一种基于LTE系统的邻区检测算法

官银莹，王丹

（1.武汉虹信通信技术有限责任公司，湖北 武汉 430205；2.武汉邮电科学研究院，湖北 武汉 430074）

1 引言

在LTE时代，数据是主要业务，对于网络来说，主要追求高速率和大容量。在频谱资源稀缺的今天，为节省频率资源，最大程度上提高LTE系统的频谱利用率，LTE常采用频谱复用系数为1的同频组网方式。由此会带来小区之间的同频干扰，尤其是PCI（Physical Cell Identifier，物理小区标识）模3和模6相同时RS（Reference Signal，参考信号）的SINR较低，可能会影响终端信道估计的准确性，进而影响小区检测的成功率。使用现有邻区检测技术很容易完成信号强邻区的检测，对于信号弱的邻区，尤其是采用同频组网模式的模3和模6相同的弱小区很容易出现虚检和漏检的情况。

本文提出一种基于LTE系统的邻区检测方法，解决现有技术邻区检测出现的虚检和漏检问题，尤其是对于模3和模6相同小区的漏检情况。该方法同时适用于TD-LTE、LTE FDD系统。

2 LTE邻区检测算法原理

现有技术在执行小区搜索的过程中，一般由PSS（Primary Synchronization Signal，主同步信号）检测和SSS（Secondary Synchronization Signal，辅同步信号）检测两步组成，先通过PSS检测获得邻区的小区组内ID和半帧起点位置，再通过SSS检测获得邻区的小区组ID和无线帧头位置，从而确定系统邻区信息和帧起点位置。

针对现有邻区检测技术，对于同频组网存在模3和模6干扰的信号弱邻区出现的虚检和漏检的情况，本文提出了一种改进的基于LTE系统的邻区检测方法，在传统的SSS检测技术中增加了两次虚检检测，并进一步利用LTE系统中CRS（Cell Reference Signal，小区参考信号）自相关性良好的特点，增加含虚检检测的CRS检测、综合SSS检测和CRS检测的结果，共同确定邻区检测结果，进一步降低虚检和漏检的概率。

3 LTE邻区检测算法流程

该LTE邻区检测算法主要由四个部分组成：帧数据获取、PSS检测、SSS检测和CRS检测，如图1所示。

3.1 帧数据获取

该单元主要实现数据获取和预处理的功能。本算法的小区检测过程，需要获取1帧完整的时域数据。由于数据帧起点位置未知，需要通过主同步信号PSS和辅同步信号SSS共同盲搜确定，故初始数据至少是连续的2帧数据。获取2帧连续时域数据后，为减少PSS检测的运算量，需对数据做降采样和CIC（Cascaded Integrator Comb，级联积分梳状）滤波。

3.2 PSS检测

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取半帧经16倍降采样后共计有9 600点时域数据r(k)(k=0, 1, …, 9 600)，按照每段128个采样点分成75段做256点DFT到频域R(K)，并在频域分别与本地生成的PSS序列PSSi(n)（i=0, 1, 2）做相关运算：

式(2)中，m为分段编号，Ci(m)表示组内ID N（ID2）=i时，第m段接收PSS数据与本地生成的PSS数据做相关运算的值。

将相关运算后的数据做256点IDFT变换到时域，总共做75次，得到3组时域峰值和峰值所在的位置。选取峰值最大组对应的峰值位置和i作为一次PSS检测的结果，即：

峰值最大组对应的峰值位置D即为PSS的起始位置，由PSS信号时域映射特点可推出半帧起点位置，峰值最大组对应的i即为N（ID2）。PSS检测确定了半帧起点位置和小区组内ID。

3.3 SSS检测

FDD中PSS映射位置固定在子帧0和子帧5最后一个OFDM（Orthogonal Frequency Division Multiplexing，正交频分复用）符号上，SSS映射位置固定在子帧0和子帧5倒数第二个OFDM符号上。TDD中PSS映射位置固定在子帧1和子帧6第3个OFDM符号上，SSS映射位置固定在子帧0和子帧5最后一个OFDM符号上。

根据PSS检测所得的半帧起点位置，以及LTE系统中PSS和SSS信号映射相对位置关系，获取连续两个半帧SSS数据，分别记为SSS1、SSS2。本地生成504×2组SSS数据，分别为子帧0上的504组和子帧5上的504组。获取的半帧SSS数据检测具体流程如图2所示。

根据性能和实际情形复杂度选取迭代次数M，建议M＜10。以SSS1为例说明，获取的SSS1数据r(n)和本地生成的504×2组SSS数据S(n)(0≤n≤61)，即对子帧 j上的第i组数据做相关运算：

