng)的第一步，時(shí)頻同步的準(zhǔn)確性、小區(qū)ID識(shí)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(jià)值。

文獻(xiàn)[1]中討論了LTE小區(qū)搜索的一般過程，即在時(shí)域通過匹配濾波進(jìn)行粗細(xì)符號(hào)定時(shí)、FFO(小數(shù)倍頻偏)估計(jì)和小區(qū)ID識(shí)別，在頻域進(jìn)行IFO(整數(shù)倍頻偏)估計(jì)和小區(qū)ID組識(shí)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(dǎo)頻的基礎(chǔ)上進(jìn)行的，如文獻(xiàn)[2]在時(shí)域通過相關(guān)算法實(shí)現(xiàn)。這種方法在每個(gè)時(shí)隙的最后一個(gè)符號(hào)都插入同步碼，開銷比較大，而且需要時(shí)域重復(fù)的結(jié)構(gòu)，導(dǎo)致頻域資源的浪費(fèi)。文獻(xiàn)[3]對(duì)算法進(jìn)行了改進(jìn),但是在小區(qū)識(shí)別中沒有分組，需要通過整個(gè)識(shí)別序列的相關(guān)算法進(jìn)行全局搜索，計(jì)算量很大。對(duì)于定時(shí)細(xì)同步的實(shí)現(xiàn)，文獻(xiàn)[4]提出了利用符號(hào)函數(shù)實(shí)現(xiàn)精同步的算法，仍是在時(shí)域?qū)崿F(xiàn)，增加了算法的復(fù)雜度。文獻(xiàn)[5]提出了一種CP盲檢測(cè)的方法，但是沒有明確提出IFO的影響，當(dāng)信道環(huán)境惡劣或是UE運(yùn)行速度過高產(chǎn)生多普勒頻移較大時(shí)可能會(huì)影響同步效果。本文綜合考慮載波利用率、計(jì)算的復(fù)雜度，以及算法的魯棒性等因素，在LTE下行幀結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，提出了利用變換域的方法，對(duì)粗細(xì)定時(shí)和頻偏進(jìn)行聯(lián)合估計(jì)，實(shí)現(xiàn)小區(qū)快速準(zhǔn)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(shè)計(jì)

2.1 LTE下行幀結(jié)構(gòu)

LTE分為TDD和FDD兩種雙工方式，對(duì)應(yīng)FS1和FS2兩種幀結(jié)構(gòu)[1]。本文以FS1幀結(jié)構(gòu)為例進(jìn)行研究，如圖1所示。

圖1 LTE-FDD下行幀結(jié)構(gòu)

一個(gè)無線幀的時(shí)長為10 ms，可分為兩個(gè)半幀，每個(gè)半幀分為10個(gè)時(shí)隙，每個(gè)時(shí)隙由7個(gè)OFDM符號(hào)組成。為了靈活配置CP,可以將主同步信號(hào)(PSCH)和輔同步信號(hào)(SSCH)分別放在時(shí)隙的最后和倒數(shù)第二個(gè)OFDM符號(hào)位置[1]。兩個(gè)半幀中的PSCH是對(duì)稱的，以實(shí)現(xiàn)5 ms時(shí)鐘定時(shí)。為了提高相關(guān)計(jì)算的速度，SSC由兩個(gè)短碼構(gòu)成，且兩個(gè)半幀中的SSC不同，用來實(shí)現(xiàn)10 ms幀定時(shí)。

2.2 同步碼的選取

PSC用于符號(hào)同步和小區(qū)ID的識(shí)別，文獻(xiàn)[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(dāng)?shù)剡x擇根序號(hào)u就可以在較低SNR下減輕時(shí)頻同步誤差帶來的影響。LTE支持504個(gè)小區(qū)ID,可分為168組，每組包含3個(gè)小區(qū)ID，對(duì)應(yīng)的ZC序列的根序號(hào)為25、29、34。考慮到編解碼的復(fù)雜度[1]， SSC碼采用結(jié)構(gòu)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(hào)建模

設(shè)OFDM符號(hào)經(jīng)過IFFT變換后歸一化的基帶信號(hào)模型為[7]

(2)

式中，N是OFDM子載波個(gè)數(shù)，也是IFFT的點(diǎn)數(shù)。

2.3.25ms時(shí)鐘的檢測(cè)、小區(qū)ID的識(shí)別和CFO的聯(lián)合算法

(1)時(shí)域半幀粗定時(shí)、FFO估計(jì)和小區(qū)ID檢測(cè)

