一种长期演进系统中随机接入前导低复杂度生成方法

摘要

本发明公开了一种长期演进系统中随机接入前导低复杂度生成方法，其特征是直接生成长度为NZC的频域序列，经过频偏处理，将该频域序列补零至标定快速傅里叶变换长度NFFT点，经过循环移位，快速傅里叶反变换，K倍过采样，加前缀后缀处理，送至滤波器，经过频偏移位，最后加上循环前缀生成随机接入前导。相比于现有方法，本发明方法在复杂度方面大大降低，同时本发明方法的实现结果与现有方法是一致的，更适合于在实际系统中使用。

说明书

技术领域

本发明属于移动通信技术领域，特别涉及第三代移动通信技术(3^rd Generation，简称3G)后的长期演进(Long Time Evolution，简称LTE)系统中随机接入前导低复杂度生成方法。

背景技术

第三代合作伙伴计划组织(3^rd Generation Partnership Project，3GPP)是一个成立于1998年12月的标准化机构。移动数据业务的不断增长推动3GPP开发出长期演进(LTE)规范。用户端通过物理随机接入信道(Physical Random Access Channle，PRACH)上发送随机接入前导实现接入。

根据LTE系统相关技术标准36.211，LTE系统支持的随机接入前导格式有5种，PRACH在频域上占用连续的6个资源块。现有的随机接入前导生成方法具体为：

用户端首先生成Zadoff-Chu根序列，其中该Zadoff-Chu根序列的第n个元素表示为：

$x_u\left(n\right)=e^{-j\frac{\mathrm{\pi un}(n+1)}{N_{\mathrm{ZC}}}},0\le n<N_{\mathrm{ZC}}$

式中，u是物理根序列索引，N_ZC为Zadoff-Chu根序列长度，j为虚数单位，即j²＝-1；

然后根据循环移位(Cyclic Shift)量C_v进行循环移位操作：

$x_{u,C_v}\left(n\right)=x_u\left((n+C_v)\mathrm{mod}{N}_{\mathrm{ZC}}\right);$

将循环移位后的序列进行离散傅里叶变换(DFT)，得到频域序列，其中该频域序列的第k个元素表示为：

$X_{u,C_v}\left(k\right)={\Sigma }_{n=0}^{N_{\mathrm{ZC}}-1}{x}_{u,C_v}\left(n\right)e^{-j2\mathrm{\pi kn}/N_{\mathrm{ZC}}},0\le k<N_{\mathrm{ZC}};$

根据技术标准36.211，将在时刻t的时间连续随机接入前导信号表示为：

$s\left(t\right)={\beta }_{\mathrm{PRACH}}\underset{k=0}{\overset{N_{\mathrm{ZC}}-1}{\Sigma }}\underset{n=0}{\overset{N_{\mathrm{ZC}}-1}{\Sigma }}{x}_{u,C_v}\left(n\right)·e^{-j\frac{2\mathrm{\pi nk}}{N_{\mathrm{ZC}}}}·e^{j2\pi (k+\phi +K(k_0+\frac{1}{2})){\mathrm{\Delta f}}_{\mathrm{RA}}(t-T_{\mathrm{CP}})},0\le t<T_{\mathrm{SEQ}}+T_{\mathrm{CP}}$

其中随机接入前导由两部分组成，前端是长度为T_CP的循环前缀，然后是长度为T_SEQ的序列，β_PRACH为幅度因子，n_PRB^RA为频域起始资源块位置，为固定偏移量，K＝Δf/Δf_RA，Δf为子载波间隔，Δf_RA为随机接入前导的频域子载波间隔，N_SC^RB为每个资源块的频域子载波数，N_RB^UL为上行资源块大小。

忽略幅度因子，并忽略长度为T_CP的循环前缀，以间隔为T_S对时间连续随机接入前导信号进行采样，则在时刻t，随机接入前导信号的值s(t)表示为第m个采样点的值s(m)，并令t＝mT_s带入时间连续随机接入前导信号表达式，则随机接入前导表示为：

