基于相關(guān)檢測(cè)的低復(fù)雜度窄帶物理下行控制信道盲檢測(cè)算法

王丹 李安藝 楊艷娟

摘 要：在窄帶物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)（NB-IoT）中，物聯(lián)網(wǎng)（IoT）終端應(yīng)當(dāng)快速獲取下行控制信息（DCI），以便正確接收數(shù)據(jù)信道的資源分配和調(diào)度信息。為此，針對(duì)窄帶物理下行控制信道（NPDCCH）搜索空間大小大于等于32時(shí)，提出一種利用相關(guān)檢測(cè)的低復(fù)雜度的NPDCCH盲檢測(cè)算法。首先，通過對(duì)一個(gè)NPDCCH可能最小重復(fù)傳輸單元進(jìn)行兩次相關(guān)判決，剔除搜索空間中其他無效的數(shù)據(jù)，以降低計(jì)算復(fù)雜度;然后，對(duì)判決為有效數(shù)據(jù)所在的重復(fù)周期進(jìn)行合并譯碼，以提高盲檢性能;最后，對(duì)兩個(gè)相關(guān)閾值設(shè)定進(jìn)行了理論與仿真分析。仿真結(jié)果表明，相比窮舉盲檢測(cè)算法，所提算法在計(jì)算復(fù)雜度上至少降低了75%，檢測(cè)性能提高了增益2.5～3.5dB，更加利于工程實(shí)踐。

關(guān)鍵詞：窄帶物聯(lián)網(wǎng);窄帶物理下行控制信道;盲檢測(cè);相關(guān)檢測(cè);合并算法

中圖分類號(hào)：TN929.5

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

Low complexity narrowband physical downlink control channel blind detection algorithm based on correlation detection

WANG Dan， LI Anyi*， YANG Yanjuan

School of Communication and Information Engineering， Chongqing University of Posts and Telecommunications， Chongqing 400065， China

Abstract：

In NarrowBand Internet of Things （NB-IoT） systems， the Internet of Things （IoT） terminals should decode Downlink Control Information （DCI） quickly to receive resource allocation and scheduling information of the data channel correctly. Therefore， a low complexity Narrowband Physical Downlink Control Channel （NPDCCH） blind detection algorithm using correlation detection was proposed for NPDCCH with search space size being greater than or equal to 32. By employing two correlation judgments on the data in a possible minimum repetition transmission unit of NPDCCH， the invalid data in searching space was removed to reduce the computation complexity. Then， the repetition periods with the valid data were combined and decoded to improve the blind detection performance. Finally， theoretical and simulation analysis of two correlation thresholds used in correlation detection were carried out. Results show that compared with conventional exhaustive blind detection algorithm， the decoding complexity of the proposed algorithm is reduced by at least 75% and the detection performance gain is increased by 2.5dB to 3.5dB. The proposed algorithm is more beneficial for engineering practice.

Key words：

Narrowband Internet of Things （NB-IoT）; Narrowband Physical Downlink Control Channel （NPDCCH）; blind decoding; correlation detection; combining algorithm

0 引言

伴隨著大規(guī)模物聯(lián)網(wǎng)需求的產(chǎn)生及不斷發(fā)展，窄帶物聯(lián)網(wǎng)（Narrow Band Internet of Things， NB-IoT）技術(shù)因覆蓋廣、連接多、功耗少、成本低、架構(gòu)優(yōu)等優(yōu)點(diǎn)越來越受到人們的關(guān)注，現(xiàn)如今成為了最熱門的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)之一，并由第三代合作伙伴（The 3rd Generation Partnership Project， 3GPP）標(biāo)準(zhǔn)組織負(fù)責(zé)其協(xié)議的制定工作[1-2]。該系統(tǒng)主要應(yīng)用于低吞吐量、能容忍較大時(shí)延且低移動(dòng)性的場景，如智能抄表、遙感器和智能建筑等[3];另外，為更好地增強(qiáng)下行覆蓋，以實(shí)現(xiàn)提高20dB覆蓋增益的預(yù)計(jì)目標(biāo)，NB-IoT在下行物理信道上引入了重復(fù)傳輸機(jī)制[4]。

作為整個(gè)NB-IoT系統(tǒng)控制的核心，窄帶物理下行控制信道（Narrowband Physical Downlink Control CHannel， NPDCCH）承載了多種下行控制信息（Downlink Control Information，

