长期演进系统中主同步信号的检测方法和检测装置

摘要

本发明涉及一种长期演进系统中主同步信号的检测方法和检测装置，可降低误检和漏检概率，并使算法复杂度降低。此方法包括以下步骤：提取多帧数据处理结果；统计峰值相邻位置在一个预设值范围内的多个峰值组成的峰值簇；从经统计峰值簇中筛选出一个或多个候选峰值簇；对候选峰值簇中的各个峰值的峰值位置进行平均及合并，以获得一各候选峰值簇的峰值簇位置、峰值簇频偏值；以及以各候选峰值簇的峰值簇位置、峰值簇频偏值作为判决度量值，进行峰值合并，以排除因频偏造成的假峰值簇，输出一峰值检测结果。

说明书

技术领域

本发明涉及一种长期演进系统(Long-Term Evolution，LTE)，尤其是涉及 LTE系统中主同步信号的检测方法及其装置。

背景技术

在无线通信系统中，终端在小区搜索阶段的重要任务之一是获得小区的ID 以及帧定时信息，这些信息通常由系统中具有导频性质的信号所携带。

LTE(长期演进)系统中，小区的ID(以下记为：N_ID)由N_ID⁽¹⁾和N_ID⁽²⁾两部分 组成。其中N_ID⁽¹⁾由辅同步信号(SSS，Secondary Synchronization Signal)所携带， 每一个N_ID⁽¹⁾对应一个特定的已知序列。N_ID⁽²⁾由主同步信号(PSS，Primary  Synchronization Signal)所携带，每一个N_ID⁽²⁾对应一个特定的已知序列。PSS是 一个位于频域的Zadoff-Chu序列。

相应地，在小区搜索中，同步信号检测分为主同步信号检测和辅同步信号 检测两个步骤。首先是主同步信号的检测过程，这一步骤通过盲检测的方法对 主同步码进行检测，得到终端和小区之间大体的相对定时和频率偏差信息。根 据这些检测结果信息进行辅同步码的检测过程，最终得到小区准确的定时信 息。

主同步信号检测的原理是利用主同步码序列的自相关特性，通过利用特征 序列在一个半帧的接收数据上做滑动相关的方法进行盲检测，判决小区是否存 在，并大致确定相对定时位置。

在现有的主同步信号检测实现方案中，主同步信号的检测是根据10次样 本的相关峰值检测的位置统计得出结论。在对相关峰的检测结果的统计中，只 是简单的利用了，主同步信号每5ms出现在同一位置这一特性，通过判决峰值 的位置在5ms的半帧中的位置的统计数据，例如次数，来判决主同步信号的位 置的，这样的做法导致下面几个问题：

首先，只是根据各个样本数据的相关峰的相对位置作为判决准则，会导致 在主同步信号检测误检概率增高。尤其是当出现较大的频率偏差时，相关后的 假峰值会造成相关峰的相对位置的误判。如果主同步信号误检出现在非指定小 区流程下，会导致本就耗时较多的流程变得更久；

其次，只根据相关峰值的相对位置的临近次数来判决主同步信号的存在与 否，除了空口信号本身的不确定性外，算法自身也会引入误差；

再者，现有的方法为了排除一些因自身算法引入的问题而导致算法复杂度 增加。

发明内容

本发明的目的是提供一种长期演进系统中主同步信号的检测方法及其装 置，可更加准确的检测出主同步信号的定时位置。

本发明的一个方面提出一种长期演进系统中主同步信号的检测方法，包括 以下步骤：

提取多帧数据处理结果；

统计峰值相邻位置在一个预设值范围内的多个峰值组成的峰值簇；

从经统计峰值簇中筛选出一个或多个候选峰值簇；

对候选峰值簇中的各个峰值的峰值位置进行平均及合并，以获得候选峰值 簇的峰值簇位置和峰值簇频偏值；以及

以该候选峰值簇的峰值簇位置和峰值簇频偏值作为判决度量值，进行峰值 合并，以排除因频偏造成的假峰值簇，输出一峰值检测结果。

在上述的方法中，从经统计峰值簇中筛选出一个或多个候选峰值簇的步骤 包括：计算经统计峰值簇中每个峰值簇的总功率，并对峰值簇的总功率进行排 序，以获得一个或多个候选峰值簇。

