CN113346975B

CN113346975B - 小区搜索方法及装置、芯片、设备、存储介质

Info

Publication number: CN113346975B
Application number: CN202110692059.1A
Authority: CN
Inventors: 洪波; 闫晓鹏; 方昶
Original assignee: Guangdong Oppo Mobile Telecommunications Corp Ltd
Current assignee: Guangdong Oppo Mobile Telecommunications Corp Ltd
Priority date: 2021-06-22
Filing date: 2021-06-22
Publication date: 2023-03-31
Anticipated expiration: 2041-06-22
Also published as: CN113346975A

Abstract

本申请实施例公开了小区搜索方法及装置、芯片、设备、存储介质；其中，所述方法包括：根据J₁个第一频偏假设和K组本地序列，分别对I₁组第一接收序列进行相关运算，得到J₁×K×I₁组第一相关结果；其中，J₁和I₁大于0，K等于小区组内标识

的数目；从所述J₁×K×I₁组第一相关结果中筛选出满足第一条件的第一相关值，得到I₂个第一相关值；其中，I₂大于0；根据小于所述第一频偏假设的Q个第二频偏假设和用于得到第i₂个所述第一相关值的本地序列，对用于得到第i₂个所述第一相关值的第一接收序列进行相关运算，得到Q组第二相关结果；其中，Q大于0，0＜i₂≤I₂；根据Q×I′₂组第二相关结果，确定候选小区的小区标识；其中，I′₂≤I₂。

Description

小区搜索方法及装置、芯片、设备、存储介质

技术领域

本申请实施例涉及通信技术，涉及但不限于小区搜索方法及装置、芯片、设备、存储介质。

背景技术

第五代移动通信技术(5th-Generation wireless communication technology，5G)新空口(New Radio，NR)系统相比于长期演进(Long Term Evolution，LTE)系统，制定了新的协议标准，并且引入多种关键技术。大带宽、大连接和低时延高可靠的5G系统，将支撑人工智能、大数据、物联网等产业落地，构建万物互联的智能世界。小区搜索作为5G系统下行基带信号处理的关键环节，其搜索效率影响着用户设备(User Equipment，UE)的通信性能。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供的小区搜索方法及装置、芯片、设备、存储介质，能够提高小区搜索效率。本申请实施例提供的小区搜索方法及装置、芯片、设备、存储介质是这样实现的：

本申请实施例提供的小区搜索方法，包括：根据J₁个第一频偏假设和K组本地序列，分别对I₁组第一接收序列进行相关运算，得到J₁×K×I₁组第一相关结果；其中，J₁和I₁大于0，K等于小区组内标识

本申请实施例提供的小区搜索装置，包括：第一运算模块，用于根据J₁个第一频偏假设和K组本地序列，分别对I₁组第一接收序列进行相关运算，得到J₁×K×I₁组第一相关结果；其中，J₁和I₁大于0，K等于小区组内标识

的数目；筛选模块，用于从所述J₁×K×I₁组第一相关结果中筛选出满足第一条件的第一相关值，得到I₂个第一相关值；其中，I₂大于0；第二运算模块，用于根据小于所述第一频偏假设的Q个第二频偏假设和用于得到第i₂个所述第一相关值的本地序列，对用于得到第i₂个所述第一相关值的第一接收序列进行相关运算，得到Q组第二相关结果；其中，Q大于0，0＜i₂≤I₂；确定模块，用于根据Q×I′₂组第二相关结果，确定候选小区的小区标识；其中，I′₂≤I₂。

本申请实施例提供一种基带芯片，包括：第一检测电路，用于根据J₁个第一频偏假设和K组本地序列，分别对I₁组第一接收序列进行相关运算，得到J₁×K×I₁组第一相关结果；其中，J₁和I₁大于0，K等于小区组内标识

的数目；处理器，用于从所述J₁×K×I₁组第一相关结果中筛选出满足第一条件的第一相关值，得到I₂个第一相关值；其中，I₂大于0；第二检测电路，用于根据小于所述第一频偏假设的Q个第二频偏假设和用于得到第i₂个所述第一相关值的本地序列，对用于得到第i₂个所述第一相关值的第一接收序列进行相关运算，得到Q组第二相关结果；其中，Q大于0，0＜i₂≤I₂；第三检测电路，用于根据Q×I′₂组第二相关结果，确定候选小区的小区标识；其中，I′₂≤I₂。

本申请实施例提供的用户设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现本申请实施例所述的方法。

本申请实施例提供的计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现本申请实施例提供的所述的方法。

在本申请实施例中，首先进入粗频偏阶段，即，根据J₁个较大的第一频偏假设和K组本地序列，分别对I₁组第一接收序列进行相关运算，得到J₁×K×I₁组第一相关结果；然后，从所述J₁×K×I₁组第一相关结果中筛选出满足第一条件的第一相关值，得到I₂个第一相关值；基于此，进入细频偏阶段，即，根据Q个小于第一频偏假设的第二频偏假设和用于得到第i₂个所述第一相关值的本地序列，对用于得到第i₂个所述第一相关值的第一接收序列进行相关运算，得到Q组第二相关结果；如此，能够减少相关运算的计算量，从而提高小区搜索效率。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，这些附图示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于说明本申请的技术方案。

图1示出了本申请实施例可能适用的一种网络架构；

图2示出了小区搜索的基本流程；

图3为本申请实施例提供的小区搜索方法的实现流程示意图；

图4为本申请实施例提供的小区搜索方法的实现流程示意图；

图5为本申请实施例小区搜索方法的实现流程示意图；

图6表明在4096快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform，FFT)点中包括的全局同步信道号(Global Synchronization Channel Number，GSCN)；

图7示出了本申请实施例的对一组数据的相关处理流程；

图8示出了本申请实施例的对I₁组数据的处理；

图9示出了本申请实施例的选出候选值之后，对候选值对应的数据的相关处理流程；

图10示出了本申请实施例的辅同步信号(Secondary Synchronization Signal，SSS)操作过程；

图11为本申请实施例小区搜索装置的结构示意图；

图12为本申请实施例基带芯片的结构示意图；

图13为本申请实施例提供的用户设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请的具体技术方案做进一步详细描述。以下实施例用于说明本申请，但不用来限制本申请的范围。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中所使用的术语只是为了描述本申请实施例的目的，不是旨在限制本申请。

在以下的描述中，涉及到“一些实施例”，其描述了所有可能实施例的子集，但是可以理解，“一些实施例”可以是所有可能实施例的相同子集或不同子集，并且可以在不冲突的情况下相互结合。

需要指出，本申请实施例所涉及的术语“第一\第二\第三”不代表针对对象的特定排序，可以理解地，“第一\第二\第三”在允许的情况下可以互换特定的顺序或先后次序，以使这里描述的本申请实施例能够以除了在这里图示或描述的以外的顺序实施。

