CN112865864B - 可见光通信系统的发射信号模拟方法及信号模拟机 - Google Patents
可见光通信系统的发射信号模拟方法及信号模拟机 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112865864B CN112865864B CN202011641517.0A CN202011641517A CN112865864B CN 112865864 B CN112865864 B CN 112865864B CN 202011641517 A CN202011641517 A CN 202011641517A CN 112865864 B CN112865864 B CN 112865864B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- signal
- digital signal
- visible light
- digital
- light communication
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04B—TRANSMISSION
- H04B10/00—Transmission systems employing electromagnetic waves other than radio-waves, e.g. infrared, visible or ultraviolet light, or employing corpuscular radiation, e.g. quantum communication
- H04B10/11—Arrangements specific to free-space transmission, i.e. transmission through air or vacuum
- H04B10/114—Indoor or close-range type systems
- H04B10/116—Visible light communication
-
- H—ELECTRICITY
- H05—ELECTRIC TECHNIQUES NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- H05B—ELECTRIC HEATING; ELECTRIC LIGHT SOURCES NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; CIRCUIT ARRANGEMENTS FOR ELECTRIC LIGHT SOURCES, IN GENERAL
- H05B45/00—Circuit arrangements for operating light-emitting diodes [LED]
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Optical Communication System (AREA)
Abstract
本申请公开了一种可见光通信发射信号的模拟方法、可见光通信系统的信号模拟机及可见光通信模拟系统,所述方法包括:接收波形发生器发送的原始模拟信号;将所述原始模拟信号转换为第一数字信号;根据信号模拟模型对所述第一数字信号进行数字信号处理得到第二数字信号,第二数字信号用于模拟真实LED发射模块中待发射的目标数字信号,能够较真实地模拟可见光通信系统中的输出信号,且使用的信号模拟模型只有4个系数,在计算信号模拟模型的系数时,消耗的硬件资源少,从而使得整个信号模拟模型的复杂度低,实现成本低。
Description
技术领域
本申请涉及可见光通信技术领域,特别涉及一种可见光通信系统的发射信号模拟方法、可见光通信系统的信号模拟机及可见光通信模拟系统。
背景技术
可见光通信系统是利用LED的响应时间短、高速调制的特性进行高速数据通信的新型无线光通信技术,具有发射功率高、不占用无线电频谱、无电磁干扰、无电磁辐射、节约能源等优点。可见光通信系统使用LED作为信号发射机,LED同时提供照明和通信服务,LED对可见光通信系统整体性能的影响至关重要,因此,研究LED模型有助于促进可见光通信系统的发展,但是,目前的LED模型复杂度高、实现成本高。
发明内容
本申请旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此,本申请提出一种可见光通信发射信号的模拟方法、可见光通信系统的信号模拟机及可见光通信模拟系统,能够较真实地模拟可见光通信系统中LED发射模块的发射信号,且使用的LED模型复杂度低,实现成本低。
第一方面,本申请实施例提供了一种可见光通信发射信号的模拟方法,包括:
接收波形发生器发送的原始模拟信号;
将所述原始模拟信号转换为第一数字信号;
根据信号模拟模型对所述第一数字信号进行数字信号处理得到第二数字信号,所述信号模拟模型为:
其中,nc(t)表示当前采样时刻的过载流子浓度,nc(t+Ts)表示下一个采样时刻的过载流子浓度,为所述信号模拟模型的系数,I(t)为所述第一数字信号,Popt(t)为所述第二数字信号,所述第二数字信号用于模拟真实LED发射模块中待发射的目标数字信号。
根据本申请第一方面实施例的可见光通信发射信号的模拟方法,至少具有如下有益效果:本申请实施例可见光通信发射信号的模拟方法,接收波形发生器发送的原始模拟信号,然后将原始模拟信号转换为第一数字信号,根据信号模拟模型对第一数字信号进行数字信号处理得到第二数字信号,信号模拟模型为:
其中,nc(t)表示当前采样时刻的过载流子浓度,nc(t+Ts)表示下一个采样时刻的过载流子浓度,为信号模拟模型的系数,I(t)为第一数字信号,Popt(t)为第二数字信号,第二数字信号用于模拟真实LED发射模块中待发射的目标数字信号,能够较真实地模拟可见光通信系统中的输出信号,且使用的信号模拟模型只有4个系数,在计算信号模拟模型系数时,消耗的硬件资源少,从而使得整个信号模拟模型的复杂度低,实现成本低。
