23、5G PDSCH物理层处理与MATLAB仿真分析

python9snake

于 2025-09-04 09:28:31 发布

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分类专栏： 5G NR建模与MATLAB实战文章标签： 5G PDSCH 物理层处理 MATLAB仿真

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5G PDSCH物理层处理与MATLAB仿真分析

1. 5G DLSCH解码流程

DLSCH解码过程包含多个子过程，旨在恢复接收端的传输块，具体子过程如下：
- 速率恢复 ：该过程包含码块解连接、比特解交织和反向比特选择。
- 码块解连接 ：将接收到的码块 $G_a$ 拆分为多个速率匹配段 $F_x^a$。接收器根据传输块大小和gNodeB传达的PDSCH目标码率确定要生成的段数，然后使用公式计算每段的长度。
- 比特解交织 ：在每个段中执行比特解交织，将比特重新排序到原始位置，步骤如下：
1. 将码字 $F_x^a$ 重塑为矩阵：
[
M_{f_{x}^{a}}=\left(\begin{array}{cccc}
f_{x}^{a}(0) & f_{x}^{a}(1) & \cdots & f_{x}^{a}(Q_{m}-1) \
f_{x}^{a}(Q_{m}) & f_{x}^{a}(Q_{m}+1) & \cdots & f_{x}^{a}(2Q_{m}-1) \
\vdots & \vdots & \ddots & \vdots \
f_{x}^{a}((N_{Q}-1)Q_{m}) & f_{x}^{a}((N_{Q}-1)Q_{m}+1) & \cdots & f_{x}^{a}(N_{Q}Q_{m}-1)
\end{array}\right)
]
2. 对矩阵进行转置：
[
M_{f_{x}^{a}}^{T}=\left(\begin{array}{cccc}
f_{x}^{a}(0) & f_{x}^{a}(Q_{m}) & \cdots & f_{x}^{a}((N_{Q}-1)Q_{m}) \
f_{x}^{a}(1) & f_{x}^{a}(Q_{m}+1) & \cdots & f_{x}^{a}((N_{Q}-1)Q_{m}+1) \
\vdots & \vdots & \ddots & \vdots \
f_{x}^{a}(Q_{m}-1) & f_{x}^{a}(2Q_{m}-1) & \cdots & f_{x}^{a}(N_{Q}Q_{m}-1)
\end{array}\right)
]
3. 按列顺序排列转置矩阵的元素以获得 $E_x^a$：
[
E_{x}^{a}=\left[f_{x}^{a}(0), f_{x}^{a}(Q_{m}), \cdots, f_{x}^{a}((N_{Q}-1)Q_{m}), f_{x}^{a}(1), f_{x}^{a}(Q_{m}+1), \cdots\right]^T
]
- 反向比特选择 ：对段 $E_x^a$ 执行反向比特选择过程以获得段 $D_x^a$。在此过程中，将填充比特（值为0）添加回输入码块段，以便进行LDPC解码。此外，根据传输的冗余版本，将比特放置在适当的索引处。

可以使用MATLAB的5G Toolbox中的 nrRateRecoverLDPC 函数执行速率恢复，语法如下：

Raterecovered = nrRateRecoverLDPC(rxSoftBits,trblklen,R,rv,mod,nLayers,numCB,Nref)

输入参数说明：
| 参数 | 说明 |
| ---- | ---- |
| rxSoftBits | 接收到的解扰软比特 |
| trblklen | 传输块长度 |
| r | 目标码率 |
| rv | 冗余版本 |
| mod | 调制方案 |
| nLayers | 传输层数 |
| numCB | 调度的码块段数 |
| Nref | 有限缓冲区速率匹配 |

