24、超表面与可编程无线环境的探索

超表面与可编程无线环境的探索

在当今科技发展的浪潮中,超表面(HyperSurfaces)和可编程无线环境(Programmable Wireless Environments,PWEs)的研究正逐渐成为热点。它们为无线通信领域带来了新的可能性,有望解决传统无线通信中的诸多挑战。

超表面流量特性分析

在室内移动场景中,对五个表面(HSF1 - HSF5)的流量空间分布进行了研究。由于用户设备发射的窄波束以 55°角发射,用户可以通过视距(LOS)路径或 HSF4 直接被覆盖。实际上,用户设备发射的是更宽的波束,通常模拟为一束窄波束,每个波束对产生的流量有叠加作用。为了便于说明,只考虑以 55°角发射的窄波束代表的一个空间信道。

每个表面的注入速率如图所示,用户的运动从 10 秒开始,持续约 14 秒。在整个运动过程中,用户会在某些时间段失去连接,例如在 14 秒到 20 秒之间。这种连接丢失是由于模拟中假设的窄波束导致的。从图中可以看出,所有表面的注入速率都不超过 3 Mbps,但由于瓷砖的位置不同,每个表面的负载也不同。这些信息对于设计拥塞控制算法和放置瓷砖非常有用。

表面 注入速率特点
HSF1 在特定时间范围内注入速率变化情况
HSF2 注入速率受时间和位置影响的表现
HSF3
【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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