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用於5G NR系統下使用多個同步訊號之高效率高精確之細胞搜尋過程的演算法設計與性能評估

為了解決baofeng無線電的問題，作者何京叡 這樣論述：

5G NR之3GPP-v15工作標準規範3GHz~6GHz操作頻帶下一個傳送時框包含了8個主要同步訊號(Primary Synchronization Signals, PSS)以及8個次要同步訊號(Secondary Synchronization Signals, SSS)，本論文根據此特性設計使用多個同步訊號之低複雜度高精確度5G NR細胞搜尋演算法。在論文中吾人分別提出使用多個同步訊號之三種不同5G NR時頻細胞搜尋演算法，其中分別需要估測主要同步符碼時間、分數載波頻偏(Fractional Carrier Frequency Offset, FCFO)、整數載波頻偏(Integer

Carrier Frequency Offset, ICFO)、扇形細胞索引(sector cell index, S-CID, )以及細胞分群識別碼(group cell identity, G-CID, )等時頻參數。此三種演算法可依據估測 採用的方式來分成二類不同細胞搜尋偵測流程。前二種5G NR細胞搜尋演算法的偵測流程分成四個步驟，(1)使用平均式時頻估計演算法估測粗符碼時間與FCFO，(2)使用多個PSS偵測5G NR之PSS的起始位置，(3) 使用多個PSS之頻域式ICFO與 估測演算法，以及(4)使用多個SSS頻域式 估測演算法。前二種的主要差別在於偵測 與 是否使用正規化

的頻域接收訊號。接著，第三種5G NR細胞搜尋演算法的偵測流程分成三個步驟，(1)使用多個PSS之時域式之偵測5G NR之PSS的起始位置、ICFO與 估測演算法，(2)使用時域式之FCFO估測演算法，以及(3)使用多個SSS頻率式 估測演算法。最後，本論文利用大量電腦模擬的方式來為評估所提出之三種細胞搜尋演算法的偵測效果，其中我們考慮用於5G NR系統之TDL-A、TDL-B以及TDL-C通道來評估此三種演算法的效果，模擬結果顯示使用正規化的細胞搜尋演算法在偵測率最佳而複雜度也適中，是演算法表現最好的一種。

利用Simulink－Zedboard SDR共模擬設計具效率式FIR濾波器架構之5G NR細胞搜尋過程

為了解決baofeng無線電的問題，作者黃俊凱 這樣論述：

自從2019年上半年韓國和美國啟動了5G新無線電（New Radio, NR）的商業營運，我國緊接著也在2020年1月最終發布了5G NR的釋照，並於2020年下半年開始商業運營。此外，行政院也於2019年開始提出為期四年的二百億計畫用來開發5G NR核心技術以及5G NR系統測試平台，加速我國研發能力以成為世界5G NR供應鏈中的重要合作國家。本論文依照5G NR之3GPP-v16工作標準[1]以及根據低複雜度高精確度5G NR細胞搜尋演算法[2]，並利用Simulink-Zedboard 軟體定義無線電(Software-Defined Radio, SDR)共模擬方式，來設計具效率式有

限脈衝響應(Finite-Length Impulse Response, FIR)濾波器架構之5G NR細胞搜尋過程。文獻[2]的特點為，(1)使用平均式時頻估測演算法以提昇時頻參數估測的精確性，(2)利用頻域相關性運算降低細胞搜尋過程的運算量。因此文獻[2]的演算法即使在極低訊雜比(Signal-to-Noise Ratio, SNR) SNR=-6dB以及在嚴峻通道環境ETU300之下，仍可超過70%細胞搜尋偵測率，達到商用的要求[2]。在本論文，吾人使用Simulink-Zedboard SDR共模擬設計方法，以快速雛型化具效率式FIR濾波器架構之重要核心元件。在細胞搜尋過程演算法的設

計上，分成四個流程，(1)使用平均式時頻估計演算法估測粗符碼時間與分數載波頻偏(Fractional Carrier Frequency Offset, FCFO)，(2)偵測5G NR之主要同步訊號起始(Primary Synchronization Signals, PSS)的起始位置，(3) 估測整數CFO (integer CFO, ICFO)與扇形細胞索引(sector cell index, S-CID)，以及(4)估測出分群細胞識別碼(group cell identity, G-CID)。在實現上，吾人參考文獻[16,17]並依照演算法每一部分的需求來設計出具高效率之FIR濾波

器架構。在論文中所使用具高效率之FIR濾波器架構，共有Type-I、Type-II以及Type-III三種不同架構。在第四章會有深入的介紹以及比較。此外，在考量比較上的公平，吾人選用常見的橫向(transversal) FIR濾波器架構作為對照組。最後，Zedboard硬體實現與Simulnik軟體設計的二者共模擬設計結果十分接近，驗證硬體設計的穩定性與正確率。