本申请实施例描述的网络架构以及业务场景是为了更加清楚地说明本申请实施例的技术方案，并不构成对于本申请实施例提供的技术方案的限定。本领域普通技术人员可知，随着网络架构的演变和新业务场景的出现，本申请实施例提供的技术方案对于类似的技术问题，同样适用。

图1示出了本申请实施例可能适用的一种网络架构。如图1所示，本实施例提供的网络架构包括：网络设备101和用户设备(User Equipment，UE)102。本申请实施例所涉及到的用户设备可以包括各种具有无线通信功能的手持设备、车载设备、可穿戴设备、计算设备或连接到无线调制解调器的其他处理设备，以及各种形式的用户终端设备(terminaldevice)或移动台(Mobile Station，MS)等。本申请实施例所涉及到的网络设备是一种部署在无线接入网中用以为用户设备提供无线通信功能的设备。在本申请实施例中，该网络设备例如可以为图1所示的基站，该基站可以包括各种形式的宏基站、微基站、中继站或接入点等。

本申请实施例的小区搜索方法可以应用于第四代移动通信系统(the 4thgeneration mobile communication system，4G)、5G NR系统或未来的通信系统，也可以用于其他各种无线通信系统。

以5G NR系统为例，图2示出了小区搜索的基本流程，如图2所示，首先，通过PSS检测完成符号同步、小区组内标识

的检测和频偏估计；然后，通过SSS检测，得到小区组标识

从而根据小区组标识

和小区组内标识

得到小区标识。

对于小区标识

的确定方法，在本申请实施例中不做限制，不同的通信系统对应的确定方法可能是不同的。

以5G系统为例，

可以根据如下公式(1)计算得到小区标识

其中，小区组标识

需要说明的是，这里仅仅是举例说明小区标识

的确定方法，对于小区组标识

和小区组内标识

的具体编号和数量，在本申请实施例中不做限制。随着网络架构的演变和新业务场景的出现，小区组标识

和小区组内标识

的编号和数量可能会随之变化，但是对于类似的技术问题，本申请实施例提供的技术方案同样适用。

本申请实施例提供的小区搜索方法，可以应用于用户设备，图3为本申请实施例提供的小区搜索方法的实现流程示意图，如图3所示，该方法可以包括以下步骤301至步骤304：

步骤301，根据J₁个第一频偏假设和K组本地序列，分别对I₁组第一接收序列进行相关运算，得到J₁×K×I₁组第一相关结果；其中，J₁和I₁大于0，K等于小区组内标识

的数目。

在本申请实施例中，对于本地序列的类型不做限定。例如，该序列可以由M序列构成。在一些实施例中，可以根据预设的小区组内标识

生成对应的本地序列。例如，在5GNR系统中定义了1008个小区标识

包括小区组标识

和小区组内标识

其中，

不同的小区组内标识

对应的本地序列不同，本地序列的数目与小区组内标识

的数目有关。

对于相关运算方法也不做限定，可以是各种类型的相关算法。例如，可以是滑动相关、滑动差分相关或基于循环卷积的频域检测等。

相关运算可以在时域空间进行，也可以在频域空间进行。在时域空间进行时，在第一接收序列属于时域数据的情况下，以第j₁个第一频偏假设、第k组时域的本地序列和第i₁组第一接收序列为例，其中，0＜j₁≤J₁，0＜k≤K，0＜i₁≤I₁，在一些实施例中，可以根据第j₁个第一频偏假设，对第i₁组第一接收序列进行频偏补偿，得到第二接收序列；然后，将第二接收序列与第k组本地序列直接做相关运算，得到相应的第一相关结果。

在频域空间进行时，在第一接收序列属于时域数据的情况下，首先通过傅里叶变换，例如FFT将第一接收序列从时域变换到频域，得到频域空间下的第一接收序列；然后根据第一频偏假设，对频域空间下的第一接收序列进行频偏补偿，得到第二接收序列，接着对该第二接收序列与一组频域的本地序列做相关运算，然后将得到的相关结果中的相关值进行快速傅里叶逆变换(Inverse Fast Fourier Transform，IFFT)，得到第一相关结果。

需要说明的是，第一相关结果可以包括相关运算的原始相关值，还可以是原始相关值被归一化处理之后的值。比如，可以计算参与相关运算的接收序列的能量值，通过该能量值对原始相关值做归一化处理。例如，每一原始相关值均除以该能量值，从而实现归一化处理。

在一些实施例中，每组第一相关结果不仅包括相关值，还包括以下至少之一：用于获得该组第一相关结果的第一频偏假设、用于获得该组第一相关结果的本地序列、该组本地序列对应的小区组内标识

用于获得该组第一相关结果的第一接收序列、该接收序列对应的中心频点、每一相关值的符号位置。

在另一些实施例中，每组第一相关结果不仅包括相关值，还包括以下至少之一：用于获得该组第一相关结果的第一接收序列被频偏补偿后的第二接收序列、用于获得该组第一相关结果的本地序列、该组本地序列对应的小区组内标识

每一相关值的符号位置。

步骤302，从所述J₁×K×I₁组第一相关结果中筛选出满足第一条件的第一相关值，得到I₂个第一相关值；其中，I₂大于0。

需要说明的是，I₂的大小与第一条件有关。在一些实施例中，第一条件可以是I₂个最大相关值，这里I₂为一固定值。电子设备可以直接对J₁×K×I₁组第一相关结果排序，然后基于排序结果取其中最大的I₂个相关值。电子设备还可以对每组第一相关结果进行排序，取每组第一相关结果中的至少1个最大相关值，然后再对这些最大相关值进行排序，取其中最大的I₂个相关值。对于后一方案，利于电子设备灵活处理这些组的第一相关结果，比如，电子设备可以并行地对至少两组第一相关结果分别进行排序，这样可以提高I₂个第一相关值的获取效率，进而提高小区搜索效率。

在另一些实施例中，第一条件还可以是大于第一阈值，也就是大于第一阈值的相关值均为满足第一条件的第一相关值。这里I₂不是固定值，而是大于第一阈值的相关值的数目，该第一阈值可以是预设值，也可以是基于J₁×K×I₁组第一相关结果得到的相关值的均值和预设系数得到的。

步骤303，根据小于所述第一频偏假设的Q个第二频偏假设和用于得到第i₂个所述第一相关值的本地序列，对用于得到第i₂个所述第一相关值的第一接收序列进行相关运算，得到Q组第二相关结果；其中，Q大于0，0＜i₂≤I₂。

在一些实施例中，电子设备可以直接使用步骤301的处理结果，即，从中获得用于得到第i₂个所述第一相关值的第一接收序列的第二接收序列，该第二接收序列是在执行步骤301时通过用于得到第i₂个所述第一相关值的第一频偏假设，对该第一接收序列进行频偏补偿得到的。在另一些实施例中，电子设备还可以根据用于得到第i₂个所述第一相关值的第一频偏假设，对用于得到第i₂个所述第一相关值的第一接收序列进行频偏补偿，得到第二接收序列。

