8、毫米波 5G 网络中考虑移动性的路径选择

毫米波 5G 网络中考虑移动性的路径选择

1. 引言

毫米波(mmwave)通信工作在千兆赫兹(GHz)频段,有望成为第五代和第六代通信网络的核心。这主要归因于两个因素:一是高速通信需求呈指数级增长,像物联网、车对车通信、虚拟现实和增强现实等技术正迅速大规模部署;二是传统的低于 6GHz 通信信道正快速耗尽。因此,过去十年里,该领域备受关注。

不过,毫米波通信也存在自身问题。毫米波甚至无法穿透薄障碍物,这使得通信时对视线(LOS)要求极高。而且,即使在有视线的情况下,由于其自由空间传播损耗大,毫米波也只能在短距离内实现高速数据传输。所以,采用毫米波通信的系统主要目标是通过短的、有视线的链路进行数据传输。

在现实传输环境中,存在各种障碍物,建立视线路径成为一大挑战。为此,人们提出了一些解决方案,例如超密集网络,它部署大量小型毫米波基站(BS);还有智能反射表面,可改善传输环境以绕过障碍物。此外,附近闲置的用户设备(UE)可充当中继,在源设备和目标设备之间建立多跳视线路径。

目前,多数文献中的中继选择算法主要关注提高瞬时吞吐量,以贪婪的方式分配链路来最大化即时数据速率,却较少考虑链路的活跃时间。由于用户移动性,链路迟早会失效,有时分配后不久就会中断,这会导致反复的链路搜索开销,降低用户吞吐量,影响用户体验。虽然有一些工作通过巧妙地为请求的 UE 分配毫米波基站,减少了不必要的切换,同时保证了服务质量,但这些工作训练时间长,且都未考虑动态障碍物问题。

假设在现实的移动场景中,UE 的速度和方向不会频繁改变,我们提出一种新方法,用于分配具有最长活跃时间的传输路径。显然,该方法的准确性取决于 UE 的移动模式,如果移动过于随机(现实中不太可能出现),

Matlab基于粒子群优化算法及鲁棒MPPT控制器提高光伏并网的效率内容概要:本文围绕Matlab在电力系统优化与控制领域的应用展开,重点介绍了基于粒子群优化算法(PSO)和鲁棒MPPT控制器提升光伏并网效率的技术方案。通过Matlab代码实现,结合智能优化算法与先进控制策略,对光伏发电系统的最大功率点跟踪进行优化,有效提高了系统在不同光照条件下的能量转换效率和并网稳定性。同时,文档还涵盖了多种电力系统应用场景,如微电网调度、储能配置、鲁棒控制等,展示了Matlab在科研复现与工程仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事新能源系统开发的工程师;尤其适合关注光伏并网技术、智能优化算法应用与MPPT控制策略研究的专业人士。; 使用场景及目标:①利用粒子群算法优化光伏系统MPPT控制器参数,提升动态响应速度与稳态精度;②研究鲁棒控制策略在光伏并网系统中的抗干扰能力;③复现已发表的高水平论文(如EI、SCI)中的仿真案例,支撑科研项目与学术写作。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作,重点关注算法实现细节与系统参数设置,同时参考链接中的完整资源下载以获取更多复现实例,加深对优化算法与控制系统设计的理解。
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