物聯網

Arm宣布與Vodafone一項策略合作，協助企業大幅降低建置物聯網解決方案的複雜度及成本。延續雙方先前在iSIM(integrated SIM)技術的合作，這項合作將促成Vodafone與Arm的物聯網軟體以及網路服務，能為企業提供可編程的連網系統單晶片設計，不必再使用傳統SIM卡。這讓客戶得以於全球各地市場進行安全部署、遠端配置(remotely provision)、以及管理數量龐大的物聯網裝置，成本與複雜度也會大幅降低。 物聯網服務事業群總裁Dipesh Patel表示，市場碎片化(Fragmentation)、安全、以及成本等因素限制了物聯網的發展，而一個強大的合作夥伴生態系統是克服這些挑戰的關鍵。這項合作將讓全球企業大幅降低成本以及安全連結數量龐大的物聯網裝置之複雜度，運用Pelion物聯網平台，快速從其IoT資料中發掘實際價值以及可作為行動依據的情資。 Vodafone公司物聯網部門總監Stefano Gastaut表示，現今的企業在快速變遷的數位世界中營運，而物聯網將讓企業能以不同的模式推動業務並達到績效。透過與Arm合作，消弭包括成本與複雜度在內的障礙，促成各界採納物聯網。 Arm與Vodafone之間的策略合作整合了Arm Kigen iSIM解決方案與Pelion物聯網平台服務，以及Vodafone的全球物聯網連接方案。這將讓裝置除了能運用窄頻物聯網(Narrow Band-IoT, NB-IoT)以及Long Term Evolution for Machines (LTE-M)技術，為各種裝置進行遠端配置(remote provisioning)，還能為全球各地服務供應商以及應用，提供安全無虞、開放、標準化的部署途徑。Kigen iSIM能讓任何業者在全球各地部署物聯網裝置，這意謂只須開發與生產出一款物聯網產品，即可出貨至世界各地並進行連接。Vodafone的全球物聯網網路讓企業組織能透過Vodafone物聯網平台或Pelion物聯網平台，將物聯網裝置連至全球各地網路，並達到業界最高的覆蓋率。 Arm與Vodafone在NB-IoT以及LTE-M技術的領先優勢將釋放物聯網的潛能，大幅拓展連網物品的種類，藉以發掘商業與社會層面的價值。舉例來說，運用連網裝置上感測器的資料，提高農牧業產量與減少化學品與水資源使用量，協助克服餵養地球持續增長人口的難題。而這也將協助各界更有效率地管理水、石油與電力等稀缺資源，進而減少碳排。

Arm宣布與中國聯通旗下聯通物聯網有限責任公司正式簽署長期合作協議，雙方將在物聯網領域展開深度合作，打造全新物聯網平台，引入Arm Pelion裝置管理平台與Mbed OS作業系統，攜手共創更具彈性、高效能、安全的物聯網聯合生態。 近年來，隨著物聯網蓬勃發展，物聯網裝置呈幾何倍數成長。IHS Markit IoT資深首席分析師Sam Lucero指出中國物聯網市場持續快速成長，中國的蜂窩物聯網連接從2018年的5.6億將成長至2022年的15億。這為Arm和中國聯通等合作提供了龐大商機，也為市場帶來全新的解決方案，以滿足簡單安全的企業部署和管理物聯網裝置的需求。 然而為數眾多的物聯網裝置若沒有完備的平台解決方案，裝置將不被信任。Arm Pelion物聯網裝置管理平台能夠有效且靈活地管理從極端受限到大型閘道器等各類物聯網裝置，提供企業在公共雲或私有雲、本機端或混合環境中部署的彈性。 Mbed OS整合了物聯網需要的所有重要元件和主流標準，提供多元豐富的連接。預計今年三月釋出的Mbed OS新版本，將是第一批符合PSA Certified等級1認證以及PSA Functional API Certification認證的開箱即用物聯網作業系統，支援包含Cypress、恩智浦半導體(NXP)、意法半導體(ST)以及新唐科技(Nuvoton)等許多半導體供應商的硬體。在安全機制方面，Mbed OS提供從裝置、通訊協定以至完全生命週期的安全性。Mbed OS作業系統將為中國聯通物聯網平台的開發者提高開發效率、縮短開發週期，及專注於物聯網產品創新與差異化。 