CN116781204B - NB-IoT小区搜索方法、计算机设备及可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种NB‑IoT小区搜索方法、计算机设备及可读存储介质，涉及物联网技术领域，所述方法包括：接收目标信号；对所述目标信号进行NPSS检测及去除CP操作以实现同步；根据快速傅里叶变换将同步后的所述目标信号变换为FD信号；从所述FD信号中提取NSSS的频率采样点，并根据所述频率采样点提前目标数据以组成目标序列；根据所述目标序列对所述目标信号中的多个下行链路帧同时进行小区ID检测，以识别出目标小区ID集；取所述目标小区ID集的平均值以获得最优目标小区ID。本发明通过对NSSS生成表达式进行拆分，减少硬件***中存储器的使用，避免了频繁的数据读取，提升小区搜索效率，还通过不同的计算方式并利用中间项的周期性变化降低了计算复杂度。
Description
技术领域
本发明涉及物联网技术领域，尤其涉及一种NB-IoT小区搜索方法、计算机设备及可读存储介质。
背景技术
窄带物联网（Narrow Band Internet of Things,NB-IoT）是万物互联网络的一个重要分支，其主要目的是获得物理层小区身份。NB-IoT构建于蜂窝网络，具有低功耗、低成本、超覆盖和大连接的优点，可用于仅消耗约200KHz带宽的低速率服务市场；其具有504个唯一的物理小区ID，一个小区可以支持多达100000个连接，可广泛应用于数据量小、延迟不敏感的物联网服务，如智能计量和智能停车。
LTE（Long Term Evolution，长期演进)是由3GPP（The 3rd GenerationPartnership Project，第三代合作伙伴计划）组织制定的UMTS（Universal MobileTelecommunications System，通用移动通信***）技术标准的长期演进，LTE的504个不同物理层小区标识（PCI）被划分为168个组，因此，它可以首先获得小区组内的ID，再获得组号。
NB-IoT和LTE都是蜂窝式广域物联网的技术代表，都是为物联网应用开发的两种LPWAN技术，主要用于低带宽蜂窝通信的协议。其中，NB-IoT具有窄带主同步信号（NPSS）和窄带次同步信号（NSSS）；然而，NB-IoT的细胞没有分组，且NPSS不包含单元ID信息，PCI仅由NSSS表示，因此，NB-IoT小区搜索比LTE***更复杂。同时，NB-IoT的小区搜索需要较大的RAM来存储理想的NSSS序列，并且计算相当复杂，这也将增加终端芯片的成本。
因此，如何降低NB-IoT小区搜索的复杂性，并减少硬件***中存储器的使用，以避免频繁的数据读取，提升小区搜索效率是目前亟待解决的问题。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于，提供一种NB-IoT小区搜索方法、计算机设备及可读存储介质，可提升小区搜索效率，降低计算复杂度。
为了解决上述技术问题，本发明提供了一种NB-IoT小区搜索方法，包括：接收目标信号；对所述目标信号进行NPSS检测及去除CP操作以实现同步；根据快速傅里叶变换将同步后的所述目标信号变换为FD信号；从所述FD信号中提取NSSS的频率采样点，并根据所述频率采样点提前目标数据以组成目标序列；根据所述目标序列对所述目标信号中的多个下行链路帧同时进行小区ID检测，以识别出目标小区ID集；取所述目标小区ID集的平均值以获得最优目标小区ID。
作为上述方案的改进，对所述下行链路帧进行小区ID检测的步骤包括：获取下行链路帧，并检测所述下行链路帧的起始位置；估计所述下行链路帧中NSSS信号的生成函数的符号、帧时间偏移及载波频率偏移；识别物理层的小区ID；根据所述起始位置、符号、帧时间偏移及载波频率偏移及小区ID进行NSSS检测，以提取目标小区ID。
作为上述方案的改进，所述估计所述下行链路帧中NSSS信号的生成函数的符号、帧时间偏移及载波频率偏移的步骤包括：根据bq(m)确定所述NSSS信号的生成函数的符号；根据确定所述NSSS信号的生成函数的帧时间偏移；根据确定所述NSSS信号的生成函数的载波频率偏移。
