一种窄带物联网下行同步方法及其系统技术方案

本发明专利技术涉及一种窄带物联网下行同步方法及其系统，包括：获取降采样基带数据和本地降采样NPSS信号。将一滑动窗口在降采样基带数据中逐位移动，且在移动过程中，逐位计算本地降采样NPSS信号与滑动窗口内的降采样基带数据的互相关值。获取最大互相关值，并根据该最大互相关值获取降采样基带数据中NPSS信号的粗定时位置。以NPSS信号的粗定时位置为基准的设定位置范围内，在各位置上将原始基带数据的自相关值、原始基带数据与本地NPSS信号的互相关值相加，以获取各位置上的相关值。获取最大相关值，并根据该最大相关值获取降采样基带数据中NPSS信号的精定时位置。本发明专利技术复杂度低，运算量小，可快速有效且准确地使终端设备与小区完成时间和频率上的同步。

【技术实现步骤摘要】
一种窄带物联网下行同步方法及其系统
本专利技术涉及窄带物联网通信领域，特别是涉及一种窄带物联网下行同步方法及其系统。
技术介绍
如今仅仅人与人之间通信需求已经不能很好满足现代智能化发展的需要，移动通信正向人与物以及物与物的连接迈进，为此，数以亿计的终端设备需要连入物联网。但是，如果使用WiFi、ZigBee、蓝牙等将终端设备连入物联网，只能实现局部应用，而且耗电量大；如果采用2G、3G、4G网络等将终端设备连入物联网，功耗和成本都比较高。在这个大背景下，低功耗、低成本、大容量、广覆盖的基于蜂窝的窄带物联网(NarrowBandInternetofThings，以下简称“NB-IoT”)应运而生。终端设备接入到NB-IOT时，首先是通过小区搜索获得频率和符号的同步，然后获取系统信息(SystemInformationBlock，简称“SIB”)，最后启动随机接入流程建立无线资源控制层(RadioResourceControl，简称“RRC”)连接。小区搜索过程是终端设备通过对同步信号的检测，完成与小区在时间和频率上的同步以及获取小区ID的过程，而在小区搜索的过程中，首先进行的是主同步信号(Narrow-bandPrimarySynchronizationSignal，以下简称“NPSS”)的同步，NPSS可用于完成时间和频率同步，主同步的性能直接影响到后续的通信过程，因此，NPSS的同步显得尤其重要。目前，同步算法主要分为数据辅助同步算法和非数据辅助同步算法。非数据辅助同步算法不需要依靠训练序列，通常指基于循环前缀的同步算法，如最大似然估计算法，这类算法的优点是不需要设置序列，可提高频带利用率；缺点是精度不高。而数据辅助型算法主要指基于训练序列的同步算法，是目前使用比较多的一类算法，它的精度比较高，如经典的二阶自相关算法有S&C算法、Minn算法，它们都要求训练序列为重复序列，Yong算法要求训练序列为中心对称序列。然而对于NB-IOT下行同步来说，由于训练序列NPSS由一条序列长度为11点的ZC序列作为基序列，经过子载波映射、IFFT、加循环前缀(CyclicPrefix，以下简称“CP”)操作，再用时域扩展码c(l)＝{1,1,1,1,-1,-1,1,1,1,-1,1}进行时域扩展形成的复杂序列，现有的同步方法运算复杂而且运算量大，无法快速准确地完成终端设备与小区之间时间和频率上的同步。
技术实现思路
基于此，本专利技术的目的在于，提供一种窄带物联网下行同步方法，其具有复杂度低，运算量小，可快速有效且准确地使终端设备与小区完成时间和频率上的同步的优点。一种窄带物联网下行同步方法，包括如下步骤：步骤S1：获取原始基带数据和本地NPSS信号，并分别对该原始基带数据和本地NPSS信号降采样，以获取降采样基带数据和本地降采样NPSS信号；步骤S2：将一滑动窗口在降采样基带数据中逐位移动，且在移动过程中，逐位计算本地降采样NPSS信号与滑动窗口内的降采样基带数据的互相关值；步骤S3：比较各互相关值以获取最大互相关值，并根据该最大互相关值获取降采样基带数据中NPSS信号的粗定时位置；步骤S4：以NPSS信号的粗定时位置为基准的设定位置范围内，在各位置上将原始基带数据的自相关值、原始基带数据与本地NPSS信号的互相关值相加，以获取各位置上的相关值；步骤S5：比较各相关值以获取最大相关值，并根据该最大相关值获取降采样基带数据中NPSS信号的精定时位置。相比于现有技术，本专利技术通过对数据进行降采样，并通过互相关运算确定NPSS信号的粗定时位置，在该粗定时位置的设定范围内再进一步确定NPSS的精定时位置，复杂度低，运算量小，可快速有效且准确地使终端设备与小区完成时间和频率上的同步。