在上述的方法中，提取多帧处理结果之后还包括，扩展结果中的峰值位置， 其中扩展峰值位置为原始峰值位置值与对每帧的采样点数之和。

在上述的方法中，进行峰值合并的步骤包括：以候选峰值簇的峰值簇位置 和峰值簇频偏值作为判决度量值，判断是否需要进行结果归并。如果是，则将 各候选峰值簇归并后输出；如果否，则选择最大峰值簇输出。

在上述的方法中，上述预设值为3。

本发明另一种长期演进系统中主同步信号的检测装置，包括：

用于提取多帧数据处理结果的装置；

用于统计峰值相邻位置在一个预设值范围内的多个峰值组成的峰值簇的 装置；

用于从经统计峰值簇中筛选出一个或多个候选峰值簇的装置；

用于对各候选峰值簇的各个峰值的峰值位置进行平均及合并的装置，以获 得一最大峰值簇位置、一次大峰值簇位置、一最大峰值簇频偏值及一次大峰值 簇频偏值；以及

用于以候选峰值簇的峰值簇位置和峰值簇频偏值作为判决度量值，进行峰 值合并的装置，以排除因频偏造成的假峰值簇，并输出一峰值检测结果。

本发明由于采用以上技术方案，使之与现有技术相比，可降低误检和漏检 概率，并使算法复杂度降低。

附图说明

为让本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，以下结合附图对本发 明的具体实施方式作详细说明，其中：

图1示出本发明一实施例的主同步信号检测流程。

图2示出10个半帧的峰值数据。

图3示出经统计的峰值簇位置示意图。

图4示出最大峰值簇和次大峰值簇示意图。

具体实施方式

已知10个半帧(每个半帧5ms，共50ms)的LTE接收数据的处理，得到 如下结果：

1、滑动相关后的相关峰的最大和次大峰的位置Z(共20个值)，该位置 通过设定门限已得到保护，当小于该门限时将该峰值位置设为无效；

2、最大和次大相关峰的功率值P(共20个)；

3、每5ms估计出的相位偏差w(共20个)，即每个实际接收信号和期望 接收信号的相位偏差。

图2示出10个半帧的峰值数据。参照图2所示，实箭头表示最大峰，虚 箭头表示次大峰。箭头下方的数值表示峰值的位置。箭头旁边的数值表示峰值 的大小。如SAMPLE1的第一个箭头表示，最大峰在1077位置，峰值为33。

目前需要根据这些已知数据估计出相关峰值的准确位置。

根据本发明的实施例的构思，利用上述的处理结果确定峰值位置。通常， 半帧中的相关峰值总是以较大的概率出现在同一或者临近位置。例如在图2中， 相关峰值大多出现在1077的位置。因此首先可以统计多个半帧中，峰值相邻 位置在一个预设值范围内的多个峰值。将这些半帧重叠起来，相邻的一个或多 个峰值将会组成所谓的峰值簇。预设值范围可依系统定时的偏差、信道多径和 频偏的等条件设定。

然后，可从经统计峰值簇中筛选出一个或多个候选峰值簇。筛选的依据可 以是总功率，即峰值簇中所有峰值的功率之和。这些候选峰值簇对应峰值的可 能位置。以图3来说，标记为P1st的最大峰值簇和标记为P2nd的次大峰值簇 均可能是峰值位置。

然而，由于频偏的存在，候选峰值簇中可能包含了不期望获得的假峰值。 因此需要在后续的步骤中排除。根据一实施例，可以对各候选峰值簇中的各个 峰值的峰值位置进行平均及合并，以获得各候选峰值簇的峰值簇位置、以及峰 值簇频偏值。频偏值可以从相偏值计算得到。

最终，可以利用各候选峰值簇的峰值簇位置、峰值簇频偏值作为判决度量 值，进行峰值合并，以排除因频偏造成的假峰值簇，并输出峰值检测结果。

下面参照图1所示，详细描述本发明的一实施例的处理流程，其包括：

步骤10，多帧数据处理结果提取：

对峰值位置20个Z值进行升序排序得到20个元素的升序数组，再对20 个元素的升序数组做扩展，扩展到40个元素，将该数组记为Z_UP_SORT[40]。 在该数组中，后20个元素分别为前20个元素加采样点数4800(4800为采样 率0.96MHZ*5ms)。另外，创建包含20个元素的数组near_num_peak[20]＝{0}。

在此需要说明的是，4800为5ms时间内的数据样点数，算法得出的结果 PSS同步码的位置就是在4800个样点中的一个位置，为了能够处理PSS在5ms 数据头尾的情况，将原有数据加4800后扩展。