UE開機(jī)后，接收到信號(hào)r(n)，與本地的3個(gè)同步序列Ci(n)進(jìn)行互相關(guān)運(yùn)算，本步驟可以由匹配濾波在時(shí)域?qū)崿F(xiàn)，假設(shè)相鄰符號(hào)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(zhǔn)確性。

(3)

由于精選的3個(gè)ZC序列魯棒性比較好，通過3個(gè)本地序列與接收信號(hào)的時(shí)域相關(guān)值比較，檢測(cè)出小區(qū)ID編號(hào)及PSC起始位置,從而實(shí)現(xiàn)了5 ms時(shí)鐘粗定時(shí)。

檢測(cè)出峰值后可以得到頻偏估計(jì)[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(hào)乘上e-j2πε來糾正。

(2)頻域半幀細(xì)定時(shí)和IFO聯(lián)合估計(jì)

由于整數(shù)倍頻偏只是對(duì)頻域數(shù)據(jù)進(jìn)行了循環(huán)移位，所以在頻域用滑動(dòng)相關(guān)的方法可以估計(jì)出IFO。同時(shí)結(jié)合符號(hào)定時(shí)的偏差引起頻域相位旋轉(zhuǎn)，將半幀細(xì)定時(shí)變換到頻域與IFO聯(lián)合估計(jì),從而簡化算法。

設(shè)定時(shí)粗同步并對(duì)FFO補(bǔ)償后仍存在定時(shí)偏差Δd和整數(shù)倍頻偏εI,則此時(shí)信號(hào)可以表示為

(5)

式中，H(K)為信道單位沖激響應(yīng)，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(duì)r(n)進(jìn)行FFT變換:

(6)

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

R′(k)=R*(k)R(k-1)=

(7)

本地同步信號(hào)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(gè)相位因子外僅存在εI個(gè)移位，可以定義如下度量函數(shù)對(duì)IFO進(jìn)行估計(jì)：

(9)

(10)

然后對(duì)定時(shí)偏差和IFO進(jìn)行補(bǔ)償。

2.3.310ms時(shí)鐘的檢測(cè)和小區(qū)ID組的識(shí)別

獲取小區(qū)ID和半幀同步及FFO糾正以后，通過SSC實(shí)現(xiàn)幀定時(shí)和小區(qū)ID組的識(shí)別。SSC碼的個(gè)數(shù)為168個(gè)，每個(gè)序列由兩個(gè)長度為31的M序列交織級(jí)聯(lián)分別放在兩個(gè)半幀中相同的位置[1]。由于本地同步序列個(gè)數(shù)較多，若用168個(gè)本地SSC對(duì)接收信號(hào)全局檢測(cè)必然計(jì)算量過大，所以采用了混合檢測(cè)的方法，即先通過自相關(guān)的方法得到幀的開始位置從而實(shí)現(xiàn)幀的定時(shí)。根據(jù)幀結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)中SSCH位于PSCH的OFDM符號(hào)之前，利用PSCH為參考信號(hào)實(shí)現(xiàn)SSCH信號(hào)的相干檢測(cè)，然后通過自相關(guān)運(yùn)算(同公式(3))，檢測(cè)y(k)的峰值可得到幀定時(shí)。最后用得到的SSCH碼與168個(gè)小區(qū)ID分別進(jìn)行互相關(guān)運(yùn)算，檢測(cè)相關(guān)峰值確定小區(qū)ID組。

3 復(fù)雜度分析

在復(fù)雜度方面，本文提出的算法，省去了時(shí)域細(xì)定時(shí)過程，而是通過式(10)在頻域得到，算法大大簡化。以N個(gè)子載波的符號(hào)細(xì)定時(shí)為例，如果通過CP長(設(shè)為L)的相關(guān)窗來實(shí)現(xiàn)，那么需要L×L次乘法運(yùn)算和L×(L-1)次加法運(yùn)算；而本文只需要在頻域IFO估計(jì)的基礎(chǔ)上，運(yùn)用式(10)進(jìn)行一次取相位角運(yùn)算,因此算法大大簡化。

4 仿真結(jié)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(dòng)速度為150 km/h。時(shí)域檢測(cè)前，先對(duì)PCH信道進(jìn)行窄帶濾波。采用蒙特卡羅仿算法，仿真運(yùn)行500次。

