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5G NR的小区搜索改进算法.docx
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5G NR的小区搜索改进算法.docx
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1 引言
移动通信技术
,是为了满足未来移动通信的需求,推出的新一代无线
通信技术。与 相比,它对系统性能提出了更高要求。其中,传输速率提高
倍,用户体验速率达到 ,用户峰值速率可达 ;
时延降低为 ,达到毫秒量级;移动性达到 以上,实现高铁
高速运行环境下的良好用户体验。由 确定,通信行业认可的 三大主要
应用场景
分别为:增强移动宽带()、低时延高可靠通信( )
和大规模物联网( )。如果说 标志着业务由个人通信向个人应用的跨
越,那么 的诞生将是通信行业历史上最大的变革,从“小我”走向“大我”——
从个人应用向行业应用的转变。
本文小区搜索算法应用在 !("#$%&')扫频仪中,扫频仪进行无线
网络覆盖测试时,主要通过扫频装置进行小区搜索,检测到空间的多个基站射
频信号,并对相关指标进行测量。比如,在 (网络优化时,需要通过主
同步信号()$%$**"+$'",%'"-"%.,/00)和辅同步信号(+'"&%$*
*"+$'",%'"-"%.,000)对空口小区进行搜索,并对检测到的各个小区
的 0 ( +..)+1+ $1$"+ -"%. ) 进 行 测 量 , 测 量 参 数 主 要 有
0/ ( $1$"+-"%.$+2&)'#$ )、0! (-"%.'"$1$"+
)."'$%')
等。只有完成初始小区搜索,终端才可以给出准确的解调下
行数据,获取关键系统信息,实现与基站的通信连接。
在小区搜索中,比较关键的步骤就是 /00 检测以及 000检测。对于 /00
检测,参考文献
中给出一种直接互相关检测算法,但在大频偏环境下该算法
将会失效。参考文献3
中论述了一种 分段互相关检测算法,其可以提升抗频
偏能力,但会引入噪声干扰。对于 000检测,参考文献4
中简述了一种 000
相干检测算法,原理是利用 /00 检测后的信道响应值等效 000 处的信道响应值,
然后对频域 000 序列进行补偿,最后再与本地 000序列进行频域互相关检测。
但该算法没有考虑信道环境的影响,若信道质量特别差导致频域信道响应值误
差很大,会造成最终检测失败。
为了满足当下 !扫频仪的各项指标要求,本文提出了一种小区搜索改
进算法,通过改进传统的 /00 检测算法和 000 检测算法,完成 ! 小区搜
索。仿真结果显示,所提算法不仅提高了检测效率,而且也提高了整体小区搜
索性能。
2 小区搜索过程
小区搜索就是 (和小区取得时间和频率上的同步,并检测 +..5 的过程
6
7
。
()( 利用 /00 和 000 完成下行同步
过程。通过 /00 获取物理层小
区组内 5 和时隙同步;通过 000 获取循环前缀(+*+.+)$18, /)长度,物
理层小区组 5,帧同步。
()通过解调参考信号(&'&.%'"$1$"+-"%.,50)进一
步实现时间、频率同步以及信道估计。
()解码物理广播信道()*+%.$'%&+%"-+%"".,/ 9),获
得主信息块(%$"1'$%'".'+ ,),包含公共天线端口数目、系
统帧号(*1$%"$,0:!)、下行系统带宽等信息。
( ) 解 码 物 理 下 行 共 享 信 道 ( )*+%. &'#"." %$&
+%"".,/50 9),获得系统信息块(*"1'$%'".'+ ,0),
即其他系统信息
。
!小区搜索主要是检测 /00、000和 50,获取时间和频率上的
同步,上报 0/0! 等测量指标,最后解码 / 9 完成小区搜索过程。初
始小区搜索流程如图
所示。
3 PSS 检测
在 ! 小区搜索中,/00 检测
作为下行同步的关键步骤,必须设计性
能优良的检测算法。/00定时同步是通过对接收信号的 /00 检测,完成符号定
时同步并获取小区 5 组内编号 N(2)ID!5;<=。
图 1
图 1初始小区搜索流程
传统 /00 检测算法
基于 /00 序列良好的自相关性与互相关性,传统的 /00检测算法
3
主要为
直接互相关检测算法和 分段互相关检测算法
。
第一种方法:直接互相关。
该方 法的核 心思 想是利 用 /00 接收 序列 *;"< 直接与 本地 个 /00 序列
r0pss(n)$);"<、r1pss(n)$);"<、r2pss(n)$);"<分别进行滑动相关,相
关检测得到的 个相关值序列如式()所示。
Corr0(m)=∣∣∣∣∑n=0N−1y(n+m)⋅r0pss(n)∗∣∣∣∣2 '$$;<>?
@">!A*;"B<⋅$);"<∗?
Corr1(m)=∣∣∣∣∑n=0N−1y(n+m)⋅r1pss(n)∗∣∣∣∣2 '$$;<>?
@">!A*;"B<⋅$);"<∗?
Corr2(m)=∣∣∣∣∑n=0N−1y(n+m)⋅r2pss(n)∗∣∣∣∣2
(1) '$$;<>?@">!A*;"B<⋅$);"<∗? ;<
其 中 , Corr0(m) '$$;<=、 Corr1(m) '$$;<=、 Corr2(m) '$$;<=
分 别 表 示 个 相 关 值 序 列 , *;"B< 表 示 接 收 序 列 , r0pss(n) ∗$);"<C
∗、r1pss(n) ∗$);"<CC∗、r2pss(n) ∗$);"<C∗分别表示 个本地 /00 序列
r0pss(n)$);"<、r1pss(n)$);"<、r2pss(n)$);"<的共轭运算,! 为快速
傅立叶变换(1%:'$$$%"1'$,::)点数。
通 过 相 关 运 算 得 到 个 相 关 值 序 列
Corr0(m) '$$;<、Corr1(m) '$$;<、 Corr2(m) '$$;<并分别找出
个序列中的最大值,然后比较 个最大值得到最终最大值。此时便得知正确的
/00序列即最终最大值相对的 /00 序列。同时,获得小区组内 N(2)ID!5;<=,
最终最大值对应的位置也就是定时同步的位置,记为 mˆD。
直接互相关检测算法虽然简单易实现,但是在面对较大频偏时,本地序列
与接收序列相关性会变差,导致相关峰值点不明显,甚至完全被淹没,最后造
成 /00 检测失败,影响系统性能。为了应对此种情况,下文给出一种 分段互
相关检测算法。
第二种方法: 分段互相关。
此法的重点在于将 /00 接收序列和本地 /00 序列分别等分为 段序列再
进行相关,之后再把 个相关值序列逐个相加求和,进而确定相关峰值对应同
步位置。具体的实现原理流程如图
所示。
图 2
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