作为上述方案的改进，所述bq(m)的计算方法包括：采用对比方式计算“n mod128”的值，其中，若n的值小于256，则“n mod128”的值为n，否则“n mod128”的值为“n-128”；计算所述下行链路帧的帧时间偏移信息bq(m)，其中，m=n mod128，0≤n≤131，q=|/126|，为小区ID值且0≤/>≤503。
作为上述方案的改进，所述的计算方法包括：根据公式θf=31(nf/2)/132mod4计算与帧索引相关的循环移位θf，其中，nf为帧编号；计算/>。
作为上述方案的改进，所述的计算方法包括：根据公式u=mod126+3计算根序号u，其中，/>为小区ID值且0≤/>≤503；计算。
作为上述方案的改进，所述识别物理层的小区ID的步骤包括：使d3(n)=；根据d3(n)识别小区ID。
作为上述方案的改进，所述提取目标小区ID的步骤包括：提取最大的互相关值所对应的小区ID作为目标小区ID。
相应地，本发明还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其中，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述NB-IoT小区搜索方法的步骤。
相应地，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现上述NB-IoT小区搜索方法的步骤。
实施本发明，具有如下有益效果：
本发明通过对NSSS生成表达式进行拆分，存储其中的扰码序列，减少硬件***中存储器的使用，避免了频繁的数据读取，提升小区搜索效率；
本发明还通过不同的计算方式并利用中间项的周期性变化降低了计算复杂度。
附图说明
图1是本发明NB-IoT小区搜索方法的实施例流程图；
图2是本发明中对下行链路帧进行小区ID检测的实施例流程图；
图3是本发明中下行链路帧的示意图；
图4是本发明中循环移位的周期性变化图；
图5是本发明NB-IoT小区搜索方法所对应的硬件电路。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述。
NB-IOT用户设备（UE）移动后，会存在晶振频率误差，同步之后的信号会再次发生时间和频率偏移，因此初始化之后要继续进行小区搜索。
根据3GPP R14协议，NB-IOT的下行链路采用正交频分复用（OFDM）作为多载波调制技术，并且仅支持正常循环前缀（CP）。在发明中，将NB-IOT设置为独立部署。
参见图1，图1显示了本发明NB-IoT小区搜索方法的实施例流程图，包括：
S101，接收目标信号；
接收的目标信号r(n)为：
其中，*表示卷积，x(n)为基站发送的基带OFDM信号,h(n)为多径信道的脉冲响应，ω(n)为加性高斯白噪声（AWGN）。
需要说明的是，归一化载波频率偏移（CFO），δc包括两部分：整数CFO，δl, 以及接收到的信号r(n)应通过检测同步。
S102，对目标信号进行NPSS检测及去除CP操作以实现同步；
S103，根据快速傅里叶变换将同步后的目标信号变换为FD信号；
r(n)经过NPSS检测和去除CP操作进行同步后，利用由下列公式给出的快速傅里叶变换（FFT）变换为FD信号：
其中，rl(n)表示CP去除后的第l个OFDM符号，N为时域OFDM符号的样本数。
S104，从FD信号中提取NSSS的频率采样点，并根据频率采样点提前目标数据以组成目标序列；
从Rl(k)中取出NSSS的频率采样点，获取最后6个数据和前2至第7个数据，组成新的目标序列为Pl(k')；
S105，根据目标序列对目标信号中的多个下行链路帧同时进行小区ID检测，以识别出目标小区ID集；
Pl(k')与Pl'(k'）的互相关公式如下：
其中，0≤≤503，k'为子载波序号，Pl(k')表示所接收的NSSS的第l个OFDM符号，Pl'(k'）表示理想状态下第l个OFDM符号的共轭序列。
S106，取目标小区ID集的平均值以获得最优目标小区ID。
