无线网优4G测试资料，任何制式无线网络的优化，干扰控制都是核心内容，而干扰分为系统外干扰和系统外干扰
标签： 资料-通信-网络优化
上传时间： 2015-04-25
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《计算机网络》 本书全书分为10章，比较全面系统地介绍了计算机网络的发展和原理体系结构、物理层、数据链路层、网络层、运输层、应用层、网络安全、因特网上的音频/视频服务、无线网络和下一代因特网等内容。各章均附有练习题。此外，附录A给出了部分习题的答案和提示。
标签： 计算机网络
上传时间： 2017-05-21
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设计一种基于ZigBee 无线网络的光伏照明控制系统,给出系统的网络拓扑结构和节点的硬件设计方案,以及软件结构设计。该系统采用CC2430 实现无线数据传输,采用CC2591 功率放大器提高发射功率,传输距离远,可靠性高,有效地克服了传统照明控制方式落后和布线复杂等缺点。
上传时间： 2021-10-27
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随着物联网无线通信技术的日益发展， WiFi的网络覆盖范围大，移动便捷。传输速度快，安装简单。健康安全等优势。在生活中得到了广泛应用。WiFi模块是将WiFi无线网络协议IEEE802.11.b.g.n协议栈以及TCP/IP协议栈功能集成于模块中，并将多种接口引出。传统的硬件设备嵌入WiFi模块可以直接利用WiFi联入互联网，是实现无线智能家居，WiFi远程控制等物联网用的重要组成部分。 根据WiFi模块引出的接口或集成的功能。WiFi模块也就细分为了串口WiFi模块，SDIOWiFi模块，SPI接口WiFi模块模块，AP模块,路由器WiFi模块,WiFi控制模块等。
上传时间： 2021-12-19
上传用户：shjgzh
神经网络在智能机器人导航系统中的应用研究1神经网络在环境感知中的应 用 对环境 的感 知 ，环境模型 妁表示 是非常重要 的。未 知 环境中的障碍物的几何形状是不确定的，常用的表示方浩是 槽格法。如果用册格法表示范围较大的工作环境，在满足 精度要求 的情况下，必定要占用大量的内存，并且采用栅 格法进行路径规划，其计算量是相当大的。Kohon~n自组织 神经瞬络为机器人对未知环境的蒜知提供了一条途径。 Kohone~冲经网络是一十自组织神经网络，其学习的结 果能体现出输入样本的分布情况，从而对输入样本实现数 据压缩 。基于 网络 的这些特 性，可采 用K0h0n曲 神经元 的 权向量来表示 自由空间，其方法是在 自由空间中随机地选 取坐标点xltl【可由传感器获得】作为网络输入，神经嘲络通 过对大量的输八样本的学习，其神经元就会体现出一定的 分布形 式 学习过程如下：开 始时网络的权值随机地赋值 ， 其后接下式进行学 习： ， 、 Jm(，)+叫f)f，)一珥ff)) ∈N，(f) (，) VfeN．(f1 其 中M(f1：神经元 1在t时刻对 应的权值 ；a(∽ 谓整系 数 ； (『l网络的输八矢量；Ⅳ()：学习的 I域。每个神经元能最 大限度 地表示一 定 的自由空间 。神经 元权 向量的最 小生成 树可以表示出自由空问的基本框架。网络学习的邻域 (，) 可 以动 态地 定义 成矩形 、多边 形 。神经 元数量 的选取取 决 于环境 的复杂度 ，如果神 经元 的数量 太少 ．它们就 不能 覆 盖整十空间，结果会导致节点穿过障碍物区域 如果节点 妁数量太大 ．节点就会表示更多的区域，也就得不到距障 碍物的最大距离。在这种情况下，节点是对整个 自由空间 的学 习，而不是 学习最 小框架空 间 。节 点的数 量可 以动态 地定义，在每个学习阶段的结柬．机器人会检查所有的路 径．如检铡刊路径上有障碍物 ，就意味着没有足够的节点 来 覆盖整 十 自由窑 间，需要增加 网络节点来 重新学 习 所 138一 以为了收敛于最小框架表示 ，应该采用较少的网络 节点升 始学习，逐步增加其数量。这种方法比较适台对拥挤的'E{= 境的学习，自由空间教小，就可用线段表示；若自由空问 较大，就需要由二维结构表示 。 采用Kohonen~冲经阿络表示环境是一个新的方法。由 于网络的并行结构，可在较短的时间内进行大量的计算。并 且不需要了解障碍物的过细信息．如形状、位置等 通过 学习可用树结构表示自由空问的基本框架，起、终点问路 径 可利用树的遍 历技术报容易地被找到 在机器人对环境的感知的过程中，可采用人】：神经嘲 络技术对 多传 感器的信息进 行融台 。由于单个传感器仅能 提 供部分不 完全 的环境信息 ，因此只有秉 甩 多种传感器 才 能提高机器凡的感知能力。 2 神经 网络在局部路径规射中的应 用 局部路径 规删足称动吝避碰 规划 ，足以全局规荆为指 导 利用在线得到的局部环境信息，在尽可能短的时问内
上传时间： 2022-02-12
上传用户：qingfengchizhu
