50、不同组合下误码率性能对比及无线传感器网络能耗分析

不同组合下误码率性能对比及无线传感器网络能耗分析

1. 通信系统中的调制与编码技术

在通信系统中,为了提高性能,如误码率(BER)、频谱效率和数据速率等,人们提出了多种调制和编码技术。

  • 多级调制方案 :通过结合多进制正交调制和T - R技术,提出了多级调制方案。该方案在不同信道条件下,能显著改善BER性能,同时实现频谱效率提升和更高的数据速率。
  • 空时分组码(STBC) :为了利用多天线实现信道增益,在移动通信等系统中使用了STBC。例如,将STBC与连续相位调制(CPM)结合,可在2×2和4×4天线系统中同时实现功率效率和频谱效率。在MIMO - OFDM系统中使用Alamouti STBC,可扩展正交区域时间块码输出和码率输出。
技术 优势 应用场景
多级调制方案 改善BER性能、提高频谱效率和数据速率 不同信道条件下的通信
STBC结合CPM 实现功率效率和频谱效率 2×2和4×4天线系统
Alamouti STBC in MIMO - OFDM 扩展正交区域时间块码输出和码率输出
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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