9、5G新空口中的信道编码:LDPC码的全面解析

5G新空口中的信道编码:LDPC码的全面解析

1. 传输块大小(TBS)的确定

在通信系统中,传输块(TB)在传输前需要进行编码,因此传输块大小(TBS)应满足信道编码的要求。在5G新空口(NR)中,物理共享信道采用低密度奇偶校验(LDPC)码进行编码。TBS的确定过程如下:

else

n
Ninfo −24
Nrin′fo =
×
max3840,2
round 
n
 , where


2

n =
−
log
2
2
i
(
)
Nnfo
4
5
−, round(·) 表示四舍五入到最接近的整数;
if R ≤1/4
N
24
= ∗
8
∗
in′f +

N
TBS
C
o

−24, where
=
in′
e C
fo + 24 

8∗C


3816

else
if Nin′fo > 8424
Nin′fo + 24 
N′
+ 24 
TBS
C
= ∗
8
∗
−24 where C =
info

8∗C


8424

else
Nin′fo + 24 
TBS = ∗
8
−24

8

end
end
end
2. TBS设计的重要标准
  • 调度灵活性 :调度灵活性指的是为了在初始混合自动重传请求(HARQ)传输或重传中获得相同的TBS,所涉及的资源参数范围,如物理资源块(PRB)数量、正交频分复用(OFDM)符号数量、调制与编码策略(MCS)等级等。范围越宽,调度器的灵活性就越高。例如,在初始HARQ传输中,基于查找表的TBS至少可以支持18
深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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