无线技术

无线合作网络是一种新兴的通信技术，通过多节点协作来提升无线通信系统性能，包括传输效率、覆盖范围和信号质量。由多位专家担任客座编辑，汇总最新的研究成果。

这篇文章讨论了利用Matlab进行认知无线电仿真的方法。仿真涵盖了AWGN信道和高斯噪声条件下的错误概率-判决门限曲线，以及错误概率-信噪比曲线。研究结果显示，仿真图表与理论曲线吻合度高。

智能无线通信技术：研究现状与未来展望 智能无线通信技术,作为下一代通信技术的核心,正吸引着越来越多的关注. 其利用人工智能技术,赋予无线网络更强大的感知、学习、决策和优化能力, 以应对未来通信网络的复杂性和挑战. 一、关键技术 机器学习与深度学习: 用于信道估计、资源分配、网络优化等方面,提升网络效率和性能. 强化学习: 赋予网络自主学习和决策能力,实现自适应资源管理和网络控制. 联邦学习: 在保护用户隐私的前提下,利用分布式数据进行模型训练,提升网络智能化水平. 二、应用场景 智能资源管理: 根据用户需求和网络状态,动态分配频谱、功率等资源,提升资源利用效率. 智能网络优化: 实时监测网络状态,预测网络故障,并进行主动预防和优化,提升网络可靠性. 智能用户体验: 根据用户行为和偏好,提供个性化的通信服务,提升用户体验. 三、未来展望 更强大的智能算法: 开发更先进的机器学习和深度学习算法,进一步提升网络智能化水平. 更广泛的应用场景: 将智能无线通信技术应用于物联网、车联网等更多领域,推动社会智能化发展. 更安全的通信环境: 研究智能安全机制,保障网络安全和用户隐私. 智能无线通信技术是未来通信技术发展的重要方向. 随着相关技术的不断成熟, 其必将为我们带来更加智能、高效和安全的通信体验.

这份Matlab代码实现了认知无线电在AWGN信道中的仿真，包括高斯噪声下的错误概率-判决门限曲线和信噪比下的错误概率曲线。仿真结果与理论曲线进行了详细比较，分析了漏检测和错误警告的情况。

利用MIMO技术进行无线通信系统的matlab仿真。

针对现代校园网络的运行情况，校园无线网络存在较多故障，并容易受到网络攻击和病毒威胁。因此，对校园无线网络进行了全面改造和升级。利用数据挖掘技术分析校园网络数据，以提升网络安全为核心，分析了网络使用量、已发生的故障、网络攻击和安全事件。结合入侵检测和网络安全设备的特点，制定了校园无线网络的优化方案。通过数据技术进行聚类预测，提出了物理结构和逻辑结构的优化方案，并制定了有效的网络安全策略，提高了网络安全运行效率，降低了故障率。综合软件和硬件安全优化方案，并进行了全面测试，优化后的校园无线网络能够更合理地利用带宽，有效防范网络安全风险，提升了用户使用体验。

详细介绍了在无线传感器网络（WSN）中建立拓扑模型及节点接收信号衰减模型的Matlab实现方法。

有关认知无线电的资料和频谱感知的代码，供大家学习参考。

基于MATLAB的无线回传拓扑，给出站点规划出合理的分布。

下一代动态频谱接入认知无线电