FDD-LTE小区搜索算法研究 精灵论文

1、FDD-LTE 小区搜索算法研究吴斌（武汉理工大学信息工程学院，武汉 430070）摘要：描述了 FDD-LTE 的主、辅同步信号的生成和多天线的发射方案，设计了完整的 FDD-LTE 小区初始搜索方法，包括在主同步信道完成的粗时隙同步、小区组内 ID 号匹配、小数倍频 偏估计、精时隙同步、CP 类型检测和整数倍频偏估计，以及在辅同步信道完成的小区 ID 号 匹配和帧同步。仿真结果表明，该算法性能与预期一致，可以满足 FDD-LTE 系统对小区搜索 的要求。关键词： FDD-LTE；小区搜索；频偏估计中图分类号：TNAlgorithm Research on Cell Search in FD

2、D-LTEWu Bin(school of information engineering, wuhan university of technology, WuHan 430070)Abstract: Describe the primary and secondary synchronization signal generation and multi-antenna transmit scheme in FDD-LTE, designed a complete FDD-LTE cell initial search methods, including the rough slot s

3、ynchronization, cell group ID identifying, fractional frequency offset estimation, fine slot synchronization, CP type detection and integer frequency offset estimation which completed in primary synchronization channel, and the cell ID matching and frame synchronization which completed in the second

4、ary synchronization channel. Simulation results show that the algorithm performance in line with expectations, and can satisfy the demand of the cell search in FDD-LTE system.Keywords:FDD-LTE; Cell Search; Frequency offset Estimation0引言3GPP LTE(3GPP Long Time Evolution，3GPP 长期演进)是 3gpp 为了和 Wimax 抗争所

5、开 展的研究，目标是确保其在 2015 年之前的竞争力，与 3G 相比，LTE 具有更高的数据传输 速率，更小的时延，更高的频谱效率1。UE(User Equipment，用户设备)在开机后会在可能存在 LTE 小区的频点上接收信号，寻 找信号较强的小区尝试接入。用户接收到信号就是同步信号，所有信道的解调都是在取得同 步的前提下进行的，在 UE 和 eNodeB 取得同步之后，就可以接收广播信道 (PBCH)携带的 主信息块(MIB)中的消息，在此基础上进一步解调其他信道。因此，设计一种鲁棒性较强的 小区搜索算法对于下行信道的解调起着至关重要的作用，基于这种要求，本文首先描述了3GPP 协议中

6、的主同步信号(PSS)和辅同步信号(SSS)的设计方法，之后对同步信道的多天线 发射方案进行简单总结，最后设计了一套完整的小区搜索算法，仿真表明，在多径信道且信 噪比不是十分理想的情况下也可以有较好的性能。1系统模型FDD-LTE 的系统帧结构如图所示，一个 10ms 的无线帧化分成 10 个 1ms 的子帧，每个 子帧有两个时隙，从时域上看，主同步信号映射到第 0#子帧和第 5#子帧的第一个时隙的最 后一个符号，辅同步信号映射到主同步信号的前一个符号，从频域上来看，他们都只占用中 间的 72 个子载波(直流载波不用，两边各有 5 个子载波作为保护带) 2。作者简介：吴斌，(1985-)，男，

7、硕士研究生，主要研究方向为宽带无线与移动通信. E-mail: HYPERLINK mailto:wubin146011hotmail wubin146011hotmail 图 1 主/辅同步信号映射图Fig. 1 P/S synchronization signal mppingPSS(主同步信号)使用的是 ZC 序列，由下式产生：ud (n) j un( n1)e63u (n 1)(n 2)n 0,1,.,30(1) je63n 31,32,.,61其中，u 由小区组内的 ID 号决定。表 1 主同步信号的根索引Tab. 1 Root indices for the primary syn

8、chronization signalN(2) IDRoot index u0 251 292 34辅同步信号(SSS)是由 2 组长度为 31 的 PN 序列交织而成。由于 SSS 需要用来确定 10ms定时，所以，SSS 在一个帧的两个子帧中是不同的。2 组 PN 序列经过加扰后由不同的交织 方式组成两个子帧的同步信号。同步信道的下行发射方案采用 PVS(Precoding Vector Switching，预编码向量切换)3，这 种技术不需要指示发射端用几个天线端口发送，以及在哪个天线端口上发送。采用单端口发 送，无需进行分集处理。天线端口为0,4,5。在二端口的 PVS 方案中，两个预

9、编码向量分 别用于奇数和偶数同步信号时隙。图 2 二端口发射分集方案Fig. 2 two antenna port transmit1,00,1其中，W1 0,1，W2 1,0 。在四端口的发射方案中，四个预编码向量，分别用于四个时隙。图 3 四端口发射分集方案Fig. 3 four antenna port transmit1,0,0,00,0,0,10,0,1,00,1,0,0其中，W1 0,1,0,0，W0,0,1,02 1,0,0,0，W0,1,0,03 0,0,0,1，W1,0,0,04 0,0,1,00,0,0,10,0,0,12小区搜索算法0,0,1,00,1,0,01,0,0,

