KR102509459B1

KR102509459B1 - OFDM 시스템에서 ZC와 Hadamard-Walsh 시퀀스를 이용한 동기 신호의 정보 습득 방법

Info

Publication number: KR102509459B1
Application number: KR1020220110180A
Authority: KR
Inventors: 송형규; 유영환; 백정인; 신범식; 유승근
Original assignee: 세종대학교산학협력단
Priority date: 2022-08-31
Filing date: 2022-08-31
Publication date: 2023-03-14

Abstract

본 발명은 NB-IoT 시스템에서 NSSS 신호의 subcarrier를 미리 몇개의 그룹별로 묶고, 이 신호를 저장한다. 그 후에 받은 수신된 NSSS신호의 위상 전환을 시킨 신호와 교차 상관을 구하여 PCID 와 RFN 정보를 검출하는 방법이다. 이 방법을 사용하면 일반 적인 NSSS신호를 그냥 사용하여 검출하는 방식보다 성능이 약간은 떨어지지만, 허수의 곱셈을 획기적으로 줄일 수 있어서 복잡도가 낮아져 사용자들에게 유리하다. 또한 NSSS의 subcarrier를 어떻게 묶을지 선택할 수 있고, 이는 채널이 좀 더 좋은 환경에서는 복잡도를 더 낮추거나 나쁜 환경에서는 올릴 수 있어 상황에 따라 유연하게 대처가 가능하다.

Description

OFDM 시스템에서 ZC와 Hadamard-Walsh 시퀀스를 이용한 동기 신호의 정보 습득 방법 {Information acquisition method of synchronization signal using ZC and Hadamard-Walsh sequence in OFDM system}

본 발명은 Narrowband Internet of Things(NB-IoT)시스템에서 narrowband secondary synchronization signal(NSSS)신호를 이용하여 physical cell ID(PCID)와 radio frame number(RFN)을 추정할 수 있는 방법에 관한 것이다.

User equipment(UE)는 enhanced base station(eNodeB)에서 받은 narrowband primary synchronization signal(NPSS)을 통하여 symbol timing offset(STO)와 carrier frequency offset(CFO)을 추정하고, Fourier transform(FFT)을 거친 후 여러 개의 NSSS 신호를 가지고, PCID값과 RFN 정보를 추정한다.

NSSS신호는 Zadoff-Chu(ZC)와 Hadamard-Walsh 시퀀스로 구성되어져 있으며, 채널 정보의 사용 유무에 따라 코히어런트 또는 논코히어런트 디텍션으로 나눌 수 있다.

본 발명은, NB-IoT 시스템에서 NSSS신호를 이용하여, PCID와 RFN을 추정하는 방법에 관한 것이다.

NSSS의 신호를 변형하여 전체적인 복잡도를 줄일 수 있다. NSSS신호중 적절한 값으로 위상전환 시키고 그 값이 임계 값보다 적으면 subcarrier 그룹으로 모아서, 나중에 이 신호로 PCID값과 RFN값을 추정한다.

본 발명에 따르면, NB-IoT 시스템에서 UE가 NSSS신호를 이용하여 PCID값과 RFN 정보를 알 수 있다. 이는 NSSS의 각각의 subcarrier를 그룹 짓고, 이 값을 바탕으로 추정한다. 이렇게 그룹을 지으면 주변에 가까운 subcarrier는 한 번에 계산하여 곱의 횟수를 줄이고 이를 통하여 복잡도를 줄일 수 있다.

따라서 상대적으로 복잡도를 낮춤으로서 각 사용자들의 추정하기 위한 계산을 줄이고, 이는 베터리 사용량을 줄여 베터리 수명을 늘릴 수 있다.

[도 1]는 NB-IoT의 동기 신호에 관한 프레임 구조를 보여주는 도면이다.
[도 2]는 subcarrier의 그룹을 보이는 예로 ZC의 root index 값은 23이고,

이다. a)는 원래의 NSSS값, (b)는 위상을 전환한 NSSS를 보여주는 도면이다.
[도 3]은 전반적인 셀 검색 순서도로 빨간 박스 부분이 발명의 부분이다.
[도 4]는 다른 방식과 발명한 방식의

에 따른 복잡도를 보여주는 도면이다.
[도 5] 기존의 방식과 제안한 발명의 방식의 잘못 검출될 확률을 AWGN 채널과 flat-fading 채널에서 비교하는 도면으로 (a)는 on-shot estimation (b)는 average estimation에 관한 도면이다.
[도 6] 기존의 방식과 발명한 방식이 SNR에 따른 검출 실패 확률로 (a)PedA (b) Vehicular A(VehA)에 관련된 도면이다.
[도 7] SNR이 10dB일 때, 기존의 방식과 발명의 방식의

에 따른 검출 실패 확률로 (a)PedA (b)VehA에 관련된 도면이다.

첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시 예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다.