然后，根据第q个所述第二频偏假设，对第i₂个所述第一相关值对应的第二接收序列进行频偏补偿，得到第三接收序列；再将所述第三接收序列与用于得到第i₂个所述第一相关值的本地序列进行相关运算，得到第q组第二相关结果；其中，0＜q≤Q。

在一些实施例中，所述Q个第二频偏假设中的最小频偏假设满足搜索性能需求，所述J₁个第一频偏假设中的最小频偏假设是所述所述Q个第二频偏假设中的最小频偏假设的M1倍，M1大于或等于1；如此，在确保搜索性能的基础上，降低相关运算的计算量，从而提高小区搜索效率。

在一些实施例中，第一频偏假设和第二频偏假设可以是子载波间隔的整数倍；在另一些实施例中，第一频偏假设和第二频偏假设也可以是子载波间隔的小数倍，但是硬件实现相比于整数倍而言较为复杂。

步骤304，根据Q×I′₂组第二相关结果，确定候选小区的小区标识；I′₂≤I₂。

可以理解地，不同的第一相关值对应的频偏假设、本地序列或接收序列可能均不同，也可能是相同的，因此，I′₂≤I₂。

在一些实施例中，第二相关结果包括相关值，还包括以下至少之一：每一相关值的符号位置、用于获得该组第二相关结果的接收序列、该接收序列对应的中心频点、该组第二相关结果对应的小区组内标识

候选小区即为满足第二条件的中心频点对应的小区。电子设备可以根据小区组内标识

和小区组标识

确定该候选小区的小区标识。

这是因为：举例来说，假设在5G NR系统的应用场景下，相关算法为滑动相关，每组第一接收序列的长度为4096，频偏假设集合为[-1，1，2]。如果直接基于该频偏假设集合进行相关运算，其计算量为：3×I₁×K×4096，也就是说，电子设备至少需要执行3×I₁×K×4096次相关计算，其中3是指频偏假设集合中的频偏数目。

而如果先进行粗频偏，即根据频偏假设集合中的2和K组本地序列，分别对I₁组第一接收序列进行相关运算，得到1×I₁×K组第一相关结果，相应地，其计算量为：1×I₁×K×4096，1为第一频偏假设的数目；然后，从1×I₁×K组第一相关结果中筛选出满足第一条件的第一相关值，得到I₂个第一相关值，可以理解地，I₂个第一相关值对应的第一接收序列的数目极有可能是远远小于I₁的，并且，在接下来的细频偏阶段，第二频偏假设分别为[-1，1]，此时只需计算用于得到第一相关值的本地序列与细频偏之后的第一接收序列的相关结果即可，无需再与其他组的本地序列做相关运算，可见，在细频偏阶段，即步骤303的计算量为2×I₂×1×4096，其中，2为该阶段的频偏假设的数目，粗频偏阶段和细频偏阶段的总的计算量为2×I₂×1×4096+1×I₁×K×4096，相比于3×I₁×K×4096，也就是2×I₂×1×4096相比于2×I₁×K×4096，由于I₁可能远远大于I₂，且K>1，例如，K＝3，显然，2×I₂×1×4096远远小于2×I₁×3×4096。即使I₂可能等于I₁，2×I₁×4096相比于6×I₁×4096，计算量也减少了一大半，前者的计算量是后者的

需要说明的是，上述举例说明仅仅是为了帮助理解本申请实施例的小区搜索方法带来的技术效果，并不对本申请实施例的技术方案的保护范围造成限制。也就是说，无论采用的是何种相关算法，在任何通信系统中，本申请实施例提供的小区搜索方法都能够达到较高的小区搜索效率。

本申请实施例提供的一种小区搜索方法，图4为本申请实施例提供的小区搜索方法的实现流程示意图，如图4所示，包括以下步骤401至步骤405：

步骤401，根据J₁个第一频偏假设和K组本地序列，分别对I₁组第一接收序列进行相关运算，得到J₁×K×I₁组第一相关结果；其中，J₁和I₁大于0，K等于小区组内标识

的数目；

步骤402，从所述J₁×K×I₁组第一相关结果中筛选出满足第一条件的第一相关值，得到I₂个第一相关值；其中，I₂大于0；

步骤403，获得用于得到第i₂个所述第一相关值的第一接收序列的第二接收序列；其中，所述第二接收序列是通过用于得到第i₂个所述第一相关值的第一频偏假设，对用于得到第i₂个所述第一相关值的第一接收序列进行频偏补偿得到的；其中，0＜i₂≤I₂。

可以理解地，通过步骤401已经得到了第二接收序列，因此，这里可以直接获得该第一相关值对应的第二接收序列，无需再次根据该第一相关值对应的第一频偏假设对第一接收序列进行频偏补偿，从而节约计算量，进而提高小区搜索效率。在一些实施例中，频偏补偿可以通过循环移位器实现。

步骤404，根据Q个所述第二频偏假设和用于得到第i₂个所述第一相关值的本地序列，对第i₂个所述第一相关值对应的第二接收序列进行相关运算，得到Q组第二相关结果。

在一些实施例中，根据第q个所述第二频偏假设，对第i₂个所述第一相关值对应的第二接收序列进行频偏补偿，得到第三接收序列；将所述第三接收序列与用于得到第i₂个所述第一相关值的本地序列进行相关运算，得到第q组第二相关结果；其中，0＜q≤Q。

步骤405，根据Q×I′₂组第二相关结果，确定候选小区的小区标识；其中，I′₂≤I₂。

本申请实施例再提供一种小区搜索方法，图5为本申请实施例小区搜索方法的实现流程示意图，如图5所示，该方法可以包括以下步骤501至步骤508：

步骤501，根据J₁个第一频偏假设和K组本地序列，分别对I₁组第一接收序列进行相关运算，得到J₁×K×I₁组第一相关结果；其中，J₁和I₁大于0，K等于小区组内标识

的数目；

步骤502，从所述J₁×K×I₁组第一相关结果中筛选出满足第一条件的第一相关值，得到I₂个第一相关值；其中，I₂大于0；

步骤503，根据小于所述第一频偏假设的Q个第二频偏假设和用于得到第i₂个所述第一相关值的本地序列，对用于得到第i₂个所述第一相关值的第一接收序列进行相关运算，得到Q组第二相关结果；其中，Q大于0，0＜i₂≤I₂。

在一些实施例中，电子设备可以获得用于得到第i₂个所述第一相关值的第一接收序列的第二接收序列；其中，所述第二接收序列是通过用于得到第i₂个所述第一相关值的第一频偏假设，对用于得到第i₂个所述第一相关值的第一接收序列进行频偏补偿得到的；根据Q个所述第二频偏假设和用于得到第i₂个所述第一相关值的本地序列，对第i₂个所述第一相关值对应的第二接收序列进行相关运算，得到Q组第二相关结果。

