智能反射面 (IRS) 是一种数控超表面,包含大量无源反射元件。通过重新配置每个元件的反射系数,IRS 可以控制无线信道,以提高通信系统的覆盖范围和容量 [1–3]。然而,要通过 IRS 增强信道特性,获取准确的信道状态信息是不可避免的。因此,在本文中,我们通过利用固有信道结构来解决 IRS 辅助多输入多输出 (MIMO) 系统的上行信道估计问题。相关工作:早期关于 IRS 辅助通信系统的信道估计工作主要集中于非结构化信道模型 [4],采用最小二乘或线性最小均方误差估计器 [5]。然而,在较高频段(例如毫米波或太赫兹频段),移动站 (MS)-IRS 和 IRS-基站 (BS) 信道在角域中都表现出很强的稀疏性 [5]。这一观察结果促使 IRS 辅助信道估计算法探索信道的固有稀疏性,从而减少导频开销 [5]。最近的估计器通过考虑额外的
光接收器的作用是检测入射到其上的接收光,并将其转换为包含传输端光上信息的电信号。然后,信息就可以输入到电子设备中,例如计算机、导航控制系统、视频监视器等。 电缆结构 光纤电缆的结构通常由五个元素组成:光芯、光包层、缓冲层、强度构件和护套。光芯是光纤中心的光承载元件。它通常由高纯度二氧化硅和氧化锗的组合制成。芯周围是纯二氧化硅制成的光包层。这些材料的组合使全内反射原理成为可能,因为材料的差异在界面点处产生了反射面。进入光纤芯的光脉冲从芯和包层之间的界面反射,沿线移动时留在芯内。包层周围是缓冲材料,充当减震器,以保护芯和包层免受损坏。缓冲层周围包裹着强度构件(通常是芳纶),增加了临界抗拉强度,以防止安装过程中因拉力而造成损坏。外护套可防止磨损和环境损害。所用护套的类型还决定了电缆的用途和可燃性等级。
摘要 近年来,流体天线系统 (FAS) 作为 6G 无线网络的潜在竞争者而备受关注。流体天线多址 (FAMA) 是一种新技术,它允许每个用户通过单 RF 链端口流体天线不断移动到信号干扰比 (SIR) 最强的位置。FAMA 的研究工作主要集中于从多个方面提出与增强 FAMA 相关的模型和解决方案,包括 FAS 系统、增强正交和非正交多址、信道建模、分集增益、人工智能 (AI) 技术、FAMA 与其他 6G 新兴技术如智能反射面 (IRS)、多输入多输出 (MIMO)、太赫兹 (THz) 通信等。目前尚无涵盖 FAMA 所有这些重要方面的调查。基于几个关注点,本研究提出了 FAMA 的综合分类。首先,讨论 FAS 系统。然后,介绍 FAMA 机制及其信道建模和分集增益。随后,我们将 FAMA 与 IRS、MIMO、THz 通信等其他新兴技术相结合,并提供了增强 FAMA 的 AI 方法。最后,我们介绍了各个领域进一步研究的潜在研究方向。在设计和增强 FAS 系统、通过 FAMA 促进通信以及将其与 6G 的其他尖端技术相结合时,本文可以作为参考或指导。
位置小于一米。这可能是您自己的移动或永久参考站,由操作员拥有并由多个用户使用。永久运行的参考站永久位于没有干扰因素(例如大型反射面或无线电发射器)的地方。由于参考站的坐标是精确确定的,因此接收器可以根据观测和已知卫星位置确定观测校正。通过通信信道(GSM、UMTS、NTRIP),参考站以标准化记录的形式将此类数据发送到田间移动接收器,在我们的情况下是在拖拉机上。使用获得的数据,接收器与其从参考接收器的观测或校正中获得的数据一起实时确定其精确位置。接收器通过测量宇宙中卫星的距离、创建从卫星接收到的信号的副本并将其与接收器中产生的信号进行比较来确定其位置。由于地球上的信号非常弱,因此需要特殊的信号传输。本地确定的信号接收器延迟很长时间,以至于交叉发酵功能与源信号完全对齐。信号已准备好进行进一步处理。接收器解码卫星的位置。通过测量四颗卫星的距离来确定接收器的精确位置。该位置由伪卫星距离之间的最小平方法确定。我们拥有的可用卫星越多,定位质量就越好、越精确(GNSS,2018 年)。
摘要 — 智能反射面 (IRS) 利用低成本、无源反射元件来增强无源波束增益、提高无线能量传输 (WET) 效率,并使其能够部署到众多物联网 (IoT) 设备中。然而,IRS 元件数量的增加带来了相当大的信道估计挑战。这是由于 IRS 中缺少有源射频 (RF) 链,而导频开销变得难以忍受。为了解决这个问题,我们提出了一种无信道状态信息 (CSI) 的方案,该方案最大化特定方向的接收能量并通过相位波束旋转覆盖整个空间。此外,我们考虑了不完善的 IRS 的影响,并精心设计了有源预编码器和 IRS 反射相移以减轻其影响。我们提出的技术不会改变现有的 IRS 硬件架构,允许在当前系统中轻松实现,并且无需额外成本即可访问或移除任何能量接收器 (ER)。数值结果证明了我们的无 CSI 方案在促进大规模 IRS 方面非常有效,并且不会因过多的导频开销而影响性能。此外,在涉及大规模 ER 的场景中,我们的方案优于基于 CSI 的方案,使其成为物联网时代的一种有前途的解决方案。