自佈局物聯網市場以來，中國聯通深入推進「物聯網平台+」生態策略，打造了以物聯網平台為核心的業務體系，並致力建構覆蓋物聯網產業鏈「雲管端芯」的生態系統。作為聯通物聯網生態系統的重要組成部分，聯通物聯網產業聯盟現已有超過150家成員單位，並邀請重要夥伴加入位於南京的聯合創新中心，創建端到端的垂直解決方案。本次與Arm的合作，透過結合Arm Pelion裝置管理平台與Mbed OS作業系統，中國聯通將打造從晶片到雲端的最高安全等級平台。 中國聯通與Arm在物聯網平台上的緊密合作將進一步擴大物聯網重點應用領域，包括公共設施、智慧城市、資產管理、零售等產業，幫助實現更具彈性、高效能和安全的開發與管理，共同推動物聯網市場規模化的快速發展。

本文的目標讀者為期望拓展關於執行同步創新方法新知的通訊及訊號處理工程師，以及有志於NB-IoT通訊系統的工程師。並提出同步程序，以強化NB-IoT在UE喚醒時的主要同步程序性能。此新程序能讓UE以相對低的偵測延遲評估傳輸的NB-IoT訊號正時及頻率，即使在非常艱困的都會環境亦然；此程序是發展用在CEVA-X核心系列進行高效率執行。 本文分為上下兩篇，上篇主要探討不同的已知同步程序、討論其優缺點；下篇則針對DSP架構實作提出能加強運用窄頻主要同步訊號(NPSS)結構的新同步程序。 NPSS同步有訣竅 同步程序可視為以少數未知參數進行估算的程序，如時間、頻率、相位及其他等等。這類問題已在不同領域經過廣泛調查，如通訊、GPS系統、雷達及聲納。 同步程序是接收資料或估算目標參數的第一步。接收器已明確或部分已知預先判定的訊號(也稱為領航訊號)，領航訊號的一般構造也是如此(如訊號期間和重複模式)。以領航訊號的知識為基礎，UE即可校準系統組態以提升資訊處理能力。 在此處的NB-IoT主要同步階段範例中，主要重點為接收器已知領航訊號，並可因此估算系統參數。 NB-IoT UE使用NPSS以執行蜂巢網同步的主要部分，亦即估算基礎系統參數(如無線訊框的正時和傳輸訊號的頻率)。無線訊框開頭的估算是直接以領航訊號(NPSS)開頭的估算為基礎，無任何模糊性。 以同步而言，假定訊號可用原生取樣頻率240kHz(低速率)或更高的1.92MHz取樣頻率(高速率)處理訊號。主要同步程序包括下列階段： 第一階段為粗估算未知參數，如後「粗估階段」所述。 第二階段為時間及頻率的精細估算，如後「細估階段」所述。 第一階段同步結束之後，UE會繼續第二階段同步流程以獲得蜂巢網ID，以及無線訊框邊界。圖1中顯示資料擷取後的同步程序。 圖1　同步流程 粗估階段 主要同步程序的粗估階段會以240kHz 的較低速率完成，以降低運算複雜性。在多維估算問題中，有鑒於正時和頻率的高不確定性範圍，故粗估算階段有其必要。粗估階段會粗估算接收訊號的正時及頻率。 細估階段 粗估階段完成後將進行時間及頻率細算，以在同步程序完成後加強UE的資料擷取能力。此階段稱為細估階段。粗估算可降低時間及頻率的不確定性，藉以降低細估階段的複雜度。 在此階段中，將進行下列各項： ．演算法以1.92MHz的取樣率並根據粗時間估算開啟「短訊號窗段」。 ．接收訊號的頻率會根據粗頻率估算偏移。 細估階段的輸出為正時及頻率估算值，且錯誤低於粗估算。估算出正時及頻率後，UE會以240kHz的低速率並根據NSSS繼續偵測蜂巢網ID及訊框邊界，例如套用頻域交互相關及循環字首移除。 交互相關同步方法 最直觀的同步演算法為交互相關方法，在此稱為全長交互相關。 此方法依賴接收器側對同步訊號的瞭解。應用於NB-IoT系統時，全長交互相關方法可透過在11msec窗段中的時間τ(以x表示)的接收訊號，與特定頻率假說fn NPSS共軛之間的相關性推導，例如公式1。＼ 公式1 其中NNPSS是NPSS的長度。τ是無線訊框的候選同步點(如無線訊框內的時間點或樣本編號)。 全長交互相關同步方法會產生最多的增益，因為此方法運用系統及傳輸訊號的完整知識(即檢查正時偏移和頻率偏移的不同候選點，以算出明確的NPSS)。交互相關輸出可做為「成本函數」以評估同步表現，而成本函數的峰值為NPSS開始時無線訊框窗段的時間偏移候選點。