活动介绍

5G无线回传链路调制技术及实现方法解析

立即解锁
发布时间: 2025-08-27 01:33:58 阅读量: 1 订阅数: 4
### 5G 无线回传链路调制技术及实现方法详解 #### 1. 解调器输入信号与噪声功率比及比特能量与噪声功率谱密度比 解调器输入信号功率 \(P_{DSi}\) 与比特率带宽内解调器输入噪声功率 \(P_{Dnib}\) 之比可通过将公式(4.48)代入公式(4.46)得到: \[ \frac{P_{DSi}}{P_{Dnib}}(\text{dB}) = P_{RFSi}(\text{dBm}) + 174 - 10\log_{10}f_b - F(\text{dB}) \quad (4.49) \] 其中,\(P_{RFSi}\) 为接收输入信号电平,\(f_b\) 为比特率,\(F\) 为接收机噪声系数。 又因为: \[ \frac{P_{DSi}}{P_{Dnib}} = \frac{E_b f_b}{N_0 f_b} = \frac{E_b}{N_0} \quad (4.50) \] 其中,\(E_b\) 是解调器输入处的每比特能量,\(N_0\) 是解调器输入处的噪声功率谱密度。 所以公式(4.49)可改写为: \[ \frac{E_b}{N_0}(\text{dB}) = P_{RFSi}(\text{dBm}) + 174 - 10\log_{10}f_b - F(\text{dB}) \quad (4.51) \] 通过已知接收输入信号电平、比特率和接收机噪声系数,就可以计算出解调器输入处的 \(E_b/N_0\),再根据合适的误码率与 \(E_b/N_0\) 的关系,就能得到理论误码率。 #### 2. 调制解调器实现技术 要在实际中实现调制解调器,需要应用多种技术。下面介绍几种关键的实现技术: ##### 2.1 加扰/解扰 在数字调制器的输入数据之后,通常会有一个加扰器。其功能如下: - 消除输入数据流中的任何周期性数据模式。 - 消除输入信号中长串的 1 或 0。 - 消除由于这些长串数据可能产生的任何直流(DC)分量。 加扰的实现方式是生成一个重复但较长的伪随机比特序列,并将生成的序列与输入数据进行逻辑组合。加扰后的输出具有与伪随机序列相似的特性,而与输入数据的特性无关。 加扰器去除直流分量后,允许使用交流(AC)耦合电路,这种电路通常更容易实现。通过消除调制数据中的周期性模式,加扰可以确保辐射频谱基本均匀分布,并且没有频谱线。如果这些频谱线显著,可能会在相邻射频信道中引起不必要的干扰。在解调器中,由于消除了长串的 1 或 0,解调符号的频繁转换对于准确的定时恢复是必需的。 解调器的并行 - 串行转换器的输出会被送入解扰器,以生成原始数据流的估计值。由于解扰器必须知道加扰器中伪随机发生器的具体信息才能正常工作,因此加扰器/解扰器电路可以作为一种加密形式。一些制造商提供用户可编程的加扰器/解扰器电路,以便用户直接控制加扰序列。 下面是加扰/解扰的流程: |步骤|操作| |----|----| |1|输入数据进入加扰器| |2|加扰器生成伪随机比特序列| |3|将伪随机序列与输入数据进行逻辑组合,得到加扰后的数据| |4|加扰后的数据进行传输| |5|接收端接收到加扰后的数据,送入解扰器| |6|解扰器根据已知的伪随机发生器信息对数据进行解扰| |7|输出解扰后的数据| mermaid 流程图如下: ```mermaid graph LR A[输入数据] --> B[加扰器] B --> C[生成伪随机序列] B --> D[逻辑组合] C --> D D --> E[加扰后的数据] E --> F[传输] F --> G[接收端] G --> H[解扰器] H --> I[解扰] I --> J[输出解扰后的数据] ``` ##### 2.2 载波恢复 在数字传输中,链路包含多个振荡器。在发射机中,有调制器振荡器。如果调制器直接将信号转换为射频(RF),那么这就是唯一的振荡器;但如果调制器产生一个中频(IF),则在调制器之后会进行上变频到 RF,因此会有第二个振荡器。在接收机中,如果解调器直接将信号转换为基带,那么解调器振荡器就是唯一的振荡器;但如果进行下变频到中频,那么也会有第二个振荡器。 为了在接收机中有效恢复发射的正交幅度调制(QAM)信号,解调必须由一个频率和相位与输入信号基本相同的振
corwn 最低0.47元/天 解锁专栏
赠100次下载
继续阅读 点击查看下一篇
profit 400次 会员资源下载次数
profit 300万+ 优质博客文章
profit 1000万+ 优质下载资源
profit 1000万+ 优质文库回答
复制全文

