Advertisement

基于MATLAB 2021a的5G载波聚合仿真测试

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究利用MATLAB 2021a进行5G通信技术中载波聚合的仿真与性能测试，旨在评估不同场景下的网络性能和优化方案。 版本：MATLAB 2022A，包含仿真操作录像和代码中文注释，操作录像使用Windows Media Player播放。 领域：载波聚合 内容概述： 基于5G信号的载波聚合算法MATLAB仿真实现了一个简单的正交频分复用（OFDM）传输链的基本载波聚合。具体参数如下： - FFT/IFFT长度为2048点 - 可用带宽为8兆赫兹 仿真设置： ```matlab Tu = 224e-6; % 有效OFDM符号周期 T = Tu / 2048; % 基本基带周期 G = 0; % 预保护间隔选择（1/4、1/8、1/16和1/32） delta = G * Tu; % 保护时长 Ts = delta + Tu; % 总OFDM符号周期 Kmax = 1705; % 子载波数量上限 Kmin = 0; % 子载波数量下限 FS = 4096; % IFFT/FFT长度 q = 10; % 载波周期与基本周期的比率 fc = q * 1 / T; % 载波频率 Rs = 4 * fc; % 模拟时间步长 t = 0:1/Rs:Tu; ``` 注意事项： 确保MATLAB左侧当前文件夹路径设置为程序所在的位置，具体操作步骤可以参考提供的视频录。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于MATLAB 2021a的5G载波聚合仿真测试
    优质
    本研究利用MATLAB 2021a进行5G通信技术中载波聚合的仿真与性能测试，旨在评估不同场景下的网络性能和优化方案。 版本：MATLAB 2022A，包含仿真操作录像和代码中文注释，操作录像使用Windows Media Player播放。 领域：载波聚合 内容概述： 基于5G信号的载波聚合算法MATLAB仿真实现了一个简单的正交频分复用（OFDM）传输链的基本载波聚合。具体参数如下： - FFT/IFFT长度为2048点 - 可用带宽为8兆赫兹 仿真设置： ```matlab Tu = 224e-6; % 有效OFDM符号周期 T = Tu / 2048; % 基本基带周期 G = 0; % 预保护间隔选择（1/4、1/8、1/16和1/32） delta = G * Tu; % 保护时长 Ts = delta + Tu; % 总OFDM符号周期 Kmax = 1705; % 子载波数量上限 Kmin = 0; % 子载波数量下限 FS = 4096; % IFFT/FFT长度 q = 10; % 载波周期与基本周期的比率 fc = q * 1 / T; % 载波频率 Rs = 4 * fc; % 模拟时间步长 t = 0:1/Rs:Tu; ``` 注意事项： 确保MATLAB左侧当前文件夹路径设置为程序所在的位置，具体操作步骤可以参考提供的视频录。
     
  • 基于Matlab 2021a的分布式MIMO仿真测试
    优质
    本研究利用MATLAB 2021a进行分布式大规模多输入多输出(MIMO)系统的仿真与性能评估，旨在优化通信网络中的数据传输效率。 版本：MATLAB 2022a 领域：RAU搜索算法 内容描述：基于RAU搜索算法的分布式MIMO系统性能仿真在MATLAB中进行实现，并附带操作录像，该视频使用Windows Media Player播放。 参数设置： - 小区半径 Rc = 1000；单位为米（即1公里）。 - RAU个数 L = 20； - 每个RAU的天线数量 Cl=10; - 发送端每个RAU的天线数目 M = 3； - 用户总数 K = 4； - 单用户天线数 N = 2； 系统参数： - Mt（发送总的天线数）计算为：Mt = M*L。 - Nt (接收总的天线数) 计算为：Nt=K*N。 注意确保在MATLAB左侧的当前文件夹路径设置正确，即程序所在的位置。具体操作可参考提供的视频录像进行学习和验证。
     
  • 使用Matlab 2021a进行基于深度学习的5G通信信道估计仿真的测试
    优质
    本研究采用MATLAB 2021a软件平台，开展基于深度学习技术的5G通信系统信道估计仿真测试，旨在评估不同算法在复杂无线环境中的性能表现。 基于深度学习的5G通信信道估计算法在MATLAB 2021a中的仿真测试。
     
  • DOA定位估计仿真的Matlab 2021a测试
    优质
    本研究利用MATLAB 2021a进行DOA（到达角）定位估计仿真测试，探索并优化算法在不同场景下的性能表现。 DOA定位估计仿真的测试在MATLAB 2021a环境中进行。
     