以成本函數的峰值與平均值比(PAPR)為基礎，即可評估同步程序的可靠性。 有鑒於NB-IoT系統及都會環境的艱困室外條件，UE無法使用11msec窗段估算NPSS的正時並同時維持低假警報機率。為了解決此問題，NPSS會每10msec重複一次，讓成本函數能不連貫加總，直到符合預先判定的條件為止(即成本函數的高PAPR)。 全長交互相關方法需要解決二維估算問題，即同時估算時間及頻率。頻率維度採頻率假說的網格測試，並根據網格的頻率值判定領航訊號的頻率。頻率候選點的網格必須盡可能縮小尺寸以降低複雜性，但若真實頻率與最接近假設頻率之間的最大距離過長，則交互相關引發的衰減會因 NPSS的時段偏長而導致系統表現劣化。 以初始蜂巢網搜尋為例，CFO錯誤的範圍會因為±20ppm±7.5kHz的大頻率偏移及持續的時間偏移而非常高。考量到CFO的範圍和NPSS訊號的長時段(約0.78msec)，全功能交互相關方法所需的假設頻率數量會非常高(約50個假設頻率)。 在NB-IoT系統中，高假說數量會導致高複雜性及高記憶體消耗(用於各假設頻率的成本函數)，亦即將全長交互相關方法用於NB-IoT系統的同步做法非常不可行。曾有學者提出在頻域運算交互相關性以降低交互相關方法的複雜性。然而，即使針對交互相關方法實作特殊硬體，此方法的複雜性仍約比其他已知方法高10倍，如自動相關方法。 總結而言，全長交互相關方法的優點是能提供非常低的同步延遲，特別是低SNR的情形。但是，此方法對NB-IoT系統的缺點為高複雜性以及高記憶體需求。 自動相關同步方法 另一眾所周知的同步方法稱為自動相關方法。由於NPSS是由11個相同的OFDM符號組成(乘以預先判定的11-長度偽隨機二進位覆蓋碼)，因此自動相關同步方法是適合NB-IoT系統使用的選擇。舉例而言，假定運算最多四個NPSS符號的自動相關延遲(k=1,2,3,4)，如公式2。 公式2 其中： x(l,τ)是從同步候選點τ算起的第l個符號。s(k)是覆蓋碼。除了覆蓋碼外，自動相關的同步演算法不會使用NPSS。 在真實候選時間偏移點，CFO在兩個相鄰NPSS符號間引發的相轉期望值會與分式CFO及符號間的距離成比例，亦即公式3。 公式3 分式CFO是真實CFO及最大CFO值的模數並可加以估算；這會造成頻率估算的模糊性，但可在同步的細估階段解決。 相較於前所述的全功能交互相關方法，自動相關方法的成本函數反而能連貫累計。因此，可從不同的自動相關延遲形成成本函數，而成本函數在真實時間偏移的相等於單一延遲自動相關的相位。此成本函數可表示為公式4。 公式4 成本函數可隨無線訊框逐漸連貫累計，因而可減少需要的累計次數，因為系統內的雜訊與時間無關。NPSS真實正時的預期相等於公式5。 公式5 這代表雖然可估算傳輸訊號的頻率，但由於CFO的高範圍，因此可考慮使用多個頻率解法(即頻率估算流程存在高模糊性)。 總結而言，自動相關方法的優點為： ．成本函數可用於估算NPSS的起點及訊號的頻率。 ．成本函數可隨時間連貫累計。 ．可簡單有效以遞迴實作。 但是，此方法對NB-IoT系統的缺點如下： ．表現低於全功能交互相關方法，特別是低SNR時。 ．頻率估算存有模糊性。 兩相關同步方法 如前所述的兩個知名同步方法提供相反的同步表現： ．全功能交互相關方法 全功能交互相關方法會從單一交互相關性產生最多的增益，且只需少數累計次數即可在10msec窗段內以低機率估算NPSS的真實位置。 此方法的缺點為若CFO的範圍非常大，則需要高複雜性(很有可能在NB-IoT系統的初始蜂巢網搜尋時發生的情境)。也需要高記憶體配置。 ．自動相關方法 自動相關方法雖然實作簡易，但在低SNR的情況下會表現不良(主要是高同步延遲及高RF-ON耗電量)。 兩相蜂巢網同步新程序上路 下列章節描述稱為兩相蜂巢網同步方法的新同步程序。此程序是專門針對NB-IoT系統設計，並在性能與複雜性之間達到平衡。此方法是針對NB-IoT系統提出的新方法，用以改進同步表現(即降低系統延遲)，同時在可行範圍內維持系統複雜性。兩相關同步方法包括多個步驟。各步驟如下列章節所述。此方法藉由以240kHz的低取樣率處理訊號後抽取，以偵測無線訊框內的NPSS時間偏移及接收訊號的頻率。 