惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
Recorded Future
Recorded Future
Recent Announcements
Recent Announcements
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
The Register - Security
The Register - Security
N
Netflix TechBlog - Medium
GbyAI
GbyAI
E
Exploit-DB.com RSS Feed
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
L
LangChain Blog
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
CTFtime.org: upcoming CTF events
CTFtime.org: upcoming CTF events
Vercel News
Vercel News
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
IT之家
IT之家
罗磊的独立博客
M
MIT News - Artificial intelligence
P
Proofpoint News Feed
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
N
News and Events Feed by Topic
O
OpenAI News
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
cs.CV updates on arXiv.org
cs.CV updates on arXiv.org
H
Hacker News: Front Page
Google DeepMind News
Google DeepMind News
F
Fortinet All Blogs
Forbes - Security
Forbes - Security
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
Hacker News - Newest:
Hacker News - Newest: "LLM"
量子位
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
D
Darknet – Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security
C
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency CISA
G
GRAHAM CLULEY
V
Vulnerabilities – Threatpost
cs.CL updates on arXiv.org
cs.CL updates on arXiv.org
B
Blog
V
V2EX
T
Tor Project blog
W
WeLiveSecurity
S
Security Archives - TechRepublic
I
Intezer
N
News and Events Feed by Topic
Y
Y Combinator Blog
Project Zero
Project Zero
I
InfoQ
Recent Commits to openclaw:main
Recent Commits to openclaw:main

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Как работает передача данных в радиоэфире: прогоняем картинки с котиками через ресурсную сетку
Иван Щербина · 2026-06-16 · via Все публикации подряд на Хабре

Как работает передача данных в радиоэфире: прогоняем картинки с котиками через ресурсную сетку

Средний

10 мин

21

Пространство вокруг нас заполнено радиоволнами: телефоны, роутеры и тысячи других устройств непрерывно обмениваются данными по воздуху. Каждый раз, когда телефон получает сообщение, загружает видео или картинку, где-то рядом базовая станция раскладывает поток бит по времени и частотам, превращая данные в радиосигнал. 

Меня зовут Иван Щербина, я старший инженер-программист в YADRO. Спецификации LTE и 5G обычно написаны «для своих». Чтобы разобраться в них, приходится глубоко погружаться в физику, математику и обработку сигналов. Но мир телекома слишком красив, чтобы прятать его за этой сложностью. В этой статье попробуем шаг за шагом разобраться, как современные сети превращают данные в радиосигнал и передают их через пространство и время.

Базовые принципы передачи данных, или как данные путешествуют по радиоэфир

Любая беспроводная связь начинается с такой идеи: одно устройство пытается что-то сообщить другому через радиоэфир. В мобильной сети роль «говорящего» обычно выполняет базовая станция (БС). Она непрерывно передает в пространство управляющую информацию, синхросигналы и пользовательские данные для тысяч устройств вокруг.

Чтобы понять, как данные доходят до базовой станции, сначала нужно разобраться с главным элементом всей системы — gNB (Next Generation Node B). 

Упрощенная схема передачи данных gNb + UE (без дополнительных сервисов)

Упрощенная схема передачи данных gNb + UE (без дополнительных сервисов)

gNB на схеме — это базовая станция 5G NR. Она передает данные в радиоэфир и координирует работу устройств внутри соты. На другой стороне находится пользовательское устройство — UE (user equipment). Это может быть телефон, модем, датчик, камера или любое другое устройство, подключающееся к сети.

С точки зрения программной архитектуры внутри базовой станции существует несколько уровней обработки данных. Их можно представить как конвейер, где информация последовательно проходит через набор строго определенных этапов. Внутри стандарта существует большое количество каналов разных уровней. На схеме показана полная картина, но дальше для простоты будем говорить только о нескольких главных физических каналах.

Соответствие логических, транспортных и физических каналов

Соответствие логических, транспортных и физических каналов

Физический уровень (PHY) передает не только пользовательские данные. Ему нужно помочь устройству найти сеть, синхронизироваться с базовой станцией, получить управляющую информацию и понять, в каких временных и частотных позициях передаются нужные данные. Поэтому в эфире одновременно существуют разные типы физических каналов:

  • PBCH (broadcast channel) — широковещательный канал, через который UE получает базовую информацию о соте после первичной синхронизации с сигналом базовой станции.

  • PDCCH (physical downlink control channel) — канал управления. Через него UE получает информацию, где именно в эфире искать предназначенные ему данные и как их правильно декодировать.

