5G小区搜索和下行同步技术的优化与实现

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5G(The 5th Generation Mobile Communication,第五代移动通信)是最新一代移动通信技术,具有高传输速率、低时延、低功耗和高可靠等优势。目前5G基础版本标准已经发布,伴随着5G全球化商用推进,对5G关键技术和应用研究成为当下信息技术领域所关注的热点。与LTE(Long Term Evolution,长期演进)系统类似,5G系统的终端也通过小区搜索过程接入基站并实现通信。5G系统在频段、帧结构和同步信号等方面与LTE系统相比已发生了变化,对5G小区搜索能力提出了更高的要求。因此对5G小区搜索和下行同步技术进行研究具有重要意义。首先,论文对5G小区搜索的一般流程展开分析,优化5G定时同步过程的算法。传统5G粗定时同步算法的抗频偏性能较弱,具有较高的复杂度,无法满足终端芯片的硬件需求。因此深入研究传统分段定时同步算法后,提出一种联合FFT(Fast Fourier Transform,快速傅里叶变换)和重叠分块的改进算法,该算法对本地主同步序列预置归一化频偏,依据相关运算结果的卡方分布特性执行自适应门限判决,整体减少了约77%的运算量,仿真结果表明改进算法对噪声和频偏有很好的鲁棒性。其次研究了5G系统的SSS(Secondary Synchronization Signal,辅同步信号)检测算法。针对传统基于频域相干的SSS检测算法复杂度较高的问题,利用SSS的生成特性,论文提出一种基于FHT(Fast Hadamard Transform,快速哈达玛变换)的改进算法。改进的SSS检测算法将传统遍历相关用FHT快速相关代替,性能仿真和分析表明,在保证检测性能相当的前提下,有效降低了运算复杂度。最后,论文完成了5G小区搜索方案设计,并基于中科院研发的Maotu DSP(Digital Signal Processing,数字信号处理器)对5G小区搜索和下行同步关键模块进行定点实现。利用DSP的结构特点与指令集进行时间复杂度优化,定点DSP模型的处理效率得到进一步提升。通过5G小区搜索浮定点模型的性能对比和分析,定点模型的性能与浮点模型的性能仅有0.1d B的性能差距,验证了5G小区搜索DSP实现的可行性和正确性。
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