14、通信系统中的信号处理与能耗管理技术解析

通信系统中的信号处理与能耗管理技术解析

1. SC - FDMA信号的PAPR及相关处理方法

1.1 SC - FDMA信号的PAPR

SC - FDMA可视为离散傅里叶变换(DFT)扩展的正交频分多址(OFDMA)。在进行OFDMA调制之前,时域数据符号通过DFT转换到频域。其发射机的工作流程如下:
1. 将调制符号分组,每组包含N个符号。
2. 通过N点DFT将每个时域数据块转换为频域数据块。
3. 将N点DFT的每个输出映射到M个正交子载波之一。
4. 通过M点IDFT将子载波映射输出转换为复时域信号$x_m$。

PAPR(峰均功率比)的计算公式为:
$PAPR = \frac{\max_{m = 0,1,\cdots,M - 1}|x_m|^2}{\frac{1}{M}\sum_{m = 0}^{M - 1}|x_m|^2}$

1.2 音调预留法(Tone Reservation Method)

音调预留法是通过在时域数据信号中添加时域PAPR降低信号来降低其峰值。发射机和接收机约定预留一小部分音调用于生成PAPR降低信号,这些预留音调不用于数据传输。使用该方法时,新的时域向量$x$可表示为:
$x = x + c = IDFT(X + C)$
其中,$c$是频域PAPR降低向量$C$对应的时域PAPR降低向量,$x$是频域数据向量$X$对应的时域数据向量,且$X$和$C$必须位于不相交的频域子空间。该方法无需任何边信息和接收机操作。

1.3 基于TR方法的原始方法

基于TR方法的原始方法使用一个预留子载波生成时

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值