步骤504，确定Q×I′₂组第二相关结果的相关平均值。

在一些实施例中，可以基于所述Q×I′₂组第二相关结果的每一相关值，确定相关平均值，也就是相关值的均值。在另一些实施例中，还可以先滤除Q×I′₂组第二相关结果中低于预设门限的相关值，基于滤除后的Q×I′₂组第二相关结果的每一相关值，确定相关平均值。可以理解地，相比于前一实施例，在相同预设系数的情况下，通过步骤505得到的第一阈值较大。基于后一实施例得到的第一阈值筛选出的第二相关值的数目，小于基于前一实施例得到的第一阈值筛选出的第二相关值的数目。在信道环境较好的情况下，在确保通信性能的情况下，显然基于后一实施例得到的第一阈值筛选出的第二相关值，因为数目较少，所以实现步骤507的计算量较小。

步骤505，根据所述相关平均值和预设系数，得到第一阈值。

可以理解地，第一阈值不是预设的固定值，而是基于当前得到的Q×I′₂组第二相关结果计算得到的，即通过步骤504和步骤505计算得到；如此，使得该第一阈值能够与当前信道环境相匹配，从而能够确保小区搜索的准确性。

预设系数为一经验值，该值可以通过大量仿真实验得到。

步骤506，确定所述Q×I′₂组第二相关结果中是否有大于所述第一阈值的第二相关值；如果是，执行步骤507；否则，执行步骤508。

可以理解地，如果Q×I′₂组第二相关结果有大于第一阈值的第二相关值，则直接执行步骤507，获取小区级信息；如此，能够提高小区搜索效率。

步骤507，根据大于所述第一阈值的第二相关值的信息，确定候选小区的小区标识。

在一些实施例中，第二相关值的信息包括：用于得到所述第二相关值的第二接收序列、所述第二相关值的符号位置和用于得到所述第二相关值的本地序列对应的小区组内标识

在一些实施例中，将所述第二相关值的符号位置作为第一同步序列的起始位置，从用于得到所述第二相关值的第二接收序列中，提取第二同步序列；根据每一所述第二相关值对应的第二同步序列，确定候选小区的小区组标识

根据所述候选小区的小区组标识

和对应的第二相关值对应的小区组内标识

确定所述候选小区的小区标识。比如，第一同步序列为主同步信号(Primary synchronous signal，PSS)，所述第二同步序列为SSS。

进一步地，在一些实施例中，所述根据每一所述第二相关值对应的第二同步序列，确定候选小区的小区组标识

包括：根据小区组标识

对应的本地序列与每一所述第二相关值对应的第二同步序列进行相关运算；根据相关结果，确定候选小区的小区组标识

例如，将该相关结果中大于第二阈值的相关值对应的小区组标识

作为候选小区的小区组标识

又如，将该相关结果中最大的一个或多个相关值对应的小区组标识

作为候选小区的小区组标识

在5G NR系统中，定义了336个小区组标识

相应地对应有336组本地SSS序列。在一些实施例中，336组本地SSS序列分别与第二相关值对应的第二同步序列，得到336×I₃组相关结果，I₃为第二相关值对应的第二同步序列的数目；基于336×I₃组相关结果，确定候选小区的小区组标识

步骤508，输出从所述Q×I′₂组第二相关结果中中心频点对应的最大相关值的信息。

在一些实施例中，最大相关值的信息可以包括以下至少之一：用于得到该最大相关值的本地序列对应的小区组标识

用于得到该最大相关值的第二接收序列、该第二接收序列对应的中心频点、用于得到该最大相关值的第二频偏假设、该最大相关值的符号位置。这些信息可以用于后续流程。

相关小区搜索技术方案，一种是基于功率计算的小区搜索，一种是基于相关值计算的小区搜索，其中：

(1)基于功率计算的小区搜索方案，主要是在目标频段，UE会接收数据，然后基于可能的频率栅格统计信号的功率(也会结合时域信号的功率统计去判断当前的频率是否可能存在小区)。UE会把大于某个门限的结果排序，找出最有可能的一些频点用于小区搜索。

(2)基于相关值计算的小区搜索方案，主要是在可能存在的频率栅格取同步信号与本地PSS信号相关。UE会把大于某个门限的结果排序，找出最有可能的一些频点用于小区搜索。

然而，对于上述方案(1)，会有一些明显的缺点，比如一些TDD的场景和一些干扰存在的场景，通过统计功率的方法找出最有可能的一些频点，往往会造成一些误判，从而导致小区搜索时间变长。

上述方案(2)的性能要优于方案(1)，但是其本质是进行PSS信号相关，其所需时间与同步信号周期强相关，导致处理时间明显长于前者。

无论是方案(1)还是方案(2)最终的输出是频点信息，不能直接得到小区级信息。

基于此，下面将说明本申请实施例在一个实际的应用场景中的示例性应用。

在本申请实施例中，旨在提供应用在小区搜索的初始阶段，如何高效地完成小区搜索的方案。

UE在指定频点、小区或者候补频点、小区搜索失败或者这些信息不存在时，进行全频段扫描，搜索UE能力支持的频段范围内存在的所有小区。

在NR系统中，由于带宽的增加，之前应用在LTE系统中的100Hz的栅格，不能直接应用在NR系统中。因此，同步栅格的概念被提出来，从而有效地减少UE计算复杂度，这里，同步栅格的步长不再是100KHz，而是更长的频率间隔，不同的参数集(numerology)对应不同步长的同步栅格，例如：子载波间隔(Subcarrier Spacing，SCS)为15KHz，其对应的同步栅格的补偿为1.2MHz。另外，针对不同的频带(band)，每个同步栅格上，有不同个数的GSCN，可能是3个GSCN，也可能是1个GSCN，对于大多数的band，通常每个同步栅格上有3个GSCN对于其他band，通常每个同步栅格上有1个GSCN。

频率搜索的目的是找到最有可能的GSCN，当UE使用在频率搜索阶段找到的GSCN进行给定频点的小区搜索时，能够以最大的概率找到小区的ID信息，甚至成功完成接下来的MIB的读取。由此可以看出，频率搜索是非常关键的一步，如果搜索找不到合适的GSCN，那么就会直接影响小区搜索的时间以及性能。

出于不同目的，UE可能采用不同的晶体振荡器。那么，不同的晶体振荡器的选择将导致UE在同步网络之前出现不同的频率偏差，这个偏差可能是1至20ppm的典型范围。在本申请实施例中，考虑不同晶体振荡器方案的影响，以及随着时间变化晶体振荡器老化影响的频率搜索方案，在兼顾性能的同时，有效完成频域搜索。

