Ofdma蜂窩系統的小區識別方法
2023-05-11 04:32:31 2
>延遲(us)相對功率(dB)假定頻偏為-0.6。在模擬多小區環境時，考慮最惡劣的情況，即接收端位於與3個鄰近小區等距的位置上，如圖8所示，並認為同步信道信號從3個小區發出後，經過不同的6-rayTU後，同時到達接收端，其中，3個小區的g和q均不相同。3個小區中某個小區(小區大號碼為G，小區小號碼為Q)的接收功率最強，這是目標接入小區，另外兩個小區的接收功率相同，視其為幹擾小區的信號。定義目標接入小區的信號接收功率與兩個幹擾小區的信號接收功率和的比值為SIR(信幹比)，在此基礎上再疊加高斯白噪聲，高斯白噪聲的功率相對於標接入小區的信號接收功率為0dB。經過本發明的識別過程後，當g^=G]]>且q^=Q]]>時，才認為小區識別正確。仿真時認為已經獲得完全正確的幀同步與頻率同步。在仿真中，考察了本發明與Motorola的方案的性能比較。Motorola的方案參見文獻3GPP，R1-051329，「CellSearchandInitialAcquisitionforOFDMDownlink」，Motorola。(3GPP文檔，編號R1-051329，Motorola公司，「OFDM下行鏈路的小區搜索和初始同步」)該方案在上述物理層條件下，只能識別36個不同的小區，其數量僅僅是本發明的7.25％(36/496)。圖9是在多小區情況下，λ＝31時，本發明與Motorola的方案的小區識別正確率性能圖。該圖考察了U＝1，3，5的情況，仿真曲線表明，當U＝1時，本發明多需要0.6dB的信幹比才能達到與Motorola的方案相同的性能(以90％的小區識別正確率為例)，但是，隨著U的增大，本發明可以將這一性能差快速縮小到0.2dB(U＝3即可)。在計算複雜度方面，Motorola的方案的主要計算量是差分序列計算(類似於式(20)，需要36次複數乘法)以及一個37點FFT。本發明的計算複雜度約為上述複雜度的λ倍。為了降低本發明採用最優聯合估計算法的複雜度，可以選取較小的λ。圖10是在多小區情況下，本發明選取λ＝31和λ＝10時的小區識別正確率性能圖。該圖考察了U＝1，3，5的情況，仿真曲線表明，本發明在選取λ＝31和λ＝10時的性能幾乎完全相同，但λ＝10的計算複雜度比λ＝31減少約67％。圖11是在多小區情況下，本發明選取λ＝31和λ＝5時的小區識別正確率性能圖。該圖考察了U＝1，3，5的情況，仿真曲線表明，本發明λ＝5時的性能只比λ＝31的性能下降0.1dB，但λ＝5的計算複雜度比λ＝31減少約83％。另外，本發明也可採用直接估計的算法來實現，即由式(18)得到R(g)後，尋找峰值，對g作出估計g^=argmaxg{R(g)|1gCg}---(37)]]>然後，根據式(22)計算尋找其峰值，對q作出估計q^=argmaxq{Tg^(q)|1qCq}---(38)]]>式(37)和式(38)即是本發明採用直接估計的表達式。圖12是在多小區情況下，λ＝31時，本發明與本發明採用直接估計算法的小區識別正確率性能圖。該圖考察了U＝1，3，5的情況，仿真曲線表明，當U＝1時，直接估計算法多需要1.8dB的信幹比才能達到與本發明相同的性能(以90％的小區識別正確率為例)，隨著U的增大，直接估計算法與本發明的性能差逐漸減小到0.6dB(U＝3)和0.4dB(U＝5)。所以，當U較小時，本發明相對於直接估計法，具有很大的優勢。因此，本發明提出的基於ML準則的最優估計算法具有很好的估計性能，使得本發明在支持小區數量大於Motorola的方案近14倍(496/36)的前提下，取得優於其的小區識別性能。所以，本發明具有識別小區數量大，且估計正確率較高，計算複雜度較低的優點，在OFDMA系統中具有很高的應用價值。