请问如何掌握自适应波束形成的相关协议？

qq_18595447 2017-10-25 02:31:36

请问如何掌握自适应波束形成的相关协议？

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1.版本：matlab2014/2019a/2021a，内含运行结果，不会运行可私信 2.领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，更多内容可点击博主头像 3.内容：标题所示，对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群：本科，硕士等教研学习使用 5.博客介绍：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可si信 %% 开发者：Matlab科研助手 %% 更多咨询关注天天Matlab微信公众号 ### 团队长期从事下列领域算法的研究和改进： ### 1 智能优化算法及应用 **1.1 改进智能优化算法方面（单目标和多目标）** **1.2 生产调度方面** 1.2.1 装配线调度研究 1.2.2 车间调度研究 1.2.3 生产线平衡研究 1.2.4 水库梯度调度研究 **1.3 路径规划方面** 1.3.1 旅行商问题研究（TSP、TSPTW） 1.3.2 各类车辆路径规划问题研究（vrp、VRPTW、CVRP） 1.3.3 机器人路径规划问题研究 1.3.4 无人机三维路径规划问题研究 1.3.5 多式联运问题研究 1.3.6 无人机结合车辆路径配送 **1.4 三维装箱求解** **1.5 物流选址研究** 1.5.1 背包问题 1.5.2 物流选址 1.5.4 货位优化 ##### 1.6 电力系统优化研究 1.6.1 微电网优化 1.6.2 配电网系统优化 1.6.3 配电网重构 1.6.4 有序充电 1.6.5 储能双层优化调度 1.6.6 储能优化配置 ### 2 神经网络回归预测、时序预测、分类清单 **2.1 bp预测和分类** **2.2 lssvm预测和分类** **2.3 svm预测和分类** **2.4 cnn预测和分类** ##### 2.5 ELM预测和分类 ##### 2.6 KELM预测和分类 **2.7 ELMAN预测和分类** ##### 2.8 LSTM预测和分类 **2.9 RBF预测和分类** ##### 2.10 DBN预测和分类 ##### 2.11 FNN预测 ##### 2.12 DELM预测和分类 ##### 2.13 BIlstm预测和分类 ##### 2.14 宽度学习预测和分类 ##### 2.15 模糊小波神经网络预测和分类 ##### 2.16 GRU预测和分类 ### 3 图像处理算法 **3.1 图像识别** 3.1.1 车牌、交通标志识别（新能源、国内外、复杂环境下车牌） 3.1.2 发票、身份证、银行卡识别 3.1.3 人脸类别和表情识别 3.1.4 打靶识别 3.1.5 字符识别（字母、数字、手写体、汉字、验证码） 3.1.6 病灶识别 3.1.7 花朵、药材、水果蔬菜识别 3.1.8 指纹、手势、虹膜识别 3.1.9 路面状态和裂缝识别 3.1.10 行为识别 3.1.11 万用表和表盘识别 3.1.12 人民币识别 3.1.13 答题卡识别 **3.2 图像分割** **3.3 图像检测** 3.3.1 显著性检测 3.3.2 缺陷检测 3.3.3 疲劳检测 3.3.4 病害检测 3.3.5 火灾检测 3.3.6 行人检测 3.3.7 水果分级 **3.4 图像隐藏** **3.5 图像去噪** **3.6 图像融合** **3.7 图像配准** **3.8 图像增强** **3.9 图像压缩** ##### 3.10 图像重建 ### 4 信号处理算法 **4.1 信号识别** **4.2 信号检测** **4.3 信号嵌入和提取** **4.4 信号去噪** ##### 4.5 故障诊断 ##### 4.6 脑电信号 ##### 4.7 心电信号 ##### 4.8 肌电信号 ### 5 元胞自动机仿真 **5.1 模拟交通流** **5.2 模拟人群疏散** **5.3 模拟病毒扩散** **5.4 模拟晶体生长** ### 6 无线传感器网络 ##### 6.1 无线传感器定位（Dv-Hop定位优化、RSSI定位优化） ##### 6.2 无线传感器覆盖优化 ##### 6.3 无线传感器通信及优化（Leach协议优化） ##### 6.4 无人机通信中继优化（组播优化）

