天地融合随机小区搜索与同步技术研究与实现文献综述

 2023-08-16 04:08

文献综述（或调研报告）：

在过去40年的时间里，移动通信经历了飞跃式发展，给人们生活方式、工作模式以及政治、经济等方面带来了深刻影响，人们一直在追求更高性能的移动通信网络。20世纪70年代，蜂窝移动通信系统的提出使移动通信进入了高速发展的阶段[1]。以欧洲TACS和美国AMPS为代表的第一代移动通信系统（1G，1st Generation Mobile Communication Systems）形成于20 世纪80 年代末，其采用模拟制式作为信号传输手段，以模拟语音业务为主。而形成于20世纪90年代初期的第二代移动通信系统（2G，2nd Generation MobileCommunication Systems）则完成了由模拟系统到数字系统的转变，其支持语音和低速率的数据业务，2G系统的典型代表是欧盟的GSM 和北美的IS-95。第三代移动通信系统（3G，3rd Generation Mobile Communication Systems）形成于20世纪90年代末，其采用码分多址（CDMA）技术，能够提供综合的宽带多媒体业务。进入21世纪之后，移动互联网开始迅猛发展，移动通信与宽带无线接入技术呈现融合的趋势。第三代合作伙伴计划（3GPP，3rd Generation Partnership Project）于2004年底启动了长期演进（LTE，Long-Term Evolution）项目。而随着移动流量的爆炸式增长、设备的海量连接等各种新场景的出现，催生出了第五代移动通信系统。

  • 低轨卫星通信系统

3GPP在研究报告中指出，地面与卫星系统融合作用为[2]：（1）在地面5G 网络无法覆盖的偏远地区、飞机或船舶等平台，以及通信服务较弱的城市边缘、农村地区，提供5G 服务；（2）为物联网设备或移动平台上的乘客提供连续性通信服务，确保铁路、海事、航空通信的服务可用性，从而增强5G 服务的可靠性；（3）通过向网络边缘的用户提供高效的多播、广播服务，增强5G 网络的可扩展。而针对卫星通信系统的信道模型，为了与地面5G系统相融合，3GPP以地面5G信道模型为基础，结合卫星移动通信的信道衰落特性、天线极化特性、多普勒频移特性等，提出面向非地面网络的天地融合信道模型性。另一方面，为具体分析星地链路中的多普勒频偏对系统性能的影响，首先要进行多普勒频移计算。文献[3][4]给出了基于卫星星历与航天轨道运动学的轨道预测算法。

  • 下行同步与小区搜索

在移动通信系统中，小区搜索是蜂窝移动通信最为重要的技术之一。小区搜索首先在同步信号频率栅格的各个频点上盲检测主同步信号（PSS, Primary Synchronization Signal），得到小区物理标识号2的值，即；接着，小区搜索中的辅同步信号检测同样需要对336 条可能存在的辅同步信号做盲检测，得到物理小区标识号1 的值，即，并基于小区标识1 和小区标识2 计算得到物理小区标识号，即。另外，用户与基站之间往往由于本振的不同产生频偏，导致系统性能下降，因此在进行主同步与辅信号检测的同时，还会对系统频偏进行估计与补偿。小区搜索的最后一步为物理广播信道（PBCH, Physical Broadcast Channel）解调，获取PBCH 中携带的主系统信息（MIB, Master Information Block）[5]，完成无线帧定时、时隙定时。在地面通信系统中，针对OFDM系统的时频同步技术可以分为两种：自相关算法和互相关算法。文献[6][7]基于最大似然准则，提出利用OFDM 系统的循环前缀实现时频同步的自相关算法。这类算法实现复杂度低，但同步精度不高且仅适用于存在小数倍频偏（FFO，Fractional Frequency Offset）的通信场景。文献[8-10]提出了利用OFDM 系统自身的同步序列进行时频估计的互相关算法。这类算法的时频估计性能优于自相关算法，但是随着频偏的增大也不断恶化。

