專利名稱：：Ofdma蜂窩系統(tǒng)的小區(qū)識別方法
技術(shù)領(lǐng)域：
：本發(fā)明涉及一種通信
技術(shù)領(lǐng)域：
的識別的方法，具體是一種應(yīng)用于OFDMA(正交頻分多址)蜂窩系統(tǒng)的小區(qū)識別的方法。
背景技術(shù)：
：OFDM(正交頻分復(fù)用)技術(shù)在越來越多的有線、無線通信領(lǐng)域得到應(yīng)用，這主要由于OFDM技術(shù)具有許多優(yōu)勢有效對抗多徑干擾和窄帶干擾，頻譜利用率高，數(shù)據(jù)傳輸速率高等。目前，OFDM技術(shù)已被3GPP組織(第三代移動通信伙伴計劃)國際組織確定為EUTRA(演進(jìn)的通用移動通信系統(tǒng)及陸基無線電接入)和EUTRAN(演進(jìn)的通用移動通信系統(tǒng)網(wǎng)及陸基無線電接入網(wǎng))(或者稱為Super3G超三代移動通信系統(tǒng))中下行鏈路的首選技術(shù)。在基于OFDMA技術(shù)的蜂窩系統(tǒng)中，用戶終端在加電時，在待機(jī)或通話時，和W-CDMA技術(shù)的蜂窩系統(tǒng)一樣，必須進(jìn)行搜索其所屬的小區(qū)搜索。OFDMA技術(shù)的蜂窩系統(tǒng)的小區(qū)搜索方案中，除了由于數(shù)據(jù)調(diào)制方式與W-CDMA不同，需要FFT(FastFourierTransform，快速傅里葉變換)窗同步用來恢復(fù)被調(diào)制的數(shù)據(jù)外，其他方面與W-CDMA三步小區(qū)搜索方案類似，所以其包含以下三個步驟載波頻率同步和FFT時間窗同步，幀同步，小區(qū)識別。經(jīng)過對現(xiàn)有技術(shù)的文件查詢，發(fā)現(xiàn)絕大部分技術(shù)只解決了幀同步及載波頻率同步，而沒有涉及OFDMA蜂窩系統(tǒng)的小區(qū)識別問題。在僅有的一些文獻(xiàn)中，針對EUTRA要求的OFDMA蜂窩系統(tǒng)，有三種方法可用于OFDMA小區(qū)識別(1)在每一幀中確定1個OFDM符號作為同步信道符號，在頻域加載特殊的序列，通過直接識別這一頻域序列，達(dá)到小區(qū)識別的目的。參見文獻(xiàn)3GPP，R1-051329，“CellSearchandInitialAcquisitionforOFDMDownlink”，Motorola。(3GPP文檔，編號R1-051329，Motorola公司，“OFDM下行鏈路的小區(qū)搜索和初始同步”)(2)在每一幀中確定n個(n一般為大于等于4的自然數(shù))OFDM符號作為同步信道符號，在頻域上加載特殊的序列。每一種頻域序列對應(yīng)一個碼字，n個碼字的特定組合對應(yīng)一個小區(qū)號碼組(或稱為小區(qū)擾碼號組)，共有xG個小區(qū)號碼組，然后通過類似于WCDMA中的CPICH(公共導(dǎo)頻信道)獲得小區(qū)號碼(或稱為小區(qū)擾碼號)，共有xI個小區(qū)號碼。于是，該方法共可以識別xGxI個不同的小區(qū)。參見文獻(xiàn)3GPP，R1-060072，ETRI，“CellSearchSchemeforEUTRA&TP”。(3GPP文檔，編號R1-060072，ETRI公司，“應(yīng)用于EUTRA的小區(qū)搜索方案與文字建議”)(3)在每一幀中確定n個(n一般為大于等于5的自然數(shù))OFDM符號作為同步信道符號，在頻域上加載經(jīng)過信道編碼的數(shù)據(jù)序列，通過解調(diào)和解碼該數(shù)據(jù)，達(dá)到小區(qū)識別的目的。參見文獻(xiàn)3GPP，R1-051057，“DownlinkSynchronizationChannelSchemesforE-UTRA”，TexasInstruments。(3GPP文檔，編號R1-051057，TI公司，“EUTRA的下行同步信道”)可是，方法(1)有同步信道結(jié)構(gòu)簡單的特點(diǎn)，但存在著小區(qū)識別數(shù)量少的缺點(diǎn)。方法(2)和方法(3)存在著同步信道符號開銷大的缺點(diǎn)。因此，上述三種方法在實(shí)際應(yīng)用中遇到較大困難。
發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明的目的在于針對現(xiàn)有技術(shù)中小區(qū)識別數(shù)量少或同步信道符號開銷大的問題，提供一種OFDMA蜂窩系統(tǒng)的小區(qū)識別方法。本發(fā)明在每幀中僅需要1個OFDM符號作為同步信道數(shù)據(jù)，通過在不同模式圖樣的子載波上加載數(shù)據(jù)，區(qū)別不同的小區(qū)大號碼，再通過相鄰的已加載數(shù)據(jù)的子載波上的頻域差分序列，區(qū)別不同的小區(qū)小號碼，接收端根據(jù)ML(MaximumLikelihood，最大似然)準(zhǔn)則，對小區(qū)大號碼和小區(qū)小號碼作出最優(yōu)聯(lián)合估計，達(dá)到識別小區(qū)的目的，本發(fā)明在支持大規(guī)模數(shù)量蜂窩小區(qū)的前提下，具有較高的小區(qū)識別正確率。本發(fā)明通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)，具體包括如下步驟步驟一發(fā)送端生成含有小區(qū)大號碼和小區(qū)小號碼信息的OFDM同步信道符號，在頻域上，該同步信道符號中參與小區(qū)識別過程的子載波按是否加載數(shù)據(jù)，分為兩類必有載荷子載波和可有載荷子載波，其中，必有載荷子載波和可有載荷子載波中確實(shí)加載數(shù)據(jù)的子載波合稱為啟用子載波，不同小區(qū)大號碼的小區(qū)具有不同的可有載荷子載波模式圖樣，具有不同小區(qū)小號碼的小區(qū)在相鄰的啟用子載波上加載不同的頻域差分序列；步驟二接收端根據(jù)利用現(xiàn)有技術(shù)，獲得幀同步與載波頻率同步，并提取出同步信道符號，去除循環(huán)前綴，經(jīng)過頻偏補(bǔ)償，再作FFT(快速傅里葉變換)，得到同步信道符號的頻域序列；步驟三對頻域同步信道符號進(jìn)行能量檢測；步驟四對頻域同步信道符號進(jìn)行差分解調(diào)及頻域序列檢測；步驟五根據(jù)ML準(zhǔn)則，合并同步信道符號的頻域能量檢測結(jié)果和頻域序列檢測結(jié)果，尋找峰值，對小區(qū)大號碼和小區(qū)小號碼作出最優(yōu)聯(lián)合估計。