3、蜂窝通信系统:原理、架构与早期模拟系统

蜂窝通信系统:原理、架构与早期模拟系统

1. 多址接入技术概述

在蜂窝通信系统中,常见的多址接入技术有TDMA和CDMA。TDMA系统将时间划分为多个时隙(全速率下为8个时隙),并且在频率信道之间和时隙之间都需要保护带,以避免干扰。

而CDMA系统采用扩频技术,利用扩频码(伪随机噪声或PN码)让多个用户共享一段频谱。以使用直接序列扩频技术的CDMA蜂窝系统(如美国的IS - 95)为例,每个用户的数字信息会用分配给该用户的唯一PN码(扩频序列)进行调制。不同用户经PN码调制后的信号会在整个CDMA频率信道(如IS - 95中的1.23 MHz)上传输。在接收端,通过在接收相关器中用该用户的扩频序列(PN码)副本对信号进行解扩,来恢复所需信号。其他用户的信号,由于其PN码与所需信号不匹配,不会被解扩,相关器会将其视为噪声。由于CDMA信号利用了整个分配的频谱块,因此在分配块内不需要任何类型的保护带。

2. 蜂窝系统运行与规划的一般原则
2.1 系统架构

蜂窝系统的覆盖区域被划分为多个较小的区域,即小区,每个小区由一个基站(BS)提供无线电覆盖。基站通过固定链路连接到移动交换中心(MSC),MSC是一个本地交换局,具备处理蜂窝系统移动性管理需求的额外功能。为了适应终端位置信息和用户数据的动态特性,MSC会与维护用户数据和位置信息的数据库进行交互。此外,MSC还与公共交换电话网(PSTN)互连,因为蜂窝移动系统中的大多数呼叫要么来自固定网络终端,要么终止于固定网络终端。

基于许可机构提供的频谱和使用的蜂窝标准,蜂窝系统可以定义多个无线电信道供其服务区域使用。可用的无线电信道会被划分为多个信道组,这些信道组会分配给构成整

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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