NPSS是由重複的OFDM訊號乘以覆蓋碼組成。此方法使用重複的OFDM(以及各OFDM符號的值知識)，以針對無線訊框(10msec窗段)內的NPSS位置進行良好估算，亦即時間同步。圖2顯示兩相關同步訊號方法的流程。 圖2　兩相同步訊號方法流程 第一步：OFDM全符號交互相關性 兩相關同步訊號方法的第一步是找出OFDM全符號長度交互相關性，亦即獲得接收訊號與NPSS的OFDM符號之間的17個樣本長度交互相關性。 NPSS是由11個相同的符號乘以二進位覆蓋碼組成。只需將下列因數相乘，即可輕易證明兩個頻率不同的相同訊號間的交互相關性衰減：第一個因數是兩個訊號頻率間的差值；第二個因數是同步訊號的時段。 藉由將全長NPSS訊號(約0.8msec)的交互相關長度減到OFDM符號的較短長度(約0.07msec)，兩個訊號頻率間的可能差值就會增加11倍。 在實作概覽中，增加真實頻率與假定頻率間的最大差值會導致粗估算流程的假說數量降低11倍，另可降低11倍的演算法複雜性和記憶體消耗量。 NPSS具有重複結構，因此該短長度交互相關方法具有降低複雜性的優點，可使用遞迴運算演算法以減少實作此方法所需的運算次數。針對每個時間偏移候選點，若不運算11個交互相關性，則可改用遞迴運算以節省先前時間偏移候選點的輸出數，然後僅運算單一短長度的交互相關性；這能大幅減少需要的運算量，且只需管理少量的記憶體配置(尺寸不大)。舉例而言，短長度相關性可如下求出公式6。   公式6 其中： 1.NPSSsymbol是NPSS的符號。 2.Nsymbol是符號的編碼範本。 3.k是符號編碼(如k=0,1,…,10)。 4.fh是頻率假說。 由於雜訊與時間無關，因此短長度交互相關性可大幅降低雜訊的功率。針對傳輸訊號的真實CFO與CFO假說間的距離，訊號的功率會對應衰減，但即使只有少量CFO假說，輸出SNR後短長度交互相關性仍會大幅增加。 第二步：全符號相關性 自動相關方法的一大優點是在低SNR時的表現。NB-IoT系統在設計上需要面對低SNR及頻道劣化的艱困室外條件。在這類條件下，對收到的訊號求出自動相關性會增加假警報並造成高同步延遲。求出前一步驟所述的短長度交互相關性後，交互相關輸出的SNR會大幅增加，因為雜訊的功率會與符號的長度等比例下降。 計算交互相關輸出後即可求出三維變數yh(τ,k)，其中h,τ,k分別是CFO假說、正時候選點及符號索引。 確認自動相關方法的輸出SNR會隨輸入的SNR降低而大幅降低。我們提議使用交互相關輸出計算全符號自動相關性，因其SNR大幅高於收到的訊號。考量到這點，透過下列方程式算出的自動相關性SNR輸出會大幅高於已接收訊號的自動相關性。自動相關性的運算需考量覆蓋碼s(.)，並可表示為公式7。 公式7 自動相關性可透過極低的記憶體配置輕易的以遞迴算出。此時可輕易發現求出的自動相關性輸出與自動相關方法非常類似，唯一的差別只有此輸出是以特定頻率假說計算。 由於同時採用NPSS的重複性質及 OFDM訊號的知識，故此方法預期能取得比自動相關方法更好的表現。 第三步：成本函數公式化 成本函數可用Sh(τ,m)的加權組合表示為公式8。 公式8 其中wm代表連貫合併的權數。 正時錯誤接近0且CFO假說成本函數最接近真實CFO時，成本函數的量級即可最大化，而成本函數的相位也會與真實 CFO與CFO假說間的差值成比例；這代表給定CFO假說及成本函數峰值的相位，即可如公式9求出成本函數的良好估算值： 公式9 第四步：連貫合併 為了讓系統能耐受艱困環境和低SNR，NPSS會每10msec重複傳輸一次。成本函數可連貫累計以提升估算表現。透過公式10簡易IIR濾波器進行累計： 公式10 ρΣ,h(τ),α為累計的成本函數及衰變因數。衰變因數可用於根據過去的累計次數來加權成本函數及累計成本函數，另外也能耐受時間偏移。 第五步：NPSS偵測臨界值 根據給定的臨界值比較成本函數的峰值與成本函數的平均值(即PAPR)即可找出 NPSS。PAPR測試會在每一無線訊框間隔進行。 符合臨界值條件時，即可根據成本函數峰值的位置及其相關分別估算NPSS的位置及訊號的載波頻率偏移。