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  • G 移动到这个文件的最后一行
  • nG n为数字移动到文件的第n行
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    搜索和替换

  • /word 从光标处向下搜索名称为word的字符串

  • ?word 从光标处向上搜索名称为word的字符串
  • n 重复前一个搜索动作
  • :n1,n2s/word1/word2/g 在n1与n2行之间寻找word1,并用word2替换
  • :1,$s/word1/word2/g 从第一列到最后一列寻找word1,并用word2替换
  • :1,$s/word1/word2/gc 从第一列到最后一列寻找word1,并用word2替换 ,替换前需要用户确认

其他

  • u 撤销上一操作
  • ctrl + r 重做上一个动作
  • :sp filenme 多窗口,没有filename则表示新开窗口显示当前文件
  • ctrl + w + ↑ 光标切换至上方窗口
  • ctrl + w + ↓ 光标切换至下方窗口

保存

  • :w 保存
  • :wq 保存退出
  • :wq! 强制保存
  • q 退出
  • q! 强制退出不保存
  • :w [filename] 将编辑的数据储存成另一个文件
  • :r [filename] 在编辑的数据中,读入另一个文件的数据,亦即将filename这个文件的内容加到游标所在行的后面
  • n1,n2 w [filename] 将n1到n2的内容储存城filename这个文件
  • ! command 暂时离开vi并执行command命令,例如 :! ls
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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