專利名稱：長期演進(jìn)系統(tǒng)中主同步信號的檢測方法和檢測裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種長期演進(jìn)系統(tǒng)(Long-krm Evolution，LTE)，尤其是涉及LTE系統(tǒng)中主同步信號的檢測方法及其裝置。
背景技術(shù)：
在無線通信系統(tǒng)中，終端在小區(qū)搜索階段的重要任務(wù)之一是獲得小區(qū)的ID以及幀定時(shí)信息，這些信息通常由系統(tǒng)中具有導(dǎo)頻性質(zhì)的信號所攜帶。LTE(長期演進(jìn))系統(tǒng)中，小區(qū)的ID(以下記為Nid)由NID(1)和NID(2)兩部分組成。 其中 Nid(1)由輔同步信號(SSS，Secondary Synchronization Signal)所攜帶，每一個(gè) NID(1) 對應(yīng)一個(gè)特定的已知序列。Nid(2)由主同步信號(PSS，Primary Synchronization Signal) 所攜帶，每一個(gè)Nid 對應(yīng)一個(gè)特定的已知序列。PSS是一個(gè)位于頻域的hdoff-Chu序列。相應(yīng)地，在小區(qū)搜索中，同步信號檢測分為主同步信號檢測和輔同步信號檢測兩個(gè)步驟。首先是主同步信號的檢測過程，這一步驟通過盲檢測的方法對主同步碼進(jìn)行檢測， 得到終端和小區(qū)之間大體的相對定時(shí)和頻率偏差信息。根據(jù)這些檢測結(jié)果信息進(jìn)行輔同步碼的檢測過程，最終得到小區(qū)準(zhǔn)確的定時(shí)信息。主同步信號檢測的原理是利用主同步碼序列的自相關(guān)特性，通過利用特征序列在一個(gè)半幀的接收數(shù)據(jù)上做滑動(dòng)相關(guān)的方法進(jìn)行盲檢測，判決小區(qū)是否存在，并大致確定相對定時(shí)位置。在現(xiàn)有的主同步信號檢測實(shí)現(xiàn)方案中，主同步信號的檢測是根據(jù)10次樣本的相關(guān)峰值檢測的位置統(tǒng)計(jì)得出結(jié)論。在對相關(guān)峰的檢測結(jié)果的統(tǒng)計(jì)中，只是簡單的利用了，主同步信號每5ms出現(xiàn)在同一位置這一特性，通過判決峰值的位置在5ms的半幀中的位置的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，例如次數(shù)，來判決主同步信號的位置的，這樣的做法導(dǎo)致下面幾個(gè)問題首先，只是根據(jù)各個(gè)樣本數(shù)據(jù)的相關(guān)峰的相對位置作為判決準(zhǔn)則，會(huì)導(dǎo)致在主同步信號檢測誤檢概率增高。尤其是當(dāng)出現(xiàn)較大的頻率偏差時(shí)，相關(guān)后的假峰值會(huì)造成相關(guān)峰的相對位置的誤判。如果主同步信號誤檢出現(xiàn)在非指定小區(qū)流程下，會(huì)導(dǎo)致本就耗時(shí)較多的流程變得更久；其次，只根據(jù)相關(guān)峰值的相對位置的臨近次數(shù)來判決主同步信號的存在與否，除了空口信號本身的不確定性外，算法自身也會(huì)引入誤差；再者，現(xiàn)有的方法為了排除一些因自身算法引入的問題而導(dǎo)致算法復(fù)雜度增加。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提供一種長期演進(jìn)系統(tǒng)中主同步信號的檢測方法及其裝置，可更加準(zhǔn)確的檢測出主同步信號的定時(shí)位置。本發(fā)明的一個(gè)方面提出一種長期演進(jìn)系統(tǒng)中主同步信號的檢測方法，包括以下步驟提取多幀數(shù)據(jù)處理結(jié)果；