根据本申请第一方面的一些实施例,所述可见光通信发射信号的模拟方法还包括:
将所述第二数字信号转换为当前模拟信号,所述当前模拟信号用于模拟真实LED发射模块的目标发射信号。
根据本申请第一方面的一些实施例,所述系数估计算法为如下之一:
LMS算法、RLS算法、Nelder-Mead算法、Powell算法、拟牛顿法。
第二方面,本申请实施例提供了一种可见光通信系统的信号模拟机,包括:
模数转换器,所述模数转换器用于将波形发生器发送的原始模拟信号转换为第一数字信号;
处理器,所述处理器与所述模数转换器电连接,所述处理器内部建立有信号模拟模型,所述处理器用于根据所述信号模拟模型对所述第一数字信号进行数字信号处理得到第二数字信号,所述第二数字信号用于模拟真实LED发射模块的目标数字信号,所述信号模拟模型具体为:
其中,nc(t)表示当前采样时刻的过载流子浓度,nc(t+Ts)表示下一个采样时刻的过载流子浓度,为信号模拟模型的系数,I(t)为所述第一数字信号,Popt(t)为所述第二数字信号,所述第二数字信号用于模拟真实LED发射模块中待发射的目标数字信号。
根据本申请第二方面的一些实施例,所述可见光通信系统的信号模拟机还包括数模转换器,所述模数转换器与所述处理器电连接,所述数模转换器用于将所述第二数字信号转换为当前模拟信号,所述当前模拟信号用于模拟真实LED发射模块的目标发射信号。
根据本申请第二方面的一些实施例,所述系数估计算法为如下之一:
LMS算法、RLS算法、Nelder-Mead算法、Powell算法、拟牛顿法。
根据本申请第二方面的一些实施例,所述处理器为如下之一:
FPGA、DSP、Arduino、树莓派。
第三方面,本申请实施例提供了一种可见光通信模拟系统,包括:
至少一个存储器;
至少一个处理器;
至少一个程序;
所述程序被存储在所述存储器中,所述处理器执行至少一个所述程序以实现如本申请第一方面的任一项实施例所述的可见光通信发射信号的模拟方法。
本申请的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出,部分将从下面的描述中变得明显,或通过本申请的实践了解到。
附图说明
本申请的附加方面和优点结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解,其中:
图1是本申请一个实施例提供的可见光通信发射信号的模拟方法的流程示意图;
图2是本申请一个实施例提供的信号模拟模型示意图;
图3是本申请一个实施例提供的可见光通信系统的信号模拟机的示意图。
具体实施方式
下面详细描述本申请的实施例,所述实施例的示例在附图中示出,其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的,仅用于解释本申请,而不能理解为对本申请的限制。
在本申请的描述中,如果有描述到第一、第二只是用于区分技术特征为目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量或者隐含指明所指示的技术特征的先后关系。
参照图1和图2,图1是本申请一个实施例提供的可见光通信发射信号的模拟方法的流程示意图,图2是本申请一个实施例提供的信号模拟模型示意图。本申请实施例提供了一种可见光通信发射信号的模拟方法,包括但不限于步骤S110,步骤S120,步骤S130。
步骤S110,接收波形发生器发送的原始模拟信号。
步骤S120,将原始模拟信号转换为第一数字信号。
步骤S130,根据信号模拟模型对第一数字信号进行数字信号处理得到第二数字信号。
可以理解的是,接收来自波形发生器的原始模拟信号,然后将原始模拟信号转换为第一数字信号,建立基于半导体发光特性的信号模拟模型,根据信号模拟模型对第一数字信号进行数字信号处理得到第二数字信号,第二数字信号用于模拟真实LED发射模块中待发射的目标数字信号,信号模拟模型具体为:
其中,nc(t)表示当前采样时刻的过载流子浓度,nc(t+Ts)表示下一个采样时刻的过载流子浓度,为所述信号模拟模型的系数,I(t)为第一数字信号,Popt(t)为第二数字信号,第一数字信号可以用于模拟模拟真实LED发射模块中的输入电流信号,第二数字信号可用于模拟真实LED发射模块中待发射的目标数字信号。
本申请实施例的可见光通信发射信号的模拟方法,能够较真实地模拟可见光通信系统中的信号,且使用的信号模拟模型只有4个系数,在计算信号模拟模型系数时,消耗的硬件资源少,从而使得整个信号模拟模型的复杂度低,实现成本低。
可以理解的是,可见光通信发射信号的模拟方法还包括步骤:将第二数字信号转换为当前模拟信号,当前模拟信号用于模拟真实LED发射模块的发射信号。
可以理解的是,系数估计算法为如下之一:
LMS算法、RLS算法、Nelder-Mead算法、Powell算法、拟牛顿法。
例如,通过Nelder-Mead算法对真实LED发射模块的发射信号进行训练得到信号模拟模型的系数具体为:N维的Nelder-Mead包括有N+1个测试点,由N+1个测试点组成一个数据集合;然后计算该数据集合中每个点的目标函数值;计算该数据集合的质心,即该数据集合中前N个测试点的平均值;使用质心的反射点替换最差的测试点,获得一个新的数据集合;使用新的数据集合的质心的反射点替换新的数据集合中最差的测试点,如此迭代计算,直至最新的数据集合中的测试点满足容忍条件,并得到最优解。本申请实施例信号模拟模型的系数有4个,因此N=4,x1为系数的集合,根据初始点x1另外生成N个初始点x2,x3,x4,x5,将x1+i的第i个分量设置为比x1的大5%,其他分量保持相同,1≤i≤4,若x1的第i个分量为零,则将x1+i的第i个分量设置为0.00025;
