UE时偏估计算法

最新推荐文章于 2023-10-21 19:04:09 发布
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Q1：定义

时偏即为UE接收帧边界调整量，为取得与基站下行数据同步，须实时调整时偏，获取正确数据。

时域上的提前或滞后，频域对应的子载波相位旋转。

Q2：实现

个人接触的算法，a)频域基于同一个符号上导频相位差实现；b)时域根据导频，无线信道稀疏特性，IFFT变换域分析

LTE D2D频偏估计算法及其仿真分析
qq_61890005的博客
08-24 524
小数倍频偏估计算法见2.1节，整数倍频偏估计算法见2.2节。本文提出的频偏估计算法的频偏估计范围可调整，调整粒度为小数倍频偏估计范围，解决了D2D系统要求估计大频偏的问题，频偏估计精度可通过增大观测周期数来提升，满足了系统对频偏估计精度的需求，此外，因估计偏差过大引起CRC校验出错的估值可以被发现和滤除，使得在SNR较小时仍能获得精确的频偏估计值。以LTE D2D为应用场景，提出了一种先估计小数倍频偏、后估计整数倍频偏的估计算法，小数倍频偏估计算法利用D2D同步信号的特殊结构和周期性，优化了估计精度；
通信系统中频偏估计补偿的流程
m0_73019469的博客
09-24 1054
通信系统中频偏估计补偿的流程是确保信号准确传输和接收的关键步骤，特别是在数字通信系统中，如QPSK、QAM等高效调制技术的应用中。
时偏（Time Offset）介绍
zero2100的专栏
10-21 2658
此外，随着通信技术的不断发展，新的时偏估计和补偿方法也在不断涌现，为提高通信系统的性能提供了更多的可能性。1. 基于训练序列的方法：这种方法通过在信号中插入特定的训练序列，利用训练序列的特点进行时偏估计和补偿。这种方法的优点是实现简单，但缺点是需要占用额外的带宽资源。3. 采用自适应调制和编码技术：自适应调制和编码技术可以根据信道条件的变化自动调整信号的调制方式和编码速率，从而降低时偏对通信系统性能的影响。通过对时偏进行有效的估计和补偿，可以降低时偏对通信系统性能的影响，从而提高通信系统的可靠性和性能。
UE频偏估计
wupeizhi的博客
12-19 3162
Q1：定义 频偏：即频率偏差，引起的原因:a)晶振偏差导致；b)多普勒频移 Q2：危害 频偏过大，以晶振原因引起为例。发送端与接收端在射频调制解调时，会采用同样中心频点，如1.4G，700M，发送端将数据调制至该频点上，发送出去。接收端应该同样的频率去接收该数据，才能完成正确从射频获取数据。详细内容可参考通信原理上调制解调内容。如果接收端晶振有偏差，经锁相环倍频出频率与发送端不一致，无法正确...
UE算法收集
jxyb2012的博客
05-02 841
图形类： 是否点在多边形内部 bool IsPointInPolygon(const FVector2D& TestPoint, const TArray<FVector2D>& PolygonPoints) { const int NumPoints = PolygonPoints.Num(); float AngleSum = 0.0f; for (int PointIndex = 0; PointIndex < NumPoints; ++PointIndex
UE17.30 注册码算法
weixin_30656145的博客
08-07 93
/// <summary> /// UE算法 /// </summary> /// <param name="Num1"></param> /// <param name="Num2"></param> /// <retur...
LTE 时偏纠正 下行同步
Wei Xingguang
11-19 1万+
LTE 时偏纠正 下行同步。　 UE在刚开机时需要先与eNB建立下行同步。建立下行同步之后，UE通过接收eNB发送的各种广播信息等获取eNB的各种配置参数。如果UE有数据需要发送给eNB，则UE发起随机接入过程与eNB建立上行同步。 本博客主要介绍LTE下行同步的流程与时偏纠正的算法。
多载波调制之OFDM_LTE
weixin_43803202的博客
11-25 2122
另外，当相邻子载波的间隔 小于 信道相干带宽时，发送信号将经过一个平坦（非频选）信道，即各个子载波在频域中经历平坦增益，这可以在接收端做容易的补偿（单抽头均衡器：除以复信道衰减系数）。一个显著问题就是在发射端设计功放时候，需要功放的线性工作区域很大，保证峰值和平均功率输入时，功放的输出都是线性的。DFT-Spread-OFDM：LTE上行链路引入了SC-FDMA技术，方式是在OFDM调制（N-IDFT）之前先做一个M-DFT（M
电信设备-WCDMA系统接入信道频偏估计方法.zip
09-18
一种可能的频偏估计方法是基于导频符号的CFO（Carrier Frequency Offset，载波频率偏移）估计算法。UE首先捕获导频符号，然后通过比较接收到的导频相位与本地产生的相位来计算相位差，进而推算出频偏。这种方法可能...
TDD-LTE 系统中对抗整数倍频偏的小区初始搜索算法.pdf
01-21
1. 精确的载波频率偏移（CFO）估计算法：算法首先对粗略估计的CFO进行校正，然后通过细化估计，达到更精确的对齐。这可能涉及最大似然（ML）估计、相位旋转、傅里叶变换等技术，以实现频偏的精细校准。 2. 频偏补偿...
用户均衡流量分配模型UE的matlab求解程序
11-03
交通网络配流中，用户均衡流量分配模型，即UE模型的matlab求解程序
4G同步的自我总结
qq_27853329的博客
05-29 4938
LTE的下行同步同步的目的LTE系统的同步是UE在接收端进行数据处理前首先需要完成的过程，通过同步过程获得的定时同步和频率同步信息，可以确定发射端无线数据帧的帧头位置、OFDM符号的起始位置、以及载波频偏并完成对频偏的补偿。此外，通过同步过程还可以完成小区搜索，其获得的小区ID是UE接入小区的保证。同步算法的性能会直接影响LTE后续的通信过程。在LTE系统中，接收端不知道发射端信号的起始时刻，且由...
