5、波形设计与 5G NR 标准解读

波形设计与 5G NR 标准解读

1. 不同场景下的波形设计挑战

在无线通信领域,不同的传输场景给波形设计带来了诸多不同的挑战和限制。

非地面传输点涵盖了与低空平台、高空平台和卫星系统的通信,存在空对地(A2G)和空对空(A2A)通信链路。相较于 A2G 信道,A2A 通信信道的多径效应较小,非地面通信链路的延迟扩展和路径数量非常有限,因此多普勒频移比多普勒扩展更显著。为了限制峰均功率比(PAPR)并减少短帧的延迟,可以选择较少的子载波数量。同时,由于单抽头无线信道的特性,可使用较短的循环前缀(CP)持续时间来提高频谱效率。此外,非地面传输点对电池续航要求高,所以波形设计的计算复杂度应保持较低,以实现能源效率。

认知无线电旨在通过动态频谱接入技术提高频谱效率,与非授权频谱共存是其重要概念。良好的频谱约束、灵活的带宽使用和粒度是实现共存的主要要求。大量子载波有利于提高频谱灵活性,但子载波的频谱定位在认知无线电应用中至关重要,因为次用户的子载波不应干扰主用户的子载波。因此,带外辐射(OOBE)是认知无线电网络波形设计的主要关键性能指标(KPI)之一。

协作多点(CoMP)和集中式无线接入网(RAN)技术用于从公平性角度提高系统容量和小区边缘用户吞吐量,但会增加系统复杂性。增强型移动宽带(eMBB)和超可靠低延迟通信(URLLC)可被视为适用于 CoMP 和集中式 RAN 的应用组。5G 新空口(NR)波形目前未采用这些技术,但未来可能会为 5G 之后的通信开发协调波形设计。

2. 5G NR 标准下的波形框架

5G 通信系统的物理层设计旨在实现更好的灵活性,以支持多样化的需求。经过 3 年的讨论,在 2018 年 3GP

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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