所述的步驟三，具體為計算頻域同步信道符號的可有載荷子載波的能量序列，作為收到的可有載荷子載波模式圖樣，將其與事先定義的可有載荷子載波的模式圖樣集合進(jìn)行相關(guān)性運(yùn)算，得到頻域能量檢測結(jié)果。所述的步驟四，具體為枚舉所述各個小區(qū)大號碼作為條件，確定其可有載荷子載波圖樣，與已知的必有載荷子載波集合，得到啟用子載波中相鄰子載波的序號集合，然后，差分解調(diào)該序號集合所對應(yīng)的頻域同步信道序列，獲得用于識別小區(qū)小號碼的頻域差分序列，將其與事先定義的所有頻域差分序列進(jìn)行相關(guān)性運(yùn)算，得到頻域序列檢測結(jié)果。所述的步驟四，在對頻域同步信道符號進(jìn)行差分解調(diào)及頻域序列檢測之前，對所述各個小區(qū)大號碼進(jìn)行預(yù)選。所述的步驟四，將所述頻域同步信道符號的能量檢測結(jié)果進(jìn)行排序，令前λ個結(jié)果所對應(yīng)的大號碼作為所述小區(qū)預(yù)選大號碼。所述的步驟五，具體為根據(jù)ML準(zhǔn)則，對于同步信道符號，將1倍的的頻域能量檢測結(jié)果和2倍的頻域序列檢測結(jié)果的實(shí)部相加，得到基于ML準(zhǔn)則的小區(qū)識別度量值，尋找其峰值，從而對小區(qū)大號碼和小區(qū)小號碼作出最優(yōu)聯(lián)合估計。完成步驟五后還可以進(jìn)入多符號判決算法，即考察多個同步信道符號，計算每個符號的基于ML準(zhǔn)則的小區(qū)識別度量值，相加合并后，再尋找其峰值，對小區(qū)大號碼和小區(qū)小號碼作出最優(yōu)聯(lián)合估計，從而得到比單次判決更可靠的小區(qū)大號碼和小區(qū)小號碼判決值。以下對本發(fā)明技術(shù)方案作進(jìn)一步說明(1)生成含有小區(qū)大號碼和小區(qū)小號碼信息的OFDM同步信道符號OFDM是一種多載波調(diào)制系統(tǒng)，每個子載波上都可以承載QAM符號或PSK符號，其調(diào)制解調(diào)過程可以用IDFT(離散傅里葉反變換)和DFT(離散傅里葉變換)來表示。設(shè)N表示OFDM子載波的數(shù)目，由于IDFT和DFT的對稱性，N也表示OFDM符號的有效部分點(diǎn)數(shù)，T表示OFDM符號的有效寬度，子載波間隔為fo＝1/T。設(shè)a(k)表示發(fā)送端在同步信道符號的第k個子載波上加載的頻域數(shù)據(jù)；b(l)表示同步信道符號中，第l個采樣點(diǎn)的基帶時域數(shù)據(jù)。對a(k)作b(l)點(diǎn)IDFT，得b(l)=1NΣk=-Nu1Nu2a(k)exp(j2πklN)(l=-Ng,...,0,1,...,N-1)---(1)]]>式中，Nu1表示基帶負(fù)頻譜區(qū)域的可用子載波的數(shù)目，Nu2表示基帶正頻譜區(qū)域的可用子載波的數(shù)目，Nu1+Nu2＝Nu表示可用子載波的總數(shù)目，可用子載波是通信系統(tǒng)為了滿足頻譜要求而定義的參數(shù)，一般由相關(guān)協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)嚴(yán)格規(guī)定；Ng是循環(huán)前綴的點(diǎn)數(shù)?？紤]將小區(qū)大號碼的信息反映到不同的子載波加載數(shù)據(jù)的模式圖樣上，首先，定義子載波序號集合如下可用子載波S，含有(C(S)＝Nu)個元素S＝{S(i)|1≤i≤C(S)，S(i)＜S(i+1)，-Nu1≤S(i)≤Nu2，S(i)≠0}(2)參與小區(qū)識別過程的子載波Scell，一般由相關(guān)協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)唯一確定，其含有C(Scell)個元素Scell＝{Sc(i)|1≤i≤C(Scell)，Sc(i)＜Sc(i+1)，Sc(i)∈S}(3)Scell與S的關(guān)系是ScellS。必有載荷子載波Sload，含有C(Sload)個元素Sload＝{Sl(i)|1≤i≤C(Sload)，Sl(i)＜Sl(i+1)，Sl(i)∈Scell}(4)式(4)中，Sload屬于系統(tǒng)設(shè)計參數(shù)，其對于發(fā)送端和接收端是透明的，即雙方在通信前均準(zhǔn)確地知道Sload?？捎休d荷子載波Soption，含有C(Soption)＝C(Scell)-C(Sload)個元素Soption＝{So(i)|1≤i≤C(Soption)，So(i)＜So(i+1)，So(i)∈Scell\Sload}(5)易見，Scell，Sload和Soption的關(guān)系是Sload∪Soption＝Scell，Sload∩Soption＝。在不同號碼g的小區(qū)中，Soption被不同的二進(jìn)制序列dg＝{dg(j)|1≤j≤B}(B為dg的長度，且B＝C(Soption))所作用，形成不同的數(shù)據(jù)加載模式圖樣dg中0元素所對應(yīng)位置的Soption上不加載數(shù)據(jù)，1元素所對應(yīng)位置的Soption上才加載數(shù)據(jù)，用集合形式將上述兩種情況表示為Snullg和SsurvgSnullg和Ssurvg分別含有元素個數(shù)為C(Snullg)和C(Ssurvg)，即dg中0元素和1元素的個數(shù)分別為C(Snullg)和C(Ssurvg)。由于Snullg∪Ssurvg=Soption,]]>且所以C(Snullg)+C(Ssurvg)=C(Soption)=B.]]>選取dg為具有尖銳峰值自相關(guān)的偽隨機(jī)序列(如m序列等等)，把dg的循環(huán)移位樣本dg(1≤g≤B)作為不同的可有載荷子載波的數(shù)據(jù)加載模式圖樣，不同小區(qū)大號碼g的小區(qū)采用不同的dg?？梢?