본 발명은 NB-IoT 시스템에서 NSSS 신호의 subcarrier를 미리 몇개의 그룹별로 묶고, 이 신호를 저장한다. 그 후에 받은 수신된 NSSS신호와 NSSS 신호를 위상 전환을 시킨 신호와의 교차 상관을 구하여 PCID 와 RFN 정보를 검출하는 방법이다. 이 방법을 사용하면 일반 적인 NSSS신호를 그냥 사용하여 검출하는 방식보다 성능이 약간은 떨어지지만, 허수의 곱셈을 획기적으로 줄일 수 있어서 복잡도가 낮아져 사용자들에게 유리하다. 또한 NSSS의 subcarrier를 어떻게 묶을지 선택할 수 있고, 이는 채널이 좀 더 좋은 환경에서는 복잡도를 더 낮추거나 나쁜 환경에서는 올릴 수 있어 상황에 따라 유연하게 대처가 가능하다.

본 발명은 NB-IoT 시스템에서 동기화 신호인 NSSS를 이용하여, 통신에 필요한 PCID 값과 RFN값을 추정하는 방법에 관한 것이다. 이를 이해하기 위해서는 NSSS의 신호의 구성을 알아야 이해하기 좋다.

따라서 [도 1]을 보면 전체적인 동기화 신호의 구성을 알 수 있다. 동기화 신호는 크게 짝수 radio frame과 홀수 radio frame으로 나뉘며, 그 안에서 9번째 서브프레임에 NSSS신호가 위치한다. 그리고 NSSS 신호의 수학적 표현은 다음 수학식 1과 같다.

M은 NSSS의 전체 길이로 132이고,

이며

으로 PCID 값이다.

,

이며 PCID를 결정할 수 있는 값이다. 또한

으로 순환 쉬프트 되며, RFN의

값을 정할 수 있다.

는 128개의 Hadamard-Walsh 시퀀스를 나타내며,

는 11개의 연속된 신호 블록을 나타낸다. 이를 OFDM 심볼로 표현하면

로 나타낼 수 있다. 여기서 [도 1]과 같이

이고

이다. 위 식을 좀더 간편하게 다음과 같이 나타낼 수 있다.

이며,

는 ZC 시퀀스를 나타낸다. 여기서 복잡도를 낮추기 위하여 수학식 3과 같이, NSSS 신호의 서브캐리어를 둘 이상의 서브셋의 그룹으로 그룹화 한다.

여기서

는 그룹

에서 같은 i 그룹 인덱스를 갖는 NSSS의 그룹 리더 subcarrier이고,

는 그룹리더가 포함 되어있는 OFDM 심볼 인덱스이다. c는 ZC의 root index값을 의미한다.

는 그룹화 지어진 NSSS신호를 말한다. l과 k는 각각 l번째 심볼과 k번째 subcarrier를 의미한다.

는 ZC 시퀀스를 나타낸다.

에서 l'는 그룹리더가 포함 되어있는 OFDM 심볼 인덱스, c는 ZC의 root index값을 의미한다.

는

에서 모든 가능한

의 대표 ZC 시퀀스를 나타낸다.

는 임계 값으로 이 값에 따른 subset의 구성을 결정 지을 수 있다. 그리고

로 위상을 회전시킬 수 있다. 이렇게 서브셋을 한번 구하게 되면 적절한

을 적용하여, 다음과 같이 받은 신호와 subset 신호 간에 교차 상관을 구하면 다음과 같다.

수학식 3에서와 같이, l과 k는 각각 l번째 심볼과 k번째 subcarrier를 의미한다.

는 ZC 시퀀스를 나타낸다.

에서

는 그룹리더가 포함 되어있는 OFDM 심볼 인덱스, c는 ZC의 root index값을 의미한다. 따라서

는

에서 모든 가능한

의 대표 ZC 시퀀스를 나타낸다.

는 그룹들의 총 숫자를 의미한다.

는 수신된 신호를 나타낸다.

이며,

는 Hardamard-Walsh sequense이고, *는 Conjugation 뜻한다.

으로 몇번째 radio frame에 몇 번째 OFDM block및 몇 번째 심볼인지 알 수 있다(

). (a,b,c,d)는 (n,u,w,m)의 후보군을 뜻한다. 여기서

는 실제로는 실수부나 허수부를 바꾸는 부분으로 실제로 구현할 경우에는 복잡도가 올라가지 않는다. 그리고 위 식을 좀더 자세하게 풀어서 쓰면 다음과 같이 쓸 수 있다.

여기서

는 Inter carrier interference(ICI) 항을 나타내고,

는 Additive White Gaussian Noise (AWGN)의 항을 나타낸다. 이를 바탕으로 각각의 가능한 값을 교차 상관 값을 구하고 이를 다음과 같이

를 구한다.

그리고 마지막으로 수학식 6과 같이, 이 값을 비교하여 가장 큰 값을 구한다. 수신한 NSSS 신호와 미리 그룹지어둔 NSSS 신호들간의 교차 상관 값들 중, 가장 큰 교차 상관 값에 해당 하는 (a,b,c,d )값을 수학식 1의 관계들을 이용하여 구하면, PCID 값과 RFN 값을 알아낼 수 있다.

