79、60GHz通信系统干扰缓解与非线性谐波振动系统耦合分析

60GHz通信系统干扰缓解与非线性谐波振动系统耦合分析

60GHz通信系统干扰缓解

在60GHz通信系统中,干扰缓解是一个重要的研究课题。传统算法在处理多SINR阈值的复杂场景时,性能往往不尽如人意。

  1. 系统模型
    • 考虑一个典型的密集办公室环境,包含9个相邻的小隔间。每个隔间内有两个随机放置的设备形成一条链路,所有9个隔间在同一信道上运行,以模拟最坏情况。
    • 天线建模:采用具有心形辐射方向图的实际贴片天线,而不是理想的各向同性辐射方向图。假设网络中的所有设备使用IEEE 802.15.3码本的智能天线阵列,路径损耗采用相关文献的定义。
  2. PUTPC定义

    • MCS与SINR阈值 :不同的调制与编码策略(MCS)对应不同的SINR阈值和数据速率,具体如下表所示:
      | MCS模式 | 调制方式 | 编码速率 | SINR阈值 | 数据速率 |
      | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
      | MCS1 | QPSK | 1/2 | 5.5dB | 0.952Gbps |
      | MCS2 | QPSK | 2/3 | 13dB | 1.904Gbps |
      | MCS3 | 16QAM | 2/3 | 18dB | 3.807Gbps |
    • 好吞吐量函数 :结合分段函数的思想,将其融入效用函数中,
深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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