20、利用商用无线电实现多协议反向散射通信

利用商用无线电实现多协议反向散射通信

1. 引言

反向散射系统具有为超低功耗传感器实现无处不在的连接的卓越能力。过去十年里,反向散射通信领域的研究人员致力于探索和利用现有信号与商用无线电,有的专注于提高系统吞吐量,有的致力于提升系统的普遍性,还有的关注系统的兼容性。

一个通用的反向散射系统应满足以下要求:
- 通用性 :日常生活中有Wi - Fi、ZigBee、蓝牙、LTE、LoRa、5G等多种不同类型的信号,理想的反向散射系统应能支持广泛的不同协议,以增加系统的多功能性。
- 兼容性 :许多现有的反向散射系统使用单音作为载波,这类非生产性信号在生活中并不常见,且特定载波会显著降低频谱效率,影响传输性能。因此,理想系统应允许激励信号在传输其生产性数据的同时,作为标签数据的载波。
- 可部署性 :为便于无缝且广泛地应用,系统应具备单个人用无线电解码的能力。引入额外的硬件或固件修改会增加个人物联网传感器的成本,所以简单性和兼容性是实现广泛应用的关键因素。

然而,目前没有现有的反向散射系统能满足所有这些要求。为解决这一问题,提出了Multiscatter系统,它能以低功耗方式识别不同协议,并根据信号特性以不同方式将标签数据嵌入不同载波。在接收器端,仅使用一个接入点(AP)就能同时解码生产性数据和标签数据。但要实现这一目标,还需解决三个挑战:
1. 如何区分不同的激励数据包 :在无线通信中,信号检测和识别是数据传输的基本操作。主动设备通过高功耗组件进行信号识别,但标签受低功耗设计限制,无法使用高功耗

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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