  • 基于Simulink的5G与D2D数据卸载仿真研究（使用MATLAB 2021a进行D2D、Wi-Fi和蜂窝网络测试）
    优质
    本研究利用MATLAB 2021a及Simulink工具，探索了5G环境下设备到设备(D2D)通信的数据卸载性能，并对比分析了D2D与传统Wi-Fi及蜂窝网络的效能。 通过WiFi卸载5G蜂窝数据的想法变得非常流行。利用手机中的活动WiFi连接来卸载数据可以减少对小蜂窝的依赖、降低基站收发站（BTS）流量，并减轻建设5G基础设施的成本压力。此外，这种做法不会影响5G速度；也就是说，在手机中通过WiFi连接以与承诺的速度一致的方式传输大量5G数据是可行的。 许多研究论文建议采用“延迟卸载”的策略：如果当前没有可用的WiFi连接，则将流量推迟至设定的时间限制内发送。本段落提出了一种新的方案，即在用户设备上的WiFi队列里收集待通过WiFi网络传送的数据；当用户的手机上未检测到活动的WiFi连接时，数据会在该队列中等待给定时间期限。 如果在这段时间后仍然没有可用的WiFi连接，则会尝试与附近有活跃WiFi链接的其他移动设备建立直接通信（D2D），以实现间接传输。一旦到达设定的时间限制而仍未找到合适的邻近手机来转发这些信息，那么数据将通过几个小蜂窝基站发送到BTS中去。
     
  • 基于MATLAB 2021a的SNN中IF神经元脉冲仿真的测试
    优质
    本研究利用MATLAB 2021a软件平台，针对基于积分发射（IF）模型的 spiking neural network (SNN) 进行仿真与测试，深入分析其脉冲发放特性。 版本：MATLAB 2022a，包含仿真操作录像，操作录像使用Windows Media Player播放。 领域：SNN（脉冲神经网络）。 内容描述：本段文字涉及在SNN中的IF神经元脉冲的MATLAB仿真。具体参数如下： - 时间步长 `dt` 设定为 0.1 毫秒 (ms)。 - 总运行时间 `t_time` 设定为 100 毫秒(ms)。 - 突触阈值电压 `V_th` 设定为 10 mV。 - 静息膜电位 `V0` 设定为 1 mV。 - 膜电阻 `R_m` 设置为 10 MΩ（兆欧姆）。 - 时间常数 `tau` 定义为 10 ms。 - 突触后脉冲后的电压重置值 `V_res` 设定为 1 mV。 注意事项：在运行MATLAB程序时，请确保当前工作文件夹路径正确指向包含仿真代码的文件夹。具体操作可参考提供的视频教程。
     
  • 基于Matlab 2021a的NSGA-II三目标优化算法仿真测试
    优质
    本研究利用MATLAB 2021a软件平台，采用NSGA-II算法进行三目标优化问题的仿真分析与测试，旨在探索多目标优化的有效解决方案。 版本：MATLAB 2022a，包含仿真操作录像，操作录像使用Windows Media Player播放。 领域：NSGAII（非支配排序遗传算法二代）。 内容：基于NSGAII的三目标优化算法在MATLAB中的仿真实现。 初始化参数如下： - `popnum = 200;` （种群数量） - `gen = 600;` （迭代次数） - `xmin = 0;`（变量取值范围下限） - `xmax = 1;` - `m = 2;`（目标函数个数） - `n = 30;`（决策变量数目） - `hc = 20;` （交叉变异参数之一，用于控制遗传操作中的概率等） - `hm = 20;` 产生初始种群： ```matlab initpop=rand(popnum,n)*(xmax-xmin)+xmin; ``` 计算每个个体的目标函数值: ```matlab init_value_pop=value_objective(initpop,m,n); ``` 画图显示初始解集在目标空间中的分布情况（假设`value_objective`返回的矩阵中，后面两列分别为两个目标函数的结果）： ```matlab plot(init_value_pop(:,n+1), init_value_pop(:, n+m), b+) ``` 注意事项：确保MATLAB左侧当前文件夹路径设置为程序所在的位置。具体操作可以参考提供的视频录像进行学习和验证。 以上描述了基于NSGAII的三目标优化算法在MATLAB中的实现步骤，包括初始化参数、产生初始种群以及结果可视化等关键环节。
     
  • 基于MATLAB 2021a的5G通信系统中OFDM、FBMC和UFMC的仿真研究
    优质
    本研究利用MATLAB 2021a软件对5G通信系统中的三种关键技术（OFDM，FBMC及UFMC）进行深入仿真分析，旨在比较各自性能特点与适用场景。 5G通信系统中的OFDM、FBMC和UFMC的MATLAB仿真，在MATLAB 2021a版本上进行。
     
  • 基于CNN的文本识别Matlab仿真与2021a版本测试-源码
    优质
    本项目采用MATLAB 2021a环境，实现基于卷积神经网络（CNN）的文本自动识别系统，并提供详细仿真及测试结果分析。包含完整代码和数据集。 基于CNN卷积神经网络的文字识别MATLAB仿真及在MATLAB 2021a中的运行测试源码。
     
  • 基于MATLAB与FPGA的FIR滤波器仿真测试组合实现
    优质
    本研究探讨了利用MATLAB和FPGA技术实现FIR滤波器的仿真与硬件验证方法，详细分析了软件模拟与硬件实现之间的差异，并提出优化策略以提高系统的性能。 使用MATLAB设计一个FIR低通滤波器。设定采样频率为fs=8MHz, 过渡带fc=[1MHz 2Mhz]，要求通带衰减小于1dB，阻带衰减大于40dB，并且滤波器系数采用12比特量化。 接下来，在FPGA中利用MATLAB生成的FIR滤波器系数调用并实现FIR II 核的相关仿真。