nr prach信道和随机接入流程简析v2.0

时间: 2023-10-25 08:05:05 浏览: 62
NR PRACh(Physical Random Access Channel)是5G新无线标准中引入的一种信道,用于实现设备对基站的随机接入过程。NR PRACh的流程经过了一些改进和更新,现在我们来简析NR PRACh的流程v2.0版本。 NR PRACh的随机接入过程主要分为两个阶段:PREAMBLE和数据传输。 在PREAMBLE阶段,设备首先选择一个RA-RNTI(Random Access-Radio Network Temporary Identifier),然后根据系统配置的PREAMBLE格式,生成一个随机接入前导码(Preamble)。设备使用随机接入前导码发送信号至基站。基站会对接收到的信号进行解码,并通过测量指示器(Timing Advance Command)告知设备在物理层的传输时延。 在数据传输阶段,设备收到测量指示器后,会根据所获取的时延信息,将数据发送至基站。为了提高传输效率和容量,5G引入了一种新的方式称为CPRACH(Contetion-based Physical Random Access Channel)。通过CPRACH,设备可以发送多个半持续信号。 在CPRACH过程中,设备首先进行功率等级控制,然后根据随机接入指示器(Random Access Indication)选择合适的重传间隔。设备会在相应的时间和频率资源上发送CPRACH,并等待基站的响应。 基站在收到CPRACH后,会进行接收处理,并使用随机接入响应(Random Access Response)回复设备。随机接入响应中包含了一个时间对齐命令(Timing Alignment Command),设备根据该命令进行时间对齐,并开始与基站正式通信。 以上就是NR PRACh信道和随机接入流程v2.0的简析。NR PRACh通过PREAMBLE和数据传输两个阶段实现设备对基站的随机接入,提高了传输效率和容量。该过程为5G网络的正常连接提供了基础。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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