WCDMA上行擾碼序列快速檢測(cè)技術(shù)

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(中國電子科技集團(tuán)公司第五十四研究所，河北　石家莊050081)

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WCDMA上行擾碼序列快速檢測(cè)技術(shù)

牛慧瑩

(中國電子科技集團(tuán)公司第五十四研究所，河北石家莊050081)

針對(duì)WCDMA系統(tǒng)上行鏈路多用戶分離問題，分析了WCDMA上行物理信道結(jié)構(gòu)和擾碼序列的相關(guān)特性，提出了一種基于WCDMA系統(tǒng)上行鏈路擾碼序列的快速檢測(cè)技術(shù)。該技術(shù)利用快速傅里葉變換的并行運(yùn)算特點(diǎn)和GPU適合于進(jìn)行大規(guī)模并行運(yùn)算的優(yōu)勢(shì)，通過FFT進(jìn)行互相關(guān)函數(shù)的快速運(yùn)算并在GPU中并行實(shí)現(xiàn)多路FFT，極大地減少了WCDMA上行擾碼序列檢測(cè)所需時(shí)間。仿真結(jié)果表明，該方法可快速實(shí)現(xiàn)WCDMA系統(tǒng)上行鏈路多用戶分離，并且易于工程實(shí)現(xiàn)，具有廣闊的應(yīng)用前景。

WCDMA；上行擾碼；相關(guān)；FFT

0　引言

寬帶碼分多址(WCDMA)具有數(shù)據(jù)速率高、保密性好、抗干擾能力強(qiáng)等眾多優(yōu)點(diǎn)，因此成為全球應(yīng)用最廣泛的3G移動(dòng)通信技術(shù)[1]。WCDMA 作為一種碼分多址技術(shù)，多用戶同時(shí)工作于自干擾的同一頻帶，利用碼字相關(guān)特性，實(shí)現(xiàn)相互區(qū)分[2]。

在WCDMA系統(tǒng)中，擾碼的作用是實(shí)現(xiàn)加擾、加密和區(qū)分不同的小區(qū)(下行)或用戶(上行)[3]。在下行方向，同一小區(qū)內(nèi)的不同信道采用同一擾碼，不同小區(qū)則使用不同的擾碼以區(qū)分彼此；而在上行方向，同一小區(qū)內(nèi)的不同用戶采用不同的擾碼進(jìn)行區(qū)分[4]。在對(duì)WCDMA上行信號(hào)進(jìn)行分析時(shí)，首先需要解決上行擾碼的檢測(cè)問題以實(shí)現(xiàn)上行鏈路多用戶分離。由于WCDMA上行鏈路可用擾碼數(shù)[5]為224個(gè)(約等于1.677×107)，本文提出一種上行擾碼序列的快速檢測(cè)技術(shù)，該技術(shù)利用WCDMA上行鏈路信道結(jié)構(gòu)和FFT快速并行運(yùn)算特征，可快速實(shí)現(xiàn)上行多用戶分離，在WCDMA信號(hào)分析中具有很高的實(shí)用價(jià)值。

1　WCDMA上行擾碼

所有上行物理信道都采用同一復(fù)擾碼序列進(jìn)行加擾操作，其擾碼序列共有224個(gè)擾碼，所用擾碼號(hào)由上層隨機(jī)分配[6]。復(fù)擾碼序列Clong,k由序列Clong,1,k和Clong,2,k組成，Clong,1,k和Clong,2,k由2個(gè)二進(jìn)制m序列的38 400個(gè)碼片按位模2加得到，m序列由25階多項(xiàng)式產(chǎn)生器產(chǎn)生[7]。上行擾碼序列發(fā)生器的構(gòu)成如圖1所示。

圖1　上行擾碼序列產(chǎn)生器構(gòu)成

設(shè)序列x和y是m序列，序列x對(duì)應(yīng)的本原多項(xiàng)式為X25+X3+1，y對(duì)應(yīng)的本原多項(xiàng)式為X25+X3+X2+X+1，x和y按圖1所示結(jié)構(gòu)生成Gold序列Zk。擾碼序列Clong,1,k取Zk前38 400位，序列Clong,2,k由序列Clong,1,k相移167 772 320碼片后截取38 400個(gè)碼片得到[8]。復(fù)擾碼序列Clong,k定義為：

(1)

