NR中基本时间单位、带宽、SCS、PRB数量、FFT点数和采样率

NR系统中带宽、PRB等参数关系解析

在NR系统中,带宽、子载波间隔(SCS)、物理资源库(PRB)、FFT点数和采样率之间关系密切,需要理清其中关系。

基本时间单元

首先我们需要了解NR系统中的基本时间单元,

NR的基本时间单位为TcT_cTc
Tc=1Δfmax∙Nf=0.509nsT_c=\frac{1}{\Delta f_{max}\bullet N_f}=0.509nsTc=ΔfmaxNf1=0.509ns
其中:Δfmax=480×103Hz\Delta f_{max}=480\times10^3HzΔfmax=480×103Hz, Nf=4096N_f=4096Nf=4096
对应最大采样率为1Tc\frac{1}{T_c}Tc1,即1966.08M。

LTE的基本时间单元为TST_STS:
Tc=1Δfref∙Nf,ref=32.552nsT_c=\frac{1}{\Delta f_{ref}\bullet N_{f,ref}}=32.552nsTc=ΔfrefNf,ref1=32.552ns
其中:Δfref=15×103Hz\Delta f_{ref}=15\times10^3HzΔfref=15×103Hz, Nf,ref=2048N_{f,ref}=2048Nf,ref=2048
对应最大采样率为1Ts\frac{1}{T_s}Ts1,即30.72M。

可参考协议38.211 4.1
在这里插入图片描述

参数确定

  • Step1:确定系统工作带宽(即BWP)、SCS以及所需PRB数量;
  • Step2:基于已知带宽、SCS、PRB数量,计算或者查阅相应表格确定FFT点数;
  • Step3:利用确认的FFT点数,计算采样率以满足信号处理需求。

这里举个例子:
5M带宽,15K,25个PRB,25x12=300个样点。38.104建议至少使用512点FFT,实际可选更高。
采样率计算:fs=Δf∙fftsize=512×15KHz=7.68Mf_s=\Delta f\bullet fft_{size}=512\times15KHz=7.68Mfs=Δffftsize=512×15KHz=7.68M
此时1个OFDM符号的样点为512,采样率为7.68M,由于样点少,对应fsf_sfs也低,所以当SCS确定时,OFDM符号的时间长度就确定了,只是样点数量不同,对应FFT点数不同。

带宽与PRB

如38.104中给出了FR1频段下不同带宽与SCS配置下的PRB数量
在这里插入图片描述
比如20M带宽,20000KHZ/(15KHZ×12)=111.120000KHZ/(15KHZ\times 12)=111.120000KHZ/(15KHZ×12)=111.1,考虑到保护频带,实际为106RB。

PRB与FFT点数

38.104给出了不同带宽下建议的最小FFT点数,但实际中为了提高频率分辨率和处理灵活性,通常选择更大的FFT点数,比如15KHz、15M带宽下通常选择2048点FFT。
在这里插入图片描述