，通過可有載荷子載波的數(shù)據(jù)加載模式圖樣，最多可以區(qū)別B個小區(qū)大號碼。接收端通過對收到的可有載荷子載波的能量序列與不同dg進(jìn)行相關(guān)搜索，尋找相關(guān)峰值，可以識別出g。在實(shí)際系統(tǒng)中，可識別的小區(qū)大號碼數(shù)目Cg也是一個可調(diào)整的參數(shù)，比如，選取長度為B＝31的m序列，表示系統(tǒng)最多可以識別31個小區(qū)大號碼，如果目前只需要區(qū)分8個小區(qū)大號碼，則從31個dg中選取8個dg作為合法的可有載荷子載波的數(shù)據(jù)加載模式圖樣即可，此時，Cg＝8。在相同小區(qū)大號碼的小區(qū)內(nèi)，使用不同的頻域差分?jǐn)?shù)據(jù)序列來區(qū)別不同的小區(qū)小號碼。定義小區(qū)大號碼為g(1≤g≤Cg)的小區(qū)中，其必有載荷子載波Sload與可有載荷子載波中確實(shí)加載數(shù)據(jù)的子載波Ssurvg，合稱為啟用子載波SactgSactg={Sag(i)|1≤i≤C(Sactg),Sag(i)<Sag(i+1),Sa(i)∈Sload∪Ssurvg---(8)]]>由于所以C(Sactg)=C(Sload)+C(Ssurvg).]]>對于每個Sactg，搜索其相鄰子載波對(Sa1g(i)，Sa2g(i))，該子載波對屬于集合Sadjg式(9)中，α為相鄰子載波的最大定義距離，通常，為了保證相鄰子載波受到近似相同的信道影響，一般取α≤4，即當(dāng)兩個子載波之間的距離超過4個子載波間隔時，便認(rèn)為二者不相鄰。Sadjg的元素個數(shù)為C(Sadjg)，這是用以區(qū)分小區(qū)小號碼的頻域差分?jǐn)?shù)據(jù)序列的長度。需要指出的是，在不同g的條件下，C(Sadjg)可能不一樣，為了保證各個小區(qū)小號碼的信息加載在相同長度的頻域差分序列上，將Sadjg按照最小長度進(jìn)行截短，于是，所有Sadjg的長度被確定為DD=min{C(Sadjg)|1≤g≤Cg}---(10)]]>進(jìn)而修正式(9)，得假設(shè)共有Cq個頻域差分序列pq＝{pq(i)}(1≤q≤Cq，1≤i≤D)(例如PN序列或是GCL(Generalizedchirp-like，廣義似脈沖)差分序列等等)用來區(qū)別Cq個小區(qū)小號碼。小區(qū)大號碼為g，小區(qū)小號碼為q的小區(qū)選取pq加載到Sa1g(i)和Sa2g(i)對應(yīng)的相鄰子載波上a(Sag(j))=a(Sa1g(i))pq(i)Sag(j)=Sa2g(i),1≤i≤Dexp(jθ)Sag(j)≠Sa2g(i)1≤i≤D---(12)]]>式(12)中，θ是任意的隨機(jī)相位，表示部分啟用子載波上的數(shù)據(jù)不受g和q的約束，可以用于改善同步信道符號的PAPR(峰均功率比)。接收端通過差分解調(diào)Sa1g(i)和Sa2g(i)對應(yīng)位置上的數(shù)據(jù)，然后再與所有可能的pq作互相關(guān)，尋找峰值，可以得到q的估計。為了支持盡可能多的q，pq的長度D應(yīng)盡可能大，考慮到D<C(Sactg)=C(Sload)+C(Ssurvg)≤C(Sload)+C(Soption)=C(Scell),]]>因此，在C(Scell)一定的條件下，選取適當(dāng)?shù)膮?shù)C(Sload)和C(Soption)，并使C(Sload)+C(Ssurvg)盡可能大，就可以使D變大。(2)幀同步與頻率同步目前，OFDM的幀同步與頻率同步是一項(xiàng)較為成熟的技術(shù)。比如，選取Scell＝{Sc(i)|1≤i≤C(Scell)，Sc(i)＜Sc(i+1)，Sc(i)∈S，Sc(i)＝0(modL)}(13)然后在S\Scell的子載波上不加載數(shù)據(jù)，就可以生成L等分結(jié)構(gòu)的OFDM同步信道符號，在時域上計算同步信道符號的特定延遲自相關(guān)，尋找峰值來確定幀的起始位置，再求峰值的相角估計出頻率偏差。參見文獻(xiàn)T.Keller，L.Piazzo，P.Mandarini，L.Hanzo，″OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexSynchronizationTechniquesforFrequency-SelectiveFadingChannels，″IEEEJournalonSelectedAreasinCommunications，VOL.19，NO.6，June2001page(s)999-1007。(“頻率選擇性衰落信道下的OFDM同步技術(shù)”，IEEE精選通信
技術(shù)領(lǐng)域：
期刊)又比如，在S\Scell中的一部分子載波上加載固定的頻域序列，從而生成固定的時域序列，該時域序列對于發(fā)送端和接收端都是事先已知的，接收端用這一時域序列對接收到的信號進(jìn)行連續(xù)的相關(guān)搜索，相關(guān)峰所在位置就是OFDM符號的起始位置，然后考察接收序列的相位特征，估算出頻率偏差、參見文獻(xiàn)3GPP，R1-060781，NTTDoCoMo，“CellSearchTimePerformanceofThree-StepCellSearchMethod”。(3GPP文檔，編號R1-060781，NTTDoCoMo公司，“三步驟小區(qū)搜索方法在搜索時間方面的性能表現(xiàn)”)設(shè)r(m)表示接收端收到前導(dǎo)符號的第m個采樣點(diǎn)的基帶時域數(shù)據(jù)，h(l)表示延時為l個采樣時刻路徑所對應(yīng)的時域信道響應(yīng)；n(m)表示信道對r(m)的時域加性高斯噪聲；ψ是初相，fΔ是對子載波間隔歸一化后的頻偏，ε是對采樣點(diǎn)間隔歸一化后的幀同步偏差，則r(m)的表達(dá)式為r(m)=exp(j2πfΔ(m-ϵ)N+jψ)Σlb(m-ϵ-l)h(l)+n(m-ϵ)---(14)]]>根據(jù)幀同步與頻率同步的結(jié)果，對r(m)進(jìn)行相應(yīng)補(bǔ)償，并去除循環(huán)前綴，得r‾(m)=exp(jψ)Σlb(m-l)h(l)+n‾(m-ϵ)(m=0,1,...,N-1)---(15)]]>對r(m)作N點(diǎn)DFT，得到同步信道符號的頻域序列z(k)=Σm=0N-1r‾(m)exp(-j2πmkN)(-Nu1≤k≤Nu2)---(16)]]>將式(1)代入式(15)，再代入式(16)，得到其等效的頻域表達(dá)式為z(k)＝exp(jψ)a(k)H(k)+n′(k)(-Nu1≤k≤Nu2)(17)式中，H(k)是多徑衰落信道對第k個子載波的頻域影響，n′(k)是信道對第k個子載波的頻域加性噪聲。