文献标识码:A
DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.174994
中文引用格式:李小文,屈元远,周述淇,等. NB-IoT物理层随机接入分析与接收端检测算法[J].电子技术应用,2018,44(9):99-103.
英文引用格式:Li Xiaowen,Qu Yuanyuan,Zhou Shuqi,et al. NB-IoT physical random access analysis and receiver detection algorithm[J]. Application of Electronic Technique,2018,44(9):99-103.
0 引言
物联网(Internet of Things,IoT)技术的快速发展催生了低功耗广域(Low Power Wide Area,LPWA)技术的兴起,如LoRa(Long Rang)、Sigfox、INGE、TELENSA等[1-2],但这些协议不能为已经建立的无线局域网和广域网提供服务,如WiFi、ZigBee和LTE等[3]。3GPP(3rd Generation Partnership Project)为支持超低复杂性和低吞吐量IoT应用引入一种蜂窝系统的LPWA蜂窝解决方案——基于授权频谱的窄带物联网(NarrowBand Internet of Things,NB-IoT)[4-5],其具有低成本、低功耗、大连接、广覆盖等优点。本文通过对LTE与NB-IoT的差异性分析,得出要对窄带随机接入信道(NarrowBand Physcial Random Access Channel,NPRACH)结构[6-9]、NPRACHPreamble[10-11]等进行全新的设计的缘由,并提出了一种基于二维离散傅里叶变换2-D FFT的到达时间(Time-of-Arrival,ToA)和残留子载波偏移(Carrier Frequency Offset,CFO)联合估计算法,然后用基于最大相关值的门限检测法进行仿真分析。
1 LTE与NB-IoT主要差异分析
本节主要针对LTE与NB-IoT的能力差异及覆盖等级要求带来的技术变革进行介绍分析。
1.1 NB-IoT与LTE的能力差异对比
类似智能水表等业务,除了具有数据量少、速率要求低、传输时延不敏感、终端数量多等特性外,NB-IoT还要求有高覆盖能力、满足恶劣的环境、终端成本低廉、待机时长等特性。为此,归纳NB-IoT与LTE的能力差异如表1所示。其中,MCL(Maxmum Coupling Loss)为最大耦合损耗。
1.2 覆盖等级要求带来的技术差异
NB-IoT用信道窄带化提升发射功率谱密度,并重复编码和GAP机制以提升解码成功率。
(1)窄带化技术:在独立部署的方式下,NB-IoT下行带宽仅为20 MHz的1/100,同等发射功率前提下,功率谱密度提升约20 dB。上行方向:单载波带宽最小为3.75 kHz,比20 MHz的LTE终端发射功率谱密度提高约37 dB。
(2)重复编码技术:为满足NB-IoT覆盖等级要求,引入重复编码技术,增加单次随机接入成功率。
(3)GAP机制:在下行链路,NB-IoT采用独有的DL GAP机制[12],在GAP时间段内仅容许其他终端发送数据,以此保证了公平性以及资源利用率。在上行链路,为抑制温度变化导致晶振频率偏移[13],产生数据传输效率降低的影响,NB-IoT引入了UL GAP。利用GAP切换到下行链路,通过NB-IoT下行信号同步跟踪以及时频偏补偿[6,14-15]。
2 NB-IoT NPRACH具体设计及分析
在本节中,对NB-IoT NPRACH的NPRACH信道结构和随机接入Preamble序列设计方案进行了详细的分析。
2.1 信道结构
Preamble发送的最基本的单位为4个符号组,每个组由1个循环前缀(Cyclic Prefix,CP)和5个完全相同的符号组成,其结构如图1所示。
由于每个符号组内发送的信号都是相同的,因此可以保证频域上配置多条NPRACH信道时信道间的正交,即无需在NPRACH信道之间配置保护带宽。
在NB-IoT中,定义了两种Preamble格式[8],如表2所示,这样有利于小区覆盖灵活性。