統(tǒng)計(jì)峰值相鄰位置在一個(gè)預(yù)設(shè)值范圍內(nèi)的多個(gè)峰值組成的峰值簇；從經(jīng)統(tǒng)計(jì)峰值簇中篩選出一個(gè)或多個(gè)候選峰值簇；對候選峰值簇中的各個(gè)峰值的峰值位置進(jìn)行平均及合并，以獲得候選峰值簇的峰值簇位置和峰值簇頻偏值；以及以該候選峰值簇的峰值簇位置和峰值簇頻偏值作為判決度量值，進(jìn)行峰值合并， 以排除因頻偏造成的假峰值簇，輸出一峰值檢測結(jié)果。在上述的方法中，從經(jīng)統(tǒng)計(jì)峰值簇中篩選出一個(gè)或多個(gè)候選峰值簇的步驟包括 計(jì)算經(jīng)統(tǒng)計(jì)峰值簇中每個(gè)峰值簇的總功率，并對峰值簇的總功率進(jìn)行排序，以獲得一個(gè)或多個(gè)候選峰值簇。在上述的方法中，提取多幀處理結(jié)果之后還包括，擴(kuò)展結(jié)果中的峰值位置，其中擴(kuò)展峰值位置為原始峰值位置值與對每幀的采樣點(diǎn)數(shù)之和。在上述的方法中，進(jìn)行峰值合并的步驟包括以候選峰值簇的峰值簇位置和峰值簇頻偏值作為判決度量值，判斷是否需要進(jìn)行結(jié)果歸并。如果是，則將各候選峰值簇歸并后輸出；如果否，則選擇最大峰值簇輸出。在上述的方法中，上述預(yù)設(shè)值為3。本發(fā)明另一種長期演進(jìn)系統(tǒng)中主同步信號的檢測裝置，包括用于提取多幀數(shù)據(jù)處理結(jié)果的裝置；用于統(tǒng)計(jì)峰值相鄰位置在一個(gè)預(yù)設(shè)值范圍內(nèi)的多個(gè)峰值組成的峰值簇的裝置；用于從經(jīng)統(tǒng)計(jì)峰值簇中篩選出一個(gè)或多個(gè)候選峰值簇的裝置；用于對各候選峰值簇的各個(gè)峰值的峰值位置進(jìn)行平均及合并的裝置，以獲得一最大峰值簇位置、一次大峰值簇位置、一最大峰值簇頻偏值及一次大峰值簇頻偏值；以及用于以候選峰值簇的峰值簇位置和峰值簇頻偏值作為判決度量值，進(jìn)行峰值合并的裝置，以排除因頻偏造成的假峰值簇，并輸出一峰值檢測結(jié)果。本發(fā)明由于采用以上技術(shù)方案，使之與現(xiàn)有技術(shù)相比，可降低誤檢和漏檢概率，并使算法復(fù)雜度降低。


為讓本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點(diǎn)能更明顯易懂，以下結(jié)合附圖對本發(fā)明的具體實(shí)施方式
作詳細(xì)說明，其中圖1示出本發(fā)明一實(shí)施例的主同步信號檢測流程。圖2示出10個(gè)半幀的峰值數(shù)據(jù)。圖3示出經(jīng)統(tǒng)計(jì)的峰值簇位置示意圖。圖4示出最大峰值簇和次大峰值簇示意圖。
具體實(shí)施例方式已知10個(gè)半幀(每個(gè)半幀5ms，共50ms)的LTE接收數(shù)據(jù)的處理，得到如下結(jié)果1、滑動(dòng)相關(guān)后的相關(guān)峰的最大和次大峰的位置Z (共20個(gè)值)，該位置通過設(shè)定門限已得到保護(hù)，當(dāng)小于該門限時(shí)將該峰值位置設(shè)為無效；2、最大和次大相關(guān)峰的功率值P (共20個(gè))；
3、每5ms估計(jì)出的相位偏差w (共20個(gè))，即每個(gè)實(shí)際接收信號和期望接收信號的相位偏差。圖2示出10個(gè)半幀的峰值數(shù)據(jù)。參照圖2所示，實(shí)箭頭表示最大峰，虛箭頭表示次大峰。箭頭下方的數(shù)值表示峰值的位置。箭頭旁邊的數(shù)值表示峰值的大小。如SAMPLE1 的第一個(gè)箭頭表示，最大峰在1077位置，峰值為33。目前需要根據(jù)這些已知數(shù)據(jù)估計(jì)出相關(guān)峰值的準(zhǔn)確位置。根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的構(gòu)思，利用上述的處理結(jié)果確定峰值位置。通常，半幀中的相關(guān)峰值總是以較大的概率出現(xiàn)在同一或者臨近位置。例如在圖2中，相關(guān)峰值大多出現(xiàn)在1077的位置。因此首先可以統(tǒng)計(jì)多個(gè)半幀中，峰值相鄰位置在一個(gè)預(yù)設(shè)值范圍內(nèi)的多個(gè)峰值。將這些半幀重疊起來，相鄰的一個(gè)或多個(gè)峰值將會(huì)組成所謂的峰值簇。預(yù)設(shè)值范圍可依系統(tǒng)定時(shí)的偏差、信道多徑和頻偏的等條件設(shè)定。