在粗估階段估算的時間偏移及載波頻率需要細算，這會在下一步驟中完成。 第六步：正時及頻率的粗估算 以時間及頻率偏移的粗估算為基礎，可在1.92MHz的更高速率進行額外測試，以細算時間及頻率的估算值。 細估階段的重點包括以更高速率求出交互相關性，這會在各無線訊框期間不連貫累計；頻率估算也會在此階段細算。 SNR降低　殘餘延遲表現提升 初始蜂巢網搜尋主要階段的延遲表現是如前所述的三種同步方法模擬。模擬作業是以500次獨立試驗進行，並採用下列的頻道情境： 1.ETU及都卜勒1Hz，如圖3所示 圖3　各同步方法的比較 (ETU-1) 2.EVA及都卜勒5Hz，如圖4所示 圖4　各同步方法的比較(EVA-5) 3.EPA及都卜勒0Hz，如圖5所示 圖5　各同步方法的比較(EPA-0) 在以上測試中，偵測率大於99%。在下面的圖示中，延遲表現是以第90百分位的殘餘延遲為基準，亦即在90%的測試中指定SNR及頻道低於或等於延遲。 由於全功能交互相關方法從收到訊號取得的增益最高(因此延遲最低)，故其他方法的延遲會以此方法標準化。延遲表現是以保護波段部署及最低-12.6dB的SNR為準示範。 從以上圖示可發現，隨著SNR降低，自動相關方法的殘餘延遲表現會比交互相關方法的延遲大幅提升。但是，我方提出的兩相關同步方法表現仍非常接近交互相關同步方法的表現，即使在非常低SNR的情況下亦然。 (本文作者為CEVA演算法工程師、演算法團隊負責人與資深系統架構師)

貿澤電子(Mouser Electronics)在2018年新增了超過51家新供應商，持續強化領先業界的產品線。這些新供應商擁有將近800個系列產品，提供包含設計工程師、元件採購和採購部門在內的貿澤客戶群，提供更多樣化的選擇。 貿澤持續專注在物聯網(IoT)領域，新加入的供應商中有許多新的嵌入式產品供應商。其作為全球原廠授權代理商，供應最多種類的最新半導體和電子元件，庫存超過五百萬種產品。 貿澤電子產品部資深副總裁Jeff Newell表示，貿澤一直致力於為我們客戶提供產業知名電子元件製造商的新一代產品和技術，產品類型豐富，應有盡有。大幅增加的新供應商，證明了貿澤作为一站式購物服務代理商的專業，為客戶提供各種電路板層級的元件和相關的開發工具，滿足其專案設計需求。 貿澤新加入的供應商包括Micron、Samtec、Marvell、Sigfox、Sudo Systems、NewAE Technology。貿澤電子專注於提供設計工程師與採購人員最先進的技術與產品以推動創新，供應種類齊全與採用最新技術的半導體與電子元件，支援客戶最新的設計開發專案；同時Mouser.com網站還提供各種先進的搜索方式，協助客戶快速找到需要的產品。

貿澤電子(Mouser Electronics)近日開始供應備受期待的Arduino Uno Wi-Fi Rev 2。Uno Wi-Fi Rev 2是Arduino第一款搭載AVR且原生啟用物聯網(IoT)功能的開發板，其整合了8位元微控制器、Wi-Fi模組、感測器和硬體型安全功能，採用常見的Uno Rev 3外型尺寸。此全新控制器板可滿足持續成長中的IoT市場對無線連線和低功耗的需求。 貿澤電子供應的Arduino Uno Wi-Fi Rev 2搭載全新的Microchip Technology ATmega4809 megaAVR微控制器。ATmega4809提供核心獨立周邊(CIP)，亦具備含電壓參考的整合式高速類比轉數位轉換器(ADC)，可快速轉換類比訊號。此微控制器亦提供比前代Uno控制器板更高的記憶體容量，具備48KB的快閃記憶體和6KB的RAM，加上三個UART，能與一個以上的射頻模組通訊。 Uno Wi-Fi Rev 2內含具有整合式TCP/IP通訊協定堆疊的u-blox NINA-W13模組，可提供802.11b/g/n Wi-Fi連線功能，用於存取Wi-Fi網路或作為存取點使用。此控制器板同時支援無線(OTA)編程，用於傳送Arduino Sketch或Wi-Fi韌體。開發板的無線安全功能由Microchip...