相关推荐

郑天昊

首席网络架构师
拥有超过15年的工作经验。曾就职于某大厂,主导AWS云服务的网络架构设计和优化工作,后在一家创业公司担任首席网络架构师,负责构建公司的整体网络架构和技术规划。
最低0.47元/天 解锁专栏
赠100次下载
百万级 高质量VIP文章无限畅学
千万级 优质资源任意下载
千万级 优质文库回答免费看

最新推荐

区块链集成供应链与医疗数据管理系统的优化研究

# 区块链集成供应链与医疗数据管理系统的优化研究 ## 1. 区块链集成供应链的优化工作 在供应链管理领域,区块链技术的集成带来了诸多优化方案。以下是近期相关优化工作的总结: | 应用 | 技术 | | --- | --- | | 数据清理过程 | 基于新交叉点更新的鲸鱼算法(WNU) | | 食品供应链 | 深度学习网络(长短期记忆网络,LSTM) | | 食品供应链溯源系统 | 循环神经网络和遗传算法 | | 多级供应链生产分配(碳税政策下) | 混合整数非线性规划和分布式账本区块链方法 | | 区块链安全供应链网络的路线优化 | 遗传算法 | | 药品供应链 | 深度学习 | 这些技

量子物理相关资源与概念解析

# 量子物理相关资源与概念解析 ## 1. 参考书籍 在量子物理的学习与研究中,有许多经典的参考书籍,以下是部分书籍的介绍: |序号|作者|书名|出版信息|ISBN| | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | |[1]| M. Abramowitz 和 I.A. Stegun| Handbook of Mathematical Functions| Dover, New York, 1972年第10次印刷| 0 - 486 - 61272 - 4| |[2]| D. Bouwmeester, A.K. Ekert, 和 A. Zeilinger| The Ph

元宇宙与AR/VR在特殊教育中的应用及安全隐私问题

### 元宇宙与AR/VR在特殊教育中的应用及安全隐私问题 #### 元宇宙在特殊教育中的应用与挑战 元宇宙平台在特殊教育发展中具有独特的特性,旨在为残疾学生提供可定制、沉浸式、易获取且个性化的学习和发展体验,从而改善他们的学习成果。然而,在实际应用中,元宇宙技术面临着诸多挑战。 一方面,要确保基于元宇宙的技术在设计和实施过程中能够促进所有学生的公平和包容,避免加剧现有的不平等现象和强化学习发展中的偏见。另一方面,大规模实施基于元宇宙的特殊教育虚拟体验解决方案成本高昂且安全性较差。学校和教育机构需要采购新的基础设施、软件及VR设备,还会产生培训、维护和支持等持续成本。 解决这些关键技术挑

由于提供的内容仅为“以下”,没有具体的英文内容可供翻译和缩写创作博客,请你提供第38章的英文具体内容,以便我按照要求完成博客创作。

由于提供的内容仅为“以下”,没有具体的英文内容可供翻译和缩写创作博客,请你提供第38章的英文具体内容,以便我按照要求完成博客创作。 请你提供第38章的英文具体内容,同时给出上半部分的具体内容(目前仅为告知无具体英文内容需提供的提示),这样我才能按照要求输出下半部分。

利用GeoGebra增强现实技术学习抛物面知识

### GeoGebra AR在数学学习中的应用与效果分析 #### 1. 符号学视角下的学生学习情况 在初步任务结束后的集体讨论中,学生们面临着一项挑战:在不使用任何动态几何软件,仅依靠纸和笔的情况下,将一些等高线和方程与对应的抛物面联系起来。从学生S1的发言“在第一个练习的图形表示中,我们做得非常粗略,即使现在,我们仍然不确定我们给出的答案……”可以看出,不借助GeoGebra AR或GeoGebra 3D,识别抛物面的特征对学生来说更为复杂。 而当提及GeoGebra时,学生S1表示“使用GeoGebra,你可以旋转图像,这很有帮助”。学生S3也指出“从上方看,抛物面与平面的切割已经

