技术领域
[0001] 本
发明涉及移动通信研发和测试领域，尤其涉及NB_IoT制式接收领域，具体是指一种NB_IoT系统中针对空口系统消息进行解析处理的方法。
背景技术
[0002]
物联网应用于生产和生活的方方面面，其业务对网络传输速率的需求不尽相同。高速率业务主要使用3G、4G技术，如监控摄像头等；中等速率业务主要使用GPRS技术，如POS机等。低速率业务目前还没有很好的蜂窝技术来满足，很多情况下只能使用GPRS技术勉
力支撑。随着物联网的发展，低速率业务渐渐成为蜂窝物联网未来主要的市场发展方向，业界将这一市场归纳为LPWAN(Low Power Wide Area Network)市场，即低功耗广域网。由于GPRS技术存在终端功耗高、
覆盖能力不足等问题，无法应对LPWAN市场需求。作为信息产业发展的第三次浪潮，物联网从概念兴起到运用，各行业不断在探索、挖掘其最大价值，为全球经济复苏提供技术动力。从技术层面看，作为全球范围内将广泛应用的新兴技术，NB-IoT具备上述特质，这些先天优势为无处不在的物联网终端接入提供了可能。
[0003] NB-IoT的物理层设计在E-UTRAN物理层的
基础上做了如下改动：每个NB-IoT载波只使用一个PRB；下行只支持E-UTRAN中的15kHz
子载波间隔；上行引入单子载波传输(single-tone transmission)，此时在15kHz子载波间隔的基础上，额外引入3.75kHz子载波间隔。在3.75kHz子载波间隔的情况下，窄带时隙(NB-slot)长度定义为2ms(同时E-UTRAN的subframe和frame概念不再适用)；上行引入多子载波传输(multi-tone transmission)，支持15kHz的子载波间隔；只支持常规CP，只支持FDD。UE只支持半双工方式，支持LTEin-band、LTEguard-band、standalone三种操作模式。
[0004] 当前使用的NB_IoT系统空口系统消息的解析方式是通过逆编码过程来实现的，这种方式在信道环境较好或者点对点之间直连的情况下，可以很好实现信道估计及数据还原，但是在空口传输情况下，存在空口
信号干扰信，道环境变差，由于传输信道的不稳定，仅仅逆向进行编码过程很难正确解出系统消息。本发明提供了一种复杂电磁环境下的NB_IoT系统空口系统消息的解析方法，采用带插值的信道估计，通过LMMSE信道估计和viterbi译码使之在传送数据受到噪声干扰的情况下，具有很好的还原和纠错性能。同时，降低了
采样速率，采用128点FFT，在满足应用需求的基础上加快了计算速度。在盲检系统
帧号时，利用冗余数据进一步进行解速率匹配，在满足使用较小的
硬件资源开销的前提下，提高了解码成功率，增强了
算法实现的实时性和实用性，具有较强的环境使用能力。
发明内容
[0005] 本发明的目的是克服了上述
现有技术的缺点，提供了一种满足实时性好、计算速度快、资源开销少、解码成功率高的NB_IoT系统中针对空口系统消息进行解析处理的方法。
[0006] 为了实现上述目的，本发明的NB_IoT系统中针对空口系统消息进行解析处理的方法如下：
[0007] 该NB_IoT系统中针对空口系统消息进行解析处理的方法，其主要特点是，所述的方法包括以下步骤：
[0008] (1)提取采样后的NPBCH基带数据，进行傅里叶变换得到频域数据；
[0009] (2)通过NRS进行信道估计，恢复发送端信号；
[0010] (3)进行解资源映射；
[0011] (4)根据天线端口号进行解层映射和预编码；
[0012] (5)通过QPSK调制，将每个复值符号解调为一对比特数据；
[0013] (6)进行解扰码计算；
[0014] (7)进行解速率匹配；
[0015] (8)进行维特比Viterbi译码；
[0016] (9)进行CRC校验。
[0017] 较佳地，所述的方法还包括以下步骤：
[0018] (10)解码MIB，获取信息，判断SIB1的
位置；
[0019] (11)提取NPDSCH基带数据，进行傅里叶变换得到频域数据；
[0020] (12)已知天线端口号，通过NRS进行信道估计，恢复发送端信号；
[0021] (13)依次进行步骤(3)至步骤(9)解码SIB1。
[0022] 较佳地，所述的步骤(1)具体包括以下步骤：