DCI），包括：DCI格式N0用于上行鏈路授權(quán)，指示窄帶物理上行共享信道（Narrowband Physical Uplink Shared CHannel， NPUSCH）傳輸?shù)馁Y源;DCI格式N1指示窄帶物理下行共享信道（Narrowband Physical Downlink Shared CHannel， NPDSCH）所占的資源及其重復(fù)傳輸次數(shù);DCI格式N2指示尋呼的資源或系統(tǒng)信息變更。通過這些DCI保證了整個(gè)系統(tǒng)上下行數(shù)據(jù)的正確發(fā)送與接收[5]。由于NB-IoT終端不清楚eNB發(fā)送NPDCCH的具體位置，所以接收端必須通過盲檢測(cè)才能獲得其承載的DCI。盡管3GPP標(biāo)準(zhǔn)中定義了相應(yīng)的搜索空間以縮小搜索區(qū)域、降低終端盲檢的復(fù)雜度，但是搜索空間區(qū)域配置最大可能包含2048個(gè)NB-IoT下行子幀，若終端采用窮舉搜索算法最大可能需要盲檢測(cè)2048次，這樣不僅會(huì)增加計(jì)算復(fù)雜度、降低業(yè)務(wù)傳輸效率，而且會(huì)造成長時(shí)間耗電、降低NB-IoT終端的使用壽命，因此研究NB-IoT的下行控制

信道，特別是關(guān)于NPDCCH的快速盲檢測(cè)算法具有重要的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，有利于正確快速地調(diào)度相應(yīng)的數(shù)據(jù)信道。

文獻(xiàn)[6]針對(duì)NB-IoT系統(tǒng)窄帶物理廣播信道（Narrowband Physical Broadcast CHannel， NPBCH）接收端解碼過程提出了一種低復(fù)雜度的盲檢測(cè)方案。該方案主要是在解碼前利用兩種天線端口下窄帶參考信號(hào)功率比值與功率比閾值進(jìn)行比較的方式提前獲取天線端口數(shù)，以此減少遍歷天線端口數(shù)所帶來的計(jì)算復(fù)雜度，進(jìn)而提高檢測(cè)NPBCH效率。由于終端清楚NPBCH傳輸位置（固定傳輸在子幀#0），只是不清楚發(fā)送端天線端口數(shù)和擾碼序列索引值，因此不存在盲檢測(cè)NPBCH資源位置的情況。而針對(duì)NPDCCH信道，終端已通過檢測(cè)NPBCH過程獲取了天線端口數(shù)，只是并不清楚在傳輸資源中的位置，因此必須采用盲檢測(cè)的方式在給定的搜索空間內(nèi)進(jìn)行解碼。若采用窮舉搜索的方式對(duì)每個(gè)候選集數(shù)據(jù)均進(jìn)行檢測(cè)，則盲檢次數(shù)與高層配置的搜索空間大小成正比，效率極低。因此，為了有效限制盲檢次數(shù)，本文重點(diǎn)研究NPDCCH低復(fù)雜度盲檢測(cè)算法。文獻(xiàn)[7]中提出一種利用長期演進(jìn)（Long Term Evolution， LTE）物理下行控制信道（Physical Downlink Control CHannel， PDCCH）聚合等級(jí)為4或8時(shí)，在速率匹配過程中具有“重復(fù)”的特性，接收端通過計(jì)算接收序列的相關(guān)值，找出最大相關(guān)值對(duì)應(yīng)的候選集進(jìn)行盲檢測(cè)，由于該算法不用解析每一個(gè)候選的PDCCH，因此大幅提高了用戶設(shè)備 （User Equipment， UE）對(duì)PDCCH的盲檢測(cè)效率，是比較綜合的算法。

由于NB-IoT技術(shù)特點(diǎn)與LTE不同，3GPP重新定義了NPDCCH資源結(jié)構(gòu)以及重復(fù)傳輸方式[8-11]，因此本文利用NPDCCH的重復(fù)傳輸特點(diǎn)，針對(duì)搜索空間范圍較大時(shí)，即Rmax≥32情況下，提出一個(gè)NPDCCH低復(fù)雜度盲檢測(cè)算法。該算法主要通過在一個(gè)最小重復(fù)單元，即RU=Rmax/8個(gè)子幀中利用兩次相關(guān)判決判斷每個(gè)重復(fù)周期（Z=4）內(nèi)是否可能存在當(dāng)前用戶所需的NPDCCH信息，剔除搜索空間中其他無效的數(shù)據(jù)。其中第一次相關(guān)判決是將一個(gè)重復(fù)周期內(nèi)第2、3、4個(gè)下行子幀數(shù)據(jù)分別與第1個(gè)子幀數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)計(jì)算，并判斷三個(gè)相關(guān)值是否均大于一次相關(guān)閾值，若是，則判定該重復(fù)周期可能為當(dāng)前用戶所需檢測(cè)的DCI信息，將該重復(fù)周期的數(shù)據(jù)合并后進(jìn)行解擾，然后進(jìn)行第二次相關(guān)判決;第二次相關(guān)判決是將該解擾后的數(shù)據(jù)與當(dāng)前最小重復(fù)單元RU中第1個(gè)通過一次相關(guān)判決的解擾數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)計(jì)算，并判斷其相關(guān)值是否大于二次相關(guān)閾值，若是，則判定當(dāng)前重復(fù)周期為用戶所需檢測(cè)DCI的可能性較大，將該解擾數(shù)據(jù)進(jìn)行維特比譯碼和循環(huán)冗余校驗(yàn)（Cyclic Redundancy Check， CRC）校驗(yàn)，從而最終判定DCI檢測(cè)的正確性。在兩次相關(guān)檢測(cè)中只要相關(guān)值低于相關(guān)閾值，均放棄當(dāng)前重復(fù)周期數(shù)據(jù)的解碼工作，由此可以縮小盲檢測(cè)范圍，降低計(jì)算復(fù)雜度。另外，利用NPDCCH在重復(fù)周期內(nèi)重復(fù)傳輸數(shù)據(jù)完全相同的特點(diǎn)，對(duì)判決為可能存在數(shù)據(jù)的重復(fù)周期進(jìn)行合并譯碼，以提高檢測(cè)可靠性。本文對(duì)相關(guān)檢測(cè)過程中的兩個(gè)相關(guān)閾值進(jìn)行了理論推導(dǎo)，給出了閾值設(shè)定范圍。

