具体实施方式

以下，将参照附图来描述本公开的实施例。但是应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本公开的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本公开的概念。

在附图中示出了根据本公开实施例的各种结构示意图。这些图并非是按比例绘制的，其中为了清楚表达的目的，放大了某些细节，并且可能省略了某些细节。图中所示的各种区域、层的形状以及它们之间的相对大小、位置关系仅是示例性的，实际中可能由于制造公差或技术限制而有所偏差，并且本领域技术人员根据实际所需可以另外设计具有不同形状、大小、相对位置的区域/层。

5G中的搜索空间分为两种类型：公共搜索空间(CSS，Common Search Space)和UE特定搜索空间(USS，UE Specific Search Space)。CSS主要是在接入时和小区切换时使用，而USS则是在接入后使用。5G搜索空间的类型以及分类如表1.1所示。

表1.15G搜索空间的类型以及分类

在LTE(Long Term Evolution，长期演进)中，只有搜索空间的概念，并没有控制资源集(Control Resource SET，CORESET)这个概念，而NR系统引入了CORESET的概念。这是因为，在LTE系统中，PDCCH在频域上占据整个频段，时域上占据每个子帧的前1—3个OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，正交频分复用)符号，且起始位置固定为#0号OFDM符号。也就是说，系统只需要通知用户PDCCH占据的OFDM符号数，UE便能确定PDCCH的搜索空间。而在NR系统中，由于系统的带宽(最大可以为400MHz)较大，如果PDCCH依然占据整个带宽，不仅浪费资源，盲检复杂度也大。此外，NR为了增加系统灵活性，PDCCH在时域上的起始位置也可配置。因此，在5G NR中，UE需要完全获取PDCCH的时频域资源配置信息，才可以进一步对PDCCH进行解调。

在5G之中，CORESET在时域包含1/2/3个OFDM符号，在频域包含6个REG带宽的整数倍。5G之中，Search Space与CORESET的关系是：NR系统将PDCCH频域上占据的频段以及时域上占用的OFDM符号数等信息封装在CORESET中；将PDCCH起始OFDM符号编号、PDCCH监测周期以及关联的CORESET等信息封装在Search Space中；一个CORESET和一个Search Space绑定起来后才能确定PDCCH的配置，且一个CORESET可以和多个Search Space绑定，但一个Search Space却只能和一个CORESET绑定。

DCI的长度是由DCI format决定的。5G不同用途对应的DCI format如表所示。可以看到，UE在某一种状态下待接收的信号，最多有两种DCI format，即最多两种净荷长度。

表1.2 5G不同用途对应的DCI format

在5G中DCI信息采用Polar编码，如图1所示。k位净荷(有效信息比特)的末尾添加了m比特的CRC，其中k≤140且m＝24。然后CRC校验比特的最后面16位被UE的16位RNTI进行扰码，然后我们可以得到K＝k+m位信息比特。之后，此信息比特经过Polar码编码之后，成为长度为N的码字。在5G之中，N的取值有三种，分别为128、256与512。

基于Polar码的信道编码方案，5G盲检的基本流程是：

1)根据当前Search Space以及关联的CORESET配置，确定PDCCH Candidate(候选者)的时域资源调度情况，其中时域起始符号位置由当前Search Space配置决定，时域符号数目由此Search Space关联的CORESET决定；

2)根据当前Search Space以及关联的CORESET配置，确定每个PDCCH Candidate在CORESET内的CCE索引(即CCE的起始位置以及CCE的个数)，具体CCE的确定是通过SearchSpace函数确定；

对每个PDCCH Candidate进行Polar解码和CRC校验，当CRC校验通过后，则表示当前PDCCH Candidate解调成功。注意盲解码的次数依赖于子载波间隔。对于15、30、60、120kHz的子载波间隔，每个时隙响应最多支持44、36、22、20个解码尝试(这些尝试也包括不同的DCI净荷长度)。NR标准定义的最大解码尝试次数提供了终端实现复杂度和调度灵活性之间的平衡。