(3)對頻域同步信道符號進(jìn)行能量檢測對于{z(k)}，計算Soption對應(yīng)的子載波的能量序列，將其與dg作相關(guān)運(yùn)算，如式(18)所示R(g)=Σi=1B|z(So(i))|2dg(i)(1≤g≤Cg)---(18)]]>R(g)即為同步信道符號的頻域能量檢測結(jié)果。(4)對小區(qū)大號碼進(jìn)行預(yù)選，對頻域同步信道符號進(jìn)行差分解調(diào)及頻域序列檢測將頻域同步信道符號的能量檢測結(jié)果進(jìn)行排序，令前λ個結(jié)果所對應(yīng)的大號碼作為所述小區(qū)預(yù)選大號碼，記為集合Gpreλ式中，λ越大，本發(fā)明的性能越好，但計算復(fù)雜度越高。當(dāng)λ＝Cg時，式(19)等效于對小區(qū)大號碼不進(jìn)行任何預(yù)選，即對小區(qū)大號碼進(jìn)行全局搜索，本發(fā)明的性能在此時達(dá)到最優(yōu)。λ是系統(tǒng)設(shè)計時的一個參數(shù)，由系統(tǒng)分配給小區(qū)搜索的時間、硬件資源等決定。對于每個g∈Gpreλ,]]>由式(6)和式(7)得到Snullg和Ssurvg，再由式(8)獲得Sactg，然后根據(jù)式(9)考察所有的Sadjg，并由式(10)得到頻域差分序列的長度D，于是，根據(jù)式(11)，確定相鄰子載波對的集合Sadjg。當(dāng)不考慮噪聲，僅考慮多徑衰落信道時，差分解調(diào)Sa1g(i)和Sa2g(i)對應(yīng)的相鄰子載波上的數(shù)據(jù)，由式(12)和式(17)得wg(i)=z(S1g(i))*z(S2g(i))]]>=[a(Sa1g(i))H(Sa1g(i))]*[a(Sa2g(i))H(Sa2g(i)](g∈Gpreλ,1≤i≤D)---(20)]]>考慮式(9)的條件，當(dāng)α較小時，可以認(rèn)為H(Sa2g(i))≈H(Sa1g(i)),]]>于是，式(20)簡化為wg(i)≈a(S1g(i))*a(S2g(i))|H(S1g(i))|2=pq(i)|H(S1g(i))|2---(21)]]>計算向量w＝{wg(i)}與pq的相關(guān)值，得Tg(q)=Σi=1D(wg(i))*pq(i)(g∈Gpreλ,1≤q≤Cq)---(22)]]>Tg(q)即為在各個小區(qū)預(yù)選大號碼條件下，同步信道符號的頻域序列檢測結(jié)果。(5)根據(jù)ML準(zhǔn)則，對小區(qū)大號碼和小區(qū)小號碼作出最優(yōu)聯(lián)合估計根據(jù)ML準(zhǔn)則，對小區(qū)大號碼和小區(qū)小號碼的估計度量值進(jìn)行推導(dǎo)，首先對接收的信號做假設(shè)。由式(17)，對ψ，{a(k)}和H做假設(shè)和其中，是同步信道符號在頻域上的數(shù)據(jù)序列，由小區(qū)大號碼的假設(shè)值和小區(qū)小號碼的假設(shè)值決定。由式(6)知，當(dāng)k∈Snullg~]]>時，a~(k)=0;]]>當(dāng)k∈Sactg~]]>時，由式(12)決定，其中包含因此，可以由和唯一確定。設(shè)為根據(jù)和得到的同步信道符號的時域序列r~(m)=1NΣk=-Nu2Nu1a~(k)H~(k)exp(j2πmkN)---(23)]]>由式(15)，r(m)是接收到的同步信道符號的時域序列，所以，關(guān)于的似然函數(shù)(likelihoodfunction)可以表示為Λ(g~,q~,H~,ψ~)=1(πσn2)Nexp{-1σn2Σm=1N-1|r‾(m)-exp(jψ~)r~(m)|2}]]>=1(πσn2)Nexp{-1σn2Σm=1N-1[|r‾(m)|2+|r~(m)|2-2Re[r‾(m)exp(-jψ~)r~*(m)]]}---(24)]]>式(24)中，(g∈Gpreλ,1≤q≤Cq).]]>忽略一些常數(shù)因子，并考慮式(16)，對式(24)作簡化，得Λ(g~,q~,H~,ψ~)=exp{1σn2Σm=1N-1[2Re[r‾(m)exp(-jψ~)r~*(m)]]}]]>=exp{1σn2Σm=1N-1[2Re[r‾(m)exp(-jψ~)(1NΣk=-Nu2Nu1a~(k)H~(k)exp(j2πmkN))*]]}]]>=exp{1σn2Σk=-Nu2Nu1[2Re[a~(k)H~(k)exp(-jψ~)(1NΣm=1N-1r‾(m)exp(j2πmkN))*]]}]]>=exp{1σn2Σk=-Nu2Nu1[2Re[a~(k)H~(k)exp(-jψ~)z*(k)]]}---(25)]]>考慮噪聲較大的情況，對式(25)作多項(xiàng)式逼近(根據(jù)泰勒級數(shù)展開，當(dāng)x較小時，有exp(x)≈1+x+x2/2)Λ(g~,q,~H~,ψ~)≈1+2σn2Σk=-Nu2Nu1Re[a~(k)H~(k)exp(-jψ~)z*(k)]]]>+2σn4Σk=-Nu2Nu1{Re[a~(k)H~(k)exp(-jψ~)z*(k)]}2---(26)]]>對式(26)中的和作平均，消去這兩個變量，從而得到關(guān)于的似然函數(shù)Λ(g~,q~)=AVEH~,ψ~{Σk=-Nu2Nu1[a~(k)H~(k)exp(-jψ~)z*(k)+a~*(k)H~*exp(jψ~)z(k)]2}]]>=AVEH~,ψ~{2Σk=-Nu2Nu1|a~(k)|2|H~(k)|2|z(k)|2]]>+4Re[Σ(k1,k2)∈Sadjg~a~(k1)H~(k1)exp(-jψ~)z*(k1)a~*(k2)H~*(k2)exp(jψ~)z(k2)]}---(27)]]>式中，表示對和作平均。認(rèn)為對同步信道符號沒有增益和衰落，則AVEH~,ψ~{|H~(k)|2}=1.]]