23、NR PUSCH FDD调度模拟:吞吐量与资源公平性评估

NR PUSCH FDD调度模拟:吞吐量与资源公平性评估

1. 引言

本示例旨在评估频分双工(FDD)模式下,集成无线链路控制(RLC)层的上行链路(UL)调度策略的吞吐量和资源共享公平性。该调度策略为连接到gNB的一组用户设备(UE)分配物理上行共享信道资源(PUSCH)。示例采用RLC层的无确认模式(UM)和直通物理(PHY)层。直通PHY层不涉及任何物理层处理,而是采用基于概率的方法来模拟数据包接收失败。示例会记录模拟中的事件,并通过运行时可视化来观察网络性能。

2. 调度策略概述

调度策略由gNB控制,用于在UE之间分配UL资源。调度器每p个时隙运行一次,以分配UL资源,其中p是调度器的配置周期。每次运行时,调度的时隙数等于调度器运行周期p。在一次运行中要调度的p个时隙中,第一个时隙是满足UE的PUSCH准备时间能力的下一个即将到来的时隙。

2.1 调度器运行示例

假设调度器周期(p)为3个时隙,PUSCH准备时间能力对于所有UE都大于1个时隙(14个符号)但小于2个时隙(28个符号):
- 运行1 :当调度器在时隙A开始时运行,它从时隙C开始调度3个时隙。因为对于时隙A和时隙B,UE没有足够的PUSCH准备时间(在时隙A开始时UE有0个符号的时间,在时隙B开始时有14个符号的时间)。对于时隙C,UE有28个符号的PUSCH准备时间,满足PUSCH准备时间能力。因此,在这次运行中调度了时隙C、D和E。
- 运行2 :当调度器在时隙D开始时运行,它从时隙F开始调度接下来的3个连续时隙(时隙F、G和H)。

2.2

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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