5G NR同頻多beam檢測(cè)方法

董寶江

（武漢郵電科學(xué)研究院，湖北 武漢 430074）

0 引言

在無(wú)線移動(dòng)通信中，移動(dòng)終端不論是剛開(kāi)機(jī)，還是在通信途中切換小區(qū)，都需進(jìn)行小區(qū)搜索。小區(qū)搜索[1]是終端與基站建立通信鏈路的基礎(chǔ)和前提。5G NR 是3GPP 制定的新一代移動(dòng)通信標(biāo)準(zhǔn)，在5G NR 系統(tǒng)中，終端通過(guò)利用PSS（Primary Synchronization Signal，主同步信號(hào)）和SSS（Secondary Synchronization Signal，輔同步信號(hào)）完成小區(qū)搜索，即終端首先利用PSS 檢測(cè)出小區(qū)標(biāo)識(shí)組內(nèi)編號(hào)并完成符號(hào)定時(shí)和頻偏校正，然后利用SSS 檢測(cè)出小區(qū)標(biāo)識(shí)組號(hào)通過(guò)結(jié)合得到PCI（Physical Cell Identifier，物理小區(qū)標(biāo)識(shí)）。

傳統(tǒng)的LTE 網(wǎng)絡(luò)，其采用的MIMO（Multiple-Input Multiple-Output，多輸入多輸出）技術(shù)并不存在指定方向的波束（beam）。而5G NR 由于采用了Massive MIMO[2]技術(shù)，不僅天線數(shù)目變多了，而且一個(gè)小區(qū)最多可以配置8 個(gè)不同方向的beam，使其能服務(wù)更多的用戶。現(xiàn)有LTE 技術(shù)下的指標(biāo)檢測(cè)測(cè)量方法可供參考，但LTE 也只支持同頻單beam 檢測(cè)。而對(duì)于LTE 的小區(qū)檢測(cè)測(cè)量算法而言，首先采用一般小區(qū)搜索的方法找到最強(qiáng)小區(qū)，然后進(jìn)行信道估計(jì)和重構(gòu)，之后利用干擾消除技術(shù)去除強(qiáng)信號(hào)小區(qū)對(duì)弱信號(hào)小區(qū)的干擾之后再進(jìn)行檢測(cè)，最后求出相關(guān)的RSRP（Reference Signal Received Power，參考信號(hào)接收功率）以及SINR（Signal to Interference-plus-Noise Ratio，信干噪比）等網(wǎng)絡(luò)評(píng)估指標(biāo)。但由于制式不同，幀結(jié)構(gòu)和同步信號(hào)的設(shè)計(jì)不同，5G NR 制式在同頻多beam 上的檢測(cè)可行性算法也有異于LTE，需要重新設(shè)計(jì)一種新的符合5G 應(yīng)用場(chǎng)景的同頻多beam 檢測(cè)方法。

文獻(xiàn)[3]提出一種有效的同頻小區(qū)檢測(cè)方法，但該方法需要事先知道信道的統(tǒng)計(jì)特性才能對(duì)信道進(jìn)行有效估計(jì)。文獻(xiàn)[4]提出一種新的同頻小區(qū)檢測(cè)方法，其通過(guò)求解方程組的方式先估計(jì)強(qiáng)信號(hào)小區(qū)，然后進(jìn)行干擾消除，之后進(jìn)行弱信號(hào)小區(qū)的檢測(cè)。但同頻檢測(cè)只針對(duì)兩小區(qū)，并沒(méi)有涉及多小區(qū)的同頻檢測(cè)。文獻(xiàn)[5]提出一種在多用戶檢測(cè)中自適應(yīng)串行干擾消除檢測(cè)的方法，其通過(guò)在普通串行干擾消除檢測(cè)器中加入最小均方誤差自適應(yīng)算法以跟蹤時(shí)變信道環(huán)境，從而改進(jìn)檢測(cè)器的性能。但其只在同頻單beam 情況下對(duì)用戶進(jìn)行檢測(cè)。

