机器学习在认知无线电技术中的应用_卢泳兵
认知无线电在军事中的应用
认知无线电在军事中的应用摘要：认知无线电在无需专门授权的情况下，能够借助频谱感知等技术接入已授权频段，实现对无线频谱资源的动态共享，极大地提高频谱利用效率和通信系统性能，必将对无线通信，尤其是军事通信产生深远的影响。
文中首先简要叙述了认知无线电产生的背景，尔后对频谱感知、位置感知、链路保持、频谱池共享等关键技术进行了简要叙述。
重点分析了认知无线电在军事通信中的应用及其优势。
最后对军用认知无线电面临的机遇和挑战做了简要展望。
关键词：认知无线电动态频谱共享频谱感知1 引言众所周知，无线电频谱是一种宝贵的自然资源。
虽然在理论上3000GHz以下的电磁频谱均被称为无线电频谱，但由于技术的限制，目前人类仅仅划分出9kHz到400GHz的使用频段。
实际上，军用的频段集中在40GHz以下，而民用频段主要集中在3GHz以下。
随着移动通信技术的迅速发展，新的无线通信业务层出不穷，用户数量不断增加，频谱资源变得日益紧缺。
为了解决这一问题，人们先后发明了多种先进的调制技术、编码技术以及多天线技术、链路自适应等新技术。
这些技术从不同的角度提高了信道容量，取得了较好的效果。
然而，由于受到香农极限的限制，人们不可能无限制地提高信道容量。
虽然无线电频谱可以重复使用，但就某个频点或频段来说，在一定的时域、空域是有限的，是不能够重复使用的。
与频谱资源短缺形成鲜明对比的却是现有频谱利用率的极其低下。
图l为加利福尼亚大学伯克利分校测试的0—6GHz频谱利用率。
实测结果表明，在全球授权频段，即便是信号传播特性较好、需求非常紧张的300MHz到3GHz频段内，频谱利用率也不到6％；在3—4GHz频段，频谱利用率降低为0.5％；在4GHz以上，频率利用率更低。
因此，如何对频谱资源进行有效共享，充分提高频谱利用率成为亟待解决的问题。
在这样的背景下，认知无线电(CR，Cognitive Radio)技术提出了一种新的解决思路一通过动态频谱共享(DSS，DynamicSpectrum Sharing)来提高无线频谱的利用效率。
机器学习在认知无线电技术中的应用
实验研究前言为解决当前无线通信服务对频谱资源的无限需求和有限供应之间的矛盾，我们需要一种更加智能的通讯技术，来提高频谱利用率，即认知无线电技术。
1�认知无线电技术的主要特征1999年，Mitola提出了认知无线电概念，其基本思想是在人工智能技术支持的基础上，通过对无线通信环境的感知，基于一定的学习和决策算法，随时调整系统工作参数，实时检测空闲频谱并加以利用，在时间、空间和频域资源上实现对频谱的多维重用。
认知无线电技术，概念起源于1999年“软件无线电之父”Joseph IVfitola III博士的奠基性工作，其核心思想是CR具有学习能力，能与周围环境进行信息交互，自主寻找并且使用空闲频谱资源，限制并降低冲突的发生。
CR具有以下两个主要特点:■1�1 认知能力认知能力，是指认知无线电技术可以从所处的无线环境中自觉捕获或感知信息，识别某段特定时间和空间中存在的空闲的频谱资源(也称为频谱空洞)，并在频谱和工作参数中做出最佳选择。
要完成这一任务，认知环通常要经过三个主要步骤：第一，频谱感知，即感知空闲的频谱资源，捕获可以加以利用的频段；第二，频谱分析，即估算所捕获到的频谱的具体特征；第三，频谱判决，即根据捕获频谱的具体特征，结合用户的主观需求，选择合适的频段来传输数据。
■1�2 重构能力重构能力，即无线电通信设备能够根据对周围环境的动态监测和感知，选择不同的无线传输技术来发送和接收数据。
CR可以重建的参数有工作频率、调制方式、传动功率和通信协议等。
无线电通信技术的重构能力，核心是充分利用系统中的空闲频谱提供服务，而不影响频谱授权用户（LU）的正常使用。
如果某频段已被频谱授权用户使用，CR的重构能力有两种应对方法：一是自动切换到其他空闲频段进行通信；二是也可以继续使用该频段进行通信，但是可以自动调节发射命令或调制方案，从而避免对频谱授权用户正常使用的干扰。
2�机器学习在认知无线电技术中的应用■2�1 认知无线电结构中的机器学习软件无线电，是一种在无线电通信硬件的基础上，通过进行软件编程来运行的无线电通信技术，认知无线电是软件无线电的一个扩展。
