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信号の受信と復元
受信した信号を処理および復元するには、5G Toolbox™ の低水準関数を使用します。チャネルとタイミングの実用的推定と完全推定、同期、最小平均二乗誤差 (MMSE) イコライズ、セル ID 検索、MIB 復号化、および SIB1 の復元を実行できます。
関数
nrPerfectChannelEstimate | 完全なチャネル推定 |
nrPerfectTimingEstimate | 完全なタイミング推定 |
nrChannelEstimate | 実用的なチャネル推定 |
nrTimingEstimate | 実用的なタイミング推定 |
nrEqualizeMMSE | 最小平均二乗誤差 (MMSE) イコライズ |
nrExtractResources | Extract resource elements from resource array |
トピック
- 復号化に向けた PBCH シンボルとチャネル推定の抽出
この例では、受信したグリッドと関連するチャネル推定から物理ブロードキャスト チャネル (PBCH) シンボルを抽出する方法を説明します。
関連情報
- Capture and Label NR and LTE Signals for AI Training (Wireless Testbench)
注目の例
NR セル サーチおよび MIB と SIB1 の復元
GNodeB のライブ信号の同期、復調、復号化。
NR PDSCH スループット
5G NR ダウンリンクの PDSCH スループットを測定する。
NR PUSCH スループット
5G NR アップリンクの PUSCH スループットを測定する。
NR SSB のビーム スイーピング
GNB と UE でビーム スイーピングを使用し、初期アクセス時のビーム管理手続きについて学ぶ。
CSI-RS を使用した NR ダウンリンク送信側のビーム調整
散乱環境において複数の CSI-RS リソースをさまざまな方向に送信し、RSRP に基づいて最適な送信ビームを選択する。
NR 位相ノイズのモデリングと補償
5G OFDM システムにおける位相ノイズの影響を解析し、CPE 補償で PT-RS を使用する。
5G チャネル推定用の深層学習データの合成
5G Toolbox を使用し、チャネル推定用に深層学習の学習データを生成する。
ビーム選択用のニューラル ネットワーク
通信チャネルの情報ではなく受信機の位置を使用して、ビーム選択のオーバーヘッドを低減する
Train DQN Agent for Beam Selection
Train a deep Q-network (DQN) reinforcement learning agent to increase beam selection accuracy in a 5G NR communications system.
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