TDD-LTE 系统中对抗整数倍频偏的小区初始搜索算法 The Anti-Integer-Frequency-Offset Initial Cell Search Algorithm in TDD-LTE Systems

doi:10.12677/hjwc.2011.11001

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Hans Journal of Wireless Communications 无线通信, 2011, 1, 1-5

http://dx.doi.org/10.12677/hjwc.2011.11001 Published Online August 2011 (http://www.hanspub.org/journal/hjwc/)

The Anti-Integer-Frequency-Offset Initial Cell Search

Algorithm in TDD-LTE Systems

Shiqing Huang

Department of Communication and Information System, Wuhan University of Technology, Wuhan

Email: huangshiqing.sunny@163.com

Received: Jul. 25th, 2011; revised: Aug. 1st, 2011; accepted: Aug. 9th, 2011.

Abstract: In LTE systems, the initial cell search process is completed by detecting the primary synchroniza-

tion signal and the secondary synchronization signal. The searching results include cell ID group, symbol

timing, frequency offset estimation, intra group cell ID and frame timing[1]. However, if integer frequency

offset presents in the received signal, due to time-domain phase rotation, the primary synchronization signal

will be difficult to detected using the conventional correlation algorithm. A new joint detection method for

integer frequency offset and primary synchronization signal is proposed, which can get the correct symbol

timing even if the presence of integer frequency offset. Secondary synchronization signal is processed using

the differential non-coherent correlation detection method[2]. Simulations show that compared with the tradi-

tional matched filtering algorithms, it can effectively combat the channel delay spread and carrier frequency

offset and especially suitable for the high-speed scenarios in synchronization of time division duplex LTE

systems.

Keywords: Long Term Evolution (LTE); Time Division Duplex (TDD); Initial Search; Joint Detection;

Non-coherent Differential Correlation Detection

TDD-LTE 系统中对抗整数倍频偏的小区初始搜索算法

黄诗晴

武汉理工大学通信与信息系统系，武汉

Email: huangshiqing.sunny@163.com

收稿日期：2011年7月25日；修回日期：2011 年8月1日；录用日期：2011年8月9日

摘要：LTE(Long Term Evolution，长期演进)系统中的小区初始搜索过程通过分别检测主同步信号

(Primary Synchronization Signal，PSS)和辅同步信号(Secondary Synchronization Signal，SSS)来完成，搜

索结果包括小区组 ID



N、符号定时、频偏估计、组内小区ID



N以及帧定时[1]。然而，若接收信号

中存在整数倍频偏，则由于时域的相位旋转，主同步信号将很难用传统的相关算法检测到。提出一种

主同步信号与整数倍频偏联合检测的方法，即使存在整数倍频偏，也能得到正确的符号定时。辅同步

信号采用的是非相干的差分相关检测[2]，仿真表明，与传统的匹配滤波算法相比，可以有效的对抗信

道时延扩展和载波频偏，适用于高速场景下时分双工(Time Division Duplex，TDD)LTE 系统的同步。

关键词：LTE；TDD；初始搜索；联合检测；非相干差分检测

1. 引言

随着 3G 在全球范围内的部署和运营，各种 3G 演

进技术成为技术和标准研究领域的重点内容。LTE 作

为最主要的演进技术之一，已成为移动通信产业界关

注的焦点。时分双工具有频谱配置灵活、上下行信道

互易性、频谱利用率高等优势，使 TDD-LTE 系统在

帧结构、物理层技术、无线资源配置等方面具有独特

的技术特点，在频谱利用、非对称性支持、智能天线

黄诗晴系统中对抗整数倍频偏的小区初始搜索算法

2 | TDD-LTE

技术支持等方面有很大优势[3]。

在无线蜂窝系统中，UE 要接入到LTE小区，必

须先进行小区初始搜索，以获得定时、载频同步和小

区ID信息。LTE 中共有 504 个不同的物理层小区标

识，被分为 168 组，每组 3个。物理层的小区 ID cell

N、

小区组 ID



N及组内小区ID



N满足



 