針對(duì)5G NR 新場(chǎng)景，本文優(yōu)化了傳統(tǒng)的小區(qū)搜索算法。通過(guò)串行干擾消除技術(shù)實(shí)現(xiàn)同頻檢測(cè)，并在同頻單beam 檢測(cè)基礎(chǔ)上循環(huán)檢測(cè)用以實(shí)現(xiàn)同頻多beam 檢測(cè)，最后通過(guò)合理建模仿真來(lái)完成5G NR 小區(qū)搜索及同頻檢測(cè)。

1 系統(tǒng)模型

由3GPP TS38 系列協(xié)議可知，對(duì)于不同的頻段[6][7][8]，SSB（Synchronization Signal Block，同步信號(hào)塊）子載波間隔是固定的，本文選定頻段是3.4～3.6G，子載波間隔是30 kHz。5G NR 下行無(wú)線數(shù)據(jù)幀結(jié)構(gòu)中，一無(wú)線幀內(nèi)包含10 個(gè)子幀，每個(gè)子幀長(zhǎng)度為1 ms。本文中子載波間隔為30 kHz，一個(gè)子幀包含兩個(gè)時(shí)隙，每個(gè)時(shí)隙0.5 ms，一個(gè)時(shí)隙包含14 個(gè)OFDM（Orthogonal Frequency Division Multiplexing，正交頻分復(fù)用）符號(hào)。每個(gè)無(wú)線幀也被分為兩個(gè)半幀，前5 ms 是半幀0，后5 ms 是半幀1。如圖1 所示：

圖1 5G NR中8個(gè)SSB時(shí)域結(jié)構(gòu)及前2個(gè)SSB的時(shí)頻域映射方式

5G NR 的小區(qū)搜索和下行同步主要通過(guò)SSB 完成。一個(gè)或者多個(gè)SSB 構(gòu)成“SS burst”，一個(gè)SS burst 占據(jù)一個(gè)半幀5 ms。在5 ms 半幀內(nèi)，可能的SSB 個(gè)數(shù)是L。對(duì)于3G 以下頻段，L的個(gè)數(shù)是4；對(duì)于3～6G 頻段，L的個(gè)數(shù)是8。一個(gè)SSB 在頻域占據(jù)連續(xù)的20 個(gè)資源塊RB（Resource Block，資源塊），即共占240 個(gè)子載波；在時(shí)域占據(jù)連續(xù)的4 個(gè)OFDM 符號(hào)。它的時(shí)域起始OFDM 符號(hào)位置由子載波間隔、所處頻段共同決定。例如對(duì)于30 kHz 子載波間隔，3～6G 頻段，各個(gè)SSB 的第一個(gè)OFDM 符號(hào)索引滿足{2,8}+14*n,n=0,1,2,3，即L=8 時(shí)，8 個(gè)SSB 都位于前兩個(gè)子幀，時(shí)域起始OFDM符號(hào)位置分別為2,8,16,22,30,36,44,50。

表1 PSS，SSS，DM-RS映射規(guī)則

Massive MIMO 是5G 提高系統(tǒng)容量和頻譜利用率的關(guān)鍵技術(shù)。它最早由美國(guó)貝爾實(shí)驗(yàn)室研究人員提出，研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)小區(qū)的基站天線數(shù)目趨于無(wú)窮大時(shí)，加性高斯白噪聲和瑞利衰落等負(fù)面影響全都可以忽略不計(jì)，數(shù)據(jù)傳輸速率能得到極大提高。可以從兩方面初步理解Massive MIMO：

（1）天線數(shù)：傳統(tǒng)的TDD（Time Division Duplexing，時(shí)分雙工）網(wǎng)絡(luò)的天線基本是2、4 或8 天線，而Massive MIMO 指的是天線數(shù)達(dá)到64/128/256。

（2）信號(hào)覆蓋的范圍：傳統(tǒng)的MIMO 稱之為2D-MIMO，以8 天線為例，實(shí)際信號(hào)在做覆蓋時(shí)，只能在水平方向移動(dòng)，垂直方向是不動(dòng)的，信號(hào)類似一個(gè)平面發(fā)射出去，而Massive MIMO，是信號(hào)水平維度空間基礎(chǔ)上引入垂直維度的空域進(jìn)行利用，信號(hào)的輻射狀是個(gè)電磁波束。所以Massive MIMO 也稱為3D-MIMO。

