18、TDD互易性基础上利用SRS的PDSCH多用户MIMO技术解析

TDD互易性下SRS的MU-MIMO技术解析

TDD互易性基础上利用SRS的PDSCH多用户MIMO技术解析

1. 引言

在时分双工(TDD)场景中,TDD系统在上下行传输使用相同频段,无线信道具有互易性,即上下行信道特征相同。利用这种互易性,可以通过上行传输获取信道估计,进而计算下行传输的参数,如波束赋形,这种方法被称为基于互易性的波束赋形。

本示例通过基于用户的上行探测参考信号(SRS)计算多用户的信道估计,实现下行多用户多输入多输出(MU - MIMO)。假设信道互易,利用这些信道估计选择要调度PDSCH传输的用户集合,并计算向这些用户进行PDSCH传输的下行波束赋形权重。当基站拥有足够数量的天线时,就可以在相同的时间和频率资源上为一组用户进行PDSCH传输的波束赋形,使用户之间的干扰很小。

2. 仿真假设

本示例采用了以下假设:
- SRS配置允许最多调度16个用户设备(UE)。
- 分配给给定UE的层数是随机的(1、2或4),并且在仿真期间保持固定。
- SRS天线端口的数量等于分配的层数。
- SRS天线端口的数量等于物理天线的数量,即不对SRS端口进行空间滤波到更大的物理天线集合上。
- UE发射天线的数量等于SRS天线端口的数量,即使用全信道探测。
- 所有UE的预编码资源块组(PRG)捆绑大小相同。
- 在第一个特殊时隙之前的第一帧的下行时隙中不调度PDSCH,因为此时还没有可用的信道估计。
- 解调参考信号(DM - RS)配置类型为类型1,DM - RS长度为2,即可以调度8个正交DM - RS端口。为了调度更多用户,示例通过更改加扰标识采用非正交DM - RS。
- 不支持混合自动重传请求

【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,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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