5G移动通信网络关键技术综述.pdf陈 婧，韩远兵，徐 川 (重庆邮电大学未来网络研究中心 重庆 400065) 摘 要: 为适应未来海量移动数据的爆炸式增长，加快新业务新应用的开发，第五代移动通信( fifth generation mo- bile communication network，5G) 网络应运而生。目前，国内外已经逐渐明确了 5G 的愿景和需求，如何将现有技术和 多种潜在的新技术进行融合以实现 5G 网络成为下一步的研究与发展重点。面向未来 5G 的技术发展，介绍 5G 的 概念、应用场景以及终端用户对 5G 的相关需求; 然后，重点阐述 5G 在无线网络方面具有发展前景的 10 大关键技 术，包括: 超密集异构网络、自组织网络、D2D( device-to-device) 通信、M2M( machine-to-machine) 通信、软件定义无线 网络、
上传时间： 2022-02-25
上传用户：zhaiyawei
这是一本关于wifi 无线通信技术的权威书，里面详解的说明物理层，MAC 层，交互，加密与解密，是学习wifi技术的最好的书。 可以多看多次 理解更好。
上传时间： 2022-03-24
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内容简介： 物联网被认为是下一个巨大的机遇，随着物联网的发展，现在支持IP的嵌入式设备的数量也正在迅速增加，而6LoWPAN（面向低功耗无线局域网的IPv6）正是其中非常关键的技术。 本书详细和完整地介绍了6LoWPAN协议标准本身、应用、相关标准以及网络部署和协议实现上的各种设计。 使读者能全面地领略到基于IPv6的、低功耗的和将来基于移动无线网络的设计、配置和运行。 本书适合物联网行业的研发人员、网络工程师、相关技术人员以及相关院校计算机、电子工程和信息工程专业的高年级本科生、硕士/博士研究生阅读，帮助其对6LoWPAN协议标准的了解，同时有利于推动物联网在我国的蓬勃发展。部分目录： 第1章简介1 1.1无线嵌入式物联网2 1.1.1为什么使用6LoWPAN？4 1.1.26LoWPAN的历史和标准化5
上传时间： 2022-05-11
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移动通信深刻地改变了人们的生活，面向2020年，为了应对未来爆炸式的流量增长、海量的设备连接和不断涌现的新业务新场景，第五代移动通信系统应运而生。2015年6月ITU定义的5G未来移动应用包括以下三大领域：» 增强型移动宽带 (eMBB)：人的通信是移动通信需要优先满足的基础需求。未来eMBB将通过更高的带宽和更短的时延继续提升人类的视觉体验；» 大规模机器类通信(mMTC)：针对万物互联的垂直行业，IoT产业发展迅速，未来将出现大量的移动通信传感器网络，对接入数量和能效有很高要求；» 高可靠低时延通信(uRLLC)：针对特殊垂直行业，例如自动驾驶、远程医疗、智能电网等需要高可靠性+低时延的业务需求。
上传时间： 2022-06-12
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本文跟踪了国内国际上各研究组织关于5G需求与关键技术最新研究进展。高能效将是5G从设计之初就不得不考虑的几个重要问题之。研究如何在不损失或者微损失网络性能的前提下，极大地降低系统的能量消耗是一项很有研究价值的工作。本文通过分析现有无线网络基站能量消耗的各个组成部分，参考目前5G研究趋势，选择网络能效模型与基站能耗模型，用于后续网络能效评估。小站密集化部署技术（Small Cell）是目前业内普遍认同的实现未来5G系统各项性能指标与效率指标的有效策略之一。随着小站的密集化部署，网络整体能效成为衡量异构无线通信系统长期经济效益的一项重要指标。网络运营前，需要以高能效为目标进行Small Cell密集化网络部署。本文利用上述的能效模型，建立并推导出了Small Cell最佳部客位置与数量的高能效网络部署方案目标函数，进一步通过数值仿真方法获得了具体网络场景下的高能效Small Cell 络部署位置与数量，最后通过对大量的仿真结果进行分析，得出了高能效Small Cell集化署方案的一般性规律。研究成果对未来5G系统中SmallCell的部署具有重要参考意义在网络运营中，由于网络负载存在天然的不均衡性与动态被动性，需要在Small Cell密集化部署的未来移动通信系统中进行高能效网络拓扑控制，以便在网络运营中维持实时的网络能效最优化的网络拓扑结构。本论文分析了目前业界关于Small Cell 休眠/唤醒性能增益的最新研究成果，并针对其现有休眠唤醒方案中以单小区固定负载为门限的休眠顺醒机制的不足，提出了一种高能效Small Cell联合休眼唤醒控制机制，实现了对网络拓扑的高能效动态控制。Small Cell密集化部署使网络编码在未来无线网络环境中得到了新的应用契机，本文最后结合几种未来5G新场景对网络编码应用方案进行了初步探讨。初步仿真结果表明，网络编码方案可有效提升能效。
上传时间： 2022-06-20
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