1、5G NR 下行链路矢量波形生成及参考信号配置详解

5G NR 下行链路矢量波形生成及参考信号配置详解

1. 引言

在 5G 新无线电(NR)系统中,下行链路波形的生成和参考信号的配置至关重要。本文将详细介绍如何使用相关函数和对象来配置和生成 5G NR 下行链路矢量波形,以及物理下行共享信道(PDSCH)相关的解调参考信号(DM - RS)和相位跟踪参考信号(PT - RS)的配置与特性。

2. 波形和载波配置

使用 nrDLCarrierConfig 对象来参数化基带波形生成,该对象包含与波形信道和信号相关的一组附加对象,可设置以下下行载波配置参数:
- DL 载波配置标签
- 资源块中的 SCS 载波带宽
- 载波小区 ID
- 生成波形的子帧长度
- 加窗
- OFDM 调制波形的采样率
- 用于符号相位补偿的载波频率

以下是具体的代码配置示例:

waveconfig = nrDLCarrierConfig;    % 创建下行载波配置对象
waveconfig.Label = 'DL carrier 1'; % 此下行波形配置的标签
waveconfig.NCellID = 0;            % 小区标识
waveconfig.ChannelBandwidth = 40;  % 信道带宽 (MHz)
waveconfig.FrequencyRange = 'FR1'; % 'FR1' 或 'FR2'
waveconfig.NumSubframes = 10;      % 生成波形中 1 ms 子帧的数量 (
【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值