通信扫盲(五)
系列文章目录
1 通信扫盲(一): 通信的本质、通信发展史-各代移动通信的多祉技术、5G、6G应用场景/愿景、LTE是什么?3GPP是什么?
链接:通信扫盲(一)
2 通信扫盲(二): NOMA是什么?NOMA中的签名什么意思?SIC串行干扰消除、免调度的含义、什么是导频
链接:通信扫盲(二)
3通信扫盲(三):虚警概率与漏警概率 、DOF自由度、数字孪生(DT)与数字孪生网络(DTN)、移动边缘计算MEC
链接:通信扫盲(三)
4通信扫盲(四):pilot sequences(导频)、The number of pilot symbols(导频符号的数量)、coherence interval(相干时间间隔)、上行训练符号和数据传输符号
链接:通信扫盲(四)
文章目录
- 系列文章目录
- 一、标准排队模型(standard queuing model M/M/1)
- 二、视距链路Line-of-Sight (LoS) 和 非视距链路Not-Lineof-Sight (NLoS)
- 三、ULA's array response(ULA阵列响应)
一、标准排队模型(standard queuing model M/M/1)
M/M/1 排队模型是用于描述一个单一服务台(Server)和无限制的顾客(Arrivals)的排队系统模型。它是排队论中最基本和常见的模型之一,其中 “M” 代表顾客到达服从泊松分布(Poisson Arrivals)的意思,而 “M” 代表服务时间服从指数分布(Exponential Service Time),“1” 表示只有一个服务台。
更具体地说,M/M/1模型是指当顾客到达时间和服务时间都符合指数分布时,系统中只有一个可以提供服务的服务员,顾客到达的时间和离开的时间均有可能形成排队。当一个顾客被服务员服务时,下一个顾客需要等待前一个顾客离开后才可以开始服务。当顾客到达速率大于服务速率时,系统将发生排队现象,排队长度无限增长;当顾客到达速率小于服务速率时,队列会趋于空,并最终消失。
M/M/1模型可用于研究排队的平均等待时间、平均逗留时间、系统繁忙度等性能指标。它是排队理论中最为简单和重要的一类模型之一,普遍应用于通信系统、计算机网络、交通流量控制等领域,帮助设计者评估系统性能,指导系统优化和改进。
二、视距链路Line-of-Sight (LoS) 和 非视距链路Not-Lineof-Sight (NLoS)
Line-of-Sight (LOS)中文可以翻译为“视距”,是指**从一个位置到另一个位置的直线路径,这两个位置之间不存在遮挡物的路径**。在通信系统中,LOS通常用于描述无线电波、光波等在空中传播的线路,也称为光线传输或视线传输。在无线通信中,如果发送器和接收器之间存在建筑物、山脉、森林等物体,这些物体会干扰信号传播路径。而如果发送器和接收器之间不存在物体或物体对信号影响不大,信号就可以在LOS路径上传输,呈现直线传播的特点。
通常,在无线电通信中使用**LOS是为了获得更好的传输质量和距离**,例如在使用毫米波、太赫兹波等高频段或高速率数据传输的情况下,LOS更为重要。然而,在实际应用中,由于地形复杂、建筑密集等原因,LOS传输可能不可避免地被阻挡,此时就需要使用其他技术(如反射、散射、多路径传输等)来取代或补充LOS传输,以保证通信的稳定性和可靠性。
在通信系统中,“Line-of-Sight”(LOS)和"Not Line-of-Sight"(NLOS)分别指发送器和接收器之间是否存在直接可见的路径或者遮挡障碍,从而影响信号的传播质量和距离。
LOS通常是指发送器和接收器之间存在直线视线路径,不存在任何的障碍物或遮挡物。在LOS条件下,信号传输的衰减非常小,通常会达到非常远的距离,信号传输质量也非常好。
NLOS是指发送器和接收器之间不存在直接的可见路径,路径上存在遮挡物或障碍物。在NLOS条件下,信号传输通常会被遮挡、反射、衍射、散射等多种因素影响,导致传输衰减、失真和延迟等问题,进一步影响传输质量和距离。