在频率搜索的初始阶段，其目的是尽可能快速地搜索出有效频点。本方案是在给定的UE的射频资源上，采用高采样率的方式包括尽可能多的GSCN。

当接收的高采样率时域数据可提供的时候，通过使用FFT得到高采样率时域数据的频域变换数据，然后依据可能的不同GSCN点，同时考虑不同频偏影响的条件下，分别完成频域相关，然后再通过IFFT转换到时域，完成PSS相关操作。

如果对应的中心频点的PSS相关结果超过第一阈值，则利用相关信息进行SSS操作，直接得到小区级信息，可结束流程；其中，小区级信息，例如包括以下至少之一：PID、频偏、同步信号的时域位置、以及GSCN；

如果对应的中心频点的PSS相关结果未超过第一阈值，则将该中心频点对应的最大PSS相关值上报。

待所有中心频点扫描结束后，可将中心频点上报的PSS最大相关值排序，找到最有可能的GSCN，完成频率搜索。

进一步来讲，包括如下的步骤1至步骤4，其目的是在保证相关性能的同时，包括尽可能多的GSCN：

步骤1：当接收的高采样率时域数据可提供的时候，通过使用FFT得到高这些采样数据的频域变换数据，然后依据可能的不同GSCN点，同时考虑不同频偏影响的条件下，分别完成频域相关，然后再通过IFFT转换到时域，完成PSS相关操作。

其中，PSS相关操作需要考虑采样速率和GSCN点的确定这两种因素，其中：

对于采样速率，由于为了节省相关计算的复杂度，UE的PSS相关操作利用如下特性：(1)利用FFT方法完成一个长序列和本地短序列的线性相关运算。(2)利用FFT特性：时域的整数倍(子载波)频偏相当于频域圆周移动。而频偏对PSS相关的影响决定了子载波间隔的大小，FFT的大小决定了输入数据的采样速率。

对于GSCN点的确定，取决于两方面的因素，比如FFT能力和晶体振荡器的选择，因为需要在保证相关检测性能的同时，尽可能地包括多的GSCN点；其中：

对于UE可提供的FFT：高的采样率意味着大的信道带宽，依据前面提到的NR中GSCN点的分布，这也等效于更多的GSCN点。那么，在一个搜索周期内(NR小区搜索周期为20ms)完成的任务就会越多，考虑到当前能够提供的FFT能力，那么在一个搜索周期中UE能够处理的总GSCN点数就会受限。

对于频偏的考虑：还有一个因素是和当前的晶体振荡器方案相关。对于基于PSS的频率搜索，为了保证频率搜索的准确性，会通过满足性能需求的最小频率假设结合不同晶体振荡器的ppm，来确定总的频偏假设个数。频偏假设个数的增加，意味着计算复杂的提高，也会影响GSCN的确定。

基于以上考虑，如下给出PSS相关操作的运算量分析，参数列表如表1所示：

表1

完成一组相关所需要的FFT和IFFT的计算量如下公式(2)：

IFFT:(2*Ceil(F*p/x)+1)*(GSCN_num*3)+FFT:1公式(2)；

其中，2表示考虑频偏的方向；Ceil为向上取整的函数；GSCN_num表示GSCN的数目；3表示每个同步栅格的3个GSCN，FFT点数一般会选择大的FFT，比如4096。FFT:1表示从4096、4095、4094到1。IFFT点数的选择取决于x；对于NR系统：PSS_N_baseIFFT＝128；N_IFFT＝PSS_N_baseIFFT*ovsampleRate/(x/scs)

另外，假定重叠因子为：o；其中，重叠因子是指通过FFT的方法计算相关时重叠部分的比例，那么在20ms周期完成相关的总的组数的表达式如下公式(3)：

G＝sampleNum/N/(1-o)公式(3)；

基于上述公式(2)和(3)，最终的计算复杂度的计算公式如下式(4)所示：

C＝[sampleNum/N/(1-o)]*[IFFT:(2*ceiling(F*p/x)+1)*(GSCN_num*3)+FFT:1]公式(4)；

令C＝C1+C2，则：

C1＝[sampleNum/N/(1-o)]，FFT的运算次数；

C2＝[sampleNum/N/(1-o)]*[(2*ceiling(F*p/x)+1)*(GSCN_num*3)]，IFFT的运算次数。

采样频率及FFT点数的选择都需要基于如上运算量的评估得到。

在确定参数后，如图6所示，表明在4096FFT中包括的GSCN点(例如：3GSCN/同步栅格)，以及相应于单个GSCN点上(例如：Group3的中间GSCN)的接收过采样数据的频域点。

在得到频域点的数据后，需要完成IFFT以及重叠(overlap)的操作，从而得到时域相关的数据，其中，每个GSCN点分别完成IFFT以及overlap的操作，这样完成一个组的操作。之后，在之前提到的总组数G(20ms周期里)，完成相同的操作，就会得到每个GSCN点在20ms周期里的所有时域相关值，然后按照相关值排序，选取大于第一阈值的峰值为候选值，进入到后续的SSS操作。小于第一阈值的进入到步骤4。

如图7所示，其示出了对一组数据的相关处理流程，假定采样数据(即第一时域数据)的长度为4096，对该数据进行FFT处理，得到第一频域数据，然后，根据不同的频偏假设，对第一频域数据进行循环移位，得到第二频域数据；将本地序列1、本地序列2和本地序列3分别与第二频域数据进行相关运算，对得到的相关运算结果进行nIFFT，得到第三相关结果；然后，另一方面，对第二频域数据进行nIFFT，得到第二时域数据；计算第二时域数据的能量值；利用该能量值，对第三相关结果进行归一化处理，得到第四相关结果(即第一相关结果的一种示例)。

可以理解地，校准完的晶体振荡器的精度p越大，C2的运算量也越大。在本申请实施例中，旨在将C2的运算量至少减半。实现流程例如图8和图9所示，其中，在图8中，选取I₁组数据，频偏分辨率为M1*x，其中，M1>1，每组数据的处理流程如图7所示。I₁其中，I₁可以等于1，也可以最大覆盖到整个周期sampleNum/N/(1-o)。

得到I₁组数据的第四相关结果之后，基于这些结果，选取proc_N个候选值，每个候选值的信息至少包括如下信息：相关值的位置pssOutPos、PSS对应的序列pssOutNid2、频偏值pssOutFoe，对应的同步栅格值、对应的本地序列标识(即

