12、基于媒体调制的大规模机器类型通信性能分析

基于媒体调制的大规模机器类型通信性能分析

1. 基准方案介绍

为了进行性能比较,考虑了以下几种基准方案:
- 基准方案1 :传统上行大规模多输入多输出(mMIMO)系统的线性最小均方误差(LMMSE)多用户检测器。该系统中,经过基于授权调度后,有 $K_a$ 个单天线用户采用16 - QAM调制(以实现4 bpcu的相同吞吐量),由具有 $N_r = 256$ 个接收天线的mMIMO基站支持。
- 基准方案2 :采用StrOMP算法(文献[10]中的算法1)进行活动检测,采用SIC - SSP算法(文献[10]中的算法2)进行数据检测,StrOMP算法的终端阈值 $P_{th}$ 设置为1.5。
- 基准方案3 :一种修改后的DS - AMP算法,不执行最小 - 最大归一化(即算法7第10行的最小 - 最大归一化被替换为 $\tilde{a} = \hat{a}$),活动检测方法与文献[20]相同(即 ${k|[\hat{a}] k > 0.5}, \forall k \in [K]$)。
- AMP :传统的AMP算法(即仅执行算法7中的第1 - 5行和第8行),稀疏度水平 $\lambda = \frac{K_a}{K}$ 和噪声方差 $\sigma_w^2$ 预先完全已知,式(5.14)中的先验概率被替换为 $p\left(\left[x
{k,j}\right] i\right) = (1 - \lambda)\delta\left(\left[x {k,j}\right]

内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计与预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模与预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性与优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模与控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模与预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论与实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势与局限性的认识。
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