5G NR 作為新一代的無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)，終端數(shù)量多、終端節(jié)能要求高，與傳統(tǒng)LTE 網(wǎng)絡(luò)存在很大的差異。且5G NR 采用Massive MIMO 技術(shù)，天線具有方向性，一個(gè)扇區(qū)最多能配置8 個(gè)不同方向的beam，使其能服務(wù)更多的用戶，這是與以前移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)大不相同之處。

SSB 采用水平能發(fā)送的最大波束數(shù)，波束示意如圖2 所示。

圖2 5G NR SSB 8beam波束示意圖

2 同頻多beam檢測(cè)算法

5G NR 采用Massive MIMO 技術(shù)，且系統(tǒng)接收端采用串行干擾消除[5]技術(shù)進(jìn)行同頻檢測(cè)。SIC（Serial Interference Cancellation，串行干擾消除）采用串行方式去除多址干擾，一般由多級(jí)結(jié)構(gòu)組成。具體操作是：接收機(jī)首先根據(jù)接收信號(hào)功率的估值對(duì)小區(qū)進(jìn)行排序，然后按功率由高到低的次序?qū)Ω餍^(qū)信號(hào)依次進(jìn)行判決和估計(jì)，即先解調(diào)出具有最強(qiáng)功率信號(hào)的小區(qū)，根據(jù)判決結(jié)果，由該信號(hào)的擴(kuò)頻碼、幅度估計(jì)值和相位信息得到該小區(qū)對(duì)其他小區(qū)所產(chǎn)生的多址干擾，然后，從總的接收信號(hào)中減去該多址干擾的估計(jì)值，將結(jié)果作為下一級(jí)的輸入信號(hào)，這樣就去掉了最強(qiáng)小區(qū)的多址干擾分量，然后再檢測(cè)次強(qiáng)功率小區(qū)的信號(hào)，并重復(fù)進(jìn)行“判決—再造—消除”，直至所有小區(qū)的信號(hào)被檢測(cè)出來(lái)。串行干擾消除器按信號(hào)功率強(qiáng)度由強(qiáng)到弱依次消除多址干擾，對(duì)功率最強(qiáng)的小區(qū)的信號(hào)，正確解調(diào)和恢復(fù)最容易；去除功率最強(qiáng)小區(qū)的信號(hào)對(duì)剩下的小區(qū)來(lái)說(shuō)受益最大。因此，串行干擾消除檢測(cè)器能大大提高弱小區(qū)的檢測(cè)準(zhǔn)確率。

本文同頻多beam 檢測(cè)所用串行干擾消除檢測(cè)器結(jié)構(gòu)如圖3 所示。

圖3 串行干擾消除檢測(cè)器結(jié)構(gòu)

根據(jù)該流程，匹配濾波通過(guò)時(shí)域快速相關(guān)實(shí)現(xiàn)，判決即為門限判決，T 表示處理時(shí)延，為未經(jīng)干擾抵消的判決結(jié)果，為經(jīng)過(guò)一次干擾抵消后的判決結(jié)果。對(duì)每次檢測(cè)到的PSS，通過(guò)對(duì)該P(yáng)SS 信道估計(jì)，重構(gòu)出該P(yáng)SS 在接收端的信號(hào)，將其從接收信號(hào)中作時(shí)域消去，得到殘留信號(hào)，再進(jìn)行下一輪的干擾消除，直至檢測(cè)不到PSS 為止。

目前，按照測(cè)試規(guī)范同頻檢測(cè)beam 數(shù)一般定為1、4 或8 個(gè)。本文所選beam 數(shù)為8 個(gè)，同頻小區(qū)個(gè)數(shù)為3個(gè)。每一個(gè)beam 對(duì)應(yīng)一個(gè)SSB，不同beam 是分時(shí)的，且在空間上會(huì)有一定重疊。

