13、低功耗无线发射与三维成像的创新技术

低功耗无线发射与三维成像的创新技术

1. 正交反向散射技术的低功耗无线发射机

1.1 链路预算与性能表现

当采用特定方法获得高达 0.9 的反射系数时,即便射频前端(RF - FE)反射及实施过程中的损失总和达到 6.0 dB,在 1 米的通信距离下,原则上仍可维持 64QAM 所需的信噪比。这表明该技术在一定条件下具备良好的通信性能。

1.2 发射机的结构与实现

  • 信号转换与解码 :6 位串行数据(基带信号)在与基带时钟同步后,通过串并转换(S2P)电路转换为并行信号。解码器依据并行信号确定射频前端(RF - FE)中对应符号需开启的开关,其中高 3 位确定 I,低 3 位确定 Q。
  • 混频与上变频 :混频器本质上是一个多路复用(MUX)电路,它根据本地信号的高低电平选择解码器的输出,将基带信号上变频至中频(IF),并输出 I<7:0> 和 Q<7:0> 用于 RF - FE 中的开关控制。
  • 本地信号生成 :本地信号由具有 10 MHz 反相器型皮尔斯拓扑的晶体振荡器分频产生。振荡器输出信号经过单端转差分转换后,输入到带有 D 触发器的分频器中,生成 0° 和 90° 的中频本地信号。

1.3 芯片布局与功耗分析

发射机芯片采用 180 nm Si CMOS 技术,面积为 1.0 mm × 0.45 mm(包括 IO),L1 和 L2 使用片外电感器。总功耗为 82 μW,其中混频器(53 μW)和晶体振荡器(21 μW

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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