2、移动与个人通信:过去、现在与未来

移动与个人通信:过去、现在与未来

一、通信起源与发展阶段概述

无线电通信起源于 1888 年赫兹发现电磁波,以及 1901 年马可尼展示跨大西洋无线电报。20 世纪 20 年代,用于警察和紧急服务的单工信道(一键通)移动无线电系统问世。1946 年,美国推出首个公共移动无线电系统,这标志着公共移动通讯服务时代的开端。公共移动和个人通信服务的发展可大致分为三个阶段,20 世纪 70 年代蜂窝概念的发展是一个标志性事件,对全球移动通信系统和网络的发展起到了重要作用。

移动通讯的过去与现在界限相对清晰,模拟和数字蜂窝系统的实施显著改变了移动通信系统的设计和能力。然而,目前与未来的移动和个人通信系统之间的界限并不明确。未来的移动和个人通信系统在很大程度上是对现有系统在多个方向和领域的演进和增强,具体方向如下:
- 增加容量和覆盖范围
- 实现全球漫游和服务交付
- 不同无线电环境之间的互操作性
- 支持高比特率数据、互联网和多媒体服务
- 为移动宽带服务实现无线与有线集成
- 利用卫星星座实现全球覆盖

二、移动通讯的过去

从 1946 年美国引入公共移动无线电到 1983 年芝加哥首个模拟蜂窝系统投入使用,移动无线电系统基于集群原理。可用的频谱(150 或 450 MHz 频段)被划分为若干个频道,通过集中的高功率天线向移动接收器发送信号。大型移动接收器安装在汽车后备箱中,电话机也较大。移动终端发起或接收的呼叫需竞争有限的频道之一,呼叫阻塞概率高达 20 - 25%,但用户愿意为了移动的便利性而接受较差的服务质量。这些系统在容量和覆盖范围方面也受到严重限制。

为缓解早期系统的高阻塞问题,人们尝试让

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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