数字波形 33 幅移键控 (ASK) 33 频移键控 (FSK) 34 连续相频移键控 (CPFSK) 35 双频移键控 (DFSK) 35 恒定包络 4 级频率调制 (C4FM) 36 最小频移键控 (MSK) 37 适配频率调制 (TFM) 38 高斯最小频移键控 (GMSK) 38 多频移键控 (MFSK) 38 相移键控 (PSK) 40 二进制相移键控 (BPSK) 40 正交相移键控 (QPSK) 42 偏移正交相移键控 (OQPSK) 44 交错正交相移键控 (SQPSK) 44 兼容差分偏移正交相移键控 (CQPSK) 44 相干相移键控(CPSK) 45 差分相干相移键控 (DCPSK) 45 8PSK 调制 45 差分相移键控 (DPSK) 46 差分二进制相移键控 (DBPSK) 46 差分正交相移键控 (DQPSK) 46 差分 8 相移键控 (D8PSK) 46 正交幅度调制 (QAM) 47 正交频分复用 (OFDM) 49 扩频 (SS) 51 直接序列扩频 (DSSS) 51 跳频扩频 (FHSS) 52 增量频率键控 (IFK) 52 模拟脉冲调制 53
数字波形 33 幅移键控 (ASK) 33 频移键控 (FSK) 34 连续相频移键控 (CPFSK) 35 双频移键控 (DFSK) 35 恒定包络 4 级频率调制 (C4FM) 36 最小频移键控 (MSK) 37 适配频率调制 (TFM) 38 高斯最小频移键控 (GMSK) 38 多频移键控 (MFSK) 38 相移键控 (PSK) 40 二进制相移键控 (BPSK) 40 正交相移键控 (QPSK) 42 偏移正交相移键控 (OQPSK) 44 交错正交相移键控 (SQPSK) 44 兼容差分偏移正交相移键控 (CQPSK) 44 相干相移键控(CPSK) 45 差分相干相移键控 (DCPSK) 45 8PSK 调制 45 差分相移键控 (DPSK) 46 差分二进制相移键控 (DBPSK) 46 差分正交相移键控 (DQPSK) 46 差分 8 相移键控 (D8PSK) 46 正交幅度调制 (QAM) 47 正交频分复用 (OFDM) 49 扩频 (SS) 51 直接序列扩频 (DSSS) 51 跳频扩频 (FHSS) 52 增量频率键控 (IFK) 52 模拟脉冲调制 53
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面向服务架构SOA,本地服务物理海陆空交通网络均基于能源网格+服务+平台而开发,远程服务采用模块化的Web服务应用程序接口,ITSM管理多种传感器的大数据存储,实现数据压缩、采集和监控,并在必要时发出警报,完成服务对象的处理和配置管理对于此服务接入分布式企业服务总线(ESB),在网络层交换机上进行拓扑发现,具有所辖子网的拓扑关系,并及时显示各种网络拓扑结构引入服务管理。对于此服务接入分布式企业服务总线(ESB),在网络层交换机上进行拓扑发现,具有所辖子网的拓扑关系,并及时显示各种网络拓扑结构引入服务管理。不同服务对象的接口考虑了用电设备的时变特性,系统提供了各个用户对无线资源的使用情况,并从时间域的角度分析对OFDM符号的时间延长,将大数据信号转换为并行数据流。从频域角度看,就是利用频率选择性信道组成一组并行的信道接口,为优先提交应用的用户接口分配动态资源。