机器学习在无线电通信领域中的应用
机器学习在无线电通信领域中的应用机器学习（Machine Learning）是一种利用计算机系统对数据进行自动化分析的方法。
近些年，机器学习的应用越来越广泛。
其中，机器学习在通信领域的应用也变得越来越重要，尤其是在无线电通信领域中的应用。
无线电通信是指利用无线电波进行通信的一种方式。
无线电通信已经成为现代社会中不可或缺的一部分，它在军事、航空航天、公共安全、能源、通信和其他许多领域中都发挥着至关重要的作用。
随着无线电通信技术的发展，这一领域中出现了许多新的技术和应用，包括物联网、认知无线电、可见光通信等。
而机器学习在无线电通信领域中的应用则在这些新技术和应用中起到越来越关键的作用。
机器学习在无线电通信领域中的应用主要包括以下几个方面：1. 信道估计在无线电信道中，信号往往会受到干扰和衰落，这会对接收信号造成影响。
因此，估计信道状态是无线电通信中非常重要的一环。
利用机器学习技术可以对信道进行建模和预测，使得在信道不稳定的情况下，仍能够正确地接收到信号。
这会极大提高通信的可靠性和稳定性。
2. 资源分配在无线电通信中，有许多资源需要进行分配，例如功率、带宽、频谱等。
机器学习可以通过对数据的分析和学习，自动化地对这些资源进行优化分配，从而达到最优的通信效果。
这在物联网、无线电频谱共享等应用中非常有用。
3. 信号检测和识别在无线电通信领域中，人工干扰和恶意攻击是非常常见的。
机器学习可以用于对无线电信号进行检测和识别，从而判断出是否存在干扰或攻击，并采取相应措施。
这种应用在通信保密、无人机和自动驾驶汽车等领域中尤为重要。
4. 自适应调制在无线电通信中，调制方式会对信号的传输效果产生极大的影响。
而不同的场景和应用可能需要采用不同的调制方式。
传统的方法需要手动调整调制方式，但是这种方法往往需要一定的专业知识和经验。
而机器学习可以进行无监督学习，自动适应不同的场景和应用，极大地提高了通信的效率和可靠性。
总而言之，机器学习在无线电通信领域中的应用涵盖了很多方面。
基于机器学习的无线电频谱感知技术研究
基于机器学习的无线电频谱感知技术研究随着信息技术的迅速发展，无线电成为常见的通信方式。
但是，无线电频谱有限，不同的无线设备需要的频段可能会相互冲突，因此需要对无线电频谱进行感知、监测，以避免频段的冲突。
基于机器学习的无线电频谱感知技术日益成为热点研究方向。
一、什么是无线电频谱感知？无线电频谱感知是指通过无线电接收机在一定时间内对频段进行扫描与检测，并记录检测结果。
频谱感知主要分为两种，一种是面向单一频段感知，另一种是面向多空间感知。
无线电频谱感知技术的发展，极大地带来了无线电频谱的自适应性和灵活性，可以更好地满足无线通信的需求。
二、为什么需要无线电频谱感知技术？由于无线电频谱的有限性，不同的无线设备需要的频段可能会有相互冲突的情况发生。
如果多个无线设备同时使用同一频段，就会造成频段冲突，导致通信质量下降、通信速率变慢，比如，在WIFI网络拥堵的时候，我们会发现网速马上就下降了，这就是因为频段冲突造成的。
因此，为了更好地利用频谱资源，可以更好地避免频段冲突，需要对无线电频谱进行感知、监测。
三、机器学习在无线电频谱感知技术中的应用机器学习是一种研究如何通过计算手段使计算机系统实现能通过经验自我完善的人工智能的学科。
在无线电频谱感知技术中，机器学习可以作为频谱预测和信号识别的有效工具。
（一）频谱预测频谱预测旨在预测未来一段时间内不同频段允许的中心频率和带宽大小，以便无线电设备在频谱资源达到瓶颈的同时，能够优先选择当前可用的频段。
机器学习的优势在于它可以预测未知的组合，并通过学习对信道信息进行建模，从而实现更精准的频谱预测。
（二）信号识别信号识别是指利用无线电接收机对接收到的信号进行识别和分类。
机器学习可以通过对传感器输出数据的处理，来发现信号识别中的模式和特征，并且从而可以根据前期的数据分析，来判断或推测新来的数据特征。
四、挑战与未来发展不可否认的是，机器学习在无线电频谱感知技术中的应用，可以大大提高现有技术的可靠性和效率。
基于机器学习的软件定义无线电技术研究