[0023] (1.1)以1.92MHz速率采样，去除循环前缀，提取子帧0上的基带数据，获取时域上完整的MIB数据及相关导频数据；
[0024] (1.2)进行128点的傅里叶变换，生成该子帧的频域数据。
[0025] 较佳地，所述的步骤(2)具体包括以下步骤：
[0026] (2.1)对天线端口号p＝2000或p＝2001进行盲检，初始化天线端口号为2000；
[0027] (2.2)计算天线端口号对应的NRS映射位置(k，l)，提取NRS信号，利用本地生成的NRS序列与接收数据中的NRS信号做信道估计；进行
最小均方误差估计，用得到的估计矩阵来恢复发送端信号。
[0028] 较佳地，所述的步骤(2.2)中计算最小均方误差估计信道矩阵，具体为：
[0029] 根据以下公式计算最小均方误差估计信道矩阵：
[0030]
[0031] 其中，HLMMSE是线性最小均方误差估计信道矩阵，Rhh是信道冲击响应
自相关矩阵，β是
星座图因子，SNR是平均
信噪比，I为单位矩阵，HLS是LS信道估计矩阵。
[0032] 较佳地，所述的步骤(3)具体包括以下步骤：
[0033] (3.1)剔除参考信号LTE-CRS和NRS占用的资源格，从资源格的位置(k，l)依次取出复值符号；
[0034] (3.2)对该帧位于NPBCH周期64帧中的第几个8帧进行盲检，令80ms子
块索引依次取值0到7；再除以80ms子块索引对应的系数θf(i)，得到100个复值符号。
[0035] 较佳地，所述的步骤(7)具体包括以下步骤：
[0036] (7.1)对200bit数据每50bit分为一组，根据步骤(3.2)设定的block，对前三组重新排列，组成正确顺序的150bit，进行解速率匹配；
[0037] (7.2)若该数据在CRC校验失败且CRC接近正确值，选取第四组50bit替代前3组的冗余数据，重新进行解速率匹配操作；否则，继续步骤(8)。
[0038] 较佳地，所述的步骤(8)具体包括以下步骤：
[0039] (8.1)对状态寄存器、状态转移寄存器和路径寄存器进行初始化；
[0040] (8.2)对初始状态后的每一个状态进行循环，计算该状态与前两个可能状态的汉明距离；
[0041] (8.3)比较并选出汉明距离更小一条路径，直到找出一条概率值最大的路径；
[0042] (8.4)对路径转移进行回溯，生成译码数据。
[0043] 较佳地，所述的步骤(10)具体包括以下步骤：
[0044] (10.1)从MIB中提取系统帧号、部署方式和SIB1的部署信息，获取SIB1在2560ms内的重复次数、含SIB1信息的起始帧号、子帧内从第几个符号开始、SIB1传输块的bit长度等信息，并且计算当前读的数据含几组可解码SIB1的数据；
[0045] (10.2)取一组完整的数据开始解码，判断本次CRC校验是否通过，如果是，则成功解码；否则，取下一组数据解码SIB1。
[0046] 采用了本发明的NB_IoT系统中针对空口系统消息进行解析处理的方法，采用带插值的信道估计，通过LMMSE信道估计和viterbi译码使之在传送数据受到噪声干扰的情况下，具有很好的还原和纠错性能。同时，降低了采样速率，采用128点FFT，在满足应用需求的基础上加快了计算速度。盲检系统帧号时，对于CRC校验值接近正确的信号，采用冗余数据重新进行解速率匹配，平衡了使用较小的硬件资源开销和更大程度的解码成功率，并且在任一80ms子块上任一帧上上独自解码出MIB消息，增强了算法实现的实时性和实用性，具有较强的环境使用能力。
附图说明
[0047] 图1为本发明的NB_IoT系统中针对空口系统消息进行解析处理的方法的
流程图。
[0048] 图2为本发明使用不同天线端口的NRS时频资源映射图。
[0049] 图3为本发明的MIB消息解析示意图。
[0050] 图4为本发明的MIB的空口解析应用示意图。
具体实施方式
[0051] 为了能够更清楚地描述本发明的技术内容，下面结合具体
实施例来进行进一步的描述。
[0052] 本发明的该NB_IoT系统中针对空口系统消息进行解析处理的方法，其中包括以下步骤：
[0053] (1)提取采样后的NPBCH基带数据，进行傅里叶变换得到频域数据；
[0054] (1.1)以1.92MHz速率采样，去除循环前缀，提取子帧0上的基带数据，获取时域上完整的MIB数据及相关导频数据；
