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公开(公告)号：CN100512255C
公开(公告)日：2009-07-08
申请号：CN200610028312.9
申请日：2006-06-29
Abstract: 本发明涉及一种OFDMA蜂窝系统的小区识别方法，属于通信技术领域。本发明在每帧中在每帧中仅需1个OFDM符号作为同步信道数据，具有同步信道数据开销低的优势，且该符号的峰均功率比较低，另外，运用级联的小区识别过程，通过不同的子载波加载数据的模式图样，区别不同的小区号码组；再通过相邻的已加载数据子载波上的频域差分序列，区别不同的小区号码，达到识别大规模数量蜂窝小区的目的，为了提高本发明的估计性能，采用联合估计小区大号码与小区小号码的方法和多符号判决的方法，为了降低本发明的复杂度，选取小区大号码预选数目λ。本发明具有识别小区数量大，估计正确率较高，且复杂度较低的优点，在OFDMA系统中具有很高的应用价值。
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公开(公告)号：CN1878158A
公开(公告)日：2006-12-13
申请号：CN200610028312.9
申请日：2006-06-29
Abstract: 本发明涉及一种OFDMA蜂窝系统的小区识别方法，属于通信技术领域。本发明在每帧中仅需1个OFDM符号作为同步信道数据，具有同步信道数据开销低的优势，且该符号的峰均功率比较低，另外，运用级联的小区识别过程，通过不同的子载波加载数据的模式图样，区别不同的小区号码组；再通过相邻的已加载数据子载波上的频域差分序列，区别不同的小区号码，达到识别大规模数量蜂窝小区的目的，为了提高本发明的估计性能，采用联合估计小区大号码与小区小号码的方法和多符号判决的方法，为了降低本发明的复杂度，选取小区大号码预选数目λ。本发明具有识别小区数量大，估计正确率较高，且复杂度较低的优点，在OFDMA系统中具有很高的应用价值。
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公开(公告)号：CN100493064C
公开(公告)日：2009-05-27
申请号：CN200610118110.3
申请日：2006-11-09
IPC: H04L27/26
Abstract: 本发明涉及一种基于虚拟子载波和频域差分序列的估计OFDM整数频偏的方法，属于通信技术领域。本发明在每帧中仅需要1个OFDM符号作为同步训练符号，具有训练序列数据开销低的优点，并且该符号的峰均功率比很低；本发明包含基于虚拟子载波和基于频域差分序列的方法，并根据最大似然准则，对OFDM整数频偏作出估计，其性能优于基于虚拟子载波的方法，也优于基于频域差分序列的方法；另外，本发明选取合适的频偏预选值，可以缩小频偏估计的搜索范围，使本发明具有较低的计算复杂度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN1949928A
公开(公告)日：2007-04-18
申请号：CN200610117568.7
申请日：2006-10-26
CPC classification number: H04J11/0086
Abstract: 本发明涉及一种OFDMA蜂窝系统的小区识别方法，属于通信技术领域。本发明在每帧中仅需要1个OFDM符号作为同步信道数据，具有同步信道数据开销较低的优势，并且该符号的峰均功率比较低；采用级联的小区识别方法，先通过在不同模式图样的子载波上加载数据，区别不同的小区大号码，再由相邻的已加载数据子载波上加载不同的频域差分序列，区别不同的小区小号码，其总共可识别的小区数量为所述两个号码的数目的乘积，这使本发明可以支持大规模数量的蜂窝小区系统；另外，选取合适的小区大号码预选数目，可以缩小搜索小区的范围，从而降低计算复杂度；最后，根据ML准则，提出联合估计小区大号码和小区小号码的最优算法，使本发明具有较高的小区识别正确率。
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公开(公告)号：CN101014029B
公开(公告)日：2010-08-18
申请号：CN200610030331.5
申请日：2006-08-24
Abstract: 本发明提供一种OFDM同步训练序列的生成方法和基于该训练序列的同步方法，用于通信技术领域。OFDM同步训练序列的生成方法为由2个OFDM符号级联生成OFDM同步训练序列，所述2个OFDM符号分别是非正则OFDM符号Sa与正则OFDM符号Sn。基于该训练序列的同步方法，包括以下步骤：粗定时同步，小数频偏估计，整数频偏估计，细定时同步。其中采用双符号联合判决算法获得较优的粗定时同步估计，又采用余数定理算法对频偏进行估计。本发明具有计算复杂度较低、频偏估计范围较大、符号定时同步及频率同步较为准确等优点。
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公开(公告)号：CN100486128C
公开(公告)日：2009-05-06
申请号：CN200610117568.7
申请日：2006-10-26
CPC classification number: H04J11/0086
Abstract: 本发明涉及一种OFDMA蜂窝系统的小区识别方法，属于通信技术领域。本发明在每帧中仅需要1个OFDM符号作为同步信道数据，具有同步信道数据开销较低的优势，并且该符号的峰均功率比较低；采用级联的小区识别方法，先通过在不同模式图样的子载波上加载数据，区别不同的小区大号码，再由相邻的已加载数据子载波上加载不同的频域差分序列，区别不同的小区小号码，其总共可识别的小区数量为所述两个号码的数目的乘积，这使本发明可以支持大规模数量的蜂窝小区系统；另外，选取合适的小区大号码预选数目，可以缩小搜索小区的范围，从而降低计算复杂度；最后，根据ML准则，提出联合估计小区大号码和小区小号码的最优算法，使本发明具有较高的小区识别正确率。
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公开(公告)号：CN101014029A
公开(公告)日：2007-08-08
申请号：CN200610030331.5
申请日：2006-08-24
Abstract: 本发明提供一种OFDM同步训练序列的生成方法和基于该训练序列的同步方法，用于通信技术领域。OFDM同步训练序列的生成方法为由2个OFDM符号级联生成OFDM同步训练序列，所述2个OFDM符号分别是非正则OFDM符号Sa与正则OFDM符号Sn。基于该训练序列的同步方法，包括以下步骤：粗定时同步，小数频偏估计，整数频偏估计，细定时同步。其中采用双符号联合判决算法获得较优的粗定时同步估计，又采用余数定理算法对频偏进行估计。本发明具有计算复杂度较低、频偏估计范围较大、符号定时同步及频率同步较为准确等优点。
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公开(公告)号：CN1949754A
公开(公告)日：2007-04-18
申请号：CN200610118110.3
申请日：2006-11-09
IPC: H04L27/26
Abstract: 本发明涉及一种基于虚拟子载波和频域差分序列的估计OFDM整数频偏的方法，属于通信技术领域。本发明在每帧中仅需要1个OFDM符号作为同步训练符号，具有训练序列数据开销低的优点，并且该符号的峰均功率比很低；本发明包含基于虚拟子载波和基于频域差分序列的方法，并根据最大似然准则，对OFDM整数频偏作出估计，其性能优于基于虚拟子载波的方法，也优于基于频域差分序列的方法；另外，本发明选取合适的频偏预选值，可以缩小频偏估计的搜索范围，使本发明具有较低的计算复杂度。
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