1、多址通信技术与认知无线电MAC协议解析

多址通信技术与认知无线电MAC协议解析

1. 多址通信技术发展概述

多址通信技术的发展历程可谓源远流长。1961年,Claude Shannon在其开创性论文《Two - way Communication Channels》中奠定了“多用户信息理论”的基础。随后在1970年,Norman Abramson发表了《The Aloha System - Another Alternative for Computer Communications》,引入了使用共享公共信道的多址接入概念。

在接下来的40年里,多址通信领域迎来了蓬勃发展。20世纪80 - 90年代,多址技术与无线网络同步演进。像码分多址(CDMA)和正交频分多址(OFDMA)等新技术应运而生,它们不仅提高了频谱效率和无线电资源分配的灵活性,还具备抗多径和抗干扰的特性。进入21世纪的头十年,基于先进无线传输方法和分集概念的多址技术,如多载波码分多址(MC - CDMA)、多输入多输出正交频分多址(MIMO - OFDMA)和单载波频分多址(SC - FDMA)等,让多址通信再次焕发生机。

现代多址通信面临着诸多挑战,不再局限于过去的物理层设计。媒体接入控制(MAC)技术在管理无线电资源方面发挥着关键作用。软件无线电和认知无线电的发展也为频谱管理带来了显著进步。传统基于“锁定”和“独占”频谱资源预留策略的多址管理模式,正受到认知无线电的挑战,因为认知无线电能够感知频谱活动并机会性地占用空闲频谱部分。

2. 会议相关情况

有一场关于多址通信的国际研讨会,收到了超过40份投稿。经过严格评审,21篇高质量论文被选中在研讨会上展示。投稿至少经过了技术程序委员会成员和/或外部评审人员的三

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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