小区初搜过程的定时精同步方法

摘要

本发明公开了一种小区初搜过程定时精同步方法，包括：接收带保护的下行同步码SYNC_DL多倍采样数据DATA；对DATA的任意一路数据DATAi进行频偏估计，获得频率偏移，对DATAi进行频偏纠正；用频偏纠正后的DATAi确定服务小区；用所述频率偏移对DATA进行频偏纠正；计算DATA在服务小区的信道冲激响应功率数组；根据DATA在服务小区的信道冲激响应功率数组峰值位置获得码片级以下同步位置。本发明的定时精同步方法在获取码片级以下同步位置之前首先对接收数据进行频偏纠正，有效的消除了大频偏对定时精同步的干扰，提高了定时精同步的精确性。

说明书

技术领域

本发明涉及到移动通信系统同步技术，特别涉及到一种时分-同步码分多址（简称，TD-SCDMA）系统小区初搜过程的定时精同步方法。

背景技术

TD-SCDMA系统的一个无线帧长度为10ms，其由两个结构完全相同的5ms子帧构成。一个子帧共有10个时隙组成：3个特殊时隙和用于进行上下行业务的7个常规时隙，其中每个常规业务时隙的长度是864码片（简称，Chip）。在3个特殊时隙中，下行导频时隙（简称，DwPTS）长度为96Chip，上行导频时隙（简称,UpPTS）长度为160chip，保护间隔时隙（简称，GP）长度为96Chip。下行导频时隙用于发送下行同步码（简称，SYNC_DL），实现下行同步。DwPTS在每个子帧中以提供全小区覆盖的天线赋形发送，系统使用SYNC_DL来标识不同的小区。

TD-SCDMA系统的单倍采样的采样速率为1.28MHZ，在特定场景需要提高采样速率，采用多倍采样，对于单倍采样，如果采样数据为A，B，C，……则4倍采样时采样数据为A1，A2，A3，A4，B1，B2，B 3，B4，C1，C2，C3，C4，……；Ai，Bi，Ci，……为多倍采样中一路数据。其中，i为路序号，取值区间为1到采样倍数)。

小区初搜（简称，ICS）主要过程包括：

1、定时粗同步；2、定时精同步；3、小区ID检测；4、频率同步；5、广播信息读取；6、小区驻留。在TD-SCDMA系统中，现有技术的方案都是通过定时粗同步和定时精同步确定准确位置后，利用DwPTS的信息来进行后续操作。

TD-SCDMA系统ICS过程中现有定时精同步方法包括：

1、利用Sync_DL的良好自相关性能和互相关特性，采用匹配滤波器装置将接收到的Sync_DL与各小区本地Sync_DL码做滑动相关运算，确定Chip级同步位置及服务小区的小区标识（简称，CELLID）；

2、利用Sync_DL或者训练序列（简称，Mdiamble）在服务小区的信道冲激响应功率峰值信息采取插值等操作获得Chip级以下同步位置。

由于Sync_DL的相关性受频偏影响较大，当接收数据存在较大频偏时，接收数据的自相关及互相关特性会受到严重的破坏；而现有技术上述的定时精同步方法的准确性严重依赖于Sync_DL的相关性。因此在频偏较大的情况下，现有技术的定时精同步方法难以实现精确的定时同步。

发明内容

有鉴于此，本发明提出了一种小区初搜过程定时精同步方法，以提高在大频偏环境下定时精同步的精确性。

本发明技术方案包括：

1、接收带保护的SYNC_DL多倍采样数据DATA；

2、对DATA的任意一路数据DATAi进行频偏估计，获得频率偏移，对DATAi进行频偏纠正；

3、用频偏纠正后的DATAi确定服务小区；

4、用所述频率偏移对DATA进行频偏纠正；

5、计算DATA在服务小区的信道冲激响应功率数组；

6、根据DATA在服务小区的信道冲激响应功率数组峰值位置获得Chip级以下同步位置；

其中，所述DATA包括，SYNC_DL数据、SYNC_DL数据之前的s个数据、SYNC_DL数据之后的t个数据；所述SYNC_DL数据的位置是定时粗同步所确定SYNC_DL位置；所述i为多倍采样数据的路序号，i的取值范围为1～I,I为采样倍数。

