一种基于压缩采样的定时同步方法、装置及系统的制作方法
【专利摘要】本发明提供一种基于压缩采样的定时同步方法、装置及系统，通过发送端设备获取初始同步序列；再由发送端设备对所述初始同步序列进行稀疏化处理，获得待压缩感知序列，所述待压缩感知序列满足压缩感知条件；所述发送端设备根据观测矩阵对所述待压缩感知序列进行观测压缩，获得同步序列；最终，所述发送端设备将所述同步序列通过信道发送给接收端。从而利用压缩感知技术采样率低的优点，有效缩短同步序列的长度，从而减少了对频谱资源的消耗，提高了系统的频谱效率。并且，由于本方法发挥了压缩感知技术抗噪声能力强的优点，本方法具有比传统定时同步方法更强的抗噪声能力。
【专利说明】
一种基于压缩采样的定时同步方法、装置及系统
技术领域
[0001] 本发明涉及通讯技术领域，尤其涉及一种基于压缩采样的定时同步方法、装置及 系统。
【背景技术】
[0002] 无线通信技术的发展极大地影响了人们的生活，长期演进（Long Term Evolution，简称:LTE)网络已经在我国大规模商用。定时同步的性能决定着无线通信系统 的传输效率和传输可靠性，良好的定时同步估计对于通信系统有着非常重要的作用。正交 频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,简称：0FDM)技术是一种多载 波通信技术，通过一些相互正交的子载波并行传输数据，具有频谱利用率高，抗多径衰落能 力强等优点，0FDM技术成为当前4G通信技术中的核心技术。0FDM技术中子载波完全相互正 交，时间偏差将破坏各子载波之间的正交性，因此，CFDM技术对时偏非常敏感，定时同步的 性能对0FDM系统显得尤为重要，定时同步估计成为了 0FDM技术中最为核心的问题之一。
[0003] 当前，基于前导的定时同步估计方法是通信系统中进行定时同步估计的常用方 法，利用前导进行定时同步估计的方法都存在一些共同的问题：1.前导作为一种用于定时 同步的辅助序列，本身并不传送有效数据信息，且前导越长，同步自相关估计的性能越好， 这与频带资源的消耗形成了一个尖锐的矛盾。2.随着信道中噪声的增大，同步序列之前的 相关性降低，同步自相关峰的峰值显著降低，由于信道中的噪声无法估测，无限降低自相关 峰检测的阈值脱离实际，同步自相关峰在复杂的信道中表现出严重的不稳定性。这大大降 低了定时同步估计的可靠性，影响了无线通信系统的性能。
【发明内容】
[0004] 本发明提供一种基于压缩采样的定时同步方法、装置及系统，用于有效缩短同步 序列的长度，从而减少了对频谱资源的消耗，提高了系统的频谱效率。
[0005] 本发明第一个方面提供一种基于压缩采样的定时同步方法，包括：
[0006] 发送端设备获取初始同步序列；
[0007] 所述发送端设备对所述初始同步序列进行稀疏化处理，获得待压缩感知序列，所 述待压缩感知序列满足压缩感知条件；
[0008] 所述发送端设备根据观测矩阵对所述待压缩感知序列进行观测压缩，获得同步序 列；
[0009] 所述发送端设备将所述同步序列通过信道发送给接收端。
[00?0]结合第一个方面，在第一种可能的实现方式中，所述初始同步序列为zadoff序列； 所述zadoff序列表达式为：
[0011] S=[S1，S2, · · ·，sl]t
[0012] 其中，所述S表征所述zadoff序列，所述L为zadoff序列的长度，所述T为向量的转 置运算符，所述zadoff序列末尾长为L CP的序列置于所述zadoff序列的前端作为循环前缀。
[0013] 结合第一个方面的第一种可能的实现方式，在第二种可能的实现方式中，所述待 压缩感知序列满足压缩感知条件，包括：
[0014] 所述zadoff序列循环移位τ个单位后得到的序列与所述zadoff序列的自相关是 零，且所述τ辛0;
[0015] 若所1 述zadoff序列为Ζ(η) = [ζι，ζ2,…，ζη]，贝IJ满足：
[0017] 为向下循环移位所述τ所得到的序列，则获得稀疏基矩阵Ψ，所述Ψ表达式 为：
[0018] Ψ 二[以<…
[0019] 其中，所述S*表示所述S的共辄；