[0055] (1.2)进行128点的傅里叶变换，生成该子帧的频域数据；
[0056] (2)通过NRS进行信道估计，恢复发送端信号；
[0057] (2.1)对天线端口号p＝2000或p＝2001进行盲检，初始化天线端口号为2000；
[0058] (2.2)计算天线端口号对应的NRS映射位置(k，l)，提取NRS信号，利用本地生成的NRS序列与接收数据中的NRS信号做信道估计；进行最小均方误差估计，用得到的估计矩阵来恢复发送端信号；
[0059] (3)进行解资源映射；
[0060] (3.1)剔除参考信号LTE-CRS和NRS占用的资源格，从资源格的位置(k，l)依次取出复值符号；
[0061] (3.2)对该帧位于NPBCH周期64帧中的第几个8帧进行盲检，令80ms子块索引依次取值0到7；再除以80ms子块索引对应的系数θf(i)，得到100个复值符号；
[0062] (4)根据天线端口号进行解层映射和预编码；
[0063] (5)解QPSK调制，将每个复值符号解调为一对比特数据；
[0064] (6)进行解扰码计算；
[0065] (7)进行解速率匹配；
[0066] (7.1)对200bit数据每50bit分为一组，根据步骤(3.2)设定的block，对前三组重新排列，组成正确顺序的150bit，进行解速率匹配；
[0067] (7.2)若该数据在CRC校验失败且CRC接近正确值，选取第四组50bit替代前3组的冗余数据，重新进行解速率匹配操作；否则，继续步骤(8)。
[0068] (8)进行维特比Viterbi译码；
[0069] (8.1)对状态寄存器、状态转移寄存器和路径寄存器进行初始化；
[0070] (8.2)对初始状态后的每一个状态进行循环，计算该状态与前两个可能状态的汉明距离；
[0071] (8.3)比较并选出汉明距离更小一条路径，直到找出一条概率值最大的路径；
[0072] (8.4)对路径转移进行回溯，生成译码数据；
[0073] (9)进行CRC校验；
[0074] (10)解码MIB，获取信息，判断SIB1的位置；
[0075] (10.1)从MIB中提取系统帧号、部署方式和SIB1的部署信息，获取SIB1在2560ms内的重复次数、含SIB1信息的起始帧号、子帧内从第几个符号开始、SIB1传输块的bit长度等信息，并且计算当前读的数据含几组可解码SIB1的数据；
[0076] (10.2)取一组完整的数据开始解码，判断本次CRC校验是否通过，如果是，则成功解码；否则，取下一组数据解码SIB1；
[0077] (11)提取NPDSCH基带数据，进行傅里叶变换得到频域数据；
[0078] (12)已知天线端口号，通过NRS进行信道估计，恢复发送端信号；
[0079] (13)依次进行步骤(3)至步骤(9)解码SIB1。
[0080] 作为本发明的优选实施方式，所述的步骤(2.2)中计算NRS映射位置(k，l)，具体为：
[0081] 根据以下公式计算NRS映射位置(k，l)：
[0082] k＝6m+(v+vshift)mod6
[0083]
[0084] 其中，l是一个时隙中的OFDM符号索引，k是频域上的子载波索引，p是对应的天线端口号，m为0，1。v+vshift的取值主要与小区ID有关，表示不同小区在频域上的偏移。
[0085] 作为本发明的优选实施方式，所述的步骤(2.2)中最小均方误差估计信道矩阵计算公式如下：
[0086]
[0087] 其中，HLMMSE是线性最小均方误差估计信道矩阵，Rhh是信道冲击响应自相关矩阵，β是星座图因子(QPSK，β＝1；16QAM，β＝17/9)，SNR是平均信噪比，I为单位矩阵，HLS是LS信道估计矩阵。
[0088] 作为本发明的优选实施方式，所述的步骤(4)中解层映射和预编码后的复值符号d(0)，具体根据以下公式计算：
[0089] 对于天线端口2000：
[0090]
[0091] 对于天线端口2001：
[0092]
[0093] 其中，y(i)输出，且y(i)＝[y(0)(i) y(1)(i)]T，
[0094] 作为本发明的优选实施方式，所述的步骤(6)中进行解扰码计算，具体为：
[0095] 根据以下公式进行解扰码计算：
[0096]
[0097] 其中， 为调制后的bit，b(i)为解扰后的bit，c(i)为加扰bit。