该函数以矩阵 raterecovered 的形式返回速率恢复后的码块段。

LDPC解码 ：在5G NR DLSCH中，使用诸如置信传播算法（BPA）等算法对每个段 $D_x^a$ 进行LDPC解码，以获得LDPC解码段 $C_x^a$。
- 置信传播算法步骤 ：
  1. 计算比特的对数似然比（LLR）：
    [
    LLR(\theta|w)=\log\frac{P(w|\theta = 0)}{P(w|\theta = 1)}
    ]
    对于加性高斯白噪声（AWGN）信道，接收噪声向量 $y$ 的LLR近似为：
    [
    LLR(y)=-\frac{2y}{\sigma^2}
    ]
    其中，$\sigma^2$ 是噪声向量的方差。
  2. 初始化与 $H$ 大小相同的矩阵 $M$，使其在 $H$ 中为1的所有位置包含所有LLR值。从矩阵 $H$ 中获得矩阵 $A$ 和 $B$，其中 $A$ 存储每个校验节点连接的每个变量节点的位置，$B$ 存储每个变量节点连接的每个校验节点的位置。
  3. 计算包含外部消息的矩阵 $E$：
    [
    E_{j,i}=\tanh\left(\frac{1}{2}\prod_{i’\in B(i)\setminus j}\tanh\left(\frac{M_{j,i’}}{2}\right)\right)
    ]
  4. 计算第 $i$ 个比特的总LLR $L_i$：
    [
    L_i = r_i+\sum_{j\in A(i)}E_{j,i}
    ]
  5. 使用每个比特的总LLR的符号进行硬判决来解码码字。总LLR为正的比特解码为0，总LLR为负的比特解码为1。
  6. 计算综合征以检查是否满足所有奇偶校验约束：
    [
    s = Hz^T
    ]
    其中，$z$ 是解码后的LDPC码字。如果综合征为零，则意味着所有奇偶校验约束都得到满足，解码过程结束；否则，更新矩阵 $M$ 并继续下一次迭代。

可以使用MATLAB的5G Toolbox中的 nrLDPCDecode 函数执行LDPC解码，语法如下：

[decoded,actNumIter,finalParityChecks] = nrLDPCDecode(raterecoveredD,bgn,maxNumIter,Name,Value)

输入参数说明：
| 参数 | 说明 |
| ---- | ---- |
| raterecoveredD | 速率恢复后的双精度数值类型软比特 |
| bgn | 基础图编号 |
| maxNumIter | 最大解码迭代次数 |
| Name-Value对 | 允许用户指定输出格式、决策类型、算法、缩放因子、偏移量和终止条件等 |

该函数返回解码后的LDPC码字、实际迭代次数（可选输出）和最终奇偶校验结果（可选输出）。

码块解分段 ：将段 $C_x^a$ 组合回包含信息比特和CRC比特的码字 $B_a$，并提取和检查在分段过程中包含在每个段中的CRC比特。

可以使用MATLAB的5G Toolbox中的 nrCodeblockDesegmentLDPC 函数执行码块解分段，语法如下：

[desegmented,err] = nrCodeblockDesegmentLDPC(decoded,bgn,blklen)

输入参数说明：
| 参数 | 说明 |
| ---- | ---- |
| decoded | 码块段 |
| bgn | 基础图编号 |
| blklen | 输出块长度 |

该函数返回连接的数据块和段中的CRC错误。

CRC解码 ：使用码字 $B_a$ 中的CRC比特检查是否已无错误解码，并输出DLSCH码字 $out_a$。如果重新计算的CRC比特与通过传输获得的CRC比特不匹配，则意味着接收到的码字存在错误。

可以使用MATLAB的5G Toolbox中的 nrCRCDecode 函数执行CRC解码，语法如下：

[blk,err] = nrCRCDecode(desegmented,poly)

输入参数说明：
| 参数 | 说明 |
| ---- | ---- |
| desegmented | CRC编码数据 |
| poly | CRC多项式 |

该函数返回CRC解码后的数据和CRC错误数据。

下面是DLSCH解码流程的mermaid流程图：

graph TD;
    A[速率恢复] --> B[LDPC解码];
    B --> C[码块解分段];
    C --> D[CRC解码];

2. 5G PDSCH处理链的MATLAB仿真

可以使用Mathworks MATLAB对5G PDSCH处理链进行建模，仿真模型基于MATLAB的5G Toolbox（版本1.1）构建。以下是仿真的主要步骤：