从近似程度推导近似秩下界

# 从近似程度推导近似秩下界 ## 1. 近似秩下界与通信应用 ### 1.1 近似秩下界推导 通过一系列公式推导得出近似秩的下界。相关公式如下: - (10.34) - (10.37) 进行了不等式推导,其中 (10.35) 成立是因为对于所有 \(x,y \in \{ -1,1\}^{3n}\),有 \(R_{xy} \cdot (M_{\psi})_{x,y} > 0\);(10.36) 成立是由于 \(\psi\) 的平滑性,即对于所有 \(x,y \in \{ -1,1\}^{3n}\),\(|\psi(x, y)| > 2^d \cdot 2^{-6n}\);(10.37) 由

探索人体与科技融合的前沿:从可穿戴设备到脑机接口

# 探索人体与科技融合的前沿:从可穿戴设备到脑机接口 ## 1. 耳部交互技术:EarPut的创新与潜力 在移动交互领域,减少界面的视觉需求,实现无视觉交互是一大挑战。EarPut便是应对这一挑战的创新成果,它支持单手和无视觉的移动交互。通过触摸耳部表面、拉扯耳垂、在耳部上下滑动手指或捂住耳朵等动作,就能实现不同的交互功能,例如通过拉扯耳垂实现开关命令,上下滑动耳朵调节音量,捂住耳朵实现静音。 EarPut的应用场景广泛,可作为移动设备的遥控器(特别是在播放音乐时)、控制家用电器(如电视或光源)以及用于移动游戏。不过,目前EarPut仍处于研究和原型阶段,尚未有商业化产品推出。 除了Ea

使用GameKit创建多人游戏

### 利用 GameKit 创建多人游戏 #### 1. 引言 在为游戏添加了 Game Center 的一些基本功能后,现在可以将游戏功能扩展到支持通过 Game Center 进行在线多人游戏。在线多人游戏可以让玩家与真实的人对战,增加游戏的受欢迎程度,同时也带来更多乐趣。Game Center 中有两种类型的多人游戏:实时游戏和回合制游戏,本文将重点介绍自动匹配的回合制游戏。 #### 2. 请求回合制匹配 在玩家开始或加入多人游戏之前,需要先发出请求。可以使用 `GKTurnBasedMatchmakerViewController` 类及其对应的 `GKTurnBasedMat

黎曼zeta函数与高斯乘性混沌

### 黎曼zeta函数与高斯乘性混沌 在数学领域中,黎曼zeta函数和高斯乘性混沌是两个重要的研究对象,它们之间存在着紧密的联系。下面我们将深入探讨相关内容。 #### 1. 对数相关高斯场 在研究中,我们发现协方差函数具有平移不变性,并且在对角线上存在对数奇异性。这种具有对数奇异性的随机广义函数在高斯过程的研究中被广泛关注,被称为高斯对数相关场。 有几个方面的证据表明临界线上$\log(\zeta)$的平移具有对数相关的统计性质: - 理论启发:从蒙哥马利 - 基廷 - 斯奈思的观点来看,在合适的尺度上,zeta函数可以建模为大型随机矩阵的特征多项式。 - 实际研究结果:布尔加德、布

人工智能与混合现实技术在灾害预防中的应用与挑战

### 人工智能与混合现实在灾害预防中的应用 #### 1. 技术应用与可持续发展目标 在当今科技飞速发展的时代,人工智能(AI)和混合现实(如VR/AR)技术正逐渐展现出巨大的潜力。实施这些技术的应用,有望助力实现可持续发展目标11。该目标要求,依据2015 - 2030年仙台减少灾害风险框架(SFDRR),增加“采用并实施综合政策和计划,以实现包容、资源高效利用、缓解和适应气候变化、增强抗灾能力的城市和人类住区数量”,并在各级层面制定和实施全面的灾害风险管理。 这意味着,通过AI和VR/AR技术的应用,可以更好地规划城市和人类住区,提高资源利用效率,应对气候变化带来的挑战,增强对灾害的