5G Toolbox

Simulación, análisis y pruebas de la capa física de los sistemas de comunicaciones 5G

 

5G Toolbox™ proporciona funciones conformes a estándares y ejemplos de referencia para el modelado, la simulación y la verificación de sistemas de comunicaciones 5G. Esta toolbox soporta simulación de nivel de enlace, verificación de referencias, pruebas de conformidad y generación de formas de onda de prueba.

Con la toolbox puede configurar, simular, medir y analizar enlaces de comunicaciones de extremo a extremo. Puede modificar o personalizar las funciones de la toolbox y utilizarlas como modelos de referencia para la implementación de sistemas y dispositivos 5G.  

La toolbox proporciona ejemplos de referencia para ayudarle a explorar las especificaciones en banda base y simular los efectos de los diseños de RF y las fuentes de interferencias en el rendimiento de los sistemas. Puede generar formas de onda y personalizar bancos de pruebas para verificar que sus diseños, prototipos e implementaciones son conformes al estándar NR (nueva radio) 3GPP 5G.

 

Comience:

Generación de formas de onda

Genere formas de onda conformes a sistemas para la versión 15 de NR 3GPP 5G. Utilice sus formas de onda generadas como referencia para sus diseños de sistemas 5G.

Portadora secundaria de NR y numerología

Genere formas de onda de portadora de enlace ascendente y descendente 5G basadas en espaciados flexibles de portadora secundaria de NR y numerologías de tramas, incluidas partes del ancho de banda de portadora (CBP).

Generación de formas de onda de portadora de enlace descendente.

Simulación de nivel de enlace

Realice simulaciones de nivel de enlace para la versión 15 de NR 5G. Realice operaciones de transmisor, modelado de canales y receptor. Analice el rendimiento de los enlaces mediante cálculo de la tasa de errores de bits (BER) y métrica de resultados.

Verificación de resultados

Caracterice el rendimiento en el nivel de enlace de NR 5G y realice simulaciones de rendimiento de PDSCH y PUSCH.

Resultados de PDSCH de NR.

Test and Measurement

Build test models and characterize transmitter and receiver performance

RF Modeling and Testing

Evaluate the performance of 5G RF transmitters. Model and test NR RF receivers in the presence of interference.

EVM performance of a 5G NR RF transmitter.

Link Measurements

Characterize RF link performance. Measure adjacent channel leakage ratio (ACLR) and error vector magnitude (EVM) metrics.

ACLR measurement for 5G NR test models.

Canales y señales de enlace descendente y ascendente

Simule el procesamiento de enlace descendente y ascendente de 5G NR. Configure y genere señales y canales físicos.

Procesamiento de control de enlace descendente.

Canales de transporte e información de control

Configure y genere canales de transporte de enlace descendente (BCH, DL-SCH) e información de control. Simule algoritmos de codificación de canal, incluidas segmentación y desegmentación de código de bloques, coincidencia de tasas y recuperación.

Codificación LDPC

Utilice codificación LDPC (comprobación de paridad de baja densidad) para codificar y decodificar canales de transporte, incluidos canales compartidos de enlace descendente (DL-SCH).

Procesamiento LDPC para DL-SCH.

Codificación polar

Simule la técnica de codificación polar de canales de NR 5G. Aplique codificación polar asistida por CRC para codificar y descodificar información de control de enlace descendente (DCI) y canal de transmisión (BCH) para banda ancha móvil mejorada (eMBB).

Codificación polar de radio nueva 5G.

Modelado de canales

Realice simulaciones de tasa de errores de bloques (BLER) con modelos de canales de propagación TR 38.901 para NR 5G.

Modelo de canal CDL

Simule un modelo de canal CDL (línea de retardo en clúster).

Respuesta de impulsos de canal CDL.

Modelo de canal TDL

Simule un modelo de canal TDL (línea de retardo en pulsación).

Modelo de canal MIMO con TDL de perfil de retardo.

Procedimientos de búsqueda de celdas

Realice procedimientos de búsqueda y selección de celdas para obtener información inicial de sistemas, incluido el bloque de información maestro (MIB).

Sincronización

Construya una forma de onda que contenga una ráfaga de señales de sincronización (SS), envíe formas de onda a través de un canal de desvanecimiento y sincronice a ciegas para recibir las formas de onda.

Procedimientos de sincronización de NR.

Decodificación de MIB

Proporcione un procedimiento detallado para decodificar el bloque de información maestro (MIB).

Descodificación de BCH y análisis de MIB.

System-Level Simulation

Simulate frequency-time resource sharing among multiple user-equipments in a 5G NR network.

Scheduling

Evaluate the performance of medium access control (MAC) scheduling strategies in both time division duplexing (TDD) and frequency division duplexing (FDD) modes.

NR PUSCH MAC scheduling.

Algoritmos abiertos y personalizables

Utilice algoritmos personalizables y editables de NR 5G como referencias para la verificación de diseños. Genere código C a partir de algoritmos de MATLAB abiertos.

Código de MATLAB abierto

Utilice conjuntos completos de operaciones de transmisor, modelo de canal y receptor que se expresan como código de MATLAB® abierto y personalizable.

Código de MATLAB abierto y personalizable.

Generación de código C y C++

Genere código fuente C o C++ para acelerar la simulación, obtener código fuente C para la implementación o utilizarlo como ejecutable independiente. 

Generación de código C/C++.

Funcionalidades más recientes

Soporte para 5G en la app Wireless WaveformGenerator

genere NR-TM y formas de onda FRC de enlace ascendente y descendente usando la app Wireless Waveform Generator

Soporte para señales DM-RS y PT-RS

señales de referencia de demodulación de modelo (DM-RS) y señales de referencia de seguimiento de fases (PT-RS) para la estimación de canales y el seguimiento de fases

Soporte para señales SRC

modele señales de referencia de sondeo (SRS) para el sondeo de canales de enlace ascendente

Soporte para canales físicos PRACH

modele el canal de acceso aleatorio físico (PRACH) utilizado para el acceso inicial al sistema

Síntesis de datos de deep learning para la estimación de canales 5G

genere datos de entrenamiento de deep learning para redes neuronales convolucionales (CNN) utilizadas en la estimación de canales 5G

Consulte las notasde la versión para saber los detalles sobre estas características y las funciones correspondientes.

Recursos adicionales para 5G Toolbox