  • PDSCH (physical downlink shared channel) — пользовательские данные: сообщения, видео, картинки с котиками и остальное полезное содержимое.

За пределами gNB находится множество компонентов сети: серверы, транспортная инфраструктура и системы обработки данных. На схеме все это скрыто внутри «облачка», потому что в рамках текущего разговора нас интересует только происходящее на базовой станции и то, как данные превращаются в сигнал.

Путь данных до радиоэфира

Прежде чем разбираться, как устройство ищет информацию в эфире, нужно понять, как обычное сообщение превращается в радиосигнал. Представим простую ситуацию, где жена пишет мужу в мессенджере: «Купи хлеба!». Прежде чем попасть в радиоэфир, данные проходят через серверы, стек протоколов и внутренние уровни обработки базовой станции. На физическом уровне они уже представлены как поток бит, который нужно передать устройству.

На верхних уровнях системы сообщение еще никак не связано с физическим сигналом. Текст, картинка или видео сначала существуют как содержимое приложения: их нужно закодировать, упаковать и подготовить к отправке. Упрощенно этот этап можно отнести к уровням Application и Presentation.

Затем начинается сетевая часть маршрута. Транспортный и сетевой уровни (Transport и Network layers) разбивают информацию на сегменты и пакеты, чтобы ее можно было провести через разные узлы: серверы, маршрутизаторы и, в конце концов, базовую станцию. Для нас сейчас важен не весь сетевой стек, а момент, когда поток данных уже добрался до базовой станции и начинает превращаться в радиосигнал.

Ниже показана сильно упрощенная схема этого процесса. Реальные реализации базовых станций гораздо сложнее и могут отличаться у разных производителей, но для понимания общей логики такой детализации будет достаточно.

Когда поток информации попадает в gNB на уровне RLC, он дополнительно разбивается и подготавливается для передачи по радиоканалу.

Следующий этап — планировщик передачи внутри базовой станции. Он решает, какие устройства и в какой момент времени получат доступ к радиоэфиру. В реализации БС этот функционал обычно относят к MAC-уровню. 

Внутри базовой станции этот компонент часто называют scheduler или MAC-PS. Это одна из главных частей базовой станции, которая отвечает за:

  • распределение радиоресурсов между устройствами,

  • определение, когда и какие данные попадут в эфир,

  • планирование передачи данных от устройства обратно к базовой станции.

Результат работы MAC-PS — набор транспортных блоков (Transport Block). Можно считать transport block «единицей полезной нагрузки», которая целиком проходит через цепочку обработки физического уровня (кодирование, перемежение, модуляцию и отображение в радиоресурсы), после чего превращается в радиосигнал.

Превратить набор бит в сигнал, который можно надежно передать через шумный и нестабильный радиоэфир, — отдельная и сложная задача. Просто отправить данные в антенну недостаточно: сигнал должен пережить помехи, многолучевое распространение, затухание и при этом остаться понятным для приемника. Этим и занимается PHY-уровень.

Обработка на PHY

Конвейер PHY — набор математических операций над битами, которые нужны для надежной передачи данных и их корректного восстановления на приемной стороне, независимо от того, принимает ли сигнал пользовательское устройство (UE) или БС. Подробно эти блоки описаны в стандартах 3GPP (TS 38.211, 38.212), но это огромная тема для отдельной статьи. Для общего понимания коротко разберем каждый.

CRC (Circular Redundancy Check). На первом этапе добавляются контрольные биты, позволяющие проверить корректность декодирования. Если данные восстановлены с ошибкой, приемник сообщает о ней, после чего инициируется повторная передача HARQ.

Последовательность преобразований данных на физическом уровне

Последовательность преобразований данных на физическом уровне

Coding. Для повышения надежности к данным добавляется избыточность с помощью кодирования (LDPC или Polar). Это позволяет восстановить исходные биты даже при частичных искажениях. В NR используются:

  • Polar-коды — для небольших сообщений, например данные канала PDCCH. 

  • LDPC-коды — для больших блоков данных, обычно пользовательского трафика, тех самых картинок с котиками.

Rate Matching. У блока две цели: привести количество закодированных бит к объему, который реально можно передать в текущем радиоресурсе, а также сформировать разные версии информационной избыточности (redundancy versions) для процесса HARQ. 

Здесь появляется важная идея из теории связи — теорема Шеннона. Она связывает пропускную способность канала с шириной полосы и отношением сигнал/шум (SNR). Полоса уже ограничена выделенным радиоресурсом, а качество сигнала определяется условиями радиоэфира: расстоянием до базовой станции, помехами, затуханием и множеством других факторов. Поэтому системе остается подбирать скорость кодирования и объем избыточности так, чтобы передать максимально возможное количество данных, но при этом сохранить возможность их корректного восстановления на приемной стороне.