将f(xi)从小到大的顺序排序并按照该顺序重新命名,使得当i越大,f(xi)越大;
计算xN+1关于m点的反射点:r=2m-xN+1;
若f(x1)≤f(r)<f(xN),则令xN+1=r;
若f(r)<f(x1),计算拓展点:s=m+2(m-xN+1),若f(s)<f(r),令xN+1=s,若f(s)≥f(r),令xN+1=r;
若f(xN)≤f(r)<f(xN+1),令c1=m+(r-m)/2,若f(c1)<f(r),令xN+1=c1;
若f(xN+1)≤f(r),令c2=m+(xN+1-m)/2,若f(c2)<f(xN+1),令xN+1=c2;
计算vj=x1+(xj-x1)/2,2≤j≤N+1,使xj=vj,使用vj对x2,x3,x4,x5重新赋值;
此外,参照图3,本申请实施例提供了一种可见光通信系统的信号模拟机,包括:
模数转换器,所述模数转换器用于将波形发生器发送的原始模拟信号转换为第一数字信号;
处理器,处理器与模数转换器电连接,处理器内部建立有信号模拟模型,处理器用于根据信号模拟模型对第一数字信号进行数字信号处理得到第二数字信号,第二数字信号用于模拟真实LED发射模块的目标数字信号,信号模拟模型具体为:
其中,nc(t)表示当前采样时刻的过载流子浓度,nc(t+Ts)表示下一个采样时刻的过载流子浓度,为信号模拟模型的系数,I(t)为第一数字信号,Popt(t)为第二数字信号,第二数字信号用于模拟真实LED发射模块中待发射的目标数字信号。
可以理解的是,可见光通信系统的信号模拟机还包括数模转换器,所述模数转换器与所述处理器电连接,所述数模转换器用于将所述第二数字信号转换为当前模拟信号,所述当前模拟信号用于模拟真实LED发射模块的目标发射信号。
模数转换器与波形发生器相连接,模数转换器将波形发生器发送的原始模拟信号转换为第一数字信号,然后模数转换器向处理器发送第一数字信号,处理器根据信号模拟模型对第一数字信号进行数字信号处理得到第二数字信号,第二数字信号能够模拟真实LED发射模块中待发射的目标数字信号,数模转换器与处理器电连接,数模转换器接收来自处理器的第二数字信号,数模转换器用于将第二数字信号转换为当前模拟信号,当前模拟信号用于模拟真实LED发射模块的目标发射信号,能够较真实地模拟可见光通信系统中的输出信号,且使用的信号模拟模型只有4个系数,在计算信号模拟模型系数时,消耗的硬件资源少,从而使得整个信号模拟模型的复杂度低,实现成本低。
可以理解的是,数模转换器可以与示波器相连接,将当前模拟信号在示波器中显示,便于观察当前模拟信号的波形图。
可以理解的是,系数估计算法为如下之一:LMS算法、RLS算法、Nelder-Mead算法、Powell算法、拟牛顿法。例如,通过Nelder-Mead算法对真实LED发射模块的发射信号进行训练得到信号模拟模型的系数具体为:N维的Nelder-Mead包括有N+1个测试点,由N+1个测试点组成一个数据集合;然后计算该数据集合中每个点的目标函数值;计算该数据集合的质心,即该数据集合中前N个测试点的平均值;使用质心的反射点替换最差的测试点,获得一个新的数据集合;使用新的数据集合的质心的反射点替换新的数据集合中最差的测试点,如此迭代计算,直至最新的数据集合中的测试点满足容忍条件,并得到最优解,具体的训练步骤已在方法实施例中详细描述,在此不再赘述。
可以理解的是,处理器可以是FPGA、DSP、Arduino或者树莓派。例如,当处理器为FPGA时,FPGA器件为现场可编程阵列,FPGA分别与数模转换器、模数转换器电连接,FPGA接收来自模数转换器的第一数字信号,FPGA根据信号模拟模型对第一数字信号进行数字信号处理得到第二数字信号,FPGA向数模转换器发送第二数字信号,数模转换器将第二数字信号转换为当前模拟信号,当前模拟信号用于模拟真实LED发射模块的发射信号。
此外,本申请实施例还提供了一种可见光通信模拟系统,包括:
至少一个存储器;
至少一个处理器;
至少一个程序;
程序被存储在存储器中,处理器执行至少一个程序以实现如本申请上述实施例的可见光通信发射信号的模拟方法。
处理器和存储器可以通过总线或其他方式连接。
存储器作为一种非暂态计算机可读存储介质,可用于存储非暂态软件程序、非暂态性计算机可执行程序以及信号,如本申请实施例中的可见光通信模拟系统对应的程序指令/信号。处理器通过运行存储在存储器中的非暂态软件程序、指令以及信号,从而执行各种功能应用以及数据处理,即实现上述方法实施例的可见光通信发射信号的模拟方法。
存储器可以包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序;存储数据区可存储上述可见光通信发射信号的模拟方法的相关数据等。此外,存储器可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非暂态存储器,例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施例中,存储器可选包括相对于处理器远程设置的存储器,这些远程存储器可以通过网络连接至该可见光通信模拟系统。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
一个或者多个信号存储在存储器中,当被一个或者多个处理器执行时,执行上述任意方法实施例中的可见光通信发射信号的模拟方法。例如,执行以上描述的图1中的方法步骤S110至S130。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,其中作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
