0 引言

    物聯(lián)網(wǎng)(Internet of Things,，IoT)技術(shù)的快速發(fā)展催生了低功耗廣域(Low Power Wide Area，LPWA)技術(shù)的興起,，如LoRa(Long Rang),、Sigfox、INGE,、TELENSA等^[1-2],，但這些協(xié)議不能為已經(jīng)建立的無線局域網(wǎng)和廣域網(wǎng)提供服務(wù)，如WiFi,、ZigBee和LTE等^[3],。3GPP(3rd Generation Partnership Project)為支持超低復(fù)雜性和低吞吐量IoT應(yīng)用引入一種蜂窩系統(tǒng)的LPWA蜂窩解決方案——基于授權(quán)頻譜的窄帶物聯(lián)網(wǎng)(NarrowBand Internet of Things，NB-IoT)^[4-5],，其具有低成本,、低功耗、大連接,、廣覆蓋等優(yōu)點(diǎn),。本文通過對LTE與NB-IoT的差異性分析，得出要對窄帶隨機(jī)接入信道(NarrowBand Physcial Random Access Channel,，NPRACH)結(jié)構(gòu)^[6-9],、NPRACH Preamble^[10-11]等進(jìn)行全新的設(shè)計(jì)的緣由，并提出了一種基于二維離散傅里葉變換2-D FFT的到達(dá)時(shí)間(Time-of-Arrival，ToA)和殘留子載波偏移（Carrier Frequency Offset,，CFO）聯(lián)合估計(jì)算法,，然后用基于最大相關(guān)值的門限檢測法進(jìn)行仿真分析。

1 LTE與NB-IoT主要差異分析

    本節(jié)主要針對LTE與NB-IoT的能力差異及覆蓋等級要求帶來的技術(shù)變革進(jìn)行介紹分析,。

1.1 NB-IoT與LTE的能力差異對比

    類似智能水表等業(yè)務(wù),，除了具有數(shù)據(jù)量少、速率要求低,、傳輸時(shí)延不敏感,、終端數(shù)量多等特性外，NB-IoT還要求有高覆蓋能力,、滿足惡劣的環(huán)境,、終端成本低廉、待機(jī)時(shí)長等特性,。為此,，歸納NB-IoT與LTE的能力差異如表1所示。其中,，MCL(Maxmum Coupling Loss)為最大耦合損耗,。

1.2 覆蓋等級要求帶來的技術(shù)差異

    NB-IoT用信道窄帶化提升發(fā)射功率譜密度，并重復(fù)編碼和GAP機(jī)制以提升解碼成功率,。

    (1)窄帶化技術(shù)：在獨(dú)立部署的方式下,，NB-IoT下行帶寬僅為20 MHz的1/100，同等發(fā)射功率前提下,，功率譜密度提升約20 dB,。上行方向：單載波帶寬最小為3.75 kHz，比20 MHz的LTE終端發(fā)射功率譜密度提高約37 dB,。

    (2)重復(fù)編碼技術(shù)：為滿足NB-IoT覆蓋等級要求,，引入重復(fù)編碼技術(shù)，增加單次隨機(jī)接入成功率,。

    (3)GAP機(jī)制：在下行鏈路，NB-IoT采用獨(dú)有的DL GAP機(jī)制^[12],，在GAP時(shí)間段內(nèi)僅容許其他終端發(fā)送數(shù)據(jù),，以此保證了公平性以及資源利用率。在上行鏈路,，為抑制溫度變化導(dǎo)致晶振頻率偏移^[13],，產(chǎn)生數(shù)據(jù)傳輸效率降低的影響，NB-IoT引入了UL GAP,。利用GAP切換到下行鏈路,，通過NB-IoT下行信號同步跟蹤以及時(shí)頻偏補(bǔ)償^[6，14-15]。

2 NB-IoT NPRACH具體設(shè)計(jì)及分析

    在本節(jié)中,，對NB-IoT NPRACH的NPRACH信道結(jié)構(gòu)和隨機(jī)接入Preamble序列設(shè)計(jì)方案進(jìn)行了詳細(xì)的分析,。

2.1 信道結(jié)構(gòu)

    Preamble發(fā)送的最基本的單位為4個(gè)符號組，每個(gè)組由1個(gè)循環(huán)前綴（Cyclic Prefix,，CP）和5個(gè)完全相同的符號組成,，其結(jié)構(gòu)如圖1所示。

    由于每個(gè)符號組內(nèi)發(fā)送的信號都是相同的,，因此可以保證頻域上配置多條NPRACH信道時(shí)信道間的正交,，即無需在NPRACH信道之間配置保護(hù)帶寬。

    在NB-IoT中,，定義了兩種Preamble格式^[8],，如表2所示，這樣有利于小區(qū)覆蓋靈活性,。

    同時(shí),，Preamble支持Q次重復(fù)發(fā)送，其中Q的取值由協(xié)議棧無線資源控制(Radio Resource Control,，RRC)子層配置^[16],。當(dāng)Q大于1時(shí)，第一個(gè)子載波索引由UE在可用的子載波集合中隨機(jī)選擇,，其余的Q-1個(gè)4符號組的第一個(gè)符號組的子載波索引在第一個(gè)4符號組的第一個(gè)子載波索引基礎(chǔ)上增加一個(gè)隨機(jī)跳變量,。i^th符號組對應(yīng)的子載波索引如式(1)所示：

    通過計(jì)算可得，所有符號組均被限制在一個(gè)包含12個(gè)子載波NPRACH band內(nèi),，圖2給出了當(dāng)Preamble格式為1時(shí)4符號組的子載波分配示意圖,。

2.2 序列結(jié)構(gòu)