本文所述同頻多beam 檢測(cè)過(guò)程，需要根據(jù)表1 的映射規(guī)則進(jìn)行。其具體實(shí)現(xiàn)步驟如下：

（1）獲取本地128 點(diǎn)PSS 頻域數(shù)據(jù)。產(chǎn)生本地長(zhǎng)度為128 點(diǎn)的3 種PSS 序列，然后做128 點(diǎn)IFFT 運(yùn)算得到時(shí)域數(shù)據(jù)refTd，再對(duì)refTd 補(bǔ)128 點(diǎn)0 元素，并進(jìn)行256 點(diǎn)的FFT 運(yùn)算得到頻域數(shù)據(jù)refFd。

（2）獲得首強(qiáng)小區(qū)的PSS 同步位置。把10ms的接收數(shù)據(jù)采用32 倍降采樣得到38400 點(diǎn)數(shù)據(jù)rxBuff10ms1，并在rxBuff10ms1 后補(bǔ)128 個(gè)0 元素得到接收數(shù)據(jù)rxData；把fft(rxData(1:256))與本地頻域數(shù)據(jù)refFd 做256 點(diǎn)的相關(guān)運(yùn)算，求得峰均比peakToAvg。然后對(duì)接收數(shù)據(jù)rxData 進(jìn)行滑動(dòng)，每次滑動(dòng)長(zhǎng)度為overlapLen=128 點(diǎn)，再次與本地頻域數(shù)據(jù)refFd 做相關(guān)運(yùn)算。針對(duì)3 個(gè)本地PSS 序列，總共可以得到900個(gè)峰均比peakToAvg。從這900 個(gè)峰均比peakToAvg中求得最大峰均比maxPeakToAvg，判斷最大峰均比maxPeakToAvg 是否大于門限值PssThreshold，如果成立，獲得首強(qiáng)小區(qū)PSS 的同步位置pssSynPos，小區(qū)組內(nèi)號(hào)id2 和pssId=id2-1；如果不成立，檢測(cè)停止。

通常情況下，假設(shè)接收信號(hào)y(n)的長(zhǎng)度為L(zhǎng)，F(xiàn)FT/IFFT 運(yùn)算的點(diǎn)數(shù)為N，滑動(dòng)窗口大小為w，則可以把接收信號(hào)分為S段，如式(1)所示：

式(2)中表示本地PSS 序列的共軛，y(n)s表示第s段接收信號(hào)。

經(jīng)過(guò)式(4)則求得i對(duì)應(yīng)的小區(qū)組內(nèi)號(hào)，s即為對(duì)應(yīng)的最佳分段數(shù)。

按照本文參數(shù)設(shè)置，接收信號(hào)y(n) 的長(zhǎng)度為L(zhǎng)=38400 點(diǎn)，F(xiàn)FT/IFFT 運(yùn)算的點(diǎn)數(shù)為N=256 點(diǎn)，滑動(dòng)窗口大小為w=128 點(diǎn)，則可以把接收信號(hào)分為S=300 段。通過(guò)上述公式找到對(duì)應(yīng)首強(qiáng)小區(qū)的小區(qū)組內(nèi)號(hào)即獲得了首強(qiáng)小區(qū)PSS 同步位置。緊接著是多beam 的PSS同步位置獲取。

（3）獲得首強(qiáng)小區(qū)的多beam 的PSS 同步位置。由id2 提取出首強(qiáng)小區(qū)對(duì)應(yīng)的300 個(gè)峰均比peakToAvg，并進(jìn)行由大到小排序。從排序后的數(shù)據(jù)中，篩選出至多前8 個(gè)峰均比過(guò)門限值PssThreshold 的pss，并記錄對(duì)應(yīng)的同步位置pssSynPos、pssPmr（峰均比）和pss 個(gè)數(shù)pssIdx 。

（4）同頻多beam 檢測(cè)。利用上述步驟獲得M 個(gè)同步位置pssSynPos 進(jìn)行同頻M-beam 檢測(cè)，在檢測(cè)過(guò)程中，每次提取一個(gè)pssSynPos，以該pssSynPos 為中心截取768 點(diǎn)的接收數(shù)據(jù)rxDataPart=rxData(pssSynPos-9-floor(137/2)+(1:768)) 作為檢測(cè)數(shù)據(jù)，完成該pssSynPos 數(shù)據(jù)下的rxDataPart 的同頻單beam 檢測(cè)過(guò)程。依次循環(huán)上述過(guò)程，總共進(jìn)行M 次單beam 檢測(cè)，完成5G NR 的同頻多beam 檢測(cè)。