Scrambling. Закодированные биты побитово комбинируются (XOR) с псевдослучайной последовательностью, зависящей от идентификатора устройства или соты. Это делает сигнал «уникальным»: после дескремблирования полезный сигнал восстанавливается, а интерференция превращается в шум, что позволяет декодеру эффективно ее подавлять.

Modulation. На этом этапе биты преобразуются в комплексные символы. Последние кодируют информацию в амплитуде и фазе несущей, что позволяет передавать данные через радиоканал. В LTE/NR используются схемы модуляции QPSK или QAM. От выбранной схемы зависит количество бит, передаваемых одним символом (спектральная эффективность). С увеличением порядка модуляции растет пропускная способность, но одновременно повышаются требования к качеству радиоканала (SNR).

С точки зрения UE используется тот же конвейер, но в обратном порядке: сначала происходит демодуляция и декодирование, а проверка CRC выполняется в конце.

Несмотря на большое количество этапов, вся PHY-цепочка решает довольно простую задачу: передать как можно больше данных через шумный и ограниченный радиоканал так, чтобы принимающая сторона смогла корректно их восстановить.

Одни блоки повышают устойчивость к ошибкам, другие помогают эффективнее использовать доступные радиоресурсы, а третьи адаптируют передачу под текущее качество сигнала.

Пространство внутри радиоэфира

Теперь, когда у нас есть символы нужно определиться, где где именно передавать. Вся передача происходит на определенных частотах. Вокруг нас одновременно существует огромное количество сигналов. Чтобы они не мешали друг другу, спектр строго структурируют.

Для этого вводится понятие ресурсной сетки (resource grid). Ее можно представить как таблицу:

  • по вертикали — частота,

  • по горизонтали — время.

Минимальный элемент этой сетки — resource element (RE). Это комплексное число, полученное на этапе PHY, привязанное к конкретному времени и частоте.

Весь доступный спектр делится на диапазоны. Их параметры определяются стандартом 3GPP, например в TS 38.104, а распределение между операторами выполняется государством, в России этим занимается Государственная комиссия по радиочастотам. В итоге у базовой станции есть четкое ограничение, в каком диапазоне частот ей разрешено передавать сигнал.

Разделенная «колбаска»-спектр

Разделенная «колбаска»-спектр

В стандартах определены несколько ширин пропускающей полосы. Для LTE — 1.4/5/10/15/20 МГц. Для NR зависит от диапазона частот. Если частота до 6 ГГц, то ширина полос варьируется от 5 до 100 МГц, для миллиметровых волн 24 ГГц (FR2) может достигать 400 МГц. Центр этой полосы называется несущей частотой.

Если передавать сигнал только на одной частоте, мы можем передавать очень ограниченный объем данных. Поэтому полоса разбивается на множество ортогональных поднесущих (subcarriers) — частот, расположенных рядом друг с другом с фиксированным шагом. Данный подход называется ортогональным мультиплексированием с разделением по частоте — OFDM

Определение ортогональности

Под ортогональностью понимается такое расположение поднесущих, при котором они не мешают друг другу, несмотря на очень близкое расположение по частоте. Интуитивно это можно представить так: максимумы одной поднесущей попадают в нули соседних.

Если говорить чуть строже, ортогональность означает, что за время одного OFDM-символа интеграл от произведения двух разных поднесущих равен нулю:

Где a0 и  a1 — это QAM-символы, или полезная информация, передаваемая на поднесущей. А  f0 — частота первой поднесущей. Благодаря этому приемник может выделять нужную поднесущую, а вклад остальных взаимно компенсируется. Именно на этом принципе и строится OFDM.

Каждая такая поднесущая несет свой поток символов, и вместе они позволяют передавать данные параллельно. Так формируется «частотная» часть ресурсной сетки — «столбец». 

Для примера возьмем пропускную полосу 100 МГц и поднесущие на 30 КГц. Математически это 100 МГц / 0.03 МГц = 3333 поднесущих. Но дополнительно вводят защитные полосы, чтобы не было помех на краях между диапазонами, поэтому сверху и снизу количество поднесущих «срезается». И в итоге остается 3276 поднесущих. Точные цифры можно найти в таблицах стандарта TS 38.104.

Как в NR устроено время

Мы разобрали частоту, теперь добавим вторую ось — время. Столбец, описанный выше, называется OFDM-символ — набор значений по всем поднесущим в фиксированный момент времени. Он излучается определенное время, потом система начинает передавать следующий.