式(4)中，i为PCI，取值范围为[0, 503]；j表明子帧号0或5；(n)表示子帧j上的PCI为i对应的SSS数据的共轭；n为SSS共62个点的数据编号。

图2 SSS检测流程

根据SSS序列良好的自相关性，完成SSS1和本地生成的子帧0和子帧5上的SSS数据做相关检测后，对两个半帧结果作比较，找出相关PMR（Peak-to-Mean Ratio，峰均比）大的一组，和所设定门限th-SSS进行比较，若PMR＞th-SSS，则保存本次SSS迭代检测得到的小区并可获得帧起点位置。对检测得到的小区做SSS信道估计和干扰消除，得到干扰消除后的SSS信号，并保存本次SSS检测的信道权重系数。

令迭代次数r=r+1，继续执行下一次SSS相关峰值检测过程，直到迭代次数大于M，再对SSS迭代检测得到的小区集合做虚报检测，通过相关检测过程中对应的小区信道权重系数，选取最大的信道权重系数与预设门限计算一个参照基准，对于信道权重系数满足该参照基准的小区认为是有效小区，作为该半帧时域数据SSS检测所得小区集合A1。

根据SSS1检测获得帧起点，可获得SSS2所在子帧号，做SSS2检测时，只需将SSS2与本地生成的对应子帧上的504组SSS数据做与SSS1类似的SSS检测，得到本次SSS检测的小区集合A2。

分别完成两个半帧SSS相关检测后，对两个半帧SSS检测结果做比较，选取所在半帧对应信道权重之和大的一组作为SSS检测结果，将结果保存在集合A中。

3.4 CRS检测

图3 CRS检测流程

◆将最佳小区存入集合B1中，做CRS信道估计和干扰消除，用干扰消除后的CRS数据更新符号0上收到的CRS数据。

◆令迭代次数k=k+1，返回第一步，继续下一次CRS相关峰值检测过程，直到迭代次数k＞M，结束CRS迭代检测过程。

（2）将CRS检测得到的集合B1在子帧0、子帧2、子帧4、子帧6、子帧8的第4个和第11个OFDM符号共10个符号上做频域相关验证。通过门限判断集合B1中的小区ID在该符号上是否有效，并统计有效次数。满足门限的小区号如果出现2次以上就认为该小区号是有效小区，将对应PCI存入集合B。

3.5 小区确定

对SSS检测单元所得小区集合A同CRS检测单元所得小区集合B采用取并集的方式进行合并，得到最终的小区集合。

4 性能测试和分析

为了验证所提算法的可行性和有效性，将所提算法与传统的邻小区检测算法在Matlab平台下进行仿真，测试邻小区检测的成功率。系统仿真参数如表2所示，在仿真开始前，利用表2的信道仿真参数生成含有主辅同步信号和参考信号的基带信号，邻小区的配置信息如表3所示。

表2 系统仿真参数

表3 邻小区信息表

由邻小区信息表可知，PIC为0、3、6、9、12的小区模3相同，PCI为0、6、12的小区为模6相同，PCI为1、2为普通邻小区。本次仿真信号源包括了不同功率的模3相同的小区、不同功率模6相同的小区以及不同功率的普通邻小区。

利用传统的和本文提出的邻小区检测算法进行基带信号解调，并进行邻小区检测，将检测得到的结果记录下来。对连续发送的5 000帧数据进行检测，表4表示传统算法和本文提出算法虚检PCI的概率，图4表示传统算法和本文提出算法针对信号中不同发射功率的每个邻区PCI在连续发送的5 000帧数据中被检测出来的成功率。

表4 虚检率

图4 不同功率的PCI检测成功率

由仿真结果可知，本文提出的基于LTE系统结合SSS和CRS的邻区检测算法具有可行性，且对于同频弱信号邻小区检测的有效性明显优于传统邻区检测算法。该算法首先改进了现有SSS检测技术，增加了两次虚检检测，在一定程度上消除了虚检和漏检。另外，因CRS映射位置和小区号密切相关，若小区号是模6，映射的位置相同，若是模3，对于符号0上的CRS时频位置也相同。采用CRS干扰消除的方式易于检测功率相差大的有模3和模6干扰的小区，以弥补SSS检测对于功率弱的模3和模6小区漏检的情况。由此可见，该算法对于信号弱的邻区，尤其是对模3和模6相同的弱小区出现的虚检和漏检情况有极大改善。

5 结束语

随着无线通信系统的发展，频谱资源越来越稀缺，因此在LTE系统中同频组网方式具有极大的优势。然而LTE系统中同频组网方式带来的各种小区间的同频干扰对整个LTE系统性能的影响是非常大的。同频邻区检测对于降低同频干扰和对LTE网络优化，提升LTE系统性能有着重要意义。本文针对LTE系统中PSS、SSS、CRS信号的特征及其信号映射关系，在传统检测技术上提出优化算法，合并SSS检测结果和CRS检测结果，并增加虚报检测，极大地改善同频PCI模3和模6相同的弱小区出现的虚检和漏检情况，并通过仿真验证其能够有效提高邻区检测的成功率。