现如今,进入5G NR时代意味着更高的速率、更大的容量和更好的用户体验。2017年12月21日,在里斯本举行的3GPP TSG RAN全体会议上,成功确定首个5G NR标准规范,标志着全球通信业开启了5G新时代。而在5G NR系统物理层中,高效的小区搜索和同频检测算法是提高系统性能的关键。本文针对此问题主要研究内容如下:（1）研究了5G NR小区搜索和下行同步过程,其中包括小区搜索整体流程、主同步信号PSS检测、频偏估计与补偿和辅同步信号SSS检测。主同步信号PSS检测算法分为3种不同类型:直接互相关检测、M分段互相关检测和改进PSS检测。本文在M分段互相关检测算法基础上提出改进算法,其基本原理是利用m序列良好的自相关性和互相关性,将PSS时域信号通过FFT变换成频域信号再分段相关,设定PMR门限值判定来确定最终PSS同步位置。再是研究频偏估计与补偿算法。它包括小数倍频偏估计和整数倍频偏估计。接着是研究辅同步信号SSS检测算法,当信道环境恶劣时,传统SSS检测算法将失效。本文提出的改进算法是将SSS时域信号通过FFT变换成频域信号再相关,设定PMR门限值判定来确定最终SSS同步位置。（2）在同频单beam检测算法基础上提出改进算法即同频多beam检测算法,其不仅能检测出每个同频小区的多个SSB beam,而且能保证其同频能力。（3）通过Matlab搭建下行小区搜索及同频检测链路进行仿真,仿真结果表明改进算法性能良好,可以大大提升效率,满足更大用户需求。