定义仿真参数 ：

clear all
rng(200); % Set Random Number Generator state for repeatability
simParameters=[]; % Clear simParameters structure array
simParameters.NFrames=1000; % Set number of 10ms frames to simulate
EbN0=[-5:15];
TargetCodeRate=40/1024; % PDSCH code rate
bps=2; % bits per symbol, 1 for BPSK, 2 for QPSK
EsNo=EbN0 + 10*log10(bps);
snrdB=EsNo + 10*log10(R); % SNR in dB
simParameters.SNRIn=snrdB; % Set SNR range
maxThroughput=zeros(length(simParameters.SNRIn),1);
simThroughput=zeros(length(simParameters.SNRIn),1);
numerrcombined=zeros(length(simParameters.SNRIn),1);
numblkerr=zeros(length(simParameters.SNRIn),1);

定义波形参数 ：

simParameters.NRB=24; % Number of resource blocks as per selected bandwidth
simParameters.SubcarrierSpacing=30; % Set subcarrier spacing (kHz)
simParameters.CyclicPrefix='Normal'; % Specify cyclic prefix type

定义DL - SCH/PDSCH参数 ：

simParameters.PDSCH.PRBSet=0:simParameters.NRB-1; % PDSCH PRB allocation
simParameters.PDSCH.SymbolSet=0:11; % PDSCH symbol allocation in each slot
simParameters.PDSCH.EnableHARQ=true; % Enable/disable HARQ
simParameters.PDSCH.NLayers=2; % Set number of PDSCH layers
simParameters.NTxAnts=2; % Set number of PDSCH transmission antennas
ModOrder= 'QPSK'; % Set modulation order: 'QPSK', '16QAM', '64QAM' or '256QAM'
if simParameters.PDSCH.NLayers > 4
    simParameters.NumCW=2; % Number of code-words
    simParameters.PDSCH.TargetCodeRate=[TargetCodeRate TargetCodeRate]; % Set PDSCH code rate for each code-word
    simParameters.PDSCH.Modulation={ ModOrder, ModOrder }; % Set modulation order for each code-word
    simParameters.NRxAnts=8; % Number of UE receive antennas
else
    simParameters.NumCW=1; % Number of code-words
    simParameters.PDSCH.TargetCodeRate=TargetCodeRate; % Set PDSCH code rate
    simParameters.PDSCH.Modulation=ModOrder; % Set modulation order: 'QPSK', '16QAM', '64QAM', '256QAM'
    simParameters.NRxAnts=2; % Number of UE receive antennas
end

定义DM - RS参数 ：

simParameters.PDSCH.PortSet=0:simParameters.PDSCH.NLayers-1; % DM-RS ports to use for the layers
simParameters.PDSCH.PDSCHMappingType='A'; % Set DM-RS mapping type ('A'(slot-wise),'B'(non slot-wise))
simParameters.PDSCH.DMRSTypeAPosition=2; % For mapping type A only, set first DM-RS symbol position (2,3)
simParameters.PDSCH.DMRSLength=1; % Set number of front-loaded DM-RS symbols (1(single symbol),2(double symbol))
simParameters.PDSCH.DMRSAdditionalPosition=0; % Set additional DM-RS symbol positions (max range 0...3)
simParameters.PDSCH.DMRSConfigurationType=2; % Set DM-RS configuration type (1,2)
simParameters.PDSCH.NIDNSCID=1; % Set DM-RS scrambling identity (0...65535)
simParameters.PDSCH.NSCID=0; % DM-RS Scrambling initialization (0,1)

定义保留PRB模式 ：

simParameters.PDSCH.Reserved.Symbols=[]; % Define no Reserved PDSCH symbols
simParameters.PDSCH.Reserved.PRB=[]; % Define no Reserved PDSCH PRBs
simParameters.PDSCH.Reserved.Period=[]; % Periodicity of reserved resources set to null
pdsch=simParameters.PDSCH;

定义信道模型 ：

simParameters.ChannelType='CDL'; % Specify channel model: 'CDL' or 'TDL'
nTxAnts=simParameters.NTxAnts;
nRxAnts=simParameters.NRxAnts;
if strcmpi(simParameters.ChannelType,'CDL')
    channel=nrCDLChannel; % Create CDL channel object
    channel.DelayProfile='CDL-C'; % Specify CDL delay profile: 'CDL-A', 'CDL-B', 'CDL-C', 'CDL-D' or 'CDL-E'
    channel.DelaySpread=300e-9; % Set Delay Spread in seconds
    [channel.TransmitAntennaArray.Size, channel.ReceiveAntennaArray.Size]=...
        hArrayGeometry(nTxAnts,nRxAnts);
elseif strcmpi(simParameters.ChannelType,'TDL')
    channel=nrTDLChannel; % Create TDL channel object
    channel.DelayProfile='TDL-C'; % Specify TDL delay profile: 'TDL-A', 'TDL-B', 'TDL-C', 'TDL-D' or 'TDL-E'
    channel.DelaySpread=300e-9; % Set Delay Spread in seconds
    channel.NumTransmitAntennas=nTxAnts;
    channel.NumReceiveAntennas=nRxAnts;
end

