NB-IoT下行基带OFDM解调算法设计
2020-09-29阴亚东曹乐平
王 超,阴亚东+,曹乐平
(1.福州大学 物理与信息工程学院,福建 福州 350116;2.福建省集成电路设计中心,福建 福州 350108)
0 引 言
窄带物联网(narrow band internet of things,NB-IoT)作为第三代合作伙伴计划(the 3rd generation partnership project,3GPP)定义的窄带物联网技术,其最具竞争力的优点之一便是可在现有长期演进(long term evolution,LTE)蜂窝通信网中直接进行部署,实现网络平滑升级而极大地降低网络部署成本,因此得到移动通信运营商的青睐而发展迅猛,并已应用于农业环境、智能城市、工业建设等诸多垂直行业领域[1,2]。但由于目前对NB-IoT的研究大多偏向于应用层,基带物理层相关研究成果鲜见于报端。同时,为实现与现有LTE网络的兼容,NB-IoT物理层下行链路亦采用了多载波正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)调制技术,但并非完全照搬LTE而存在显著差异,因此开展NB-IoT基带实现研究具有重要工程和学术意义。
有鉴于此,本文根据3GPP协议中NB-IoT相关内容,开展了NB-IoT下行基带OFDM解调算法的研究与验证工作,实现了对NB-IoT下行多载波OFDM调制信号的正确解调,其结果与是德科技公司的商用89601B矢量信号分析(VSA)软件[3]处理结果基本吻合。
1 NB-IoT下行链路原理
NB-IoT物理层协议是基于现有LTE技术基础上经过简化和修改而完成的,以实现对LTE技术的兼容[4]。NB-IoT 信道主要分为上行物理层信道和下行物理层信道两种类型,其中下行链路使用多载波OFDM作为基本的调制和多址接入技术,它的帧结构、子载波、信道、资源单元等虽然尽量沿用LTE相关规定,但是依然存在明显差异。相比LTE物理层,NB-IoT简化了下行物理信道,去掉了传统LTE中的物理多播信道(physical multicast channel,PMCH)[5]。同时NB-IoT的信道带宽仅为180 kHz,且只能进行时分复用方式传输;而LTE则支持1.4 MHz、3 MHz、5 MHz、10 MHz、15 MHz、20 MHz等多种不同带宽,并且可以在时频两个维度进行调度[6]。调制方式两者也存在差异,NB-IoT下行固定采用正交相移键控(quadrature phase shift keying,QPSK),LTE则可根据需求灵活选择正交幅度调制(quadrature amplitude modulation,QAM)或者正交相移键控等不同调制方式。
1.1 NB-IoT下行帧结构
图1显示了NB-IoT下行基带信号的数据帧结构。与LTE构造类似,从频域上看,NB-IoT基带信号频域上由间隔为15 kHz的12个连续子载波构成,占据了180 kHz的带宽;从时域上看,基本单元是由7个OFDM符号组成时长0.5 ms的时隙(slot),且每两个slot组成1个子帧,10个子帧构成一个10 ms时长的无线帧[7]。从信道上看,NB-IoT下行链路定义了3种物理信道:窄带物理广播信道(narrow-band physical broadcasting channel,NPBCH)、窄带物理下行控制信道(narrow-band physical downlink control channel,NPDCCH)、窄带物理下行共享信道(narrow-band physical downlink shared channel,NPDSCH);包括了两种同步信号:分别是主同步信号(narrow-band primary synchronization signal,NPSS)和辅同步信号(narrow-band secondary synchronization signal,NSSS)[8]。各个信道以及同步信号分布如图2所示,其中NPSS位于每个无线帧中第6个子帧;NSSS位于偶数无线帧的最后1个子帧,同时同步信号都是只占用对应子帧的后11个OFDM符号。
图1 NB-IoT下行帧结构
图2 NB-IoT下行基带信号中时隙(slot)的结构
通常为保证多径衰弱信道下的OFDM调制信号子载波间的正交性,一般会在OFDM符号(symbol)间增加循环前缀(cyclic prefix,CP)以消除子载波间的串扰。NB-IoT所采用的CP技术与一般OFDM技术有所不同的是在同一个时隙中,其首符号的CP长度与其它符号CP不同,具体如图2所示,设NB-IoT帧结构的基本时间单位为采样周期Ts,当采样频率为1.92 MHz时,首个Symbol的CP长度为10Ts,其余均为9Ts,同时Symbol主体固定为128Ts[9]。
1.2 NB-IoT下行基带信号产生原理