通过以上的实施方式的描述,本领域普通技术人员可以理解,上文中所公开方法中的全部或某些步骤、系统可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。某些物理组件或所有物理组件可以被实施为由处理器,如中央处理器、数字信号处理器或微处理器执行的软件,或者被实施为硬件,或者被实施为集成电路,如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上,计算机可读介质可以包括计算机存储介质(或非暂时性介质)和通信介质(或暂时性介质)。如本领域普通技术人员公知的,术语计算机存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读信号、数据结构、程序模块或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他存储器技术、CD-ROM、数字多功能盘(DVD)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外,本领域普通技术人员公知的是,通信介质通常包含计算机可读信号、数据结构、程序模块或者诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据,并且可包括任何信息递送介质。
上面结合附图对本申请实施例作了详细说明,但是本申请不限于上述实施例,在所述技术领域普通技术人员所具备的知识范围内,还可以在不脱离本申请宗旨的前提下作出各种变化。
Claims (10)
2.根据权利要求1所述的可见光通信发射信号的模拟方法,其特征在于,还包括:
将所述第二数字信号转换为当前模拟信号,所述当前模拟信号用于模拟真实LED发射模块的目标发射信号。
4.根据权利要求3所述的可见光通信发射信号的模拟方法,其特征在于,所述系数估计算法为如下算法之一:
LMS算法、RLS算法、Nelder-Mead算法、Powell算法、拟牛顿法。
6.根据权利要求5所述的可见光通信系统的信号模拟机,其特征在于,还包括数模转换器,所述模数转换器与所述处理器电连接,所述数模转换器用于将所述第二数字信号转换为当前模拟信号,所述当前模拟信号用于模拟真实LED发射模块的目标发射信号。
8.根据权利要求7所述的可见光通信系统的信号模拟机,其特征在于,所述系数估计算法为如下之一:
LMS算法、RLS算法、Nelder-Mead算法、Powell算法、拟牛顿法。
9.根据权利要求5所述的可见光通信系统的信号模拟机,其特征在于,所述处理器为如下之一:
FPGA、DSP、Arduino、树莓派。
10.一种可见光通信模拟系统,其特征在于,包括:
至少一个存储器;
至少一个处理器;
至少一个程序;
所述程序被存储在所述存储器中,所述处理器执行至少一个所述程序以实现如权利要求1至4任一项所述的可见光通信发射信号的模拟方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011641517.0A CN112865864B (zh) | 2020-12-31 | 2020-12-31 | 可见光通信系统的发射信号模拟方法及信号模拟机 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011641517.0A CN112865864B (zh) | 2020-12-31 | 2020-12-31 | 可见光通信系统的发射信号模拟方法及信号模拟机 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN112865864A CN112865864A (zh) | 2021-05-28 |
CN112865864B true CN112865864B (zh) | 2022-03-15 |
Family
ID=76000770
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202011641517.0A Active CN112865864B (zh) | 2020-12-31 | 2020-12-31 | 可见光通信系统的发射信号模拟方法及信号模拟机 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN112865864B (zh) |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106646366A (zh) * | 2016-12-05 | 2017-05-10 | 深圳市国华光电科技有限公司 | 基于粒子滤波算法和智能设备的可见光定位方法和系统 |
WO2018218697A1 (zh) * | 2017-05-31 | 2018-12-06 | 中国科学技术大学 | 一种可见光通信收发器与可见光通信系统 |
CN109379135A (zh) * | 2018-11-28 | 2019-02-22 | 桂林电子科技大学 | 一种dco-ofdm可见光通信系统的发送装置 |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2012117374A1 (en) * | 2011-03-03 | 2012-09-07 | Technion R&D Foundation | Coherent and self - coherent signal processing techniques |
CN105049118B (zh) * | 2015-08-20 | 2017-10-20 | 华南理工大学 | 基于双重调制技术的可见光通信方法及其可见光通信系统 |
CN105162517B (zh) * | 2015-08-20 | 2017-12-01 | 华南理工大学 | 基于脉冲振幅调控的可见光通信方法及其可见光通信系统 |
-
2020