优选的，所述对DATA的任意一路数据DATAi进行频偏估计进一步包括：

预设N个初始频偏△f_n；

用各△f_n对DATAi进行预设频偏纠正；获得N个预设频偏纠正后的序列DATAi_n；

分别计算各DATAi_n在各小区的信道冲激响应功率数组；获得各DATAi_n在各小区的信号质量Scale(n,m)；

将Scale(n,m)最好的DATAi_n作为频偏纠正后的DATAi；将该DATAi_n所对应的△f_n作为频率偏移；

其中，所述Scale(n,m)为DATAi_n在小区m上的信号质量。

优选的，所述用各△f_n对DATAi进行预设频偏纠正进一步包括：

对DATAi进行快速傅立叶变换（简称，FFT），获得DATAi的频域序列DATA_FFTi；

用各△f_n对DATA_FFTi进行预设频偏纠正；获得各预设频偏纠正后的DATAi_n的频域序列。

优选的，所述分别计算各DATAi_n在各小区的信道冲激响应功率数组包括：

分别用各DATA i_n的频域序列与各小区本地SYNC_DL的频域序列进行共轭乘；

对各共轭乘结果进行快速傅立叶逆变换（简称，IFFT），获得各共轭乘结果的时域序列；

利用各共轭乘结果的时域序列计算各DATAi_n在各小区的信道冲激响应功率数组。

进一步的，所述利用频偏纠正后的DATAi确定服务小区包括：

将Scale(n,m)最好的小区作为服务小区。

进一步的，所述方法在对DATA进行频偏纠正之后还包括：

选择除服务小区外Scale(n,m)最好的J个小区作为干扰小区；

消除DATA中各干扰小区的信号；

其中，所述J为预设的干扰小区数量。

进一步的，所述消除DATA中各干扰小区的信号包括：

分别将频偏纠正后的DATA与各干扰小区的本地SYNC_DL相关，获得各干扰小区信道冲激响应数组；

根据各干扰小区信道冲激响应数组计算各干扰小区信道冲激响应功率数组；

根据各干扰小区信道冲激响应功率数组获取各干扰小区的信号分量。

从频偏纠正后的DATA中消除各干扰小区的信号分量。

进一步的，所述根据各干扰小区信道冲激响应功率数组获取各干扰小区的信号分量包括：

对每个干扰小区，找出该干扰小区信道冲激响应功率数组中的最大值Pmax；

将该干扰小区信道冲激响应功率数组中小于Pmax/TH1的元素对应的位置作为噪声径位置；

清除该干扰小区信道冲激响应数组中各噪声径；

用清除各噪声径后的该干扰小区信道冲激响应数组与该干扰小区的本地SYNC_DL序列进行信道冲激响应逆运算获得该干扰小区的信号分量；

其中，所述TH1为预设的噪声门限。

进一步的，所述根据各干扰小区信道冲激响应功率数组获取各干扰小区的信号分量包括：

对每个干扰小区，找出该干扰小区信道冲激响应功率数组中的最大值Pmax；

将Pmax所在位置及Pmax所在位置左右各TH2个位置作为信号径位置，其余位置作为噪声径位置；

清除该干扰小区信道冲激响应数组中各噪声径；

用清除各噪声径后的该干扰小区信道冲激响应数组与该干扰小区的本地SYNC_DL序列进行信道冲激响应逆运算获得该干扰小区的信号分量；

其中，所述TH2为预设的噪声径选择门限。

优选的，所述信号质量Scale(n,m)为：

$>\mathrm{Scale}(n,m)=\frac{P\max (n,m)}{\mathrm{Paverage}(n,m)}$>

其中，Pmax(n,m)为DATAi_n在小区m的信道冲激响应功率数组中的最大值；Paverage(n,m)为DATAi_n在小区m的信道冲激响应功率数组中除最大值之外的其他元素的平均值。

优选的，所述信号质量Scale(n,m)为：

Scale(n,m)=Pmax(n,m)

其中，Pmax(n,m)为DATAi_n在小区m的信道冲激响应功率数组中的最大值。

优选的，所述所述信号质量Scale(n,m)为：

$>\mathrm{Scale}(n,m)=\frac{P\max (n,m)}{\mathrm{Pnoise}(n,m)}$>

其中，Pmax(n,m)为DATAi_n在小区m的信道冲激响应功率数组中的最大值；Pnoise(n,m)为DATAi_n在小区m的信道冲激响应功率数组中所有小于Pmax(n,m)/TH的元素的平均值；所述TH为预设的门限值。

