5G NR的小区搜索改进算法

董宝江; 彭琛; 卢贺

doi:10.11959/j.issn.1000-0801.2021036

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5G NR的小区搜索改进算法

专题：移动通信（5G）测试 | 更新时间：2024-06-05

- 5G NR的小区搜索改进算法
- Improved cell search algorithm for 5G NR
- 电信科学 2021年37卷第2期页码：48-54
- 作者机构：
- 作者简介：
  
  [ "董宝江（1994- ），男，大唐联仪科技有限公司工程师，主要研究方向为无线移动通信技术。" ]
  [ "彭琛（1986- ），男，大唐联仪科技有限公司工程师，主要研究方向为无线移动通信技术。" ]
  [ "卢贺（1989- ），男，大唐联仪科技有限公司工程师，主要研究方向为无线移动通信技术。" ]
- 基金信息：
- DOI：10.11959/j.issn.1000-0801.2021036
  中图分类号： TN929.5
- 网络出版日期：2021-02，
  
  纸质出版日期：2021-02-20
- 稿件说明：
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董宝江, 彭琛, 卢贺. 5G NR的小区搜索改进算法[J]. 电信科学, 2021,37(2):48-54.

Baojiang DONG, Chen PENG, He LU. Improved cell search algorithm for 5G NR[J]. Telecommunications science, 2021, 37(2): 48-54.
董宝江, 彭琛, 卢贺. 5G NR的小区搜索改进算法[J]. 电信科学, 2021,37(2):48-54. DOI： 10.11959/j.issn.1000-0801.2021036.

Baojiang DONG, Chen PENG, He LU. Improved cell search algorithm for 5G NR[J]. Telecommunications science, 2021, 37(2): 48-54. DOI： 10.11959/j.issn.1000-0801.2021036.

摘要

5G NR时代对速率、容量和用户体验都有更高的要求。在5G NR物理层中，小区搜索是不可或缺的过程。小区搜索主要包括主同步信号（primary synchronization signal，PPS）检测算法以及辅同步信号（secondary synchronization signal，SSS）检测算法。传统PSS检测算法和SSS检测算法已无法满足5G NR各项指标的基本需求。为了解决这一问题，在传统M分段互相关检测算法基础上提出了改进PSS检测算法。当信道环境恶劣时，传统SSS检测算法也将失效，提出的改进SSS检测算法可以解决此问题。最后，对传统算法和改进算法进行仿真对比分析。仿真结果表明，改进算法的检测性能明显提升，检测效率和整体性能也提高了。

Abstract

The era of 5G NR has higher requirements for speed

capacity and user experience.In 5G NR physical layer

cell search is an indispensable process.Cell search mainly includes primary synchronization signal (PSS) detection algorithm and secondary synchronization signal (SSS) detection algorithm.The traditional PSS detection algorithm and SSS detection algorithm can’t satisfy the basic requirements of 5G NR.In order to solve this problem

an improved PSS detection algorithm based on the traditional M-segment cross-correlation detection algorithm was proposed.When the channel environment is bad

the traditional SSS detection algorithm will also fail.The improved SSS detection algorithm proposed can solve this problem.Finally

the traditional algorithm and the improved algorithm were compared and analyzed.The simulation results show that the detection performance of the proposed algorithm is significantly improved

and the detection efficiency and overall performance are also improved.

关键词

Keywords

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