[0098] 本发明的具体实施方式中，可用于NB_IoT系统空口信号求取系统消息的算法中，涉及到移动通信研发和测试领域。针对NB_IoT系统空口解析系统消息的问题，
抽取包含NPBCH信道数据的基带数据,通过128点傅里叶变换转换到频域，并通过NRS与本地产生的NRS数据进行信道估计，在信道均衡后及相关处理后，还原出NPBCH发送端信号。然后通过解资源映射、解预编码和层映射、解调制、解扰码、解速率匹配、viterbi译码、去扰码和CRC校验等过程，获得正确的34比特MIB数据。接下来，根据接收到的MIB信息进一步求解NPDSCH信道的SIB1消息,先确定SIB1所在的时频位置，获得SIB1的基带数据并通过傅里叶变换转换到频域，通过NRS进行信道估计及均衡，得到NPDSCH发送端信息，再经过解资源映射、解预编码和层映射、解调制、解扰码、解速率匹配、viterbi译码、CRC校验，从而获取SIB1消息。本发明提供了一种在空口复杂电磁环境下可以准确、快速检索系统消息的方法。
[0099] 本发明的NB_IoT系统中针对空口系统消息进行解析处理的方法，其中，包括以下步骤：
[0100] 1)小区搜索后，完成了小区与基站的时频同步，也知道了小区ID和该帧在8帧内的位置。此时提取采样后子帧0上的基带数据，以保证可以获取时域上完整的MIB数据及相关导频数据，进行128点的傅里叶变换，生成该子帧的频域数据。
[0101] 2)用NRS做信道估计，恢复发送端信号。NRS在资源格上的映射位置与天线端口号、小区ID等有关。NRS映射位置(k,l)参考公式(1)：
[0102]
[0103] 其中l是一个时隙中的OFDM符号索引，k是频域上的子载波索引，对于常规CP，p是对应的天线端口号。v+vshift的取值主要与小区ID有关，表示不同小区在频域上的偏移。在天线端口未知情况下，对天线端口号p＝2000或p＝2001进行盲检，初始化天线端口号为2000。根据假设的天线端口，选取对应位置的NRS和本地生成的NRS信来进行信道估计。
[0104] 为了获取整个NPBCH时频资源格的信道估计，以复数点除的方法获取子帧0上NRS所在资源格的信道冲击响应，通过行间信道冲击响应的线性插值以及符号间的信道冲击响应的线性插值，形成完整的NPBCH信道估计矩阵，再进行最小均方误差估计，以此来恢复发送端NPBCH数据。最小均方误差估计信道矩阵计算参考公式(2)：
[0105]
[0106] 其中，HLMMSE是线性最小均方误差估计信道矩阵，Rhh是信道冲击响应自相关矩阵，β是星座图因子(QPSK，β＝1；16QAM，β＝17/9)，SNR是平均信噪比，I为单位矩阵，HLS是LS信道估计矩阵。
[0107] 3)解资源映射。解资源映射时，首先剔除参考信号LTE-CRS和NRS占用的资源格，并且去掉前三个OFDM符号和参考信号占用的资源格，其中计算参考信号的位置时，假设CRS的天线端口0-3都存在，假设NB-IoT的天线端口0和1都存在，并且计算CRS的
频率偏移vshift时用 代替 然后按照先k后l增加的顺序从第4个符号开始从(k,l)依次取出复值符号。解码SIB1时，由于天线端口数量和天线端口号已知，符号开始的位置已知，直接剔除参考信号LTE-CRS和NRS占用的资源格，并从第1个符号或第四个符号开始依次取出复值符号。
[0108] MIB在NPBCH信道传输，NPBCH信道数据传输周期为64帧，一条MIB信息在速率匹配后输出1600bit数据，然后分为8个等长的可自解码的子块，每个子块200bit，映射到64帧中满足SFNmod8＝0的帧，接下来的7帧复制该帧的数据。因此对该帧位于NPBCH周期64帧中的第几个8帧进行盲检，令80ms子块索引依次取值0到7；再除以假设的80ms子块索引对应的系数θf(i)，得到100个复值符号。
[0109] 4)解预编码和层映射。NPBCH最多使用2个天线端口，可能使用天线端口2000和2001。当采用1个天线端口时，可以看作信号直接传输。当采用2个天线端口时，采用传输分集方式。输出为y(i)＝[y(0)(i) y(1)(i)]T，则解预编码和层映射后的复值符号d(0)可参考公式(3)和(4)。含SIB1的NPDSCH和NPBCH使用相同的天线端口。
[0110] 对于天线端口2000：
