小日子

想来两个多月没写博客了,忙过了论文和英语考试,整个人也似乎放松下来,这个星期每天窝在宿舍里刷剧,实在是惭愧。真心很佩服J和X,每天早出晚归,一直很忙碌,清楚地知道自己想要什么。一闲下来就容易胡思乱想,走了这么远,千万不要忘了最初的目标。要知道,生于忧患而死于安乐。
最近和老师交流,发现写论文走进了一个死胡同。脱离了实际问题去搞科研是没有意义的。我之前在做客流预测,一直想着用一个别人没有用过的预测模型,想着怎么提高预测精度,却忽略了问题的本质。如果说拿其他的时间序列输入模型,也可以得到一个预测数值。那么这个方法的优越性和创新性体现在哪里?科研的实质是定义问题、分析问题和解决问题,其关键在于明晰概念、对问题作出分析和解释。

内容概要:该论文探讨了一种基于粒子群优化(PSO)的STAR-RIS辅助NOMA无线通信网络优化方法。STAR-RIS作为一种新型可重构智能表面,能同时反射和传输信号,与传统仅能反射的RIS不同。结合NOMA技术,STAR-RIS可以提升覆盖范围、用户容量和频谱效率。针对STAR-RIS元素众多导致获取完整信道状态信息(CSI)开销大的问题,作者提出一种在不依赖完整CSI的情况下,联合优化功率分配、基站波束成形以及STAR-RIS的传输和反射波束成形向量的方法,以最大化总可实现速率并确保每个用户的最低速率要求。仿真结果显示,该方案优于STAR-RIS辅助的OMA系统。 适合人群:具备一定无线通信理论基础、对智能反射面技术和非正交多址接入技术感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①适用于希望深入了解STAR-RIS与NOMA结合的研究者;②为解决无线通信中频谱资源紧张、提高系统性能提供新的思路和技术手段;③帮助理解PSO算法在无线通信优化问题中的应用。 其他说明:文中提供了详细的Python代码实现,涵盖系统参数设置、信道建模、速率计算、目标函数定义、约束条件设定、主优化函数设计及结果可视化等环节,便于读者理解和复现实验结果。此外,文章还对比了PSO与其他优化算法(如DDPG)的区别,强调了PSO在不需要显式CSI估计方面的优势。
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