26、毫米波D2D通信与医疗物联网技术解析

毫米波D2D与医疗物联网解析

毫米波D2D通信与医疗物联网技术解析

在当今通信技术快速发展的时代,D2D通信、毫米波技术以及医疗物联网等领域展现出了巨大的潜力。下面将详细介绍这些技术的相关内容。

1. D2D通信在LTE - Advanced中的应用

3GPP引入了基于接近性的服务(ProSe)概念,它利用全球LTE结构支持设备间的直接通信链路,也被称为LTE直接通信。在ProSe架构中,基站在3GPP中被称为演进型节点B(eNB),它连接到演进分组核心网(EPC),可通过蜂窝通信与用户设备(UE)直接通信。同时,UE之间也能通过D2D链路直接通信,这种直接链路在信道结构上被称为侧链路。

当UE尝试与对等UE发起通信时,其ProSe应用程序会为自身和要建立通信的UE请求一个表达代码。分配代码后,UE会启动发现过程,查询目标UE的存在情况,一旦发现目标设备,就会建立直接通信链路。

2. D2D通信的技术方面
  • 同步 :同步是D2D通信的重要方面,它使UE能够选择合适的时间和频率时隙与对等方通信,实现更节能的通信。在蜂窝通信网络中,基站的周期性广播用于UE的时间和频率同步,但当UE属于不同基站或不在网络覆盖范围内时,同步会面临挑战。而在D2D通信网络中,不需要UE之间的全局同步,而是需要对等方之间的本地同步,这涉及到复杂的算法。
  • 对等发现 :用于UE快速定位附近的对等方以建立通信链路,有受限和开放两种发现技术。受限技术中,终端用户需获得设备许可才能找到它;开放技术则无需设备许可,设备在接近时会自动被发现。
  • 资源分配 <
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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