1 NPDCCH發(fā)送端

為了能復(fù)用現(xiàn)有基站以降低部署成本，使NB-IoT直接部署于已有的全球移動(dòng)通信系統(tǒng)（Global System for Mobile communications， GSM）或LTE網(wǎng)絡(luò)中，NB-IoT在設(shè)計(jì)中支持三種部署模式：帶內(nèi)部署、保護(hù)帶部署、獨(dú)立部署[12]。圖1所示為在帶內(nèi)部署模式下NPDCCH在180kHz帶寬中的資源映射方式示意圖。為了能降低終端的復(fù)雜度和更好地使NB-IoT與原有LTE網(wǎng)絡(luò)共存，NB-IoT在下行沿用了LTE幀結(jié)構(gòu)配置。其頻域上，每個(gè)正交頻分復(fù)用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing， OFDM）符號(hào)占據(jù)12個(gè)子載波，即占據(jù)180kHz的帶寬，正好對(duì)應(yīng)LTE傳輸中的一個(gè)資源塊（Resource Block， RB）;時(shí)域上，系統(tǒng)幀、子幀、時(shí)隙的時(shí)間長度分別為10ms、1ms、0.5ms。與傳統(tǒng)LTE使用兩種循環(huán)前綴（Cyclic Prefix， CP）類型不同，NB-IoT僅支持常規(guī)CP類型，即一個(gè)時(shí)隙由7個(gè)OFDM符號(hào)組成。在一個(gè)NB-IoT載波上，NPDCCH只能傳輸在NB-IoT下行子幀中，這里的NB-IoT下行子幀為UE獲取窄帶系統(tǒng)消息類型1（System Information Block Type1， SIB1-NB）中參數(shù)downlinkBitmap所配置的子幀，若該參數(shù)不存在，則認(rèn)為除了傳輸NPBCH、窄帶主同步信號(hào) （Narrowband Primary Synchronization Signal， NPSS）、窄帶輔同步信號(hào) （Narrowband Secondary Synchronization Signal， NSSS）、SIB1-NB的子幀之外均為NB-IoT下行子幀。若無特別說明，本文所述子幀均為NB-IoT下行子幀。

一個(gè)NPDCCH在1個(gè)或2個(gè)窄帶控制信道資源（Narrowband Control Channel Element， NCCE）上傳輸，每個(gè)NCCE由一個(gè)子幀上6個(gè)連續(xù)的子載波組成。一個(gè)子幀上只定義了2個(gè)NCCE資源：NCCE0和NCCE1。如圖1所示，NCCE0占用子載波0～5，NCCE1占用子載波6～11[4]。NPDCCH支持1/2兩種聚合等級(jí)（AL）類型，即AL=1NCCE和AL=2NCCE。其中組成AL=2NCCE的兩個(gè)NCCE必須位于同一個(gè)子幀，并且當(dāng)重復(fù)傳輸次數(shù)R>1時(shí)僅支持AL=2NCCE，主要是考慮盡快完成重復(fù)傳輸并且提高資源利用率。