>另外，考慮式(18)以及式(20)和式(21)，并再次忽略一些常數(shù)，化簡式(27)得Λ(g~,q~)=Σk∈Sactg~|z(k)|2+2Re{Σi=1D[z(Sa1g~(i))*z(Sa2g~(i))]*pq~(i)}]]>=Σi=1B|z(So(i))|2dg~(i)+2Re{Σi=1D(wg(i))*pq~(i)}]]>=R(g~)+2Re[Tg~(q~)](g∈Gpreλ,1≤q≤Cq)---(28)]]>即為基于ML準(zhǔn)則的小區(qū)識別度量值，該度量值等于相應(yīng)的1倍的頻域能量檢測結(jié)果與2倍的頻域序列檢測結(jié)果的實(shí)部之和，尋找其峰值，從而對小區(qū)大號碼和小區(qū)小號碼作出最優(yōu)聯(lián)合估計(g^,q^)=argmax(g~,q~){Λ(g~,q~)}]]>(6)多符號判決算法由式(29)可知，本發(fā)明總共可識別CgCq個不同的小區(qū)，為了更可靠地完成小區(qū)識別任務(wù)，可以采用多符號判決算法，即考察多個同步信道符號，運(yùn)用不同的合并判決方法，進(jìn)行小區(qū)識別，從而得到比單次判決更可靠的小區(qū)大號碼和小區(qū)小號碼判決值。不考慮OFDM的時間同步和頻率同步，僅僅考慮小區(qū)識別問題。考察U個同步信道符號，對于第x個同步信道符號，根據(jù)式(18)得到按式(19)對其排序得Gpre，xλ，再由式(22)得按照式(28)得到基于ML準(zhǔn)則的小區(qū)識別度量值加法合并得Λ(g~,q~)=Σx=1UΛx(g~,q~)(g~∈∪x=1UGpre,xλ1≤q~≤Cq)---(30)]]>然后，用式(29)對g和q作出聯(lián)合估計。需要指出的是，對于不同的x，Gpre，xλ可能不相同，故式(30)中g(shù)的取值范圍為g∈∪x=1UGpre,xλ.]]>在采用了多符號判決算法后，本發(fā)明的估計性能得到顯著提高。在計算復(fù)雜度方面，本發(fā)明的主要計算量集中在式(18)的頻域能量檢測和式(22)的頻域序列檢測，分別需要約Soption次復(fù)數(shù)乘法和λD(Cq+1)次復(fù)數(shù)乘法。本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)在于在每幀中僅需要1個OFDM符號作為同步信道數(shù)據(jù)，具有同步信道數(shù)據(jù)開銷低的優(yōu)勢，并且該符號的峰均功率比較低；采用級聯(lián)的小區(qū)識別方法，先通過在不同模式圖樣的子載波上加載數(shù)據(jù)，區(qū)別不同的小區(qū)大號碼，再由相鄰的已加載數(shù)據(jù)子載波上加載不同的頻域差分序列，區(qū)別不同的小區(qū)小號碼，其總共可識別的小區(qū)數(shù)量為小區(qū)大號碼的數(shù)目與小區(qū)小號碼的數(shù)目的乘積，這使本發(fā)明可以支持大規(guī)模數(shù)量的蜂窩小區(qū)系統(tǒng)；另外，選取合適的小區(qū)大號碼預(yù)選數(shù)目λ，可以縮小搜索小區(qū)的范圍，從而降低本發(fā)明的計算復(fù)雜度；最后，根據(jù)ML準(zhǔn)則，提出估計小區(qū)大號碼和小區(qū)小號碼的最優(yōu)算法，使得本發(fā)明具有較高的小區(qū)識別正確率。圖1為OFDM基帶調(diào)制解調(diào)框2為本發(fā)明的實(shí)施框3為dg的循環(huán)自相關(guān)函數(shù)4為小區(qū)大號碼為g＝19的小區(qū)的同步信道符號的啟用子載波的模式圖樣及頻域差分序列的加載位置圖5為R(g)的典型情況6為Tg(q)的典型情況7為的典型情況8為接收端與3個鄰近小區(qū)的位置關(guān)系圖9為在多小區(qū)情況下，λ＝31時，本發(fā)明與Motorola的方案的小區(qū)識別正確率性能10為在多小區(qū)情況下，λ＝10時，本發(fā)明與Motorola的方案的小區(qū)識別正確率性能11為在多小區(qū)情況下，λ＝31時，本發(fā)明與本發(fā)明采用直接估計算法的小區(qū)識別正確率性能圖具體實(shí)施例方式下面給出一個具體的OFDM參數(shù)配置，來闡述本發(fā)明的實(shí)現(xiàn)步驟。需要說明的是，下例中的參數(shù)并不影響本發(fā)明的一般性。3GPP組織的文檔TR25.814V0.3.1，“PhysicalLayerAspectsforEvolvedUTRA”(演進(jìn)的通用移動通信系統(tǒng)及陸基無線電接入的物理層規(guī)范)給出的一組OFDM參數(shù)，如下系統(tǒng)帶寬1.92MHz子載波數(shù)N128有效子載波數(shù)Nu75(取Nu1＝38，Nu2＝37)有效帶寬1.25MHz子載波間隔fo15kHz循環(huán)前綴Ng10點(diǎn)(5.2us)符號周期T128點(diǎn)(66.67us)本發(fā)明的參數(shù)選取如下α＝4S＝{-38，-37，...，-1，1，...，36，37}，C(S)＝75。Scell＝{Sc(i)|1≤i≤C(Scell)，Sc(i)＜Sc(i+1)，Sc(i)∈S，Sc(i)＝0(mod2)}，即Scell{-38，-36，...，-2，2，...，34，36}(31)則C(Scell)＝37。在S\Scell的子載波上不加載數(shù)據(jù)，從而生成2等分的同步信道符號。另外，在式(4)中，選取Sload＝{-38，-36，-34，32，34，36}(32)于是，式(5)中，Soption＝{-32，-30，...，-2，2，...，28，30}(33)則有C(Sload)＝6和C(Soption)＝31。需要指出的是，本實(shí)例中對于Sload和Soption的選取并不影響本發(fā)明的通用性。在實(shí)際應(yīng)用中，Sload和Soption的選取只要滿足Sload∪Soption＝Scell，Sload∩Soption＝且Soption不為空集即可。