1 各类智能优化算法改进及应用生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化 2 机器学习和深度学习方面卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断 2.图像处理方面图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知 3 路径规划方面旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化 4 无人机应用方面无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化 5 无线传感器定位及布局方面传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化 6 信号处理方面信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化 7 电力系统方面微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置 8 元胞自动机方面交通流人群疏散病毒扩散晶体生长 9 雷达方面卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合

一、5G技术的发展简介2018年6月，5G NR独立组网标准冻结，标志着5G时代的来临。5G仅仅是比4G的网速更快吗？绝非如此。5G不仅提供了极高的网速，而且将网络时延、可靠性、容量等性能大幅提升，使得5G成为一个万物互联的平台，从而可以极大地推动大量相关产业的发展。中国信息通信研究院在其研究报告中称：“第五代移动通信技术（5G）正在阔步前行，它将以全新的网络架构，提供至少十倍于4G 的峰值速率、毫秒级的传输时延和千亿级的连接能力，开启万物广泛互联、人机深度交互的新时代。”中国电信在其《5G技术白皮书》中也写道：“5G将是引领科技创新、实现产业升级、发展新经济的基础性平台”。由此可以看到，5G技术的应用，将不再局限于用户间的通信联系以及个人用户的信息获取，而是渗透到了诸多行业，满足各种行业应用的通信需求，从而推动整个社会的智能化进程，这将是一场广泛而深刻的通信变革。二、本课程的特色这门课程，是我花费了大量的时间，在阅读了大量的资料的基础上，精心编写、录制而成的。这门课程的目标人群是那些已经有了一定的移动通信知识，但对5g网络尚未有系统了解和掌握的朋友们。在编写课件的过程中，我力争做到深入浅出，既能把技术问题探讨到一定的深度，不流于肤浅，又能易于理解，避免晦涩难懂。从内容的选择上，我力争做到全面而系统，对于5G的组网策略、核心网、接入网、承载网、网络切片技术、大规模MIMO和移动边缘计算等内容都纳入了课程内容。如果各位认真地学完这门课程，我想您会对5G移动通信技术有一个相当程度的了解和掌握，您会感到“课有所值”。三、本课程主要内容本课程包括八个方面的内容：1、从1G到5G在这一部分主要讲述了蜂窝移动通信系统的基本概念，1G、2G、3G、4G和5G移动通信系统的特点、发展演变的过程，以及5G的三大应用场景—eMBB（增强移动宽带）、mMTC（海量大连接）、URLLC（低时延高可靠），并以VR/AR（虚拟现实/增强现实）、智能家居、农业传感、智能制造、自动驾驶等具体应用来说明5G在垂直行业的应用场景。2、5G的独立组网和非独立组网模式主要讲述5G的组网方案，包括独立组网的2种模式和非独立组网的3个系列8种模式。课程中对各种组网方式的网络结构、优缺点、对业务的支持情况等进行了详细的分析，讲解了双连接、用户面、控制面、锚点等概念，并且对目前5G网络运营商如何选择各种组网模式进行了介绍。3、5G核心网解析主要讲述5G核心网SBA（基于服务的架构）、网络功能虚拟化、微服务、NF的调用、CUPS（控制面和用户面分离）、网络切片等内容，课程中对5G核心网的总体结构和各个NF（NSSF、NEF、NRF、PCF、UDM、AUSF、AMF、SMF、UPF）的作用都进行了讲解。4、5G接入网架构在这一部分，首先为大家回顾了从2G到4G接入网的发展过程，简述了它们各自的结构和特点。接下来，重点讲解了5G接入网的总体架构，CU、DU、AAU的作用，以及它们之间的功能划分。