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申请/专利权人：重庆邮电大学

摘要：本发明涉及一种5GNTN系统的低信噪比PSS检测方法，属于通信技术领域。首先，对本地PSS时域序列进行上采样，得到多分辨率版本的相关函数。为了降低计算复杂度，使用快速傅里叶变换FFT和逆FFT变换IFFT来实现卷积操作。随后，利用NTN信道中多路径的相干时间和多分辨率连续信号之间的相关性，采用树匹配方案，从而将过多的相关峰减少为更紧凑的波形。据目前所知，本发明是首次提出利用树匹配理论进行5GNTN系统的PSS检测。

主权项：1.5GNTN系统的低信噪比PSS检测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：在低轨道卫星系统初始接入中，用户与卫星网络建立初始连接；5GNR下行链路初始同步是检测PSS；系统共有1008个物理层小区IDPCIDs，表示为为PCID组的索引，表示在PCID组内的PCID索引；PSS序列dPSSl,l∈0,1,…,126，由以下长度为127的循环移位序列生成：dPSSl＝1-2am1其中多项式ai表示为ai+7＝ai+4+aimod2；在LEO卫星系统的TDLtappeddelayline信道模型中，多径信道脉冲响应表示为： 信道复数增益为其中，表示信号传输过程中所产生的大尺度衰落损耗，d为卫星与用户之间的距离，λ为波长；表示方差的阴影效应；参数αq和τq分别表示第q条路径的小尺度路径增益与延迟，D表示传播路径总数；由于卫星和UE的移动所引起的多普勒频率表示为fD＝vsatcfccosθ，式中vsat为相对速度矢量的大小，θ为信号到达方向与相对速度矢量之间的夹角，fc为载波频率，光速c＝3×108ms；函数δ·为狄拉克函数；设hvt，τ以持续时间Ts进行采样，则采样的信道表示为在存在噪声的情况下，下行链路接收到的PSS信号yt使用持续时间Ts进行采样，采样信号为yn,n＝0,…,L表示为： 式中L为5GNR在传输时间间隔内的数据长度，sn为dPSS变换到时域的传输数字信号；为复高斯白噪声，其中为噪声功率；符号表示卷积；为减轻NTN系统中频率偏移的影响，基于V-part相关算法对PSS信号进行检测和估计，同时获得多径分量的最大时延；该算法将接收的PSS时域信号分割为V＝LN块，每段的数据长度为N；随着V个数的增加，抗频偏性能会有所提高，但同步性能会下降；因此，需要在V的选择上做出权衡；长度为NM的PSS序列是由dPSSl进行IFFT得到的序列，该序列进行零填充，得到长度为N的本地PSS序列stn；其中，t∈0,1,2表示PCID索引；在一个TTI内接收到的PSS序列sn的自相关函数记为长度为L；使用V-part相关算法，利用在第v段中接收到的PSS序列sn+Nv，将Rtn转换为长度为N的部分相关函数Rt,vn；Rt,vn为： 接收信号与第v段PSS序列的部分互相关函数为： 其中为噪声项；合并多个部分互相关函数得到一个TTI内的互相关函数，表示为zt＝[zt,1,…zt,V]；PSS检测问题建模为|ztn|的最大相关峰位置搜索问题，即 其中表示PCID索引的估计值，代表接收PSS信号的时间粗同步位置估计值；Rtn近似地用delta函数δn表示，ztn分解为信号htn和噪声btn，具体如下：ztn＝htn+btn7当LEO信道的平均接收信噪比分别为0dB和-4dB时，PSS检测概率分别约为95％和99％；然而，当SNR＝-10dB时，PSS检测概率显著降低；这说明在低信噪比下，噪声分量btn的影响不容忽视，这也使同步过程更加复杂；对ztn求均值操作消除噪声干扰，ztn的均值函数表示为： 以上求均值操作使得噪声分量的均值为零，只剩下信号分量均值操作类似于对数据集中多个分辨率版本数据进行合并；利用分辨率增强技术，减少噪声的影响；采用部分相关函数的卷积运算能使zt,vn等价于经yvn滤波后的接收信号stn；为推导滤波器系数，建立上下采样模型；首先，将长度为NM的stn进行M倍上采样后得到长度为N的序列假设滤波器系数组表示为{st,mn|m＝0,…,M-1}，则第m个滤波器系数st,mn的前NM个信号为的第m个M倍下采样信号，余下信号进行零填充，即： 式中m＝0,…,M-1，让St,mk表示频率响应的第k个滤波器系数，通过傅里叶变换得到，即 式中N表示FFT的大小；为了降低计算复杂度，用乘法操作替换接收PSS与本地PSS的卷积操作，如下所示： 将频域信号变换到时域，即使用N点IFFT得到第m个分辨率信号zt,v,mn；然后，通过合并多分辨率信号zt,v,mn得到zt,vn，即：zt,vMn+m＝zt,v,mn12使用式12中经过多分辨率合并的部分互相关函数进行多峰搜索，将优化问题从选择唯一单峰转变为选择有效多峰，即： 式中表示大小为R的有效多峰集合，其中表示第v段对应的子集；每个有效峰节点Pv,p均为Pv中的一个元素，即第v段第p个峰的PCID索引表示为它也是中的元素，即而表示PCID索引集合，其中是第v段子集；为解决13的子优化问题，采用树匹配算法；利用树表示来建模波形，提供对波峰和波谷的序列描述；相关峰曲线上的每个节点都是树的节点；关系树说明峰的排列关系，它由高度逐渐降低的峰组成；每个树节点都用峰值标记，并在峰值附近的相干时间上标记波谷，父节点由左右谷节点之间的最高峰来标识；在确定父节点及其关联的谷节点后，将父节点附近的波谷值范围内的多个连续点定义为子节点；每个父节点连接下一个更低峰值的父节点，由此一直递归下去，直到形成完整的树结构；在低信噪比环境下，相位融合和能量泄漏发生在峰值点附近；为减轻这种情况，利用多分辨率连续点之间的相关性来选择有效峰；在p＝1时，父节点Pv,p表示为第一个最大峰；令Lfs表示父子因子，它表示父节点左边或右边的子节点的数量；Pv,p的左右子节点分别表示为和它们分别对应相关函数的父子分离点Pv,p-lfs和Pv,p+lfs，其中0≤lfsLfs-1；父子分离的逆操作是父子合并，存在父子关系的节点合并为一个节点，合并后的父节点包含所有子节点的能量，则Pv,p点处的相关值更新为： 父子合并后的树状结构通过兄弟节点之间的关系来表示；在高信噪比环境下，相干时间内能观察到单个主导峰，采用基于相干时间来确定兄弟峰之间的间隔的兄弟节点算法；兄弟峰之间的间隔满足|Pv,p+1-Pv,p|T；相干时间间隔T为路径延迟分辨率的几十倍，出于缓解多径衰减的目的，只将T设置为相关序列长度的分数因子；首先，该算法找到父节点Pv,p，在确认以Pv,p为中心的谷节点区间之后，清除谷节点区间内的峰值，以便搜索下一个兄弟节点，即更新相关函数为： 然后，通过重复与Pv,p相同的过程，生成一个峰值较低的新兄弟节点Pv,p+1，这个新节点表示下一代子波形，以及它的子节点和所有兄弟节点将形成一个有效的多峰集

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