$s\left(m\right)=\stackrel{N_{\mathrm{ZC}}-1}{\underset{k=0}{\Sigma }}\underset{n=0}{\overset{N_{\mathrm{ZC}}-1}{\Sigma }}{x}_{u,C_v}\left(n\right)·e^{-j\frac{2\mathrm{\pi nk}}{N_{\mathrm{ZC}}}}·e^{j2\pi (k+\phi +K(k_0+\frac{1}{2})){\mathrm{\Delta f}}_{\mathrm{RA}}m{T}_s}$

其中N_SEQ表示采样后序列的长度。

由上式可以看到，在生成随机接入前导的步骤中，存在长度为N_SEQ的IDFT变换。该IDFT长度N_SEQ由随机接入前导格式以及系统采样率决定。比如系统为10M带宽情况下，系统采样率为15.36M，前导格式0，1的时域长度为24576·T_s，其中有307200·T_s＝10ms，则相应IDFT长度N_SEQ为15.36M×800us＝12288点；同样地，可推导出格式2，3的IDFT长度N_SEQ达24576点。而在20M带宽情况下，系统采样率为30.72M，因此IDFT的长度都要加倍，最长可达49152点。从IDFT实现复杂度上看，该方法需要大量的计算，增加了用户端的计算复杂度。

发明内容

本发明的目的是提出一种长期演进系统中随机接入前导低复杂度生成方法，以克服现有技术的上述不足，降低计算复杂度，从而更适合于在实际系统中应用。

本发明的长期演进系统中随机接入前导低复杂度生成方法，包括首先生成Zadoff-Chu序列的频域序列，然后经过频偏处理，其特征在于，将所得到的频域序列补零至标定快速傅里叶变换长度(Nominal FFT Size)N_FFT点，经过循环移位，快速傅里叶反变换(InverseFast Fourier Transorm，IFFT)，对IFFT后产生的时域序列进行K倍过采样，加上前缀后缀，送至海明窗滤波器，经过频率移位，最后加上循环前缀(Cyclic Prefix，CP)生成随机接入前导；

所述将频域序列补零至标定快速傅里叶变换长度N_FFT点的操作为：将长度为N_ZC的频域序列从起始位置开始映射到频域子载波上，并补零至N_FFT点，其中映射后序列的第k个元素的值表示为：

所述循环移位操作为：将补零后序列进行的循环移位，循环移位后产生的序列的第k个元素的值表示为：

$X_{u,C_v}^{\prime \prime }\left(k\right)=X_{u,C_v}^{\prime }\left((k+N_{\mathrm{FS}1})\mathrm{mod}\left(N_{\mathrm{FFT}}\right)\right),0\le k<N_{\mathrm{FFT}};$

所述快速傅里叶反变换操作为：对循环移位后产生的序列进行N_FFT点的IFFT变换，得到时域序列x₁(n)，其中该时域序列的第n个元素的值表示为：

$x_1\left(n\right)=\mathrm{IFFT}\left(X_{u,C_v}^{\prime \prime }\left(k\right)\right),0\le n<N_{\mathrm{FFT}};$

所述对IFFT后产生的时域序列进行K倍过采样操作为：对时域序列x₁(n)进行K倍过采样，得到新的时域序列x₂(n)，该序列的第n个元素的值表示为：

其中，K＝Δf/Δf_RA，Δf为子载波间隔，Δf_RA随机接入前导序列的子载波间隔；

所述加上前缀和后缀操作为：对过采样后的序列x₂(n)，复制序列前端的N_order/2个元素以及后端的N_order/2个元素，分别放在最后端以及最前端，从而产生新的序列x₃(n)，其中该序列的第n个元素的值表示为：

