11、CCK Wi-Fi 背散射通信系统:子符号级调制设计与性能评估

CCK Wi-Fi背散射子符号调制

CCK Wi-Fi 背散射通信系统:子符号级调制设计与性能评估

1. 并行传输扩展

CCK Wi-Fi 采用四个独立的并行传输,充分利用这四个相位项时,标签数据最大传输速率可达 11 Mbps。基于此并行传输特性,可进一步提出扩展方案以提升背散射通信系统性能。
- 增加相位项数量 :在 4 路并行通信系统中,背散射标签可在 16 个相位项上搭载标签数据。根据并行特性,该背散射系统的最大吞吐量可达 44 Mbps。随着通信吞吐量的提高,视频传输的质量和效率也将进一步提升,使其更易于应用于城市安全和消防等对性能要求较高的领域。
- 分布式设备解码 :除了接收器对背散射数据包的常规接收和解调时间外,解码器根据背散射数据包和预定义数据对标签数据进行解码的时间也不容忽视。随着标签数据长度的增加,单个解码器需处理更多信息,导致数据接收和解码出现显著延迟。CCK Wi-Fi 的并行传输特性允许采用分布式方案解码标签数据。对于现有的调制方法,接收器可部署四个并行解码器,每个解码器负责解码一个相位项。与使用单个解码器计算整个标签数据相比,并行方法可显著减少接收器的解码时间。

不过,新设计需要复杂的信号处理算法和硬件,实施起来可能成本高昂且复杂,需谨慎考虑。

2. 同步要求

在子符号级调制中,背散射标签起着关键作用。它需识别激励数据包,定位 Wi-Fi 数据包中有效载荷字段的起始位置,并在适当的时隙准确加载正确的相位调制。若无法实现精确同步,可能导致解码错误、数据数据包无效以及接收器无法接收等问题。
- 传统同步方法 :传统的同步方法

【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。
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