2 盲檢測(cè)算法

2.1 窮舉搜索算法

為了使盲檢測(cè)NPDCCH的復(fù)雜度保持在一個(gè)合理的范圍，3GPP標(biāo)準(zhǔn)定義了3種搜索空間：1）Type1公共搜索空間（Type1-CSS）：獲取尋呼消息[13];2）Type2公共搜索空間（Type2-CSS）：獲取隨機(jī)接入中RAR、Msg3重傳指示或Msg4消息[14];3）UE特定搜索空間（UE Search Space， USS）：獲取UE專屬的控制信息。每種搜索空間資源位置是通過高層信令配置確定的，主要包括搜索空間的起始子幀k0和NPDCCH最大重復(fù)次數(shù)Rmax。其中Rmax是搜索空間持續(xù)的有效NB-IoT下行子幀數(shù)，或者說盲檢的窗口長度，取值范圍為{1，2，4，8，16，32，64，128，256，512，1024，2048}。

在USS或Type2-CSS候選集中，NPDCCH實(shí)際重復(fù)次數(shù)R≤Rmax，并且與Rmax存在1/2/4/8四種倍數(shù)關(guān)系。由于終端不清楚DCI的實(shí)際重復(fù)次數(shù)以及在搜索空間的傳輸位置，因此終端會(huì)根據(jù)需要監(jiān)聽的DCI格式在搜索空間中進(jìn)行盲檢。為了保證解調(diào)可靠性，可以采用窮舉搜索算法進(jìn)行檢測(cè)，即從搜索空間的起始子幀k0開始，對(duì)搜索空間內(nèi)每一個(gè)子幀進(jìn)行解碼，直到成功檢測(cè)出所需的DCI為止。

Type1-CSS候選集與前兩種候選類型不同，承載尋呼消息的DCI一定是從該搜索空間的起始子幀k0開始進(jìn)行重復(fù)傳輸，因此終端不需要進(jìn)行盲檢測(cè)，僅從搜索空間第一個(gè)子幀開始檢測(cè)即可。

2.2 相關(guān)檢測(cè)算法

從2.1節(jié)內(nèi)容可知，終端在Type1-CSS候選集下不需要進(jìn)行盲檢測(cè)，而在USS/Type2-CSS兩種搜索空間情況下，采用窮舉搜索算法最大可能的盲檢次數(shù)為Rmax次，并且盲檢測(cè)次數(shù)會(huì)隨著高層配置Rmax值的增加而增加。因此為了能減少USS/Type2-CSS中Rmax配置較大時(shí)的盲檢測(cè)次數(shù)，降低終端功耗，本文針對(duì)Rmax≥32的情況提出一種基于相關(guān)檢測(cè)的NPDCCH盲檢測(cè)算法。

另外，在NPDCCH重復(fù)傳輸過程中，如圖2所示，將以Z個(gè)子幀為一個(gè)重復(fù)周期進(jìn)行一次擾碼序列初始化，這里Z=min（R，4）?？紤]到本文針對(duì)NPDCCH重復(fù)傳輸次數(shù)R≥4情況，則后續(xù)在文中所提Z值均為4，這里Z=4個(gè)子幀傳輸?shù)氖峭耆嗤膬?nèi)容。

本文結(jié)合重復(fù)周期內(nèi)相同數(shù)據(jù)重復(fù)傳輸?shù)奶攸c(diǎn)，在基于相關(guān)檢測(cè)的基礎(chǔ)上，對(duì)一個(gè)重復(fù)周期內(nèi)的子幀進(jìn)行合并接收譯碼，以提高終端解調(diào)增益。具體流程如下。

步驟1 根據(jù)高層協(xié)議棧的參數(shù)配置，從搜索空間的起始子幀k0開始，提取當(dāng)前子幀數(shù)據(jù)并完成解資源映射過程。本文假設(shè)已經(jīng)完成NB-IoT系統(tǒng)的定時(shí)同步與頻偏估計(jì)及補(bǔ)償。解資源映射后的數(shù)據(jù)rj（i）（1≤i≤N，1≤j≤Rmax）定義為：

rj（i）=hj（i）sj（i）+nj（i）， H1

nj（i），H0（1）

其中：N表示當(dāng)前子幀DCI數(shù)據(jù)資源映射的RE數(shù);Rmax表示最大重復(fù)次數(shù)，由高層配置，表示搜索空間的時(shí)域大小;sj（i）表示在搜索空間中第j個(gè)子幀上DCI映射的第i個(gè)RE數(shù)據(jù);hj（i）～CN（0，σ2h）表示獨(dú)立同分布的信道增益;nj（i）～CN（0，σ2n）表示復(fù)加性高斯白噪聲。

將重復(fù)周期內(nèi)第1個(gè)子幀數(shù)據(jù)分別與第2、3、4子幀數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)計(jì)算，如式（2）所示：

