25、NOMA在卫星网络应用研究及Luhn算法芯片设计

NOMA卫星网络与Luhn算法芯片设计
最新推荐文章于 2025-10-05 13:00:01 发布
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分类专栏： 智能系统前沿探秘 文章标签： NOMA 卫星网络 功率分配
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NOMA在卫星网络应用研究及Luhn算法芯片设计

一、NOMA在卫星网络应用研究
  1. 相关算法及成果
    • 功率分配与接入控制算法
      |论文|设计研究内容|技术细节|成果|
      |----|----|----|----|
      |[36]|为基于NOMA的多波束卫星系统（MBSS）开发功率分配（PA）和接入控制（AC）算法|设计了组合的PA和AC算法（NOMA - algo1）以最大化系统用户数量|NOMA - algo1的性能优于OMA - OFDMA、动态交换、静态交换等现有算法|
      |[37]|为基于NOMA的集成2卫星系统设计PA算法|设计了单PA算法（NOMA - PSO）以最大化系统总速率|NOMA - PSO的性能优于OMA和NOMA - uniform等算法|
      |[38]|提出基于NOMA的不规则重复时隙ALOHA（IRSA）方案用于卫星网络|设计的NOMA - IRSA与常见的OMA - IRSAs不同|NOMA - IRSA的性能优于一些OMA - IRSAs|
    • 预编码算法
      |论文|设计研究内容|技术细节|成果|
      |----|----|----|----|
      |[39]|为采用NOMA和波束成形技术的MBSS设计预编码算法|设计预编码算法（overlay - coding - BF）以最大化系统频谱效率|overlay - coding - BF的性能优于FR4 - BF、FR2 - BF等算法|
      |[40]|为采用NOMA和波束成形技术的MBSS设计预编码算
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NOMA系统中用户分组及功率分配方案研究_肖杰_noma_NOMA功率分配_NOMA功率_NOMA用户分组_粒子群算法_
10-02
总的来说，NOMA技术及其用户分组和功率分配策略是5G及未来无线通信网络的重要研究方向。通过有效的用户分组和功率分配，NOMA有望在有限的频谱资源下服务更多用户，实现更高效的数据传输，并为大规模物联网、车联网等...
25、5G卫星网络中NOMA应用研究与Luhn算法在信用卡验证中的应用
qsc9012345的博客
06-04 34
本博文探讨了5G卫星网络中NOMA应用的研究现状与未来发展方向，以及Luhn算法在信用卡验证中的应用与拓展。针对NOMA技术，文章分析了其在系统性能和算法设计方面的研究进展，总结了当前研究的局限性，并提出了多个开放研究方向，包括多用户场景下的算法优化、考虑信道损伤和不完美CSI的鲁棒性设计、毫米波频谱的应用探索等。关于Luhn算法，文章介绍了其原理和在信用卡验证中的核心作用，讨论了当前信用卡安全和欺诈检测的研究现状，并提出了Luhn算法与其他安全技术融合、实时监测预警系统建立以及跨行业应用拓展的前景。最后，
24、5G 多波束卫星系统中 NOMA 应用研究综述及量子点细胞自动机技术进展
qsc9012345的博客
06-03 45
本博文综述了5G多波束卫星系统中非正交多址接入（NOMA）技术的应用研究进展，并介绍了量子点细胞自动机（QCA）技术的发展与潜力。文章分析了NOMA技术在卫星网络中的系统性能研究、功率分配设计和预编码设计的关键成果，同时探讨了QCA技术在纳米级电路设计中的优势及其应用前景。通过总结NOMA和QCA技术的研究现状，文章指出了当前面临的挑战，并展望了未来可能的研究方向和技术融合趋势。
24、5G 多波束卫星系统中 NOMA 应用研究综述及量子点元胞自动机技术探索
a2b3c4d5e的博客
08-10 19
本文综述了非正交多址接入（NOMA）技术在5G多波束卫星系统中的应用研究进展，涵盖系统分析、功率分配与预编码设计等方面，并探讨了量子点元胞自动机（QCA）技术在纳米级数字电路设计中的潜力。文章总结了NOMA相较于传统OMA的技术优势与挑战，展示了QCA在XOR门、比较器及奇偶校验电路中的高效实现，并提出了未来将两者结合以推动下一代通信系统发展的可能性。
非正交多址（NOMA）技术及应用场景简要介绍
YUANQIANG2024的博客
07-11 1602
摘要： 非正交多址（NOMA）是5G及未来通信的关键技术，通过允许用户在相同时频资源上非正交传输，利用功率域或码域复用提升系统容量。功率域NOMA基于信道条件分配不同功率，接收端采用串行干扰消除（SIC）分离信号；码域NOMA则依靠非正交码字设计实现更高用户过载。NOMA的优势包括更高的频谱效率、连接密度和公平性，尤其适用于大规模物联网、密集用户区域及低延迟场景。尽管面临接收机复杂度高、标准化不足等挑战，NOMA仍是5G演进和6G研究的重要方向，具有广阔的应用前景。