通常多个帧同时进行小区ID检测，取其平均值，以提高检测的准确率。Nf个连续帧的互相关平均值为：
需要说明的是，检测的帧数越多，准确性越高，复杂度和功耗也越高。与其他算法相比，本发明实现了更少的帧数能够达到相同的检测准确度。
参见图2，图2显示了本发明中对下行链路帧进行小区ID检测的实施例流程图，包括：
S201，获取下行链路帧，并检测下行链路帧的起始位置（即PSS信号检测）；
根据NB-IOT下行通信协议，下行传输过程中生成了NRS、NPSS、NSSS、NPBCH、NPRS信号，其中NPSS和NSSS与同步检测有关。
如图3所示，NPSS以10ms的周期存在于子帧5中，NSSS仅存在于偶数帧的子帧9中；NPSS和NSSS序列均由频域Zadoff-Chu（ZC）序列生成。当NB-IoT用户设备（UE）执行小区搜索时，在NPSS的帮助下恢复定时和频率。
S202，估计下行链路帧中NSSS信号的生成函数的符号、帧时间偏移及载波频率偏移；
需要说明的是，NSSS信号的生成函数d(n)由频域ZC序列生成:
进一步，估计下行链路帧中NSSS信号的生成函数的符号、帧时间偏移及载波频率偏移的步骤包括：
（1）根据bq(m)确定NSSS信号的生成函数的符号；
具体地，bq(m)的计算方法包括：
（1.1）采用对比方式计算“n mod128”的值；
其中，若n的值小于256，则“n mod128”的值为n，否则“n mod128”的值为“n-128”；
（1.2）计算下行链路帧的帧时间偏移信息bq(m)；
其中，m=n mod128，0≤n≤131，q=|/126|，/>为小区ID值且0≤/>≤503。
与现有技术不同的是，本发明将生成函数d(n)划分为三部分，分别为bq(m)、及/>。
第一部分bq(m)由四个互补的128位二进制序列组成，通过m=n mod128和q=|/126|计算得到，取值为1或-1，用于改变d(n)的符号。
需要说明的是，除余计算mod算法若直接计算，将包含大量的除法和减法运算，需要不断移位，消耗大量的计算空间，提高了功耗。因此在本发明中，采用对比的方式进行计算，即在n mod128计算过程中，可以将n与256进行比较，若n的值小于256，则n mod128的值为n，相反n mod128的值为n-128，这样就节约了大量除法运算，减少电路计算单元，降低硬件实现复杂度。
（2）根据确定NSSS信号的生成函数的帧时间偏移；
具体地，的计算方法包括：
（2.1）根据公式θf=31(nf/2)/132mod4计算与帧索引相关的循环移位θf；
其中，nf为帧编号；
（2.2）计算。
第二部分中θf和n是变量，二者取值决定了d(n)的相位。给定一个特定的编号，/>有0、1/4、1/2、3/4四种取值，那么-2πθf取值分别为0、-π/2、-π、-3π/2，其周期性变化如图4所示。
（3）根据确定NSSS信号的生成函数的载波频率偏移。
具体地，的计算方法包括：
（3.1）根据公式u=mod126+3计算根序号u；
其中，为小区ID值且0≤/>≤503；
（3.2）计算；
第三部分是一个131长度的ZC序列，根序号/>由以下公式给出：
u=mod126+3
S203，识别物理层的小区ID；
具体地，可使d3(n)=，并根据d3(n)识别小区ID。
需要说明的是，令d3(n)=，什么时候/>和n被确定，d3(n)可以从中计算出。
因此，本发明通过设计单独的计算模块计算d3(n)，可以大大减少RAM资源消耗。
S204，根据起始位置、符号、帧时间偏移及载波频率偏移及小区ID进行NSSS检测，以提取目标小区ID。
需要说明的是，根据Pl(k')与Pl'(k'）直接的互相关性，提取最大的互相关值所对应的小区ID作为目标小区ID。