在目前已经商用的5G方案之中，UE端采用的是单阶段的盲检方案。具体实施过程如下：UE端在进行PDCCH的盲检之时，对接收到的所有PDCCHCandidate依次进行SCL(Successive Cancellation List，连续消除列表)译码，常用的L值是8。在每一个PDCCHCandidate的SCL译码结束得到净荷与CRC校验比特之后，UE用自己的RNTI去对CRC校验比特进行解扰，然后再与净荷进行CRC校验。一旦UE发现有一个PDCCH Candidate的CRC校验通过，则认为此PDCCHCandidate属于自己，盲检结束；如果UE没有发现任何一个PDCCHCandidate能够通过CRC，则盲检也结束，且认为基站没有发送属于自己的控制信息。

如果基站发送了属于此UE的控制信息，但是最终UE没有检测到，则认为这是一次漏检，对应的概率称为漏检率(Missed Detection Rate，MDR)；如果基站没有发送属于此UE的控制信息，但是最终UE却检测到了，则认为这是一次虚警，对应的概率称为虚警率(FalseAlarm Rate，FAR)。

由于SCL算法的译码时间复杂度为O(LNlogN)，所以传统的单阶段盲检算法的复杂度较高。因此文献之中提出了两阶段的译码方案，即首先使用低复杂度的SCL(L＝L₁)译码算法对所有的PDCCHCandidate进行初次筛选，一旦有通过CRC校验的PDCCHCandidate，则认为此PDCCHCandidate属于自己，盲检结束。如果在所有的PDCCHCandidate的SC译码结束之后，没有一个PDCCHCandidate能够通过CRC校验，则再把所有的PDCCHCandidate拿去进行高复杂度的SCL(L＝L₂)译码。

两阶段盲检第一个阶段常采用SC译码即L₁＝1。由于SC译码算法的时间复杂度为O(NlogN)，是SCL译码算法的1/L。大部分情况下在第一次SC译码初次筛选之后，便可以CRC校验成功，只有极少数情况需要再进行第二阶段的SCL译码。所以相比于单阶段的盲检方案，两阶段的盲检可以大大降低盲检复杂度，且信噪比越高，第一个阶段盲检成功的比例越高，从而复杂度降低的越多。

实施例一：

如图2所示：

本公开提供了一种自适应盲检方法，包括：

S101：初始化连续消除列表译码算法的当前列表尺寸L_now的初始值以及最大列表尺寸L_max；

S102：利用所述连续消除列表译码算法对所有的物理下行控制信道进行译码并进行循环冗余校验，若有物理下行控制信道候选者通过了循环冗余校验，则用户设备盲检成功，结束流程。

进一步，所述利用所述连续消除列表译码算法对所有的物理下行控制信道进行译码并进行循环冗余校验之后，还包括：

如果所述连续消除列表译码算法对所有物理下行控制信道候选者都完成了循环冗余校验，仍没有一个物理下行控制信道候选者通过循环冗余校验，则将当前列表尺寸L_now的数值增大，并进行当前列表尺寸L_now是否小于等于最大列表尺寸L_max的判断，若是，则继续执行利用所述连续消除列表译码算法对所有的物理下行控制信道进行译码并进行循环冗余校验的步骤，若否，则当前用户设备未找到无线网络临时标识，结束盲检。

进一步，所述将当前列表尺寸L_now的数值增大具体为将当前列表尺寸L_now的数值翻倍。

进一步，所述初始化连续消除列表译码算法的当前列表尺寸L_now的初始值具体为：

初始化连续消除列表译码算法的当前列表尺寸L_now的初始值为初始值1。

下面结合仿真结果详解本公开的自适应盲检方法：

本实验平台配置两种Polar码码长：N₁＝256，N₂＝512。在每一种码长下的PDCCHCandidate的数目为11，也就是基站端一共发送22个PDCCHCandidate。对于每一个PDCCHCandidate，基站端随机选择K₁与K₂两种信息比特长度中的一个进行信息比特配置。CRC比特长度m＝24，对应两种净荷长度k₁＝K₁-m，k₂＝K₂-m。在这些所有的PDCCHCandidate之中，只有一个用当前UE的RNTI进行加扰，其他的PDCCHCandidate用其他UE的RNTI进行加扰。

