基于5G下行信号的模糊函数分析matlab仿真,对比速度模糊函数和距离模糊函数

目录

1.引言

2.算法仿真效果演示

3.数据集格式或算法参数简介

4.MATLAB部分程序

5.算法涉及理论知识概要

6.参考文献

7.完整算法代码文件获得

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1.引言

       模糊函数（Ambiguity Function, AF）是信号处理领域用于分析信号时频分辨能力的核心工具，在5G通信中，下行信号主要采用正交频分复用（OFDM）调制技术，其时频结构与传统单载波信号有显著差异，需针对OFDM信号特性分析模糊函数。

2.算法仿真效果演示

软件运行版本：

matlab2024b

仿真结果如下（仿真操作步骤可参考程序配套的操作视频，完整代码运行后无水印）：

3.数据集格式或算法参数简介

pdcch = {nrWavegenPDCCHConfig()};
pdcch{1}.Enable = 1 ;                  % 启用PDCCH序列
pdcch{1}.Label = 'PDCCH @ 15 kHz';     % 此PDCCH序列的标签
pdcch{1}.BandwidthPartID = 1;          % PDCCH传输的带宽部分
pdcch{1}.Power = 1.1;                  % 功率缩放(dB)
pdcch{1}.Coding = 1;                   % 启用DCI编码
pdcch{1}.SearchSpaceID = 1;            % 搜索空间
pdcch{1}.SlotAllocation = 0;           % PDCCH序列的分配时隙索引
pdcch{1}.Period = 5;                   % 分配周期(时隙)
pdcch{1}.AggregationLevel = 8;         % 聚合级别(1,2,4,8,16个CCE)
pdcch{1}.AllocatedCandidate = 1;       % 搜索空间中的PDCCH候选(基于1)
pdcch{1}.RNTI = 0;                     % RNTI
pdcch{1}.DMRSScramblingID = 1;         % PDCCH和DM-RS加扰NID
pdcch{1}.DMRSPower = 0;                % DM-RS额外功率提升(dB)
pdcch{1}.DataBlockSize = 20;           % DCI有效载荷大小
pdcch{1}.DataSource = 'PN9';           % DCI数据源
% 复制PDSCH配置并修改参数
pdsch{2} = pdsch{1};                      % 复制PDSCH配置1到配置2
pdsch{2}.Enable = 1;                      % 启用第二个PDSCH序列
pdsch{2}.Label = 'PDSCH @ 30 kHz';        % 设置标签为"30kHz子载波间隔的PDSCH"
pdsch{2}.BandwidthPartID = 2;            % 将PDSCH映射到第二个带宽部分(BWP 2)
pdsch{2}.SymbolAllocation = [0,12];       % 符号分配：从第0个符号开始，长度为12个符号
pdsch{2}.SlotAllocation = [2:4,6:20];     % 时隙分配：在第2-4和第6-20时隙中传输
pdsch{2}.PRBSet  = [25:30, 35:38];       % PRB分配：相对于BWP的位置(25-30和35-38号PRB)

4.MATLAB部分程序

% 频谱结构分析
figure;                                  % 创建新图形窗口
subplot(121);                            % 创建1行2列子图，选择第1个
% 绘制频谱图，设置最小阈值为-135dB
spectrogram(waveform(:,1),ones(nfft,1),0,nfft,'centered',samplerate,'yaxis','MinThreshold',-135);
title('5G下行信号的频谱结构特点');      % 设置标题
axis square;                             % 设置坐标轴比例为正方形subplot(122);                            % 选择第2个子图
% 再次绘制频谱图，使用3D视角
spectrogram(waveform(:,1),ones(nfft,1),0,nfft,'centered',samplerate,'yaxis','MinThreshold',-135);
title('5G下行信号的频谱结构特点');      % 设置标题
view([45,30]);                           % 设置3D视图角度(方位角45度，仰角30度)
axis square;                             % 设置坐标轴比例为正方形

5.算法涉及理论知识概要

5G NR（New Radio）下行OFDM信号的数学表达式为：

      考虑循环前缀（CP）时，OFDM符号总长度为Ttot​=Tsymb​+Tcp​，但为简化分析，先忽略CP（后续可讨论CP对模糊函数的影响）。

距离模糊

       距离模糊源于多径传播引起的时间延迟τ，在雷达中对应目标距离R=cτ/2（c 为光速），在通信中表现为多径时延扩展。距离模糊函数描述了信号对不同时延的分辨能力，定义为固定频移ν=0时的模糊函数：

其实质是信号的自相关函数，反映信号在时域的压缩特性。

速度模糊

       速度模糊源于目标运动引起的多普勒频移 ν=2vf/c​​（雷达场景）或用户移动引起的载波频偏（通信场景），反映信号对频率偏移的敏感程度。速度模糊函数定义为固定时延τ=0 时的模糊函数：

其实质是信号的功率谱密度（PSD），表征信号在频域的分布特性。

       通过深入分析5G信号的模糊函数特性，可为下一代通信系统（如 6G）的波形设计、参数配置和抗干扰算法提供理论基础，助力实现更精准的时频同步与更高性能的无线传输。

6.参考文献

[1] Yifei Y , Xinhui W .5G New Radio: Physical Layer Overview[J].中兴通讯技术：英文版, 2017, 15(B06):8.DOI:10.3969/j.issn.1673-5188.2017.S1.001.

[2]杨建宇.LFMCW雷达信号模糊函数分析[J].信号处理, 2002, 18(1):4.DOI:10.3969/j.issn.1003-0530.2002.01.011.

7.完整算法代码文件获得

完整程序见博客首页左侧或者打开本文底部

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