基于机器学习的软件定义无线电技术研究随着科技的不断发展，软件定义无线电（Software Defined Radio，SDR）技术已经成为无线通信领域的重要研究方向。
而机器学习作为人工智能的重要分支，其在SDR技术中的应用也逐渐受到关注。
本文将探讨基于机器学习的SDR技术研究，并分析其在无线通信领域的潜在应用。
一、机器学习在软件定义无线电中的应用软件定义无线电技术通过将无线通信的功能从硬件实现转移到软件实现，使得无线通信系统具备更高的灵活性和可配置性。
而机器学习技术则可以通过对大量数据的学习和模式识别，提供更加智能化的决策和优化策略。
因此，将机器学习应用于软件定义无线电中，可以进一步提升无线通信系统的性能和效率。
1. 信道预测与自适应调制在无线通信中，信道状况的变化对通信质量有着重要影响。
通过机器学习算法对历史信道数据进行学习和预测，可以实现对未来信道状态的预测。
基于这种信道预测结果，无线通信系统可以自适应地调整调制方式和传输参数，以提供更好的通信质量和高效的频谱利用率。
2. 无线频谱感知与动态频谱分配无线频谱是有限的资源，如何合理地分配和利用频谱对于无线通信系统的性能至关重要。
机器学习技术可以通过对频谱数据的感知和分析，实现对无线频谱的智能管理和动态分配。
通过机器学习算法的学习和优化，可以实现对频谱的精确感知和有效利用，从而提高频谱利用效率和系统容量。
3. 无线信号识别与干扰抑制在无线通信中，干扰是影响通信质量的重要因素之一。
机器学习技术可以通过对不同信号特征的学习和识别，实现对干扰信号的抑制和消除。
通过建立机器学习模型，可以识别出干扰信号的类型和特征，并采取相应的干扰抑制策略，提高无线通信系统的抗干扰性能。
二、基于机器学习的SDR技术在无线通信领域的应用基于机器学习的SDR技术在无线通信领域具有广阔的应用前景。
以下是几个典型的应用场景：1. 智能无线电频谱监测与管理通过机器学习算法对频谱数据进行分析和处理，可以实现对无线电频谱的智能监测和管理。
试论人工智能技术在认知无线电中的应用
试论人工智能技术在认知无线电中的应用作者：罗彤来源：《电子技术与软件工程》2016年第03期摘要随着信息时代的到来，信息技术手段的不断发展，及在社会各领域的广泛应用，近年来我国无线通信领域也获得了蓬勃的发展，尤其是随着人工智能技术在无线电通讯领域的广泛应用，其更是有效推动了无线电的智能化发展进程，解决了以往无线电通讯领域长久以来一直存在的频谱资源短缺问题，有效的提升了频谱的利用率，促进了无线电通信领域的健康可持续发展。
认知无线电就是在这样一个一个大环境下应运而生的，其相对于以往的无线电通信，其具有更高的智能性。
本文将就人工智能技术在认知无线电中的应用情况进行详细的探讨。
【关键词】人工智能技术认知无线电应用随着社会经济的快速发展，科学技术不断进步，近年来我国无线通信业务也出现了爆炸式的增长，在这样一个社会大背景下，近年来我国无线电通信领域获得了迅猛的发展，其不仅在无线电通信速度、稳定性、通信距离，及通讯效率方面，得到了极大的提高，随着人工智能技术在无线电通信领域的广泛应用，无线电通讯在智能性方面，也取得了极大的突破，其对于满足人们日益提高的需求，及适应社会发展的需要等，促进无线电通信领域的健康可持续发展等，都有着重要作用。
认知无线电就是在这样一个大背景下应运而生的，认知无线电相对于以往的无线电，其本质区别在于其具有很高的智能性，使其具有自动感知周围通信环境，以及通过一系列的计算，实现系统参数的自动转换，及动态检测等功能。
此外，融入了人工智能技术的认知无线电，其还有效的解决了传统无线电中存在的频谱短缺问题，有效的提升了其频谱的利用率，因此认知无线电在通信领域有着良好的应用前景。
1 人工智能技术在认知无线电中的应用在认知引擎中，认知核是其的核心部分，而对于认知核来说，人工智能技术亦是其最为核心的部分。
虽然人工智能技术在我国已有很长的一段发展时间，当前其也形成了一套相对十分科学完善的技术理论知识体系，然而该技术在认知无线电中应用情况，其尚处于初始阶段，因此加大对人工智能技术在认知无线电中的应用的相关研究，有着积极意义。
认知无线电技术的研究与应用
认知无线电技术的研究与应用第一章：引言无线电技术是一种基于电磁波传输信息的技术，在现代社会中得到了广泛的应用。
当前的无线电技术已经非常成熟，应用范围也非常广泛。
