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World File Search System放大因子
SNAIL 参量放大器的制作
最简单、最普遍的放大定义可能来自 Clerk 等人。他们指出，“放大涉及使一些与时间相关的信号变大”[1]。在我们更详细地了解放大过程之前，我们先解释一下为什么“使一些与时间相关的信号变大”在电路 QED 中至关重要，以此来激励放大器。在超导电路的读出过程中，信噪比至关重要。除其他因素外，信噪比还会影响需要进行多少次重复测量才能获得清晰的结果，或者是否可以进行单次读出。读出腔的输出可以被视为量子信号，因为传输线的电磁激发仅涉及几个光子 [2]。从这个寒冷的地方到室温下的测量装置，最初已经很弱的信号会进一步衰减，热噪声和电噪声也会添加到信号中。室温下射频线的本底噪声已经远高于初始信号的激励。因此，如果不对原始信号进行任何类型的放大，几乎不可能看到任何读出信号。现在，图 1.1 中可以看到“使一些时间相关信号变大”如何有助于维持初始 SNR。虽然放大器本身会给信号添加一些噪声，但放大器会通过放大因子 G 抑制放大器后添加到信号中的所有损耗和噪声。实际上，会使用多级放大。如图 1.2 所示，在腔体输出处进行第一次放大之后，通常使用 4 K 的高电子迁移率晶体管 (HEMT) 和室温下的暖放大器进一步放大信号。
在空中主动ris辅助网络中进行资源分配的元加强学习，并具有速率分类多个访问
摘要 - 在无人驾驶汽车（UAV）上安装可重构的智能表面（RIS）有望改善传统的地面网络性能。与在无人机上部署被动性RIS的调用方法不同，这项研究探讨了空中活性RI（AARIS）的效率。特别是，研究了AARIS网络的下行链路传输，在此，基站（BS）利用速率拆分多个访问（RSMA）进行有效的干扰管理，并借助AARIS支持AARIS以共同扩大和反射BS的发射信号。考虑到有效RI的非琐碎能源消耗和无人机的能源储能有限，我们提出了一种创新的元素选择策略，以优化主动RIS元素的ON/OFF状态，该元素的ON/OFF状态可以自适应地管理系统的功耗。为此，提出了一个资源管理问题，旨在通过共同优化BS处的发射界限，元素激活，相移，相位移位和Active RIS的放大因子，用户的RSMA共同数据速率以及无聊的无人机的发电率来最大化系统能量效率（EE）。由于无人机和用户移动性的动态性质，深入的增强学习（DRL）算法设计用于资源分配，利用元学习来适应快速时变的系统动力学。根据模拟，整合元学习的系统EE会显着增加36％。此外，用AARIS代替固定的陆地活性RI会导致EE增强26％。
patchnr：通过贴平归一化流正规化从极少数图像中学习
摘要 - 在无人驾驶汽车（UAV）上安装可重构的智能表面（RIS）有望改善传统的地面网络性能。与在无人机上部署被动性RIS的调用方法不同，这项研究探讨了空中活性RI（AARIS）的效率。特别是，研究了AARIS网络的下行链路传输，在此，基站（BS）利用速率分类的多个访问（RSMA）进行有效的干扰管理，并从AARIS支持AARIS的支持下，以共同扩大和反射BS的发射信号。考虑到有效RI的非琐碎能源消耗和无人机的能源储能有限，我们提出了一种创新的元素选择策略，以优化主动RIS元素的ON/OFF状态，该元素的ON/OFF状态可以自适应地管理系统的功耗。为此，提出了一个资源管理问题，旨在通过共同优化BS处的发射界限，元素激活，相移，相位移位和Active RIS的放大因子，用户的RSMA共同数据速率以及无人自由的RSMA共同数据速率，以及无人用的IAV的发电率来最大程度地提高系统能量效率（EE）。由于无人机和用户移动性的动态性质，深入的增强学习（DRL）算法设计用于资源分配，利用元学习来适应快速时变的系统动力学。根据模拟，整合元学习的系统EE会显着增加36％。此外，用AARIS代替固定的陆地活性RI会导致EE增强26％。