式中，k表示擾碼號(hào)，i=0,1,2…225-2。

WCDMA 系統(tǒng)上行擾碼用于區(qū)分不同移動(dòng)用戶終端[9]，碼片速率為3.84 Mchip/s。WCDMA 上行可用擾碼個(gè)數(shù)為224，其中序號(hào)為0～4 095的擾碼分配給PRACH，序號(hào)為4 095～40 959 的擾碼分配給PCPCH，其余序號(hào)為40 960～224的擾碼(約1 663萬個(gè))都可以用于DPCH。在分配時(shí)，需要保證給不同用戶終端分配不同的上行擾碼[10]。

2　擾碼檢測(cè)原理分析

WCDMA系統(tǒng)上行鏈路包括1個(gè)或多個(gè)具有可變擴(kuò)頻因子的專用數(shù)據(jù)信道(DPDCH)和1個(gè)擴(kuò)頻因子固定(C256,0，長度256的全1序列)的專用控制信道(DPCCH)，DPDCH和DPCCH在無線幀內(nèi)是I/Q碼分復(fù)用的，DPDCH用于傳輸數(shù)據(jù)，DPCCH用于傳輸控制信息。上行信號(hào)可以用式(2)表示為：

(2)

式中，dk(t)為數(shù)據(jù)信道；c(t)為控制信道；scrk(t)為擾碼；k為擾碼號(hào)；β為各個(gè)信道的增益因子；ωc為信號(hào)載頻；Tchip為碼片周期，0≤t≤Tchip。

WCDMA上行鏈路信道結(jié)構(gòu)如圖2所示[4]。其中DPCCH的控制信息包括導(dǎo)頻比特(Pilot)、發(fā)射功率控制指令 (TPC)、反饋信息(FBI)以及傳輸格式組合指示(TFCI)。

圖2　上行鏈路專用物理信道結(jié)構(gòu)

在WCDMA系統(tǒng)中，上行鏈路沒有同步信道，終端通過與基站的信息交互得到幀同步信息，但無法解析交互信息時(shí)，為了實(shí)現(xiàn)對(duì)信號(hào)的后續(xù)分析，首先需要對(duì)信號(hào)進(jìn)行幀同步的盲搜索。上行擾碼雖然采用截短的Gold序列，仍具有較好的自相關(guān)及互相關(guān)特性[11]；由式(2)可知，幀同步時(shí)若使用k號(hào)擾碼對(duì)DPCCH解擾，再用信道化碼C256,0解擴(kuò)，然后累積符號(hào)的能量，會(huì)有峰值出現(xiàn)，因此可通過檢測(cè)接收信號(hào)與本地?cái)_碼序列的相關(guān)峰完成擾碼搜索和幀同步。設(shè)接收信號(hào)為8倍過采樣，其運(yùn)算過程為：

(3)

式中，s為接收信號(hào)；scrk為本地?cái)_碼；k為擾碼號(hào)，0≤k<224；m為256擴(kuò)頻序列的碼片序號(hào)，0≤m<256；i為PCCPCH一幀擴(kuò)頻前比特序號(hào)，0≤i<150；l為遍歷的采樣點(diǎn)序號(hào)，0≤l<8；τ為滑動(dòng)相關(guān)時(shí)幀起始碼片位置，0≤τ<38 400；Psum(k,l,τ)為相關(guān)運(yùn)算的能量累積值，可以根據(jù)Psum,(k,l,τ)的最大值來指示擾碼號(hào)和幀頭位置。

由式(3)可知，為了實(shí)現(xiàn)對(duì)擾碼相關(guān)峰的搜索，相關(guān)運(yùn)算需要遍歷碼片8個(gè)采樣點(diǎn)位置、一幀38 400個(gè)碼片位置和224個(gè)擾碼，即每檢測(cè)一個(gè)擾碼需要進(jìn)行38 400*8=307 200次長度為38 400碼片的相關(guān)運(yùn)算，且需要遍歷全部224個(gè)上行擾碼，所需檢測(cè)時(shí)間太長而不具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，因此需要尋找快速檢測(cè)算法以提高效率。

3　上行擾碼快速檢測(cè)算法

3.1相關(guān)運(yùn)算的快速傅里葉變換實(shí)現(xiàn)

當(dāng)序列長度很大時(shí)，直接的相關(guān)運(yùn)算復(fù)雜度高，耗時(shí)太長，難以達(dá)到工程處理的要求。而與卷積運(yùn)算相似，相關(guān)運(yùn)算也可以利用快速傅里葉變換實(shí)現(xiàn)[12]。根據(jù)時(shí)域相關(guān)定理：

(4)

可以推得：

y(m)=IFFT[Y(ejω)]=IFFT[X*(ejω)H(ejω)]。

(5)