10、0小区搜索的流程如下图所示，包括粗时隙同步、小区组内 ID 号匹配、小数倍频偏估计、 精时隙同步、CP 类型检测、整数倍频偏估计、帧同步和小区组 ID 号检测。开始精时隙同步粗时隙同步CP类型检测组内ID号匹配整数倍频偏估计小数倍频偏估计帧同步 组ID号检测结束图 4 小区搜索算法流程Fig. 4 Algorithm on cell search首先，需要将接收信号滤波后降采样到 1.92M，滤波是为了去除别的频率上的信号对同 步信号的干扰，降采样是为了降低复杂度，之所以降到 M。是因为同步信号只占用了72 个子载波(包括 10 个保护子载波)。2.1 粗时隙同步和小区组内 ID 号匹配对接收

11、到的信号用上述原理降采样滤波到 128*N_OFDM 个点(每个符号降到 128 个点)， 得到 r(n)。这样，用本地的时域序列 s(n),n=0,1,2,127 与 r(n)做滑动相关。将滑动窗内的数 据和本地序列均分成 M 部分，这样，互相关函数可以表示为：M 1 N / M 12P( ) r (n ) s* (n)(2)m 0n0当用与发送端相同的主同步序列作自相关，就会出现峰值，而互相关不会。自此，就完 成粗定时和小区内 ID 的确定。2.2 小数倍频偏估计与补偿频偏在时域上的表现就是相位的偏移，根据 moose 的理论，可以利用两段在不同时间 上的相同的数据时域相关来求得频偏。因此

12、，可以在获得粗定时位置的前提下，利用 CP 做 频偏估计。计算公式如下： 11441angle( r ( p n) r * ( p n 2048) (3)2 n0P 为估计得到的 CP 起点。因此，频偏补偿为在时域信号上乘以 exp( j 2 . n / N ) 。在测试条件为多径信道模型：EVA70，时偏：200ns，频偏：1000Hz，不同信噪比下测 试 10 次求平均做仿真发现，信噪比为-10dB 时，已经无法找到峰值，因此也无法估计频偏。表 2 不同 SNR 下小数倍频偏估计误差( f 为载波间隔，等于 15KHz) Tab. 2 fraction frequency offset e

13、stimation error under different SNRSNR/dB 10 5 0 -3 -5误差/Hz 0.0035* f0.0060* f0.0076* f0.0202* f0.0231* f2.3 时隙精同步粗同步由于是经过降采样之后的数据做的相关，而且由于是与本地序列作相关，因此， 受频偏的影响会比较大。再次利用 CP 来做定时同步可以改善性能，因为两段 CP 相隔比较 近，频偏查小。假设匹配的扇区号为 P ，粗定时点为 coarse_position 对应的本地主同步序列为 sP (n), n 0,1,.2047 ，取 m 的取值范围为(coarse_position-

14、NCP/2，coarse_position+NCP/2)， 进行滑动相关，则精同步点为：*L1exact _ position arg max rm n sP (n), L N CP N _ FFT(4)2.4 CP 类型检测mn0一种比较简单的 CP 类型检测算法4如下：Li 1Ri r (n i )r(n i N _ FFT )n 0(5)Li 12Pi r (n i N _ FFT )n 0Li 分别表示扩展 CP(i=1)和常规 CP(i=2)的长度， i 表示扩展 CP(i=1)和常规 CP(i=2)的 起始点 CP 类型由下述表达式确定：RifM M , extendCPM Re(

15、i ) , 12i(6)PiifM 1 M 2 , normalCP2.5 整数倍频偏估计比较简单的整数倍频偏估计方法是用接收到的 PSS 与本地的 PSS 序列作频域相关，但 是这种方法的缺点是容易受定时误差的影响。分析如下：N 1假设发射信号为 s(n) 1 X (k ) exp( j 2 k n ) ，不存在频偏时，接收信号 为N n0NY (k ) FFT (s(n) ，当存在 g 倍子载波间隔的频偏时，Y (k ) FFT (s(n) exp( j 2 m n / N ) Y (k g ) ， 可见整数倍的频偏的影响是频域信号的循环移位。因此，根据相关峰的位置就可以确定频偏 值。但是

16、，当存在定时误差 时，即 y (n) s(n ) exp( j 2 m n / N ) ，那么y (n) FFT (s(n ) exp( j 2 m n / N ) Y (k g ) exp( j 2 k / N ) ，此相 移势必会对相关峰的判断产生影响，故难以准备估计整数倍频偏的值。一个比较合理的方法是用一个无线帧中的两个 PSS 序列来估计。 假设一个无线帧中的第一个 PSS 为 x1 (n) s1 (n ) exp( j 2 m n / N ) ,第二个 PSS为 x2 (n) s2 (n ) exp( j 2 m n / N ) (定时偏移对每个 OFDM 是一样的)。对两个信号分别