)；

proc_N个候选值可通过如下方法的得到：(1)相关值大于第一阈值时，可作为候选值；(2)对第四相关结果中的相关值排序，取最大的proc_N个相关值作为候选值；

在选出proc_N个候选值之后，如图9所示，进行候选值后处理，对于每一个候选值，首先对该候选值对应的第一PSS序列按照频偏值pssOutFoe进行频率偏移，得到第二PSS序列，然后，对第二PSS序列进行FFT处理，得到第三PSS序列；根据频偏集F记录的频偏假设(其中频偏为整数倍子载波间隔)，对第三PSS序列进行循环移位，得到第四PSS序列；将第四PSS序列与该候选值对应的本地PSS序列进行相关运算，得到第五相关结果；对第五相关结果进行nIFFT，得到第六结果；对第六相关结果进行nSave(即重叠保留算法)，得到第七相关结果；另一方面，对第四PSS序列进行nIFFT，得到第五PSS序列；计算第五PSS序列的能量值，利用该能量值对第七相关结果进行归一化处理，得到第八相关结果(即第二相关结果的一种示例)。例如，假设能量值为Cn，第七相关结果用En表示，则第八相关结果为Cn/En。

需要说明的是，频偏集F的最小分辨率为x，即满足性能的最小频偏假设，集合F与M1*x可以覆盖频偏要求p。举例，M1＝2，F＝[-1,1]就可以满足要求。

最后，基于第八相关结果，输出满足第一阈值条件的PSS相关值及对应的信息。满足第一阈值条件，举例：(1)大于第一阈值的PSS相关值，其中，可以根据PSS相关值平均值乘以系数得到该第一阈值)；(2)按照由大到小的顺序，对第八相关结果的相关值进行排序，取前N个最大值；

步骤2：如果对应的中心频点的PSS相关结果超过第一阈值，则进入步骤3；如果PSS相关结果未超过第一阈值，则输出该中心频点对应的最大PSS相关结果，待所有中心频点结束后，则进入步骤4；

相关频率搜索技术只做PSS处理，一般选择最大的PSS相关峰值对应的信息(例如频点、

等)。

在本申请实施例中，将PSS相关值分成以下两种情况：

一种是对应的中心频点的PSS相关值中有大于第一阈值的，则将该相关值对应的信息(包括频偏、位置、

和numlogy等)与接收的数据直接进行SSS相关操作，如果能检测出小区，则可以直接获取小区级信息。

一种是对应的中心频点的PSS相关值中没有大于第一阈值的，则将该中心频点对应的最大PSS相关值的信息输出。

步骤3：利用PSS相关得到的信息直接进行SSS操作，可得到小区级信息(例如PID、频偏和同步信号的时域位置)。如果不能得到小区级信息，则将该中心频点对应的最大PSS相关值的信息输出。

根据步骤2，PSS相关值中会有多个候选值大于第一阈值，对于每一个PSS候选值可进行SSS相关操作，最终会得到所有PSS候选值对应的SSS相关值；然后，对SSS相关值进行排序，如果有大于第一阈值的SSS相关值则输出对应的小区级信息。在某些处理流程中找到小区，该流程就自动结束。

如果不能得到小区级信息，则将该中心频点对应的PSS相关最大值的信息输出。

每个PSS候选值对应的SSS操作过程如图10所示(以NR系统为例)，包括如下步骤1001至步骤1005：

其中，根据PSS候选值得到如下信息：初始采样率f_s_ini、当前候选值携带的频偏信息Δf、SSS时频转换FFT点数N_sssFFT、PSS候选值对应的SSS数据的起始位置startPos；这里Δf是无单位的量纲，表示SCS间隔的多少倍。

步骤1001，数据提取：根据startPos和N_sssFFT可提取时域SSS数据；

步骤1002，频偏校正：根据Δf和f_s_ini对数据进行频偏校正(即频偏补偿)；

步骤1003，FFT：对频偏校正后的数据进行FFT；

步骤1004，选择有效子载波：选择频域SSS数据；

步骤1005，解扰m0：对频域SSS数据进行解扰，去除小区组内标识

的影响；

步骤1006，小区组内标识

的相关：对不同小区组标识

对应的序列进行相关；

步骤4：待所有中心频点扫描结束后，可将中心频点上报的最大PSS相关值排序，找到最有可能的GSCN，完成频率搜索。

如果没有找到合适的小区级信息或者进一步寻找小区，各中心频点上报的PSS相关值的最大值可帮助UE进一步寻找小区。

在本申请实施例中，提供了基于相关频率搜索的方法，通过该方法，在考虑不同晶体振荡器方案以及老化等原因引起的频偏变化的条件下，解决了如何有效地利用当前的UE资源，在兼顾搜索性能的同时，提高整个搜索的时间，同时也达到节省功耗的目的。在频率搜索阶段，该方法能够产生如下明显增益：

(1)计算量至少减半，而性能损失不大；

(2)适用于如下场景：存储所有数据以及存储部分数据；

(3)可在产品中实施。

在本申请实施例中，在频率搜索阶段，将PSS的处理分成两部分，处理粗频偏(M*x)阶段和处理细频偏(F)阶段；

在处理粗频偏阶段，只提取proc_N个候选值；在处理细频偏F阶段，每个候选值只做一次FFT，频偏集为F，本地序列只有1个；

上述方法不仅可以应用于NR系统，也可以灵活应用于其他无线接入技术的频率搜索阶段，只是需要替换不同的同步信号而已，这是因为在不同的无线接入技术里同步信道的定义不同。

基于前述的实施例，本申请实施例提供一种小区搜索装置，该装置包括所包括的各模块、以及各模块所包括的各单元，可以通过处理器来实现；当然也可通过具体的逻辑电路实现；在实施的过程中，处理器可以为中央处理器(CPU)、微处理器(MPU)、数字信号处理器(DSP)或现场可编程门阵列(FPGA)等。

图11为本申请实施例小区搜索装置的结构示意图，如图11所示，所述装置110包括：

第一运算模块1101，用于根据J₁个第一频偏假设和K组本地序列，分别对I₁组第一接收序列进行相关运算，得到J₁×K×I₁组第一相关结果；其中，J₁和I₁大于0，K等于小区组内标识

的数目；

筛选模块1102，用于从所述J₁×K×I₁组第一相关结果中筛选出满足第一条件的第一相关值，得到I₂个第一相关值；其中，I₂大于0；

第二运算模块1103，用于根据小于所述第一频偏假设的Q个第二频偏假设和用于得到第i₂个所述第一相关值的本地序列，对用于得到第i₂个所述第一相关值的第一接收序列进行相关运算，得到Q组第二相关结果；其中，Q大于0，0＜i₂≤I₂；

确定模块1104，用于根据所述Q×I′₂组第二相关结果，确定候选小区的小区标识；其中，I′₂≤I₂。

在一些实施例中，第二运算模块1103，用于：获得用于得到第i₂个所述第一相关值的第一接收序列的第二接收序列；其中，所述第二接收序列是通过用于得到第i₂个所述第一相关值的第一频偏假设，对用于得到第i₂个所述第一相关值的第一接收序列进行频偏补偿得到的；根据Q个所述第二频偏假设和用于得到第i₂个所述第一相关值的本地序列，对第i₂个所述第一相关值对应的第二接收序列进行相关运算，得到Q组第二相关结果。