Ct（0）=∑Ni=1rj（i）×rj+1（i）

Ct（1）=∑Ni=1rj（i）×rj+2（i）

Ct（2）=∑Ni=1rj（i）×rj+3（i）（2）

其中：t=（j-1）/Z」+1表示為從搜索空間內(nèi)重復(fù)周期的索引值，范圍為1≤t≤Rmax/Z。對(duì)重復(fù)周期t內(nèi)三個(gè)相關(guān)值使用“AND準(zhǔn)則”進(jìn)行合并，然后根據(jù)合并結(jié)果判斷當(dāng)前重復(fù)周期內(nèi)是否存在傳輸信號(hào)，即如式（3）、（4）所示：

Dt=Ct（0）≥η*Ct（1）≥η*Ct（2）≥η（3）

其中：“*”表示與運(yùn)算;η為一次相關(guān)閾值，設(shè)定方法見3.1節(jié)。

RPSFt∈H0， Dt=0

RPSFt∈H1，Dt=1（4）

若判斷RPSFt不存在信號(hào)數(shù)據(jù)，則按照步驟2進(jìn)行處理;否則執(zhí)行步驟3。這里設(shè)立一個(gè)索引值k表示在NPDCCH可能最小重復(fù)傳輸單元Rmax/8內(nèi)滿足RPSFt∈H1的個(gè)數(shù)，范圍為0≤k≤Rmax/（8·Z），初始化k=0。

步驟2 選擇下一個(gè)重復(fù)周期數(shù)據(jù)并重新步驟1操作，即令t=t+1。若下一個(gè)重復(fù)周期正好位于NPDCCH可能最小重復(fù)傳輸單元的起始，則重新初始化k=0。

步驟3 首先令k=k+1，然后對(duì)當(dāng)前重復(fù)周期t內(nèi)的4個(gè)子幀數(shù)據(jù)進(jìn)行合并，如式（5）所示：

rt（i）=∑tTj=Z·（t-1）+1αjrj（i）（5）

其中：αj為合并系數(shù)。進(jìn)而對(duì)合并數(shù)據(jù)rt（i）進(jìn)行解調(diào)和解擾處理，并保存解擾后數(shù)據(jù)Bt，k（i）。并判斷當(dāng)前k值是否為1，若是，則進(jìn)行步驟5，否則執(zhí)行步驟4。

步驟4 令[Bt，k（i）]k=1與Bt，k（i）進(jìn)行相關(guān)計(jì)算，如式（6）所示：

Pt=∑2Ni=1[Bt，k（i）]k=1×Bk（i）（6）

然后按照式（7）判斷當(dāng)前重復(fù)周期t，用RPSFt表示，是否存在信號(hào)數(shù)據(jù)，若是則按照步驟5進(jìn)行處理;否則執(zhí)行步驟2，重新對(duì)下一個(gè)重復(fù)周期進(jìn)行判斷：

RPSFt∈H0， Pt<φ

RPSFt∈H1，Pt≥φ （7）

其中：φ為二次相關(guān)閾值，設(shè)定方法見3.2節(jié)。

步驟5 對(duì)解擾數(shù)據(jù)進(jìn)行Viterbi譯碼，然后通過相應(yīng)的RNTI進(jìn)行CRC校驗(yàn)，若校驗(yàn)成功，則DCI盲檢成功;若失敗，則判斷是否搜索空間內(nèi)所有子幀數(shù)據(jù)均檢測(cè)結(jié)束，若是，說明此次DCI盲檢失敗;否則對(duì)下一個(gè)重復(fù)周期數(shù)據(jù)重新步驟1操作。

3 相關(guān)檢測(cè)算法參數(shù)設(shè)置

3.1 一次相關(guān)閾值η

由于NPDCCH固定使用QPSK調(diào)制，如圖4所示。

UE在解資源映射后，按照式（2）進(jìn)行相關(guān)計(jì)算，假設(shè)信道環(huán)境處于理想狀態(tài)，即數(shù)據(jù)未受噪聲等影響，相關(guān)結(jié)果為：

Cideal=N×[（±1/2）2+（±1/2）2]=N（8）

其中：N表示當(dāng)前子幀DCI數(shù)據(jù)資源映射的RE數(shù)，由于本文所提算法是基于NPDCCH重復(fù)傳輸?shù)那闆r，此時(shí)聚合等級(jí)為2，結(jié)合部署模式以及參考信號(hào)端口配置不同，N值大小范圍為100≤N≤160。