S4.2 病房声级测试期间应执行以下步骤: 1. 使用符合 ANSI S1.4《声级计规范》要求的仪表测量声级,对于 II 型仪表,将仪表设置为 A,以获得加权网络,“快速”仪表响应。 2. 将麦克风悬挂在车辆地板上方 23 英寸(584 毫米)处,横向和纵向位于病床的预期中心,因为它将固定在病房中。 3. 将救护车停放在混凝土或沥青路面上,停放位置应确保在被测车辆 50 英尺(15.2 米)范围内没有较大的反射面,例如其他车辆、招牌、建筑物或小山。 4. 关闭救护车所有门、窗和通风口。 5. 以最高速度运行病房内的空调和暖气鼓风机。 6. 将车辆变速器置于空档,并将发动机转速设置为救护车在平地以 55 英里/小时(88 公里/小时)的速度行驶时的转速。 7. 打开所有警告灯。 8. 将警报器调至最大音量模式。 9. 测量并记录最高声级。 10. 将发动机转速降低至怠速,然后降低至 55 英里/小时(88 公里/小时)的转速。 11. 测量并记录最高声级。 12. 重复操作,直到记录到两个最大声级,相差 2 分贝 (dB) 以内。 13. 对这两个最大声级读数取平均值。
自由空间光学 (FSO) 系统是支持下一代无线系统及更高版本的高数据速率要求的有希望的候选系统 [1]。具体而言,与光纤链路相比,FSO 系统的部署速度更快、成本更低,同时与射频 (RF) 系统相比,能够以更低的成本和更轻的设备重量提供几 Gbps 的数据速率 [2],[3]。此外,由于 FSO 系统采用窄激光束,因此本质上是安全且无干扰的。这些特性使 FSO 系统成为卫星、无人机/气球和地面通信(特别是无线前传和回传)的有吸引力的选择 [1]–[3]。尽管 FSO 系统具有上述优势,但它们也面临着一些挑战,例如易受大气湍流影响、指向误差以及恶劣天气条件下的高衰减。过去几年,人们已经开发出适当的对策来克服这些挑战,包括多输入多输出 (MIMO) FSO 系统和混合 RF/FSO 系统 [2]。然而,这些技术无法克服发射器 (Tx) 和接收器 (Rx) 之间视线 (LoS) 链路的要求,这是 FSO 系统的一个根本性持续限制。目前,解决此问题的唯一可行方法是部署光中继节点。然而,这种中继节点价格昂贵且不方便,因为它们需要大量额外的硬件部署。另一方面,对于 RF 通信系统,智能反射面
S4.2 病房声级测试期间应执行以下步骤: 1. 使用符合 ANSI S1.4《声级计规范》要求的仪表测量声级,对于 II 型仪表,将仪表设置为 A,以获得加权网络,“快速”仪表响应。 2. 将麦克风悬挂在车辆地板上方 23 英寸(584 毫米)处,横向和纵向位于病床的预期中心,因为它将固定在病房中。 3. 将救护车停放在混凝土或沥青路面上,停放位置应确保在被测车辆 50 英尺(15.2 米)范围内没有较大的反射面,例如其他车辆、招牌、建筑物或小山。 4. 关闭救护车所有门、窗和通风口。 5. 以最高速度运行病房内的空调和暖气鼓风机。 6. 将车辆变速器置于空档,并将发动机转速设置为救护车在平地以 55 英里/小时(88 公里/小时)的速度行驶时的转速。 7. 打开所有警告灯。 8. 将警报器调至最大音量模式。 9. 测量并记录最高声级。 10. 将发动机转速降低至怠速,然后降低至 55 英里/小时(88 公里/小时)的转速。 11. 测量并记录最高声级。 12. 重复操作,直到记录到两个最大声级,相差 2 分贝 (dB) 以内。 13. 对这两个最大声级读数取平均值。
引言 可部署的空间网状反射器天线已得到广泛应用,孔径为 10 - 20 m[1-3]。标准的可部署结构是 AstroMesh,它由双曲缆网组成,由可部署周边桁架支撑[4,5]。这种特殊的反射器设计已成功实现质量和体积效率[6-9]。可部署结构必须满足运载火箭的质量和体积限制,以及发射期间动态环境施加的负载限制。使用现有的运载火箭无法发射存放高度超过 20 m 的结构[10]。因此需要在太空建造极大的结构。许多研究人员已经研究了空间组装 (ISA) 技术。ISA 需要:功能元素的模块化和在太空组装单独模块的策略。开发 ISA 架构将为在太空环境中建造大型结构提供新方法[11,12]。使用 ISA 建造大型功能结构的概念[10]包括 RAMST[13]和 ALMOST[14],这两个概念都是在太空组装的模块化空间望远镜。在当前的研究中,我们考虑在太空中建造具有特定架构的反射器,如图 1 所示。反射器由两个相同的近似于抛物面的索网组成。反射面连接到前网上。拉力带安装在前后网之间,对电缆施加预应力。前后网都连接到周边桁架。反射器的设计类似于可展开的 AstroMesh,但概念实现现在支持在太空中组装,而不是从收起配置展开。本文的结构如下:我们首先设计反射器的几何形状和结构。然后计算孔径高达 200 米的质量和存放体积,以评估所提议的反射器的发射极限。然后,我们提出了一种空间组装方案,该方案能够使用集中式机器人系统组装大型反射器。实验室规模的原型用于演示所提议的组装程序。