（5）同頻檢測(cè)串行干擾消除。首先在獲取PSS 同步起始位置基礎(chǔ)上，對(duì)接收的時(shí)域數(shù)據(jù)中PSS 時(shí)域數(shù)據(jù)進(jìn)行提取，對(duì)該P(yáng)SS 時(shí)域數(shù)據(jù)進(jìn)行FFT 變換，變換到頻域，即PSS 頻域數(shù)據(jù)為fft(rxData(1:128))。然后產(chǎn)生本地128 點(diǎn)PSS 頻域參考序列refFd。接著利用本地參考序列refFd 與接收到的頻域數(shù)據(jù)fft(rxData(1:128))進(jìn)行信道估計(jì)得到信道估計(jì)系數(shù)H_pss。再用H_pss 重構(gòu)主同步信號(hào)PSS 信號(hào)頻域數(shù)據(jù)Pss_InFd_re，通過(guò)H_pss.* refFd=Pss_InFd_re。將重構(gòu)后的主同步信號(hào)Pss_InFd_re 進(jìn)行IFFT 變換到時(shí)域。最后用接收的PSS 時(shí)域數(shù)據(jù)減去相應(yīng)的重構(gòu)后的PSS 時(shí)域數(shù)據(jù)，將剩余數(shù)據(jù)作為新的時(shí)域數(shù)據(jù)。當(dāng)進(jìn)行SSS 串行干擾消除時(shí)，具體方法與PSS 串行干擾消除方法相似，本文不再贅述。

整個(gè)過(guò)程的流程圖如圖4 所示。

圖4 5G NR同頻多beam檢測(cè)流程圖

3 仿真結(jié)果與分析

本文中用Matlab 搭建下行小區(qū)搜索及同頻檢測(cè)仿真鏈路，為了驗(yàn)證所提算法性能，對(duì)同頻3 小區(qū)的8beam 檢測(cè)進(jìn)行了仿真比較，測(cè)試小區(qū)檢測(cè)的成功率及各小區(qū)beam 數(shù)占比概率。仿真采用3 個(gè)同頻小區(qū)，首強(qiáng)、次強(qiáng)和最弱小區(qū)之間存在相對(duì)功率差，仿真信道為AWGN（Additive White Gaussian Noise，加性高斯白噪聲）信道，仿真結(jié)果為500 次平均后的結(jié)果。

圖5 是在系統(tǒng)信噪比定在25 dB，同頻首強(qiáng)小區(qū)、次強(qiáng)小區(qū)和最弱小區(qū)隨相對(duì)功率差不斷變化的小區(qū)檢測(cè)成功概率圖。表2 記錄了同頻3 小區(qū)在9 種不同測(cè)試用例中的參數(shù)情況。

表2 同頻3小區(qū)相對(duì)功率差/dB

圖5 不同相對(duì)功率差下同頻3小區(qū)檢測(cè)成功概率

由圖5 可以看出，在首強(qiáng)小區(qū)與最弱小區(qū)相對(duì)功率差為15 dB 以前，都能100%檢測(cè)出來(lái)最弱小區(qū)。之后隨著相對(duì)功率差越來(lái)越大，最弱小區(qū)檢測(cè)成功率逐漸降低，直到相差21 dB 之后才檢測(cè)不出最弱小區(qū)。此外，在整個(gè)過(guò)程中首強(qiáng)小區(qū)和次強(qiáng)小區(qū)都能100%檢測(cè)出來(lái)，證明本文所提同頻多beam 檢測(cè)算法性能優(yōu)良，同頻3小區(qū)檢測(cè)的同頻能力可以達(dá)到15 dB。

