Matlab【无人机通信】基于WPT 技术与非正交多址接入 (NOMA) 技术相结合无人机通信系统仿真

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🔥 内容介绍​

无人机通信近年来发展迅速，其在民用和军事领域展现出巨大潜力。然而，无人机的续航时间有限，且传统无线通信技术受限于频谱资源和网络容量，难以满足日益增长的通信需求。为了克服这些挑战，将无线电力传输 (WPT) 技术和非正交多址接入 (NOMA) 技术相结合，构建新型无人机通信系统，成为研究热点。

WPT技术可以通过无线方式为无人机提供能量补充，延长其飞行时间。NOMA技术通过多用户复用同一频谱资源，提升了系统频谱效率和用户容量。将两者结合，可以实现“能量收集与数据传输”一体化，显著提高无人机通信系统的性能。

基于WPT与NOMA技术的无人机通信系统优势:

• 延长无人机续航时间: WPT技术可以为无人机提供持续的能量供应，延长其飞行时间，扩大覆盖范围。

• 提高频谱效率: NOMA技术允许多个用户共享同一频谱资源，提高了系统频谱效率。

• 提升系统容量: NOMA技术能够为更多用户提供服务，有效提升系统容量。

• 增强网络可靠性: 基于WPT和NOMA的无人机通信系统更加灵活，即使部分节点出现故障，也能保证通信的稳定性。

未来研究方向:

• 优化WPT传输效率: 研究更高效的WPT传输方案，提高能量传输效率。

• 研究NOMA资源分配策略: 研究适应无人机通信场景的NOMA用户分组和功率分配策略。

• 构建安全可靠的通信系统: 研究基于WPT和NOMA的安全机制，保障通信安全。

总之，将WPT技术与NOMA技术相结合的无人机通信系统具有广阔的应用前景，为提升无人机通信性能、拓展其应用领域提供了新的思路。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

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🌈图像处理方面

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🌈 路径规划方面

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