定义SS突发参数 ：

simParameters.SSBurst.BlockPattern='Case B'; % Specify SSB block pattern
simParameters.SSBurst.SSBTransmitted=[0 1 0 1]; % Specify SSB bitmap
simParameters.SSBurst.SSBPeriodicity=20; % SSB periodicity in ms (5, 10, 20, 40, 80, 160)

设置信道模型的采样率 ：

gnb=simParameters;
waveformInfo=hOFDMInfo(gnb); % Generate OFDM waveform information
channel.SampleRate=waveformInfo.SamplingRate; % Include sampling rate information in channel system object

初始化HARQ ：

if pdsch.EnableHARQ
    rvSeq=[0 2 3 1]; % Set up Redundancy Version (RV) sequence
else
    rvSeq=0;
end
NHARQProcesses=16; % Specify the number of HARQ processes
harqSequence=1:NHARQProcesses; % Specify the sequence in which the HARQ processes are used

创建DLSCH编码器和解码器系统对象 ：

encodeDLSCH=nrDLSCH; % Create DLSCH encoder system object
encodeDLSCH.MultipleHARQProcesses=true; % Enable multiple HARQ processes
encodeDLSCH.TargetCodeRate=pdsch.TargetCodeRate;

decodeDLSCH=nrDLSCHDecoder; % Create DLSCH decoder system object
decodeDLSCH.MultipleHARQProcesses=true; % Enable multiple HARQ processes
decodeDLSCH.TargetCodeRate=pdsch.TargetCodeRate;