[0020] 若所述Ψ与所述S相乘，则满足：
[0022] 其中，所述S在所述Ψ为稀疏的，且稀疏度为1。
[0023] 结合第一个方面的第二种可能的实现方式，在第三种可能的实现方式中，所述发 送端设备根据观测矩阵对所述待压缩感知序列进行观测压缩，获得同步序列，包括：
[0024] 所述发送端设备将观测矩阵与所述Ψ相乘获得感知矩阵；
[0025] 所述发送端设备将所述同步序列与所述感知矩阵相乘，获得所述同步序列。
[0026] 结合第一个方面的第三可能的实现方式，在第四种可能的实现方式中，所述观测 矩阵为高斯随机测量矩阵，所述高斯随机测量矩阵满足如下公式：
[0028] 其中，所述N为初始序列的长度，所述Μ为所述观测矩阵的观测值数目，所述K为稀 疏度。。
[0029] 本发明第二个方面提供一种基于压缩采样的定时同步方法，包括：
[0030] 接收端设备接收同步序列;所述同步序列已进行观测压缩；
[0031] 所述接收端设备对所述同步序列进行重构，获得重构序列；
[0032] 所述接收端设备对所述重构序列进行同步估计。
[0033]结合第二个方面，在第一种可能的实现方式中，所述接收端设备对所述同步序列 进行重构，包括：
[0034] 所述接收端设备采用正交匹配跟踪算法对所述同步序列进行重构，获得所述重构 序列。
[0035] 结合第二个方面的第一种可能的实现方式，在第二种可能的实现方式中，在所述 正交匹配跟踪算法中的同步度量函数公式如下：
[0037]
所述d为同步索引点，所述L = U2为所述同步序列的长度，所述m为序列中各求和项的序号； 若所述d = arg max(M(d))，则所述d为最佳定时同步起点。
[0038] 本发明第三个方面提供一种基于压缩采样的定时同步方法，应用于通讯系统，所 述通讯系统包括至少一个发送端设备和至少一个接收端设备，包括：
[0039]发送端设备获取初始同步序列；
[0040] 所述发送端设备对所述初始同步序列进行稀疏化处理，获得待压缩感知序列，所 述待压缩感知序列满足压缩感知条件；
[0041] 所述发送端设备根据观测矩阵对所述待压缩感知序列进行观测压缩，获得同步序 列；
[0042] 所述发送端设备将所述同步序列通过信道发送给接收端；
[0043]所述接收端设备接收同步序列;所述同步序列已进行观测压缩；
[0044] 所述接收端设备对所述同步序列进行重构，获得重构序列；
[0045] 所述接收端设备对所述重构序列进行同步估计。
[0046]结合第三个方面，在第一种可能的实现方式中，所述初始同步序列为zadoff序列； 所述zadoff序列表达式为：
[0047] S=[si，S2, · · ·，sl]T
[0048]其中，所述S表征所述zadoff序列，所述L为zadoff序列的长度，所述K为稀疏度，所 述T为向量的转置运算符，所述zadoff序列末尾长为Up的序列置于所述zadoff序列的前端 作为循环前缀。
[0049] 结合第三个方面第一种可能的实现方式，在第二种可能的实现方式中，所述待压 缩感知序列满足压缩感知条件，包括：
[0050] 所述zadoff序列循环移位τ个单位后得到的序列与所述zadoff序列的自相关是 零，且所述τ辛0;
[0051] 若所述zadoff序列为Ζ(η) = [ζι，ζ2,...，ζη]，则满足：
[0053] 为向下循环移位所述τ所得到的序列，则获得稀疏基矩阵Ψ，所述Ψ表达式 为：
[0054]
[0055] 其中，所述#表示所述S的共辄；
[0056]若所述Ψ与所述S相乘，则满足：
[0058]其中，所述S在所述Ψ为稀疏的，且稀疏度为1。
[0059]结合第三个方面第二种可能的实现方式，在第三种可能的实现方式中，所述发送 端设备根据观测矩阵对所述待压缩感知序列进行观测压缩，获得同步序列，包括：
[0060] 所述发送端设备将观测矩阵与所述Ψ相乘获得感知矩阵；
[0061] 所述发送端设备将所述同步序列与所述感知矩阵相乘，获得所述同步序列。
[0062]结合第三个方面第三种可能的实现方式，在第四种可能的实现方式中，所述观测 矩阵为高斯随机测量矩阵，所述高斯随机测量矩阵满足如下公式：