当前UE对于接收到的每一个PDCCH Candidate，需要对K₁与K₂两种信息比特长度都进行译码尝试，也就是UE需要进行的盲检次数为22×2＝44次。接收端SCL译码算法配置：对于单阶段盲检，L＝8；对于两阶段盲检，第一个阶段L₁＝1，第二个阶段L₂＝8；对于自适应盲检，L_max＝8。我们比较三种算法的MDR与L_avg随着信噪比(Signal-to-Noise Ratio，SNR)的变化情况。

k₁＝16，k₂＝57

我们首先仿真的是两种净荷长度差异较大的情况，这里我们取k₁＝16，k₂＝57，三种算法的MDR性能比较如图3所示。从图中可以看出，三种算法的MDR性能曲线完全重合，我们提出的自适应盲检的方案取得了与单阶段盲检和两阶段盲检完全相同的性能。然后我们比较了三种算法的L_avg，如图4所示。可以看到，单阶段盲检由于采用了固定的SCL8译码，所以其L_avg固定为8。而两阶段盲检在单阶段盲检的基础之上增加了一定的自适应度，所以其L_avg降低非常明显。而本专利提出的自适应盲检的方案，在低信噪比(小于等于-2dB)的时候使用较小的L值时通过的比例较低，所以其需要一直增加L到较大的取值才能成功译码，导致其L_avg大于两阶段盲检；但随着信噪比增大(大于-2dB)，自适应盲检只需要较小的L值便可以盲检成功，从而大大降低了L_avg，且信噪比越高，自适应盲检带来的时间复杂度增益就会越大。

k₁＝40，k₂＝42

然后，我们仿真的是两种净荷长度差异不大的情况，这里我们取k₁＝40，k₂＝42。三种算法的MDR比较与L_avg比较，分别如图5和图6所示。在图5中可以看到，在本参数配置下三种算法的MDR性能曲线仍然完全重合。但与图4不同的是，图6所示自适应盲检的L_avg性能在整个信噪比范围内均优于两阶段的盲检方案。也就是在k₁和k₂相差不大的情况下，本算法带来的时间复杂度增益将会更加显著，这更加凸显了本方案的优越性。

实施例二：

如图7所示，

本公开还能够提供一种自适应盲检装置，包括：

初始化模块201，用于初始化连续消除列表译码算法的当前列表尺寸L_now为初始值1以及最大列表尺寸L_max；

循环冗余校验模块202，用于利用所述连续消除列表译码算法对所有的物理下行控制信道进行译码并进行循环冗余校验，若有物理下行控制信道候选者通过了循环冗余校验，则用户设备盲检成功。

其中，所述的初始化模块201与所述循环冗余校验模块202相连接。

进一步，所述装置还包括：

判断模块，用于如果所述连续消除列表译码算法对所有物理下行控制信道候选者都完成了循环冗余校验，仍没有一个物理下行控制信道候选者通过循环冗余校验，则将当前列表尺寸L_now的数值增大，并进行当前列表尺寸L_now是否小于等于最大列表尺寸L_max的判断，若是，则继续执行利用所述连续消除列表译码算法对所有的物理下行控制信道进行译码并进行循环冗余校验的步骤，若否，则当前用户设备未找到无线网络临时标识，结束盲检。

进一步，所述将当前列表尺寸L_now的数值增大具体为将当前列表尺寸L_now的数值翻倍。

进一步，所述初始化连续消除列表译码算法的当前列表尺寸L_now的初始值具体为：

初始化连续消除列表译码算法的当前列表尺寸L_now的初始值为初始值1。

实施例三：

本公开还能够提供一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时用于实现上述的自适应盲检方法的步骤。

本公开的计算机存储介质可以采用半导体存储器、磁芯存储器、磁鼓存储器或磁盘存储器实现。

半导体存储器，主要用于计算机的半导体存储元件主要有Mos和双极型两种。Mos元件集成度高、工艺简单但速度较慢。双极型元件工艺复杂、功耗大、集成度低但速度快。NMos和CMos问世后，使Mos存储器在半导体存储器中开始占主要地位。NMos速度快，如英特尔公司的1K位静态随机存储器的存取时间为45ns。而CMos耗电省，4K位的CMos静态存储器存取时间为300ns。上述半导体存储器都是随机存取存储器(RAM),即在工作过程中可随机进行读出和写入新内容。而半导体只读存储器(ROM)在工作过程中可随机读出但不能写入，它用来存放已固化好的程序和数据。ROM又分为不可改写的熔断丝式只读存储器──PROM和可改写的只读存储器EPROM两种。

磁芯存储器，具有成本低，可靠性高的特点，且有20多年的实际使用经验。70年代中期以前广泛使用磁芯存储器作为主存储器。其存储容量可达10位以上，存取时间最快为300ns。国际上典型的磁芯存储器容量为4MS～8MB，存取周期为1.0～1.5μs。在半导体存储快速发展取代磁芯存储器作为主存储器的位置之后，磁芯存储器仍然可以作为大容量扩充存储器而得到应用。