  • 极化码

PBCH采用极化码编码方案，作为信道编码届的“新星”，极化码被证明唯一理论上可达香农容限的信道编码方案，且由于其在小包传输上具有较强的竞争力，最终被纳入严格的5G-NR系统广播信道与控制信道标准中。但由于极化码提出较晚，其译码算法一直是近几年研究的热点问题。论文[11]基于最大似然判决准则提出SC（Successive Cancellation）译码算法，实现复杂度低，但是译码性能较差。论文[12]基于最大后验概率准则提出SCL（Successive Cancellation List）译码算法，提高了极化码译码性能，但需要逐个比特进行译码，从而导致较大的译码时延与较低的译码吞吐量。论文[13] 提出的CRC-aided SCL（Cyclic Redundancy Check Aided Successive Cancellation List）译码算法，利用CRC 校验比特进行辅助译码，可以在额外开销不大的情况下，进一步提高了极化码译码性能。论文[14-17] 提出的SSCL（Simplified Successive Cancellation List）、SSCL-SPC、Fast SSCL（Fast Simplified Successive Cancellation List）、Fast SSCL-SPC译码算法，对译码结点类型分成几类特殊结点，并按照相应结点进行有效的并行处理，一定程度上减小了译码时延。论文[18]提出的FSL（Flip Syndrome List）译码算法，在SSCL 译码基础上从译码并行度和路径分离两个角度将译码算法的时延减到最低，有效的减小了译码时延，提高了译码吞吐量。

参考文献：

  1. Mac Donald V H. Advanced mobile phone service: The cellular concept[J]. Bell System Technical Journal, 1979, 58(1):15–41.
  2. 3rd Generation Partnership Project TS 38.213. Study on new radio (NR) to support non terrestrial networks [EB/OL]. http://www.3gpp.org/DynaReport/38-series.htm, 2018.
  3. Amiri S, Mehdipour M. Accurate Doppler frequency shift estimation for any satellite orbit[C].In:Recent Advances in Space Technologies. 2007. 602–607.
  4. Ali I, Al-Dhahir N, Hershey J E. Doppler characterization for LEO satellites[J]. IEEE Transactions on Communications, 1998, 46(3): 309-313.
  5. 3rd Generation Partnership Project TS 38.213. Physical Layer Procedures for Control[EB/OL]. http://www.3gpp.org/DynaReport/38-series.htm, 2018.
  6. Van de Beek J J, Sandell M, Borjesson P O, et al. ML estimation of time and frequency offset in OFDM systems[J]. IEEE Transactions on Signal Processing, 1997, 45(7): 1800–1805.
  7. Morelli M, Mengali U. An improved frequency offset estimator for OFDM applications[C]. In: Communication Theory Mini-Conference, 1999. 1999. 106–109.
  8. Zhang Z, Liu J, Long K. Low-complexity cell search with fast PSS identification in LTE[J]. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2012, 61(4):1719–1729.
  9. Morelli M, Moretti M. A robust maximum likelihood scheme for PSS detection and integer frequency offset recovery in LTE systems[J]. IEEE Transactions on Wireless Communications, 2016, 15(2):1353–1363.
  10. Nassralla M H, Mansour M M, Jalloul L M A. A low-complexity detection algorithm for the primary synchronization signal in LTE[J]. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2016, 65(10):8751–8757.
  11. Arikan E. Channel Polarization: A Method for Constructing Capacity-Achieving Codes for Symmetric Binary-Input Memoryless Channels[J]. IEEE Transactions on Information Theory, 55(7):3051–3073.
  12. Lin J, Yan Z. An Efficient List Decoder Architecture for Polar Codes[J]. IEEE Transactions on Very Large Scale Integration Systems, 23(11):1–1.
  13. Niu K, Chen K. CRC-Aided Decoding of Polar Codes[J]. IEEE Communications Letters, 16(10):1668–1671.
  14. Hashemi S A, Condo C, Gross W J. Simplified Successive-Cancellation List decoding for polar codes[C]. In: 2016 IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT). 2016. 815–819.
  15. S. A. Hashemi, C. Condo, and W. J. Gross. A Fast Polar Code List Decoder Architecture Based on Sphere Decoding[J]. IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers, 2016, 63(12): 2368-2380.
  16. Hashemi S A, Condo C, Gross W J. Fast Simplified Successive-Cancellation List Decoding of Polar Codes[C]. In: 2017 IEEE Wireless Communications and Networking Conference Workshops (WCNCW). 2017. 1–6.
  17. Hashemi S A, Condo C, Gross W J. Fast and Flexible Successive-Cancellation List Decoders for Polar Codes[J]. IEEE Transactions on Signal Processing, 2017, 65(21):5756–5769.
  18. Zhang H, Tong J, Rong L, et al. A Flip-Syndrome-List Polar Decoder Architecture for Ultra-Low-Latency Communications[J]. IEEE Access, 2018, PP(99):1–1.

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