进一步地，在步骤S1中，获取的原始基带数据为1.92MHZ采样频率的数据，对该对该原始基带数据进行16倍下降采样，以获取240KHZ采样频率的降采样基带数据。对本地NPSS信号也采用16倍下降采样，以获取本地降采样NPSS信号，以减少后续计算量。进一步地，在步骤S2中，本地降采样NPSS信号与滑动窗口内的降采样基带数据的互相关计算公式为：其中，s降序列为1/16降采样基带数据；rnpss降序列为本地1/16降采样NPSS信号；d的取值范围为(1,N无线帧降-186)；N无线帧降表示1/16降采样后，降采样基带数据的采样点个数；在步骤S3中，降采样基带数据中NPSS信号粗定时位置的计算公式为：以NPSS信号的粗定时位置为基准的设定位置范围内，各位置相关值的计算公式为：其中，s序列为原始基带数据，rnpss序列为本地NPSS信号，d的取值范围为CP的长度L为10；在降采样基带数据中NPSS信号精定时位置的计算公式为：进一步地，在步骤S5之后，还包括如下步骤：步骤S6：根据降采样基带数据与本地降采样NPSS信号，获取频偏补偿后的数据；步骤S7：根据NPSS精定时位置，从频偏补偿后的降采样基带数据提取出该降采样NPSS基带信号，并将该降采样NPSS基带信号、本地降采样NPSS信号和频偏补偿后的数据，获取信道补偿后的数据；步骤S8：根据NPSS精定时位置，获取降采样基带数据中NSSS信号的两个候选位置；步骤S9：获取多个本地的NSSS信号，并对该多个本地的NSSS信号进行降采样，获取多个本地的降采样NSSS信号；步骤S10：获取信道补偿后的数据，并将其中一个估计的候选位置作为起始位置形成第一新数据，且将该第一新数据与多个本地的降采样NSSS信号进行互相关运算，获取多个第一互相关值；获取信道补偿后的数据，并将另外一个估计的候选位置作为起始位置形成第二新数据，且将该第二新数据与多个本地的降采样NSSS信号进行互相关运算，获取多个第二互相关值；步骤S11：比较各第一互相关值和第二互相关值以获取最大互相关值，并根据该最大互相关值，获取估计的小区ID。通过快速获取小区ID信息，为后续终端设备与小区稳定快速地通信提供了基础。进一步地，在步骤S6中，获取频偏补偿后的数据的步骤包括：将降采样NPSS基带信号与本地降采样NPSS信号的对应点共轭相乘，以构建新序列；并将该新序列的前后两部分序列相关，以获取频偏值；且根据该频偏值对降采样基带数据进行频偏补偿，获得频偏补偿后的数据；将降采样基带数据与本地1/16降采样NPSS信号的对应点共轭相乘，构建出新序列w(k)时的计算公式如下：其中，表示NPSS精定时位置起始位置，Ts为采样间隔，为频率偏移，N为一个OFDM符号经过16倍下采样后的采样点数；对新序列w(k)的前后两部分序列相关计算公式如下：获取频偏值的公式如下：对降采样基带数据进行频偏补偿的计算公式如下：其中，n表示的是1,2,3...H，H是降采样后的降采样基带数据的采样点数目总数。进一步地，在步骤S7中，获取信道补偿后的数据的步骤包括：将降采样NPSS基带信号占用的每个OFDM符号与本地降采样NPSS信号对应的OFDM符号进行最小二乘法估计，以获取多个信道响应值；并将该多个信道响应值累加求平均，以获取信道估计值；且根据该信道估计值对频偏补偿后的数据进行信道补偿，以获取信道补偿后的数据，其中，信道响应值的计算公式如下：hi＝(rnpss_iTrnpss_i)-本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种窄带物联网下行同步方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：获取原始基带数据和本地NPSS信号，并分别对该原始基带数据和本地NPSS信号降采样，以获取降采样基带数据和本地降采样NPSS信号；步骤S2：将一滑动窗口在降采样基带数据中逐位移动，且在移动过程中，逐位计算本地降采样NPSS信号与滑动窗口内的降采样基带数据的互相关值；步骤S3：比较各互相关值以获取最大互相关值，并根据该最大互相关值获取降采样基带数据中NPSS信号的粗定时位置；步骤S4：以NPSS信号的粗定时位置为基准的设定位置范围内，在各位置上将原始基带数据的自相关值、原始基带数据与本地NPSS信号的互相关值相加，以获取各位置上的相关值；步骤S5：比较各相关值以获取最大相关值，并根据该最大相关值获取降采样基带数据中NPSS信号的精定时位置。

