22 3GPP在SHF频段基于中继的5G高速列车场景中的标准化

2023-12-23 03:01

本文主要是介绍22 3GPP在SHF频段基于中继的5G高速列车场景中的标准化,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

文章目录

  • 信道模型
  • 实验
    • μ
    • 参考信号
    • 初始接入方法
    • 波形比较

RRH:remote radio head 远程无线头
HTS:high speed train 高速移动列车

信道模型

  1. 考虑搭配RRH和车载中继站之间的LOS路径以及各种环境(开放或峡谷),在本次实验场景中选择K=7 / 13.3dB,信道设计选择TDL-D、CDL-D模型
  2. ASD ASA ZSA ZSD :出发、到达方位角扩展,到达和出发的天顶角扩展{5,5,1,1} {5,15,5,1}
  3. RRH 和车载中继高度为2.5米,最大减少功率表损耗并减小列车波束覆盖范围
  4. 需调整CDL-D模型中的ZoD ZoA去反映RRH和中继的水平高度
  5. AoA、AoD、ZoA、ZoD 的描述:
    请添加图片描述
  6. ASA :x-y 平面的顶视图
    请添加图片描述

实验

μ

  1. 参数
    • 速度 500Km/h
    • 载波频率:30GHz
    • 请添加图片描述

    F s F_s Fs:子载波间隔
    B B B:带宽
    N N N:FFT大小
    N s N_s Ns:使用子载波数量
    T s T_s Ts:OFDM符号长度
    T C P 1 T_{CP1} TCP1:第一个符号的CP长度 T C P 2 T_{CP2} TCP2:剩余符号的CP长度`

    • SISO传输 TDL-D模型
    • 相位噪声模型,采用多极点/零相位
  2. 结果图:不同子载波间隔和MCS的频谱效率与SNR之间的关系
    请添加图片描述
  3. 结论
    • 较小的子载波间隔和较高的MCS会降低频谱效率
    • 大的子载波间隔在大多数情况下可以获得满意的频率效率

参考信号

  1. 原因:只分配前载DMRS,在多普勒频移比较高的场景中会降低系统性能,所以需要在连续前载DMRS后面分配额外的DMRS,去获得更准确的信道信息;增加时域密度会导致较高的DMRS开销,从而降低频谱效率,所以为了减少DMRS开销,可以降低DMRS频域密度,由于RRH和列车之间的散射体少,因此在频域中分配稀疏DMRS造成性能损失较少。

  2. DMRS分配情况
    请添加图片描述

  3. 实验参数
    信道估计:线性插值 LS
    接收器处采用最小均方误差(MMSE),补偿由多普勒频移引起的相位误差和频偏
    信道模型:CDL-D K=13.3
    天线配置: ( M , N , P , M g , N g ) = ( 8 , 8 , 2 , 1 , 1 )( d V , d H ) = ( 0.5 , 0.5 ) λ (M,N,P,Mg,Ng)=(8,8,2,1,1) (dV,dH)=(0.5,0.5)\lambda MNPMgNg=88211)(dVdH)=(0.50.5)λ

  4. 结果图:不同DMRS模式的频谱效率与SNR的函数关系
    请添加图片描述

  5. 结论:
    DMRS密度变化能改善频谱效率

初始接入方法

省略

波形比较

省略
参考文献: 3GPP standardization activities in relay based 5G high speed train scenarios for the SHF band

这篇关于22 3GPP在SHF频段基于中继的5G高速列车场景中的标准化的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/526474

相关文章

MySQL常用字符串函数示例和场景介绍

《MySQL常用字符串函数示例和场景介绍》MySQL提供了丰富的字符串函数帮助我们高效地对字符串进行处理、转换和分析,本文我将全面且深入地介绍MySQL常用的字符串函数,并结合具体示例和场景,帮你熟练... 目录一、字符串函数概述1.1 字符串函数的作用1.2 字符串函数分类二、字符串长度与统计函数2.1

Java Stream流之GroupBy的用法及应用场景

《JavaStream流之GroupBy的用法及应用场景》本教程将详细介绍如何在Java中使用Stream流的groupby方法,包括基本用法和一些常见的实际应用场景,感兴趣的朋友一起看看吧... 目录Java Stream流之GroupBy的用法1. 前言2. 基础概念什么是 GroupBy?Stream

java如何实现高并发场景下三级缓存的数据一致性

《java如何实现高并发场景下三级缓存的数据一致性》这篇文章主要为大家详细介绍了java如何实现高并发场景下三级缓存的数据一致性,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 下面代码是一个使用Java和Redisson实现的三级缓存服务,主要功能包括:1.缓存结构:本地缓存:使

C++中detach的作用、使用场景及注意事项

《C++中detach的作用、使用场景及注意事项》关于C++中的detach,它主要涉及多线程编程中的线程管理,理解detach的作用、使用场景以及注意事项,对于写出高效、安全的多线程程序至关重要,下... 目录一、什么是join()?它的作用是什么?类比一下:二、join()的作用总结三、join()怎么

在MySQL中实现冷热数据分离的方法及使用场景底层原理解析

《在MySQL中实现冷热数据分离的方法及使用场景底层原理解析》MySQL冷热数据分离通过分表/分区策略、数据归档和索引优化,将频繁访问的热数据与冷数据分开存储,提升查询效率并降低存储成本,适用于高并发... 目录实现冷热数据分离1. 分表策略2. 使用分区表3. 数据归档与迁移在mysql中实现冷热数据分

nginx -t、nginx -s stop 和 nginx -s reload 命令的详细解析(结合应用场景)

《nginx-t、nginx-sstop和nginx-sreload命令的详细解析(结合应用场景)》本文解析Nginx的-t、-sstop、-sreload命令,分别用于配置语法检... 以下是关于 nginx -t、nginx -s stop 和 nginx -s reload 命令的详细解析,结合实际应

Android kotlin中 Channel 和 Flow 的区别和选择使用场景分析

《Androidkotlin中Channel和Flow的区别和选择使用场景分析》Kotlin协程中,Flow是冷数据流,按需触发,适合响应式数据处理;Channel是热数据流,持续发送,支持... 目录一、基本概念界定FlowChannel二、核心特性对比数据生产触发条件生产与消费的关系背压处理机制生命周期

MyBatis-Plus 中 nested() 与 and() 方法详解(最佳实践场景)

《MyBatis-Plus中nested()与and()方法详解(最佳实践场景)》在MyBatis-Plus的条件构造器中,nested()和and()都是用于构建复杂查询条件的关键方法,但... 目录MyBATis-Plus 中nested()与and()方法详解一、核心区别对比二、方法详解1.and()

ModelMapper基本使用和常见场景示例详解

《ModelMapper基本使用和常见场景示例详解》ModelMapper是Java对象映射库,支持自动映射、自定义规则、集合转换及高级配置(如匹配策略、转换器),可集成SpringBoot,减少样板... 目录1. 添加依赖2. 基本用法示例:简单对象映射3. 自定义映射规则4. 集合映射5. 高级配置匹

python中Hash使用场景分析

《python中Hash使用场景分析》Python的hash()函数用于获取对象哈希值,常用于字典和集合,不可变类型可哈希,可变类型不可,常见算法包括除法、乘法、平方取中和随机数哈希,各有优缺点,需根... 目录python中的 Hash除法哈希算法乘法哈希算法平方取中法随机数哈希算法小结在Python中,