$x_3\left(n\right)=\left(\begin{array}{cc}{x}_2(n+{\mathrm{KN}}_{\mathrm{FFT}}-N_{\mathrm{order}}/2),& 0\le n<N_{\mathrm{order}}/2\\ x_2(n-N_{\mathrm{order}}/2),& N_{\mathrm{order}}/2\le n<N_{\mathrm{order}}/2+{\mathrm{KN}}_{\mathrm{FFT}}\\ x_2(n-N_{\mathrm{order}}/2-{\mathrm{KN}}_{\mathrm{FFT}}),& N_{\mathrm{order}}/2+{\mathrm{KN}}_{\mathrm{FFT}}\le n<{\mathrm{KN}}_{\mathrm{FFT}}+N_{\mathrm{order}}\end{array}\right);$

其中，N_order为海明窗滤波器阶数；

所述送至海明窗滤波器操作为：将加上前缀后缀后的序列x₃(n)送至海明窗滤波器，从而产生序列x₄(n)，其中该序列的第n个元素的值表示为：

$x_4\left(n\right)=\underset{m=0}{\overset{N_{\mathrm{order}}}{\Sigma }}h\left(m\right)x_3(n+N_{\mathrm{order}}-m),0\le n<{\mathrm{KN}}_{\mathrm{FFT}};$

其中，h(m)为阶数N_order等于136，归一化截止频率(Normalized Cutoff Frequency)为0.0839的有限长单位响应数字低通滤波器的系数；

所述频率移位操作为：将通过滤波器后产生的序列x₄(n)进行因子为N_FS2的频率移位，得到序列x₅(n)，其中该序列的第n个元素的值表示为：

$x_5\left(n\right)=x_4\left(n\right)e^{j\frac{2\pi N_{\mathrm{FS}2}k}{{\mathrm{KN}}_{\mathrm{FFT}}}};$

其中，n_PRB^RA为频域起始资源块位置，N_SC^RB为每个资源块的子载波个数，N_RB^UL为上行资源块大小；

所述加上循环前缀操作为：将频率移位后产生的序列x₅(n)添加上长度为N_cp的CP，即得到随机接入前导s(n)，其中随机接入前导的第n个元素的值表示为：

$s\left(n\right)=\left(\begin{array}{cc}{x}_5(n+{\mathrm{KN}}_{\mathrm{FFT}}-N_{\mathrm{cp}}),& 0\le n<N_{\mathrm{cp}}\\ x_5(n-N_{\mathrm{cp}}),& N_{\mathrm{cp}}\le n<N_{\mathrm{cp}}+{\mathrm{KN}}_{\mathrm{FFT}}\end{array}\right).$

本发明中对所述生成Zadoff-Chu序列的频域序列，可采用现有的先生成Zadoff-Chu序列，然后将该序列做DFT操作变换到频域操作，但其计算步骤较繁琐；也可采用本发明提出的，利用如下公式生成：

$X_{u,0}\left(k\right)={\Sigma }_{n=0}^{N_{\mathrm{ZC}}-1}{e}^{-j\frac{2\pi }{N_{\mathrm{ZC}}}\mathrm{index}\left(n\right)},0\le k<N_{\mathrm{ZC}}$

式中第n个指数索引的值index(n)可采用如下方式得到：

初始化：index(0)＝0，step(0)＝k+u

递增计算：index(n)＝index(n-1)+step(n-1)

          step(n)＝step(n-1)+u

本发明的快速方法是根据Zadoff-Chu序列的表式，可采取将上面两步操作结合起来，直接生成频域序列，从而可简化计算步骤；

现有方法的IDFT操作模块，采用长度为N_SEQ的IDFT操作，计算量较大；而本发明的相对应的模块采用长度为N_FFT点的IFFT操作。在20M带宽下，N_SEQ长达49152点，而本发明中采用的N_FFT仅为2048点，从而使本发明大大降低了计算量。