考慮到實(shí)際信道環(huán)境因素，式（2）中得到的實(shí)際相關(guān)值小于Cideal，則一次相關(guān)閾值η≤Cideal，這里用η=ρ1Cideal表示， ρ1為一次相關(guān)門限系數(shù)。為獲取系數(shù)ρ1的最佳取值范圍，結(jié)合實(shí)際的系統(tǒng)環(huán)境和仿真統(tǒng)計(jì)，分別針對(duì)N=100以及N=160兩種情況，對(duì)相同用戶的重復(fù)數(shù)據(jù)、不同用戶之間的數(shù)據(jù)、用戶與空數(shù)據(jù)以及空數(shù)據(jù)與空數(shù)據(jù)之前進(jìn)行相關(guān)仿真。其中N=100是在帶內(nèi)部署情況下，NRS端口數(shù)為2、CRS端口數(shù)為4、且LTE控制域占據(jù)3個(gè)OFDM符號(hào)時(shí)NPDCCH的映射RE數(shù);N=160是在獨(dú)立部署或者保護(hù)帶部署情況下，NRS端口數(shù)為1時(shí)NPDCCH的映射RE數(shù)。兩種情況下仿真結(jié)果分別如圖5（a）、（b）所示。從圖中可以看出，當(dāng)信道環(huán)境越好，同一用戶重復(fù)數(shù)據(jù)的相關(guān)值越趨于理想相關(guān)值Cideal;當(dāng)信道環(huán)境越差，同一用戶重復(fù)數(shù)據(jù)之間的相關(guān)值與不同用戶之間數(shù)據(jù)的相關(guān)值越相近。從理論上講，當(dāng)信噪比（Signal-to-Noise Ratio， SNR）越大，說明當(dāng)前信道環(huán)境越好，給數(shù)據(jù)帶來的噪聲影響就越小，同用戶的數(shù)據(jù)在重復(fù)傳輸過程中，相同數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性就隨著噪聲影響越小其相關(guān)性越大;而不同數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性卻恰恰相反，數(shù)據(jù)不相同，由于噪聲影響越小，數(shù)據(jù)之間的不相關(guān)性就越大，其相關(guān)值就會(huì)越小。

在4.1節(jié)性能仿真中可以獲知，在無相關(guān)檢測(cè)過程下當(dāng)SNR小于-13dB時(shí)NPDCCH檢測(cè)成功率幾乎為0，則這里ρ1選取SNR為-13情況下獲取，具體相關(guān)值如表1所示。

從表1中可以計(jì)算出：當(dāng)N=100時(shí)，0.21<ρ1<0.52;當(dāng)N=160，0.29<ρ1<0.63。因此本文所提算法中一次相關(guān)門限系數(shù)取值范圍設(shè)置為0.29<ρ1<0.52。

3.2 二次相關(guān)閾值φ

二次相關(guān)在經(jīng)過解調(diào)制與解擾之后進(jìn)行的相關(guān)檢測(cè)，在解調(diào)過程中，本文主要采用max-log-map算法[15]，對(duì)實(shí)部的數(shù)據(jù)和虛部的數(shù)據(jù)分別進(jìn)行解調(diào)。max-log-map算法的公式如式（9）所示，通過式（10）將其簡化，得到式（11）：

LLRi，yI=ln∑sI∈C1P（yI|sI）∑sI∈C0P（yI|sI）=ln∑sI∈C1e-|yI-sI|2σ2|H|2∑sI∈C0e-|yI-sI|2σ2|H|2（9）

ln∑iexi≈maxi（xi）（10）

d=1/2

DyI=-4dyI

DyQ=-4dyQ （11）

其中：實(shí)部和虛部的數(shù)據(jù)分別用yI和yQ表示，而解調(diào)后的實(shí)部和虛部分別用DyI和DyQ來表示。按照式（6）進(jìn)行相關(guān)計(jì)算，假設(shè)信道環(huán)境處于理想狀態(tài)，即數(shù)據(jù)未受噪聲等影響，相關(guān)結(jié)果為：

Pideal=N×（DyI×DyQ）=16d2N（8）

考慮到實(shí)際信道環(huán)境因素，式（6）中得到的實(shí)際相關(guān)值小于Pideal，則二次相關(guān)閾值φ≤Pideal，這里用φ=ρ2Pideal表示， ρ2為二次相關(guān)門限系數(shù)。與3.1節(jié)類似，為獲取系數(shù)ρ2的最佳取值范圍，結(jié)合實(shí)際的系統(tǒng)環(huán)境和仿真統(tǒng)計(jì)，分別針對(duì)N=100以及N=160兩種情況下進(jìn)行相關(guān)仿真，如圖6所示。

當(dāng)SNR為-13情況時(shí)，具體相關(guān)值如表2所示。

從表2中可以計(jì)算出，當(dāng)N=100時(shí)，0.14<ρ2<0.32;當(dāng)N=160，0.21<ρ2<0.36。因此本文所提算法中一次相關(guān)門限系數(shù)取值范圍設(shè)置為0.21<ρ2<0.32。

4 仿真結(jié)果及性能分析

本文仿真環(huán)境設(shè)置一次相關(guān)門限系數(shù)為ρ1=0.5，二次相關(guān)門限系數(shù)為ρ2=0.3，其他參數(shù)按照表3所示。

