5、免授权大规模接入技术在大规模 MIMO 系统中的应用与分析

免授权大规模接入技术在大规模 MIMO 系统中的应用与分析

1. 大规模 MIMO 系统中的免授权大规模接入概述

在大规模 MIMO 系统里,实现高效的大规模接入面临着诸多挑战。为了解决这些问题,研究人员探索了新的方法,利用设备的零星流量以及大规模 MIMO 信道在虚拟角域的稀疏性,显著降低了接入延迟。

具体而言,信道矩阵在空间域的空频结构稀疏性有助于提升设备活动检测(AUD)性能,而在角域的角频结构稀疏性则有利于提高信道估计(CE)性能。然而,仅利用空间域或仅利用角域信道模型的联合 AUD 和 CE 方案,无法充分发挥大规模 MIMO 系统中大规模接入的稀疏特性。基于此,提出了 Turbo - GMMV - AMP 算法,该算法通过交替基于空间域信道模型进行 AUD 和基于角域信道模型进行 CE,实现了显著的性能提升。此外,对于实际系统中活动设备数量未知的情况,提出的基于压缩感知(CS)的自适应 AUD 和 CE 方案能够调整时隙开销,实现超可靠的低延迟大规模接入。

2. 无小区大规模 MIMO 系统中的免授权大规模接入
2.1 系统背景与问题提出

由于功率受限的物联网设备通常分布在广阔区域,多个基站(BS)需要合作以提供更好的覆盖范围并节省设备的发射功率。与单 BS 场景下的大规模接入不同,多 BS 场景带来了新的大规模接入问题,如“多小区大规模接入”或“拥挤大规模 MIMO 系统的随机接入”。在传统网络架构中,每个 BS 独立运行,对分布在其自身小区内的设备进行 AUD 和 CE,并将小区间干扰视为噪声,这使得小区间干扰成为可靠大规模接入的严重限制因素。

而有前景的无小区大规模 MIMO 网络为大规模接入带

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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