Reliable cell ID acquisition is the most important prerequisite for the realization of higher data rate and lower latency in OFDM-based cellular networks. The cell ID acquisition process is comprised of timing and frequency synchronization followed by cell identification. It is well known that the OFDM system is very sensitive to both timing and frequency offsets, and uncompensated offsets can degrade overall performance of system substantially. In order to achieve accurate timing and frequency synchronization and reliable cell identification, we propose estimation methods for timing and frequency offsets, and detection algorithm for cell ID acquisition.
For timing synchronization, we propose two-step frame timing (FT) estimation algorithms;coarse and fine FT estimations. Both methods exploit unique structural property of transmitted preambles, where the coarse FT estimation uses autocorrelation property while the fine FT estimation utilizes the statistical property of symmetric correlator. Both schemes improve the FT estimation accuracy significantly compared with the conventional approaches. Furthermore, they are invulnerable to a frequency offset, and does not require a prior information such as SNR and channel statistics.
In the context of the frequency offset estimation, we first decompose the frequency offset into a fractional part (FFO) and an integer part (IFO) to improve the estimation accuracy.
Based on the same autocorrelation property of the preamble, then, FFO estimator is devised, and the corresponding Cramer-Rao bound is obtained. Since in reality perfect timing synchronization is difficult to achieve especially for very low SNR region, which is common in cellular system, we propose a joint IFO and residual timing offset (RTO) estimation method to achieve accurate IFO estimation in the presence of residual timing offset. The proposed IFO and RTO estimator has a full acquisition range of IFO, while exhibiting robustness against even a large RTO.
For cell identification, we propose a new decision metric based on SNR estimates linearly combinded by a so-called general weighting vector. We show by statistical analysis that the proposed schemes can be applied to any preamble regardless the subcarrier configuration. We also obtain the general weighting vector based on the result of statistical analysis of the proposed metric. We will show that the proposed method employing the general weighting coefficients has accurate detection performance very close to the coherent methods without requiring any information about SNR and channel statistics under diverse environments.
Finally, we present the performance of the proposed cell ID acquisition process, which are timing and frequency synchronization and cell identification, within the framework of two OFDM-based cellular networks, 3GPP LTE and IEEE 802.16m.
OFDM기반의 셀룰러 시스템에서 더 높은 데이터 전송률과 더 낮은 지연을 구현하기 위해선
정확한 셀 탐색은 필수이다. 셀 탐색은 보통 시간 및 주파수 동기화와 셀 번호 식별 과정으로 구성된다.
잘 알려져있다시피 OFDM은 시간과 주파수 오차에 매우 민감하며, 시간과 주파수 오차가 적절히 보상되지 않을 경우 전체 시스템 성능에 큰 영향을 미칠 수 있다. 따라서 정확한 시간 및 주파수 동기화와 셀 탐색을 위해 본 연구에서는 시간 및 주파수 오차를 추정하는 방식과 셀 번호를 식별하는 방법을 제안한다.
우선 시간 동기화를 위해, 두 단계로 이루어진 시간 오차 추정 방식을 제안한다. 두 단계 모두 전송되는 프리앰블의 독특한 구조적 성질을 이용하는데, 첫 번째 단계는 자기 상관 특징을 이용하고 두 번째 단계는 대칭 상관기의 (symmetric correlator) 통계학적 특징을 이용한다. 두 방식 모두 기존 방식에 비해 추정 성능을 크게 향상시킨다. 또한 주파수 오차에 영향을 받지 않으며, SNR이나 채널 특성을 포함한 어떤 정보도 필요하지 않다.
주파수 오차 추정에서는 주파수 오차를 정수배 부분과 소수배 부분으로 나누어 고려하였다. 우선 프리앰블의 자기 상관 특징을 이용하여 소부배 부분 추정기를 설계하고, Cramer-Rao bound를 얻었다. 실제로 완벽한 시간 동기화는, 특히 셀룰러 네트워크에서 종종 발생하는 매우 낮은 SNR 구간에서, 구현되기 어렵기 때문에, 주파수 오차의 정수배 부분과 잔여 시간 오차를 동시에 추정하는 방안을 제안한다.
제안된 방식은 최대 정수배 추정 범위를 갖을뿐더러 큰 잔여 시간 오차에도 강인함을 보인다.
셀 번호 식별을 위해 선형으로 합쳐진 SNR 추정치를 기반으로 새로운 메트릭이 (metric) 개발되었다.
분석을 통해 제안된 방식이 3GPP LTE나 IEEE 802.16m을 포함한 어떠한 프리앰블에도 적용됨을 보였다.
또한 제안된 방안은 coherent 방식에 매우 근접한 성능을 보이면서도, SNR이나 채널의 통계학적 정보를 필요로하지 않아 실제 시스템에서 바로 적용가능한 이점을 갖는다.
마지막으로 지금까지 제안된 동기화 및 셀 탐색 기법의 성능을 현재 상용화된 OFDM 기반의 셀룰러 네트워크인 3GPP LTE와 IEEE 802.16m 표준에 적용하고 그 안에서의 전체 셀 탐색 성능에 대해 알아본다.