- 2020-12-31 CN CN202011641517.0A patent/CN112865864B/zh active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106646366A (zh) * | 2016-12-05 | 2017-05-10 | 深圳市国华光电科技有限公司 | 基于粒子滤波算法和智能设备的可见光定位方法和系统 |
WO2018218697A1 (zh) * | 2017-05-31 | 2018-12-06 | 中国科学技术大学 | 一种可见光通信收发器与可见光通信系统 |
CN109379135A (zh) * | 2018-11-28 | 2019-02-22 | 桂林电子科技大学 | 一种dco-ofdm可见光通信系统的发送装置 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
《Real-valued Gram-Schmidt Transform-based Non-coherent Chaos Shift Keying Scheme for Visible Light Communication System》;Furong Fang;《IEEE Xplore》;20180405;全文 * |
《一种降低Flip-OFDM系统LED非线性失真的动态补偿算法》;陆庆峰;《计算机应用研究》;20141130;全文 * |
Esteban Dur'an Madrid.《Hysteresis based FSK modulation for visible light》.《IEEE Xplore》.2020, * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN112865864A (zh) | 2021-05-28 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN109743741B (zh) | 无线路由器部署方法、装置、存储介质及电子设备 | |
CN112911608B (zh) | 一种面向边缘智能网络的大规模接入方法 | |
Azarbad et al. | Automatic recognition of digital communication signal | |
CN113435247A (zh) | 一种通信干扰智能识别方法、系统及终端 | |
CN110311719A (zh) | 一种应用于毫米波大规模mimo系统的波束选择方法及其装置 | |
CN112737682B (zh) | Led非线性失真补偿方法、装置及可见光通信系统 | |
CN116318490B (zh) | 一种基于5g应急通信车的通信信号检测方法及系统 | |
CN112865864B (zh) | 可见光通信系统的发射信号模拟方法及信号模拟机 | |
CN104079520B (zh) | 一种ofdm系统的脉冲干扰抑制方法 | |
Hackett et al. | Implementation and on-orbit testing results of a space communications cognitive engine | |
CN110909453A (zh) | 一种基于eemd的输电线路覆冰等级预测方法 | |
CN114070439B (zh) | 一种虚实结合的信道映射方法及装置、信道映射系统 | |
WO2022151900A1 (zh) | 一种基于神经网络的信道估计方法及通信装置 | |
CN114358046A (zh) | 一种多复杂度等级复杂电磁干扰环境模拟生成方法及系统 | |
Hodyss et al. | Quadratic polynomial regression using serial observation processing: Implementation within DART | |
TW202224472A (zh) | 基於類神經網路的波束選擇方法及管理伺服器 | |
Yang et al. | Deep-learning-based bouncing-order prediction for propagation channel characterization using graph modeling | |
Nagao et al. | A Study on Path Loss Modeling using ResNet and Pre-Training with Free Space Path Loss | |
Pospelova et al. | Research of G3-PLC net self-organization processes in the NS-3 modeling framework | |
Wang et al. | Deployment and evaluation of LoRa network configuration based on random forest | |
Liu et al. | Research on Signal Modulation Recognition in Wireless Communication Network by Deep Learning. | |
JP2570158B2 (ja) | フェージングシミュレータ | |
CN108880640A (zh) | 无线供能通信系统的自适应功率分配方法 | |
CN114124783B (zh) | 基于改进鱼群算法的路径选择方法和计算机存储介质 | |
CN113766599B (zh) | 管廊无线传感网的中继节点选择的方法、装置及终端 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |