隨機存取是指隨機存取數據的能力。UE 使用 LTE 隨機存取程序來發起數據傳輸，也從初始連線得到上行鏈路定時資訊。在物理隨機存取通道 ( Physical Random Access Channel ) 中，檢測性能是一個非常重要的議題，然而用相關峰值檢測 ( Correlation Peak Detection ) 演算法的前導碼檢測性能對通道模型是敏感的。當瑞利衰落通道被採用時，相關峰值檢測的接收器性能下降。在這篇論文中，根據廣義概似比檢驗 ( Generalized Likelihood Ratio Test ) 原則和尼曼皮爾生 ( Neyman Pearson ) 標準，提出了相關範數檢測 ( Correlation Norm Detection ) 演算法。結果也顯示提出的演算法在前導碼檢測中提供了較好的性能。

Random access refers to the ability to access data at random. LTE random access procedure is used by the UEs to initiate a data transfer. The UEs also obtain uplink timing information from the initial handshake. In the Physical Random Access Channel ( PRACH ), detection performance is a very important issue, but the preamble detection performance of the correlation peak detection ( CPD ) algorithm is sensitive to the channel model. When Rayleigh fading channel is adopted, the receiver performance of the correlation peak detection ( CPD ) degrades. In this thesis, the correlation norm detection ( CND ) algorithm is proposed based on the Generalized Likelihood Ratio Test ( GLRT ) principle and the Neyman Pearson ( NP ) criterion. The results also show that the proposed algorithm provides a better performance in preamble detection.

目錄

目錄 iv
圖目錄 vi
表目錄 ix
第一章 緒論 1
1.1 隨機存取程序的介紹 1
1.1.1 基於競爭型的隨機存取程序 1
1.2 單載波分頻多重存取的介紹 4
1.3 延遲的Zadoff-Chu序列族的介紹 5
1.4 相關峰值檢測接收器的介紹 6
1.5 研究動機 7
1.6 符號 7
第二章 系統模型 9
2.1 發射器模型 9
2.2 接收器模型 12
第三章 隨機存取前導碼接收器 17
3.1 單序列檢測法 17
3.1.1 所提出的接收方法 19
3.2 相關峰值檢測接收器 20
3.3 相關範數檢測接收器 24
第四章 性能分析 27
4.1 複雜度比較 27
4.2分析和模擬結果 28
第五章 結論 43
參考文獻 44
圖目錄

圖(1.1) : 基於競爭型的RA 程序 ………………………..…………………………2
圖(1.2) : SC-FDMA系統模型………………………………………..………………4
圖(1.3) : CPD 接收器 ………………………………………….……………………6
圖(2.1) : 處理 RA 序列 p_k 的 UL 單載波分頻多重存取調..…….……………10
圖(2.2) : 等效UL SC-FDMA 接收模型....…………………………………………11
圖(3.1) : 相關峰值檢測演算法的概念…..…………………………………………19
圖(3.2) : 相關峰值檢測接收器模型 ....……………………………………………20
圖(3.3) : 所提出的相關範數檢測接收器模型..……………………………………23
圖(4.1) : 所提出的 CND 演算法的個體虛警機率特性，其中 N=24576，
M=839，L=1800 和 τ=63 .………………………………………28
圖(4.2) : 所提出的 CND 演算法的系統虛警機率與個體虛警機率之間的特
性，其中 N=24576，M=839，L=1800，I=13 和 τ=63
.………………………………………………….…………………………29
圖(4.3) : 所提出的 CND 演算法和 CPD 演算法的個體未命中檢測機率的特
性，其中N=24576，M=839，L=1800，τ=63 和 κ=0
.…………………………………………………….………………………32
圖(4.4) : 所提出的 CND 演算法和 CPD 演算法的個體未命中檢測機率在不
同 κ 值的特性，其中 N=24576，M=839，L=1800 和
τ=63 ……………………………………………………………………33
圖(4.5) : 所提出的 CND 演算法和 CPD 演算法的系統未命中檢測機率在不
同 κ 值的特性，其中 J=1，N=24576，M=839，L=1800，
P_IFA=〖10〗^(-4) 和 τ=63 …………………………………………………35

圖(4.6) : 所提出的 CND 演算法和 CPD 演算法的系統未命中檢測機率在不
同 κ 值的特性，其中 J=2，N=24576，M=839，L=1800，
P_IFA=〖10〗^(-4) 和 τ=63 ………………………………………………36
圖(4.7) : 所提出的 CND 演算法和 CPD 演算法的系統未命中檢測機率在不
同 κ 值的特性，其中 J=4，N=24576，M=839，L=1800，
P_IFA=〖10〗^(-4) 和 τ=63 ………………………………………………36
圖(4.8) : 所提出的 CND 演算法和 CPD 演算法的系統未命中檢測機率在不
同 P_IFA 值的特性，其中 J=1，N=24576，M=839，L=
1800，I=13 和 τ=63 ……………………………………………37
圖(4.9) : 所提出的 CND 演算法和 CPD 演算法的系統未命中檢測機率在不
同 P_IFA 值的特性，其中 J=2，N=24576，M=839，L=
1800，I=13 和 τ=63 ……………………………………………37
圖(4.10) : 所提出的 CND 演算法和 CPD 演算法的系統未命中檢測機率在不
同 P_IFA 值的特性，其中 J=4，N=24576，M=839，L=
1800，I=13 和 τ=63 …………………………………………38
圖(4.11) : 所提出的 CND演算法和CPD演算法的系統虛警檢測機率不同 κ
值的特性，其中 J=1，N=24576，M=839，L=1800，
I=13，P_IFA=〖10〗^(-4) 和 τ=63 ...…………………………………39圖(4.12) : 所提出的 CND演算法和CPD演算法的系統虛警檢測機率不同 κ
值的特性，其中 J=2，N=24576，M=839，L=1800，
I=13，P_IFA=〖10〗^(-4) 和 τ=63 ...…………………………………39圖(4.13) : 所提出的 CND演算法和CPD演算法的系統虛警檢測機率不同 κ
值的特性，其中 J=4，N=24576，M=839，L=1800，
I=13，P_IFA=〖10〗^(-4) 和 τ=63 ...…………………………………40


圖(4.14) : 所提出的 CND演算法和CPD演算法的個體未命中檢測機率在
ETU 通道的特性，其中 N=24576，M=839，L=155，P_IFA=
〖10〗^(-4) 和 τ=63 .….……………………………………………………41
圖(4.15) : 所提出的 CND演算法和CPD演算法的個體未命中檢測機率在
ETU 通道的特性，其中 N=24576，M=839，L=155，
P_IFA=〖10〗^(-4)，r=0.7 和 τ=63 ..……………………………………41
 
表目錄

表(4.1) : CND 演算法和 CPD 演算法的實行複雜度比較 27
 

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