在一些实施例中，第二运算模块1103，用于：根据第q个所述第二频偏假设，对第i₂个所述第一相关值对应的第二接收序列进行频偏补偿，得到第三接收序列；将所述第三接收序列与用于得到第i₂个所述第一相关值的本地序列进行相关运算，得到第q组第二相关结果；其中，0＜q≤Q。

在一些实施例中，确定模块1104，用于：确定所述Q×I′₂组第二相关结果中是否有大于第一阈值的第二相关值；如果有，根据大于第一阈值的第二相关值的信息，确定候选小区的小区标识；否则，还用于输出从所述Q×I′₂组第二相关结果中中心频点对应的最大相关值的信息。

在一些实施例中，确定模块1104，还用于：确定所述Q×I′₂组第二相关结果的相关平均值；根据所述相关平均值和预设系数，得到所述第一阈值。

在一些实施例中，所述第二相关值的信息包括：用于得到所述第二相关值的第二接收序列、所述第二相关值的符号位置和用于得到所述第二相关值的本地序列对应的小区组内标识

确定模块1104，用于：将所述第二相关值的符号位置作为第一同步序列的起始位置，从用于得到所述第二相关值的第二接收序列中，提取第二同步序列；根据每一所述第二相关值对应的第二同步序列，确定候选小区的小区组标识

根据所述候选小区的小区组标识

和对应的第二相关值对应的小区组内标识

确定所述候选小区的小区标识。

在一些实施例中，所述第一同步序列为PSS，所述第二同步序列为SSS。

在一些实施例中，所述Q个第二频偏假设中的最小频偏假设满足搜索性能需求，所述J₁个第一频偏假设中的最小频偏假设是所述所述Q个第二频偏假设中的最小频偏假设的M1倍，M1大于或等于1。

以上装置实施例的描述，与上述方法实施例的描述是类似的，具有同方法实施例相似的有益效果。对于本申请装置实施例中未披露的技术细节，请参照本申请方法实施例的描述而理解。

需要说明的是，本申请实施例中图11所示的小区搜索装置对模块的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。也可以采用软件和硬件结合的形式实现。

相应地，本申请实施例提供一种基带芯片，图12为本申请实施例的基带芯片的结构示意图，如图12所示，基带芯片120包括：

第一检测电路1201，用于根据J₁个第一频偏假设和K组本地序列，分别对I₁组第一接收序列进行相关运算，得到J₁×K×I₁组第一相关结果；其中，J₁和I₁大于0，K等于小区组内标识

的数目；

处理器1202，用于从所述J₁×K×I₁组第一相关结果中筛选出满足第一条件的第一相关值，得到I₂个第一相关值；其中，I₂大于0；

第二检测电路1203，用于根据小于所述第一频偏假设的Q个第二频偏假设和用于得到第i₂个所述第一相关值的本地序列，对用于得到第i₂个所述第一相关值的第一接收序列进行相关运算，得到Q组第二相关结果；其中，Q大于0，0＜i₂≤I₂；

第三检测电路1204，用于根据所述Q×I′₂组第二相关结果，确定候选小区的小区标识；其中，I′₂≤I₂。

在一些实施例中，第二检测电路1203，用于：获得用于得到第i₂个所述第一相关值的第一接收序列的第二接收序列；其中，所述第二接收序列是通过用于得到第i₂个所述第一相关值的第一频偏假设，对用于得到第i₂个所述第一相关值的第一接收序列进行频偏补偿得到的；根据Q个所述第二频偏假设和用于得到第i₂个所述第一相关值的本地序列，对第i₂个所述第一相关值对应的第二接收序列进行相关运算，得到Q组第二相关结果。

进一步地，在一些实施例中，第二检测电路1203包括频偏补偿器和相关器；其中，频偏补偿器用于根据第q个所述第二频偏假设，对第i₂个所述第一相关值对应的第二接收序列进行频偏补偿，得到第三接收序列；相关器用于将所述第三接收序列与用于得到第i₂个所述第一相关值的本地序列进行相关运算，得到第q组第二相关结果。

在一些实施例中，第三检测电路1204，用于根据所述Q×I′₂组第二相关结果中大于第一阈值的第二相关值的信息，确定候选小区的小区标识。处理器1202，还用于：在所述Q×I′₂组第二相关结果中没有大于第一阈值的相关值的情况下，输出从所述Q×I′₂组第二相关结果中中心频点对应的最大相关值的信息。

在一些实施例中，处理器1202还用于：确定所述Q×I′₂组第二相关结果的相关平均值；根据所述相关平均值和预设系数，得到所述第一阈值。

在一些实施例中，处理器1202还用于将所述第二相关值的符号位置作为第一同步序列的起始位置，从用于得到所述第二相关值的第二接收序列中，提取第二同步序列；第三检测电路1204，用于根据每一所述第二相关值对应的第二同步序列，确定候选小区的小区组标识

处理器1202，用于根据所述候选小区的小区组标识

和对应的第二相关值对应的小区组内标识

确定所述候选小区的小区标识。

需要说明的是，本申请实施例中，如果以软件功能模块的形式实现上述的方法，并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实施例的技术方案本质上或者说对相关技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得用户设备执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read Only Memory，ROM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。这样，本申请实施例不限制于任何特定的硬件和软件结合。

本申请实施例提供一种用户设备，图13为本申请实施例的用户设备的硬件实体示意图，如图13所示，所述用户设备130包括存储器131和处理器132，所述存储器131存储有可在处理器132上运行的计算机程序，所述处理器132执行所述程序时实现上述实施例中提供的方法中的步骤。

需要说明的是，存储器131配置为存储由处理器132可执行的指令和应用，还可以缓存在处理器132以及用户设备230中各模块待处理或已经处理的数据(例如，图像数据、音频数据、语音通信数据和视频通信数据)，可以通过闪存(FLASH)或随机访问存储器(RandomAccess Memory，RAM)实现。

本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中提供的方法中的步骤。

本申请实施例提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述方法实施例提供的方法中的步骤。

这里需要指出的是：以上存储介质和设备实施例的描述，与上述方法实施例的描述是类似的，具有同方法实施例相似的有益效果。对于本申请存储介质、存储介质和设备实施例中未披露的技术细节，请参照本申请方法实施例的描述而理解。

应理解，说明书通篇中提到的“一个实施例”或“一实施例”或“一些实施例”意味着与实施例有关的特定特征、结构或特性包括在本申请的至少一个实施例中。因此，在整个说明书各处出现的“在一个实施例中”或“在一实施例中”或“在一些实施例中”未必一定指相同的实施例。此外，这些特定的特征、结构或特性可以任意适合的方式结合在一个或多个实施例中。应理解，在本申请的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。上文对各个实施例的描述倾向于强调各个实施例之间的不同之处，其相同或相似之处可以互相参考，为了简洁，本文不再赘述。

