0 引言

    當前LTE-Advanced系統(tǒng)架構(gòu)趨于扁平化，以往的幀定時同步方案已不再適合LTE-Advanced系統(tǒng),，因此,，需要尋找一種新的幀定時同步實現(xiàn)方案。本文將該算法分成3個步驟：粗定時同步和小區(qū)組內(nèi)ID號檢測、精定時同步,、幀同步和小區(qū)組ID號檢測,。由于定時同步需進行FFT運算以及相關(guān)運算，這樣劃分能夠利用粗定時同步迅速地找到PSS的大致位置,，縮小精定時同步的檢測范圍,，很大程度上減少了精定時同步的計算量，并且加快幀定時同步過程的完成,。

    本文通過ASIC設(shè)計方案與傳統(tǒng)的FPGA處理相比,，得出ASIC設(shè)計更適合于對實時性和可靠性要求高的大規(guī)模復雜的信號處理系統(tǒng)，并且在面積和功耗上也有很大優(yōu)勢,，可保證良好地適用于LTE_A用戶終端,。

1 相關(guān)算法研究

1.1 粗定時同步和小區(qū)組內(nèi)ID號檢測

    粗定時同步是為了迅速地找到主同步信號(Primary Synchronization Signal，PSS)的大致位置并獲得小區(qū)組內(nèi)標識(Identity,，ID)號以便確定PSS的滑動范圍,，因此從減少計算量、方便實現(xiàn)等因素考慮,，決定采用基于接收PSS對稱性相關(guān)的粗定時同步方案[1],。

PSS在時頻域均具有對稱性，能夠在接收端利用該特性檢測PSS,。該方案的具體步驟是：接收半幀的數(shù)據(jù)（假設(shè)這半幀的數(shù)據(jù)中含有一個完整的PSS），以第1個數(shù)據(jù)點為起點,，依次取出長度為2 048的數(shù)據(jù),，用r(n)表示，并將r(n)分成兩個部分,。對這兩部分數(shù)據(jù)做滑動相關(guān)運算,，運算結(jié)果的最大值所在位置就是PSS的大致位置，如式(1)所示^[2]：

其中,，N表示相關(guān)窗長度,，即半個OFDM符號長度，當降采樣率設(shè)成1/16時,，N取64,。獲得的PSS大致位置為：

    對該粗定時同步方案進行Matlab仿真，設(shè)置的仿真條件為：高斯白噪聲信道,，信噪比為-10 dB,，普通CP，定時偏移設(shè)為0,，頻偏設(shè)為2 000 Hz,，發(fā)送信號中PSS采用的為1。仿真圖如圖1所示。

    從上圖可看出,，最大值的橫坐標是2 333,，通過換算得到在接收數(shù)據(jù)中的位置是35 280。PSS的實際位置為35 265,，仿真結(jié)果與它差了15個點,。由于進行了降采樣處理，采樣率為1/16,，15個點的誤差可以接受,。

    該方案在找到PSS的大致位置后，最大值所在的組所對應(yīng)的即為接收PSS的根指數(shù),，通過u與的一一對應(yīng)關(guān)系^[2],，可以得到的值。

1.2 精定時同步

    為滿足同步精度要求,，需要在粗定時同步的基礎(chǔ)上進行精定時同步來縮小查找范圍,。本文采用基于接收PSS與本地PSS相關(guān)的算法^[3]進行精定時同步。首先,，由粗定時同步得到的在本地生成頻域PSS,，再通過快速傅里葉反變換運算(Inverse Fast Fourier Transform，IFFT)變換到時域上,。然后在d的左右各64個點范圍內(nèi),，即[d×16-64，d×16+63],，直接與降采樣前的時域接收數(shù)據(jù)進行滑動相關(guān),，最大值所在的位置即精定時同步的位置。相關(guān)函數(shù)由下式所示^[3]：

    對精定時同步進行Matlab仿真,，設(shè)置的仿真條件為：高斯白噪聲信道,，信噪比為-10 dB，普通CP,，定時偏移設(shè)為0,，頻偏設(shè)為2 000 Hz，發(fā)送信號中PSS采用的為1,。仿真圖如圖2所示,。

