61、索引调制导频插入信道估计

索引调制导频插入信道估计

1 发射器设计

在现代无线通信系统中,信道估计对于正交频分复用(OFDM)系统的相干检测至关重要。然而,传统的辅助数据信道估计方案会降低系统资源的利用率,因为辅助数据并不携带任何信息。为了解决这一问题,信息引导的导频插入 OFDM(IGPI-OFDM)利用导频位置来传递额外的信息比特,从而提高系统的频谱效率。

1.1 等间距导频位置序列

等间距导频位置序列(PPS-I)是一种简单而有效的方案,其中任意两个相邻导频音之间的间隔是相同的,由 n = N/Np 决定。通过将 p1 = ⌊log2n⌋ 比特转换为十进制数 d0 ,我们可以获得导频位置 I = {d0, n + d0, ..., (Np − 1)n + d0} ,其中 d0 ∈ {0, 1, ..., n − 1} 是初始导频位置。表 1展示了等间距导频位置序列与 p1 比特和 I 之间的映射关系,其中 N = 16 Np = 4

p1 比特 导频位置 I
[0 0] {0, 4, 8, 12}
[0 1] {1
数据集介绍:垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框和类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类和回收系统。 环境监测与废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率和环保水平。 学术研究与教育: 支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,用于教学、实验和论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练和使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集和测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习和评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。
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