无线通信协议
当前话题为您枚举了最新的 无线通信协议。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。
宽带无线通信的发展与应用
宽带无线通信是一种现代通讯技术,适用于各种通信需求,涵盖了无线通讯原理及其在通信专业中的本科和研究生教育。
Access
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2024-07-23
matlab无线通信的深度学习代码
2019年,PowerNet [MatconvNet]即将推出,介绍了在蜂窝大规模MIMO中的功率控制解决方案。Luca Sanguinetti等人在2018年的Asilomar会议上提出了基于Tensorflow和Keras的深度学习功率分配方法。此外,温朝凯等人在2018年的IEEE无线通信快报中探讨了深度学习在大规模MIMO CSI反馈中的应用。另外,AAAI人工智能大会上姚硕超等人介绍了DeepIoT的压缩深层神经网络结构。最后,还有硕士论文讨论了AutoMIMO的TensorFlow应用。
Matlab
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2024-08-13
详解Memcached的应用和通信协议分析
Memcached是danga.com的一个项目,最早是为LiveJournal服务的,目前全世界不少人使用这个缓存项目来构建自己大负载的网站,来分担数据库的压力。此文档为网上共享到的Memcached的使用指南和分析实例。Memcached是由danga.com开发的开源分布式内存缓存系统,最初服务于LiveJournal,现广泛应用于各种高负载网站,以减轻数据库压力。它通过将数据存储在内存中,提供快速的数据访问,提高了应用程序的性能。Memcached基于简单的键值对存储模型,支持多语言接口,包括PHP。在Linux环境下安装Memcached服务器端,例如Fedora Core 1,首先
Memcached
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2024-07-15
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: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
统计分析
9
2024-05-19
无线通信中的功率控制与LSFD优化
这是一个关于无蜂窝大规模MIMO系统中功率控制和LSFD优化的Matlab代码包。该软件包基于Özlem Tuğfe Demir和Emil Björnson在《IEEE Transactions on Wireless Communications》上的研究,提供了一个仿真环境,可复现其数值结果和图形。研究考虑了单天线用户设备(UE)利用下行链路收集的能量向多天线接入点(AP)发送上行链路导频和信息信号的情况。采用了线性最小均方误差(LMMSE)和最小二乘(LS)信道估计技术,并通过非线性能量收集电路模型评估了能量收集效率。同时,优化了AP和UE的功率控制系数以提高上行链路频谱效率(SE)。我
Matlab
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2024-07-28
基于MIMO技术的无线通信系统matlab仿真
利用MIMO技术进行无线通信系统的matlab仿真。
Matlab
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2024-09-22
FPGA的TCP/IP通信协议及其与Matlab通信系统的研究
研究了在Xilinx公司的FPGA上实现TCP/IP通信协议,详细介绍了该系统的软硬件组成及工作原理。通过一个实例演示了这一设计平台的应用和可行性。研究还成功实现了FPGA与Matlab的通信,为实时数据显示和控制提供了有效的设计方法和平台支持,同时完成了CPU软核设计的实现。
Matlab
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2024-08-22
Goldsmith 《无线通信》课后习题解答及MATLAB仿真
这份资源提供了Goldsmith所著《无线通信》教材的课后习题完整解答,并包含相应的MATLAB程序代码,为自学者深入理解和实践无线通信理论提供了有力支持。
Matlab
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2024-06-22
基于麻雀算法的无线通信布局优化MATLAB源码
本项目提供了基于麻雀算法求解无线通信布局问题的MATLAB源码,便于研究和应用。
Matlab
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2024-11-04
FPGA中MATLAB的DFT滤波实现无线通信模块的VivadoHLS优化
此存储库包含我和我的队友Debosmit在UCSD CSE237A课程中完成的项目。在Ryan Kastner教授、Dinesh Bharadia教授和TA Alireza教授的指导下,我们在Vivado HLS中实现了无线通信模块,包括FIR滤波器、CORDIC和相位检测器、DFT优化、FFT优化以及OFDM接收器。项目的最终部分涵盖了Polar代码解码器和MATLAB代码。
Matlab
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2024-08-27