電子元件代理商儒卓力(Rutronik Elektronische Bauelemente GmbH)專注於擴大在亞洲市場的業務。亞洲地區現在是生機勃勃的全球電子產業增長的驅動力，其中，汽車、物聯網和消費產品仍將持續受到市場的矚目。 儒卓力亞洲區總經理Michael Heinrich表示，很高興見到公司在中國和整個亞洲地區的成長策略獲得了回報，我們現在已準備就緒，將繼續擴充儒卓力在整個亞洲地區的基礎設施和資源。我們將致力擴大與客戶的合作，也會對實現整個地區高科技供應鏈的增長全力以赴，我們的客戶將可從這些舉措中受益。儒卓力新設的倉庫和辦公室、增聘的新員工，及新的投資，是我們對中國在擴展安裝科技基礎方面之長足進展所做的貢獻。 在2018年，招募新員工是儒卓力在擴張亞洲市場時的重要一環，而整個招募計畫將持續到2020年，在此期間，整個亞洲地區的聘用人數將以每年百分之二十到五十的速度增長。 整體來說，2018年儒卓力在亞洲地區的員工人數增加了50%，新員工來自各個領域的精英，包括汽車、工業加工和自動化，以及快速發展中的物聯網領域的專家。儒卓力在東南亞和大中華區人力資源的擴充還包括為其線上電子商貿平台Rutronik24成立當地的支援團隊，目標是進一步擴大在中國大陸以及東北亞和東南亞的市場覆蓋範圍。

CEVA近日宣布低功耗無線通訊SoC元件的創新供應商InPlay Technologies已獲得授權許可，在其最新的SwiftRadioTM SoC中部署使用CEVA的RivieraWaves藍牙低功耗IP。這款SoC元件將以低功耗無線應用的各種終端市場為目標，其中包括穿戴式設備、醫療保健、工業、VR/AR和物聯網。 SwiftRadioTM IN6xx是一款高整合度的單晶片解決方案，結合了CEVA成熟的RW-BLE5 IP與InPlay的超低功耗RF及專有多模式協作協定，以確保下一代的低功耗無線網路應用能夠以最低功耗實現同類最佳的性能。SwiftRadioTM SoC元件所採用的高性能RF設計是無線物聯網應用中的一項關鍵優勢。憑藉業界領先的-97.5 dBm Rx靈敏度和極低功耗設計(睡眠電流可低至500nA)，SwiftRadioTM IN6xx SoC元件將可支援許多新興應用，尤其是以電池供電的產品。 這款SoC元件整合了高性能Arm Cortex-M4F微處理器和子系統、浮點處理單元、256KB ROM和64KB SRAM，以及豐富的周邊，如I2C、UART、SPI、I2S、PDM、PWM和鍵盤控制器。開發人員可利用此一SoC平台所提供的所有資源來開發無線應用，而無需為系統設計增加額外的微控制器和記憶體。考慮到物聯網日益增長的安全需求，SwiftRadioTM SoC內建有硬體安全引擎，如AES256、SHA256和ECC256，並支援已鑑別的安全啟動(Authenticated Secure Boot)。

UE喚醒時，必須先與時間、頻率及基站參數同步才能接收資料。本文的主要重點為UE的初始蜂巢網搜尋，此時的載波頻率不確定性的範圍非常高。此流程是NB-IoT中最耗能的流程之一，因為需要UE持續啟動Rx射頻(RF)鏈及不斷處理輸入樣本，直到同步階段完成為止。 本文的目標讀者為期望拓展關於執行同步創新方法新知的通訊及訊號處理工程師，以及有志於NB-IoT通訊系統的工程師。本文亦提出同步程序，以強化NB-IoT在UE喚醒時的主要同步程序性能。此新程序能讓UE以相對低的偵測延遲評估傳輸的NB-IoT訊號正時及頻率，即使在非常艱困的都會環境亦然；此程序是發展用在CEVA-X核心系列進行高效率執行。 本文分為上下兩篇，上篇主要探討不同的已知同步程序、討論其優缺點；下篇則針對DSP架構實作提出能加強運用窄頻主要同步訊號(NPSS)結構的新同步程序。 物聯網(IoT)是快速成長的市場，並以機器類通訊為基礎，且只需最低的人力監控。Ericsson預測2021年將有大約280億台具備IoT功能的裝置，其中超過150億台將屬於機器對機器類型及消費者電子裝置。Cisco預估從2015年到2020年，機器對機器連線的年度成長率將為38%。 NB-IoT獨到優勢攻物聯網市場 在廣泛領域範圍內，近期這類步調快速的技術發展對提供機器類通訊的簡易可靠連線解決方案產生急迫的需求，如感測器、儀表、智慧電網、監控及安全性等等。然而，由於IoT市場的需求與基地台市場的需求不同(例如低複雜性及耐用性)，故稱為NB-IoT的新式無線存取技術應運而生。此技術最近由第三代合作夥伴計畫(3GPP)在第13版中推出。 NB-IoT技術具有適合IoT市場的許多優勢，例如降低裝置複雜性、延伸覆蓋範圍、增加電池壽命及低成本。