本發(fā)明的實(shí)現(xiàn)步驟如下(1)生成含有小區(qū)大號碼和小區(qū)小號碼信息的OFDM同步信道符號由于C(Soption)＝31＝25-1，而m序列的長度為2′-1(t為正整數(shù))，故可以選取dg為t＝5的m序列，選擇其本原多項(xiàng)式為1+x2+x5，則dg的循環(huán)移位樣本共有31個，如下需要指出的是，本實(shí)例中選取m序列作為dg，并不影響本發(fā)明的通用性。在實(shí)際系統(tǒng)中，可以選取其他序列作為dg。于是，本發(fā)明在上述物理層條件下，最多可識別B＝31個小區(qū)大號碼，任意dg的循環(huán)自相關(guān)函數(shù)如圖3所示。取系統(tǒng)的可識別小區(qū)大號碼數(shù)目為Cg＝B＝31。對于不同的g，根據(jù)式(8)，得Sactg，如下由于dg中含有C(Ssurvg)=16]]>個1，所以，Sactg含有C(Sactg)=C(Sload)+C(Ssurvg)=6+16=22]]>個元素。根據(jù)式(9)，在α＝4的條件下，對于每個Sactg，搜索其對應(yīng)的Sadjg，由式(10)得D＝16，于是按照式(11)獲得修正后的Sadjg，將Sadjg中的Sa1g(i)和Sa2g(i)制成表格如下選取pq為GCL差分序列，由于D＝16，所以比D大的最小素數(shù)為17，于是pq(i)=exp(-j2πqi17)(1≤q≤Cq,1≤i≤16)---(34)]]>根據(jù)GCL差分序列的性質(zhì)，本發(fā)明可以由式(34)區(qū)別出Cq＝16個小區(qū)小號碼。于是，本發(fā)明總共可識別CgCq＝31×16＝496個不同小區(qū)。假設(shè)某小區(qū)g＝19，q＝6，根據(jù)上述表格得D19＝{1111001101001000010101110110001}Sact19{-38,-36,-34,-32,-30,-28,-26,-20,-18,-14,-8,4,8,12,14,16,20,22,30,32,34,36}]]>Sa1g(i)=(-38,-36,-34,-32,-30,-28,-20,-18,4,8,12,14,16,20,30,32)]]>Sa2g(i)=(-36,-34,-32,-30,-28,-26,-18,-14,8,12,14,16,20,22,32,34)]]>于是，在頻域上，g＝19的小區(qū)大號碼的同步信道符號的Sact19已加載子載波的模式圖樣及頻域差分序列的加載位置Sa1g(i)和Sa2g(i)如圖4所示。根據(jù)式(12)，得到g＝19，q＝6的小區(qū)在同步信道符號上應(yīng)該加載的頻域數(shù)據(jù)如下在某一次實(shí)驗(yàn)中，依據(jù)上述表格，a(k)(-38≤k≤37)的具體數(shù)值如下為了保證信號的發(fā)射功率保持恒定，在a(k)上將乘以補(bǔ)償因子Nu/C(Sactg)=75/22]]>將這樣的a(k)通過圖1的串并轉(zhuǎn)換模塊1、IDFT模塊2、并串轉(zhuǎn)換模塊3，就能生成包含小區(qū)大號碼信息和小區(qū)小號碼信息的2等分OFDM同步信道符號，然后該同步信道符號經(jīng)過圖1的模塊插入循環(huán)前綴模塊4、插入同步信道符號模塊5、D/A轉(zhuǎn)換模塊6、發(fā)送濾波處理模塊7，到達(dá)接收端。接收端按照圖2進(jìn)入小區(qū)識別過程。(2)幀同步與頻率同步首先，接收端按照圖2進(jìn)行幀同步及頻率同步。接收的數(shù)據(jù)經(jīng)過圖1的接收濾波處理模塊8，A/D轉(zhuǎn)換模塊9、同步單元模塊15。由于生成的同步信道符號具有2等分的特性，所以接收端在時域上計算同步信道符號的半個符號延遲自相關(guān)，尋找峰值來確定幀的起始位置，再求峰值的相角估計出頻率偏差。根據(jù)幀同步與頻率同步的結(jié)果，對同步信道符號進(jìn)行相應(yīng)補(bǔ)償。接收數(shù)據(jù)經(jīng)過圖1的提取同步信道符號模塊10、去除循環(huán)前綴模塊11、串并轉(zhuǎn)換模塊12、DFT及頻域均衡模塊13、并串轉(zhuǎn)換模塊14，得到如式(17)所示的{z(k)}。然后，接收端按照圖2開始進(jìn)行小區(qū)識別。(3)對頻域同步信道符號進(jìn)行能量檢測接收端按照圖2所列的步驟開始小區(qū)識別過程，首先是對頻域同步信道符號進(jìn)行能量檢測。依據(jù)式(18)，得到R(g)R(g)=Σi=131|z(So(i))|2dg(i)(1≤g≤31)---(35)]]>以R(25)為例，由于d25＝{1101001000010101110110001111100}，根據(jù)式(33)和式(18)得R(25)＝|z(-32)|2+|z(-30)|2+|z(-26)|2+|z(-20)|2+|z(-10)|2+|z(-6)|2+|z(-2)|2+|z(2)|2+|z(4)|2+|z(8)|2+|z(10)|2+|z(18)|2+|z(20)|2+|z(22)|2+|z(24)|2+|z(26)|2計算31個R(g)總共需要Soption＝31次復(fù)數(shù)乘法及496次實(shí)數(shù)加法。當(dāng)小區(qū)大號碼g＝19時，在多徑信道條件以及0dB高斯白噪聲情況下，R(g)的典型情況如圖5所示。(4)對頻域同步信道符號進(jìn)行差分解調(diào)及頻域序列檢測由于Cg＝B＝31，故1≤λ≤Cg＝31。在本發(fā)明的仿真中，考察了λ＝10，31的情況。根據(jù)式(19)，對R(g)進(jìn)行排序，得Gpreλ。對于每個g∈Gpreλ,]]>由式(8)和式(11)得Sactg和Sadjg。進(jìn)而，根據(jù)式(21)和式(22)得Tg(q)。由于選取的pq為GCL差分序列，式(22)可以通過17點(diǎn)FFT高效地實(shí)現(xiàn)。先對(wg(i))*尾部補(bǔ)一個零，即(wg(17))*＝0，再對其作17點(diǎn)FFT，取模值平方Tg(q)=Σi=117(wk(i))*exp(-j2πqi17)(g∈Gpreλ,1≤q≤16)---(36)]]>在計算復(fù)雜度方面，由于引入FFT輔助計算，這一步驟計算開銷由λD(Cq+1)＝272λ次復(fù)數(shù)乘法降低為λ[D+[(D+1)log2(D+1)]/2]≈50λ次復(fù)數(shù)乘法，減少幅度達(dá)到81.6％。