然后，可從經(jīng)統(tǒng)計(jì)峰值簇中篩選出一個(gè)或多個(gè)候選峰值簇。篩選的依據(jù)可以是總功率，即峰值簇中所有峰值的功率之和。這些候選峰值簇對應(yīng)峰值的可能位置。以圖3來說，標(biāo)記為Plst的最大峰值簇和標(biāo)記為P2nd的次大峰值簇均可能是峰值位置。然而，由于頻偏的存在，候選峰值簇中可能包含了不期望獲得的假峰值。因此需要在后續(xù)的步驟中排除。根據(jù)一實(shí)施例，可以對各候選峰值簇中的各個(gè)峰值的峰值位置進(jìn)行平均及合并，以獲得各候選峰值簇的峰值簇位置、以及峰值簇頻偏值。頻偏值可以從相偏值計(jì)算得到。最終，可以利用各候選峰值簇的峰值簇位置、峰值簇頻偏值作為判決度量值，進(jìn)行峰值合并，以排除因頻偏造成的假峰值簇，并輸出峰值檢測結(jié)果。下面參照圖1所示，詳細(xì)描述本發(fā)明的一實(shí)施例的處理流程，其包括步驟10，多幀數(shù)據(jù)處理結(jié)果提取對峰值位置20個(gè)Z值進(jìn)行升序排序得到20個(gè)元素的升序數(shù)組，再對20個(gè)元素的升序數(shù)組做擴(kuò)展，擴(kuò)展到40個(gè)元素，將該數(shù)組記為Z_UP_S0RT [40]。在該數(shù)組中，后20個(gè)元素分別為前20個(gè)元素加采樣點(diǎn)數(shù)4800 (4800為采樣率0. 96MHZ*5ms)。另外，創(chuàng)建包含20 個(gè)元素的數(shù)組 near_num_peak[20] = {0}。在此需要說明的是，4800為5ms時(shí)間內(nèi)的數(shù)據(jù)樣點(diǎn)數(shù)，算法得出的結(jié)果PSS同步碼的位置就是在4800個(gè)樣點(diǎn)中的一個(gè)位置，為了能夠處理PSS在5ms數(shù)據(jù)頭尾的情況，將原有數(shù)據(jù)加4800后擴(kuò)展。步驟20，統(tǒng)計(jì)峰值相鄰位置在一個(gè)預(yù)設(shè)值PEAK_NEAR_AREA_LEVEL范圍內(nèi)的峰值簇，將其統(tǒng)計(jì)到數(shù)組near_num_peak[20]中。在此，數(shù)組的元素序號為峰值簇的頭元素序號。其中，頭元素為多個(gè)相鄰峰值中的第一個(gè)峰值的位置。例如，假設(shè)峰值簇中的多個(gè)峰值的位置為50，51，52，則數(shù)組的元素序號為頭元素序號50。并且，數(shù)組元素值為相鄰位置個(gè)數(shù)，峰值簇其余元素為0。在一個(gè)實(shí)施例中，PEAK_NEAR_AREA_LEVEL設(shè)定為 3。本步驟的算法示例如下first_member = 0curent_member = 0
While (first_member < 20){While (curent_member < 40){If (Z_UP_S0RT [curent_member] -Z_UP_S0RT [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}}}步驟30，計(jì)算每個(gè)峰值簇的總功率，對峰值簇的總功率進(jìn)行排序?qū)⒚總€(gè)峰值簇中峰值的相關(guān)功率P相加；將峰值簇的總功率進(jìn)行排序，以選出候選峰值簇。一般地，排出總功率最大和次大的峰值簇Plst、P2nd。經(jīng)過步驟20和30的統(tǒng)計(jì)和計(jì)算，結(jié)果如圖3所示。在0-4800的位置中，出現(xiàn)了最大和次大峰值簇Plst、P2nd。4800-9600的位置中的峰值簇為之前的重復(fù)。這是為綜合考慮峰值位置出現(xiàn)在5MS的頭尾的情況，而將峰值位置重復(fù)拼接統(tǒng)計(jì)。在此，篩選出的兩個(gè)峰值簇被單獨(dú)示出于圖4。步驟40 相關(guān)峰值數(shù)據(jù)平均考慮到多個(gè)樣本的峰值位置的差異是由于定時(shí)的偏差、信道多徑和頻偏的影響導(dǎo)致的，當(dāng)峰值位置基本得到估計(jì)時(shí)，針對得到的最大和次大峰值簇的各個(gè)峰值的峰值位置進(jìn)行平均及合并，得到最大和次大峰值簇位置hvelst，hve2nd、最大和次大峰值簇相偏值 Wavelst, Wave2nd、以及最大和次大峰值簇頻偏值i^avelst，F(xiàn)ave2nd0在此，頻偏值可由相偏值計(jì)算而得到。