本发明的技术方案在定时精同步过程中，首先对多倍采样接收数据进行频偏纠正，消除大频偏对定时精同步的影响，有效的提高了定时精同步的精确性。

附图说明

图1是小区初搜过程流程图；

图2是本发明具体实施例1总体流程图；

图3是本发明具体实施例2频偏估计优选实现方案流程图;

图4是本发明具体实施例3干扰小区信号消除优选实现方案流程图;

具体实施方式

为进一步说明本发明的技术方案，下面通过具体实施例结合附图详细说明。

具体实施例1

本具体实施例为本发明定时精同步方法的一种优选实施方式，总体流程如图2所示，包括：

1、根据定时粗同步估计所确定的DwPTS位置，接收带保护的SYNC_DL多倍采样数据DATA；

其中，所述DATA包括，SYNC_DL数据、SYNC_DL数据之前的s个数据、SYNC_DL数据之后的t个数据；s为预设的SYNC_DL头保护数据数量，s的取值范围为1～32，t为预设的SYNC_DL尾保护数据数量，t的取值范围为1～32；

2、对DATA的任意一路数据DATAi进行频偏估计，获得频率偏移，对DATAi进行频偏纠正；

其中，i为DATA第i路数据的序号，i=1，2，3.……，I；I为采样倍数；

3、用频偏纠正后的DATAi确定服务小区；

用频偏纠正后的DATA i分别和各小区的本地SYNC_DL序列相关，计算DATAi在各小区的信道冲激响应功率数组，获得DATAi在各小区的信号质量；

选择信号质量最好的小区作为服务小区；

4、根据所述频率偏移对DATA进行频偏纠正；

5、计算DATA在服务小区的信道冲激响应功率数组；

用频偏纠正后的DAT与服务小区的本地SYNC_DL序列相关，计算DATA在服务小区的信道冲激响应功率数组；

6、根据DATA在服务小区的信道冲激响应功率峰值位置获得Chip级以下同步位置；

找出DATA在服务小区的信道冲激响应功率数组中的最大值，该最大值的位置即为Chip级以下同步位置。

具体实施例2

本实施例包括了具体实施例1的各步骤，所述步骤2流程如图3所示包括：

本实施例中，步骤2可以在时域执行，也可以在频域执行；

21、预设N个初始频偏△f_n；

其中，n=1～N；所述N可根据经验数据或实验数据设置，优选为3～10；

22、用各△f_n对DATAi进行预设频偏纠正；获得N个预设频偏纠正后的序列DATAi_n；

在时域执行时：

$>{\mathrm{DATAi}}_n\left(k\right)=\mathrm{DATAi}\left(k\right)\times e^{j2\mathrm{\pi \Delta }{f}_n\mathrm{kT}}$>

其中，DATAi_n(k)表示DATAi_n序列的第k个数据，

在频域执行时：

对DATAi进行快速傅立叶变换，获得DATAi的频域序列DATA_FFTi；

用各△f_n对DATA_FFTi进行预设频偏纠正；获得各预设频偏纠正后的DATAi_n的频域序列；

频域的预设频偏纠正可以通过对DATA_FFTi序列进行移位操作来进行，其中，每移一位所纠正的频偏由采样倍数及FFT点数确定；以4倍采样，128点FFT为例，将DATA_FFTi序列每左移一位，纠正的频偏为10KHz；将DATA_FFTi序列每右移一位，纠正的频偏为-10KHz；

23、分别计算各DATAi_n在各小区的信道冲激响应功率数组；获得各DATAi_n在各小区的信号质量Scale(n,m)；

在时域执行时：

将各DATAi_n分别与各小区本地SYNC_DL相关，计算各DATAi_n在各小区的信道冲激响应功率数组P(n,m)；

P(n,m)表示DATAi_n在小区m上的信道冲激响应功率数组，m表示小区序号；

根据各P(n,m)获得各Scale(n,m)；

Scale(n,m)表示DATAi_n在小区m上的信号质量；

在频域执行时：

将各DATAi_n的频域序列分别与各小区本地SYNC_DL的频域序列进行共轭乘；

对各共轭乘结果进行快速傅立叶逆变换，获得各共轭乘结果的时域序列；

用各共轭乘结果的时域序列计算各DATAi_n在各小区的信道冲激响应功率数组P(n,m)；

根据各P(n,m)获得各Scale(n,m)；

其中，P(n,m)表示DATAi_n在小区m上的信道冲激响应功率数组；Scale(n,m)表示DATAi_n在小区m上的信号质量；m表示小区序号；

24、将Scale(n,m)最好的DATAi_n作为频偏纠正后的DATAi；将该DATAi_n所对应的△f_n作为频率偏移；

本实施例中，所述信号质量Scale(n,m)可以优选为：

Scale(n,m)=Pmax(n,m)