cell 2

DIDID

NNN。目前 LTE 系统中，采用两种专门

设计的主同步信号和辅同步信号进行广播。3个主同

步信号序列用来表示组内的小区ID，168个辅同步信

号序列用来表示小区组ID。传统的小区搜索过程采用

匹配滤波算法[4]：首先，将接收信号分别与三种可能

的本地主同步信号进行时域相关，根据相关峰的大小

及位置确定组内小区ID 和符号定时；其次，分别与

168 种可能的辅同步信号进行频域相关，获得小区组

ID 和10 ms 帧定时。传统算法具有两个显而易见的缺

点：当接收信号中存在大于子载波间隔的频偏(整数倍

频偏)时，由于时域的相位旋转主，同步信号的相关性

能会急剧下降；此外，在辅同步信号的检测过程中，

通常会将主同步信号上得到的信道估计结果作为参

考，进行相干检测。相干检测的性能容易受信道时延

扩展的影响，尤其是在TDD 模式的帧结构下，主辅

同步信号间隔了三个符号周期，信道差别较大，相干

检测的性能也更差。

因此提出一种新的小区初始搜索算法，如图 1所

示。首先联合检测主同步信号与整数倍频偏，获得 5ms

帧定时、组内小区 ID，并利用检测到的主同步信号估

计小数倍频偏；其次采用非相干的差分相关算法，检

测辅同步信号以获得小区组ID及10 ms 帧定时。

本文的结构安排如下：第 2节介绍 TDD-LTE 系

统中同步信号的帧结构，主辅同步序列的产生方法，

及OFDM 系统模型；第 3节对提出的新算法进行详细

Figure 1. The initial cell search flow chart

图1. 小区初始搜索流程图

描述及理论推导；第 4节将传统算法与所提算法在不

同的信道模型下的仿真结果进行对比和分析；第 5节

提出结论；第 6节致谢。

2. 系统模型

2.1. 同步信号帧结构

LTE 系统中的同步信号周期性传输，以保证小区

搜索过程周期性进行，直到服务区质量重新满足或 UE

接入到新的小区为止。TDD 模式下的主辅同步信号时

频结构如图 2所示，同步信号在每个 10 ms无线帧中

传输两次，PSS 位于每个无线帧第 3个和第 13 个时隙

的第 3个符号上，而 SSS 位于每个无线帧第 2个和第

12 个时隙的最后一个符号上，SSS 总比 PSS 早3个符

号。若信道相干时间远大于 4个OFDM 符号周期，PSS

和SSS 之间可进行相干检测[1]。

在一个无线帧中，每 5 ms 传输一个主同步信号和

辅同步信号，主同步信号在每个发送它的子帧里是相

同的，而每个无线帧里的前后两个辅同步信号会以指

定的方式交替变化，使UE 能够识别 10 ms无线帧边界。

2.2. 同步序列产生

主同步信号序列是由长度为62 的频域Zadoff-

Chu(ZC)序列产生[5]，



 

π163

π1263

e0,1,

e31,

jkk

ujk k

dk k

















,30

32,,61

(1)

根指数 u为25，29，34，分别对应组内小区 ID



为0，1，2。

辅同步信号序列由频域上两个长为 31 的伪随机

序列交错构成。为随机化邻小区的干扰，对交错序列

进行加扰，且扰码与主同步信号有关。子帧 0和子帧

5上的辅同步信号交替产生如下，



 



 

insubframe0

insubframe 5

skck

dk skck











(2)



 



 



insubframe0

insubframe5

skckzk

dk skckzk













(3)

其中，



k为长度为 31，循环移位 m的伪随

机序列，





ck m

z和为加扰序列，与



N有

关。和由



N的值决定。

黄诗晴系统中对抗整数倍频偏的小区初始搜索算法3

| TDD-LTE

Figure 2. Frame structure(TDD mode)

图2. TDD模式下 PSS/SSS 时频结构图

2.3. OFDM系统模型

定义一个OFDM 系统模型：时域发送信号





n，

信道冲击响应





hn，加性高斯白噪声



v则时域接

收信号

n，

 



2π

rnxnhnvn



 (4)

其中， 1,

nNN









是一个 OFDM 符号内的时

间参数，N代表 FFT 大小，

N代表 CP长度，



是发

送端与接收端之间的归一化频偏(实际频偏/子载波间

隔)，频偏由发端和收端的晶振不匹配及多普勒频移产

生[6]。

3. 小区初始搜索

3.1. 联合检测

联合检测包括整数倍频偏和主同步信号联合检测

及基于主同步信号的小数倍频偏估计。假设带有频偏

的接收信号为

 