根據(jù)式(3)，圖3仿真了時(shí)域PSC信號(hào)檢測(cè)的結(jié)果，同時(shí)確定出小區(qū)ID。仿真結(jié)果顯示PSC的定位仍存在偏差，可在細(xì)定時(shí)和IFO聯(lián)合估計(jì)中進(jìn)一步得出，如圖4所示，檢測(cè)出峰值，則可通過式(10)對(duì)定時(shí)偏差進(jìn)行估計(jì)。

圖3 通過時(shí)域相關(guān)檢測(cè)進(jìn)行半幀定時(shí)

圖4 頻域相關(guān)檢測(cè)進(jìn)行細(xì)定時(shí)和IFO聯(lián)合估計(jì)

對(duì)圖3的峰值處通過式(8)可以估計(jì)出FFO, 圖5仿真了FFO估計(jì)的性能，比較了接收信號(hào)自相關(guān)和接收信號(hào)與本地同步信號(hào)互相關(guān)檢測(cè)的優(yōu)劣。 在SNR<0時(shí)，達(dá)到RMSE=0.1，兩者相差6 dB,這是由于信道噪聲對(duì)兩個(gè)半幀中同步信號(hào)產(chǎn)生了一定干擾，使得互相關(guān)比自相關(guān)檢測(cè)性能稍好。

圖5 FFO估計(jì)性能比較

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

圖6 AWGN信道環(huán)境下符號(hào)定時(shí)的誤差

由于小區(qū)ID分組檢測(cè)中小區(qū)ID檢測(cè)只需要識(shí)別出3個(gè)PSC碼，出錯(cuò)概率忽略不計(jì)，所以只仿真了小區(qū)ID組檢測(cè)的錯(cuò)誤概率。如圖7所示，本文SSC由兩個(gè)長度為31的M序列交織級(jí)聯(lián)而成，檢測(cè)出的SSC受干擾的影響比較小，與本地168個(gè)小區(qū)ID組同步碼進(jìn)行相關(guān)時(shí)要優(yōu)于其它算法，在SNR<0時(shí)尤為明顯。

圖7 小區(qū)ID識(shí)別的的差錯(cuò)概率

5 結(jié)束語

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

參考文獻(xiàn)：

[1] 沈嘉,索士強(qiáng),全海洋,等.3GPP長期演進(jìn)(LTE)技術(shù)原理與系統(tǒng)設(shè)計(jì)[M].北京:人民郵電出版社,2008:280-296.

SHEN Jia,SUO Shi-qiang,QUAN Hai-yang,et al.3GPP Long Term Evolution:Principle and System Design[M].Bei jing:People’s Posts & Telecom Press,2008:280-296.(in Chinese)

[2] SU Huan, ZHANG Jian-hua.Cell Search Algorithms for the 3G Long-term Evolution[J]. Journal of China University of Posts and Telecommunications,2007,14 (2):33-37.

[3] SU Huan, ZHANG Jian-hua,LI Ke.Cell Search Scheme for Long-term Evolution of TD-SCDMA System[J].Journal of China University of Posts and Telecommunications,2008, 15(3):24-29.

[4] 孫海信,楊雪梅,呂艷華,等.OFDM系統(tǒng)符號(hào)定時(shí)精同步研究[J].聲學(xué)技術(shù)，2007,26(4):747-751.

SUN Hai-xin，YANG Xue-mei,LV Yan-hua,et al. Fine estimation of timing offset for OFDM[J].Technical Acoustics,2007,26(4):747-751.(in Chinese)

[5] 盛淵,羅新民. LTE系統(tǒng)中小區(qū)搜索算法研究[J].通信技術(shù),2009,42(3):90-92.

SHENG Yuan,LUO Xin-min.Algorithm Study on Cell Search in LTE [J].Communication Technology,2009,42(3):90-92. (in Chinese)

[6] 謝偉,李小文.基于ZC序列的TDD—LTE同步信號(hào)頻率校正研究[J].電子測(cè)試,2009(3):13-17.

XIE Wei,LI Xiao-wen.Study on frequency offset correction of TDD-LTE synchronization signal based on ZC sequence [J]. Electronic Test,2009(3):13-17. (in Chinese)

[7] 佟學(xué)儉,羅濤.OFDM移動(dòng)通信技術(shù)原理與應(yīng)用[M]. 北京:人民郵電出版社,2003.

DONG Xue-jian,LUO Tao.Priciples and Applications of OFDM mobile communication[M].Beijing:People′s Posts & Telecom Press,2003.(in Chinese)