<실시 예>

도 4, 도 5, 도 6, 도 7은 본 발명을 이용한 시뮬레이션 결과이다. 도4는 기존의 low-complexity PCID and RFN detector(LPRD) 기법과 sequential PCID and RFN detector(SPRD) 기법과의 비교이다. 그리고, 본 발명에서 (S1), (S2), (S3)는 각각

,

를 의미한다. 그래프를 보면 평균 찾는 횟수와 곱하기의 수를 비교한 것인데, 발명의 경우가,91.5%, 84.9%, 73.5% 경감한 것을 LPRD와 비교했을 때 알 수 있다. 도 5는 AWGN과 flat-fading 채널에서 검출 실패 확률을 보여주는 그래프로서, AWGN에서 각 방법들이 성능이 좋다는 것을 알 수 있다. 또한 발명 한 방식이 91.5%가 더 좋지만 단지 SNR 2dB차이로 성능이 비슷하다는 것을 LPRD 방식과 비교했을 때 알 수 있다. 그리고 도 6은 PedA와 VehA 채널에서 성능 비교로 PedA 채널에서 에러 비율이 10%가 되기 위하여 비교하면 다음과 같다. SPRD와, 발명한 방식 중 (S2) 값을 이용한 방식과, LPRD 방식이 각각 SNR이 0, -1.5, -2dB일 때이다. 도 7은 -10dB일 때, PedA, VehA 채널에서

에 따른 성능으로, 특히 (S2)일 경우 복잡도는 LPRD보다 줄였으나, LPRD와의 성능이 유사하다는 것을 볼 수 있다.

Claims

NB-IoT 시스템에서 동기화 신호인 NSSS를 이용하여, PCID 및 RFN 정보를 검출하는 방법으로서,
수신신호로부터 협대역 2차 동기화 신호(NSSS)를 검출하는 동기화신호 검출단계;
검출한 NSSS 신호들을 둘 이상의 그룹으로 그룹화하는 동기화신호 그룹화 단계;
상기 그룹화한 각각의 동기화신호들을 위상전환하는 동기화신호 위상전환 단계;
상기 위상전환된 동기화신호와 상기 그룹화된 동기화신호와의 교차 상관값을 산출하는 단계;
상기 산출한 교차 상관값들중 가장 큰 값을 이용하여 PCID, RFN 정보를 검출하는 검출단계;
를 포함하여 구성되는 NSSS를 이용한 PCID 및 RFN 정보 검출 방법.
제1항에 있어서,
상기 동기화신호 그룹화 단계는,
검출한 NSSS 신호를 다수의 서브셋(subset)으로 그룹화하는 것;
을 특징으로 하는 NSSS를 이용한 PCID 및 RFN 정보 검출 방법.
제2항에 있어서,
상기 그룹화는,
아래 수식 1을 만족하도록 ZC root index c와 임계 값
에 따라 서브셋의 구성을 결정짓는 것;
을 특징으로 하는 NSSS를 이용한 PCID 및 RFN 정보 검출 방법.
(수식 1)

(
는
그룹에서 NSSS의 subcarrier의 그룹리더를 의미,
는 임계 값,
는
으로 ZC 시퀀스 값을 회전시킬 수 있는 값이다.
는 그룹화 지어진 NSSS신호를 말한다. l과 k는 각각 l번째 심볼과 k번째 subcarrier를 의미한다.
는 ZC 시퀀스를 나타낸다.
에서 l'는 그룹리더가 포함 되어있는 OFDM 심볼 인덱스, c는 ZC의 root index값을 의미한다.
는
에서 모든 가능한
의 대표 ZC 시퀀스를 나타낸다.
는 임계 값으로 이 값에 따른 subset의 구성을 결정 지을 수 있다.)
제 3항에 있어서,
소정의
을 적용하여, (수식 2) 수신 신호에 소정의
를 적용하고 subset 신호 간에 교차 상관을 구하는 단계;
를 포함하는 NSSS를 이용한 PCID 및 RFN 정보 검출 방법.
(수식 2)

(l과 k는 각각 l번째 심볼과 k번째 subcarrier를 의미한다.
는 ZC 시퀀스를 나타낸다.
에서
는 그룹리더가 포함 되어있는 OFDM 심볼 인덱스, c는 ZC의 root index값을 의미한다. 따라서
는
에서 모든 가능한
의 대표 ZC 시퀀스를 나타낸다.
는 그룹들의 총 숫자를 의미한다.
는 수신된 신호를 나타낸다.
이며,
는 Hardamard-Walsh sequense이고, *는 Conjugation 뜻한다.
으로 몇번째 radio frame에 몇 번째 OFDM block및 몇 번째 심볼인지 알 수 있다(
). (a,b,c,d)는 (n,u,w,m)의 후보군을 뜻한다.
는
으로 ZC 시퀀스 값을 회전시킬 수 있는 값이다)
제 4항에 있어서,
상기 교차 상관 값들에 대하여 (수식 3)과 같이 절대값을 취하고, 제일 큰 값을 구하는 단계;
를 포함하는 NSSS를 이용한 PCID 및 RFN 정보 검출 방법.
(수식 3)