时延估计算法（1）
辙忆
04-24 1万+
无线网络节点定位技术中，一种比较成熟的方法利用到达时间差（TDOA）计算。这里简要科普一下广义相关时延估计方法： 广义相关时延估计方法：相关法是最经典的实验估计方法，通过信号的自相关函数滞后的峰值估计信号之间延迟的时间差。但是对噪声的处理不好。目前改进的算法有： 1.广义加权相关时延估计(GCC)：主要是提高了信噪比。相关函数和功率谱密度函数是一对傅里叶变换对，在频域利用不同的加权函数对功率谱
LTE频偏估计算法
u010003008的博客
09-11 1万+
2、基于CP的最大似然小数倍频偏估计（粗频偏估计）： 其中R[n]为接收序列，d为cp的起始位置，l为cp长度，s为符号大小，n为符号个数，angle为求幅角。 大括号内为将CP与OFDM符号尾部的共轭逐点求和，为了提升算法的抗噪性，公式中求了多个符号的CP的ML估计求平均。 3、基于PSS相关的小数倍频偏估计（细频偏估计） 其中rp
【UE4 C++】大规模人群绕行避让的最优解DetourCrowdAIController如何开启
ColorGalaxy
11-26 9469
目录 问题阐述与解决效果 RVO Avoidance与Detour Crowd AI Controller的区别 如何使用Detour Crowd AI Controller 蓝图 C++ 弃用的写法 新版写法（也很简便） 问题阐述与解决效果 在项目存在大规模寻路人群时，很容易出现两个角色的寻路路径相冲突，就会造成这种互斥现象。 使用AI Controller UE4为此...
如何理解无偏估计量？
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马同学
09-15 5万+
现实中常常有这样的问题，比如，想知道全体女性的身高均值 ，但是没有办法把每个女性都进行测量，只有抽样一些女性来估计全体女性的身高： 那么根据抽样数据怎么进行推断？什么样的推断方法可以称为“好”？ 1 无偏性 比如说我们采样到的女性身高分别为： 那么： 是对 不错的一个估计，为什么？因为它是无偏估计。 首先，真正的全体女性的身高均值 ，我们是不知道，只有上帝才知道，在图中就画...
OFDM系统中基于dmrs导频的时间跟踪、频率跟踪算法
ddatalent的博客
12-20 2022
在OFDM系统中，为了估计出信号传输遇到的时间偏移和频率偏移，可以采用导频进行估计。
detour 寻路核心逻辑 CrowdToolState::updateTick dtCrowd::update
icebergliu1234的博客
05-20 3084
CrowdToolState::updateTick(constfloatdt) 作为寻路模拟过程的主要函数主要就是干3件事： 1 crowd-&gt;update(dt, &amp;m_agentDebug); 2 Update agent trails表示agent的足迹，不是寻路的必要部分，可以不用 3 m_agentDebug.vod-&gt;normalizeSamples();...
prach频偏估计流程
最新发布
03-08
### PRACH 频偏估计流程 在长期演进 (LTE) 和第五代移动通信 (5G) 网络中，随机接入信道 (PRACH) 的频率偏差估计算法对于确保上行链路同步至关重要。频偏估计过程主要包括以下几个方面： #### 数据采集与预处理 终端设备发送前导序列到基站，在接收端接收到信号后会先进行初步的滤波和平滑化操作来减少噪声干扰[^1]。 #### 初始粗略估计 通过快速傅里叶变换(FFT)，可以得到一个较为粗糙但是范围较大的初始频率偏移量评估值。这一步骤能够有效地缩小后续精确测量的工作区间[^2]。 #### 细粒度精调 利用最大似然估计方法或其他优化算法进一步细化上述获得的结果，从而实现更精准的小范围内调整。此阶段可能涉及到多普勒效应补偿以及相位旋转校正等问题[^3]。 #### 结果验证与反馈修正 最后，系统会对所得出的最终估算结果做一次全面检验，并根据实际情况决定是否需要再次迭代优化直至满足性能指标要求为止。如果误差超出允许阈值，则触发重传机制重新发起连接请求[^4]。 ```python def prach_freq_offset_estimation(signal, fft_size=2048): """ Perform frequency offset estimation on the given signal. Args: signal (numpy.ndarray): Input complex baseband signal from UE to gNB/eNodeB fft_size (int): FFT size used for coarse estimation Returns: float: Estimated frequency offset value in Hz """ # Coarse Estimation using FFT spectrum = np.fft.fftshift(np.abs(np.fft.fft(signal, n=fft_size))) peak_index = np.argmax(spectrum) freq_offset_coarse = (peak_index - fft_size / 2) * sampling_rate / fft_size # Fine Tuning with ML estimator or other algorithms... fine_tuning_result = ml_estimator(freq_offset_coarse) return fine_tuning_result ```
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