最后介绍了5G标准支持的多种接入网设备部署方案，包括CU/DU合设的两种方案和CU/DU分设的两种方案，以及它们各自的特点和适用场景。5、5G承载网作为移动通信网的三大子网之一，5G时代的承载网同样需要向前演进。这部分课程首先讲解了5G网络对承载网在带宽、时延、时间同步和网络切片等方面的性能需求。在参考大量文献资料的基础上，我尽量将这些性能需求量化，以期达到能够对实际工作起到指导和参考的作用。在带宽需求方面，针对前传、中传和回传网，分别给出了带宽需求的范围。接下来，课程讲解了5G承载网的技术实现方案，包括前传网的三种技术方案：光纤直连、无源WDM和有源OTN，以及中传和回传网络的通用分层结构、PAM4技术、FLEX-E技术、SR技术等，并介绍了中国移动、中国电信和中国联通的5G中、回传网技术方案：SPN（切片分组网络）、M-OTN（面向移动承载优化的OTN）和IP RAN增强，讲解了这三种技术的发展由来和技术特点。6、MIMO及大规模MIMO技术这一章包括四个部分的内容。第一部分是MIMO技术的原理，主要讲述了MIMO技术的基本概念、历史发展、对网络性能的改善（提高系统容量、对抗多经衰落、降低系统内干扰）等。第二部分讲MIMO技术的应用，主要包括MIMO技术的三种应用方式—空间复用、传输分集和波束成形的技术特点和优势，以及MIMO技术在WLAN、3G、B3G和4G系统的应用。第三部分讲解大规模MIMO技术的原理，包括它的技术特点、对系统性能的改善（信道容量大幅增加、波束更窄、系统内干扰更低、可实现3D波束赋形）以及它的缺点（算法复杂度高等）。第四部分是大规模MIMO技术的应用，主要介绍了它在4G和5G网络的应用，分析了大规模MIMO技术对4G网络容量提升的实测结果。7、5G网络切片技术这一章首先介绍了在5G网络中引入网络切片技术的必要性，以及网络切片技术的定义等内容，然后讲解了实现网络切片的技术基础。网络切片的实现，需要两个主要的技术来支撑，一个是NFV（网络功能虚拟化），另外一个是SDN（软件定义网络），课程中对这两项技术进行了比较详细的介绍。最后讲述了5G网络切片的实现，内容包括核心网切片、接入网切片以及承载网切片的实现，涉及到网络切片的选择、GROUP A、B、C三种切片构成方式、子载波间隔的选择等内容。8、5G与移动边缘计算这一章首先介绍了MEC（移动边缘计算）的起源和发展，追溯了IBM与诺基亚西门子开发的最早的MEC，ETSI在MEC方面的工作，以及3GPP在4G和5G标准中关于MEC的相关内容。接下来，讲解了MEC在5G网络的部署，包括边缘级、区域级和地区级MEC三种部署方式以及它们的适用场景。最后列举了一些具体的应用场景来说明MEC的应用情况，包括视频优化加速、车联网、VR直播和视频优化分析。四、讲师简介老铁于1991年毕业于南开大学电子系。从1994年开始，进入移动通信行业，先后在摩托罗拉公司、中国联通和中国电信的省级公司工作。2011年进入高校，从事移动通信相关课程的教学工作。在联通和电信工作期间，老铁从事过移动通信网络的建设、规划、优化等工作，可以说在移动通信网络技术方面积累了比较丰富的知识和经验。在联通工作期间，参加过许多技术项目，也获得了一些奖项，包括中国通信标准化协会颁发的科学技术奖一等奖、信息产业部颁发的“CDMA网络创新贡献”奖，以及中国联通的“科技进步奖”三等奖。

SMI波束形成（Spatially Multiplexed Beamforming）和最优波束形成算法是两种不同的波束形成技术。SMI波束形成是一种基于空间多路复用的技术，它通过在发射端使用多个天线来同时传输多个数据流，从而提高信道容量。在接收端，通过使用自适应算法对接收到的信号进行处理，将其解耦为原始数据流。这种技术主要关注在多天线系统中如何利用空间资源来提高系统性能。最优波束形成算法则是一种通过对信道状态信息进行优化来选择最佳波束方向的技术。

文献 Robust adaptive beamforming via covariance matrix reconstruction with diagonal loading on interference sources covariance matrix-DSP-2023

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