处理循环 ：

for snrIdx=1:numel(simParameters.SNRIn)
    rng('default'); % Set the random number generator settings to default values
    reset(decodeDLSCH); % Reset object's properties to default values
    SNRdB=simParameters.SNRIn(snrIdx); % Pick SNR value from range to be simulated
    % Initialize counters to be used in the simulation
    bitTput=[]; % Number of successfully received bits per transmission
    txedBlkNum=0; % Number of transmitted blocks
    txedTrBlkSizes=[]; % Number of transmitted info bits per transmission
    txedAlpBlkSizes=[]; % Number of transmitted alphabets per transmission
    % Initialize the state of all HARQ processes
    harqProcesses=hNewHARQProcesses(NHARQProcesses,rvSeq,gnb.NumCW);
    harqProcCntr=0; % HARQ process counter
    % Reset the channel so that each SNR point will experience the same channel realization
    reset(channel);
    % Calculate total number of OFDM symbols in the simulation period
    NSymbols=gnb.NFrames * 10 * waveformInfo.SymbolsPerSubframe;
    % Initialize OFDM symbol pointer at the start of each PDSCH transmission
    gnb.NSymbol=0;
    % Initialize slot pointer
    pdsch.NSlot=0;
    % Initialize index to the start of the current set of SS burst samples to be transmitted
    ssbSampleIndex=1;
    % Obtain a precoding matrix (wtx) to be used in the transmission of the
    % first transport block
    estChannelGrid=getInitialChannelEstimate(gnb,nTxAnts,channel);
    newWtx=getPrecodingMatrix(pdsch.PRBSet,pdsch.NLayers,estChannelGrid);
    while gnb.NSymbol < NSymbols % Move to next slot, gnb.NSymbol increased in steps of one slot
        % Generate a new SS burst when necessary
        if (ssbSampleIndex==1)
            nSubframe=gnb.NSymbol / waveformInfo.SymbolsPerSubframe; % Calculate number of subframes
            ssburst.NFrame=floor(nSubframe / 10); % Calculate number of frames
            ssburst.NHalfFrame=mod(nSubframe / 5,2); % Calculate number of half-frames
            [ssbWaveform,~,ssbInfo]=hSSBurst(ssburst); % Create SSB waveform
        end
        % Get HARQ process index for the current PDSCH transmission from HARQ index table
        harqProcIdx=harqSequence(mod(harqProcCntr,length(harqSequence))+1);
        % Update current HARQ process information based on CRC results
        % in the previous transmission for this HARQ process
        harqProcesses(harqProcIdx)=hUpdateHARQProcess(harqProcesses(harqProcIdx),gnb.NumCW);
        % Calculate the transport block sizes for the code-words in the slot
        [pdschIndices,dmrsIndices,dmrsSymbols,pdschIndicesInfo]=hPDSCHResources(gnb,pdsch); % Find RE indices of PDSCH and DMRS data
        trBlkSizes=hPDSCHTBS(pdsch,pdschIndicesInfo.NREPerPRB);
        % HARQ: check CRC from previous transmission per code-word
        for cwIdx=1:gnb.NumCW
            if harqProcesses(harqProcIdx).blkerr(cwIdx) % If CRC failed
                if (harqProcesses(harqProcIdx).RVIdx(cwIdx)==1) % If end of rvSeq
                    resetSoftBuffer(decodeDLSCH,cwIdx-1,harqProcIdx-1); % Reset HARQ soft buffer
                end
            else % If no error
                trBlk{cwIdx}=randi([0 1],trBlkSizes(cwIdx),1); %Generate new transport block
                setTransportBlock(encodeDLSCH,trBlk{cwIdx},cwIdx-1,harqProcIdx-1); % Load transport block on DLSCH
            end
        end
        % DLSCH Encoding
        codedTrBlock=encodeDLSCH(pdsch.Modulation,pdsch.NLayers,pdschIndicesInfo.G,harqProcesses(harqProcIdx).RV,harqProcIdx-1);
        % PDSCH Encoding
        pdsch.RNTI=1; % Set RNTI
        pdschSymbols=nrPDSCH(codedTrBlock,pdsch.Modulation,pdsch.NLayers,gnb.NCellID,pdsch.RNTI);
        % Precoding
        wtx=newWtx; % Get wtx (precoding matrix) calculated in previous slot
        pdschSymbols=pdschSymbols*wtx; % Apply precoding matrix to PDSCH symbols
        % Resource Grid Mapping
        pdschGrid=zeros(waveformInfo.NSubcarriers,waveformInfo.SymbolsPerSlot,nTxAnts); % Create resource grid
        [~,pdschAntIndices]=nrExtractResources(pdschIndices,pdschGrid); % Find PDSCH symbol indices on all transmit antennas
        pdschGrid(pdschAntIndices)=pdschSymbols; % Map PDSCH symbols on resource grid on all transmit antennas
        % PDSCH DM-RS precoding and mapping
        for p=1:size(dmrsSymbols,2)
            [~,dmrsAntIndices]=nrExtractResources(dmrsIndices(:,p),pdschGrid); % Find DMRS symbols' indices
            pdschGrid(dmrsAntIndices)=pdschGrid(dmrsAntIndices) + dmrsSymbols(:,p)*wtx(p,:); % Map DMRS symbols on resource grid
        end
        % CP-OFDM Modulation
        txWaveform=hOFDMModulate(gnb, pdschGrid); %Perform OFDM Modulation
        % Add SS-burst waveform to transmitted waveform
        Nt=size(txWaveform,1);
        txWaveform=txWaveform + ssbWaveform(ssbSampleIndex + (0:Nt-1),:); % Add SSB to transmitted waveform
