为提高列车和人员的定位精度,针对智能铁路高速和低速场景下的定位需求,结合基于正交频分复用技术的全新空口设计的全球性第5代移动通信技术标准(简称:5G新空口)(5G NR)定位技术,提出基于5G NR的上行和下行定位解决方案。基于到达时间差的定位技术原理,通过选用下行到达时间差(DL-TDOA,Downlink Time Difference of Arrival)定位法和上行到达时间差(UL-TDOA,Uplink Time Difference of Arrival)定位法,设计了上下行定位参考信号、时间测量值反馈及定位流程,保证了智能铁路低速场景下满足第3代合作伙伴计划技术报告(3GPP TR)所定义的米级定位精度,并提出了高速场景及隧道场景下的潜在定位增强技术,为智能铁路多场景定位提供技术参考。
信道状态信息(channel state information,CSI)的精确获取是大规模天线发挥效能的关键。在现有的通信系统中,上下行链路互易性不理想时,基于码本进行下行链路的CSI反馈。随着天线规模的增大,码本CSI反馈所需要的开销也越来越大。给出了...
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信道状态信息(channel state information,CSI)的精确获取是大规模天线发挥效能的关键。在现有的通信系统中,上下行链路互易性不理想时,基于码本进行下行链路的CSI反馈。随着天线规模的增大,码本CSI反馈所需要的开销也越来越大。给出了基于人工智能(artificial intelligence,AI)的CSI反馈压缩方法,分析了基于AI的CSI反馈的标准化影响、通信流程与面临的挑战,提供了评估结果。评估结果表明,相对于基于频域基向量压缩的码本CSI反馈,基于AI的CSI反馈在相同的反馈精度下可以显著地降低反馈开销。
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