    從上圖可看出，最大值的橫坐標是63,，與實際的位置相符,。

1.3 幀同步和小區(qū)組ID號檢測

    通過定時同步可以找到PSS的精確位置，但是不能判斷當前接收數(shù)據(jù)屬于前半幀還是后半幀（子幀0或者子幀5）^[5],。因此需要通過檢測輔同步信號（Second Synchronization Signal,，SSS）來完成幀同步,，并獲得。為了降低復雜度,、減少計算量,，決定采用解擾的辦法獲取SSS生成式^[1]中的參數(shù)m₀和m₁，根據(jù)m₀和m₁與的一一對應(yīng)關(guān)系,，得到小區(qū)ID組號,。

    常用的解擾檢測算法有相干檢測算法與非相干檢測算法，本文采用相干檢測算法^[4],。此算法的原理如下：

    將時域接收PSS通過FFT變換成頻域PSS,，用R_pss(k)表示，并生成本地頻域PSS,，用T_pss(k)表示,。當信道的相干時間大于4個OFDM符號長度時，能夠算出信道沖激響應(yīng)的估計值：

其中,，i=0,，1，…,，30,，M表示分段相關(guān)時的分段數(shù)，N_M表示每段中的數(shù)據(jù)長度,，這里假設(shè)M=4,。

2 ASIC設(shè)計與實現(xiàn)

2.1 結(jié)構(gòu)說明

    本文所設(shè)計的幀定時同步模塊的硬件結(jié)構(gòu)如圖3所示，由4個部分組成：接口模塊,、存儲器模塊,、控制模塊和運算模塊。

    圖3中,，regif模塊采用通用的ZSP總線接口，對模塊相關(guān)功能所需參數(shù)進行設(shè)置,，并能查詢該模塊的運行狀態(tài),；mem模塊實現(xiàn)ZSP總線和運算模塊對存儲器資源的讀寫，包含輸入與輸出存儲器,。

2.2 運算(core)模塊

    本模塊主要分為FFT模塊,、產(chǎn)生本地PSS或SSS序列模塊、最大值查找模塊,、PSS沖激響應(yīng)計算模塊和m₀/m₁估計模塊,。

2.2.1 FFT模塊

    本模塊支持的運算點數(shù)分為128點、256點,、512點,、1 024點和2 048點,。FFT運算完成后，找出最大值以及歸一化因子并輸出,。同時采用八路并行的方式來設(shè)計,。八路并行結(jié)構(gòu)就是在并行迭代結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，把并行迭代結(jié)構(gòu)中每一級的全并行改成八路并行,，減少了并行單元的數(shù)量,，從而降低芯片的面積^[6]。

2.2.2 產(chǎn)生本地PSS或SSS序列模塊

    本模塊能夠根據(jù)不同的需要產(chǎn)生本地頻域或時域同步序列,。首先根據(jù)配置的小區(qū)ID組號和小區(qū)組內(nèi)ID號,，和PSS序列或者SSS序列生成公式，產(chǎn)生62點頻域的PSS或SSS序列,。

2.2.3 最大值查找模塊

    本模塊能夠查找到輸入數(shù)據(jù)中的主峰值以及兩個次主峰值,，并能夠查找到每個主峰值周圍的3個輔助峰值。每個主峰值至少間隔128個點,。以輸入數(shù)據(jù)長度為2 048點為例,，首先找出第1個點到第2 048個點的最大值和所在的位置并記錄。然后,，取當前峰值左右共128個（可配）長度位置之后開始讀取,，左右各讀取18個（可配）數(shù)據(jù)進行對比，找出3個最大值作為輔峰值,，記錄這3個輔峰值的大小及位置,。接下來，將該主峰值以及左右各128點數(shù)據(jù)清零,，開始查找第二個主峰值,，后續(xù)以此類推。

2.2.4 PSS沖擊響應(yīng)計算模塊

    本模塊輸入數(shù)據(jù)長度固定為128點,，為接收到的時域PSS序列,，每點數(shù)據(jù)虛實各占16 b。輸入數(shù)據(jù)首先進行FFT運算,，得到頻域的128點PSS序列,，并提取出其中的62點PSS序列。根據(jù)配置的小區(qū)組內(nèi)ID號和PSS序列生成公式,，產(chǎn)生62點本地的頻域PSS序列,。將接收的PSS序列與本地PSS序列進行相關(guān)運算，得到PSS序列的沖激響應(yīng),。此沖激響應(yīng)信號為62點32 b數(shù)據(jù),，實部16 b，虛部16 b,。