[0064]其中，所述Ν为初始序列的长度，所述Μ为所述观测矩阵的观测值数目，所述Κ为稀 疏度。。
[0065]结合第三个方面，在第五种可能的实现方式中，所述接收端设备对所述同步序列 进行重构，包括：
[0066] 所述接收端设备采用正交匹配跟踪算法对所述同步序列进行重构，获得所述重构 序列。
[0067] 结合第三个方面的第五种可能的实现方式，在第六种可能的实现方式中，在所述 正交匹配跟踪算法中的同步度量函数公式如下：
[0069]
;所 述d为同步索引点，所述L = U2为所述同步序列的长度，所述m为序列中各求和项的序号
[0070] 若所述d = arg max(M(d))，则所述d为最佳定时同步起点。
[0071] 本发明第四个方面提供一种基于压缩采样的定时同步装置，包括：
[0072] 获取模块，用于获取初始同步序列；
[0073]稀疏化处理模块，用于对所述初始同步序列进行稀疏化处理，获得待压缩感知序 列，所述待压缩感知序列满足压缩感知条件；
[0074]观测压缩模块，用于根据观测矩阵对所述待压缩感知序列进行观测压缩，获得同 步序列；
[0075]发送模块，用于将所述同步序列通过信道发送给接收端。
[0076]结合第四个方面，在第一种可能的实现方式中，所述初始同步序列为zadoff序列； 所述zadoff序列表达式为：
[0077] S=[si，S2, · · ·，sl]T
[0078]其中，所述S表征所述zadoff序列，所述L为zadoff序列的长度，所述T为向量的转 置运算符，所述zadoff序列末尾长为Up的序列置于所述zadoff序列的前端作为循环前缀。
[0079] 结合第四个方面的第一种可能的实现方式，在第二种可能的实现方式中，所述待 压缩感知序列满足压缩感知条件，包括：
[0080] 所述zadoff序列循环移位τ个单位后得到的序列与所述zadoff序列的自相关是 零，且所述τ辛0;
[0081] 若所述zadoff序列为Ζ(η) = [ζι，ζ2, · . ·，ζη]，则满足：
[0083]若1为向下循环移位所述τ所得到的序列，则获得稀疏基矩阵Ψ，所述Ψ表达式 为：
[0084]
[0085] 其中，所述#表示所述S的共辄；
[0086]若所述Ψ与所述S相乘，则满足：
[0088] 其中，所述S在所述Ψ为稀疏的，且稀疏度为1
[0089] 结合第四个方面的第二种可能的实现方式，在第三种可能的实现方式中，所述观 测压缩模块，具体用于：
[0090] 将观测矩阵与所述Ψ相乘获得感知矩阵；
[0091] 将所述同步序列与所述感知矩阵相乘，获得所述同步序列。
[0092] 结合第四个方面的第三种可能的实现方式，在第四种可能的实现方式中，所述观 测矩阵为高斯随机测量矩阵，所述高斯随机测量矩阵满足如下公式：
[0094] 其中，所述N为初始序列的长度，所述Μ为所述观测矩阵的观测值数目，所述K为稀 疏度。
[0095] 本发明第五个方面提供一种基于压缩采样的定时同步装置，包括：
[0096] 接收模块，用于接收同步序列;所述同步序列已进行观测压缩；
[0097] 重构模块，用于对所述同步序列进行重构，获得重构序列；
[0098] 同步估计模块，用于对所述重构序列进行同步估计。
[0099] 结合第五个方面，在第一种可能的实现方式中，所述重构模块，具体用于：
[0100]采用正交匹配跟踪算法对所述同步序列进行重构，获得所述重构序列。
[0101]结合第五个方面的第一种可能的实现方式，在第二种可能的实现方式中，在所述 正交匹配跟踪算法中的同步度量函数公式如下：
[0103]其中，
；所 述d为同步索引点，所述L = U2为所述同步序列的长度，所述m为序列中各求和项的序号； [0104] 若所述d = arg max(M(d))，则所述d为最佳定时同步起点。
[0105] 本发明第六个方面提供一种通讯系统，所述通讯系统包括:至少一个发送端设备 和至少一个接收端设备，所述发送端设备采用第三个方面或第三个方面的任意一种可能的 实现方式所述的基于压缩采样的定时同步装置，所述接收端设备采用第四个方面或第四个 方面的任意一种可能的实现方式所述的基于压缩采样的定时同步装置。
