5G NR下行链路信号生成器:基带信号与参考信号形式

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资源摘要信息:"5G NR下行链路载波波形生成(5G_NR_Downlink_carrier_wabeform_genentation)的Matlab实现源代码。本资源主要关注如何根据5G协议生成符合规范的NR(New Radio)下行链路信号,涵盖了各种参考信号的生成。" 5G技术,全称为第五代移动通信技术(5th Generation Mobile Communication Technology),是继4G之后的最新一代蜂窝网络技术。5G的目标是提供更高的数据传输速率、更低的延迟、更高的系统容量以及大规模设备连接能力,支持包括增强型移动宽带(eMBB)、超可靠低延迟通信(URLLC)和大规模机器类型通信(mMTC)在内的多种应用场景。 NR(New Radio)是5G的核心技术之一,是3GPP组织制定的5G无线接入技术标准,设计用来支持未来新的频段以及新的无线通信需求。NR技术通过引入全新的无线帧结构、信道编码、调制解调技术等手段,使得5G网络能够提供远超4G网络的性能。 Matlab是一种高性能的数值计算和可视化软件,广泛应用于工程计算、控制设计、信号处理和通信等领域。Matlab支持快速开发和运行复杂数学算法,并且拥有强大的图形处理功能。在通信领域,Matlab可用于系统级仿真、算法开发以及验证等,是研究和开发5G通信技术的重要工具。 在5G NR下行链路信号的生成中,需要考虑的参考信号包括但不限于: 1. 同步信号/物理广播信道(SS/PBCH):用于系统同步和广播系统信息。 2. 信道状态信息参考信号(CSI-RS):用于下行链路信道质量的测量。 3. 语音参考信号(DMRS):用于数据传输前的信道估计。 4. 传输信道参考信号(TPC-RS):用于传输功率控制命令。 波形生成是5G NR物理层的基础任务之一,涉及对信号进行调制、编码、资源映射、OFDM(正交频分复用)信号处理等多个环节,最终形成可以在射频部分传输的基带信号。在生成波形的过程中,需要遵循3GPP制定的5G NR标准,确保生成的信号既符合技术规范,也能够在实际的无线环境下稳定地运行。 在Matlab环境中进行5G NR下行链路波形生成,需要使用到Matlab的通信工具箱(Communications Toolbox)和5G工具箱(5G Toolbox),这些工具箱提供了大量与5G NR标准相关的函数和模块,可以用来仿真5G NR基站、用户设备(UE)以及其他网络设备的行为,以及进行信号的生成、接收和分析。 5G基带信号的处理流程通常包括信道编码、资源映射、调制、预编码、信号生成等步骤。在Matlab中实现这些步骤,工程师可以方便地测试不同的算法参数,评估不同设计的性能,对设计进行优化,并且可以通过仿真的手段来验证算法在各种不同场景下的性能表现。 总而言之,给定的文件资源 "5G_NR_Downlink_carrier_wabeform_genentation" 为Matlab源代码,专注于根据5G NR协议要求生成下行链路信号,包含各种参考信号形式。这不仅是对5G NR物理层具体实现的一个实证,也是工程师们进行5G通信系统仿真和性能测试的重要工具。通过这些仿真工具,研究者能够更好地理解5G技术的工作原理,加速5G通信技术的研发进程。

create table $x00256702.$pr01_temp_p3_ntr_grid_new__1604666481550 as select concat(radio_mcc,Radio_MNC) as plmn,Radio_Brand,Radio_Network_Generation, left(Test_Timestamp,7) as month, cast((180.0 * (cast(floor(cast(Location_Longitude as double) * 20037508.34 / 180.0 / 300) as int) * 300 + 50) / 20037508.34) as decimal(30,10)) as grid_longitude, case when ln(tan((90.0 +cast(Location_Latitude as double)) * pi() / 360.0)) / pi() >1 then cast((57.295779513082323 * (2.0 * atan(exp((cast(floor(20037508.34/300) as int)*300 + 50) /20037508.34 * 3.141592653589793)) - 1.570796326794897)) as decimal(30,10)) when ln(tan((90.0 +cast(Location_Latitude as double)) * pi() / 360.0)) / pi() < -1 then cast((57.295779513082323 * (2.0 * atan(exp((cast(floor(-20037508.34/300) as int)*300 + 50) /20037508.34 * 3.141592653589793)) - 1.570796326794897)) as decimal(30,10)) else cast((57.295779513082323 * (2.0 * atan(exp((cast(floor(ln(tan((90.0 +cast(Location_Latitude as double)) * pi() / 360.0)) / pi() * 20037508/300) as int)*300 + 50) /20037508.34 * 3.141592653589793)) - 1.570796326794897)) as decimal(30,10)) end as grid_latitude, avg(throughput_receive) as download_bps,sum(test_samples) as samples from $public_standard.$ps04_p3_ntr__za where Radio_RXLevel>=-150 and Radio_RXLevel<=-10 and Radio_Network_Generation!='WiFi' and traffic_direction='Downlink' and concat(radio_mcc,Radio_MNC)!='' and concat(radio_mcc,Radio_MNC) in (select a.plmn from (select concat(radio_mcc,Radio_MNC) as plmn,count(0) as num from $public_standard.$ps04_p3_ntr__za where concat(radio_mcc,Radio_MNC)!='' group by concat(radio_mcc,Radio_MNC) order by num desc limit 4)a ) and left(test_timestamp,7) in (left(cast(months_add(now(),0) as string),7), left(cast(months_add(now(),-1) as string),7), left(cast(months_add(now(),-2) as string),7), left(cast(months_add(now(),-3) as string),7), left(cast(months_add(now(),-4) as string),7), left(cast(months_add(now(),-5) as string),7), left(cast(months_add(now(),-6) as string),7)) group by radio_mcc,Radio_MNC,Radio_Brand,Radio_Network_Generation,month,grid_longitude,grid_latitude ;解析一下这个算法脚本

2023-06-06 上传