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信号の受信

受信した 5G NR 信号を処理するためのチャネル推定とイコライズ

受信した信号を処理するには、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) イコライズを実行できます。

関数

`nrPerfectChannelEstimate`	Perfect channel estimation
`nrPerfectTimingEstimate`	Perfect timing estimation
`nrChannelEstimate`	実用的なチャネル推定
`nrTimingEstimate`	Practical timing estimation
`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。

注目の例

NR セルサーチおよび MIB と SIB1 の復元

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。

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NR PDSCH スループット

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。

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NR PUSCH スループット

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。

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NR SSB Beam Sweeping

NR SSB Beam Sweeping

Employ beam sweeping at gNB and UE and learn about beam management procedures during initial access.

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NR Downlink Transmit-End Beam Refinement Using CSI-RS

NR Downlink Transmit-End Beam Refinement Using CSI-RS

Transmit multiple CSI-RS resources in different directions in a scattering environment and select the optimal transmit beam based on RSRP.

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NR 位相ノイズのモデリングと補償

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。

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Deep Learning Data Synthesis for 5G Channel Estimation

Deep Learning Data Synthesis for 5G Channel Estimation

Generate deep learning training data for channel estimation using 5G Toolbox.

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Neural Network for Beam Selection

Neural Network for Beam Selection

Reduce the overhead of beam selection by using the receiver location rather than knowledge of the communication channels.

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Train DQN Agent for Beam Selection

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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