附图说明

图1为前导格式为0，系统带宽20M时，采用本发明方法与现有方法生成的随机接入前导的实部对比的局部放大图。

图2为前导格式为0，系统带宽20M时，采用本发明方法与现有方法生成的随机接入前导的幅度对比的局部放大图。

图3为前导格式为4，系统带宽20M时，采用本发明方法与现有方法生成的随机接入前导的幅度对比的局部放大图。

具体实施方式

实施例1：

设前导格式为0，系统带宽20M，u＝710，C_v＝119，并根据LTE技术标准36.211以及36.101，可得到表1-4，并根据表1-4可查到计算所需的其他参数的值。比如系统为20M带宽情况下，系统采样率为30.72M，前导格式0的CP时域长度为T_CP＝3168·T_s，其中有307200·T_s＝10ms，则相应循环前缀长度N_CP为30.72M×T_CP＝3168点。

表1：随机接入前导序列长度

  前导格式 根序列长度N_ZC  0-3 839  4 139

表2：随机接入前导序列参数(其中，307200·T_s＝10ms)

  前导格式 时域CP长度T_CP  时域序列长度T_SEQ  0 3168·T_s  24576·T_s  1 21024·T_s  24576·T_s  2 6240·T_s  2·24576·T_s  3 21024·T_s  2·24576·T_s  4 448·T_s  4096·T_s

表3：随机接入基带参量

表4：系统带宽与N_FFT对应表

 系统带宽(MHz)  FFT大小N_FFT 1.4  128 3  256 5  512 10  1024 15  1536 20  2048

本发明方法的具体实施步骤描述如下：

步骤1：根据物理根序列参数u，生成Zadoff-Chu序列的频域序列，其中序列的第k个元素的值表示为：

$X_{u,0}\left(k\right)={\Sigma }_{n=0}^{N_{\mathrm{ZC}}-1}{e}^{-j\frac{2\pi }{N_{\mathrm{ZC}}}\mathrm{index}\left(n\right)},0\le k<N_{\mathrm{ZC}};$

式中第n个指数索引的值index(n)可采用如下方式得到：

初始化：index(0)＝0，step(0)＝k+u

递增计算：index(n)＝index(n-1)+step(n-1)

          step(n)＝step(n-1)+u；

本发明通过选用这种方式计算，可使得每个指数运算中index(n)的计算量由4次乘法，2次加法降为2次加法，显著降低计算量。

步骤2：步骤1产生的频域序列通过频偏处理，即得到具有相应频偏的频域序列X_u，v(k)，其中该序列的第k个元素的值表示为：

$X_{u,C_v}\left(k\right)=X_{u,0}\left(k\right)e^{j\frac{2*C_v*\mathrm{\pi k}}{N_{\mathrm{ZC}}}},0\le k<N_{\mathrm{ZC}};$

步骤3：将步骤2产生的频域序列X_u，v(k)补零至标定快速傅里叶变换长度(Nominal FFTSize)N_FFT点，其中该序列的第k个元素的值表示为：

其中，N_FFT为FFT的大小；

步骤4：将补零后序列X_u，v′(k)进行的循环移位，其中该序列的第k个元素的值表示为：

$X_{u,C_v}^{\prime \prime }\left(k\right)=X_{u,C_v}^{\prime }\left((k+N_{\mathrm{FS}1})\mathrm{mod}\left(N_{\mathrm{FFT}}\right)\right),0\le k<N_{\mathrm{FFT}};$

步骤5：对循环移位后的序列X_u，v″(k)进行N_FFT点的IFFT变换，得到时域序列x₁(n)，其中该序列的第n个元素的值表示为：

$x_1\left(n\right)=\mathrm{IFFT}\left(X_{u,C_v}^{\prime \prime }\left(k\right)\right),0\le n<N_{\mathrm{FFT}};$

步骤6：对时域序列x₁(n)进行K倍过采样，得到新的时域序列x₂(n)，其中该序列的第n个元素的值表示为：

步骤7：对过采样后的序列x₂(n)，复制序列前端的N_order/2个元素以及后端的N_order/2个元素，分别放在最后端以及最前端，从而产生新的序列x₃(n)，其中该序列的第n个元素的值表示为：

