博客伊始

2017年找工作过程当中遇到种种问题,于是乎在这个夜晚决定写自己的博客;作为移动开发人员,这么多年没写过像样的技术乃至生活总结,回首想来也是惭愧。遂决定,在此给以后的自己留点自己曾经的身影。

2017.3.8这一天是焦虑的,辞职两三个月啦,开始找工作也有将近一个月啦,可是却没有面试几家公司。这情况跟几年前差别太大了,感觉这个市场饱和了,同时也在怀疑是不是自己的工作年限和自己的能力不成正比的原因。这些天面试了几家大公司,不像以前面试都问能不能单独做项目,问得更多的是对某些知识的深入理解;不再问会不会用什么东西,而是问对什么东西有什么样的理解,自己会不会写;不再问你做过几个项目,问的是你擅长什么。由此可见,移动端开发已经趋于稳定了,不再那么狂躁啦。对于我来说应该是换工作有点频繁,缺乏对知识的沉淀,得安下心来,不能太燥。正所谓居安思危,看来是以前太放松了,疏于学习新知识了。正所谓物极必反,再火的行业都会有冷的一天,不要太安逸了,太安逸了等待你的只有焦虑和不安。

机会就在眼前稍纵即逝,抓住了就是幸运抓不住就是遗憾,没有准备的过的,只有准备的不足的。----------至自己




内容概要:该论文探讨了一种基于粒子群优化(PSO)的STAR-RIS辅助NOMA无线通信网络优化方法。STAR-RIS作为一种新型可重构智能表面,能同时反射和传输信号,与传统仅能反射的RIS不同。结合NOMA技术,STAR-RIS可以提升覆盖范围、用户容量和频谱效率。针对STAR-RIS元素众多导致获取完整信道状态信息(CSI)开销大的问题,作者提出一种在不依赖完整CSI的情况下,联合优化功率分配、基站波束成形以及STAR-RIS的传输和反射波束成形向量的方法,以最大化总可实现速率并确保每个用户的最低速率要求。仿真结果显示,该方案优于STAR-RIS辅助的OMA系统。 适合人群:具备一定无线通信理论基础、对智能反射面技术和非正交多址接入技术感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①适用于希望深入了解STAR-RIS与NOMA结合的研究者;②为解决无线通信中频谱资源紧张、提高系统性能提供新的思路和技术手段;③帮助理解PSO算法在无线通信优化问题中的应用。 其他说明:文中提供了详细的Python代码实现,涵盖系统参数设置、信道建模、速率计算、目标函数定义、约束条件设定、主优化函数设计及结果可视化等环节,便于读者理解和复现实验结果。此外,文章还对比了PSO与其他优化算法(如DDPG)的区别,强调了PSO在不需要显式CSI估计方面的优势。
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