【5G PHY】NR参考信号功率和小区总传输功率的计算

博主未授权任何人或组织机构转载博主任何原创文章,感谢各位对原创的支持!
博主链接

本人就职于国际知名终端厂商,负责modem芯片研发。
在5G早期负责终端数据业务层、核心网相关的开发工作,目前牵头6G算力网络技术标准研究。


博客内容主要围绕:
       5G/6G协议讲解
       算力网络讲解(云计算,边缘计算,端计算)
       高级C语言讲解
       Rust语言讲解



文章目录

  • NR参考信号功率和小区总传输功率的计算
    • 一、NR参考信号功率的计算
      • 1.1 例子
        • 15 KHz
        • 30 KHz
        • 60 KHz
    • 二、小区总传输功率的计算
      • 2.1 例子
        • 8天线
        • 16天线
        • 64天线
        • 128天线

NR参考信号功率和小区总传输功率的计算

在这里插入图片描述

一、NR参考信号功率的计算

参考信号功率和小区的总发射功率可以用单通道功率计算,公式如下:
R S P o w e r = M a x T x P o w e r − 10 l o g 10 ( R B C e l l ∗ 12 ) ( d B m ) RS Power = Max Tx Power - 10log10(RBCell *12)(dBm) RSPower=MaxTxPower10log10(RBCell12)(dBm)

其中:

  • RSPower:单个信道下每个RE的功率,单位是dBm;
  • MaxTxPower:单个信道的功率,单位是dBm;
  • RBCell:根据小区带宽表示总的RB数,每个RB有12RE;

1.1 例子

假设将系统配置为最大发射功率为40 dBm(每信道10瓦),下面使用不同的子载波间隔计算RS功率。

15 KHz

在50MHz的带宽下,scs15KHz,对应的可用RB数为270。相关计算方法可以参考《【5G PHY】5G NR 如何计算资源块的数量?》

R S P o w e r = 40 − 10 l o g 10 ( 270 ∗ 12 ) ( d B m ) = 40 − 35.10 = 4.9 d B m RS Power = 40 - 10log10(270 *12)(dBm) = 40-35.10=4.9dBm RSPower=4010log10(27012)(dBm)=4035.10=4.9dBm

30 KHz

在50MHz的带宽下,scs30KHz,对应的可用RB数为273。

R S P o w e r = 40 − 10 l o g 10 ( 273 ∗ 12 ) ( d B m ) = 40 − 35.15 = 4.85 d B m RS Power = 40 - 10log10(273 *12)(dBm) = 40-35.15=4.85dBm RSPower=4010log10(27312)(dBm)=4035.15=4.85dBm

60 KHz

在50MHz的带宽下,scs60KHz,对应的可用RB数为130。

R S P o w e r = 40 − 10 l o g 10 ( 130 ∗ 12 ) ( d B m ) = 40 − 31.93 = 8.07 d B m RS Power = 40 - 10log10(130 *12)(dBm) = 40-31.93=8.07dBm RSPower=4010log10(13012)(dBm)=4031.93=8.07dBm


二、小区总传输功率的计算

NR小区的总发射功率,可以通过最大发射功率和发射天线数计算,相关公式如下:
总传输功率 = M a x T x P o w e r + 10 l o g 10 ( T x 天线数 ) ( d B m ) 总传输功率 = MaxTxPower + 10log10(Tx天线数)(dBm) 总传输功率=MaxTxPower+10log10(Tx天线数)(dBm)

2.1 例子

假设小区最大传输功率为40dBm,下面计算不同天线配置下的总Tx功率,例如8天线,16天线,64天线和128天线系统。

8天线

总传输功率 = 40 + 10 l o g 10 ( 8 ) = 40 + 9.03 = 49.03 d B m 总传输功率 = 40 + 10log10(8) = 40+9.03=49.03 dBm 总传输功率=40+10log10(8)=40+9.03=49.03dBm

16天线

总传输功率 = 40 + 10 l o g 10 ( 16 ) = 40 + 12.04 = 52.04 d B m 总传输功率 = 40 + 10log10(16) = 40+12.04=52.04 dBm 总传输功率=40+10log10(16)=40+12.04=52.04dBm

64天线

总传输功率 = 40 + 10 l o g 10 ( 64 ) = 40 + 18.06 = 58.06 d B m 总传输功率 = 40 + 10log10(64) = 40+18.06=58.06 dBm 总传输功率=40+10log10(64)=40+18.06=58.06dBm

