因此,38901中新的信道有: The CDL models are defined for the full frequency range from 0.5 GHz to 100 GHz with a maximum bandwidth of 2 GHz. The TDL models for simplified evaluations, e.g., for non-MIMO evaluations, are defined for the full frequency range from 0.5 GHz to 100 GHz with...
因此,TDL-A(DS=30ns)和TDL-C(DS=1000ns)被用作EPA和ETU性能评估的替代品。 考虑到保护带开销、时域开销和BLER,Case1a的频谱效率评估如下: 对于TDL-C(DS=1000ns)信道模型,W-OFDM由于其ISI问题,在64QAM的频谱效率方面比OFDM基线差。 W-OFDM和f-OFDM的时域开销都可以忽略不计,并且即使考虑到短子帧长度和...
(TDL)模型的空间扩展。TDL模型定义多径抽头的功率、时延、多普勒频谱信息;CDL模型定义了多径的功率、时延、角度、用户移动速度信息。 ITU信道模型的簇概念相当于多条子径所组成的路径,簇内的射线相当于子径。另外,ITU通用(Generic)信道模型包括基本模型(Primary Model)及扩展模型(ExtendedModel),基本模型的框架基于WINNER...
TDL模型是简化模型,模拟非MIMO信道,也有TDL-A、TDL-B、TDL-C、TDL-D和TDL-E五种,与CDL模型类似,前三种模拟非视距信道,后两种模拟视距信道。由于TDL模型模拟的是Non-MIMO信道,因此与4G的信道模型类似,不包含角度信息,只是多径的数量大大增加,参数细节可以参考3GPP38.901 7.7.2章节。
·信道模型 在基于滤波和加窗的新波形的两种情况下,衰落信道中的ISI可能会变得更高,因为与丰富的多径扩展卷积的端到端滤波器/窗响应夸大了固有ISI。链路级信道EPA和ETU已经在3GPP中使用了很长时间。在图1中,TR 38.900的新信道模型TDLs与EPA和ETU进行了比较。结果表明,TDL-A的均方根时延扩展(DS:delay spread)为...
对于几何随机建模来说考虑来波角度(星地几何位置关系)会带来大量的数据处理和数据交换难度。如上图所示,在TDL模型中,可以把NTN的星地信道建模分为两个部分:一部分是由于地面环境(多径)带来的多普勒扩展;另一部分是由于星地的高速相对运动带来的大的纯多普勒频偏 。
从上表可以看出,NTN的模型相对于地面网络(3GPP-38901协议)中的模型簇的个数较少,这对信道建模的效率是一个利好,但是由于卫星的运行速度很快,为了描述波长级的信道衰落,必然会对仿真仪在数据处理和数据交换方面提出极大的挑战。 相对CDL模型,TDL模型简化了来波角度对无线信道的影响,如下图所示,通过对比表1和表2,可...
创建TDL信道模型并设置信道参数。为了比较估计器的不同信道响应,可以更改这些参数。 通过信道多路径组件获取延迟样本的最大数量。这个数字是从具有最大延迟的信道路径和信道滤波器的实现延迟计算出来的。当获取接收到的信号时,需要这个数字来刷新信道滤波器。
在这种情况下，根据移动性，针对相应载波频率，采用不同的5G信道模型，并使用不同的比例因子。图1和图2分别描述了根据具有TDL-A和TDL-C信道模型的各种UE移动性的传统CSI-RS和DMRS重模式的吞吐量性能。在图1和图2中，可以观察到LTE/LTE-A中的RSRE结构对于一些NR运行场景仍然是有效的，但是对于其他情况似乎不是...
针对模型驱动深度学习的无线物理层设计问题,研究者分别研究了基于模型驱动深度学习的大规模MIMO 信道估计、信号检测、信道译码、CSI 反馈和多用户预编码等。 我们知道,AI中的深度学习研究已经持续很多年了,特别是在近年来的图像视觉领域,得到极大的推广应用。