18、5G NR技术解析与MATLAB建模实践

5G NR技术解析与MATLAB建模实践

1. 5G NR简介与迁移策略

5G New Radio (NR) 作为第五代蜂窝网络,将在吞吐量、延迟和容量方面带来巨大提升,能为电子健康、交通、能源、媒体和工厂自动化等垂直行业提供强大支持。3GPP 积极参与 5G NR 技术规范的制定,从 Release 14 的技术研究,到 Release 15 确立增强移动宽带 (eMBB) 技术规范,再到 Release 16 推进超可靠低延迟通信 (URLLC) 和大规模机器类型通信 (mMTC) 技术规范的制定。

在 5G 网络部署中,有多种迁移策略可供选择。其中一种是动态频谱共享 (DSS),它允许 LTE 和 NR 使用相同的传统 LTE 载波,并根据实时流量需求在两个网络之间动态重新分配资源。然而,这种迁移策略也存在一些缺点,例如启动包含 5GC 和 gNB 的独立 5G 网络需要高昂的前期成本,并且在 4G 网络被 5G 网络取代之前,运营商需要维持 EPC,这会增加运营成本 (OPEX)。

对于已经拥有带 EPC 的 LTE 网络的运营商,使用 EN - DC(选项 3)进行 5G 部署可能是最佳解决方案。通过添加 en - gNB,现有 LTE 网络可以快速且低成本地启动 5G 服务。但在 5GC 集成到网络之前,该选项无法提供 URLLC 和网络切片等 5G 特定服务。如果运营商希望为用户提供全面的 5G 服务,未来需要迁移到选项 2。

1.1 迁移阶段

1.1.1 迁移阶段 I

在传统 LTE 网络上应用选项 3x,添加 en - gNB 并连接到 EPC。具有 EN - DC 功能的 5G NSA UE

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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