然而，在实际的应用中，传输效率、覆盖范围、抗干扰能力和安全性等方面仍存在问题。
为了解决这些问题并提高传输效率，人们研究出了一种被称为认知无线电技术的新型技术。
本文将对认知无线电技术的研究和应用进行讨论。
第二章：认知无线电技术的基本原理1.认知无线电技术的定义认知无线电技术是一种基于无线电频率和信噪比等参数的感知、认知、推理以及自适应的技术。
它具有对无线频谱进行实时感知、周围环境判断和自动化配置等特点，能够在频谱资源有限的情况下提高频段利用效率、降低电磁波辐射强度，也能提高无线电通信的效率和质量。
2.认知无线电技术的基本原理认知无线电技术的基本原理是实现对无线电频段的感知、判定以及自适应调节。
它借鉴了人类的认知模式，通过无线电频谱的感知，对其进行分析、判断并输出结果，从而动态地选择频率、调整功率、改变调制方式等参数，自适应地利用频谱资源。
认知无线电的信号处理方法主要包括特征提取、分类识别、判定决策等模块。
3.认知无线电的实现方案现有的认知无线电的实现方案主要分为两种：基于软件的认知无线电和基于硬件的认知无线电。
基于软件的认知无线电主要是通过计算机软件对无线电频谱进行感知和判断，并动态地调整频率等参数。
基于硬件的认知无线电则是通过将感知模块与无线电收发器结合，通过对硬件电路的优化，实现无线电频谱的实时感知和判断。
第三章：认知无线电技术的应用1.认知无线电技术在军事通信中的应用军用通信无线电频谱资源稀缺，容易被敌对方干扰和窃听。
因此，利用认知无线电技术，可以实现实时感知、自适应调节等功能，提高通信的抗干扰能力和保密性。
同时，利用认知无线电技术进行军用频率的空中管理和优化配置，使得军用频率资源的利用效率更高。
2.认知无线电技术在智能交通领域中的应用智能交通之间需要大量的无线通讯，而且，它们的通信频率和需要的带宽很大程度上会影响到城市交通的安全和效率。
基于机器学习的认知无线电技术研究
基于机器学习的认知无线电技术研究近年来，随着AI技术的迅速发展，机器学习在无线电领域的应用逐渐受到关注。
机器学习技术的应用，为认知无线电技术的发展提供了新的思路和解决方案。
一、认知无线电技术简介认知无线电技术是指通过自主感知和学习，实现对无线电频谱的认知、管理和利用。
这种技术可以使无线电频谱的使用效率更高，同时还能保障无线电频谱使用的公平性和安全性。
因此，认知无线电技术在无线通信、电子侦察、无线电监听、军事通信等领域中具有广泛的应用前景。
二、机器学习在认知无线电技术中的应用随着时代的发展，人工智能和机器学习技术的不断升级，认知无线电技术也从传统的频谱感知和频谱监测技术向更智能的方向发展。
机器学习技术能够对大量的数据进行分析、学习和预测，具有极高的应用价值。
1. 无线电频谱感知对于无线电频谱感知，机器学习技术可以深度学习和自适应学习，通过学习过去的数据和用户的反馈，自主地调整感知方式和频谱监测的参数，最终实现无线电频谱的高效监测与管理。
2. 频谱分析在频谱分析方面，机器学习可以通过学习无线电信号的特征进行自动分类和识别，以便确定无线电信号的类型、来源和位置。
例如，在军事通信中，这种技术可以使士兵们更有效地进行通信和战斗。
3. 优化无线电通信在优化无线电通信方面，机器学习技术可以根据用户的通信需求和环境进行自动优化，例如在信噪比低的环境中自动增加功率，或者自动调整通信频率等，以提高通信质量和信噪比。
三、机器学习在认知无线电技术中存在的问题虽然机器学习技术为认知无线电技术的发展提供了新的思路和解决方案，但是在实际的应用中，还存在一些问题需要解决。
1. 训练数据量的限制机器学习需要大量的训练数据才能得到好的结果，但是这在实际的应用中很难实现。
因为无线电信号都是瞬时的，很难收集到足够多的数据进行训练。
2. 信号干扰和背景噪音在现实中，无线电信号会受到信号干扰和背景噪音的影响，这会影响机器学习算法的准确性和性能。
认知无线电技术在军事通信的应用及效果分析
认知无线电技术在军事通信的应用及效果分析摘要：随着科技水平不断提升，通信技术日新月异。
在当前社会中，认知无线电技术与各行业关系密切，其频谱能够实现动态共享，在接入方面更加灵活，具有频谱利用效率高等多种优势。
