《IEICE Transactions on Communications》：Detection Performance of Physical Random Access Channel in the Presence of Multi-Access Interference in Millimeter-Wave Bands
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本文聚焦5G NR毫米波通信中的物理随机接入信道（PRACH）检测难题，针对多用户异步接入场景，首次系统评估了Zadoff-Chu序列的循环移位（CS）资源配置对漏检概率（MDP）的影响。研究通过链路级仿真揭示：当5个UE同时接入时，相同序列竞争将使PRACH MDP恶化约一个数量级；在100米小区半径下，10用户竞争场景无法实现1%的MDP目标。该成果为毫米波系统随机接入参数优化提供了关键设计依据。
在5G新空口（NR）技术向毫米波频段拓展的进程中，物理随机接入信道（PRACH）作为用户设备（UE）发起上行初始接入的首个物理信道，其检测可靠性直接关系到网络接入效率。然而，毫米波频段特有的宽频谱资源与多用户异步接入场景，使得PRACH面临严峻的多接入干扰（MAI）挑战。传统研究中，基于Zadoff-Chu序列的PRACH preamble设计虽具备理想的自相关特性，但实际系统中循环移位（CS）资源的数量受限于往返时延（RTD）与多径时延，导致序列间正交性难以保障。更棘手的是，当多个UE随机选择相同preamble序列时，基站接收端将出现严重的定时检测模糊问题。
为攻克这一难题，东京城市大学与NTT DOCOMO联合研究团队在《IEICE Transactions on Communications》发表了创新性研究成果，首次系统量化了毫米波频段下PRACH短序列在多用户竞争场景中的检测性能。研究团队通过构建高精度链路级仿真平台，创新性地将CS资源配置策略与小区半径、多径信道模型进行耦合分析，揭示了不同干扰场景下PRACH漏检概率（MDP）的变化规律。
关键技术方法主要包括：1）基于3GPP NR标准的PRACH Format A1信号生成模型，采用139位短序列与120 kHz子载波间隔；2）多用户异步接入场景建模，考虑TDL-C/E信道模型与实际RTD时延；3）频域匹配滤波（MF）检测算法，结合两天线接收分集与平方合并技术；4）动态阈值优化机制，在满足0.1%虚警概率（FAP）前提下最大化检测概率。
5.1 检测阈值对PRACH信号选择的影响
仿真表明，在τrms=30 ns的TDL-C信道中，采用最大相关功率检测策略（ΓRACH=0）可获得最低MDP。若设置固定阈值，将导致检测性能单调恶化，验证了自适应阈值设计的必要性。
5.2 CS与RI资源配置对MDP的协同效应
研究发现在NUE=8用户场景下，优先使用CS资源（NCS=8）比随机选择序列降低MDP约一个量级。但当CS数量超过8时，因多径时延超出CS长度，会引起相邻序列干扰，导致MDP急剧恶化。在TDL-E信道中，虽然LOS路径提升检测可靠性，但CS资源配置原则与NLOS场景一致。
5.3 竞争场景下的MDP演化规律
在Rcell=100米场景中，NUE=5时竞争接入使MDP恶化10倍；NUE=10时1%的MDP目标无法实现。值得注意的是，竞争用户数量对MDP的影响呈现非线性特征：单个同序列UE的干扰足以显著提升定时错误概率，而竞争用户数从2增至3时性能退化不明显。
5.4 目标MDP约束下的最大接入用户数
通过量化分析发现：在TDL-C信道中，Rcell=50/100/200米场景下，满足1% MDP目标的并发用户数分别为4/4/2。若放宽至10% MDP，用户容量可提升至22/19/13。TDL-E信道因LOS路径增益，容量略高于TDL-C信道，但差异不显著。
本研究首次建立了毫米波PRACH容量与物理层参数的定量关系模型，揭示了CS资源配置与多径时延的临界约束关系。结果表明，通过优化序列选择策略，在100米典型小区半径下可支持4用户同时满足1% MDP的苛刻要求。这一发现为6G毫米波系统随机接入资源规划提供了理论依据，尤其对高密度物联网场景的接入成功率提升具有重要指导意义。未来研究可进一步结合波束成形技术与机器学习算法，在更复杂移动场景下拓展PRACH的干扰抑制能力。