在实际应用中,LOS和NLOS的情况经常会交错出现,需要对发送器和接收器之间的具体环境进行合理分析和建模,选择合适的通信技术和算法,从而提高通信的稳定性、可靠性和距离。
三、ULA’s array response(ULA阵列响应)
Uniform Linear Array(ULA)的阵列响应。ULA是一种由多个接收天线或发射天线有序排列的线性天线阵列,通过天线之间相互干扰和互相补偿,可以形成特定的天线阵列响应。阵列响应是指在特定方向信号到达时,在整个阵列中所有天线接收到的信号幅度、相位和相对时间延迟的总和。
ULA中的每个天线接收到的信号具有不同的相位和幅度,根据接收到的信号相位和幅度调整,可以通过天线之间的干涉实现信号的波束成形、增益控制、方向估计等功能。该阵列响应是用于分析和确定特定方向上信号的入射角度、信号到达延迟和信号增益的重要参数,通常用于信号处理、无线通信等领域中。
相关文章:
通信扫盲(五)
系列文章目录 1 通信扫盲(一): 通信的本质、通信发展史-各代移动通信的多祉技术、5G、6G应用场景/愿景、LTE是什么?3GPP是什么? 链接:通信扫盲(一) 2 通信扫盲(二&…...
nbcio-boot项目的文件上传与回显处理方法
更多ruoyi-nbcio功能请看演示系统 gitee源代码地址 前后端代码: https://gitee.com/nbacheng/ruoyi-nbcio 演示地址:RuoYi-Nbcio后台管理系统 更多nbcio-boot功能请看演示系统 gitee源代码地址 后端代码: https://gitee.com/nbacheng/n…...
《动手学深度学习》学习笔记 第9章 现代循环神经网络
本系列为《动手学深度学习》学习笔记 书籍链接:动手学深度学习 笔记是从第四章开始,前面三章为基础知识,有需要的可以自己去看看 关于本系列笔记: 书里为了让读者更好的理解,有大篇幅的描述性的文字,内容很…...
「HDLBits题解」Vector100r
本专栏的目的是分享可以通过HDLBits仿真的Verilog代码 以提供参考 各位可同时参考我的代码和官方题解代码 或许会有所收益 题目链接:Vector100r - HDLBits module top_module( input [99:0] in,output [99:0] out );integer i ; always (*) beginfor (i 0 ; i <…...
如何制作专业商业画册,提升品牌形象
随着市场竞争的日益激烈,商业画册作为展示企业形象和产品特点的重要载体,越来越受到企业的重视。然而,如何制作一份专业、有吸引力的商业画册,提升品牌形象呢? 在制作商业画册之前,首先要明确目标受众。根…...
vim升级和配置
vim升级和配置 1、背景2、环境说明3、操作3.1 升级VIM3.2 配置VIM3.2.1、编辑vimrc文件3.2.2、安装插件 1、背景 日常工作跟linux系统打交道比较多,目前主要用到的是Cenots7和Ubuntu18这两个版本的linux系统,其中Centos7主要是服务器端,Ubun…...
java通过okhttp方式实现https请求的工具类(绕过证书验证)
目录 一、引入依赖包二、okhttp方式实现的https请求工具类2.1、跳过证书配置类2.2、okhttp方式的 https工具类 三、测试类 一、引入依赖包 引入相关依赖包 <!--okhttp依赖包--> <dependency><groupId>com.squareup.okhttp3</groupId><artifactId>…...
mysql定时备份shell脚本和还原
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言数据库备份分类mysqldump命令备份计划1.每日备份,保留30天备份文件2.每月1号备份,保留12个月备份文件 定时调度还原总结 前言 数据库备…...
