11、5G及未来灵活认知无线电接入技术中的INI问题解析

5G及未来灵活认知无线电接入技术中的INI问题解析

在5G及未来的无线通信系统中,多数字格式正交频分复用(OFDM)技术得到了广泛应用,但同时也带来了跨数字格式干扰(INI)的问题。INI如果处理不当,会严重影响系统性能。下面我们将深入探讨影响INI的因素以及相应的管理技术。

1. 影响INI的因素
1.1 子载波间隔比Q

子载波间隔比Q是影响INI的重要因素之一。INI并非取决于复用数字格式的实际子载波间隔,而是子载波间隔的比值Q。例如,一个系统的子载波间隔为Δf1 = 15 kHz和Δf2 = 30 kHz,另一个系统为Δf1 = 60 kHz和Δf2 = 120 kHz,由于它们的Q值都为2,所以遭受的INI量相同。

从INI表达式可以推断,随着Q的增加,每个子载波所承受的INI功率也会增加。这是因为对于给定的N值,Q的增加意味着M的减小,从而使表达式中的N × M乘积最小化,导致两种数字格式的INI都更高。因此,Q值较低的多数字格式系统遭受的INI较少。

为了最小化系统INI,应将构成最小Q值的数字格式安排在相邻位置。不同Q值下,每个数字格式的每个子载波所经历的INI情况如图所示,NSN上INI的振荡模式更加明显,且振荡周期为Q个子载波。

1.2 功率偏移

在实际应用中,不同用户根据其信道条件或用例可能有不同的功率需求。例如,为了延长设备电池寿命,mMTC应用的功率水平通常低于其他5G用例。同一帧内用户之间的不同功率水平会产生功率偏移。

在传统的单数字格式中,功率偏移不会导致帧内性能下降。但在混合数字格式帧中,功率偏移会加剧低功率用户所经历的INI强度。

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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