8、太空频谱竞争与5G中的链路预算和延迟分析

太空频谱竞争与5G中的链路预算和延迟分析

1. 太空频谱相关情况

太空频谱接入权与地面移动频谱接入权本质上差异不大,都需逐国协商和竞拍。不过,卫星频段以往未进行拍卖,而是以履行特定服务义务(如地理覆盖要求)为条件提供使用。

1.1 FirstNet与2012年频谱法案

AT&T与FirstNet及美国政府达成协议,依据2012年频谱法案,70亿美元将用于网络建设。AT&T可动用这笔建设补贴预算,还能使用20MHz的700MHz频谱,但需承担繁重的服务义务。对于Ku波段、K波段和Ka波段频谱,可采取类似监管方式,激励为偏远农村社区提供类光纤接入,或为偏远户外应急服务提供甚高吞吐量卫星(VHTS)数据速率。

1.2 光纤接入与无线接入权

2002年Teledesic的关闭仍有影响,部分是积极的。Verizon以18亿美元收购了控股公司XO通信(原Next Link)的光纤资产,并有权收购该公司28GHz的部分剩余频谱接入权。2017年4月,AT&T支付12.5亿美元收购了Straight Path在28GHz和39GHz的接入权。Next Link和Straight Path都旨在建立本地多点分配服务(LMDS),但覆盖范围未涵盖FCC指定的289个蜂窝市场区域的全部或大部分,尤其缺乏偏远农村地区覆盖。这些频谱收购具有投机性,相关公司工程资源和网络部署经验有限,可能只是为被Verizon或AT&T收购而设立。LMDS许可证规定提供固定而非移动服务,这要求基站/接入点与用户/IoT固定终端或客户驻地设备(CPE)之间有视线连接,以避免短波长/高频段的高散射损耗和表面吸收损耗。这在城乡地区都难以实现,且房地产

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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