MCS(调制与编码策略)对应是Qm和TBS index,那么是由什么公司计算出来的?还是由TBS决定的?(MCS为0-31的表)

本文介绍了MCS(调制编码方案)在无线通信中的作用及其确定过程。下行UE通过CRSSINR上报CQI给eNB,而eNB则依据CQI、IBLER及其它因素调整MCS值,最终决定调制方式与TBS,实现高效的数据传输。

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MCS一般由CQI,IBLER,PC+ICIC等共同确定的。
下行UE根据测量的CRS SINR映射到CQI,上报给eNB。上行eNB通过DMRS或SRS测量获取上行CQI。对于UE上报的CQI(全带或子带)或上行CQI,eNB首先根据PC约束、ICIC约束和IBLER情况来对CQI进行调整,然后将4bits的CQI映射为5bits的MCS。

5bits MCS通过PDCCH下发给UE,UE根据MCS可以查表得到调制方式和TBS,进行下行解调或上行调制,eNB相应的根据MCS进行下行调制和上行解调。


下行MCS的得到一般会经历下面几个步骤:
1.不同基站厂商按照自己的算法,将UE反馈的4bit的CQI值,考虑当前UE的上行BLER值等因素换算成一个5bit的TBS值,范围0~26
2.按照这个换算出的TBS估计一个下行分配的RB数
3.基于这个RB数,再考虑当前子帧的传输情况,如是否有同步信道,PBCH等,看是否超过了0.93的码率限制
4.如果超过了码率限制,则降MCS,选一个低价的TBS
5.有时还会考虑传输模式的影响,如BF模式时,还会考虑一个BF增益,提高下行的MCS


将上报4bit的16种CQI,进行一个转换,变为5bit格式,序号为0~31,其中29~31保留. 具体转换涉及到具体算法就此处就不做过多描述.
QCI是体现业务的的QOS 级别, QOS中涉及到业务的速率,时延等信息,系统侧通过根据一定的算法,再结合MCS方式等得到具体业务需要的RB资源数,通过系统侧的调度分配对应RB资源区域.

<think>嗯,用户这次的问题聚焦在"MCS编码调度调制中的含义技术背景"上,结合提供的引用材料来看,ta显然在深入研究5G通信系统。用户之前询问过MCS结构,现在转向技术原理,说明研究层次正在深化——可能是在做无线通信相关的项目或论文。 引用[2]是核心参考资料,详细描述了5G仿真平台的模块划分,其中明确提到MCS涉及调制方式选择(QPSK/16QAM等)信道编码(LDPC)。而引用[3][4]补充了URLLC低时延要求波束赋形技术,这些正是MCS决策的环境约束。需要重点解释MCS如何作为"桥梁"连接物理层技术业务需求。 技术原理部分需要分层说明:先定义MCS是索引值(用户可能误以为它是独立技术),再展开其包含的调制阶数$k$($2^k$决定符号携带比特数)编码率$R_c$(引用[2]的LDPC部分)。数学关系$R_b = k \times R_c \times f_s$必须用LaTeX突出显示,这是理解频谱效率的关键。 应用场景要对比eMBBURLLC的不同策略:引用[3]的子载波灵活配置抢占设计对应高吞吐场景用高阶MCS,低时延场景用低阶MCS保可靠性。波束赋形(引用[4])对MCS的影响容易被忽略,要强调窄波束能提升SNR从而支持高阶调制。 用户可能隐含的疑问是:为什么不用固定MCS?这需要结合引用[1]的"智能调制技术"趋势,说明动态调整的必要性——信道时变特性(如毫米波波动)必须通过CQI反馈(引用[2]末段)实时优化MCS。最后补充实际案例(比如256QAM在基站密集区的应用)能让技术落地。 相关问题设计要引导用户深入:MCSAI结合是前沿方向(呼应引用[1]),LDPC编码细节是基础,URLLC场景则是当前热点。这样既覆盖理论又关联实践。</think>### MCS编码调度调制中的技术解析 #### 一、MCS的定义核心作用 **MCS(Modulation and Coding Scheme,调制编码方案)** 是无线通信系统中物理层调度的关键技术,通过动态组合**调制阶数****信道编码率**,在频谱效率传输可靠性间实现最优平衡[^2]。其核心关系可示为: $$R_b = k \times R_c \times f_s$$ 其中: - $R_b$:有效信息速率 - $k$:调制阶数(如QPSK的$k=2$,256QAM的$k=8$) - $R_c$:信道编码率(如LDPC码的$1/3$, $2/3$等) - $f_s$:符号速率 #### 二、技术原理剖析 1. **动态自适应机制** - **信道质量反馈**:终端通过CQI(Channel Quality Indicator)上报信道状态,系统据此选择最优MCS等级[^2] - **HARQ重传保障**:结合混合自动重传请求(HARQ),在误码率超标时自动降阶MCS(如从64QAM降至QPSK)[^2] 2. **多维度联合优化** ```mermaid graph LR A[信道估计] --> B{调制选择} A --> C{编码选择} B --> D[QPSK/16QAM/64QAM/256QAM] C --> E[LDPC/Turbo码率配置] D & E --> F[MCS索引] F --> G[频谱效率最大化] F --> H[误码率≤10^{-5}] ``` 3. **空口时延控制** - 通过更短的调度周期(如5G的迷你时隙)免调度授权传输,实现URLLC场景下1ms级低时延[^3] - 波束赋形增强信噪比(SNR),支持高阶MCS在毫米波频段的应用[^4] #### 三、典型应用场景 1. **eMBB(增强移动宽带)** - 采用256QAM + 高编码率($R_c \geq 2/3$),实现10Gbps峰值速率 - 示例:密集城区视频流传输,频谱效率$\geq 30$ bps/Hz 2. **URLLC(高可靠低时延通信)** - 降阶使用QPSK + 低编码率($R_c \leq 1/3$),保障$10^{-5}$误码率 - 应用:车联网V2X控制信令,时延$\leq 1$ms[^3] 3. **毫米波通信** - 波束赋形补偿路径损耗,支持64QAM在28GHz频段稳定传输[^4] - 关键指标:波束对准精度需$\leq 3^\circ$ #### 四、5G关键技术融合 | 技术模块 | MCS的关联 | 性能增益 | |----------------|---------------------------------------------------------------------------|------------------| | LDPC编码[^2] | 提供灵活码率配置($R_c=1/5 \sim 9/10$),匹配调制阶数动态调整 | 解码复杂度降40% | | OFDM[^2] | 子载波间隔可调(15/30/60kHz),适配不同MCS的符号长度需求 | 时延降低30% | | 多天线传输[^2] | 预编码矩阵选择(PMI反馈)优化MCS在MIMO信道下的性能 | 吞吐量提升3~5倍 | | AI使能调度 | 基于深度学习的MCS预测模型,减少CQI反馈开销 | 信令开销降50%+ | > **技术演进趋势**:未来6G将结合AI实时建模信道特性,实现MCS的“感知-决策-执行”闭环控制,在太赫兹频段突破1000Gbps传输瓶颈[^1]。
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