128天线

总传输功率 = 40 + 10 l o g 10 ( 128 ) = 40 + 21.07 = 61.07 d B m 总传输功率 = 40 + 10log10(128) = 40+21.07=61.07 dBm 总传输功率=40+10log10(128)=40+21.07=61.07dBm



在这里插入图片描述

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.hqwc.cn/news/295460.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系编程知识网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

超分辨数据集:Set5 Set14 BSD100 Urban100 Manga109

DIV2K数据集官网上很好找到,但是网上流传的Set5 14 BSD100,Urban100 Manga109都是私人进行处理过的版本,各个处理方式都不同,为了统一方式写了这篇文章。 官方的DIV2K x2、x3、x4的LR图片使用下面matlab代码生成(已经经过测试最后…

单例模式实现

⭐ 作者:小胡_不糊涂 🌱 作者主页:小胡_不糊涂的个人主页 📀 收录专栏:JavaEE 💖 持续更文,关注博主少走弯路,谢谢大家支持 💖 单例模式 1. 什么是单例模式2. 饿汉模式3.…

帮助谷歌从40人裂变为60000人的OKR是啥?

OKR(Objectives and Key Results)是一种目标管理方法,旨在帮助组织和个人明确目标并衡量成功。在谷歌的发展过程中,OKR扮演了至关重要的角色,帮助公司从40人规模快速成长为60000人的科技巨头。 OKR适用于各种类型的企…

Git安装和使用教程,并以gitee为例实现远程连接远程仓库

文章目录 1、Git简介及安装2、使用方法2.1、Git的启动与配置2.2、基本操作2.2.1、搭建自己的workspace2.2.2、git add2.2.3、git commit2.2.4、忽略某些文件不予提交2.2.5、以gitee为例实现git连接gitee远程仓库来托管代码 1、Git简介及安装 版本控制(Revision cont…

阿里云吴结生:云计算是企业实现数智化的阶梯

云布道师 近年来,越来越多人意识到,我们正处在一个数据爆炸式增长的时代。IDC 预测 2027 年全球产生的数据量将达到 291 ZB,与 2022 年相比,增长了近 2 倍。其中 75% 的数据来自企业,每一个现代化的企业都是一家数据公…

数据校园服务管理系统,教育平台可视化界面(教育资源信息化PS文件)

大屏组件可以让UI设计师的工作更加便捷,使其更高效快速的完成设计任务。现分享大数据校园服务管理系统、科技教育平台大数据可视化界面、教育资源信息化大数据分析等Photoshop源文件,文末提供完整资料,供UI设计师们工作使用。 若需其他 大屏…

【快速开发】使用SvelteKit

自我介绍 做一个简单介绍,酒架年近48 ,有20多年IT工作经历,目前在一家500强做企业架构.因为工作需要,另外也因为兴趣涉猎比较广,为了自己学习建立了三个博客,分别是【全球IT瞭望】,【…

opencv入门到精通——OpenCV4.1.2之性能衡量与优化方法

目录 目标 使用OpenCV衡量性能 OpenCV中的默认优化 在IPython中衡量性能 更多IPython魔术命令 性能优化技术 目标 在图像处理中,由于每秒要处理大量操作,因此必须使代码不仅提供正确的解决方案,而且还必须以最快的方式提供。因此&#…

14、Qt使用Eigen3

一、下载Eigen Eigen 二、创建项目 创建一个"Qt Widget Application"项目,基类选择“QMainWindow“,把Eigen拷贝到项目中 三、更改代码 在.pro中添加 INCLUDEPATH $$PWD\Eigen 在界面上添加一个pushButton,并转到槽&#xff0…

零成本搭建一款博客网站(基于Vercel+Hexo完美实现)【保姆级教程】

文章目录 🐸基于VercelHexo零成本搭建博客网站🐻实现思路 🐮Hexo的配置与安装🐒Hexo的美化与使用🐫Github的推送与部署🐼Vercel部署与网站上线🐛总结 🐸基于VercelHexo零成本搭建博客…

神经网络:机器学习基础

【一】什么是模型的偏差和方差? 误差(Error) 偏差(Bias) 方差(Variance) 噪声(Noise),一般地,我们把机器学习模型的预测输出与样本的真实label…

Spring Boot Admin对SpringBoot服务进行监控

Spring Boot Admin对SpringBoot服务进行监控 前面文章使用 Spring Boot Actuator 监控应用介绍了 Spring Boot Actuator 的使用,Spring Boot Actuator 提供 了对单个 Spring Boot 的监控,信息包含:应用状态、内存、线程、堆栈等等&#xff…