深入解析GSM架构与信道结构.pdf

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0 下载量 19 浏览量 更新于2024-10-27 收藏 150KB RAR 举报
资源摘要信息:"GSM (全球移动通信系统) 是一种广泛使用的第二代数字蜂窝移动通信技术。GSM标准定义了无线通信的体系结构和相关协议,允许用户进行语音呼叫、发送短信以及数据传输。GSM的体系结构包含了多个关键组成部分,每个部分负责不同的功能。 1. 基站子系统(BSS): 基站子系统负责无线信号的发射和接收,它是GSM网络的无线部分。BSS包括基站控制器(BSC)和基站收发器(BTS)。基站控制器管理多个基站收发器,并负责诸如频率分配、功率控制、切换、时间同步等任务。基站收发器是实际与手机通信的设备,负责无线信号的转换。 2. 网络子系统(NSS): 网络子系统是GSM的核心部分,负责呼叫处理、移动性管理、安全等功能。NSS包括移动交换中心(MSC)、拜访位置寄存器(VLR)、归属位置寄存器(HLR)、认证中心(AUC)和设备识别寄存器(EIR)。移动交换中心处理电话呼叫和短信的路由,拜访位置寄存器存储漫游用户的相关信息,归属位置寄存器存储用户永久信息,认证中心用于安全认证,设备识别寄存器存储已知的非法移动设备信息。 3. 操作和维护子系统(OSS): 负责网络的管理和维护。它确保网络能够正常运行,并在出现问题时提供诊断和修复的工具。 4. 业务子系统(SS): 提供额外的服务,如语音信箱、传真、数据通信服务等。 GSM信道结构是其通信的核心,它定义了无线频率如何被划分为不同的信道以及这些信道的用途。GSM信道可以分为两大类:物理信道和逻辑信道。物理信道对应于无线频率上的特定时间槽,而逻辑信道是通过物理信道传输的,定义了数据的类型和传输方式。 物理信道包括: - 频率校正信道(FCCH) - 同步信道(SCH) - 广播信道(BCH) - 随机接入信道(RACH) - 随路控制信道(AGCH) - 话音/传输信道(TCH) 逻辑信道则细分为: - 控制信道,例如前向控制信道(FCCH)、同步信道(SCH)、广播控制信道(BCCH)、随机接入信道(RACH)、允许接入信道(AGCH)等。 - 传输信道,例如话音信道(TCH)和数据信道。 在MATLAB中,可以通过模拟和仿真来研究GSM的体系结构和信道结构。MATLAB提供了强大的工具箱,如通信工具箱,允许研究人员创建模型、进行信号处理和分析,从而深入理解GSM系统的运作机制。通过模拟不同的网络条件和用户行为,可以评估GSM系统的性能,优化网络参数,以及测试新的协议和算法。" 描述中提到的"GSM architecture and standards",指的是GSM技术的体系架构以及遵循的一系列国际标准。GSM标准是通过欧洲电信标准协会(ETSI)制定,并且随着技术的发展,这些标准也在不断地更新和升级,以满足不断变化的市场需求。了解GSM的标准对于网络规划、优化、故障排除以及新服务的开发至关重要。 标签中的"gsm"和"matlab_gsm"表明这份文档主要聚焦于GSM技术和MATLAB的应用。GSM技术通常与MATLAB结合用于教育、研究和开发的目的,尤其是对于无线通信专业人员和学生来说,它是一个重要的学习工具。通过MATLAB的GSM仿真,用户可以更好地理解GSM的工作原理,进行算法验证,以及设计新的通信解决方案。

def define_gan(self): self.generator_aux=Generator(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.seq_len, self.n_seq)) self.supervisor=Supervisor(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.discriminator=Discriminator(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.recovery = Recovery(self.hidden_dim, self.n_seq).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.embedder = Embedder(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.seq_len, self.n_seq)) X = Input(shape=[self.seq_len, self.n_seq], batch_size=self.batch_size, name='RealData') Z = Input(shape=[self.seq_len, self.n_seq], batch_size=self.batch_size, name='RandomNoise') # AutoEncoder H = self.embedder(X) X_tilde = self.recovery(H) self.autoencoder = Model(inputs=X, outputs=X_tilde) # Adversarial Supervise Architecture E_Hat = self.generator_aux(Z) H_hat = self.supervisor(E_Hat) Y_fake = self.discriminator(H_hat) self.adversarial_supervised = Model(inputs=Z, outputs=Y_fake, name='AdversarialSupervised') # Adversarial architecture in latent space Y_fake_e = self.discriminator(E_Hat) self.adversarial_embedded = Model(inputs=Z, outputs=Y_fake_e, name='AdversarialEmbedded') #Synthetic data generation X_hat = self.recovery(H_hat) self.generator = Model(inputs=Z, outputs=X_hat, name='FinalGenerator') # Final discriminator model Y_real = self.discriminator(H) self.discriminator_model = Model(inputs=X, outputs=Y_real, name="RealDiscriminator") # Loss functions self._mse=MeanSquaredError() self._bce=BinaryCrossentropy()

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