        ssbSampleIndex=mod(ssbSampleIndex + Nt,size(ssbWaveform,1)); % Set next SSB sample index
        % Pass through Channel Model
        txWaveform=[txWaveform; zeros(maxChDelay, size(txWaveform,2))];
        [rxWaveform,pathGains,sampleTimes]=channel(txWaveform);
        % For AWGN, normalize noise power to take account of sampling rate, which is
        % a function of the IFFT size used in OFDM modulation. The SNR
        % is defined per RE for each receive antenna (TS 38.101-4).
        SNR=10^(SNRdB/20); % Calculate linear noise gain
        N0=1/(sqrt(2.0*nRxAnts*double(waveformInfo.Nfft))*SNR);
        noise=N0*complex(randn(size(rxWaveform)),randn(size(rxWaveform)));
        rxWaveform=rxWaveform + noise; % Add AWGN to the received time domain waveform
        % Perfect Synchronization
        pathFilters=getPathFilters(channel); % Get path filters for perfect channel estimation
        [offset,mag]=nrPerfectTimingEstimate(pathGains,pathFilters); % Perform perfect timing estimate
        rxWaveform=rxWaveform(1+offset:end, :); % Synchronized signal
        % CP-OFDM Demodulation
        rxGrid=hOFDMDemodulate(gnb, rxWaveform);
        % Channel Estimation
        estChannelGrid=nrPerfectChannelEstimate(pathGains,pathFilters,gnb.NRB,gnb.SubcarrierSpacing,pdsch.NSlot,offset,sampleTimes,gnb.CyclicPrefix);
        % Get perfect noise estimate (from the noise realization)
        noiseGrid=hOFDMDemodulate(gnb,noise(1+offset:end ,:));
        noiseEst=var(noiseGrid(:));
        % PDSCH Decoding
        newWtx=getPrecodingMatrix(pdsch.PRBSet,pdsch.NLayers,estChannelGrid);
        K=size(estChannelGrid,1);
        estChannelGrid=reshape(estChannelGrid,K*waveformInfo.SymbolsPerSlot*nRxAnts,nTxAnts);
        estChannelGrid=estChannelGrid*wtx.';
        estChannelGrid=reshape(estChannelGrid,K,waveformInfo.SymbolsPerSlot,nRxAnts,pdsch.NLayers);
        [pdschRx,pdschHest]=nrExtractResources(pdschIndices,rxGrid,estChannelGrid);
        [pdschEq,csi]=nrEqualizeMMSE(pdschRx,pdschHest,noiseEst);
        [dlschLLRs,rxSymbols]=nrPDSCHDecode(pdschEq,pdsch.Modulation,gnb.NCellID,pdsch.RNTI,noiseEst);
        % DLSCH Decoding
        csi=nrLayerDemap(csi); % CSI layer demapping
        for cwIdx=1:gnb.NumCW
            Qm=length(dlschLLRs{cwIdx})/length(rxSymbols{cwIdx}); % Calculate number of bits per symbol
            csi{cwIdx}=repmat(csi{cwIdx}.',Qm,1); % Expand by each bit per symbol
            dlschLLRs{cwIdx}=dlschLLRs{cwIdx} .* csi{cwIdx}(:); % Scale LLRs
        end
        decodeDLSCH.TransportBlockLength=trBlkSizes; % Input transport block size information to DLSCH decoder system object
        [decbits,harqProcesses(harqProcIdx).blkerr]=decodeDLSCH(dlschLLRs,pdsch.Modulation,pdsch.NLayers,harqProcesses(harqProcIdx).RV,harqProcIdx-1);
        % Store Values for throughput, BER and BLER calculations
        if(any(trBlkSizes) ~= 0)
            bitTput=[bitTput trBlkSizes.*(1-harqProcesses(harqProcIdx).blkerr)];
            txedTrBlkSizes=[txedTrBlkSizes trBlkSizes];
            txedBlkNum=txedBlkNum+gnb.NumCW;
            for cwIdx=1:gnb.NumCW %Store values for all PDSCH code-words
                if gnb.NumCW==1
                    numerr=numel(find(double(decbits)~=trBlk{1}));
                else
                    numerr(cwIdx)= numel(find(double(decbits{cwIdx})~=trBlk{cwIdx}));
                end
                numerrcombined(snrIdx)=numerrcombined(snrIdx)+sum(numerr);
                numblkerr(snrIdx)=numblkerr(snrIdx)+sum(harqProcesses(harqProcIdx).blkerr);
            end
        end
        % Preparation for next PDSCH transmission
        gnb.NSymbol=gnb.NSymbol + size(pdschGrid,2);
        pdsch.NSlot=pdsch.NSlot + 1;
        harqProcCntr=harqProcCntr + 1;
    end
    % Throughput, BER and BLER calculation
    maxThroughput(snrIdx)=sum(txedTrBlkSizes); % Maximum possible throughput
    simThroughput(snrIdx)=sum(bitTput,2); % Simulated throughput
    simThroughputmbps(snrIdx)=1e-6*simThroughput(snrIdx)/(gnb.NFrames*10e-3); % Simulated throughput (Mbps)
    BER(snrIdx)=numerrcombined(snrIdx)/sum(txedTrBlkSizes); % Calculate BER
    BLER(snrIdx)= numblkerr(snrIdx)/txedBlkNum; % Calculate BLER
    % Display the results dynamically in the command window
    fprintf(['\nAt Eb/N0=', num2str(EbN0(snrIdx))]);
    fprintf([['\nThroughput(Mbps) for ', num2str(gnb.NFrames),' frame(s) '],...
        '= %.4f\n'], simThroughputmbps(snrIdx));
    fprintf([['BER for ', num2str(gnb.NFrames),' frame(s) '],...
        '= %.4e\n'], BER(snrIdx));
    fprintf([['BLER for ', num2str(gnb.NFrames),' frame(s) '],...
        '= %.4e\n'], BLER(snrIdx));
    % Do not simulate next SNR if BER is 0
    if BER(snrIdx)==0
        simParameters.SNRIn=simParameters.SNRIn(1:snrIdx);
        EbN0=EbN0(1:snrIdx);
        break;
    end
end