本發明的上述具體實施方式只是用於闡述本發明的技術內容的示例。本發明並不限於上述具體實施方式，不應對其進行狹義的解釋。在本發明的精神和權利要求的範圍內，可進行各種變更來實施之。權利要求1.一種OFDMA蜂窩系統的小區識別方法，其特徵在於，包括如下步驟步驟一發送端生成含有小區大號碼和小區小號碼信息的OFDM同步信道符號，與每個小區大號碼對應的是可有載荷子載波上加載數據的模式圖樣，與每個小區小號碼對應的是在相鄰的啟用子載波上加載頻域差分序列；步驟二接收端獲得幀同步與載波頻率同步，並提取出同步信道符號，去除循環前綴，經過頻偏補償，再作FFT，得到同步信道符號的頻域序列；步驟三對頻域同步信道符號進行能量檢測；步驟四對頻域同步信道符號進行差分解調及頻域序列檢測；步驟五根據ML準則，合併同步信道符號的頻域能量檢測結果和頻域序列檢測結果，尋找峰值，對小區大號碼和小區小號碼作出最優聯合估計。2.根據權利要求1所述的OFDMA蜂窩系統的小區識別方法，其特徵是，所述的步驟三，具體為計算頻域同步信道符號的可有載荷子載波的能量序列，作為收到的可有載荷子載波模式圖樣，將其與事先定義的可有載荷子載波的模式圖樣集合進行相關性運算，得到頻域能量檢測結果。3.根據權利要求1所述的OFDMA蜂窩系統的小區識別方法，其特徵是，所述的步驟四，具體為枚舉所述各個小區大號碼作為條件，確定其可有載荷子載波圖樣，與已知的必有載荷子載波集合，得到啟用子載波中相鄰子載波的序號集合，然後，差分解調該序號集合所對應的頻域同步信道序列，獲得用於識別小區小號碼的頻域差分序列，將其與事先定義的所有頻域差分序列進行相關性運算，得到在所述各個小區大號碼條件下的頻域序列檢測結果。4.根據權利要求3所述的OFDMA蜂窩系統的小區識別方法，其特徵是，所述的步驟四，在對頻域同步信道符號進行差分解調及頻域序列檢測之前，對所述各個小區大號碼進行預選。5.根據權利要求4所述的OFDMA蜂窩系統的小區識別方法，其特徵是，所述的步驟四，將所述頻域同步信道符號的能量檢測結果進行排序，令前λ個結果所對應的大號碼作為所述小區預選大號碼。6.根據權利要求1所述的OFDMA蜂窩系統的小區識別方法，其特徵是，所述的步驟五，具體為根據ML準則，對於同步信道符號，將1倍的的頻域能量檢測結果和2倍的頻域序列檢測結果的實部相加，得到基於ML準則的小區識別度量值，尋找其峰值，從而對小區大號碼和小區小號碼作出最優聯合估計。7.根據權利要求1所述的OFDMA蜂窩系統的小區識別方法，其特徵是，在所述的步驟五後，進入多符號判決算法，即考察多個同步信道符號，計算每個符號的基於ML準則的小區識別度量值，相加合併後，再尋找其峰值，最後對小區大號碼和小區小號碼作出最優估計。全文摘要本發明涉及一種OFDMA蜂窩系統的小區識別方法，屬於通信
技術領域：
。本發明在每幀中僅需要1個OFDM符號作為同步信道數據，具有同步信道數據開銷較低的優勢，並且該符號的峰均功率比較低；採用級聯的小區識別方法，先通過在不同模式圖樣的子載波上加載數據，區別不同的小區大號碼，再由相鄰的已加載數據子載波上加載不同的頻域差分序列，區別不同的小區小號碼，其總共可識別的小區數量為所述兩個號碼的數目的乘積，這使本發明可以支持大規模數量的蜂窩小區系統；另外，選取合適的小區大號碼預選數目，可以縮小搜索小區的範圍，從而降低計算複雜度；最後，根據ML準則，提出聯合估計小區大號碼和小區小號碼的最優算法，使本發明具有較高的小區識別正確率。文檔編號H04L25/03GK1949928SQ200610117568公開日2007年4月18日申請日期2006年10月26日優先權日2006年10月26日發明者丁銘,羅漢文,孫立,張霆蔚,關韡,佘鋒申請人:上海交通大學,夏普株式會社