<think>好的,我现在需要解决用户关于如何选择FFT采样点数的问题。首先,用户提到了参考引用中的内容,其中涉及采样频率采样点数的选择,还提到了协议38.211中的步骤。我需要结合这些信息,给出一个清晰的回答。 首先,用户的问题是如何确定FFT的采样点数以满足信号处理需求。根据引用[2],步骤分为确定系统参数,计算或查表确定FFT点数,然后计算采样率。所以我的回答应该按照这个步骤来组织。 第一步,确定系统参数:带宽、子载波间隔(SCS)、PRB数量。这些参数是通信系统中的基本配置,比如在5G NR中,不同的应用场景会有不同的SCS带宽配置。需要明确这些参数才能进行后续计算。 第二步,确定FFT点数。根据协议38.211,可能有一个表格可以查阅不同带宽SCS对应的FFT点数。比如,常见的FFT点数可能是128、256、512、1024等,这些都是2的幂次,方便FFT算法的高效计算。这里需要解释为什么FFT点数通常是2的幂次,以及如何根据PRB数量来推导。例如,每个PRB包含12个子载波,总子载波数等于PRB数量乘以12,而FFT点数通常要大于等于总子载波数,并且向上取到最近的2的幂次。但实际中可能根据协议规定,比如在5G中,不同的SCS对应的FFT点数可能已经标准化,比如30kHz SCS可能对应4096点的FFT。 第三步,计算采样率。根据Nyquist定理,采样率应该至少是信号带宽的两倍,但在实际中,采样率等于FFT点数乘以子载波间隔。例如,如果FFT点数4096,SCS是30kHz,那么采样率就是4096 * 30kHz = 122.88MHz。这里需要确认是否正确,可能需要参考协议中的具体公式,比如引用[2]中的步骤3。 另外,用户提供的引用[1]中提到了采样频率的选择需要遵循Nyquist定理,所以也需要在回答中提及这一点,避免混叠现象。同时,可能需要提到频谱分辨率的问题,即采样点数越多,频率分辨率越高,但计算量也越大,需要权衡。 还需要考虑用户的实际应用场景,比如是通信系统还是普通的信号处理。根据引用[2]中的协议38.211,看起来用户可能是在通信领域,特别是5G NR相关的场景,因此需要结合通信协议中的参数确定方法。 最后,用户可能需要示例来更好地理解。比如,给出一个具体的例子:假设带宽是100MHz,SCS是30kHzPRB数量是273,那么如何确定FFT点数?根据协议,可能查表得到FFT点数4096,然后采样率4096 * 30kHz = 122.88MHz。同时,源代码示例可能用Python生成信号并进行FFT,展示如何设置采样点数。 需要注意LaTeX格式的使用,比如变量用$...$,独立公式用$$...$$。比如,采样率公式可以写成:$$f_s = N_{\text{FFT}} \times \Delta f$$,其中$\Delta f$是子载波间隔。 在回答的结构上,应该分步骤说明,每个步骤详细解释,并引用相关的引用内容。最后生成相关问题,帮助用户进一步学习。 现在需要验证这些步骤是否正确。例如,确定FFT点数时,是否真的需要根据PRB数量乘以12得到子载波数,然后FFT点数要大于等于该值并取2的幂次?或者协议中是否有其他规定?比如在5G NR中,不同的SCS对应的FFT点数是固定的,比如30kHz对应的FFT点数4096,而不管PRB数量多少?需要确认这一点。例如,协议38.211中的表可能直接给出不同配置下的FFT点数,因此用户需要查表,而不是自己计算。因此,在步骤2中可能需要强调查表而非计算。 同时,频谱分辨率是采样率除以FFT点数,即$\Delta f = f_s / N_{\text{FFT}}$,但在这里因为子载波间隔已经确定,可能这个关系是倒过来的,即$f_s = N_{\text{FFT}} \times \Delta f$。需要确保公式的正确性。 总结回答的结构: 1. 确定系统参数:带宽SCSPRB数量。 2. 根据协议表格确定FFT点数。 3. 计算采样率。 4. 考虑频谱分辨率计算效率的平衡。 5. 示例代码演示。 需要确保每个部分都正确引用相关引用内容,并在末尾添加引用标识。同时,生成的相关问题应该围绕FFT参数选择的影响因素、频谱分辨率的关系、实际应用中的调整等。</think>[用户可见层] ### 如何确定FFT的采样点数? 选择FFT采样点数需综合考虑信号特性、频谱分辨率需求及计算效率,具体步骤如下: #### **1. 确定系统参数** - **信号带宽**:系统工作带宽(如通信中的BWP)[^2]。 - **子载波间隔(SCS)**:如5G NR中可选15kHz、30kHz、60kHz等[^2]。 - **PRB数量**:每个PRB包含12个子载波,总子载波数为$N_{\text{subcarrier}} = \text{PRB数量} \times 12$[^2]。 #### **2. 确定FFT点数** FFT点数($N_{\text{FFT}}$)通常需满足: - **覆盖总子载波数**:$N_{\text{FFT}} \geq N_{\text{subcarrier}}$。 - **协议标准化取值**:根据通信协议(如3GPP 38.211)直接查表确定。例如: - 30kHz SCS + 100MHz带宽 → $N_{\text{FFT}} = 4096$。 - **2的幂次优化**:FFT算法效率要求点数尽量为$2^n$(如256、1024)。 #### **3. 计算采样率** 采样率($f_s$)需满足: $$f_s = N_{\text{FFT}} \times \Delta f$$ 其中$\Delta f$为子载波间隔。例如,$N_{\text{FFT}}=4096$且$\Delta f=30\text{kHz}$时: $$f_s = 4096 \times 30\text{kHz} = 122.88\text{MHz}$$ 同时需符合奈奎斯特采样定理,确保$f_s \geq 2 \times \text{信号最高频率}$[^1]。 #### **4. 平衡频谱分辨率计算效率** - **高分辨率**:增加$N_{\text{FFT}}$可提升频谱分辨率$\Delta F = f_s / N_{\text{FFT}}$。 - **计算开销**:点数过多会增加计算复杂度,需权衡实际需求。 --- ### **示例:5G NR场景** 1. **输入参数**:带宽=100MHz,SCS=30kHzPRB=273。 2. **查表确定**:$N_{\text{FFT}}=4096$。 3. **计算采样率**:$f_s=4096 \times 30\text{kHz}=122.88\text{MHz}$。 ```python import numpy as np # 参数设置 N_FFT = 4096 # FFT点数 delta_f = 30e3 # 子载波间隔(Hz) fs = N_FFT * delta_f # 采样率(Hz) # 生成信号并计算FFT t = np.arange(0, 1, 1/fs) signal = np.sin(2 * np.pi * 1e6 * t) # 1MHz正弦波 spectrum = np.fft.fft(signal, n=N_FFT) ``` ---
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