TD-LTE原理与优化:关键信道与技术详解

需积分: 0 1 下载量 137 浏览量 更新于2024-09-12 收藏 55KB DOC 举报
本资源是一份关于TD-LTE原理、规划与优化的综合试卷,涵盖了移动通信领域的核心知识点。首先,试卷分为填空题和不定项选择题两部分,旨在考察考生对TD-LTE技术的深入理解。 1. 填空题部分着重于基本概念的理解: - LTE的物理层上行采用SC-FDMA技术,下行采用OFDMA技术,这两种多载波调制方式有助于提高频谱效率。 - PCI(Physical Cell Identity)由PCI组号和PCI索引决定,共有504个不同的PCI,用于区分不同小区。 - PDSCH信道的传输模式TM3在信道质量好时采用单符号传输,而在较差时切换到多符号传输,提供适应性。 - 物理信道的映射单位各不相同:PDCCH以CCE(Control Channel Element)为单位,PHICH以TB(Transport Block)为单位,PCFICH以一个或多个CCE,PDSCH以RB(Resource Block)为单位。 - LTE目标速率为上行50Mbps,下行260Mbps,这得益于高效的数据多址方式、MIMO技术和多天线技术等。 - 广播消息中的关键信息分别承载在逻辑信道MIB和PDSCH上,MIB承载系统信息,SIB承载服务小区信息。 - TD-LTE的CP(Cyclic Prefix)时间长度、子载波带宽、帧结构等参数对网络性能至关重要,具体数值需根据实际配置。 - SAE(System Architecture Evolution)架构中,eNB与UE间的连接控制面实体称为MME(Mobility Management Entity),用户面实体则为PGW(Packet Data Network Gateway)。 - 随机接入码在每个小区只有一组,用于UE进行初始连接。 - UE在切换过程中采用硬切换方式,并通过特定信道进行数据传输。 - ICIC(Inter-Cell Interference Coordination)通过不同的调度周期实现,如周期性、半静态和动态协调。 - 不同频段的时隙配比和特殊时隙配置根据频率特性有所不同,如D频段和F频段。 2. 不定项选择题涉及更深层次的技术细节: - A选项正确,TD-LTE相对于TD-SCDMA具有更高的频谱效率。 - LTE系统采用OFDM和SC-FDMA作为多址方式。 - 物理资源包括时隙、子载波、天线端口,而码道属于高层协议概念。 - 下行物理信道主要包括PDSCH、PCFICH和PDCCH,PBCH属于广播信道。 - RRC、PDCP、RLC和RANAP等协议属于基站处理的范围,它们共同管理空中接口和无线资源。 - MIMO技术的作用包括收发分集、空间复用、波束赋型以及空分多址,这些技术提升了信号的抗干扰性和数据传输效率。 这份试卷全面检验了考生对TD-LTE技术在物理层、多址方式、资源分配、协议处理以及无线优化等方面的知识掌握程度,对于理解和优化无线通信网络具有重要意义。
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This function mmasub performs one MMA-iteration, aimed at % solving the nonlinear programming problem: % % Minimize f_0(x) + a_0*z + sum( c_i*y_i + 0.5*d_i*(y_i)^2 ) % subject to f_i(x) - a_i*z - y_i <= 0, i = 1,...,m % xmin_j <= x_j = 0, y_i >= 0, i = 1,...,m %*** INPUT: % % m = The number of general constraints. % n = The number of variables x_j. % iter = Current iteration number ( =1 the first time mmasub is called). % xval = Column vector with the current values of the variables x_j. % xmin = Column vector with the lower bounds for the variables x_j. % xmax = Column vector with the upper bounds for the variables x_j. % xold1 = xval, one iteration ago (provided that iter>1). % xold2 = xval, two iterations ago (provided that iter>2). % f0val = The value of the objective function f_0 at xval. % df0dx = Column vector with the derivatives of the objective function % f_0 with respect to the variables x_j, calculated at xval. % df0dx2 = Column vector with the non-mixed second derivatives of the % objective function f_0 with respect to the variables x_j, % calculated at xval. df0dx2(j) = the second derivative % of f_0 with respect to x_j (twice). % Important note: If second derivatives are not available, % simply let df0dx2 = 0*df0dx. % fval = Column vector with the values of the constraint functions f_i, % calculated at xval. % dfdx = (m x n)-matrix with the derivatives of the constraint functions % f_i with respect to the variables x_j, calculated at xval. % dfdx(i,j) = the derivative of f_i with respect to x_j. % dfdx2 = (m x n)-matrix with the non-mixed second derivatives of the % constraint functions f_i with respect to the variables x_j, % calculated at xval. dfdx2(i,j) = the second derivative % of f_i with respect to x_j (twice). %