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🔥 内容介绍
在数字化浪潮席卷全球的当下，5G 通信技术凭借其高速率、低时延和大规模连接的特性，成为推动各行业变革与创新的关键力量。5G 新无线（NR）作为 5G 通信的核心技术，其下行链路波形的设计直接关乎系统的整体性能。精确生成高效的下行链路波形，并对其性能进行深入评估，不仅有助于优化 5G 网络的覆盖范围和传输质量，还能为 5G 技术在更多领域的广泛应用奠定坚实基础。因此，研究 5G NR 下行链路波形生成与性能评估具有重要的现实意义。
5G NR 下行链路波形基础
正交频分复用（OFDM）原理OFDM 是 5G NR 下行链路的基础波形之一。其核心思想是将高速串行数据流分解为多个低速并行子数据流，然后将这些子数据流分别调制到多个相互正交的子载波上同时传输。在接收端，通过快速傅里叶变换（FFT）可以将重叠的子载波信号分离出来。OFDM 的正交性使得子载波之间无需保护频带，从而大大提高了频谱效率。为了应对多径传播引起的符号间干扰（ISI），OFDM 在每个符号前添加了循环前缀（CP）。CP 是 OFDM 符号尾部的一段复制，插入 CP 后，只要多径时延扩展小于 CP 长度，就可以保证子载波间的正交性不受破坏。
OFDM 在 5G 中的改进5G NR 对 OFDM 进行了一系列改进以适应多样化的业务场景。其中一个重要改进是灵活的子载波间隔配置。5G NR 支持多种子载波间隔，如 15kHz、30kHz、60kHz、120kHz 和 240kHz 等。较小的子载波间隔适用于广覆盖和低移动性场景，能够提高频谱效率；较大的子载波间隔则适用于高速移动和高频段通信场景，可有效抵抗多普勒频移的影响。
性能评估指标
误码率（BER）误码率是指在传输过程中发生错误的比特数与传输总比特数的比值，它直接反映了数据传输的准确性。在 5G 通信中，低 BER 是保证高质量数据传输的关键。例如，对于高清视频流传输，BER 过高可能导致视频卡顿、花屏等问题。BER 受到多种因素影响，如噪声、干扰、信道衰落等。
频谱效率频谱效率衡量了系统在单位带宽内传输数据的能力，单位为比特每秒每赫兹（bps/Hz）。5G NR 追求更高的频谱效率，以满足日益增长的数据需求。通过采用高阶调制方式和灵活的资源分配策略，5G 能够在有限的频谱资源上实现更高的数据传输速率。例如，在相同的带宽下，64 - QAM 调制方式相比 16 - QAM 可以实现更高的频谱效率，但同时对信道条件要求也更苛刻。
峰均功率比（PAPR）峰均功率比是指信号峰值功率与平均功率的比值。在 OFDM 系统中，由于多个子载波信号的叠加，PAPR 可能会很高。高 PAPR 对功率放大器的线性度要求较高，否则会导致信号失真，增加 BER。降低 PAPR 可以提高功率放大器的效率，减少功耗，延长移动设备的电池续航时间。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
%% Simulation parameters
SCS_list_kHz = [15 30 60 120]; % 4 numerologies
SNR_dB_vec = 0:5:30; % SNR points
Nfft = 1024; % FFT size
Nused = 600; % active subcarriers (centered)
Nsym_per_slot = 14; % OFDM symbols per slot
numSlots = 5; % number of slots
modOrder = 4; % QPSK
bitsPerSym = log2(modOrder);
cpFrac = 0.07; % CP fraction
% Simple multipath channel profile
pathDelays_us = [0 0.3 0.9 2.5]; % in microseconds
pathPowers_dB = [0 -2 -6 -10]; % relative powers
numSCS = numel(SCS_list_kHz);
numSNR = numel(SNR_dB_vec);
% Result arrays
BER = zeros(numSCS, numSNR);
EVM_rms_pct = zeros(numSCS, numSNR);
Throughput = zeros(numSCS, numSNR);
% For spectrum plots
specFreq = cell(numSCS,1);
🔗 参考文献
[1]程执天.5GNR大规模天线系统中信道状态信息增强技术研究与性能评估[D].北京邮电大学,2020.
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2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