DevOps搭建(十六)-Jenkins+K8s部署详细步骤
1、整体部署架构图 2、编写脚本 vi pipeline.yml apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata:namespace: testname: pipelinelabels:app: pipeline spec:replicas: 2selector:matchLabels:app: pipelinetemplate:metadata:labels:app: pipelinespec:containers:- nam…...
WaitForSingleObject 函数的诸多用途与使用场景总结
目录 1、WaitForSingleObject函数详细说明 2、在线程函数中调用WaitForSingleObject实现Sleep,可立即退出Sleep状态 3、调用WaitForSingleObject函数监测线程或进程是否已经退出 3.1、子进程实时监测主进程是否已经退出,主进程退出了,则子…...
4、Redis高并发分布式锁实战
引言 在分布式系统中,保证数据的一致性和避免竞争条件是至关重要的。分布式锁是一种常用的机制,而Redis作为一款高性能的内存数据库,提供了简单而强大的分布式锁方案。本文将深入探讨如何利用Redis高并发分布式锁来解决分布式系统中的并发控…...
matlab subs 函数计算太慢
来源 计算机器人 transformation matrix 相关内容时,对于关节角度进行离散,循环计算很慢,随着角度划分越来越细,怎么提高速度是一个问题。 最优解决方法 fun_handle matlabFunction(T_t2b_RPY_tmp);T_t2b_RPY_tmp是 transform…...
如何确保网络传输的安全性和稳定性?
随着互联网的普及和数字化时代的到来,网络传输已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。无论是发送邮件、浏览网页、在线支付还是进行视频通话,都需要通过网络进行数据传输。然而,网络传输的安全性和稳定性问题也日益突出,如何确…...
鸿蒙应用开发学习:改进小鱼动画实现按键一直按下时控制小鱼移动和限制小鱼移出屏幕
一、前言 近期我在学习鸿蒙应用开发,跟着B站UP主黑马程序员的视频教程做了一个小鱼动画应用,UP主提供的小鱼动画源代码仅仅实现了移动组件的功能,还存在一些问题,如默认进入页面是竖屏而页面适合横屏显示;真机测试发现…...
紫光展锐5G扬帆出海 | Blade系列勇当拉美5G先锋
5G对拉丁美洲(简称“拉美”)绝大多数消费者来说还是一个新鲜技术。GSMA报告显示,过去五年,拉美运营商在移动网络方面的资本开支大部分用于部署4G网络。但在5G网络方面拉美也在积极大力投入中,紧跟全球5G发展大潮&#…...
如何设计一个高并发系统?
所谓高并发系统,是指能同时处理大量并发请求,并及时响应,从而保证系统的高性能和高可用 那么我们在设计一个高并发系统时,应该考虑哪些方面呢? 1. 搭建集群 如果你只部署一个应用,只部署一台服务器&…...
基于WebRTC技术的EasyRTC视频云服务系统在线视频客服解决方案
一、需求分析 随着互联网技术的发展,视频客服也成为服务行业的标配体验,基于WebRTC实时通信技术,客服人员与用户可以建立实时双向的视频交互与沟通。借助视频客服功能可以更加直观地了解用户的需求,提高沟通效率,并帮…...
黑马程序员——2022版软件测试——乞丐版——day04
目录: html介绍 前端三大核心html骨架标签注释标签 标题:h1~h6段落:p超链接a图片空格与换行布局标签列表input标签form标签作业 1.html介绍 前端三大核心 html:超文本标记语言,由一套标记标签组成标签: 单标签&…...
uniapp微信小程序投票系统实战 (SpringBoot2+vue3.2+element plus ) -创建图文投票实现
锋哥原创的uniapp微信小程序投票系统实战: uniapp微信小程序投票系统实战课程 (SpringBoot2vue3.2element plus ) ( 火爆连载更新中... )_哔哩哔哩_bilibiliuniapp微信小程序投票系统实战课程 (SpringBoot2vue3.2element plus ) ( 火爆连载更新中... )共计21条视频…...