【技术特征摘要】
1.一种窄带物联网下行同步方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：获取原始基带数据和本地NPSS信号，并分别对该原始基带数据和本地NPSS信号降采样，以获取降采样基带数据和本地降采样NPSS信号；步骤S2：将一滑动窗口在降采样基带数据中逐位移动，且在移动过程中，逐位计算本地降采样NPSS信号与滑动窗口内的降采样基带数据的互相关值；步骤S3：比较各互相关值以获取最大互相关值，并根据该最大互相关值获取降采样基带数据中NPSS信号的粗定时位置；步骤S4：以NPSS信号的粗定时位置为基准的设定位置范围内，在各位置上将原始基带数据的自相关值、原始基带数据与本地NPSS信号的互相关值相加，以获取各位置上的相关值；步骤S5：比较各相关值以获取最大相关值，并根据该最大相关值获取降采样基带数据中NPSS信号的精定时位置。2.根据权利要求1所述的窄带物联网下行同步方法，其特征在于：在步骤S1中，获取的原始基带数据为1.92MHZ采样频率的数据，对该对该原始基带数据进行16倍下降采样，以获取240KHZ采样频率的降采样基带数据；对本地NPSS信号也采用16倍下降采样，以获取本地降采样NPSS信号。3.根据权利要求2所述的窄带物联网下行同步方法，其特征在于：在步骤S2中，本地降采样NPSS信号与滑动窗口内的降采样基带数据的互相关计算公式为：其中，s降序列为1/16降采样基带数据；rnpss降序列为本地1/16降采样NPSS信号；d的取值范围为(1,N无线帧降-186)；N无线帧降表示1/16降采样后，降采样基带数据的采样点个数；在步骤S3中，降采样基带数据中NPSS信号粗定时位置的计算公式为：以NPSS信号的粗定时位置为基准的设定位置范围内，各位置相关值的计算公式为：其中，s序列为原始基带数据，rnpss序列为本地NPSS信号，d的取值范围为CP的长度L为10；在降采样基带数据中NPSS信号精定时位置的计算公式为：4.根据权利要求1所述的窄带物联网下行同步方法，其特征在于：在步骤S5之后，还包括如下步骤：步骤S6：根据降采样基带数据与本地降采样NPSS信号，获取频偏补偿后的数据；步骤S7：根据NPSS精定时位置，从频偏补偿后的数据中提取出降采样NPSS基带信号，并将该降采样NPSS基带信号、本地降采样NPSS信号和频偏补偿后的数据，获取信道补偿后的数据；步骤S8：根据NPSS精定时位置，获取降采样基带数据中NSSS信号的两个候选位置；步骤S9：获取多个本地的NSSS信号，并对该多个本地的NSSS信号进行降采样，获取多个本地的降采样NSSS信号；步骤S10：获取信道补偿后的数据，并将其中一个估计的候选位置作为起始位置形成第一新数据，且将该第一新数据与多个本地的降采样NSSS信号进行互相关运算，获取多个第一互相关值；获取信道补偿后的数据，并将另外一个估计的候选位置作为起始位置形成第二新数据，且将该第二新数据与多个本地的降采样NSSS信号进行互相关运算，获取多个第二互相关值；步骤S11：比较各第一互相关值和第二互相关值以获取最大互相关值，并根据该最大互相关值，获取估计的小区ID。5.根据权利要求1所述的窄带物联网下行同步方法，其特征在于：在步骤S6中，获取频偏补偿后的数据的步骤包括：将降采样NPSS基带信号与本地降采样NPSS信号的对应点共轭相乘，以构建新序列；并将该新序列的前后两部分序列相关，以获取频偏值；且根据该频偏值对降采样基带数据进行频偏补偿，获得频偏补偿后的数据；将降采样基带数据与本地1/16降采样NPSS信号的对应点共轭相乘，构建出新序列w(k)时的计算公式如下：其中，表示NPSS精定时位置起始位置，Ts为采样间隔，为频率偏移，N为一个OFDM符号经过16倍下采样后的采样点数；对新序列w(k)的前后两部分序列相关计算公式如下：获取频偏值的公式如下：对降采样基带数据进行频偏补偿的计算公式如下：其中，n表示的是1,2,3...H，H是降采样后的降采样基带数据的采样点数目总数。6.根据权利要求1所述的窄带物联网下行同步方法，其特征在于：在步骤...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐永键，陆许明，朱应钊，
申请(专利权)人：中山大学花都产业科技研究院，中山大学，
类型：发明
国别省市：广东,44