16、WCDMA技术:从基础原理到TDD模式详解

WCDMA技术:从基础原理到TDD模式详解

1. WCDMA基础传输与演进

在WCDMA系统中,较大或更频繁的数据包会在专用信道上传输。此时,软切换和快速功率控制技术的应用,使得无线电性能优于公共信道传输。而且,数据速率在传输过程中可以变化。不过,下行链路中的正交码数量必须根据最高比特率进行分配。如果存在多个高比特率的专用分组接入连接,可能会出现正交信道不足的情况。

为了克服正交码耗尽的限制,可以使用下行链路共享信道(DSCH)。在这种分组传输模式下,单个物理信道通过时分复用的方式被共享。使用DSCH时,可以采用快速功率控制,但不支持软切换。快速功率控制信令通过低比特率的专用信道传输。

WCDMA将基于研究和新的创新不断发展。2000版(现更名为4版)规范将提供高效的IP支持,从而能够通过全IP核心网络提供服务。需要解决的技术问题包括报头压缩和QoS。后来的3GPP版本将提供高达约10 Mps的更高数据速率。目前已经启动了指定高速分组接入(HSPA)的工作项目,提出的增强功能如下:
- 自适应调制和编码(AMCS);
- 混合自动重传请求(HARQ);
- 更小的帧大小;
- 调度机制的位置;
- 快速小区站点选择;
- 与接入控制信道(ACCH)关联的上行链路DCH。

2. WCDMA的TDD模式概述

WCDMA空中接口由两部分组成:用于成对频段的频分双工(FDD)和用于非成对频段的时分双工(TDD)。在3GPP标准化过程中,这两个部分的主要参数已经得到了协调。WCDMA的标称带宽为5 MHz,而TDD还存在一种使用1.25 MHz带宽的窄带模式,这主要是与中国的TDD提案协

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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