4.1 檢測(cè)性能分析與仿真

為分析比較本文所提盲檢測(cè)算法性能，本節(jié)將對(duì)窮舉搜索算法（ESA）、本文所提出的基于相關(guān)的檢測(cè)算法以及在窮舉搜索算法基礎(chǔ)上對(duì)每個(gè)NPDCCH重復(fù)周期使用合并的檢測(cè)算法進(jìn)行仿真，其中合并算法在仿真過程中采用等增益合并（Equal Gain Combining， EGC）。為后文敘述方便，后兩種檢測(cè)算法分別用CD-EGC、EGC表示。圖7給出了三種檢測(cè)算法在不同信道環(huán)境下，平均盲檢測(cè)成功率隨著信噪比（Signal to Noise Ratio，SNR）的變化曲線。從圖7（a）中可知，在AWGN信道條件下，SNR大于-4dB時(shí)三種算法的成功率均能達(dá)到0.98以上;SNR在-7～-4dB之間時(shí)，ESA的成功率明顯呈下降趨勢(shì)，而CD-EGC與EGC的成功率仍能保持0.98以上;當(dāng)SNR低于-7dB時(shí)，三種算法的性能雖然均呈下降趨勢(shì)。整體上看，CD-EGC與EGC相比ESA提高了大約2.5dB增益。從圖7（b）可以看出，在ETU-5信道條件[16]下，ESA的成功率在SNR低于-2dB時(shí)明顯呈下降趨勢(shì)，CD-EGC與EGC相比ESA提高了大約3.5dB的增益。

另外，通過比較圖7中CD-EGC與EGC兩條曲線可以發(fā)現(xiàn)，在AWGN與ETU5信道環(huán)境下兩種檢測(cè)算法性能基本相近。由于理論上相關(guān)檢測(cè)主要是通過重復(fù)傳輸數(shù)據(jù)的最大相關(guān)性盡可能排除空子幀以及其他用戶數(shù)據(jù)的干擾，以降低UE盲檢測(cè)次數(shù)，在兩個(gè)相關(guān)閾值的合理配置下，相關(guān)檢測(cè)并不影響UE的檢測(cè)性能，通過仿真驗(yàn)證，與理論分析一致。另外，相比ESA，本文所提算法中的合并譯碼過程總體提高了2.5～3.5dB性能增益。

4.2 復(fù)雜度分析與仿真

在搜索空間中用戶盲檢測(cè)次數(shù)越多，計(jì)算復(fù)雜度越高，因此本節(jié)通過平均盲檢次數(shù)作為衡量盲檢測(cè)算法的復(fù)雜度，其中經(jīng)過完整的CRC校驗(yàn)過程作為盲檢測(cè)1次。首先從理論上分析，假設(shè)高層配置的搜索空間大小為Rmax個(gè)子幀，實(shí)際重復(fù)數(shù)R=Rmax/8且位于搜索空間的最后R個(gè)子幀，則ESA在理論上盲檢次數(shù)在[7Rmax/8+1，Rmax]范圍之間區(qū)間;EGC是每一個(gè)NPDCCH重復(fù)周期合并檢測(cè)一次，因此盲檢測(cè)次數(shù)是ESA的1/4，其范圍在[7Rmax/32+1，Rmax/4]區(qū)間;而CD-EGC盲檢次數(shù)根據(jù)搜索空間內(nèi)其他用戶數(shù)據(jù)占用子幀資源情況而不定，若只考慮單用戶情況，則盲檢次數(shù)在[1，Rmax/32]范圍之間區(qū)間，多用戶情況下，最大盲檢次數(shù)趨近于EGC情況。表4所示為單用戶情況下，三種檢測(cè)算法的盲檢次數(shù)理論范圍。

圖9給出了在多用戶場景，EGC、CD-EGC、CD三種算法的平均盲檢次數(shù)隨信噪比的變化曲線。這里假設(shè)在搜索空間中存在8個(gè)NB-IoT終端的控制信息，每個(gè)UE所占時(shí)頻資源如圖8所示，其中設(shè)定UE6所占資源承載數(shù)據(jù)為待檢測(cè)控制數(shù)據(jù)。

從圖9中可以看出，處于AWGN信道下，針對(duì)ESA在SNR大于-5dB時(shí)，盲檢測(cè)次數(shù)開始從128開始呈下降趨勢(shì)，直到2dB趨于穩(wěn)定在113次;針對(duì)EGC在SNR大于-7dB