步驟50，峰值合并。為消除頻偏對hdoff-Chu碼的相關(guān)性造成的影響，將因頻偏造成的假峰值排除掉。在此，基本原理可沿用現(xiàn)有算法，對多次樣本數(shù)據(jù)的處理結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)合并。但與現(xiàn)有算法對最大和次大位置的判定只是通過判決臨近次數(shù)的大小找出最多的兩個(gè)位置來認(rèn)定的相比，本實(shí)施例最大和次大位置的選取的判決度量值不同，使得這個(gè)過程得到簡化。參照圖1所示，一般地說，步驟50可包括于步驟52以頻偏值和位置值作為判決度量值，判斷是否需要進(jìn)行檢測結(jié)果歸并，如果是，則于步驟M歸并兩處檢測結(jié)果并輸出，否貝U，于步驟56選擇可靠性最高的一處檢測結(jié)果輸出。具體實(shí)現(xiàn)的示例如下1、判斷 max (abs (Favelst)，abs (Fave2nd))是否大于 5000Hz，如不是則認(rèn)為最大位置可信，以最大位置作為結(jié)果輸出，如是則最大位置不可信，進(jìn)行下面步驟的計(jì)算；2、如果 abs (Favelst) > abs (Fave2nd)，計(jì)算abs (sgn (Fave 1st)氺abs (Zavelst_Zave2nd))是否小于 5。如是則最大峰位置輸出為hvelst，功率輸出為Plst+P2nd，最大簇和次大簇的峰值個(gè)數(shù)相加輸出，頻偏值輸出為Favelst ；如不小于5則將最大簇結(jié)果輸出。3、如果 abs (Favelst) < abs (Fave2nd)，計(jì)算abs (sgn (Fave2nd) *abs (Zave2nd_Zavelst))是否小于 5，如是則最大峰位置輸出為hVe2nd，功率輸出為Plst+P2nd，最大簇和次大簇的峰值個(gè)數(shù)相加輸出，頻偏值輸出為 Fave2nd ；如不小于5則將最大簇結(jié)果輸出。在此，臨界值5000Hz，5是沿用現(xiàn)有算法。本發(fā)明所描述的PSS的檢測方法的實(shí)施例，與已有技術(shù)相比具有以下優(yōu)點(diǎn)1)降低檢測算法的誤檢和漏檢概率；2)可搜索算法性能。3)算法復(fù)雜度得到簡化在實(shí)際LTE項(xiàng)目驗(yàn)證，此算法確實(shí)具有較低的誤檢和漏檢概率。雖然本發(fā)明已以較佳實(shí)施例揭示如上，然其并非用以限定本發(fā)明，任何本領(lǐng)域技術(shù)人員，在不脫離本發(fā)明的精神和范圍內(nèi)，當(dāng)可作些許的修改和完善，因此本發(fā)明的保護(hù)范圍當(dāng)以權(quán)利要求書所界定的為準(zhǔn)。
權(quán)利要求
1.長期演進(jìn)系統(tǒng)中主同步信號的檢測方法，包括以下步驟 提取多幀數(shù)據(jù)處理結(jié)果；統(tǒng)計(jì)峰值相鄰位置在一個(gè)預(yù)設(shè)值范圍內(nèi)的多個(gè)峰值組成的峰值簇； 從經(jīng)統(tǒng)計(jì)峰值簇中篩選出一個(gè)或多個(gè)候選峰值簇；對所述候選峰值簇中的各個(gè)峰值的峰值位置進(jìn)行平均及合并，以獲得各候選峰值簇的峰值簇位置、以及峰值簇頻偏值；以及以各候選峰值簇的峰值簇位置、峰值簇頻偏值作為判決度量值，進(jìn)行峰值合并，以排除因頻偏造成的假峰值簇，并輸出一峰值檢測結(jié)果。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，從經(jīng)統(tǒng)計(jì)峰值簇中篩選出一個(gè)或多個(gè)候選峰值簇的步驟包括計(jì)算經(jīng)統(tǒng)計(jì)峰值簇中每個(gè)峰值簇的總功率，并對峰值簇的總功率進(jìn)行排序，以獲得一個(gè)或多個(gè)候選峰值簇。