[0106] 本发明实施例提供的基于压缩采样的定时同步方法、装置及系统，通过发送端设 备获取初始同步序列;再由发送端设备对所述初始同步序列进行稀疏化处理，获得待压缩 感知序列，所述待压缩感知序列满足压缩感知条件;所述发送端设备根据观测矩阵对所述 待压缩感知序列进行观测压缩，获得同步序列;最终，所述发送端设备将所述同步序列通过 信道发送给接收端。从而利用压缩感知技术采样率低的优点，有效缩短同步序列的长度，从 而减少了对频谱资源的消耗，提高了系统的频谱效率。并且，由于本方法发挥了压缩感知技 术抗噪声能力强的优点，本方法具有比传统定时同步方法更强的抗噪声能力。
[0107] 在实际的通信系统中，通讯系统可设定一阈值，当同步度量函数曲线的峰值超过 阈值时，就认为通讯系统检测到了同步自相关峰，而自相关峰对应的时间将被认为是正的 同步时间点。当信号在通过复杂多变的信号时，度量函数自相关峰峰值的大小决定了自相 关峰能否被通讯系统有效检测，而峰值所对应的同步时间点则反映了定时同步估计是否准 确，下述实施例在用SUI信道模型模拟信号在实际信道中传输的实验中，比较了本发明方法 和传统方法的同步度量函数曲线的峰值及峰值所对应的同步时间点的均值和方差。在SUI 信道中，信噪比从-10dB变化到25dB的过程中，本发明方法的同步度量函数曲线的峰值稳定 地维持在0.98附近，而传统方法的同步度量函数曲线的峰值则从0.03到0.96不断变化。同 样，本发明方法的同步度量函数曲线自相关峰对应的同步时间点一直在理想值附近，而传 统方法的同步度量函数曲线自相关峰对应的时间点只有在信噪比大于6dB时才与理想值接 近。可见，本发明提出的方法在有噪声等因素干扰的情况下进行同步估计时具有更强的鲁 棒性。
【附图说明】
[0108] 图1为本发明实施例提供的一种通讯系统的部署示意图；
[0109] 图2为本发明实施例提供的一种基于压缩采样的定时同步方法的流程示意图；
[0110] 图3为本发明实施例提供的另一种基于压缩采样的定时同步方法的流程示意图；
[0111] 图4为本发明实施例提供的另一种基于压缩采样的定时同步方法的流程示意图；
[0112] 图5为本发明实施例提供的另一种基于压缩采样的定时同步方法的流程示意图；
[0113] 图6为本发明实施例提供的本发明方法与传统方法同步自相关峰对应的均值示意 图；
[0114] 图7为本发明实施例提供的另一种本发明方法与传统方法对同步点的正确捕获概 率不意图；
[0115] 图8为本发明实施例提供的另一种基于压缩采样的定时同步方法的流程示意图；
[0116] 图9为本发明实施例提供的一种基于压缩采样的定时同步装置的结构示意图；
[0117] 图10为本发明实施例提供的一种基于压缩采样的定时同步装置的结构示意图。
【具体实施方式】
[0118] 图1为本发明实施例提供的一种通讯系统的部署示意图，所述通讯系统采用LTE网 络，参照图1，该系统包括:至少一个发送端设备10和至少一个接收端设备11，其中，发送端 设备10采用下述实施例中发送端设备采用的结构，执行对应方法实施例中的步骤，实现相 应的技术效果;接收端设备11采用下述实施例中发送端设备采用的结构，执行对应方法实 施例中的步骤，实现相应的技术效果；
[0119] 下面将分别以发送端设备、接收端设备以及系统为执行主体对本方案进行说明。
[0120] 图2为本发明实施例提供的一种基于压缩采样的定时同步方法的流程示意图，其 执行主体为上述通讯系统中的发送端设备，参照图2，该方法包括：
[0121] 步骤100、发送端设备获取初始同步序列；
[0122] 步骤101、所述发送端设备对所述初始同步序列进行稀疏化处理，获得待压缩感知 序列，所述待压缩感知序列满足压缩感知条件；
[0123] 步骤102、所述发送端设备根据观测矩阵对所述待压缩感知序列进行观测压缩，获 得同步序列；
