2、无线通信频谱资源分配研究综述

无线通信频谱资源分配研究综述

1. 载波聚合类型

载波聚合(CA)有两种主要类型:
- 带内非连续载波聚合 :组合的载波处于同一频段,但在频率上不相邻。由于频段高度分割,这种类型更符合实际情况。若载波处于同一频段,其硬件实现可通过单个射频链简单完成。
- 带间非连续载波聚合 :两个载波处于不同频段。由于实际中单个射频链在特定频段存在限制,这种类型的用户硬件实现最为复杂。

2. 频谱共享资源分配的前期研究

在利用稀缺无线电频谱的资源分配优化领域,已有多项研究。效用函数被广泛用于不同资源分配问题的建模,最大 - 最小公平性和比例公平性常被用于制定分配策略,因为它们能实现最优或高效的解决方案。

部分研究使用严格凹的效用函数表示用户的弹性流量,并提出分布式算法来解释通信网络的拥塞控制,但这些研究仅关注弹性流量,未考虑具有非凹效用函数的实时应用。

有观点认为,应公平共享代表用户应用性能的效用函数,而非带宽。通过资源分配实现效用比例公平性,可最大化用户满意度。若采用最大 - 最小带宽分配实现带宽比例公平性,运行延迟容忍应用的用户将比运行实时应用的用户获得更大效用,因为实时应用需要最小编码速率,若未达到则效用为零。

Kelly提出的比例公平性框架不能保证每个用户应用的最小QoS。为解决此问题,引入了使用效用比例公平性策略的资源分配算法,该方法更适合,因为它考虑了实时应用的非弹性特性,在分配资源时给予实时应用优先于延迟容忍应用的优先级,并保证没有用户被分配零速率。

此前一些研究提出了在移动用户间优化分配单载波资源的算法

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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