当前位置: 首页 > article >正文

基于5G下行信号的模糊函数分析matlab仿真,对比速度模糊函数和距离模糊函数

目录

1.引言

2.算法仿真效果演示

3.数据集格式或算法参数简介

4.MATLAB部分程序

5.算法涉及理论知识概要

6.参考文献

7.完整算法代码文件获得


1.引言

       模糊函数(Ambiguity Function, AF)是信号处理领域用于分析信号时频分辨能力的核心工具,在5G通信中,下行信号主要采用正交频分复用(OFDM)调制技术,其时频结构与传统单载波信号有显著差异,需针对OFDM信号特性分析模糊函数。

2.算法仿真效果演示

软件运行版本:

matlab2024b

仿真结果如下(仿真操作步骤可参考程序配套的操作视频,完整代码运行后无水印)

3.数据集格式或算法参数简介

pdcch = {nrWavegenPDCCHConfig()};
pdcch{1}.Enable = 1 ;                  % 启用PDCCH序列
pdcch{1}.Label = 'PDCCH @ 15 kHz';     % 此PDCCH序列的标签
pdcch{1}.BandwidthPartID = 1;          % PDCCH传输的带宽部分
pdcch{1}.Power = 1.1;                  % 功率缩放(dB)
pdcch{1}.Coding = 1;                   % 启用DCI编码
pdcch{1}.SearchSpaceID = 1;            % 搜索空间
pdcch{1}.SlotAllocation = 0;           % PDCCH序列的分配时隙索引
pdcch{1}.Period = 5;                   % 分配周期(时隙)
pdcch{1}.AggregationLevel = 8;         % 聚合级别(1,2,4,8,16个CCE)
pdcch{1}.AllocatedCandidate = 1;       % 搜索空间中的PDCCH候选(基于1)
pdcch{1}.RNTI = 0;                     % RNTI
pdcch{1}.DMRSScramblingID = 1;         % PDCCH和DM-RS加扰NID
pdcch{1}.DMRSPower = 0;                % DM-RS额外功率提升(dB)
pdcch{1}.DataBlockSize = 20;           % DCI有效载荷大小
pdcch{1}.DataSource = 'PN9';           % DCI数据源
% 复制PDSCH配置并修改参数
pdsch{2} = pdsch{1};                      % 复制PDSCH配置1到配置2
pdsch{2}.Enable = 1;                      % 启用第二个PDSCH序列
pdsch{2}.Label = 'PDSCH @ 30 kHz';        % 设置标签为"30kHz子载波间隔的PDSCH"
pdsch{2}.BandwidthPartID = 2;            % 将PDSCH映射到第二个带宽部分(BWP 2)
pdsch{2}.SymbolAllocation = [0,12];       % 符号分配:从第0个符号开始,长度为12个符号
pdsch{2}.SlotAllocation = [2:4,6:20];     % 时隙分配:在第2-4和第6-20时隙中传输
pdsch{2}.PRBSet  = [25:30, 35:38];       % PRB分配:相对于BWP的位置(25-30和35-38号PRB)

4.MATLAB部分程序

% 频谱结构分析
figure;                                  % 创建新图形窗口
subplot(121);                            % 创建1行2列子图,选择第1个
% 绘制频谱图,设置最小阈值为-135dB
spectrogram(waveform(:,1),ones(nfft,1),0,nfft,'centered',samplerate,'yaxis','MinThreshold',-135);
title('5G下行信号的频谱结构特点');      % 设置标题
axis square;                             % 设置坐标轴比例为正方形subplot(122);                            % 选择第2个子图
% 再次绘制频谱图,使用3D视角
spectrogram(waveform(:,1),ones(nfft,1),0,nfft,'centered',samplerate,'yaxis','MinThreshold',-135);
title('5G下行信号的频谱结构特点');      % 设置标题
view([45,30]);                           % 设置3D视图角度(方位角45度,仰角30度)
axis square;                             % 设置坐标轴比例为正方形

5.算法涉及理论知识概要

5G NR(New Radio)下行OFDM信号的数学表达式为:

      考虑循环前缀(CP)时,OFDM符号总长度为Ttot​=Tsymb​+Tcp​,但为简化分析,先忽略CP(后续可讨论CP对模糊函数的影响)。

距离模糊

       距离模糊源于多径传播引起的时间延迟τ,在雷达中对应目标距离R=cτ/2(c 为光速),在通信中表现为多径时延扩展。距离模糊函数描述了信号对不同时延的分辨能力,定义为固定频移ν=0时的模糊函数:

其实质是信号的自相关函数,反映信号在时域的压缩特性。

速度模糊

       速度模糊源于目标运动引起的多普勒频移 ν=2vf/c​​(雷达场景)或用户移动引起的载波频偏(通信场景),反映信号对频率偏移的敏感程度。速度模糊函数定义为固定时延τ=0 时的模糊函数:

其实质是信号的功率谱密度(PSD),表征信号在频域的分布特性。

       通过深入分析5G信号的模糊函数特性,可为下一代通信系统(如 6G)的波形设计、参数配置和抗干扰算法提供理论基础,助力实现更精准的时频同步与更高性能的无线传输。

6.参考文献

[1] Yifei Y , Xinhui W .5G New Radio: Physical Layer Overview[J].中兴通讯技术:英文版, 2017, 15(B06):8.DOI:10.3969/j.issn.1673-5188.2017.S1.001.

[2]杨建宇.LFMCW雷达信号模糊函数分析[J].信号处理, 2002, 18(1):4.DOI:10.3969/j.issn.1003-0530.2002.01.011.

7.完整算法代码文件获得

完整程序见博客首页左侧或者打开本文底部

V

http://www.lryc.cn/news/2402700.html

相关文章:

  • Selenium自动下载浏览器驱动
  • 数据库优化实战分享:高频场景下的性能调优技巧与案例解析
  • Redis 过期了解
  • 微信小程序前端面经
  • android 之 Tombstone
  • 六级作文模板笔记
  • JAVA理论-JAVA基础知识
  • 免费无限使用GPT Plus、Claude Pro、Grok Super、Deepseek满血版
  • SoloSpeech - 高质量语音处理模型,一键提取指定说话人音频并提升提取音频清晰度和质量 本地一键整合包下载
  • 深入解析 Java ClassLoader:揭开 JVM 动态加载的神秘面纱
  • CICD实战(一) -----Jenkins的下载与安装
  • 【.net core】.KMZ文件解压为.KML文件并解析为GEOJSON坐标数据集。附KML处理多线(LineString)闭环问题
  • Python打卡训练营day46——2025.06.06
  • 网络资源缓存
  • Linux中 SONAME 的作用
  • Devops系列---python基础篇二
  • 自定义事件wpf
  • ​​TLV4062-Q1​​、TLV4082-Q1​​迟滞电压比较器应用笔记
  • C++.OpenGL (3/64)着色器(Shader)深入
  • DHCP介绍
  • 李沐《动手学深度学习》d2l安装教程
  • [蓝桥杯]耐摔指数
  • 深入理解数字音频:采样率、位深与量化
  • 2024年第十五届蓝桥杯青少Scratch初级组-国赛—画矩形
  • java面试场景题: 设计⼀个微博系统
  • 市面上哪款AI开源软件做ppt最好?
  • JMM初学
  • transformer和 RNN以及他的几个变体区别 改进
  • 构建云原生安全治理体系:挑战、策略与实践路径
  • vue-print-nb 打印相关问题