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🔥 题目
一、背景
无线通信的发展是一部人类突破物理界限、重塑社会连接的创新史诗。从1896年马可尼实现首次无线电通信,以火花隙发射机传递摩尔斯电码的起点,到赫兹验证电磁波存在奠定理论基础,无线技术经历了从军事专用走向全民普及的蜕变。20世纪80年代的关键转折点——美国联邦通信委员会(FCC)工程师迈克尔·马库斯推动开放ISM未授权频谱并允许1W发射功率,直接催生了WiFi、蓝牙等短距离通信的繁荣。1999年IEEE 802.11标准确立与苹果iBook首次搭载WiFi,微软Windows XP原生支持无线连接,更让无线网络从实验室飞入寻常家庭,至今Wi-Fi 6的传输速率已达初代的873倍。
二、无线通信系统中的数学定义与链路容量估计方法


通信系统的香农容量介绍
在通信系统评估分析中定义了两个容量指标,香农容量和实际传输速率。香农容量是根据香农定理得出的,表示在给定带宽和信噪比条件下,信道能够无差错传输的最大信息速率的理论上限。香农容量是理想情况下的容量上限,它表明了信道在理论上可以达到的最高传输速率。实际传输速率是指在单位时间内实际传输的数据量,是可测量出的链路速率。传输速率受多种因素影响,包括编码方式、调制方式、无线信道统计特征分布、噪声与干扰等因素。
不同通信系统的香农容量计算方法如下表:

为了获得对实际传输速率进行估计预判,通常的做法为进行物理层抽象,具体流程如下

不同通信系统下SINR(信干噪比)计算方法如下:
表 2 不同通信系统下SINR(信干噪比)计算方法

三、无线网络链路容量预测建模
问题1. 利用赛题中提供的完备数据集A中的实际传输MIMO信道
四、数据集介绍
-
数据采集过程:
实验数据均由网络设备(即无线基站)在现网环境测试收集,且测试过程中网络设备始终进行数据信息的采集。手机终端从起点(位置1)开始移动,待网络设备采集一段时间的信道信息与链路速率信息后,自动移到下一个目标点位(位置2)保持静止一段时间,之后再移动到新的位置。以此类推,完成所有预设点位上的数据信息收集。
网络设备可以同时收集信道状态信息、链路传输速率、终端索引、信道状态信息采集时间和链路传输速率信息采集时间等

📣 思路
一、整体问题背景剖析
在当下,物联网设备数量呈指数级增长,这使得移动通信需求也随之爆发式增长,进而推动了网络架构持续演进。为契合不同场景下的数据密度与服务需求,移动通信网络逐步构建起宏基站与小基站混合部署的异构蜂窝网络结构。其中,宏基站主要负责实现大范围的覆盖,而微基站则用于在高密度区域提供高效的无线接入服务。这种两层异构网络在提升网络容量、扩大覆盖范围以及改善用户体验等方面发挥着重要作用,尤其是在 5G 及未来网络中,对于支持大规模设备接入以及实现高数据传输速率有着关键意义。
在这样的网络场景下,5G 引入了网络切片技术。通过网络功能虚拟化手段,将物理网络划分为多个逻辑独立的切片,像高可靠低时延切片(URLLC)、增强移动宽带切片(eMBB)以及大规模机器通信切片(mMTC)等,让同一基础设施能够灵活适配工业控制、超高清视频、大规模感知等多样化业务需求。具体来说,是通过正交频分多址接入技术,将基站的总频谱从时域和频域划分为多个资源块,并将这些资源块灵活分配给各个切片。假设资源块在频域上跨度为 360kHz,在时域上跨度为 10ms。
在此复杂背景下,本赛题围绕无线通信系统链路速率建模展开,核心在于如何在无线通信网络中,精准实现基站资源分配以及功率控制的优化,以此保障用户服务质量(QoS),同时最大化系统能效与资源利用率。这其中涉及多个紧密相关的优化方面,如资源分配、干扰控制以及能效与服务质量的平衡,每个环节都需要精细的建模与高效的优化求解方法。


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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|GCN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
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
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🌟 路径规划方面
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🌟 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划、
🌟 通信方面
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🌟 信号处理方面
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