17、作傅里叶变换：X 1 (k ) S1 (k m) exp( j 2 n / N )X 2 (k ) S2 (k m) exp( j 2 n / N )(7)*R(m) X 1 (k ) X 2 (k ) S1 (k m) S2 (k m)因此，就消除了定时误差的影响。LTE 中，两 个 PSS 序列是一样的，所以，R(m) S 2 (k m) ，归一化的整数倍频偏的估计值为：m arg max R(m) S (n) 。(s(k)为实数序列)(8)k p2.6 帧同步和小区 ID 号检测SSS 的产生过程2为：( m0 )d (2n) s0s( m1 )1(n)c0 (n).第0个子帧(n)c0

18、 (n).第5个子帧d (2n 1) ( m1 )s111(n)c (n) z ( m0 )(n).第0个子帧s ( m0 ) (n)c (n) z ( m1 ) (n).第5个子帧011其中， s ( m0 ) ， s ( m1 ) 是由二进制伪随机序列 s 根据 m0，m1 循环移位得到的。c0，c1 是由01二进制伪随机序列根据小区组 ID 号(N_ID_2)循环移位得到。z ( m0 ) (n) ，z ( m1 ) (n) 是由二进制11伪随机序列 z 根据 m0，m1 循环移位得到的。 因此，根据检测得到的 N_ID_2 可以得到 c0，c1，1. 对接收到的序列的奇数个用 c0 解

19、扰，根据 子帧)或者 m1(第 5 个子帧) 。0s ( m0 ) (n) s(n)1s ( m1 ) (n) s(n)可以相关求得 m0 (第 0 个2. 用解得的 m0 或者 m1 求取 z ( m0 ) (n) 或者 z ( m1 ) (n) ，因为如果求出的是 m0，那么 z 也是1有 m0 确定的，是一一对应的。11s ( m1 ) (n) s(n)3. 对接收到的序列的偶数个用 c1 和 z(n)解扰，根据 那个 m。0s ( m0 ) (n) s(n)可以相关求得剩余的4. m0，m1 解出的顺序是不一定的，小的是 m0；如果先解出的小，就是子帧 0，否则就 是子帧 5，以此完成

20、帧同步。3仿真结果与分析仿真条件：传输带宽为 20MHz，因此，IFFT 的点数为 2048，采用 16QAM 调制，信道 为多径信道模型：EVA70，载波频域为 2.6GHz，采用频率为 30.72MHz，频偏 1KHz，时偏200ns，仿真长度为 1 个无线帧。仿真结果如图所示。从图 5 可以看出，当接收同步序列与本地匹配序列相关时出现明显的相关峰，而与其他 非匹配序列相关时则没有相关峰，据此可以正确识别小区 ID，同时可以看出在多径信道下， 信噪比为-3dB，且存在频偏和时偏时，仍然有尖锐的相关峰，说明此方法有较好的鲁棒性。图 5 相关峰检测(假设小区 ID 号等于 2，SNR=-3dB

21、) Fig.5 correlation peak detection从图 6 可以看出，在多经信道信道下，精同步和粗同步的偏移点数都位于半个 CP 内， 精同步可以对粗同步的结果做适当的优化。图 6 多径信道下，SNR=0dB 时粗细同步性能比较Fig.6 comparison between coarse and exact synchronization under multipath channel，SNR=0dB取 N (1) 123 ， N ( 2) 2 ，仿真 100 次，从表 3 可以看出，在 AWGN 信道下，当信噪IDIDID比降低到-5dB 时，小区 ID 号和小区组内 I

22、D 号都可以 100%匹配。在多经信道 EVA70 下， 性能有所下降，但也可以保持在 60%以上。检测 N ( 2) 时为了降低复杂度，不是采用一般的168*2 组序列做互相关，而是进行了分段处理，只需 62 次互相关。表 3 ID 匹配正确率Tab.3 The corret rate for ID matchSNR/dB -3 0 5 10NNNAWGN EVA70(1)IDN( 2)ID(1)ID( 2)ID100% 100% 100% 100%100% 100% 100% 100%68% 99% 100% 100%100% 100% 100% 100%4结论本文给出了 FDD-LTE 系统小区搜索算法，提出了一种基站与 UE 之间建立时频同步的 方法，对小区搜索的各个环节进行了详细的算法描述。仿真是选择多径信道模型和 AWGN 信道，并且加入了时偏和频偏，从而更好的模拟真实的信道环境。从仿真可以看出，无论是 在 AWGN 信道，还是 EVA70 的多径信道下，小区 ID 号的识别成功率在信噪比大于-3dB 时