    窄帶物聯(lián)網(wǎng)前導(dǎo)序列設(shè)計(jì)完全摒棄了原有的設(shè)計(jì)方案，在所有符號組上都發(fā)送相同符號,，其所得到的波形是恒定的包絡(luò)線,，并且允許所有UE以高能效傳輸NPRACH信號，即使在完全飽和的功率放大器的情況下,，也不會有頻譜增生或誤差向量幅度（Error Vector Magnitude,，EVM)降級。

3 基于2-D FFT的接收端檢測算法

    在本節(jié)中采用最大相關(guān)值的門限檢測法,，并提出了基于2-D FFT執(zhí)行ToA和殘留CFO聯(lián)合估計(jì)的算法,。

3.1 基站接收的隨機(jī)接入前導(dǎo)碼信號

    對于基站檢測到的隨機(jī)接入信號，當(dāng)前符號組接收到第一個(gè)符號即當(dāng)ζ=1時(shí),，丟棄N_cp個(gè)采樣信號,，然后執(zhí)行FFT；對于剩余ζ>1的符號,，分別執(zhí)行FFT,。接收端的第m個(gè)符號組的第i個(gè)符號離散數(shù)字信號表示如式(3)所示：

3.2 (ToA，CFO)聯(lián)合估計(jì)

    假設(shè)在每個(gè)最基本的傳輸塊，即4個(gè)符號組里,，信道環(huán)境不變,。由此可以聯(lián)合估計(jì)ToA和殘留CFO如式(5)所示：

3.3 前導(dǎo)檢測

4 仿真實(shí)現(xiàn)及性能分析

    本節(jié)使用的仿真參數(shù)如表3所示。

    鏈路級仿真具體過程如下：

    (1)發(fā)射機(jī)在高層配置的NPRACH指示中選擇一個(gè)時(shí)頻資源和前導(dǎo)格式,，按照相關(guān)計(jì)算公式將生成的前導(dǎo)符號映射到OFDM資源網(wǎng)格上,。

    (2)發(fā)射機(jī)執(zhí)行逆FFT以獲得時(shí)域采樣信號并相應(yīng)地插入CP。

    (3)發(fā)射機(jī)通過對時(shí)域采樣進(jìn)行上變頻和濾波來生成隨機(jī)接入信號,。

    (4)結(jié)合發(fā)送功率用無線信道傳輸隨機(jī)接入信號,。

    (5)向信道添加白高斯噪聲用以模擬真實(shí)信道環(huán)境。

    (6)接收機(jī)對接收到的信號進(jìn)行濾波和下變頻采樣,。

    (7)對于前導(dǎo)碼中的每個(gè)接收到的符號組,，接收機(jī)丟棄CP采樣并對其余樣本執(zhí)行FFT。

    (8)接收機(jī)執(zhí)行聯(lián)合ToA和殘留CFO估計(jì),，并與預(yù)先設(shè)定的門限值比較確定前導(dǎo)碼的存在,。對于誤檢測試，由于接收機(jī)的輸入是高斯噪聲信號,，因此不需要上述步驟(1)～(4),。

    ToA Error估計(jì)的萊斯累計(jì)函數(shù)分布CDF見圖3。從圖3可以看出,，隨著覆蓋等級的增強(qiáng),，即環(huán)境越惡劣，估計(jì)的性能會有所降低,，但是3條曲線十分接近,，這說明在不同覆蓋等級下均有良好的估計(jì)性能。通過1萬次重復(fù)實(shí)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)分析,，得到相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)如表4所示,。

    表4總結(jié)了NPRACH設(shè)計(jì)在3種覆蓋等級下的FAP、MDP和在ToA[-2.5~2.5 μs]置信區(qū)間的概率,?？梢钥闯觯皩?dǎo)在極限覆蓋等級下依然滿足標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定的NPRACH的檢測性能要求,，即不高于1%的MDP和0.1%的FAP,。

    標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定，當(dāng)ToA Error不大于3.646 μs時(shí),，認(rèn)為估計(jì)正確。仿真結(jié)果表明,，ToA Error均在標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定范圍內(nèi),，且在[-2.5~2.5 μs]范圍內(nèi)的概率高于95%，具有非常高的置信水平。覆蓋等級增強(qiáng)使得ToA Error增加,，但其在[-2.5~2.5 μs]的置信范圍內(nèi)的降低幅度依然不超過3%,，相比與傳統(tǒng)的LTE系統(tǒng)，NB-IoT Preamble在ToA Error估計(jì)精準(zhǔn)度上放寬了要求,，因此,，即便在極限覆蓋等級下，依舊能夠滿足NB-IoT需求,。

5 結(jié)束語

    本文對比了傳統(tǒng)LTE系統(tǒng)與NB-IoT系統(tǒng)的主要差異,，并詳細(xì)介紹了基于單子載波組跳頻序列的NPRACH的設(shè)計(jì)方案及原理。通過本文提出的基于2-D FFT算法進(jìn)行了（ToA,，CFO）聯(lián)合估計(jì),，并采用最大相關(guān)值的門限檢測法進(jìn)行前導(dǎo)檢測。通過仿真,，分析FAP,、MDP，得出在該接收端檢測算法下,，NB-IoT系統(tǒng)在3個(gè)覆蓋等級下均能滿足標(biāo)準(zhǔn)提出的要求,，且具有良好的性能。優(yōu)良的接收端檢測算法能夠獲得更加精準(zhǔn)的ToA估計(jì),，提升檢測準(zhǔn)確率,，所以，NPRACH接收端檢測算法可能是未來工作中的重要研究點(diǎn),。

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作者信息:

李小文,，屈元遠(yuǎn),，周述淇，牟泓彥,，陳其榮

(重慶郵電大學(xué) 通信與信息工程學(xué)院,，重慶400065）