12、软件定义无线电在无线网状网络中的应用

软件定义无线电在无线网状网络中的应用

1. 信号生成与测量

在无线通信实验中,首先会生成一个给定中心频率 $f_i$ 的正弦信号。使用数字示波器测量 SBX 输出频谱功率中的所有重要峰值。对于带宽的测量,SBX 板的中心频率 $f_i$ 以 50 MHz 为步长变化,USRP B210 则以 100 MHz 为步长变化。

正弦信号的输出功率由两个参数调节:
- DAC 值 :这是一种软件放大,可在 0 到 1 之间连续变化。
- UHD 增益(UHDG) :取整数值,且依赖于 SDR 板的规格。对于 SBX 子板,UHDG 允许在 0 到 20 之间变化;对于 USRP B210,UHDG 的取值范围是 [0, 89]。

2. 测量结果分析

2.1 USRP 子板放大器的意外表现

与宣传的性能相比,USRP 子板的放大器表现出意外的行为。对于 SBX 子板,覆盖的带宽大小与公布的规格相匹配,但在通带内,增益随着频率的增加而显著下降。

这些测量结果是在软件放大器 DAC 值设置为 1 的情况下,使用四块不同的板并施加三种不同水平的 UHDG(0、10 和 20 dB)获得的。此外,对生成信号载波的总谐波失真(THD)分析发现,增加信号的输出功率会导致在不需要的高次谐波上产生重要的功率发射。因此,虽然 UHD 增益是一个有价值且易于修改的参数,但增加时需要谨慎。

2.2 不同 UHDG 下的带宽表现

通过增加 UHDG 参数(取值为 40、60、70、80 和 89 dB)测量不

【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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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