2π

rn yn



，其中总频偏







，



表示整数倍频偏，



表示小数倍频偏。

当



为整数时， 2π

jnN





0，所以，将该接收信号

与本地产生的带整数倍频偏 v的主同步信号进行相关，

 



 

2π

2π*2π

*2π

jnvN

jnN jnvN

jn N

Quvrn dn

ynd n











(5)

其中，。若2G 晶振载波频偏

±10 ppm，即归一化频偏约为±1.33，则 v的三种可能

取值分别是 0、±1。而主同步信号参数 u也有 3种可

能取值 25，29 和34，因此可从 9种可能结果中得到

估计值，





 













ˆˆ

,argmax,

ID Iuv



Quv

(6)

图3为9个相关峰检测结果。从图中可以看出，

当接收端和发送端的主同步信号相匹配时，出现明显

的相关峰，且在整数倍频偏也同时匹配时，相关峰值

最大。此外，从最大峰值对应的时间点可推算出接收

信号中主同步符号的起始时刻。

完成整数倍频偏的估计和补偿后，小数倍频偏仍

然存在，它会破坏子载波间的正交性，导致子载波间

干扰(ICI)。利用已检测到的主同步信号，可以进行小

数倍频偏估计。设





,0,1,2,,qn nN1为本地产

生的主同步信号，





,0,1,2,,pn nN1为从接收

端提取出的主同步信号，则小数倍频偏[7]，



 



 



21 1

1π

fnnN

q npnq npn































(7)

3.2. 非相干差分检测

辅同步信号检测目的是获得小区组ID 和10 ms

帧定时。通常，在辅同步信号检测之前，会利用主同

步信号处的信道估计信息对辅同步信号进行相干检

测，这在TDD 模式及快衰落信道下会导致性能下降，

因此，我们选择非相干检测的方法。同时，为了去除

信号中的信道相位信息，可以对信号做差分互相关而

不是直接互相关。

根据已得的符号定时提取接收信号中的辅同步信

号，并将其 FFT 变换到频域，取中间 62 个子载波即

为接收到的频域辅同步信号。根据式(2)(3) ，对







Sk的奇偶两部分信号分别解扰

黄诗晴系统中对抗整数倍频偏的小区初始搜索算法

4 | TDD-LTE

00.5 11.5 22.5 33.5

x 10

500 PSS not m atched(u=25)

00.5 11.5 22.5 33.5

x 10

500

00.5 11.5 22.5 33.5

x 10

500

1000

IF O =-1

IFO =0

IFO = 1

(a)

00.5 11.5 22.5 33. 5

x 10

200

400 PSS not matched(u=29)

00.5 11.5 22.5 33. 5

x 10

200

400

00.5 11.5 22.5 33. 5

x 10

500

IF O=-1

IF O=0

IF O=1

(b)

00.5 11.5 22.5 33.5

x 10

1000

2000 PSS matched(u=34)

00.5 11.5 22.5 33.5

x 10

500

1000

1500

00.5 11.5 22.5 33.5

x 10

2000

4000

IF O =-1

IFO =0

IFO =1

(c)

Figure 3. Correlation peak of joint detection

图3. 联合检测相关峰



Rl Skck (8)



Rl Skck (9)

偶数部分解扰后的信号仅包含 PN 序列



，而奇数部分的解扰信号既包含



k还包含，所以先对进行差分相

关处理，由于 m值得可能范围是 0到30，因此，





















] ,

0,1,,30

iRl

sl s

















(10)

由差分相关的结果，即可得到的估计值



ˆmax



 (11)

再对





R进一步解扰

 



Rl Rlzk (12) 

