一种新的同频小区检测方法

为了提高频谱资源利用率,3GPP长期演进(LTE)在组网时通常采用同频组网的方式,但相邻小区之间因此会产生同频干扰问题。同频干扰加大了小区检测的难度,特别是当2个小区使用相同的主同步信号(PSS)时。在这种情况下,由于很难直接通过PSS估计出辅同步信号(SSS)所在位置的信道频域响应(CFR),因此极大降低了弱信号小区的检测成功率。为了解决该问题,本文提出一种同频干扰下的LTE小区检测的方法。所提方法首先对小区接收信号进行合理建模,通过求解方程组的方式估计出强信号小区的CFR,然后进行干扰抵消,之后进行弱信号小区的检测。仿真结果表明,所提方法能大幅提高弱信号小区的检测成功率,当信噪比(SNR)等于10 d B时,有70%的检测成功率;SNR等于20 d B时,有90%以上的成功率,相较普通小区检测法的50%有显著进步。

一种低复杂度的邻区MQAM调制方式盲识别算法

在多小区场景下,若要实现网络辅助干扰抵消(NAIC),需要首先获取邻小区信息(例如邻小区使用的调制方式等)。由于通过信令传输的方式会导致较大的系统开销,因此邻区信息的盲识别成为了第三代合作伙伴计划(3GPP)工作组及学术界研究的方向之一。目前调制方式的识别方法大多以高阶累积量作为特征统计量来进行识别。这些方法由于复杂度高、效率不佳且工程上较难实现,因此很少应用于实际系统。考虑到长期演进系统采用了3种正交振幅调制方式(QAM)进行调制,分别是正交相移键控(QPSK)、16QAM和64QAM,提出了一种低复杂度的基于星座图功率阚值的MQAM调制方式盲识别算法。所提算法具有较低的复杂度和较高的识别率。