時(shí)，盲檢測(cè)次數(shù)開始從32開始呈下降趨勢(shì)，直到-2dB趨于穩(wěn)定在29次;針對(duì)CD-EGC在SNR大于-7dB時(shí)，盲檢測(cè)次數(shù)開始從14開始呈下降趨勢(shì)，直到-2dB趨于穩(wěn)定在11次。ETU5信道環(huán)境下情況類似。由此說明隨著SNR的提高，三種檢測(cè)算法的平均盲檢測(cè)次數(shù)均穩(wěn)定于各算法盲檢測(cè)次數(shù)范圍內(nèi)的最小值，即在檢測(cè)到實(shí)際DCI所在資源后，信道條件越好，檢測(cè)成功的概率越大，進(jìn)而檢測(cè)的次數(shù)越小，最好的情況是在實(shí)際DCI傳輸資源中第一個(gè)重復(fù)周期或者第一個(gè)子幀上就能解碼成功，后面重復(fù)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)不需要再進(jìn)行解碼。

另外，通過觀察CD-EGC曲線，其盲檢測(cè)次數(shù)在11到14范圍內(nèi)，其原因在于相關(guān)盲檢測(cè)算法是針對(duì)每個(gè)NPDCCH重復(fù)周期的子幀數(shù)據(jù)作出存在性判決，即利用NPDCCH連續(xù)重復(fù)傳輸?shù)奶攸c(diǎn)利用數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性縮小用戶盲檢測(cè)范圍。在仿真設(shè)置中，UE1與UE2重復(fù)傳輸?shù)淖訋瑪?shù)小于4，按照式（2）、（3）對(duì)當(dāng)前重復(fù)周期作三次相關(guān)可判決為并非當(dāng)前用戶所需信息;UE3與UE4在同一個(gè)最小傳輸塊Block3中，其重復(fù)傳輸次數(shù)R≥4，因此當(dāng)前用戶會(huì)將UE3所占資源誤當(dāng)作所需數(shù)據(jù)進(jìn)行2次CRC校驗(yàn);而UE4按照式（6）所示與Block3起始數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)檢測(cè)后判定為并非用戶所需數(shù)據(jù)，則不再進(jìn)行CRC校驗(yàn);UE5的重復(fù)傳輸次數(shù)RUE5=32，并且占據(jù)Block5/6資源，因此當(dāng)前用戶會(huì)進(jìn)行8次CRC校驗(yàn)。綜合上述分析，本文所提出的相關(guān)檢測(cè)算法在多用戶場景下，若其他用戶的控制信息重復(fù)傳輸次數(shù)大于等于4且正好占據(jù)最小傳輸塊Block的起始時(shí)頻資源時(shí)，當(dāng)前用戶則會(huì)在檢測(cè)過程中出現(xiàn)誤判現(xiàn)象，從而進(jìn)行信道譯碼以及CRC校驗(yàn)等解碼過程。極端情況下，CD-EGC盲檢次數(shù)會(huì)接近于EGC的盲檢次數(shù)。

總體來說，即使在多用戶場景下，相對(duì)于ESA，本文通過利用重復(fù)傳輸數(shù)據(jù)相關(guān)性進(jìn)行盲檢測(cè)的過程可至少降低75%的計(jì)算復(fù)雜度，并且隨著高層配置搜索空間Rmax配置越大，計(jì)算復(fù)雜度降低得越顯著。

5 結(jié)語

本文提出了一種基于相關(guān)檢測(cè)的低復(fù)雜度NPDCCH盲檢測(cè)算法，并對(duì)算法中兩個(gè)相關(guān)閾值進(jìn)行理論推導(dǎo)。該算法主要利用NPDCCH重復(fù)傳輸數(shù)據(jù)的最大相關(guān)性盡可能剔除空子幀以及其他用戶數(shù)據(jù)的干擾，以縮小當(dāng)前用戶的盲檢測(cè)范圍，達(dá)到降低計(jì)算復(fù)雜度的目的。另外，根據(jù)NPDCCH在一個(gè)重復(fù)周期傳輸數(shù)據(jù)完全相同的特點(diǎn)，在信號(hào)檢測(cè)過程中利用合并技術(shù)以提高檢測(cè)性能。通過仿真結(jié)果驗(yàn)證，本文所提算法不僅在檢測(cè)性能上相較于窮舉搜索算法有2.5～3.5dB增益，而且在計(jì)算復(fù)雜度上相較于窮舉搜索算法至少降低75%。

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This work is partially supported by the National Natural Science Foundation of China （61701063）， the National Science and Technology Major Project （2017ZX03001021-004）.

WANG Dan， born in 1981， Ph. D.， senior engineer. Her research interests include wireless communication system.

LI Anyi， born in 1994， M. S. candidate. Her research interests include mobile communication protocol in physical layer.

YANG Yanjuan， born in 1992， M. S. candidate. Her research interests include mobile communication protocol in physical layer.