$x_3\left(n\right)=\left(\begin{array}{cc}{x}_2(n+{\mathrm{KN}}_{\mathrm{FFT}}-N_{\mathrm{order}}/2),& 0\le n<N_{\mathrm{order}}/2\\ x_2(n-N_{\mathrm{order}}/2),& N_{\mathrm{order}}/2\le n<N_{\mathrm{order}}/2+{\mathrm{KN}}_{\mathrm{FFT}}\\ x_2(n-N_{\mathrm{order}}/2-{\mathrm{KN}}_{\mathrm{FFT}}),& N_{\mathrm{order}}/2+{\mathrm{KN}}_{\mathrm{FFT}}\le n<{\mathrm{KN}}_{\mathrm{FFT}}+N_{\mathrm{order}}\end{array}\right);$

步骤8：将加上前缀后缀后的序列x₃(n)送至海明窗滤波器，从而产生序列x₄(n)，其中该序列的第n个元素的值表示为：

$x_4\left(n\right)=\underset{m=0}{\overset{N_{\mathrm{order}}}{\Sigma }}h\left(m\right)x_3(n+N_{\mathrm{order}}-m),0\le n<{\mathrm{KN}}_{\mathrm{FFT}};$

其中，h(m)为阶数等于136，归一化截止频率为0.0839的有限长单位响应数字低通滤波器的系数；

步骤9：将通过滤波器后产生的序列x₄(n)进行因子为N_FS2的频率移位，得到序列x₅(n)，其中该序列的第n个元素的值表示为：

$x_5\left(n\right)=x_4\left(n\right)e^{j\frac{2\pi N_{\mathrm{FS}2}k}{{\mathrm{KN}}_{\mathrm{FFT}}}};$

其中，

步骤10：将频率移位后产生的序列x₅(n)添加上长度为N_cp的循环前缀(CP)，即得到随机接入前导s(n)，其中随机接入前导的第n个元素的值表示为：

$s\left(n\right)=\left(\begin{array}{cc}{x}_5(n+{\mathrm{KN}}_{\mathrm{FFT}}-N_{\mathrm{cp}}),& 0\le n<N_{\mathrm{cp}}\\ x_5(n-N_{\mathrm{cp}}),& N_{\mathrm{cp}}\le n<N_{\mathrm{cp}}+{\mathrm{KN}}_{\mathrm{FFT}}\end{array}\right).$

图1为在采用前导格式为0、系统带宽20M的条件下，采用本发明方法与采用现有方法生成的随机接入前导的实部对比的局部放大图；图2为采用本发明方法与采用现有方法生成的随机接入前导的幅度对比的局部放大图。图3为前导格式为4，系统带宽20M时，采用本发明方法与现有方法生成的随机接入前导的幅度对比的局部放大图。

将本发明方法生成随机接入前导序列记为s(n)，现有方法生成的随机接入前导记为t(n)。序列s(n)、t(n)的共轭转置分别记为s^*(n)、t^*(n)，定义相关系数：计算相关系数得到，本发明方法与现有方法结果的相关度为：0.9998-0.00001。

结合图1，图2及图3，以及计算的相关系数可知，本发明方法与现有方法的实现结果是一致的。

复杂度分析：对于现有方法，考虑计算开销最大的模块，即IDFT操作。对于前导格式0，系统带宽20M，IDFT点数为N_SEQ＝24576点。对于s(n)，0≤n≤N_SEQ-1，每个s(n)的计算需要N_ZC次复数乘法，(N_ZC-1)次复数加法，整个随机接入前导的生成共需要次N_SEQN_ZC＝20619264复数乘法，N_SEQ(N_ZC-1)＝20594688。而对于本发明采用的算法，与上面现有方法的IDFT对应的模块为IFFT操作模块，即2048点IFFT。该IFFT运算需要次复数乘法，N_FFTlog₂N_FFT＝20480次复数加法。

由此可见，本发明方法在复杂度方面明显优于现有方法，因此更适合于在实际系统中使用。