[0124]压缩感知技术(Compressed Sensing,CS)也称压缩采样技术，其将压缩与采样过 程结合，可以使信号在更低的采样率下实现重构，节约了大量存储、传输所消耗的资源。此 外，压缩感知技术具有很强的抗噪声能力。其采样率低、抗噪声能力强的优点为包括图像处 理，数据压缩，信道估计等领域的研究提供了新的方法，应用压缩感知技术解决无线通信领 域存在的频谱资源紧缺、信道环境日益复杂等问题是一个极具研究价值的方向。
[0125] 步骤103、所述发送端设备将所述同步序列通过信道发送给接收端。
[0126] 本发明实施例提供的基于压缩采样的定时同步方法，通过发送端设备获取初始同 步序列;再由发送端设备对所述初始同步序列进行稀疏化处理，获得待压缩感知序列，所述 待压缩感知序列满足压缩感知条件;所述发送端设备根据观测矩阵对所述待压缩感知序列 进行观测压缩，获得同步序列;最终，所述发送端设备将所述同步序列通过信道发送给接收 端。从而利用压缩感知技术采样率低的优点，有效缩短同步序列的长度，从而减少了对频谱 资源的消耗，提高了系统的频谱效率。并且，由于本方法发挥了压缩感知技术抗噪声能力强 的优点，本方法具有比传统定时同步方法更强的抗噪声能力。
[0127] 在实际的通信系统中，通讯系统可设定一阈值，当同步度量函数曲线的峰值超过 阈值时，就认为通讯系统检测到了同步自相关峰，而自相关峰对应的时间将被认为是正的 同步时间点。当信号在通过复杂多变的信号时，度量函数自相关峰峰值的大小决定了自相 关峰能否被通讯系统有效检测，而峰值所对应的同步时间点则反映了定时同步估计是否准 确，下述实施例在用SUI信道模型模拟信号在实际信道中传输的实验中，比较了本发明方法 和传统方法的同步度量函数曲线的峰值的均值和方差及对同步点的正确捕获概率。在SUI 信道中，信噪比从-10dB变化到25dB的过程中，本发明方法的同步度量函数曲线的峰值稳定 地维持在0.98附近，而传统方法的同步度量函数曲线的峰值则从0.03到0.96不断变化。同 样，本发明方法对同步点的正确捕获概率一直维持在1附近，而传统方法只有当信噪比大于 10dB时才接近于1。可见，本发明提出的方法在有噪声等因素干扰的情况下进行同步估计时 具有更强的鲁棒性。
[0128] 可选的，所述初始同步序列为zadoff序列;所述zadoff序列表达式为：
[0129] S=[si，S2, · · ·，sl]T
[0130]其中，所述S表征所述zadoff序列，所述L为zadoff序列的长度，所述T为向量转置 运算符，所述zadoff序列末尾长为Up的序列置于所述zadoff序列的前端作为循环前缀。
[0131 ]可选的，所述待压缩感知序列满足压缩感知条件，包括：
[0132] 所述zadoff序列循环移位τ(τ辛0)个单位后得到的序列与所述zadoff序列的自相 关是零；
[0133] 若所述zadoff序列为Ζ(η) = [ζι，ζ2,...，zn]，则满足：
[0135] 若1为向下循环移位所述τ所得到的序列，则获得稀疏基矩阵Ψ，所述Ψ表达式 为：
[0136] Ψ = …為,./f
[0137] 其中，所述#表示所述S的共辄；
[0138] 若所述Ψ与所述S相乘，则满足：
[0140] 其中，所述S在所述Ψ为稀疏的，稀疏度为1。
[0141] 在图2的基础上，图3为本发明实施例提供的另一种基于压缩采样的定时同步方法 的流程示意图，参照图3,步骤102的一种可能的实现方式为：
[0142] 步骤102-1，所述发送端设备将观测矩阵与所述稀疏基矩阵相乘获得感知矩阵；
[0143] 步骤102-2,所述发送端设备将所述同步序列与所述感知矩阵相乘，获得所述同步 序列。
[0144] 可选的，所述观测矩阵为高斯随机测量矩阵，所述高斯随机测量矩阵满足如下公 式：
[0146] 其中，所述N为初始序列的长度，所述Μ为观测矩阵的观测值数目，所述K为稀疏度。
[0147] 对信息进行压缩观测后，将压缩得到的序列代替初始同步序列发送到信道中。在 仿真实验中，为了模拟信号在实际信道中传输的场景，采用SUI信道模型对压缩后的同步序 列进行加噪声处理。
[0148] 图4为本发明实施例提供的另一种基于压缩采样的定时同步方法的流程示意图， 其执行主体为上述通讯系统中的接收端设备，参照图4，该方法包括：