步骤20，统计峰值相邻位置在一个预设值PEAK_NEAR_AREA_LEVEL 范围内的峰值簇，将其统计到数组near_num_peak[20]中。

在此，数组的元素序号为峰值簇的头元素序号。其中，头元素为多个相邻 峰值中的第一个峰值的位置。例如，假设峰值簇中的多个峰值的位置为50，51， 52，则数组的元素序号为头元素序号50。

并且，数组元素值为相邻位置个数，峰值簇其余元素为0。

在一个实施例中，PEAK_NEAR_AREA_LEVEL设定为3。

本步骤的算法示例如下：

first_member＝0

curent_member＝0

While(first_member＜20)

{

    While(curent_member＜40)

    {

           If(Z_UP_SORT[curent_member]-Z_UP_SORT[first_member]＜＝

PEAK_NEAR_AREA_LEVEL)

           {

              near_num_peak[curent_member mod 20]＝0；

   near_num_peak[first_member mod 20]++；

              curent_member++；

   }

   Else

   {

   first_member＝curent_member；

         break

   }

    }

}

步骤30，计算每个峰值簇的总功率，对峰值簇的总功率进行排序：

将每个峰值簇中峰值的相关功率P相加；

将峰值簇的总功率进行排序，以选出候选峰值簇。一般地，排出总功率最 大和次大的峰值簇P1st、P2nd。

经过步骤20和30的统计和计算，结果如图3所示。在0-4800的位置中， 出现了最大和次大峰值簇P1st、P2nd。4800-9600的位置中的峰值簇为之前的 重复。这是为综合考虑峰值位置出现在5MS的头尾的情况，而将峰值位置重复 拼接统计。在此，筛选出的两个峰值簇被单独示出于图4。

步骤40：相关峰值数据平均：

考虑到多个样本的峰值位置的差异是由于定时的偏差、信道多径和频偏的 影响导致的，当峰值位置基本得到估计时，针对得到的最大和次大峰值簇的各 个峰值的峰值位置进行平均及合并，得到最大和次大峰值簇位置Zave1st， Zave2nd、最大和次大峰值簇相偏值Wave1st，Wave2nd、以及最大和次大峰值 簇频偏值Fave1st，Fave2nd。在此，频偏值可由相偏值计算而得到。

步骤50，峰值合并。

为消除频偏对Zadoff-Chu码的相关性造成的影响，将因频偏造成的假峰值 排除掉。在此，基本原理可沿用现有算法，对多次样本数据的处理结果进行统 计合并。但与现有算法对最大和次大位置的判定只是通过判决临近次数的大小 找出最多的两个位置来认定的相比，本实施例最大和次大位置的选取的判决度 量值不同，使得这个过程得到简化。

参照图1所示，一般地说，步骤50可包括于步骤52以频偏值和位置值作 为判决度量值，判断是否需要进行检测结果归并，如果是，则于步骤54归并 两处检测结果并输出，否则，于步骤56选择可靠性最高的一处检测结果输出。

具体实现的示例如下：

1、判断max(abs(Fave1st)，abs(Fave2nd))是否大于5000Hz，如不是则认为 最大位置可信，以最大位置作为结果输出，如是则最大位置不可信，进行下面 步骤的计算；

2、如果abs(Fave1st)＞abs(Fave2nd)，计算

abs(sgn(Fave1st)*abs(Zave1st-Zave2nd))是否小于5。

如是则最大峰位置输出为Zave1st，功率输出为P1st+P2nd，最大簇和次大 簇的峰值个数相加输出，频偏值输出为Fave1st；如不小于5则将最大簇结果输 出。

3、如果abs(Fave1st)＜abs(Fave2nd)，计算

abs(sgn(Fave2nd)*abs(Zave2nd-Zave1st))是否小于5，如是则最大峰位置输 出为Zave2nd，功率输出为P1st+P2nd，最大簇和次大簇的峰值个数相加输出， 频偏值输出为Fave2nd；如不小于5则将最大簇结果输出。

在此，临界值5000Hz，5是沿用现有算法。

本发明所描述的PSS的检测方法的实施例，与已有技术相比具有以下优 点：

1)降低检测算法的误检和漏检概率；

2)可搜索算法性能。

3)算法复杂度得到简化

在实际LTE项目验证，此算法确实具有较低的误检和漏检概率。

虽然本发明已以较佳实施例揭示如上，然其并非用以限定本发明，任何本 领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作些许的修改和完善， 因此本发明的保护范围当以权利要求书所界定的为准。