3、基于HARQ - CC机制的协作MIMO能效提升

基于HARQ - CC机制的协作MIMO能效提升

1. 引言

多数无线网络和设备依靠电池供电,使用寿命有限。降低无线节点能耗的有效方法是采用分集技术,可通过协作通信和多输入多输出(MIMO)实现。该技术已应用于聚类和路由算法以提高能效。协作MIMO中,发射机和接收机作为虚拟天线,由协作节点构成,能延长网络寿命、减少延迟并扩大覆盖范围。不同类型MIMO场景中,协作MIMO(CMIMO)用户比单用户MIMO(SU - MIMO)和多用户MIMO(MU - MIMO)受益更多。

为减少重传和应对衰落信道,常采用混合重传技术。对于长距离重传,使用HARQ - CC和低码率可确保低功率下的低错误率;短距离重传则采用简单HARQ技术和高码率以减少计算负载和数据位处理时间。在慢衰落场景下,采用多个中继的协作MIMO中的HARQ - CC机制可解决能耗问题,它能提高能效、增加吞吐量并减少平均延迟。

2. 系统模型

协作MIMO通信网络由源节点S、中继节点R和目的节点D组成,各节点天线功率相同,采用HARQ - CC方案和MAC协议。系统参数如下表所示:
| 参数 | 值 |
| ---- | ---- |
| 带宽 | 20 MHz |
| 频率 | 2.4 GHz |
| 头部/有效载荷 | 36/2000 Bytes |
| ACK | 15 Bytes |
| RTS/CTS | 20/16 Bytes |
| 路径损耗指数 | 4 |

源节点S向中继节点R和目的节点D广播信息,中继节点将重传信息转发至目的节点。

3. 物理层与MAC层分析 </
【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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