2.2.5 m₀估計模塊

    本功能模塊輸入數(shù)據(jù)長度固定為128點,，為接收到的時域SSS序列,，每點數(shù)據(jù)大小為32 b，虛實各占16 b,。輸入數(shù)據(jù)進行FFT運算后,，得到頻域的128點從END狀態(tài)跳轉(zhuǎn)到IDLE狀態(tài)。提取出其中的62點SSS序列,，得到偶數(shù)位置上的數(shù)據(jù)R_sss(2k),。然后，根據(jù)配置的小區(qū)組內(nèi)ID號M=m₀-m₁,，生成解擾序列c₀(k),，對進行解擾。

2.2.6 m1估計模塊

2.3 控制模塊

    本文所設(shè)計的控制模塊使用有限狀態(tài)機(Finite Status Machine,，F(xiàn)SM)來進行實現(xiàn),。控制模塊的FSM跳轉(zhuǎn)如圖4所示,。

    (1)IDLE狀態(tài)：模塊未啟動時均處于該狀態(tài),，當模塊的啟動信號start有效時，從IDLE狀態(tài)跳轉(zhuǎn)到PARA狀態(tài),。

    (2)PARA狀態(tài)：進入此狀態(tài)后,，并且para_en有效時，模塊會從參數(shù)寄存器讀取對應(yīng)功能的參數(shù)配置值,。當參數(shù)讀取完成后,，拉高para_finish信號，指示參數(shù)讀取已經(jīng)完成,，從PARA狀態(tài)跳轉(zhuǎn)到PROC狀態(tài),。

    (3)PROC狀態(tài)：進入此狀態(tài)后，并且 meas_en有效時,，進行模塊具體功能的運算,。當運算完成后，拉高proc_finish信號,，指示運算已經(jīng)完成,，從PROC狀態(tài)跳轉(zhuǎn)到END狀態(tài)。

    (4)END狀態(tài)：進入此狀態(tài)后,，表明外部配置的功能任務(wù)已經(jīng)完成,，拉高cell_finish信號,，從END狀態(tài)跳轉(zhuǎn)到IDLE狀態(tài),。

3 實驗部分

3.1 仿真驗證

3.1.1 m0值估計功能仿真結(jié)果

    從圖5可以看出，本次仿真沒有使能中斷,，因此只能不斷讀取中斷標志寄存器的值,，直到中斷標志寄存器置位,，才能判斷該模塊運行已經(jīng)結(jié)束，然后再從存儲器中讀取輸出數(shù)據(jù),，并比較輸出數(shù)據(jù)的正確性,。對比結(jié)果表明，該功能能夠達到預(yù)期的目標,。

3.1.2 m1值估計功能仿真結(jié)果

    從圖6可以看出,，在運行m1值估計功能之前，首先運行了存儲器清零功能,。在模塊完成了存儲器清零功能之后,，將需要進行m1值估計的輸入數(shù)據(jù)存入存儲器中，然后對參數(shù)寄存器和控制寄存器進行配置,，并啟動模塊工作,。模塊運行結(jié)束后，正常產(chǎn)生中斷信號,。仿真結(jié)束后的數(shù)據(jù)對比表明,，該功能能夠達到預(yù)期的目標。

3.2 邏輯綜合

    本文采用了Design Compiler綜合工具對所設(shè)計模塊進行邏輯綜合,，它能夠?qū)TL代碼轉(zhuǎn)換成門級網(wǎng)表,，并且產(chǎn)生相應(yīng)的延時文件。

    從圖7和圖8能得出：本設(shè)計綜合后的邏輯面積是1 302 392.271 666 μm²,，總功率是51.291 1 mW,。

4 結(jié)論

    實驗表明，本文設(shè)計的實現(xiàn)方案能夠快速準確實現(xiàn)定時同步,、幀同步和小區(qū)ID號檢測等功能,，經(jīng)過驗證、綜合后,，本設(shè)計可作為一個成熟的IP核,，并可移植到含有幀定時同步功能的ASIC芯片中。

參考文獻

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