圖6 是在同頻首強(qiáng)小區(qū)、次強(qiáng)小區(qū)和最弱小區(qū)功率定在0 dB、-9 dB 和-15 dB，隨著信噪比不斷變化的小區(qū)檢測(cè)成功概率圖。表3 為同頻3 小區(qū)信號(hào)功率及系統(tǒng)工作帶寬參數(shù)配置情況。

表3 同頻3小區(qū)信號(hào)功率及系統(tǒng)工作帶寬參數(shù)

圖6 不同信噪比下同頻3小區(qū)檢測(cè)成功概率

由圖6 可以看出，采用基于串行干擾消除的同頻多beam 檢測(cè)法在信噪比為-5 dB 時(shí)，首強(qiáng)小區(qū)檢測(cè)成功率能達(dá)到96%，次強(qiáng)小區(qū)檢測(cè)成功率能接近90%，最弱小區(qū)檢測(cè)成功率也能達(dá)到80%。當(dāng)信噪比超過(guò)5 dB 時(shí)，同頻3 小區(qū)檢測(cè)成功率均達(dá)到99%以上。當(dāng)信噪比為0 dB時(shí)，最弱小區(qū)檢測(cè)成功率也能達(dá)到90%以上。

圖7 不同信噪比下同頻3小區(qū)beam數(shù)占比概率

圖7 是在同頻首強(qiáng)小區(qū)、次強(qiáng)小區(qū)和最弱小區(qū)功率定在0 dB、-9 dB 和-15 dB，隨著信噪比不斷變化的不同小區(qū)beam 數(shù)占總beam 數(shù)的概率圖。一個(gè)小區(qū)最多能檢測(cè)出8 個(gè)beam，但只要檢測(cè)出至少1 個(gè)beam 就能證明小區(qū)檢測(cè)成功。

由圖7 可知在信噪比為-9 dB 時(shí)，首強(qiáng)小區(qū)能檢測(cè)出占比24%的beam 數(shù)。此后隨著信噪比不斷提高，首強(qiáng)小區(qū)beam 數(shù)占比越來(lái)越高，6 dB 時(shí)就能檢測(cè)出占比超過(guò)90%的beam 數(shù)。次強(qiáng)小區(qū)在0 dB 時(shí)能檢測(cè)出占比8%的beam 數(shù)。在信噪比為11 dB 時(shí)，次強(qiáng)小區(qū)能檢測(cè)出占比超過(guò)80%的beam 數(shù)。由于同頻能力及beam總量大等原因，最弱小區(qū)在信噪比為11 dB 時(shí)，只能檢測(cè)出占比3%左右的beam 數(shù)。信噪比為30 dB 時(shí)，最弱小區(qū)能檢測(cè)出占比超過(guò)70%的beam 數(shù)。

4 結(jié)束語(yǔ)

5G NR 系統(tǒng)中的小區(qū)搜索是進(jìn)行通信前極為關(guān)鍵的步驟。但當(dāng)系統(tǒng)采用同頻組網(wǎng)，相鄰小區(qū)之間又采用相同的PSS 時(shí)，同頻干擾會(huì)對(duì)小區(qū)檢測(cè)造成巨大的影響。當(dāng)存在同頻小區(qū)，且滿足多波束時(shí)，檢測(cè)算法需要滿足兩方面的需求，一是檢測(cè)出每個(gè)同頻小區(qū)的多個(gè)SSB beam，獲得每個(gè)SSB 的索引號(hào)；二是在檢測(cè)出多個(gè)beam 的情形下滿足一定的同頻能力，同頻能力要求至少15 dB。本文采用基于串行干擾消除的同頻多beam 檢測(cè)算法來(lái)檢測(cè)多個(gè)同頻小區(qū)。在實(shí)際仿真測(cè)試中，同頻多小區(qū)的檢測(cè)能力可達(dá)到15 dB 以上，并能同時(shí)檢測(cè)出多個(gè)beam，同頻解析深度和解析數(shù)目都能很好地滿足實(shí)際測(cè)試需求。并且，在保證該性能的前提下，基于同頻多beam 檢測(cè)方法的5G NR 掃頻儀，在外場(chǎng)測(cè)試中虛檢概率幾乎為0，滿足虛報(bào)概率小于0.5%的產(chǎn)品指標(biāo)要求。