由式(4)和式(5)可知，通過FFT實(shí)現(xiàn)相關(guān)運(yùn)算時(shí)，首先對(duì)兩序列做FFT變換，再對(duì)兩頻域序列進(jìn)行共軛相乘，將乘積做FFT反變換即可得到兩序列相關(guān)運(yùn)算的結(jié)果[13]。因此可以在上行擾碼相關(guān)檢測(cè)時(shí)應(yīng)用快速傅里葉變換提高運(yùn)算速度。

3.2擾碼快速檢測(cè)算法

上行擾碼快速檢測(cè)算法處理流程如圖3所示，分為2個(gè)階段：先進(jìn)行最佳采樣點(diǎn)選取，降采樣后再進(jìn)行擾碼檢測(cè)。

圖3　上行擾碼快速檢測(cè)算法流程

在信號(hào)過采樣的情況下，采樣點(diǎn)已經(jīng)包含了碼片信息，因此對(duì)信號(hào)進(jìn)行樣點(diǎn)抽取后可以直接與本地?cái)_碼相關(guān)，同時(shí)也降低了擾碼檢測(cè)的運(yùn)算復(fù)雜度。為了搜索最佳采樣點(diǎn)，以同一符號(hào)的每個(gè)采樣點(diǎn)為起點(diǎn)進(jìn)行一次抽取，抽取后的信號(hào)進(jìn)行循環(huán)相關(guān)和峰值搜索處理，如圖4(a)所示。記錄遍歷的每個(gè)采樣點(diǎn)對(duì)應(yīng)的相關(guān)峰值并進(jìn)行比較，最大值對(duì)應(yīng)的采樣點(diǎn)即為最佳采樣點(diǎn)，如圖4(b)所示，第9個(gè)樣點(diǎn)為最佳采樣點(diǎn)。

圖4　相關(guān)峰和最佳采樣點(diǎn)選取

降采樣抽取后的信號(hào)與本地?cái)_碼進(jìn)行相關(guān)運(yùn)算就可以完成擾碼搜索和幀同步。但需要注意的是，如果此時(shí)直接采用FFT進(jìn)行解擾解擴(kuò)的快速相關(guān)運(yùn)算，將是每幀38 400個(gè)碼片直接累加，無法對(duì)解擾后的信號(hào)進(jìn)行正確的解擴(kuò)處理。為了實(shí)現(xiàn)基于FFT的快速解擾解擴(kuò)運(yùn)算，需要對(duì)降采樣后的接收信號(hào)進(jìn)行圖5所示的特殊處理。

圖5　基于FFT的解擾解擴(kuò)快速實(shí)現(xiàn)

將降采樣后的一幀信號(hào)s(n)的38 400碼片按圖5所示的方式進(jìn)行分段，分段后的信號(hào)以si(n)表示，即

(6)

式中，n為碼片序號(hào)，0≤n<38 400；i為一幀信號(hào)分段后的序號(hào)，0≤i<150。

將接收信號(hào)與本地?cái)_碼進(jìn)行相關(guān)運(yùn)算：

(7)

式中，s為抽取后的接收信號(hào)；si(n)為分段后的信號(hào)；scrk為本地?cái)_碼；k為擾碼號(hào)，0≤k<224；n為256擴(kuò)頻序列的碼片序號(hào)，0≤m<256；τ為滑動(dòng)相關(guān)時(shí)幀起始碼片位置，0≤τ<38 400；Psum1(k,τ)為相關(guān)運(yùn)算的能量累積值，()N表示以N為周期循環(huán)移位，N取值為38 400。

可知，相關(guān)運(yùn)算可以用FFT來快速實(shí)現(xiàn)，因此接收信號(hào)分段后的解擾解擴(kuò)相關(guān)運(yùn)算可以表示為：

(8)

式中，Psum2(k)、si和scrk都是長度為38 400的矢量；si為分段后的信號(hào)；scrk為本地?cái)_碼；Psum2(k)為k號(hào)擾碼相關(guān)檢測(cè)后的運(yùn)算值；conj表示取共軛。

將每段信號(hào)si與本地?cái)_碼scrk通過FFT運(yùn)算進(jìn)行循環(huán)相關(guān)，相關(guān)結(jié)果求模后累加，即快速實(shí)現(xiàn)了上行信道的擾碼檢測(cè)。由式(7)和式(8)可知，檢測(cè)每個(gè)擾碼需要做300次長度為38 400點(diǎn)的FFT和150次長度為38 400點(diǎn)的IFFT。由于GPU具有進(jìn)行大規(guī)模并行運(yùn)算的優(yōu)勢(shì)，而且CUDA提供了一個(gè)CUFFT運(yùn)算庫[14]，可以高效地并行完成多個(gè)一維FFT運(yùn)算，因此可以調(diào)用CUFFT運(yùn)算庫，將擾碼檢測(cè)時(shí)的FFT和IFFT在GPU中并行實(shí)現(xiàn)，從而進(jìn)一步提高擾碼檢測(cè)的運(yùn)算速度。