[0149] 步骤200、接收端设备接收同步序列;所述同步序列已进行观测压缩；
[0150] 步骤201、所述接收端设备对所述同步序列进行重构，获得重构序列；
[0151] 步骤203、所述接收端设备对所述重构序列进行同步估计。
[0152] 本发明实施例提供的基于压缩采样的定时同步方法，由于接收端设备接收的同步 序列；其已在上述发送端设备处进行了观测压缩;进而所述接收端设备对所述同步序列进 行重构，获得重构序列;再由所述接收端设备对所述重构序列进行同步估计。从而利用压缩 感知技术采样率低的优点，有效缩短同步序列的长度，从而减少了对频谱资源的消耗，提高 了系统的频谱效率。并且，由于本方法发挥了压缩感知技术抗噪声能力强的优点，本方法具 有比传统定时同步方法更强的抗噪声能力。
[0153] 在图4的基础上，图5为本发明实施例提供的另一种基于压缩采样的定时同步方法 的流程示意图，参照图5，步骤201的一种可能的实现方式为：
[0154] 步骤201-1，所述接收端设备采用正交匹配跟踪算法（Orthogonal Matching Pursuit，0ΜΡ)对所述同步序列进行重构，获得所述重构序列。
[0155] 可选的，在所述正交匹配跟踪算法中的同步度量函数公式如下：
[0157] 其中
：所 述d为同步索引点，所述L = U2为所述同步序列等长度，所述m为序列中各求和项的序号；
[0158] 若所述d = arg max(M(d))，则所述d为最佳定时同步起点。
[0159] 为了体现出本发明方法性能的优越性，本方案进行了仿真，仿真选用SUI信道模型 来模拟信号在实际信道中的传输过程，仿真比较了不同信噪比条件下本发明的方法与传统 方法的同步自相关峰峰值的均值与方差。图6为本发明实施例提供的本发明方法与传统方 法同步自相关峰对应的均值示意图，参照图6,同时也比较了不同噪声强度条件下本发明方 法与传统方法对同步点的正确捕获概率，图7为本发明实施例提供的另一种本发明方法与 传统方法对同步点的正确捕获概率示意图，如图7所示。从仿真结果可以看出，本专利的方 法在定时同步估计中表现出了比传统方法更好的鲁棒性。
[0160] 图8为本发明实施例提供的另一种基于压缩采样的定时同步方法的流程示意图， 该执行主体为上述通讯系统，参照图8，该方法具体包括：
[0161 ]步骤300，发送端设备获取初始同步序列；
[0162] 步骤301，所述发送端设备对所述初始同步序列进行稀疏化处理，获得待压缩感知 序列，所述待压缩感知序列满足压缩感知条件；
[0163] 步骤302,所述发送端设备根据观测矩阵对所述待压缩感知序列进行观测压缩，获 得同步序列；
[0164] 步骤303,所述发送端设备将所述同步序列通过信道发送给接收端；
[0165] 步骤304,所述接收端设备接收同步序列;所述同步序列已进行观测压缩；
[0166] 步骤305,所述接收端设备对所述同步序列进行重构，获得重构序列；
[0167] 步骤306,所述接收端设备对所述重构序列进行同步估计。
[0168] 本发明实施例提供的基于压缩采样的定时同步方法，通过发送端设备获取初始同 步序列;所述发送端设备对所述初始同步序列进行稀疏化处理，获得待压缩感知序列，所述 待压缩感知序列满足压缩感知条件;所述发送端设备根据观测矩阵对所述待压缩感知序列 进行观测压缩，获得同步序列;所述发送端设备将所述同步序列通过信道发送给接收端;所 述接收端设备接收同步序列;所述同步序列已进行观测压缩;所述接收端设备对所述同步 序列进行重构，获得重构序列;所述接收端设备对所述重构序列进行同步估计。从而利用压 缩感知技术采样率低的优点，有效缩短同步序列的长度，从而减少了对频谱资源的消耗，提 高了系统的频谱效率。并且，由于本方法发挥了压缩感知技术抗噪声能力强的优点，本方法 具有比传统定时同步方法更强的抗噪声能力。
[0169] 优选地，本发明实施例中发送端设备与接收端设备各自的可选方案可采用上述实 施例中的可选方案。
[0170] 可选地，构造符合通信系统定时同步估计的同步序列，目前用于定时同步估计的 序列主要有pn序列、Μ序列、zadoff序列、zadoff-chu序列、golay序列等。