显示结果 ：

figure;
plot(EbN0,simThroughputmbps,'-x','Linewidth',2)
xlabel('Eb/N0'); ylabel('Throughput (Mbps)'); grid on;
title(sprintf('PDSCH Throughput (%dx%d) / NRB=%d / SCS=%dkHz',...
    nTxAnts,nRxAnts,gnb.NRB,gnb.SubcarrierSpacing));
figure;
semilogy(EbN0,BER,'r-x','Linewidth',2)
xlabel('Eb/N0'); ylabel('BER'); grid on;
title(sprintf('BER (%dx%d) / NRB=%d / SCS=%dkHz',...
    nTxAnts,nRxAnts,gnb.NRB,gnb.SubcarrierSpacing));
figure;
semilogy(EbN0,BLER,'c-x','Linewidth',2)
xlabel('Eb/N0'); ylabel('BLER'); grid on;
title(sprintf('BLER (%dx%d) / NRB=%d / SCS=%dkHz',...
    nTxAnts,nRxAnts,gnb.NRB,gnb.SubcarrierSpacing));

通过上述步骤，可以完成5G PDSCH处理链的MATLAB仿真，并分析不同信噪比下的吞吐量、比特错误率（BER）和块错误率（BLER）。

下面是5G PDSCH处理链仿真流程的mermaid流程图：

graph TD;
    A[定义仿真参数] --> B[定义波形参数];
    B --> C[定义DL - SCH/PDSCH参数];
    C --> D[定义DM - RS参数];
    D --> E[定义保留PRB模式];
    E --> F[定义信道模型];
    F --> G[定义SS突发参数];
    G --> H[设置信道模型的采样率];
    H --> I[初始化HARQ];
    I --> J[创建DLSCH编码器和解码器系统对象];
    J --> K[处理循环];
    K --> L[显示结果];

5G PDSCH物理层处理与MATLAB仿真分析

3. 仿真结果分析

通过上述MATLAB仿真，可以得到不同信噪比（$E_b/N_0$）下5G PDSCH的吞吐量、比特错误率（BER）和块错误率（BLER）。以下是两组不同参数设置下的仿真结果：

3.1 第一组参数仿真结果

参数设置 ：
- 仿真帧数：1000帧
- 带宽：10 MHz
- 子载波间隔（SCS）：30 kHz
- PDSCH目标码率：40/1024
- 调制方式：QPSK
- 发射天线数：2
- 接收天线数：2
仿真结果数据 ：
| $E_b/N_0$ (dB) | 吞吐量 (Mbps) | BER | BLER |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| -5 | 0.6914 | 2.2968e-01 | 3.4525e-01 |
| -4 | 0.8121 | 1.4976e-01 | 2.3100e-01 |
| -3 | 0.9122 | 8.4471e-02 | 1.3615e-01 |
| -2 | 0.9890 | 3.7603e-02 | 6.3400e-02 |
| -1 | 1.0331 | 1.2453e-02 | 2.1700e-02 |
| 0 | 1.0501 | 3.0246e-03 | 5.5500e-03 |
| 1 | 1.0551 | 4.4261e-04 | 8.5000e-04 |
| 2 | 1.0560 | 0.0000e+00 | 0.0000e+00 |