Spring系列学习九、Spring MVC的使用
Spring MVC的使用 一、MVC设计模式概述二、Spring MVC的工作原理三、HandlerMapping和ViewResolver四、 处理表单、文件上传和异常处理五、前端页面(View)编写1. 引入Thymeleaf模板引擎2.页面相关的示例代码3.后端处理代码编写 六、总结 本章我们将与大家…...
深度学习在微纳光子学中的应用
深度学习在微纳光子学中的主要应用方向 深度学习与微纳光子学的结合主要集中在以下几个方向: 逆向设计 通过神经网络快速预测微纳结构的光学响应,替代传统耗时的数值模拟方法。例如设计超表面、光子晶体等结构。 特征提取与优化 从复杂的光学数据中自…...
golang循环变量捕获问题
在 Go 语言中,当在循环中启动协程(goroutine)时,如果在协程闭包中直接引用循环变量,可能会遇到一个常见的陷阱 - 循环变量捕获问题。让我详细解释一下: 问题背景 看这个代码片段: fo…...
HTML 列表、表格、表单
1 列表标签 作用:布局内容排列整齐的区域 列表分类:无序列表、有序列表、定义列表。 例如: 1.1 无序列表 标签:ul 嵌套 li,ul是无序列表,li是列表条目。 注意事项: ul 标签里面只能包裹 li…...
Auto-Coder使用GPT-4o完成:在用TabPFN这个模型构建一个预测未来3天涨跌的分类任务
通过akshare库,获取股票数据,并生成TabPFN这个模型 可以识别、处理的格式,写一个完整的预处理示例,并构建一个预测未来 3 天股价涨跌的分类任务 用TabPFN这个模型构建一个预测未来 3 天股价涨跌的分类任务,进行预测并输…...
智能分布式爬虫的数据处理流水线优化:基于深度强化学习的数据质量控制
在数字化浪潮席卷全球的今天,数据已成为企业和研究机构的核心资产。智能分布式爬虫作为高效的数据采集工具,在大规模数据获取中发挥着关键作用。然而,传统的数据处理流水线在面对复杂多变的网络环境和海量异构数据时,常出现数据质…...
短视频矩阵系统文案创作功能开发实践,定制化开发
在短视频行业迅猛发展的当下,企业和个人创作者为了扩大影响力、提升传播效果,纷纷采用短视频矩阵运营策略,同时管理多个平台、多个账号的内容发布。然而,频繁的文案创作需求让运营者疲于应对,如何高效产出高质量文案成…...
算法:模拟
1.替换所有的问号 1576. 替换所有的问号 - 力扣(LeetCode) 遍历字符串:通过外层循环逐一检查每个字符。遇到 ? 时处理: 内层循环遍历小写字母(a 到 z)。对每个字母检查是否满足: 与…...
Unity UGUI Button事件流程
场景结构 测试代码 public class TestBtn : MonoBehaviour {void Start(){var btn GetComponent<Button>();btn.onClick.AddListener(OnClick);}private void OnClick(){Debug.Log("666");}}当添加事件时 // 实例化一个ButtonClickedEvent的事件 [Formerl…...
破解路内监管盲区:免布线低位视频桩重塑停车管理新标准
城市路内停车管理常因行道树遮挡、高位设备盲区等问题,导致车牌识别率低、逃费率高,传统模式在复杂路段束手无策。免布线低位视频桩凭借超低视角部署与智能算法,正成为破局关键。该设备安装于车位侧方0.5-0.7米高度,直接规避树枝遮…...
论文阅读:LLM4Drive: A Survey of Large Language Models for Autonomous Driving
地址:LLM4Drive: A Survey of Large Language Models for Autonomous Driving 摘要翻译 自动驾驶技术作为推动交通和城市出行变革的催化剂,正从基于规则的系统向数据驱动策略转变。传统的模块化系统受限于级联模块间的累积误差和缺乏灵活性的预设规则。…...
