通感一体化技术(ISAC,Integrated Sensing and Communication)作为满足工业无线网络高可靠通信与高精度感知双重需求的关键路径,为工业智能化转型提供了重要支撑。聚焦于工业互联网场景,系统梳理了ISAC技术的研究现状与发展趋势。首先,...
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通感一体化技术(ISAC,Integrated Sensing and Communication)作为满足工业无线网络高可靠通信与高精度感知双重需求的关键路径,为工业智能化转型提供了重要支撑。聚焦于工业互联网场景,系统梳理了ISAC技术的研究现状与发展趋势。首先,分析了工业互联网对通信及感知的服务质量需求及通感一体化技术的必要性。其次,从感知辅助通信、通信辅助感知以及通信感知融合三个层面探讨了国内外相关研究进展。最后,针对工业互联网场景下通感一体化技术的未来发展趋势进行了展望。
为了解决传统冷鲜牛肉品质检测技术的操作繁琐、有不可逆破坏等问题,提出采用高光谱与多参数融合的冷鲜肉品质检测方法。以冷鲜牛肉品质作为研究对象,提取冷鲜牛肉感兴趣区域(ROI)光谱并测量冷鲜牛肉的质构参数:硬度、弹性、粘聚性、胶着度、咀嚼度、回复性。经参数精度比较,筛选出粘聚性、回复性作为建模参数。分别采用Kennard-Stone和SPXY算法对原始光谱数据进行划分,通过样本划分后所建模型的相关系数和相对标准偏差确定最优样本划分方法,最终采用SPXY(sample set partitioning based on oint X-Y distance)算法对样本进行划分得到35个训练集和7个测试集。在经过SPXY算法样本划分的基础上,分别采用一阶微分(D1_(st))、多元散射校正(MSC)、标准正态变换(SNV)、二阶微分(D2_(st))对高光谱数据进行预处理,有效消除了光谱中的噪声,提高信噪比。使用连续投影法(SPA)提取光谱特征波长,有效减小了全波段建模包含的大量噪声信息的缺点,使模型精确度得到保障的同时提高了模型的运行速度。最后,分别采用偏最小二乘法(PLSR)和主成分回归法(PCR)构建冷鲜牛肉品质预测模型。以粘聚性为参数时,SNV-SPA-PLSR模型性能最优,模型预测相关系数为0.8798;以回复性为参数时,D2_(st)-SPA-PLSR模型精度最高,模型预测相关系数为0.8806。实验结果表明,基于高光谱与多参数融合的冷鲜肉品质检测方法能够实现冷鲜牛肉品质快速检测。
为了解决移动通信网络中频谱资源短缺、链路间干扰严重以及能耗较高等问题,针对设备到设备(Device to Device,D2D)网络提出一种分布式框架的深度强化学习算法,采用双Q和竞争结构解决状态空间过大和Q值高估的问题,通过引入无线携能技术...
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为了解决移动通信网络中频谱资源短缺、链路间干扰严重以及能耗较高等问题,针对设备到设备(Device to Device,D2D)网络提出一种分布式框架的深度强化学习算法,采用双Q和竞争结构解决状态空间过大和Q值高估的问题,通过引入无线携能技术有效地补偿了系统能耗,在蜂窝用户最低和速率要求以及D2D用户功率分流比等非线性约束条件下,基于变化的位置和信道状态信息,同步分配资源块、D2D用户发射功率和功率分流比,实现能效最优化。仿真结果表明,在保证蜂窝用户和速率的前提下,所提方案在D2D总能效方面优于基线算法,在具有大规模移动用户的通信网络中鲁棒性更强。
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