30、5G NR 射频接收建模与测试:应对 LTE 干扰及 EVM 测量

5G NR 射频接收建模与测试:应对 LTE 干扰及 EVM 测量

在当今复杂的无线通信环境中,5G NR(New Radio)技术与 LTE(Long-Term Evolution)技术共存的情况越来越普遍。这就需要对 NR 射频接收在 LTE 干扰下的性能进行深入研究和测试。本文将详细介绍如何对 NR 射频接收器进行建模和测试,以及如何测量 5G NR PDSCH 波形的误差向量幅度(EVM)。

1. 建模与测试 NR 射频接收器:LTE 干扰下的性能评估

该示例展示了在与 LTE 干扰共存时,如何表征射频损伤对新无线电(NR)波形射频接收的影响。使用 5G Toolbox™ 和 LTE Toolbox™ 生成基带波形,并使用 RF Blockset™ 对射频接收器进行建模。

1.1 测量指标

为了评估干扰的影响,进行以下测量:
- 误差向量幅度(EVM) :理想(发射)信号与测量(接收)信号在给定时间的向量差。
- 邻道泄漏比(ACLR) :衡量泄漏到相邻信道的功率量,定义为以指定信道频率为中心的滤波平均功率与以相邻信道频率为中心的滤波平均功率之比。
- 占用带宽 :包含信号总积分功率 99% 的带宽,以指定信道频率为中心。
- 信道功率 :以指定信道频率为中心的滤波平均功率。

同时,还考虑了接收器射频损伤的影响,如相位噪声和放大器非线性。

1.2 Simulink 模型步骤

该示例按子帧进行工作,

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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