6、NR下行传输端波束细化:基于CSI - RS的实现

NR下行传输端波束细化:基于CSI - RS的实现

1. 引言

在5G新空口(NR)中,频率范围2(FR2)工作在毫米波(mmWave)频段(24.25 GHz至52.6 GHz)。随着频率升高,传输信号易出现高路径损耗和穿透损耗,影响链路预算。为提高高频信号传输和接收的增益与方向性,波束赋形至关重要。波束管理是一组物理层(Layer 1)和介质访问控制层(Layer 2)的程序,用于建立和维持最佳波束对(发射波束和相应的接收波束)以实现良好的连接性。波束管理主要包括以下三个过程:
- 过程1(P - 1) :基于同步信号块(SSB)进行初始捕获。在初始捕获期间,发射端和接收端都会进行波束扫描,根据参考信号接收功率(RSRP)测量选择最佳波束对。通常,所选波束较宽,可能不是数据传输和接收的最佳波束对。
- 过程2(P - 2) :专注于发射端波束细化。在此过程中,接收波束固定,发射端进行波束扫描。下行发射端波束细化基于非零功率信道状态信息参考信号(NZP - CSI - RS),上行发射端波束细化基于探测参考信号(SRS)。初始波束建立后,为实现高方向性和高增益的单播数据传输,需要比SSB波束更精细的波束。因此,会在初始捕获过程的波束角度范围内,使用更精细的波束配置并向不同方向发送一组参考信号资源。然后,用户设备(UE)或接入网络节点(gNB)使用固定接收波束捕获信号,测量所有这些波束。最后,根据所有发射波束的RSRP测量结果选择最佳发射波束。
- 过程3(P - 3) :专注于接收端波束调整。在给定当前发射波束的情况下,接收端进行波束扫描,旨在找到最佳接收波束,该波束可以是相

【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。
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