4、多路复用 Wi-Fi 的空间流反向散射技术解析

多路复用 Wi-Fi 的空间流反向散射技术解析

1. 反向散射通信与 Wi-Fi 技术的融合背景

反向散射通信因其成本效益和能源效率而备受关注。传统的反向散射系统通常依赖外部阅读器生成激励信号、解码反向散射信号并检索标签数据。近年来,研究表明,诸如蜂窝、蓝牙、ZigBee 和 Wi-Fi 等环境无线信号也可用于反向散射激励,其中 Wi-Fi 作为室内最普遍的无线通信技术,尤为值得关注。

在与 Wi-Fi 技术兼容的反向散射系统设计方面,研究人员取得了显著进展。以下是一些具有代表性的研究:
- Wi-Fi Backscatter :首个使用 Wi-Fi 设备将反向散射标签连接到互联网的系统。它通过反射和吸收原始 Wi-Fi 数据包来调制标签信息,利用反向散射数据包中 CSI/RSSI 信息的变化来解码标签数据。
- BackFi :设计了一种使用反向散射 Wi-Fi 信号的物联网传感器。不过,解码反向散射信号需要 Wi-Fi AP 上的定制无线电电路。
- Passive Wi-Fi :其功耗比标准 Wi-Fi 通信低 10000 倍。

此外,还有一些研究致力于解决兼容性和部署问题:
- Inter - Technology Backscatter :可将无线传输从一种协议转换为另一种协议,例如将蓝牙信号反向散射生成 Wi-Fi 信号,实现商用 Wi-Fi 和蓝牙无线电之间的通信。
- FS - Backscatter :利用频移将反向散射信号与

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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