本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如对象A和/或对象B，可以表示：单独存在对象A，同时存在对象A和对象B，单独存在对象B这三种情况。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，如：多个模块或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。

上述作为分离部件说明的模块可以是、或也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是、或也可以不是物理模块；既可以位于一个地方，也可以分布到多个网络单元上；可以根据实际的需要选择其中的部分或全部模块来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各实施例中的各功能模块可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各模块分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上模块集成在一个单元中；上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器(Read Only Memory，ROM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

或者，本申请上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实施例的技术方案本质上或者说对相关技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得用户设备执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：移动存储设备、ROM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本申请所提供的几个方法实施例中所揭露的方法，在不冲突的情况下可以任意组合，得到新的方法实施例。

本申请所提供的几个产品实施例中所揭露的特征，在不冲突的情况下可以任意组合，得到新的产品实施例。

本申请所提供的几个方法或设备实施例中所揭露的特征，在不冲突的情况下可以任意组合，得到新的方法实施例或设备实施例。

以上所述，仅为本申请的实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims

1.一种小区搜索方法，其特征在于，所述方法包括：

根据J₁个第一频偏假设和K组本地序列，分别对I₁组第一接收序列进行相关运算，得到J₁×K×I₁组第一相关结果；其中，J₁和I₁大于0，K等于小区组内标识

的数目；

从所述J₁×K×I₁组第一相关结果中筛选出满足第一条件的第一相关值，得到I₂个第一相关值；其中，I₂大于0；

根据小于所述第一频偏假设的Q个第二频偏假设和用于得到第i₂个所述第一相关值的本地序列，对用于得到第i₂个所述第一相关值的第一接收序列进行相关运算，得到Q组第二相关结果；其中，Q大于0，0<i₂≤I₂；

根据Q×I′₂组第二相关结果，确定候选小区的小区标识；其中，I′₂≤I₂；

其中，得到所述Q组第二相关结果中的第q组第二相关结果，0<q≤Q，包括：

获得用于得到第i₂个所述第一相关值的第一接收序列的第二接收序列；其中，所述第二接收序列是通过用于得到第i₂个所述第一相关值的第一频偏假设，对用于得到第i₂个所述第一相关值的第一接收序列进行频偏补偿得到的；

根据第q个所述第二频偏假设，对第i₂个所述第一相关值对应的第二接收序列进行频偏补偿，得到第三接收序列，将所述第三接收序列与用于得到第i₂个所述第一相关值的本地序列进行相关运算，得到第q组第二相关结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据Q×I′₂组第二相关结果，确定候选小区的小区标识，包括：确定所述Q×I′₂组第二相关结果中是否有大于第一阈值的第二相关值；如果有，根据大于第一阈值的第二相关值的信息，确定候选小区的小区标识；

否则，所述方法还包括：输出从所述Q×I′₂组第二相关结果中中心频点对应的最大相关值的信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

确定所述Q×I′₂组第二相关结果的相关平均值；

根据所述相关平均值和预设系数，得到所述第一阈值。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第二相关值的信息包括：用于得到所述第二相关值的第二接收序列、所述第二相关值的符号位置和用于得到所述第二相关值的本地序列对应的小区组内标识

所述根据大于第一阈值的第二相关值的信息，确定候选小区的小区标识，包括：

将所述第二相关值的符号位置作为第一同步序列的起始位置，从用于得到所述第二相关值的第二接收序列中，提取第二同步序列；

根据每一所述第二相关值对应的第二同步序列，确定候选小区的小区组标识

根据所述候选小区的小区组标识

和对应的第二相关值对应的小区组内标识

确定所述候选小区的小区标识。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一同步序列为主同步信号PSS，所述第二同步序列为辅同步信号SSS。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述Q个第二频偏假设中的最小频偏假设满足搜索性能需求，所述J₁个第一频偏假设中的最小频偏假设是所述Q个第二频偏假设中的最小频偏假设的M1倍，M1大于或等于1。

7.一种小区搜索装置，其特征在于，包括：

第一运算模块，用于根据J₁个第一频偏假设和K组本地序列，分别对I₁组第一接收序列进行相关运算，得到J₁×K×I₁组第一相关结果；其中，J₁和I₁大于0，K等于小区组内标识

的数目；

筛选模块，用于从所述J₁×K×I₁组第一相关结果中筛选出满足第一条件的第一相关值，得到I₂个第一相关值；其中，I₂大于0；

第二运算模块，用于根据小于所述第一频偏假设的Q个第二频偏假设和用于得到第i₂个所述第一相关值的本地序列，对用于得到第i₂个所述第一相关值的第一接收序列进行相关运算，得到Q组第二相关结果；其中，Q大于0，0<i₂≤I₂；

确定模块，用于根据Q×I′₂组第二相关结果，确定候选小区的小区标识；其中，I′₂≤I₂；

所述第二运算模块，还用于获得用于得到第i₂个所述第一相关值的第一接收序列的第二接收序列；其中，所述第二接收序列是通过用于得到第i₂个所述第一相关值的第一频偏假设，对用于得到第i₂个所述第一相关值的第一接收序列进行频偏补偿得到的；根据第q个所述第二频偏假设，对第i₂个所述第一相关值对应的第二接收序列进行频偏补偿，得到第三接收序列，将所述第三接收序列与用于得到第i₂个所述第一相关值的本地序列进行相关运算，得到第q组第二相关结果；其中，0<q≤Q。

8.一种基带芯片，其特征在于，包括：

第一检测电路，用于根据J₁个第一频偏假设和K组本地序列，分别对I₁组第一接收序列进行相关运算，得到J₁×K×I₁组第一相关结果；其中，J₁和I₁大于0，K等于小区组内标识

的数目；

处理器，用于从所述J₁×K×I₁组第一相关结果中筛选出满足第一条件的第一相关值，得到I₂个第一相关值；其中，I₂大于0；

第二检测电路，用于根据小于所述第一频偏假设的Q个第二频偏假设和用于得到第i₂个所述第一相关值的本地序列，对用于得到第i₂个所述第一相关值的第一接收序列进行相关运算，得到Q组第二相关结果；其中，Q大于0，0<i₂≤I₂；

第三检测电路，用于根据Q×I′₂组第二相关结果，确定候选小区的小区标识；其中，I′₂≤I₂；

其中，所述第二检测电路，还用于获得用于得到第i₂个所述第一相关值的第一接收序列的第二接收序列；其中，所述第二接收序列是通过用于得到第i₂个所述第一相关值的第一频偏假设，对用于得到第i₂个所述第一相关值的第一接收序列进行频偏补偿得到的；以及，根据第q个所述第二频偏假设，对第i₂个所述第一相关值对应的第二接收序列进行频偏补偿，得到第三接收序列；将所述第三接收序列与用于得到第i₂个所述第一相关值的本地序列进行相关运算，得到第q组第二相关结果；其中，0<q≤Q。

9.一种用户设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至6任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的方法。