[0111]
[0112] 对于天线端口2001：
[0113]
[0114] 其中，
[0115] 5)解调制。解QPSK调制，每两个复值符号解调为一对比特数据 转化关系如下面表格。
[0116]
[0117] 6)解扰码。产生1600bit的伪随机加扰序列，根据步骤3)假设的该帧位于NPBCH周期中的第几个80ms子块，选取其中的第几个200bit进行解扰。解SIB1时，根据位于周期内的第几次重复进行解绕。解扰公式参考公式(5)。
[0118]
[0119] 其中， 为调制后的bit，b(i)为解扰后的bit，c(i)为加扰bit。
[0120] 7)解速率匹配。对解扰后的200bit，根根据步骤3)假设的该帧位于NPBCH周期中的第几个80ms子块，调整解扰后的每50bit的位置，取出正确顺序的150bit，进行解速率匹配。计算NULL符号的位置并插入NULL符号，随后按列放入32列的矩阵，进行反列间置换后按行取出，数据分离后得到3组50bit的数据用于解信道编码。若该数据在CRC校验后失败且CRC接近正确值，选取第4组50bit替代前3组中某一组的冗余数据，重新进行解速率匹配操作，以提高解码成功率。
[0121] 8)维特比Viterbi译码。通过viterbi算法译码，得到约束长度为7，码率1/3的咬尾卷积编码前的50bit数据。解码思想是找到基于接收序列的最大似然译码。对状态寄存器、状态转移寄存器、路径寄存器进行初始化，针对初始状态后的每一个状态进行循环，计算该状态与之前的两个可能状态的汉明距离，比较选出汉明距离更小一条路径，直到找出一条概率值最大的路径，最后对此路径转移进行回溯，生成译码数据。viterbi译码可实现较好的纠错能力。
[0122] 9)进行CRC校验。50bit数据中含34bitMIB数据和16bit的CRC校验数据，并且16位校验bit被不同扰码序列加扰。首先根据之前假定的天线端口的数量，选择不同的扰码，对CRC校验bit进行去扰码操作。若步骤2)假设的天线端口号为2000，此时天线端口数量依次选择1个和2个进行解扰码；若步骤2)假设的天线端口号为2001，此时天线端口数量只需选择1个进行解扰码。解扰公式可参考公式5)。然后用解扰后的16位CRC数据来判断数据是否解码正确，即通过判断多项式
[0123] a0DA+15+a1DA+14+...+aA-1D16+p0D15+p1D14+...+p14D1+p15是否能被16位多项式gCRC16(D)＝[D16+D12+D5+1]除尽。若余数为0，则通过校验，成功解码34位MIB数据。
[0124] NB_IoT系统空口系统消息解析方法，在所述步骤9)之后还包括：一种NB_IoT系统空口PDSCH信道SIB1系统消息解析方法，其中，包括以下步骤：
[0125] 10)解码MIB，获取信息，判断SIB1的位置。从MIB中提取系统帧号、部署方式和SIB1的部署等信息。获取SIB1在2560ms内的重复次数、含SIB1信息的起始帧号、子帧内从第几个符号开始、SIB1传输块的bit长度等信息，并且计算当前读的数据含几组可解码SIB1的数据；取一组完整的数据开始解码。若本次CRC校验未通过，则取下一组数据解码SIB1；
[0126] 11)提取NPDSCH基带数据，进行傅里叶变换得到频域数据；
[0127] 12)已知天线端口号，通过NRS进行信道估计，恢复发送端信号。此时天线端口数量和天线端口号已知，直接根据盲检出的天线端口号进行信道估计；
[0128] 13)依次进行步骤(3)至步骤(9)解码SIB1。
[0129] 采用了本发明的NB_IoT系统中针对空口系统消息进行解析处理的方法，采用带插值的信道估计，通过LMMSE信道估计和viterbi译码使之在传送数据受到噪声干扰的情况下，具有很好的还原和纠错性能。同时，降低了采样速率，采用128点FFT，在满足应用需求的基础上加快了计算速度。在盲检系统帧号时，利用冗余数据进一步进行解速率匹配，在满足使用较小的硬件资源开销的前提下，提高了解码成功率，增强了算法实现的实时性和实用性，具有较强的环境使用能力。
[0130] 在此
说明书中，本发明已参照其特定的实施例作了描述。但是，很显然仍可以作出各种
修改和变换而不背离本发明的精神和范围。因此，说明书和附图应被认为是说明性的而非限制性的。
