5、5G NR系统中基于SSB的波束扫描技术解析

5G NR系统中基于SSB的波束扫描技术解析

1. 引言

在5G NR系统里,毫米波(mmWave)频率的应用需要定向链路,这就促使了在初始接入阶段采用波束管理程序。波束管理涵盖了物理层(Layer 1)和介质访问控制层(Layer 2)的一系列程序,其目的是获取并维持一组波束对链路(即gNB使用的波束与UE使用的波束配对)。这些程序主要包括:
- 波束扫描
- 波束测量
- 波束确定
- 波束报告
- 波束恢复

下面将着重介绍在用户设备(UE)和接入网络节点(gNB)建立连接时,空闲用户的初始接入程序。通过使用同步信号块(SSB)在下行方向(gNB到UE)以突发形式传输,实现发射/接收点(TRP)波束扫描和UE波束扫描,从而建立波束对链路,此过程被定义为程序P - 1。

2. 仿真参数设置

为了进行仿真,需要定义一系列系统参数,这些参数会影响系统性能,可通过修改参数来探究其对系统的影响。以下是具体的参数设置代码:

rng(211);                           % Set RNG state for repeatability
prm.NCellID = 1;                    % Cell ID
prm.FreqRange = 'FR1';              % Frequency range: 'FR1' or 'FR2'
prm.CenterFreq = 3.5e9;             % Hz
prm.SSBlockPattern = 'Case B';   
【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
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