此外，NB-IoT僅使用一小部分的可用頻譜，因而能與LTE及UMTS其他通訊訊號同時進行傳輸。NB-IoT的主要設計為適用於超低階IoT應用。 NB-IoT需要的最低頻寬為180kHz，等於LTE物理資源區塊(PRB)的最小大小，可部署於下列情境(視可用頻譜而定)： 1.獨立部署 2.現有LTE/UMTS頻譜的保護載波(保護波段部署) 3.LTE載波內部，取代其中一個波內部署(PRB) 在以上所有可能的部署情況中，LTE系統與NB-IoT間的資源衝突需要在各子訊框開始時使用下行控制頻道來處理衝突。若採用波內部署，則必須在分配NB-IoT系統的資源前，在每個子訊框插入額外的蜂巢網專用參考訊號(CRS)。 NB-IoT會重複使用大部分的LTE設計，例如在下行方向使用正交分頻調變(OFDM)，以及在上行方向使用單一載頻分頻多重存取(SC-FDMA)，另外也會使用頻道編碼、速率匹配及交錯，因此可與LTE頻譜同時部署。而且，NB-IoT也承襲了舊版LTE的變更，如同步訊號、廣播頻道及控制頻道，因此其設計能提供良好性能並與舊版LTE共存。 NB-IoT設計有挑戰 NB-IoT採專門設計以支援物聯網裝置間的M2M通訊。因此，此通訊技術必須解決下列挑戰： 1.低訊號雜訊比(SNR)和困難頻道 IoT裝置可能置放於室內深處的位置(如地窖及地下室)或都會環境(如智慧城市)，進而導致低SNR和多徑衰弱傳播的頻道。 若要因應這類型的環境及/或SNR問題，NB-IoT通訊頻道必須包含極為耐用的訊號處理方法，並且需在設計上能耐受非常低的SNR(如-12.6dB)。 2.頻率偏移 NB-IoT預定用於可從周圍區域的基站接收資訊的超低價UE裝置。這類UE通常配備低價振盪器，可能會因其最高百萬分之20ppm的有限穩定性以及頻率柵格(100kHz柵格)的額外±7.5kHz，進而引發初始載波頻率偏差(CFO)。  3.低偵測延遲 UE RF鏈開啟及啟用的時段稱為RF-ON，包括放大器、類比轉數位轉換器(ADC)及數位前端(DFE)。RF-ON階段非常耗能；為了延長電池使用壽命，我們的目標是藉由縮短NPSS的偵測時間(需要常態性處理輸入)以將其降到最低。 4.複雜性 IoT裝置可能會設置於無可靠電源供應的位置，或是不容易更換電池。因此，裝置的壽命通常取決於其電池耗電量。超低價UE裝置的處理功率有限，因此NB-IoT訊號處理演算法必須能輕易實作且具備低取樣率。 NB-IoT初始同步有訣竅 IoT UE裝置大部分時間預期處於休眠狀態。開啟電源時，UE必須進行下列各項設定工作： 1.將載波頻率與基站的載波頻率校準，以低位元錯誤率接收資料。基站會每10 msec以重複結構(又稱為無線訊框)傳輸資訊，另外，UE則必須偵測到無線訊框的開頭以在正確時間擷取資料。這代表了UE必須與基站(eNodeB)執行時間和頻率同步才能夠傳輸和接收資料。在此篇文章中，此同步流程稱為主要同步流程。 2.完成第一步驟後，UE必須擷取其他資料，如基站蜂巢網ID及無線訊框80 msec邊界。在本文中，此同步流程稱為次要同步流程。 3.偵測到必要的系統組態後，蜂巢網同步流程即完成，UE會開始解碼控制頻道(NPBCH、NPDCCH)及資料頻道(NPDSCH)。 NB-IoT無線訊框係由10個子訊框組成，各子訊框皆有1msec的時段。子訊框含有14個OFDM符號。前三個符號用於舊版LTE的控制頻道，並假設不用於NB-IoT傳輸。 同步程序的目的為根據窄頻主要及次要訊號(NPSS及NSSS)估算系統參數；主要及次要訊號會分別每1及2個無線訊框重複一次。主要同步程序會嘗試偵測無線訊框窗段內的NPSS，因而UE需要持續接收資料，直到找出此訊號為止。 UE RF鏈開啟及啟用的時段稱為RF-ON，包括放大器、類比轉數位轉換器(ADC)及數位前端(DFE)。RF-ON階段非常耗能，我們的目標是藉由縮短NPSS的偵測時間以將其降到最低。 NPSS/NSSS部署有訣竅 NB-IoT物理通道大多數是以舊版LTE為基礎，但同步訊號已經全盤重新設計，以能在LTE載波內部及鄰近採用不同的部署方式。舊版LTE系統的同步訊號如下： 1.主要同步訊號(PSS)用於訊框正時及頻率估算，另外也納入蜂巢網身分偵測(NID2)內。 2.次要同步訊號(SSS)保留蜂巢網身分(NID1)的補充部分，並用於CP偵測及雙工模式判定(FDD/TDD)。 但是，NB-IoT系統的窄頻同步訊號是由多個OFDM訊號組成，其占用的頻寬與LTE不同(180kHz與1.08MHz)： 1.窄頻PSS(NPSS)會取得訊框正時及載波頻率的估算值。 2.窄頻SSS(NSSS)會在80msec窗段內取得蜂巢網身分及訊框邊界，然後啟用蜂巢網追蹤。 