解扰后





Rl中也仅包含序列



k。类似地，进行

差分相关可估计得到。又子帧 5的1

m始终大于子

帧00

m，可以容易区分0

m和1

m。与 0

m对应的辅同

步信号即为子帧 0上的辅同步信号，另一个则属于子

帧5。区分出子帧 0和子帧 5以后，即可获得 10 ms

帧定时。同时，与m和1

m相对应的小区组



的

N即

可确定。

4. 仿真结果和分析

将该算法与传统的小区初始搜索算法在不同的信

道模型下进行仿真及性能对比。参照3Gpp 协议[5]，仿

真参数的设定见表 1，

图4给出组内小区 ID 的误检率性能曲线，同时

给出传统算法的性能曲线以作对比，载波频偏设为

10 ppm。从图中可看出，存在整数倍频偏时，即使在

传统算法中引入分段互相关技术能抵抗一部分载波频

偏的影响[8]，但与联合检测算法相比其性能仍然较差。

图5是联合检测算法中整数倍频偏的检测性能，

在信噪比大于1.5 dB 时误检率就能低于 0.01。此外，

从图中还可以看出，算法性能还与信道统计特性有关，

Table 1. Simulation Parameters

表1. 仿真参数

参数类型参数值

系统带宽 20 MHz

载频 2.6 GHz

载波频偏 ±10 ppm

FFT大小 2048

CP 类型常规

信道模型 EPA5(Extended Pedestrian A model 5 Hz)/

EVA70(Extended Vehicular A model 70 Hz)

黄诗晴 | TDD-LTE 系统中对抗整数倍频偏的小区初始搜索算法

-10 -505 10 15 20 25

-4

-3

-2

-1

SNR(dB)

Error detection rate of Cell ID 1

EVA7 0 Tradit ional

EPA5 Traditional

EVA7 0 P rop ose d

EPA5 Proposed

-6-4 -20 2 4 68

-4

-3

-2

-1

SNR(dB)

E rror detec t ion rate of Cell I D 2

EVA70 Traditi o nal

EPA5 Traditional

EVA70 P roposed

EPA5 Proposed

Figure 6. Detection performance of cell ID group

图6. 小区组 ID 检测性能

Figure 4. Detection perf ormance of intra group cell ID

图4. 组内小区 ID检测性能

信道估计和相应的数据缓存。同时，仿真结果证明，

新算法性能较传统算法有明显的优势。

-6 -5 -4-3 -2 -1 01 2 3 4

-4

-3

-2

-1

SNR(dB)

Error detec tion rate of IFO

EV A 70 CFO=10ppm

EPA5 CFO=10ppm

6. 致谢

行文至此，我的这篇论文已接近尾声。能够完成

这篇论文，我有幸得到了很多人的帮助和鼓励。育我

成才者老师，首先要感谢我的指导老师李平安教授，

在李老师的帮助和指引下，论文才得以顺利进展，在

此谨向李老师致以诚挚的感谢！

感谢在实习单位给予我帮助的同事们，在我遇到

难题的时候，对我的热心帮助。他们渊博的知识和严

谨的态度，将是我今后工作和学习的榜样。

Figure 5. Detection performance of integer frequency offset

图5. 整数倍频偏检测性能

信道的扩展时延越小，检测性能越好。参考文献 (References)

图6是辅同步信号的检测性能对比图。可以看出，

在两种不同信道模型下，非相干检测的性能都好于相

干检测，且信道时延扩展越大，非相干检测的优势越

明显。此外，由于采用了差分相关，使得新算法在不

同信道下的性能变化较小，对信道变化的影响具有较

强的鲁棒性。

[1] S. Sesia, I. Toufik, and M. Baker. LTE―The UMTS long term

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[3] 王映民. TD-LTE 技术原理与系统设计[M]. 北京: 人民邮电出

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5. 结论

[5] 3GPP TS 36.211 v9.1.0. Evolved Universal Terrestrial Radio

Access (E-UTRA). Physical Channels and Modulation, 2010.

本文提出了一套完整的小区初始搜索算法并加以

数值仿真。针对整数倍频偏影响主同步信号检测的问

题，提出整数倍频偏和主同步信号的联合检测算法，

仿真表明，该算法能够有效对抗整数倍频偏的影响。

辅同步信号部分采用的是非相干差分相关检测，可以

高在时间选择性衰落信道下的鲁棒性，并且不需要

[6] D. Toumpakaris, J. Lee, and H.-L. Lou. Estimation of integer

carrier frequency offset in OFDM systems based on the maxi-

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提