随着无线通信技术的快速发展,频谱资源的有效利用成为提升网络性能的关键问题。提出一种基于长短时记忆(Long Short Term Memory,LSTM)网络的无线通信频谱感知优化方法,通过建模分析时序频谱数据,实现动态无线环境的高效感知。具体介绍...随着无线通信技术的快速发展,频谱资源的有效利用成为提升网络性能的关键问题。提出一种基于长短时记忆(Long Short Term Memory,LSTM)网络的无线通信频谱感知优化方法,通过建模分析时序频谱数据,实现动态无线环境的高效感知。具体介绍了LSTM网络的结构,深入研究基于LSTM的频谱感知方法,将LSTM的输出与通信系统的参数关联,优化网络性能。分析表明,该方法对提高频谱感知的精度有重要作用,使通信系统能够实时适应不断变化的频谱条件,进而有效提升网络性能。展开更多
随着物联网技术的飞速发展,窄带物联网(Narrow Band Internet of Things,NB-IoT)作为一种低功耗、广覆盖、大连接的无线通信技术,逐渐成为连接物理世界与数字世界的桥梁。然而,在实际应用中,NB-IoT信号面临着诸如信号衰减、干扰、覆盖...随着物联网技术的飞速发展,窄带物联网(Narrow Band Internet of Things,NB-IoT)作为一种低功耗、广覆盖、大连接的无线通信技术,逐渐成为连接物理世界与数字世界的桥梁。然而,在实际应用中,NB-IoT信号面临着诸如信号衰减、干扰、覆盖不均等挑战。这些挑战不仅影响用户体验,还限制了物联网应用的进一步发展。因此,研究面向物联网的NB-IoT信号优化方法具有重要意义。文章深入研究面向物联网的NB-IoT信号优化方法,提出多种有效的优化策略和技术手段。展开更多
文摘随着无线通信技术的快速发展,频谱资源的有效利用成为提升网络性能的关键问题。提出一种基于长短时记忆(Long Short Term Memory,LSTM)网络的无线通信频谱感知优化方法,通过建模分析时序频谱数据,实现动态无线环境的高效感知。具体介绍了LSTM网络的结构,深入研究基于LSTM的频谱感知方法,将LSTM的输出与通信系统的参数关联,优化网络性能。分析表明,该方法对提高频谱感知的精度有重要作用,使通信系统能够实时适应不断变化的频谱条件,进而有效提升网络性能。
文摘随着物联网技术的飞速发展,窄带物联网(Narrow Band Internet of Things,NB-IoT)作为一种低功耗、广覆盖、大连接的无线通信技术,逐渐成为连接物理世界与数字世界的桥梁。然而,在实际应用中,NB-IoT信号面临着诸如信号衰减、干扰、覆盖不均等挑战。这些挑战不仅影响用户体验,还限制了物联网应用的进一步发展。因此,研究面向物联网的NB-IoT信号优化方法具有重要意义。文章深入研究面向物联网的NB-IoT信号优化方法,提出多种有效的优化策略和技术手段。
