13、Sigfox与NB-IoT:低功耗广域网络技术解析

Sigfox与NB-IoT:低功耗广域网络技术解析

在物联网快速发展的今天,低功耗广域网络(LPWAN)技术扮演着至关重要的角色。Sigfox和NB-IoT作为两种典型的LPWAN技术,各自有着独特的特点和优势。下面将对这两种技术进行详细解析。

Sigfox无线电接口相关问题
1. Sigfox无线电接入网络为何不是蜂窝网络

蜂窝系统从早期开始就基于频率复用的概念。频率复用能在有限频率下实现大面积覆盖的高容量,但需要复杂的连接程序来检测和连接网络,这显著影响了手机的功耗,尤其是在移动时。

而3D - UNB系统为了尽可能简单,所有基站都监听相同的频段。设备无需检索特定区域的合适频率,移动时也无额外功耗。3D - UNB设备只需知道所在的国际电信联盟(ITU)区域,并使用3D - UNB网络选择的频率区间,就像构建了一个全球单一的小区。

2. Sigfox无线电接入网络为何没有连接程序

传统蜂窝网络的连接程序是为了让手机无论在网络何处都能立即接收来电。但在许多物联网用例中,不需要仅由核心网络触发的下行消息。因此,3D - UNB系统没有连接程序,只有隐式连接。每次设备发送上行消息时,网络就能检测到设备的位置。若请求下行消息,核心网络能选择合适的基站进行下行传输。隐式连接的好处是降低了设备的功耗和复杂度。

3. 什么是协作接收

协作接收是3D - UNB系统非蜂窝性质带来的附带好处。由于所有基站使用相同频率,基站覆盖范围有很大重叠。在蜂窝系统中,这种重叠会被尽量减少,但对3D - UNB系统有益,因为它带来了空间分集。多个基站可能同时接收到上行无线电突发。接收到的多个数据包

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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 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)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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