推荐书籍: [1] Wai-Kai Chen,“VLSI 技术(工程原理与应用)”,CRC press,2003,第 1 版,ISBN:978-0849317385。 [2] Kwyro Lee、Michael shur、Tor A. Fjeldly 和 Tron Ytterdal,“VLSI 的半导体器件建模”,Prentice Hall,1997,第 1 版,ISBN:978-0138056568。 ECE 505:高级数字通信 学分:2.00 学习时间:2 小时/周 概率与随机过程回顾。无记忆信道上的功率谱与通信:同步数据脉冲流的 PSD、M 元马尔可夫源、卷积编码调制、连续相位调制、无记忆信道上的标量和矢量通信、检测标准。相干和非相干通信:相干接收器、WGN 中的最佳接收器、IQ 调制和解调、随机相位信道中的非相干接收器、M-FSK 接收器、瑞利和莱斯信道、部分相干接收器 – DPSK、M-PSK、M-DPSK、BER 性能分析。带限信道和数字调制:眼图、存在 ISI 和 AWGN 时的解调、均衡技术、IQ 调制、QPSK、O/4-QPSK、QAM、QBOM、BER 性能分析、连续相位调制、CPFM、CPFSK、MSK、OFDM。块编码数字通信:结构和性能、二进制块码、正交、双正交、超正交-香农信道编码定理、信道容量、匹配滤波器、扩频通信概念、编码 BPSK 和 DPSK 解调器、线性块码、汉明、戈莱、循环、BCH、里德-所罗门码。卷积编码数字通信:使用多项式、状态图、树形图和网格图表示代码,使用最大似然、维特比算法、顺序和阈值方法的解码技术 - BPSK 和维特比算法的误差概率性能。
在本文中,我们引入了一种深度脉冲延迟反馈储存器 (DFR) 模型,将 DFR 与脉冲神经元相结合:DFR 是一种新型的循环神经网络 (RNN),能够捕捉时间序列中的时间相关性,而脉冲神经元是节能且符合生物学原理的神经元模型。引入的深度脉冲 DFR 模型具有节能的特点,并且能够分析时间序列信号。介绍了这种深度脉冲 DFR 模型的相应现场可编程门阵列 (FPGA) 硬件实现,并评估了底层的节能和资源利用率。探索了各种脉冲编码方案,并确定了用于分析时间序列的最佳脉冲编码方案。具体来说,我们利用动态频谱共享 (DSS) 网络中基于 MIMO-OFDM 的认知无线电 (CR) 中的频谱占用时间序列数据来评估所引入模型的性能。在 MIMO-OFDM DSS 系统中,可用频谱非常稀缺,高效利用频谱至关重要。为了提高频谱效率,第一步是确定现有用户未使用的频段,以便次要用户 (SU) 可以使用它们进行传输。由于信道相关性以及用户活动,不同时隙中频带的频谱占用行为存在显著的时间相关性。所引入的深度尖峰 DFR 模型用于捕获频谱占用时间序列的时间相关性,并预测未来时隙中潜在的频谱接入的空闲/繁忙子载波。评估结果表明,与传统的基于能量检测的策略和基于学习的支持向量机(SVM)相比,我们引入的模型在接收者操作特性(ROC)曲线上实现了更高的曲线下面积(AUC)。
摘要电信机构要求 Strict 和 FIGO 对无人机使用未授权频谱的风险进行研究。研究的目的是深入了解无人机与其他未授权频谱用户之间的干扰风险。荷兰的无人机数量仍在大幅增加。这项研究考察了微型和迷你无人机,它们是重量不超过 4 公斤的无人机,用于专业和娱乐用途。目前,荷兰估计有 150,000 架此类无人机。由于荷兰不需要注册无人机,因此很难获得确切的数字。DJI 是市场领导者,占有约 50% 的市场份额。Yuneec 是一个强大的新兴品牌。ILT 的研究表明,涉及无人机的事故数量每年翻一番。媒体越来越多地报道涉及无人机的事故。这些事故与频率无关。ILT 和(接受采访的)用户都报告说没有发现与频率相关的事故。似乎许多用户都遭受所谓的“飞走”的困扰。在这种情况下,无人机会因未知原因飞走。也有报道称无人机会失控着陆。这应该被视为潜在问题的迹象,没有证据表明这些飞走和失控着陆是由干扰引起的,具体细节尚不清楚。首先研究参考无人机架构,以了解哪些类型的通信使用未经许可的频谱带以及使用哪种技术