磁鼓存储器，一种磁记录的外存储器。由于其信息存取速度快，工作稳定可靠，虽然其容量较小，正逐渐被磁盘存储器所取代，但仍被用作实时过程控制计算机和中、大型计算机的外存储器。为了适应小型和微型计算机的需要，出现了超小型磁鼓，其体积小、重量轻、可靠性高、使用方便。

磁盘存储器，一种磁记录的外存储器。它兼有磁鼓和磁带存储器的优点，即其存储容量较磁鼓容量大，而存取速度则较磁带存储器快，又可脱机贮存，因此在各种计算机系统中磁盘被广泛用作大容量的外存储器。磁盘一般分为硬磁盘和软磁盘存储器两大类。

硬磁盘存储器的品种很多。从结构上，分可换式和固定式两种。可换式磁盘盘片可调换，固定式磁盘盘片是固定的。可换式和固定式磁盘都有多片组合和单片结构两种，又都可分为固定磁头型和活动磁头型。固定磁头型磁盘的容量较小，记录密度低存取速度高，但造价高。活动磁头型磁盘记录密度高(可达1000～6250位/英寸)，因而容量大,但存取速度相对固定磁头磁盘低。磁盘产品的存储容量可达几百兆字节，位密度为每英寸6 250位,道密度为每英寸475道。其中多片可换磁盘存储器由于盘组可以更换,具有很大的脱体容量,而且容量大,速度高,可存储大容量情报资料，在联机情报检索系统、数据库管理系统中得到广泛应用。

实施例四：

本公开还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述的自适应盲检方法的步骤。

图8为一个实施例中电子设备的内部结构示意图。如图8所示，该电子设备包括通过系统总线连接的处理器、存储介质、存储器和网络接口。其中，该计算机设备的存储介质存储有操作系统、数据库和计算机可读指令，数据库中可存储有控件信息序列，该计算机可读指令被处理器执行时，可使得处理器实现一种自适应盲检方法。该电设备的处理器用于提供计算和控制能力，支撑整个计算机设备的运行。该计算机设备的存储器中可存储有计算机可读指令，该计算机可读指令被处理器执行时，可使得处理器执行一种自适应盲检方法。该计算机设备的网络接口用于与终端连接通信。本领域技术人员可以理解，图8中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

该电子设备包括但不限于智能电话、计算机、平板电脑、可穿戴智能设备、人工智能设备、移动电源等。

所述处理器在一些实施例中可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器(Central Processing unit，CPU)、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。所述处理器是所述电子设备的控制核心(Control Unit)，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器内的程序或者模块(例如执行远端数据读写程序等)，以及调用存储在所述存储器内的数据，以执行电子设备的各种功能和处理数据。

所述总线可以是外设部件互连标准(peripheral component interconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(extended industry standard architecture，简称EISA)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。所述总线被设置为实现所述存储器以及至少一个处理器等之间的连接通信。

图8仅示出了具有部件的电子设备，本领域技术人员可以理解的是，图8示出的结构并不构成对所述电子设备的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

例如，尽管未示出，所述电子设备还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，优选地，电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器逻辑相连，从而通过电源管理装置实现充电管理、放电管理、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述电子设备还可以包括多种传感器、蓝牙模块、Wi-Fi模块等，在此不再赘述。

进一步地，所述电子设备还可以包括网络接口，可选地，所述网络接口可以包括有线接口和/或无线接口(如WI-FI接口、蓝牙接口等)，通常用于在该电子设备与其他电子设备之间建立通信连接。

可选地，该电子设备还可以包括用户接口，用户接口可以是显示器(Display)、输入单元(比如键盘(Keyboard))，可选地，用户接口还可以是标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管)触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在电子设备中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。

进一步地，所述计算机可用存储介质可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序等；存储数据区可存储根据区块链节点的使用所创建的数据等。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置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。

所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者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者全部模块来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，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，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。

以上对本公开的实施例进行了描述。但是，这些实施例仅仅是为了说明的目的，而并非为了限制本公开的范围。本公开的范围由所附权利要求及其等价物限定。不脱离本公开的范围，本领域技术人员可以做出多种替代和修改，这些替代和修改都应落在本公开的范围之内。