13、5G NR 上行信道状态信息估计与 PRACH 配置

5G NR 上行信道状态信息估计与 PRACH 配置

1. 利用 SRS 进行 NR 上行信道状态信息估计

1.1 简介

探测参考信号(SRS)是用户设备(UE)用于上行信道探测的上行物理信号,包括同步和信道状态信息(CSI)估计。CSI 包括信道质量指示符(CQI)、秩指示符(RI)和预编码矩阵指示符(PMI)。本部分将展示如何在频率选择性时变噪声信道下使用 SRS 选择合适的 PMI。

1.2 仿真内容

本次仿真包含以下几个方面:
- SRS 配置与传输
- 完美和实际同步及信道估计
- 信噪比(SNR)估计
- PMI 选择
- PMI 选择性能评估

1.3 仿真参数设置

1.3.1 仿真长度和 SNR
numFrames = 1; % 10 ms 帧的数量
snr = 20; % SNR,单位为 dB
1.3.2 UE 和 SRS 配置

UE 和 SRS 的关键参数设置如下:
|参数|说明|取值|
| ---- | ---- | ---- |
|带宽(资源块数量)|每个资源块包含 12 个子载波|52|
|子载波间隔|可选值:15, 30, 60, 120, 240 (kHz)|15|
|循环前缀长度|可选值:’Normal’ 或 ‘Extended’|’Normal’|
|发射和接收天线数量|可选值:1, 2 或 4|2|
|层数|必须

【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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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效率,为后续的电能治理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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