根据3GPP协议[10]中的相关内容,NB-IoT下行基带信号的产生流程如图3所示,信源数据通过信道编码、加扰、载波调制、OFDM调制、循环前缀后最终形成基带信号。该信号最终通过数模转换、上变频等操作后形成射频信号并发射至空中信道中。根据NB-IoT下行基带信号产生流程,NB-IoT下行基带信号的解调相当于上述环节的逆过程,而本文内容主要围绕其中的OFDM解调算法开展。
图3 NB-IoT下行基带信号产生流程
(1)
2 NB-IoT下行OFDM解调算法实现
2.1 解调算法原理
根据下行基带信号产生原理,本文提出的算法主要针对NB-IoT基带OFDM解调环节展开。以下将利用公式变换来阐述本文中OFDM解调算法的原理,将式(1)离散化后变换为
(2)
进一步构造新变b(k), 使得
(3)
则式(2)变换为
(4)
(5)
2.2 解调器结构及实现
根据2.1节中解调算法原理分析可知,NB-IoT下行基带信号的OFDM解调器至少应当经过去除循环前缀、傅里叶变换、相位旋转、子载波映射、星座映射等步骤后可重现每个子载波上承载的信息,因此NB-IoT下行基带OFDM解调器结构如图4所示。以下将分别对关键步骤进行分析说明。
去除循环前缀:根据3GPP相关协议内容,NB-IoT采样频率应当为1.92 MHz,则单子载波周期内的采样N为128点;其循环前缀长度NCP,l根据符号不同而变化,同一个时隙内首位符号的NCP,l为10点,其它符号的NCP,l为 9点。
图4 解调器结构
傅里叶变换:随着数字处理技术的发展,当前快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)技术已经成熟,因此设计中采用了FFT技术来实现解调器中的傅里叶变换。
相位旋转:与去除循环前缀环节相同,相位旋转环节需要根据符号所在位置,选择对应的循环前缀长度,以免产生误差。
解子载波映射:根据解调算法原理分析可知,NB-IoT下行OFDM基带信号经过频率变换后获得128个频率点信息,而基带信号中12个子载波则对应频率点信息中的头尾6个数据。
解星座映射:NB-IoT下行调制方法采用QPSK调制技术,因此待处理数据将分布在星座图的4个象限中,通过设定合理的阈值门限则可在实现数据解调的同时有效地降低由噪声干扰所引起的解调误码[11]。
3 实现验证
3.1 NB-IoT测试平台搭建
本文基于MATLAB软件平台完成了解调算法的软件设计并搭建了相关实验平台进行算法验证工作。由于当前NB-IoT技术尚未普及,市面上专用的NB-IoT通信测试仪器相对较少而且价格昂贵,因此本文利用现有通用仪器设备完成了实验平台的搭建。实验平台如图5所示分为两部分,分别为解调算法验证平台和对比测试平台。采用是德科技公司的相关软件通过矢量信号发生器E4438C发送 NB-IoT 下行信号;验证平台通过示波器3024A对基带信号进行采样,之后传送至装有MATLAB软件的计算机上,进而利用解调算法对基带信号进行解调。对比测试平台由信号分析仪N9020A与安装了商用矢量分析软件(VSA89601B)的计算机组成,利用VSA89601B对相同的NB-IoT下行射频信号进行解调。
图5 NB-IoT实验验证平台
3.2 实验结果
图6为抓取得到的NB-IoT下行基带信号截图。需注意的是,该NB-IoT下行无线帧的第6与第10子帧分别对应采用Zad-off Chu序列与m序列生成的NPSS和NSSS[12],因此不在本文解调算法验证范围中。最终从总数据中截取了无线帧的其它8个子帧进行实验验证。同时,由于仪器设备的限制无法将采样率设置为1.92 MHz,本文利用过采样方法获取了完整的NB-IoT基带信号,然后采用插值、滤波和降采样等环节最终生成了1.92 MHz采样率下的基带信号[13]。表1为单次实验过程中的参数设置,单次实验连续采样了10个子帧,扣除第6、10帧后对剩余8帧的112个符号进行了解调验证,最终获取了2688个解调数据。
图6 下行链路基带信号实测结果
图7对比了两种平台测试得到的解调结果,图中实心圆点所示为采用VSA89601B获得的解调结果,空心正方形所示为本文所提出的解调算法运行结果。从图中可以看出两种方法都能够完成对NB-IoT下行基带信号的正确解调。与商用软件结果比较发现,虽然本文的解调算法运行结果存在一定的相位偏差和误差向量幅度(error vector magnitude,EVM),但是该偏差和EVM均不足以影响解调结果。多次测试结果统计显示,在相同情况下两种解调方法均不存在误码率。
表1 实验参数设置
图7 NB-IoT下行基带信号解调结果对比
4 结束语
针对当前新兴的窄带物联网(NB-IoT)技术,本文结合3GPP协议提出并实现了一种NB-IoT下行基带OFDM解调算法设计,在解调算法原理的基础上提出了解调器结构,最终搭建测试验证平台对解调算法进行了对比测试。实验结果表明,本文提出的OFDM解调算法能够实现对NB-IoT下行基带信号的正确解调,其结果与是德科技公司的商用89601B矢量信号分析(VSA)软件处理结果基本吻合。