其中，Pmax(n,m)为P(n,m)中的最大值；

本实施例中，所述所述信号质量Scale(n,m)也可以优选为：

$>\mathrm{Scale}(n,m)=\frac{P\max (n,m)}{\mathrm{Pnoise}(n,m)}$>

其中，Pnoise(n,m)为P(n,m)中所有小于Pmax(n,m)/TH的元素的平均值；所述TH为预设的门限值，TH的优选取值为2～5；

本实施例中，所述信号质量Scale(n,m)还可以优选为：

$>\mathrm{Scale}(n,m)=\frac{P\max (n,m)}{\mathrm{Paverage}(n,m)}$>

其中，Paverage(n,m)为P(n,m)除最大值之外的其他元素的平均值。

需要说明的是，上述几种Scale(n,m)仅为本实施例的优选信号质量指标；本领域的一般技术人员显然可以理解，在本发明中，信号质量可以使用任意一种能够表述信号质量的指标，本实施例对于使用何种信号质量指标没有限制。

本实施例中，通过上述步骤2的优选实现流程，已获得了频偏纠正后的DATAi在各小区的信号质量；因此步骤3中可以直接选择Scale(n,m)最好的小区作为服务小区。

本实施例的频偏估计过程通过预设频偏纠正的方法，可以在较小的实现复杂度基础上初步获取接收数据的大致频偏，在频偏估计的同时，还对DATAi进行了频偏纠正，用于在定时精同步中对接收数据进行频偏纠正，本实施例中，步骤2优选在频域实施，可以进一步降低计算复杂度。

具体实施例3

本实施例包括了具体实施例2的各步骤，在具体实施例2的步骤4之后，还包括步骤a；步骤a如图4所示，包括：

a1、选择除服务小区外Scale(n,m)最好的J个小区作为干扰小区；

所述J为预设的干扰小区数量，其优选取值范围为1～6；

a2、将频偏纠正后的DATA分别与各干扰小区的本地SYNC_DL相关，获得各干扰小区信道冲激响应数组；

a 3、根据各干扰小区信道冲激响应数组计算各干扰小区信道冲激响应功率数组；

a4、根据各干扰小区信道冲激响应功率数组获取各干扰小区的信号分量。

a5、从DATA中消除各干扰小区的信号分量；

作为本实施例的一种优选实现方案，所述步骤a4包括：

对各干扰小区：

a401、找出该干扰小区信道冲激响应功率数组中的最大值Pmax；

a402、将该干扰小区信道冲激响应功率数组中小于Pmax/TH1的元素对应的位置作为噪声径位置；

a403、清除该干扰小区信道冲激响应数组中各噪声径；

本步骤中，所述清除为，将该噪声径的信道冲激响应设置为0；

a404、用清除各噪声径后的该干扰小区信道冲激响应数组与该干扰小区的本地SYNC_DL序列进行信道冲激响应逆运算获得该干扰小区的信号分量；

其中，所述TH1为预设的噪声门限，TH1的优选取值范围为2～5。

作为本实施例的又一种优选实现方案，所述步骤a4包括：

对各干扰小区，

a411、找出该干扰小区的信道冲激响应功率数组中的最大值Pmax；

a412、将Pmax所在位置及Pmax所在位置左右各TH2个位置作为信号径位置，其余位置作为噪声径位置；

a413、清除该干扰小区信道冲激响应数组中各噪声径；

本步骤中，所述清除为，将该噪声径的信道冲激响应设置为0；

a414、用清除各噪声径后的该干扰小区信道冲激响应数组与该干扰小区的本地SYNC_DL序列进行信道冲激响应逆运算获得该干扰小区的信号分量；

其中，所述TH2为预设的噪声径选择门限，TH2的取值范围为1～7。

本实施例的方法在消除频偏干扰对定时精同步影响的基础上，消除了干扰小区信号对定时精同步的影响，进一步提高了定时精同步的精确度。

本领域的一般技术人员显然应该清楚并且理解，本发明所举的以上实施例仅用于说明本发明，而并不用于限制本发明。在不背离本发明的精神及其实质的情况下，本领域技术人员当可根据本发明做出各种相应的改变或变形，但这些相应的改变或变形均属于本发明的权利要求保护范围。