當(dāng)小區(qū)大號碼為g＝19，小區(qū)小號碼為q＝6，在多徑信道條件以及0dB高斯白噪聲情況下，Tg(q)(g＝19)的典型情況如圖6所示。(5)根據(jù)ML準(zhǔn)則，對小區(qū)大號碼和小區(qū)小號碼作出最優(yōu)聯(lián)合估計將式(35)和式(36)代入式(28)得當(dāng)小區(qū)大號碼為g＝19，小區(qū)小號碼為q＝6，且λ＝31時，在多徑信道條件以及0dB高斯白噪聲情況下，的典型情況如圖7所示。然后，根據(jù)式(29)尋找最大值，對小區(qū)大、小號碼作出最優(yōu)聯(lián)合估計。(6)多符號判決算法考察U個同步信道符號，對于第x個同步信道符號，根據(jù)式(35)得到Rx(g)，按式(19)對其排序得Gpre，xλ，再由式(36)得Txg(q)，然后將式(35)和式(36)代入式(28)得再按照式(30)得到最后，用式(29)對g和q作出最優(yōu)聯(lián)合估計。當(dāng)小區(qū)大號碼為19，小區(qū)小號碼為6時，在多徑信道條件以及0dB高斯白噪聲情況下，某一次的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)如下(考察U＝1，3，5，7，且λ＝31時的Λ(19，6)，Λ(25，6)，Λ(19，11))<tablesid="table14"num="014"><tablewidth="482">Pr(19，6)Pr(25，6)Pr(19，11)U＝1419.0220.22133.78U＝31050.6013.89333.44U＝51699.05159.41592.49U＝72347.31229.22812.82</table></tables>可見，Λ(19，6)隨著U的增大而不斷增大，且峰值特性趨于明顯。所以，用式(29)對取最大值，可以得到正確的小區(qū)大號碼和小區(qū)小號碼的估計值(g＝19，q＝6)。仿真信道為6-rayGSMTypicalUrbanChannel(全球移動通信典型城市區(qū)域6徑信道，簡稱6-rayTU)，其參數(shù)如下<tablesid="table15"num="015"><tablewidth="547">延遲(us)相對功率(dB)</table></tables>假定頻偏為-0.6。在模擬多小區(qū)環(huán)境時，考慮最惡劣的情況，即接收端位于與3個鄰近小區(qū)等距的位置上，如圖8所示，并認(rèn)為同步信道信號從3個小區(qū)發(fā)出后，經(jīng)過不同的6-rayTU后，同時到達(dá)接收端，其中，3個小區(qū)的g和q均不相同。3個小區(qū)中某個小區(qū)(小區(qū)大號碼為G，小區(qū)小號碼為Q)的接收功率最強(qiáng)，這是目標(biāo)接入小區(qū)，另外兩個小區(qū)的接收功率相同，視其為干擾小區(qū)的信號。定義目標(biāo)接入小區(qū)的信號接收功率與兩個干擾小區(qū)的信號接收功率和的比值為SIR(信干比)，在此基礎(chǔ)上再疊加高斯白噪聲，高斯白噪聲的功率相對于標(biāo)接入小區(qū)的信號接收功率為0dB。經(jīng)過本發(fā)明的識別過程后，當(dāng)g^=G]]>且q^=Q]]>時，才認(rèn)為小區(qū)識別正確。仿真時認(rèn)為已經(jīng)獲得完全正確的幀同步與頻率同步。在仿真中，考察了本發(fā)明與Motorola的方案的性能比較。Motorola的方案參見文獻(xiàn)3GPP，R1-051329，“CellSearchandInitialAcquisitionforOFDMDownlink”，Motorola。(3GPP文檔，編號R1-051329，Motorola公司，“OFDM下行鏈路的小區(qū)搜索和初始同步”)該方案在上述物理層條件下，只能識別36個不同的小區(qū)，其數(shù)量僅僅是本發(fā)明的7.25％(36/496)。圖9是在多小區(qū)情況下，λ＝31時，本發(fā)明與Motorola的方案的小區(qū)識別正確率性能圖。該圖考察了U＝1，3，5的情況，仿真曲線表明，當(dāng)U＝1時，本發(fā)明多需要0.6dB的信干比才能達(dá)到與Motorola的方案相同的性能(以90％的小區(qū)識別正確率為例)，但是，隨著U的增大，本發(fā)明可以將這一性能差快速縮小到0.2dB(U＝3即可)。在計算復(fù)雜度方面，Motorola的方案的主要計算量是差分序列計算(類似于式(20)，需要36次復(fù)數(shù)乘法)以及一個37點(diǎn)FFT。本發(fā)明的計算復(fù)雜度約為上述復(fù)雜度的λ倍。為了降低本發(fā)明采用最優(yōu)聯(lián)合估計算法的復(fù)雜度，可以選取較小的λ。圖10是在多小區(qū)情況下，本發(fā)明選取λ＝31和λ＝10時的小區(qū)識別正確率性能圖。該圖考察了U＝1，3，5的情況，仿真曲線表明，本發(fā)明在選取λ＝31和λ＝10時的性能幾乎完全相同，但λ＝10的計算復(fù)雜度比λ＝31減少約67％。圖11是在多小區(qū)情況下，本發(fā)明選取λ＝31和λ＝5時的小區(qū)識別正確率性能圖。該圖考察了U＝1，3，5的情況，仿真曲線表明，本發(fā)明λ＝5時的性能只比λ＝31的性能下降0.1dB，但λ＝5的計算復(fù)雜度比λ＝31減少約83％。另外，本發(fā)明也可采用直接估計的算法來實(shí)現(xiàn)，即由式(18)得到R(g)后，尋找峰值，對g作出估計g^=argmaxg{R(g)|1≤g≤Cg}---(37)]]>然后，根據(jù)式(22)計算尋找其峰值，對q作出估計q^=argmaxq{Tg^(q)|1≤q≤Cq}---(38)]]>式(37)和式(38)即是本發(fā)明采用直接估計的表達(dá)式。圖12是在多小區(qū)情況下，λ＝31時，本發(fā)明與本發(fā)明采用直接估計算法的小區(qū)識別正確率性能圖。該圖考察了U＝1，3，5的情況，仿真曲線表明，當(dāng)U＝1時，直接估計算法多需要1.8dB的信干比才能達(dá)到與本發(fā)明相同的性能(以90％的小區(qū)識別正確率為例)，隨著U的增大，直接估計算法與本發(fā)明的性能差逐漸減小到0.6dB(U＝3)和0.4dB(U＝5)。