4　仿真結(jié)果分析

仿真試驗(yàn)的計(jì)算平臺(tái)使用惠普的Z800工作站，GPU為NVIDIA Tesla C2050，CPU為Intel X5690,3.47 GHz處理器，仿真結(jié)果如下。

擾碼數(shù)為512時(shí)，以一幀38 400個(gè)碼片進(jìn)行FFT相關(guān)處理，擾碼檢測(cè)結(jié)果如圖6所示。由于擾碼是由Gold序列截取得到的，在進(jìn)行相關(guān)處理時(shí)只截取前面的一段進(jìn)行相關(guān)運(yùn)算對(duì)擾碼序列的互相關(guān)特性影響很小，因此為了進(jìn)一步提高運(yùn)算速度，可以將相關(guān)處理長度縮減為256*64=16 384個(gè)碼片，提高FFT的運(yùn)算效率。通過仿真可以看到，如圖7示，在接收信號(hào)信噪比為5 dB時(shí)，處理長度從38 400縮減為16 384個(gè)碼片，擾碼峰值與噪底之差只有0.3 dB的下降，而224組擾碼的處理時(shí)間則減少到原來的1/11，且處理時(shí)間僅為常規(guī)運(yùn)算的1/9 227，從而極大的縮短了上行擾碼的檢測(cè)時(shí)間。

圖6　38 400碼片長度下512組擾碼快速檢測(cè)結(jié)果

圖7　16 384碼片長度下512組擾碼快速檢測(cè)結(jié)果

在擾碼集為8 192～16 777 216時(shí)，接收信號(hào)信噪比為5 dB，遍歷所有可能擾碼計(jì)算常規(guī)相關(guān)運(yùn)算和快速算法檢測(cè)擾碼的時(shí)間，得到的結(jié)果如表1所示?？梢钥吹?，在擾碼相關(guān)長度縮短到8 192點(diǎn)的FFT時(shí)，其擾碼估計(jì)時(shí)間縮短到常規(guī)相關(guān)運(yùn)算的1/23 120，已經(jīng)可以在工程上應(yīng)用了。

各類算法的運(yùn)算時(shí)間對(duì)比

5　結(jié)束語

本文通過對(duì)WCDMA系統(tǒng)上行鏈路信號(hào)結(jié)構(gòu)的分析，提出了一種快速檢測(cè)WCDMA上行擾碼的算法。該算法根據(jù)WCDMA上行信號(hào)的信道化碼為全1的特性，將接收信號(hào)進(jìn)行分段，并通過FFT運(yùn)算進(jìn)行序列相關(guān)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)WCDMA上行擾碼的快速檢測(cè)。當(dāng)擾碼集合為8 192～16 777 216時(shí)，該算法將擾碼估計(jì)所用時(shí)間縮短為傳統(tǒng)擾碼檢測(cè)算法的1/23 120，極大地縮短了擾碼檢測(cè)所用時(shí)間，完全可以滿足工程上信號(hào)離線處理的應(yīng)用，也可以應(yīng)用到其他類似擴(kuò)頻信號(hào)的偽碼提取中，具有廣泛的應(yīng)用前景。

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牛慧瑩男，(1984—)，工程師。主要研究方向：通信信號(hào)分析。

Fast Detection Technology for WCDMA Uplink Scramble Code

NIU Hui-ying

(The54thResearchInstituteofCETC,ShijiazhuangHebei050081,China)

For the uplink multi-user separation in WCDMA system,this paper analyzes the structure of physical channel and the correlation character of scramble code in the uplink of WCDMA system,and proposes a rapid detection algorithm for uplink scramble code.This technology takes advantage of the parallel structure of FFT and the parallel computing capability of the GPU,carries out the fast calculation of cross-correlation function by FFT and implements multi-channel FFT in the GPU in parallel,greatly reducing the required time of uplink scramble code detection.The simulation results show that this technology can realize uplink multi-user fast separation in WCDMA system,which can be easily implemented and has broad application prospects.

WCDMA;uplink scramble code;correlation;FFT

10.3969/j.issn.1003-3106.2016.10.18

2016-06-29

國家部委基金資助項(xiàng)目。

TN911

A

1003-3106(2016)10-0073-05

引用格式：牛慧瑩.WCDMA上行擾碼序列快速檢測(cè)技術(shù)[J].無線電工程,2016,46(10):73-77.