[0171] 对同步序列进行稀疏化处理，对序列进行稀疏表示的方法中，稀疏基主要有:离散 余弦变换基、快速傅里叶变换基、离散小波变换基、Curvelet基、Gabor基以及冗余字典等， 在实际应用中可以根据信号的性质来选择合适的变换基。
[0172] 选用合适的观测矩阵对稀疏序列进行观测压缩。将压缩得到的序列送入信道进行 传输。常用的观测矩阵有分块多项式测量矩阵、高斯随机矩阵、多项式测量矩阵、伯努利随 机矩阵、部分哈达玛测量矩阵、部分正交矩阵等。
[0173] 在接收端应用重构算法对初始同步序列进行重构。目前最为常用的重构算法有基 追踪算法(Basis Pursuit，简称:BP)、匹配追踪算法(Matching Pursuit，简称:MP)、正交匹 配追踪法（0ΜΡ)、压缩采样匹配追踪法（Compressive Sampling Matching Puisuit，简称： CoSaMP)等。在实际应用中可以从重构精度、抗干扰性能及计算复杂度等方面考虑选择合适 的重构算法。
[0174] 图9为本发明实施例提供的一种基于压缩采样的定时同步装置的结构示意图，参 照图9，该装置为上述发送端设备，该装置，包括：
[0175] 获取模块400,用于获取初始同步序列；
[0176]稀疏化处理模块401，用于对所述初始同步序列进行稀疏化处理，获得待压缩感知 序列，所述待压缩感知序列满足压缩感知条件；
[0177]观测压缩模块402,用于根据观测矩阵对所述待压缩感知序列进行观测压缩，获得 同步序列；
[0178]发送模块403，用于将所述同步序列通过信道发送给接收端。
[0179]本发明实施例提供的基于压缩采样的定时同步装置，通过获取模块获取初始同步 序列;再由稀疏化处理模块对所述初始同步序列进行稀疏化处理，获得待压缩感知序列，所 述待压缩感知序列满足压缩感知条件;所述观测压缩模块根据观测矩阵对所述待压缩感知 序列进行观测压缩，获得同步序列;最终，所述发送模块将所述同步序列通过信道发送给接 收端。从而利用压缩感知技术采样率低的优点，有效缩短同步序列的长度，从而减少了对频 谱资源的消耗，提高了系统的频谱效率。并且，由于本方法发挥了压缩感知技术抗噪声能力 强的优点，本方法具有比传统定时同步方法更强的抗噪声能力。
[0180]可选的，图9所示装置可以执行上述发送端设备做为执行主体的方法实施例中的 各个步骤并实现相应的技术效果。
[0181]图10为本发明实施例提供的一种基于压缩采样的定时同步装置的结构示意图，参 照图1 〇，该装置为上述发送端设备，该装置，包括：
[0182]接收模块500,用于接收同步序列;所述同步序列已进行观测压缩；
[0183]重构模块501，用于对所述同步序列进行重构，获得重构序列；
[0184] 同步估计模块502,用于对所述重构序列进行同步估计。
[0185] 本发明实施例提供的基于压缩采样的定时同步装置，由于接收模块接收的同步序 列；其已在上述发送端设备处进行了观测压缩;进而所述重构模块对所述同步序列进行重 构，获得重构序列;再由所述同步估计模块对所述重构序列进行同步估计。从而利用压缩感 知技术采样率低的优点，有效缩短同步序列的长度，从而减少了对频谱资源的消耗，提高了 系统的频谱效率。并且，由于本方法发挥了压缩感知技术抗噪声能力强的优点，本方法具有 比传统定时同步方法更强的抗噪声能力。
[0186] 可选的，图10所示装置可以执行上述接收端设备做为执行主体的方法实施例中的 各个步骤并实现相应的技术效果。
[0187] 最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制;尽 管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解:其依 然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进 行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术 方案的范围。