本发明所对应的硬件电路如图5所示，模块时钟为50MHz，所有信号连接同一个复位信号。接收到的数据和bq分别存储在RAM和ROM中，调用sin和cos函数IP核用于计算d3(n)；a表示接收信号的实部，b表示接收信号的虚部，c表示NSSS生成函数中d3(n)的实部，d表示NSSS生成函数中d3(n)的虚部；将a、b、c、d的实部和虚部连接到乘法器，以计算ac、bd、ad和bc。bq(m)的值通过m=n mod128和q=|/126|得到，并通过减法运算代替除法运算的方式得到；同时，对于除法器进行复用操作，减少除法器使用量，节约硬件资源；比较器模块从RAM中取出数据进行比较，找出其中的最大值以及最大的互相关值对应的小区ID并输出。
由上可知，本发明提出了一种新的NB-IoT下行小区搜索方案，本发明通过对NSSS生成表达式进行拆分，存储其中的扰码序列，减少硬件***中存储器的使用，避免了频繁的数据读取，提升小区搜索效率；还通过不同的计算方式并利用中间项的周期性变化降低了计算复杂度。
相应地，本发明还公开了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其中，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述NB-IoT小区搜索方法的步骤。同时，本发明还公开了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现上述NB-IoT小区搜索方法的步骤。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。
Claims (7)
1.一种NB-IoT小区搜索方法，其特征在于，包括：
接收目标信号；
对所述目标信号进行NPSS检测及去除CP操作以实现同步；
根据快速傅里叶变换将同步后的所述目标信号变换为FD信号；
从所述FD信号中提取NSSS的频率采样点，并根据所述频率采样点提取目标数据以组成目标序列；
根据所述目标序列对所述目标信号中的多个下行链路帧同时进行小区ID检测，以识别出目标小区ID集；
取所述目标小区ID集的平均值以获得最优目标小区ID；
对下行链路帧进行小区ID检测的步骤包括：获取下行链路帧，并检测所述下行链路帧的起始位置；估计所述下行链路帧中NSSS信号的生成函数的符号、帧时间偏移及载波频率偏移；识别物理层的小区ID；根据所述起始位置、符号、帧时间偏移及载波频率偏移及小区ID进行NSSS检测，以提取目标小区ID；
所述估计所述下行链路帧中NSSS信号的生成函数的符号、帧时间偏移及载波频率偏移的步骤包括：根据bq(m)确定所述NSSS信号的生成函数的符号；根据确定所述NSSS信号的生成函数的帧时间偏移；根据/>确定所述NSSS信号的生成函数的载波频率偏移，其中，θf为帧索引相关的循环移位，u为根序号；
所述bq(m)的计算方法包括：采用对比方式计算“n mod128”的值，其中，若n的值小于256，则“n mod128”的值为n，否则“n mod128”的值为“n-128”；计算所述下行链路帧的帧时间偏移信息bq(m)，其中，m=n mod128，0≤n≤131，q=|/126|，/>为小区ID值且0≤/>≤503。
2.如权利要求1所述的NB-IoT小区搜索方法，其特征在于，所述的计算方法包括：
根据公式θf=31(nf/2)/132mod4计算与帧索引相关的循环移位θf，其中，nf为帧编号；
计算。
3.如权利要求1所述的NB-IoT小区搜索方法，其特征在于，所述的计算方法包括：
根据公式u=mod126+3计算根序号u；
计算。
4.如权利要求3所述的NB-IoT小区搜索方法，其特征在于，所述识别物理层的小区ID的步骤包括：
使d3(n)=；
根据d3(n)识别小区ID。
5.如权利要求1所述的NB-IoT小区搜索方法，其特征在于，所述提取目标小区ID的步骤包括：提取最大的互相关值所对应的小区ID作为目标小区ID。
6.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至5中任一项所述的方法的步骤。
7.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5中任一项所述的方法的步骤。
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