同时,Preamble支持Q次重复发送,其中Q的取值由协议栈无线资源控制(Radio Resource Control,RRC)子层配置[16]。当Q大于1时,第一个子载波索引由UE在可用的子载波集合中随机选择,其余的Q-1个4符号组的第一个符号组的子载波索引在第一个4符号组的第一个子载波索引基础上增加一个随机跳变量。ith符号组对应的子载波索引如式(1)所示:
通过计算可得,所有符号组均被限制在一个包含12个子载波NPRACH band内,图2给出了当Preamble格式为1时4符号组的子载波分配示意图。
2.2 序列结构
窄带物联网前导序列设计完全摒弃了原有的设计方案,在所有符号组上都发送相同符号,其所得到的波形是恒定的包络线,并且允许所有UE以高能效传输NPRACH信号,即使在完全饱和的功率放大器的情况下,也不会有频谱增生或误差向量幅度(Error Vector Magnitude,EVM)降级。
3 基于2-D FFT的接收端检测算法
在本节中采用最大相关值的门限检测法,并提出了基于2-D FFT执行ToA和残留CFO联合估计的算法。
3.1 基站接收的随机接入前导码信号
对于基站检测到的随机接入信号,当前符号组接收到第一个符号即当ζ=1时,丢弃Ncp个采样信号,然后执行FFT;对于剩余ζ>1的符号,分别执行FFT。接收端的第m个符号组的第i个符号离散数字信号表示如式(3)所示:
3.2 (ToA,CFO)联合估计
假设在每个最基本的传输块,即4个符号组里,信道环境不变。由此可以联合估计ToA和残留CFO如式(5)所示:
3.3 前导检测
4 仿真实现及性能分析
本节使用的仿真参数如表3所示。
链路级仿真具体过程如下:
(1)发射机在高层配置的NPRACH指示中选择一个时频资源和前导格式,按照相关计算公式将生成的前导符号映射到OFDM资源网格上。
(2)发射机执行逆FFT以获得时域采样信号并相应地插入CP。
(3)发射机通过对时域采样进行上变频和滤波来生成随机接入信号。
(4)结合发送功率用无线信道传输随机接入信号。
(5)向信道添加白高斯噪声用以模拟真实信道环境。
(6)接收机对接收到的信号进行滤波和下变频采样。
(7)对于前导码中的每个接收到的符号组,接收机丢弃CP采样并对其余样本执行FFT。
(8)接收机执行联合ToA和残留CFO估计,并与预先设定的门限值比较确定前导码的存在。对于误检测试,由于接收机的输入是高斯噪声信号,因此不需要上述步骤(1)~(4)。
ToA Error估计的莱斯累计函数分布CDF见图3。从图3可以看出,随着覆盖等级的增强,即环境越恶劣,估计的性能会有所降低,但是3条曲线十分接近,这说明在不同覆盖等级下均有良好的估计性能。通过1万次重复实验统计分析,得到相关统计数据如表4所示。
表4总结了NPRACH设计在3种覆盖等级下的FAP、MDP和在ToA[-2.5~2.5 μs]置信区间的概率。可以看出,前导在极限覆盖等级下依然满足标准规定的NPRACH的检测性能要求,即不高于1%的MDP和0.1%的FAP。
标准规定,当ToA Error不大于3.646 μs时,认为估计正确。仿真结果表明,ToA Error均在标准规定范围内,且在[-2.5~2.5 μs]范围内的概率高于95%,具有非常高的置信水平。覆盖等级增强使得ToA Error增加,但其在[-2.5~2.5 μs]的置信范围内的降低幅度依然不超过3%,相比与传统的LTE系统,NB-IoT Preamble在ToA Error估计精准度上放宽了要求,因此,即便在极限覆盖等级下,依旧能够满足NB-IoT需求。
5 结束语
本文对比了传统LTE系统与NB-IoT系统的主要差异,并详细介绍了基于单子载波组跳频序列的NPRACH的设计方案及原理。通过本文提出的基于2-D FFT算法进行了(ToA,CFO)联合估计,并采用最大相关值的门限检测法进行前导检测。通过仿真,分析FAP、MDP,得出在该接收端检测算法下,NB-IoT系统在3个覆盖等级下均能满足标准提出的要求,且具有良好的性能。优良的接收端检测算法能够获得更加精准的ToA估计,提升检测准确率,所以,NPRACH接收端检测算法可能是未来工作中的重要研究点。
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作者信息:
李小文,屈元远,周述淇,牟泓彦,陈其荣
(重庆邮电大学 通信与信息工程学院,重庆400065)