所以，當(dāng)U較小時，本發(fā)明相對于直接估計法，具有很大的優(yōu)勢。因此，本發(fā)明提出的基于ML準(zhǔn)則的最優(yōu)估計算法具有很好的估計性能，使得本發(fā)明在支持小區(qū)數(shù)量大于Motorola的方案近14倍(496/36)的前提下，取得優(yōu)于其的小區(qū)識別性能。所以，本發(fā)明具有識別小區(qū)數(shù)量大，且估計正確率較高，計算復(fù)雜度較低的優(yōu)點(diǎn)，在OFDMA系統(tǒng)中具有很高的應(yīng)用價值。本發(fā)明的上述具體實(shí)施方式只是用于闡述本發(fā)明的技術(shù)內(nèi)容的示例。本發(fā)明并不限于上述具體實(shí)施方式，不應(yīng)對其進(jìn)行狹義的解釋。在本發(fā)明的精神和權(quán)利要求的范圍內(nèi)，可進(jìn)行各種變更來實(shí)施之。權(quán)利要求1.一種OFDMA蜂窩系統(tǒng)的小區(qū)識別方法，其特征在于，包括如下步驟步驟一發(fā)送端生成含有小區(qū)大號碼和小區(qū)小號碼信息的OFDM同步信道符號，與每個小區(qū)大號碼對應(yīng)的是可有載荷子載波上加載數(shù)據(jù)的模式圖樣，與每個小區(qū)小號碼對應(yīng)的是在相鄰的啟用子載波上加載頻域差分序列；步驟二接收端獲得幀同步與載波頻率同步，并提取出同步信道符號，去除循環(huán)前綴，經(jīng)過頻偏補(bǔ)償，再作FFT，得到同步信道符號的頻域序列；步驟三對頻域同步信道符號進(jìn)行能量檢測；步驟四對頻域同步信道符號進(jìn)行差分解調(diào)及頻域序列檢測；步驟五根據(jù)ML準(zhǔn)則，合并同步信道符號的頻域能量檢測結(jié)果和頻域序列檢測結(jié)果，尋找峰值，對小區(qū)大號碼和小區(qū)小號碼作出最優(yōu)聯(lián)合估計。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的OFDMA蜂窩系統(tǒng)的小區(qū)識別方法，其特征是，所述的步驟三，具體為計算頻域同步信道符號的可有載荷子載波的能量序列，作為收到的可有載荷子載波模式圖樣，將其與事先定義的可有載荷子載波的模式圖樣集合進(jìn)行相關(guān)性運(yùn)算，得到頻域能量檢測結(jié)果。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的OFDMA蜂窩系統(tǒng)的小區(qū)識別方法，其特征是，所述的步驟四，具體為枚舉所述各個小區(qū)大號碼作為條件，確定其可有載荷子載波圖樣，與已知的必有載荷子載波集合，得到啟用子載波中相鄰子載波的序號集合，然后，差分解調(diào)該序號集合所對應(yīng)的頻域同步信道序列，獲得用于識別小區(qū)小號碼的頻域差分序列，將其與事先定義的所有頻域差分序列進(jìn)行相關(guān)性運(yùn)算，得到在所述各個小區(qū)大號碼條件下的頻域序列檢測結(jié)果。4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的OFDMA蜂窩系統(tǒng)的小區(qū)識別方法，其特征是，所述的步驟四，在對頻域同步信道符號進(jìn)行差分解調(diào)及頻域序列檢測之前，對所述各個小區(qū)大號碼進(jìn)行預(yù)選。5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的OFDMA蜂窩系統(tǒng)的小區(qū)識別方法，其特征是，所述的步驟四，將所述頻域同步信道符號的能量檢測結(jié)果進(jìn)行排序，令前λ個結(jié)果所對應(yīng)的大號碼作為所述小區(qū)預(yù)選大號碼。6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的OFDMA蜂窩系統(tǒng)的小區(qū)識別方法，其特征是，所述的步驟五，具體為根據(jù)ML準(zhǔn)則，對于同步信道符號，將1倍的的頻域能量檢測結(jié)果和2倍的頻域序列檢測結(jié)果的實(shí)部相加，得到基于ML準(zhǔn)則的小區(qū)識別度量值，尋找其峰值，從而對小區(qū)大號碼和小區(qū)小號碼作出最優(yōu)聯(lián)合估計。7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的OFDMA蜂窩系統(tǒng)的小區(qū)識別方法，其特征是，在所述的步驟五后，進(jìn)入多符號判決算法，即考察多個同步信道符號，計算每個符號的基于ML準(zhǔn)則的小區(qū)識別度量值，相加合并后，再尋找其峰值，最后對小區(qū)大號碼和小區(qū)小號碼作出最優(yōu)估計。全文摘要本發(fā)明涉及一種OFDMA蜂窩系統(tǒng)的小區(qū)識別方法，屬于通信
技術(shù)領(lǐng)域：
。本發(fā)明在每幀中僅需要1個OFDM符號作為同步信道數(shù)據(jù)，具有同步信道數(shù)據(jù)開銷較低的優(yōu)勢，并且該符號的峰均功率比較低；采用級聯(lián)的小區(qū)識別方法，先通過在不同模式圖樣的子載波上加載數(shù)據(jù)，區(qū)別不同的小區(qū)大號碼，再由相鄰的已加載數(shù)據(jù)子載波上加載不同的頻域差分序列，區(qū)別不同的小區(qū)小號碼，其總共可識別的小區(qū)數(shù)量為所述兩個號碼的數(shù)目的乘積，這使本發(fā)明可以支持大規(guī)模數(shù)量的蜂窩小區(qū)系統(tǒng)；另外，選取合適的小區(qū)大號碼預(yù)選數(shù)目，可以縮小搜索小區(qū)的范圍，從而降低計算復(fù)雜度；最后，根據(jù)ML準(zhǔn)則，提出聯(lián)合估計小區(qū)大號碼和小區(qū)小號碼的最優(yōu)算法，使本發(fā)明具有較高的小區(qū)識別正確率。文檔編號H04L25/03GK1949928SQ200610117568公開日2007年4月18日申請日期2006年10月26日優(yōu)先權(quán)日2006年10月26日發(fā)明者丁銘,羅漢文,孫立,張霆蔚,關(guān)韡,佘鋒申請人:上海交通大學(xué),夏普株式會社