7、衰落环境下多用户系统实现分析

衰落环境下多用户系统实现分析

1. 引言

多用户检测技术理论在 20 世纪 90 年代得到发展,在大型移动网络中,当基站需要解调来自所有移动用户的信号时,其应用潜力巨大。多用户检测系统的性能主要受多址干扰影响,同时也受信道类型及其引入的损伤影响。噪声和干扰类型对不同用户传输信号的检测过程起着重要作用,选择扩频码来区分用户对系统性能和容量也非常关键。

在无线移动通信系统中,传输信号会受到多径现象影响,导致接收信号的幅度、相位和到达角波动,产生多径衰落。当存在多个反射路径且无视线分量时,小尺度衰落称为瑞利衰落;当存在主导非衰落信号分量时,小尺度衰落包络由莱斯概率密度函数描述。

以往研究对不同条件下多用户检测器的性能得出了一些结论,且之前的模拟中均将信道噪声视为加性高斯白噪声(AWGN)。本次研究将分析存在瑞利和莱斯衰落且多普勒频移叠加在 AWGN 噪声上的多用户检测系统,目标是展示不同多用户检测器(如传统检测器和最小均方误差(MMSE)同步线性检测器)在选择性衰落情况下的性能,评估多用户系统性能的标准是基于信噪比(SNR)的误码率(BER)。

2. 多用户检测系统

多用户检测系统采用不同算法在多用户干扰存在的情况下解调一个或多个数字信号,这种技术在无线通信信道中尤为必要,因为有意的非正交信号传输(如码分多址(CDMA))或非理想信道效应(如多径)会导致多个用户的接收信号彼此不正交。

多址干扰(MAI)在接收机端(无论是移动台还是基站)的影响至关重要。在 CDMA 系统中,严格的功率控制系统可防止强大用户影响较弱用户的性能。为减少近远问题或其他损伤的负面影响,可使用几种纠错码。多用户检测通过利用多址噪声的结构,可提高频谱效

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究与仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解与实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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