2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Networks)是對(duì)人腦的若干基本特性的抽象和模擬,它是一種模仿動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征,進(jìn)行分布式并行信息處理的算法數(shù)學(xué)模型。近年來(lái),人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣泛而深入地應(yīng)用于通信中的各種優(yōu)化問(wèn)題并已經(jīng)有了很多成功的實(shí)例。
   隨著無(wú)線應(yīng)用的發(fā)展,傳統(tǒng)的OSI分層結(jié)構(gòu)無(wú)法適應(yīng)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,人們提出了跨層設(shè)計(jì),其主要內(nèi)容就是通過(guò)在協(xié)議的各層之間傳遞特定的信息,使協(xié)議棧能夠根據(jù)無(wú)線環(huán)境的變化來(lái)

2、實(shí)現(xiàn)對(duì)資源的自適應(yīng)優(yōu)化配置,從而有效利用無(wú)線網(wǎng)絡(luò)資源,提高系統(tǒng)性能。
   多用戶OFDM技術(shù)將是下一代無(wú)線通信的關(guān)鍵技術(shù)之一。為了更好地利用OFDM系統(tǒng)的性能,需要對(duì)資源分配進(jìn)行設(shè)計(jì)。通過(guò)對(duì)功率、帶寬、調(diào)制方式等的資源控制可以得到比較好的性能。結(jié)合跨層設(shè)計(jì)的優(yōu)點(diǎn)對(duì)多用戶OFDM系統(tǒng)進(jìn)行資源分配設(shè)計(jì)。通過(guò)對(duì)功率、帶寬、調(diào)制方式等的資源控制可以得到比較好的性能。OFDM系統(tǒng)中存在著兩種資源分配方案:MA和RA。
   本文

3、采用Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)這兩種動(dòng)態(tài)資源分配方案進(jìn)行了優(yōu)化。充分利用了Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的并行處理、收斂快、易收斂到最優(yōu)解的特點(diǎn),(1)在系統(tǒng)性能一定和滿足各個(gè)用戶業(yè)務(wù)要求的條件下,對(duì)多用戶OFDM通信系統(tǒng)進(jìn)行MA優(yōu)化、(2)在信號(hào)干擾噪聲比限制、功率限制和時(shí)延限制條件下,對(duì)基于無(wú)線Mesh網(wǎng)絡(luò)的多用戶OFDMA系統(tǒng),和(3)在比例公平、滿足系統(tǒng)性能和用戶要求的條件下對(duì)多用戶OFDM-MISO系統(tǒng)進(jìn)行跨層自適應(yīng)資源RA優(yōu)化。我

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