Как и частотная область, время в NR тоже разбито на несколько уровней. Четырнадцать OFDM-символов формируют один слот. Несколько слотов образуют субкадр длительностью 1 мс, а десять субкадров объединяются в кадр длительностью 10 мс.

Количество слотов внутри субкадра определяется нумерологией μ (mu) и рассчитывается как 2μ. Чем выше нумерология, тем короче слот и быстрее отклик системы.

В итоге получается «матрешка»: кадр → субкадр → слот → OFDM-символ.

 NR. Источник

NR. Источник

В примере выше это первая нумерология и, соответственно, 21 = 2 слота. В этом случае внутри каждого субкадра располагаются два слота, а значит, за тот же интервал времени передается уже 28 OFDM-символов.

Сказки древних времен

В LTE временная структура была значительно проще и жестко фиксирована. Четырнадцать OFDM-символов образовывали субкадр длительностью 1 мс, а каждый субкадр всегда делился на два слота.

Такой подход хорошо решал задачу передачи максимального количества данных, но ограничивал гибкость настройки и минимальную задержку передачи данных. Ко времени разработки NR стало понятно, что подход LTE не единственно возможный, и от сети иногда требуется не только максимальная скорость передачи, но и другие сценарии. Для беспилотного транспорта, промышленной автоматизации или удаленных операций важна минимальная задержка. А для IoT — энергоэффективность передачи, чтобы батарейка дольше жила.

Поэтому в NR появилась нумерология — механизм, позволяющий изменять расстояние между поднесущими и длительность слотов под разные сценарии работы сети.

Телеграфируем!

Соединив пространство и время, получается ресурсная сетка, которая в ПО для базовых станций обычно представляется в виде таблицы. Чтобы перейти к классическому представлению сигнала во временной области исходя из того, что мы формируем OFDM-сигнал, мы можем применить посимвольное обратное преобразование Фурье.

Давайте представим, что у нас есть базовая станция, которую настроили на работу в первой нумерологии и всю полосу в 100 МГц отдали одному пользователю. Еще у пользовательского устройства хорошие радиоусловия: он стоит в поле, где нет преград, видит станцию и облучается (обязательно в шапочке из фольги!), поэтому мы можем применить QAM1024 (10 бит на один элемент).

В 100 МГц помещается 3276 элементов в одном символе. Тогда передача одной картинки с арктическими корабликами размером 1 Мб будет занимать примерно 12 мс.

SlotThrougput = BitPerElement * ElementsInSymbol *  SymbolsInSlot = 10*3276 *14 = 458 640TransmitBits = 1 Mb = 1024*1024 *8 = 8 388 608TransmitTime = ceil( (TransmitBits / SlotThrougput)*SlotDuration ) = (18,29*0,5) = 9,15 ms

Ниже ресурсная сетка, заполненная полностью одним «магическим» каналом. Чтобы не усложнять, биты изображения разбились на равные части, чтобы уместиться в один символ. Напомню, что внутри комплексные числа.

Далее каждый символ последовательно надо передать волной. Данная математика происходит на радиоюните и включает в себя обратное преобразование Фурье, формирование сигнала из комплексных чисел, полученных после Фурье, и DPD.

В целом, мы молодцы — телеграфировали!

Вместо заключения

Чтобы было веселее, я написал небольшую Python-поделку, в которую можно добавить картинку и посмотреть, как она будет разложена. В программе много упрощений: биты берутся из изображения напрямую и бьются на блоки (в них нет множества важных заголовков, передача не распланирована), нет полноценной PHY-цепочки. Но это сделано намеренно, чтобы показать базис передачи данных на физическом уровне. 

С точки зрения передачи в реальной жизни появятся нюансы: пользователю выделят только небольшую часть полосы и времени, и часть элементов будут сервисными. Для корректной и эффективной передачи будет использовано множество дополнительных ухищрений вроде слоев, MIMO, агрегации поднесущих, но они надстраиваются над базовой концепцией OFDM.

И напоследок, телефон ведь не знает абсолютно ничего о слотах, времени и частотах, на которых необходимо искать свои данные. Он знает, что где-то может быть частота и где-то есть базовая станция, которая может вещать. И первый шаг —  найти эту самую станцию, потом подключиться. Но это совершенно другая история про SSB, MIB, SIB0 и множество других увлекательных аббревиатур.

Дополнительные источники

Если упрощений было мало и хочется окунуться глубже, то можно заглянуть в эти материалы: