22、光无线通信调制技术详解

光无线通信调制技术详解

1. 调制技术基础

在光无线通信中,不同的调制技术有着各自的特点和应用场景。常见的调制技术包括开关键控归零码(OOK - RZ)、脉冲位置调制(PPM)、数字脉冲间隔调制(DPIM)等。

1.1 带宽与功率需求

对于 OOK - RZ,功率需求随占空比减小而降低,但带宽会相应增加。而对于 PPM 和 DPIM,平均光功率需求随 L 的增加而稳定下降,但带宽需求会随 L 增加。相关的带宽计算公式如下:
- PPM 的带宽需求:$B_{req_PPM}=\frac{L}{M}R_b$
- DPIM 的带宽需求:$B_{req_DPIM}=\frac{L + 1}{2M}R_b$

以下是一段 Matlab 代码,用于比较不同调制方案的带宽需求和功率效率:

Rb = 1;
P_req_OOK = 1;
for M = 1:5 % bit resolutions
    %% *****ppm hard decision decoding***********
    P_req_PPM_hard(M)=10*log10(sqrt(4/(M*2^M)));
    BW_PPM(M)=2^M/M;
    %%***** ppm soft decision decoding *********
    P_req_PPM_soft(M)=10*log10(sqrt(2/(M*2^M)));
    % *******************dpim***************
    P_req_DPIM(M)=10*log10(sqrt(
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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