同步訊號會占用180kHz的頻寬。NPSS位於每個無線訊框的第六個子訊框，NSSS則位於每個偶數無線訊框的第十個子訊框，如圖1所示。NPSS會在第六個子訊框每10msec傳輸一次(圖2)。NPSS由子訊框內的後11個OFDM符號組成(前三個符號保留給舊版LTE控制區)，並使用分配到的PRB前11個子載波(共12個)。若為波內部署，則NPSS會由CRS穿刺。 圖1　無線訊框同步訊號 圖2　NPSS結構(頻域) 為了有效實作及取得良好的同步表現，NB-IoT採用預先判定的偽隨機碼做為OFDM正負符號的記號，如表1所列。 由於UE已知NPSS，因而能用於同步流程。另外，也有鑒於傳輸訊號正時及頻率的高度不確定性，所以NPSS偵測是UE執行的過程中，最為消耗運算資源的作業之一。 在偶數編號的無線訊框索引中，NSSS會在第十個子訊框每20msec傳輸一次。NSSS是由子訊框內的後11個OFDM符號組成(前三個符號保留給舊版LTE控制區)，並使用分配到的PRB所有12個子載波(圖3)。 圖3　NSSS結構(頻域) NSSS是由總計132個頻域項目所組成(即11個OFDM符號中的12個子載波)，其數值是以長度-131 ZC順序為基礎，且ZC順序的根是以基站的蜂巢網ID為基礎。NSSS是根據80msec邊界的系統訊框編號(SFN)為基礎，透過ZC順序與二進位碼之間的項目式乘法產生。 UE藉由蜂巢網ID及無線訊框索引可以得知NSSS，亦即可將其用在判定蜂巢網 ID和無線訊框索引。只有當時間及頻率同步完成後，UE才會偵測到這些參數，否則即必須解決四維估算問題。蜂巢網ID及SFN是UE作業及資料擷取的必要資訊。 時間及頻率估算完成，以及偵測到蜂巢網ID和無線訊框邊界後，UE即可開始解碼控制頻道(NPBCH、NPDCCH)及資料頻道(NPDSCH)。 (本文作者為CEVA演算法工程師、演算法團隊負責人與資深系統架構師)

CEVA近日宣布超低功耗網際網路無線連接新創廠商Atmosic Technologies (Atmosic)在其突破性的M2和M3系列IoT系統單晶片(SoC)之中整合CEVA的RivieraWaves藍牙5低功耗(RW-BLE5) IP。M2和M3 IoT SoC以低功耗無線應用的廣泛終端市場為目標，針對穿戴式設備、人員和資產追蹤器、信標、遙控器、鍵盤和滑鼠等應用。 安裝和維護大量IoT設備帶來了更換電池的挑戰，Atmosic憑藉其首批產品解決了這個現實世界挑戰。為了實現願景，Atmosic開發了許多創新的RF CMOS技術，包括最低功率無線電、按需喚醒和受控能量採集。Atmosic M2系列藍牙5 SoC具有最低功率無線電和按需喚醒功能，從根本上延長了電池壽命。功耗降低的幅度是如此之大，而到達了一個技術轉捩點，讓能量採集成為一種可行的電源。Atmosic M3系列藍牙5 SoC在M2系列的基礎上進一步擴展，增添受控能量採集功能，這可提供永久的電池壽命，或甚至省去對電池電源的需求。 Atmosic執行長David Su表示，我們的M2和M3系列平台展示了低能耗藍牙連接設備可以實現的目標。我們的低功耗架構整合了CEVA的RW-BLE5軟體和鏈路層IP，這是對節能和能量採集RF CMOS創新方案的完美補充，有助於實現我們無電池IoT未來的願景。

CEVA近期宣布其獲得藍牙技術聯盟(SIG)認證的RivieraWaves藍牙低功耗Mesh IP現已擁有十家獲得授權許可的客戶，瞄準採用Mesh Profile Specification的各種使用案例和應用，樹立起重要的里程碑。 ABI Research高級分析師Andrew Zignani表示，Mesh使藍牙能夠成功地建立在其普遍用於智慧手機、PC和平板電腦的本質，成為智慧家庭和建築自動化市場的關鍵技術。事實證明，智慧照明和智慧環境控制是理想的閘道應用(Gateway Application)，而系統營運商則重視低功耗藍牙Mesh的可擴展性、可靠性和安全性。 CEVA的RW-BLE-Mesh是一種全面性的互補網狀軟體堆疊，隨CEVA的RivieraWaves藍牙低功耗IP供貨。它根據Mesh Profile Specification提供所有必要的層，包括廣播和GATT承載層(Bearer)、網路層，傳輸層，存取層和基礎模型層。它可支援多種角色，例如中繼節點、低功耗節點、朋友節點(Friend Node)和GATT代理伺服器。 CEVA連接事業部副總裁暨總經理Aviv Malinovitch表示，事實證明Mesh是很受歡迎的功能，特別是那些強制要求下一代智慧家庭物聯網設備必須支援Mesh的系統公司。該公司的客戶非常重視與我們市場領先的藍牙低功耗IP之間的無縫整合。