3.如權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述候選峰值簇包括一最大峰值簇和一次大峰值簇。
4.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，提取多幀處理結(jié)果之后還包括，擴(kuò)展結(jié)果中的峰值位置，其中擴(kuò)展峰值位置為原始峰值位置值與對每幀的采樣點(diǎn)數(shù)之和。
5.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，進(jìn)行峰值合并的步驟包括以各候選峰值簇的峰值簇位置、峰值簇頻偏值作為判決度量值，判斷是否需要進(jìn)行結(jié)果歸并；如果是，則將各候選峰值簇歸并后輸出； 如果否，則選擇最大峰值簇輸出。
6.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，該預(yù)設(shè)值為3。
7.一種長期演進(jìn)系統(tǒng)中主同步信號的檢測裝置，包括 用于提取多幀數(shù)據(jù)處理結(jié)果的裝置；用于統(tǒng)計(jì)峰值相鄰位置在一個(gè)預(yù)設(shè)值范圍內(nèi)的多個(gè)峰值組成的峰值簇的裝置； 用于從經(jīng)統(tǒng)計(jì)峰值簇中篩選出一個(gè)或多個(gè)候選峰值簇的裝置； 用于對所述各候選峰值簇的各個(gè)峰值的峰值位置進(jìn)行平均及合并的裝置，以獲得各候選峰值簇的峰值簇位置和峰值簇頻偏值；以及用于以各候選峰值簇的峰值簇位置和峰值簇頻偏值作為判決度量值，進(jìn)行峰值合并的裝置，以排除因頻偏造成的假峰值簇，并輸出一峰值檢測結(jié)果。
8.如權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于，所述用于從經(jīng)統(tǒng)計(jì)峰值簇中篩選出一個(gè)或多個(gè)候選峰值簇的裝置，是計(jì)算經(jīng)統(tǒng)計(jì)峰值簇中每個(gè)峰值簇的總功率、并對峰值簇的總功率進(jìn)行排序的裝置，以獲得一個(gè)或多個(gè)候選峰值簇。
9.如權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于，還包括，用于擴(kuò)展多幀數(shù)據(jù)處理結(jié)果中的峰值位置的裝置，其中擴(kuò)展峰值位置為原始峰值位置值與對每幀的采樣點(diǎn)數(shù)之和。
10.如權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于，所述用于以各候選峰值簇的峰值簇位置和峰值簇頻偏值作為判決度量值，進(jìn)行峰值合并的裝置，是以各候選峰值簇的峰值簇位置、峰值簇頻偏值作為判決度量值，判斷是否需要進(jìn)行結(jié)果歸并；如果是，則將各候選峰值簇歸并后輸出；如果否，則選擇最大峰值簇輸出。
11.如權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于，該預(yù)設(shè)值為3。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種長期演進(jìn)系統(tǒng)中主同步信號的檢測方法和檢測裝置，可降低誤檢和漏檢概率，并使算法復(fù)雜度降低。此方法包括以下步驟提取多幀數(shù)據(jù)處理結(jié)果；統(tǒng)計(jì)峰值相鄰位置在一個(gè)預(yù)設(shè)值范圍內(nèi)的多個(gè)峰值組成的峰值簇；從經(jīng)統(tǒng)計(jì)峰值簇中篩選出一個(gè)或多個(gè)候選峰值簇；對候選峰值簇中的各個(gè)峰值的峰值位置進(jìn)行平均及合并，以獲得一各候選峰值簇的峰值簇位置、峰值簇頻偏值；以及以各候選峰值簇的峰值簇位置、峰值簇頻偏值作為判決度量值，進(jìn)行峰值合并，以排除因頻偏造成的假峰值簇，輸出一峰值檢測結(jié)果。
文檔編號H04L27/26GK102480455SQ20101056232
公開日2012年5月30日 申請日期2010年11月26日 優(yōu)先權(quán)日2010年11月26日
發(fā)明者沈凡, 陳寧 申請人:聯(lián)芯科技有限公司