从这些数据可以看出，随着信噪比的增加，吞吐量逐渐接近最大值，BER和BLER则迅速下降。当信噪比达到2 dB时，BER和BLER均为0，说明此时系统的传输性能非常好，几乎没有错误发生。

3.2 第二组参数仿真结果

参数设置 ：
- 仿真帧数：100帧
- 带宽：20 MHz
- 子载波间隔（SCS）：30 kHz
- PDSCH目标码率：616/1024
- 调制方式：64 - QAM
- 发射天线数：8
- 接收天线数：2
- 传输块大小：34,816 bits
仿真结果数据 ：
| $E_b/N_0$ (dB) | 吞吐量 (Mbps) | BER | BLER |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| -10 | 31.3344 | 0.3324 | 0.5500 |
| -9 | 33.5278 | 0.3005 | 0.5185 |
| -8 | 38.5413 | 0.2509 | 0.4465 |
| -7 | 45.6438 | 0.1884 | 0.3445 |
| -6 | 52.8855 | 0.1268 | 0.2405 |
| -5 | 61.6591 | 0.0597 | 0.1145 |
| -4 | 66.3245 | 0.0244 | 0.0475 |
| -3 | 68.0653 | 0.0116 | 0.0225 |
| -2 | 68.9009 | 0.0054 | 0.0105 |
| -1 | 69.3187 | 0.0023 | 0.0045 |
| 0 | 69.5624 | 0.0005 | 0.0010 |
| 1 | 69.5972 | | |

同样，随着信噪比的增加，吞吐量不断提高，BER和BLER持续降低。由于提高了带宽、目标码率和调制阶数，这组参数下的吞吐量明显高于第一组，但在低信噪比下，BER和BLER也相对较高。

4. 关键技术点总结

在5G PDSCH物理层处理和MATLAB仿真过程中，涉及到多个关键技术点，以下是对这些技术点的总结：

4.1 DLSCH解码技术

速率恢复 ：通过码块解连接、比特解交织和反向比特选择，将接收到的码块恢复到适合LDPC解码的形式。
LDPC解码 ：使用置信传播算法（BPA）等算法对码块进行解码，通过迭代计算和奇偶校验来提高解码的准确性。
码块解分段和CRC解码 ：将解码后的码块段组合成完整的码字，并通过CRC校验来检测传输错误。

4.2 MATLAB仿真技术

参数设置 ：合理设置仿真参数，包括帧数、带宽、子载波间隔、目标码率、调制方式等，以模拟不同的通信场景。
信道模型 ：使用nrCDLChannel或nrTDLChannel系统对象来模拟信道特性，考虑多径衰落和噪声的影响。
HARQ机制 ：通过HARQ机制实现重传，提高传输的可靠性。
信号处理流程 ：包括编码、调制、预编码、资源映射、OFDM调制和解调、信道估计、均衡和解码等一系列信号处理步骤。

5. 结论

通过对5G PDSCH物理层处理的MATLAB仿真，我们可以深入了解5G通信系统在不同信噪比下的性能表现。随着信噪比的增加，系统的吞吐量逐渐提高，比特错误率和块错误率显著降低。同时，合理选择系统参数，如带宽、目标码率和调制方式等，可以在不同的应用场景中实现最佳的性能平衡。

在实际应用中，可以根据具体的需求和环境条件，调整这些参数，以满足不同的通信要求。此外，通过不断优化解码算法和信号处理流程，还可以进一步提高系统的性能和可靠性。

下面是关键技术点与仿真流程的关系mermaid流程图：

graph LR;
    A[DLSCH解码技术] --> B[MATLAB仿真技术];
    B --> C[仿真结果分析];
    C --> D[结论与优化建议];
    E[速率恢复] --> A;
    F[LDPC解码] --> A;
    G[码块解分段和CRC解码] --> A;
    H[参数设置] --> B;
    I[信道模型] --> B;
    J[HARQ机制] --> B;
    K[信号处理流程] --> B;

通过以上的分析和总结，我们对5G PDSCH物理层处理和MATLAB仿真有了更全面的认识，为进一步研究和优化5G通信系统提供了有力的支持。