【主权项】
1. 一种基于压缩采样的定时同步方法，其特征在于，包括： 发送端设备获取初始同步序列； 所述发送端设备对所述初始同步序列进行稀疏化处理，获得待压缩感知序列，所述待 压缩感知序列满足压缩感知条件； 所述发送端设备根据观测矩阵对所述待压缩感知序列进行观测压缩，获得同步序列； 所述发送端设备将所述同步序列通过信道发送给接收端。2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述初始同步序列为zadoff序列；所述 zadoff序列表达式为： S=[S1，S2，· · ·，SL] 其中，所述S表征所述zadof f序列，所述L为zadof f序列的长度，所述所述T表示向量的 转置运算符，所述zadoff序列末尾长为Up的序列置于所述zadoff序列的前端作为循环前 缀。3. 根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述待压缩感知序列满足压缩感知条件， 包括： 所述zadoff序列循环移位τ个单位后得到的序列与所述zadoff序列的自相关是零，且 所述τ乒0; 若所述zadoff序列为Ζ(η) = [ζι，ζ2, ...，ζη]，则满足：若&为向下循环移位所述τ所得到的序列，则获得稀疏基矩阵Ψ，所述Ψ表达式为：其中，所述#表示所述S的共辄； 若所述Ψ与所述S相乘，则满足：其中，所述S在所述Ψ为稀疏的，且稀疏度为1。4. 根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述发送端设备根据观测矩阵对所述待压 缩感知序列进行观测压缩，获得同步序列，包括： 所述发送端设备将观测矩阵与所述Ψ相乘获得感知矩阵； 所述发送端设备将所述同步序列与所述感知矩阵相乘，获得所述同步序列。5. 根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述观测矩阵为高斯随机测量矩阵，所述 高斯随机测量矩阵满足如下公式：其中，所述N为初始序列的长度，所述M为所述观测矩阵的观测值数目，所述K为稀疏度。6. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述初始同步序列为ρη序列、M序列、 zadoff-chu序列、golay序列中的任意一种。7. -种基于压缩采样的定时同步方法，其特征在于，包括： 接收端设备接收同步序列;所述同步序列已进行观测压缩； 所述接收端设备对所述同步序列进行重构，获得重构序列； 所述接收端设备对所述重构序列进行同步估计。8. 根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述接收端设备对所述同步序列进行重 构，包括： 所述接收端设备采用正交匹配跟踪算法对所述同步序列进行重构，获得所述重构序 列。9. 根据权利要求8所述的方法，其特征在于，在所述正交匹配跟踪算法中的同步度量函 数公式如下：所 述d为同步索引点，所述L = U2S所述同步序列等长度，所述m为序列中各求和项的序号； 若所述d = arg max(M(d))，则所述d为最佳定时同步起点。10. -种基于压缩采样的定时同步方法，应用于通讯系统，所述通讯系统包括至少一个 发送端设备和至少一个接收端设备，其特征在于，包括： 发送端设备获取初始同步序列； 所述发送端设备对所述初始同步序列进行稀疏化处理，获得待压缩感知序列，所述待 压缩感知序列满足压缩感知条件； 所述发送端设备根据观测矩阵对所述待压缩感知序列进行观测压缩，获得同步序列； 所述发送端设备将所述同步序列通过信道发送给接收端； 所述接收端设备接收同步序列;所述同步序列已进行观测压缩； 所述接收端设备对所述同步序列进行重构，获得重构序列； 所述接收端设备对所述重构序列进行同步估计。
【文档编号】H04W56/00GK106027448SQ201610387406
【公开日】2016年10月12日
【申请日】2016年6月3日
【发明人】姚志强, 游志宏, 朱蕾
【申请人】湘潭大学