【摘 要】
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近年来,终端数目与数据业务量均呈现出爆炸式的增长,现有的移动通信系统难以满足未来需求的快速增长。面向2020年的第五代移动通信技术(5G)便应运而生。对于5G移动通信系统来说,下行同步是一个非常关键的步骤,它使得用户获取本小区详尽的系统信息,实现与基站的时频同步,完成和基站交互前的准备工作。对于下行同步过程来说,载波频偏(CFO)会造成正交频分复用(OFDM)子载波间的非严格正交,进而使得同步检测
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近年来,终端数目与数据业务量均呈现出爆炸式的增长,现有的移动通信系统难以满足未来需求的快速增长。面向2020年的第五代移动通信技术(5G)便应运而生。对于5G移动通信系统来说,下行同步是一个非常关键的步骤,它使得用户获取本小区详尽的系统信息,实现与基站的时频同步,完成和基站交互前的准备工作。对于下行同步过程来说,载波频偏(CFO)会造成正交频分复用(OFDM)子载波间的非严格正交,进而使得同步检测性能恶化。除此之外,频偏也会影响到物理下行共享信道(PDSCH)数据的正确解调。因此准确的CFO估计对于5G NR正确的下行同步过程和PDSCH无差错传输来说都是不可或缺的。本文着重研究在5G NR背景下,建立快速准确的下行同步过程,并对频偏估计技术进行深入探讨。5G采用了更为灵活的资源配置和频率范围,对于下行粗时间同步算法来讲,应用传统的主同步序列(PSS)互相关算法将会带来了巨大的运算量和运算复杂度。针对此问题,本文提出了基于自相关的两种粗时间同步检测算法,其一先通过低通滤波和下采样过程,再利用同步信号/物理广播信道块(SSB)周期性进行自相关,得到时隙头的位置,最后利用PSS频域检测得到小区组内标识;另一种则利用循环前缀(CP)的自相关性,通过多个CP自相关累加和检测点区间规划的方法,从候选位置中精确地给出定时同步位置,完成PSS检测。通过仿真结果可知,改进后的两种算法在降低计算复杂度的同时也拥有较好的性能。其次针对频偏影响下行粗时间同步检测性能的问题,本文改进了传统频偏估计算法,使其应用于5G NR的SSB中。通过仿真验证了改进后的频偏估计算法不仅适用于下行同步过程,而且还保持了较好的性能。不同于下行同步过程中的广播信道,在PDSCH中,由于DMRS数量和位置均灵活多变不固定,在DMRS只存在于一个符号的情况下,传统算法将会缺少频偏估计的必要条件,无法准确估计出频偏值。因此本文提出一种基于星座点分集的频偏估计算法,该算法先利用CP进行粗频偏估计和发散补偿,再通过联合两个时隙进行频域辅助信道估计和均衡,最后通过星座点分集进行残余频偏估计与补偿。仿真结果表明,该算法具有较好的频偏估计性能,且在DMRS只存在于一个符号的情况下得到较好的星座图。
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