57、5G与云计算：NOMA协作通信及负载均衡算法解析
stem5的博客
09-28 41
本文深入探讨了5G网络中的NOMA协作通信与云计算中的负载均衡技术。在5G方面，分析了协作中继、功率分配及当前研究空白，如高可靠性多播、用户公平性和毫米波应用；在云计算方面，综述了云服务模型、负载均衡类型、挑战及现有算法如自适应萤火虫和生物启发式方法。文章进一步揭示了二者在资源协同优化方面的潜在融合，并提出了未来研究方向，包括绿色节能算法、异构数据处理与跨云负载均衡，展望了5G与云计算协同发展的前景。
25、射频能量收集NOMA异构移动边缘计算网络中的保密卸载研究
postgres8guard的博客
07-11 36
本研究针对存在被动窃听者的下行链路射频能量收集（RF EH）非正交多址（NOMA）异构移动边缘计算（Het-MEC）网络，提出了基于NOMA的能量-保密4阶段卸载协议（NOLES），以满足系统在延迟时间、能量和安全方面的需求。通过推导安全成功计算概率（SSCP）的精确闭式表达式，并分析关键参数对系统性能的影响，为实际应用提供了优化策略。研究结果表明，合理调整时间切换比、功率分配系数等参数可以有效提高系统性能，同时增加无线电站发射功率和带宽也有助于提升安全性与效率。
NOMA与OMA的对比研究：理论基础与应用展望
weixin_36289742的博客
07-24 910
用户公平性是无线通信系统设计中的一个关键指标，其目标是为所有用户提供相对均衡的通信质量体验。在NOMA系统中，由于功率分配的灵活性，系统的用户公平性处理比OMA更复杂。NOMA需要确保在提升整体网络性能的同时，不会牺牲单个用户的性能。用户公平性的实现不仅关乎系统效率，也涉及到用户的满意度和运营商的服务质量评价。用户公平性不佳可能导致部分用户体验差，影响业务的持续性和市场的竞争力。
【毕业设计选题】算法类毕业设计热门选题推荐 最新版
Hai_Lang_IT的博客
11-28 2274
算法类毕业设计热门选题合集涵盖了深度学习、机器学习、算法、人工智能、大数据、信息安全、推荐系统、目标检测等多个热门领域。对于计算机专业、软件工程专业、人工智能专业、大数据专业的毕业生而言，选择一个合适的毕业设计选题至关重要。在这个毕业设计选题合集中，我们精心收集了各种有趣且具有挑战性的选题，旨在帮助学生们在毕业设计中展现他们的技术实力和创新能力。不论是对于对深度学习技术感兴趣的同学，还是希望探索机器学习、算法或人工智能的领域的同学，本合集都能为您提供丰富的选题资源和灵感。
24、5G网络中基于生物启发算法的认知无线电设计与仿真
e3f4g5的博客
10-05 30
本文探讨了在5G网络中结合认知无线电与生物启发的遗传算法进行资源优化的设计与仿真。针对5G多场景需求和频谱资源紧张的问题，提出基于遗传算法的认知无线电优化框架，涵盖频谱感知、共享与切换机制，并通过系统建模与多目标优化实现频谱效率、能源效率和吞吐量的平衡。仿真实验验证了该方法在不同用户场景下的有效性，结果表明该方案能显著提升资源利用率并减少干扰，为未来智能无线网络提供了可行的技术路径。
5G卫星网络中NOMA应用研究与Luhn算法在信用卡验证中的应用
### 5G卫星网络中NOMA应用研究与Luhn算法在信用卡验证中的应用 在当今科技飞速发展的时代，5G卫星网络和信用卡验证技术都备受关注。下面将为大家详细介绍NOMA在5G卫星网络中的应用研究情况，以及Luhn算法在信用卡...
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
11-24
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
11-24
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
Lua中loadstring应用[源码]
最新发布
11-24
本文介绍了在Lua编程中使用loadstring函数解析字符串公式的方法，特别是在游戏开发中的应用。通过示例代码展示了如何解析包含动态变量的字符串，如属性键、操作符和技能等级等，并动态计算其值。文章详细说明了如何利用loadstring将字符串转换为可执行的Lua代码，并处理复杂的公式解析，如计算buff持续时间和属性加成。这对于需要动态处理游戏内文本和公式的开发者具有实用价值。
VINS-Fusion部署流程[项目源码]
11-24
本文详细介绍了VINS-Fusion的部署及启动流程。首先，系统需要安装Ubuntu16.04以上版本并配置ROS环境，同时安装OpenCV、Glog、Ceres等依赖库。其次，编译功能包并进行多线程编译。启动阶段需获取IMU数据和图像信息，通过模拟器启动VINS-Fusion并查看Rviz可视化效果。标定部分包括相机内参和外参的配置，以及回环检测的优化。最后，文章简要提及实机启动的步骤，包括飞控和相机驱动的安装，以及通过脚本启动VINS-Fusion的流程。
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