在本文中，笔者对军事通信领域中的认知无线电技术应用情况展开分析，在深入研究的基础上提出利用认知无线电技术推动军事通信发展的有效策略。
关键词：认知无线电技术；軍事通信；应用早在1999年，Joseoh Mitola博士率先提出认知无线电这一技术，此技术的学习能力非常突出，能够与其所在的环境实现信息交互，频谱能够得到充分利用，通信冲突情况得以控制。
在完成通信任务的过程中，认知无线电得以自动切换频段，通信质量得到改善。
在人工智能技术水平稳步提升的过程中，认知无线电技术的应用范围也不断扩展，在军事通信领域中发挥着越来越大的作用。
认知无线电技术与其他军事通信技术结合起来，可令我国拥有更强大的军事通信技术，令无线频谱资源得到最大限度的运用。
针对军事通信领域中认知无线电技术的应用状况展开研究，能够令更多地人了解认知无线电技术，对改善该技术在军事通信领域中的应用效果具有重要意义。
1.认知无线电技术的有关类别1.1功率控制技术在实际应用中，如果频谱发射存在问题，军事通信效果将深受影响，军事通信的成功率会下降。
基于传统无线电通信技术，认知无线电技术被应用到军事通信领域时将策论、信息论、博弈论等充分融合，令军事无线电技术通信功率方面的控制水平得到提升，引入随机方式来应对更为复杂的情况，并促使控制技术得到进一步简化。
这能够体现出此技术的灵活性，令功率和发送端数值保持一致水平，进而确保功率效率及传输容量能够实现最大化的目标，并且融合到用户交互中，从实际的军事通信需求出发而获得最科学的决策，令军事通信质量得到有效改善。
1.2频谱分配技术基于频谱共享的有关理念，现有军事认知无线电技术可以从用户的授权状况，对频谱进行智能化的优选，突破以往无线电授权方面的约束，进而获得更多的可用频谱。
机器学习在认知无线电技术中的应用
机器学习在认知无线电技术中的应用作者：卢泳兵徐聪来源：《数字技术与应用》2013年第05期摘要：认知无线电（CR）是一种智能的无线电通信系统，其具备机器学习能力，这也是认知无线电技术区别于其他传统无线电以及自适应无线电的主要特征。
首先介绍机器学习技术的概念以及发展历程，重点讲述了机器学习技术在认知无线电技术中的应用，并且对基于机器学习的算法性能进行仿真。
仿真结果表明，认知无线电技术具备机器学习能力更好的提升了系统通信性能。
关键词：认知无线电频谱资源分配注水算法正交频分复用中图分类号：TN929.5 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2013）05-0097-020 引言“认知无线电（Cognitive Radio）”最早是由Joseph Mitola在1999年提出的。
认知无线电不仅具备感知无线电的感知能力和自适应无线电的自适应能力，更重要的是具备了机器学习能力。
学习能力是智能行为的一个非常重要的特征，也是认知无线电技术区别于其他传统无线电以及自适应无线电的主要特征[1]。
1 机器学习机器学习的核心是学习。
关于学习，至今却没有一个精确的、能被公认的定义。
这是因为，对机器学习的研究，来自不同的学科，并且，学习是一种多侧面、综合性的心理活动，难以把握学习的机理与实现。
机器学习是人工智能领域中较为年轻的分支，大致经历了四个阶段[1]：（1）20世纪50年代中期到60年代中期。
研究集中在神经模拟和决策理论技术，学习系统在运行时还很少具有结构或知识。
（2）20世纪60年代中期到70年代中期。
主要研究目标是模拟人类的概念学习过程，并采用逻辑结果或图结构作为机器的内部描述。
（3）20世纪70年代中期到80年底中期。
从学习单个概念到学习多个概念，探索不同的学习策略和学习方法，开始把学习系统与各种应用结合起来。
（4）从20世纪80年代中后期到现在，是机器学习的最新阶段。
机器学习已称为新的边缘学科，它综合应用了很多学科，形成机器学习的理论基础。
试论人工智能技术在认知无线电中的应用
试论人工智能技术在认知无线电中的应用作者：徐梓凯来源：《中国新通信》2017年第08期【摘要】当前的信息技术伴随着计算机技术的发展已经广泛被应用到生活中的各个领域，尤其是在无线通信领域方面已经取得了很大的成就。
在人工智能相关技术问世之后，更是将无线电通讯技术推向了一个崭新的台阶，为无线电技术中较为棘手的问题提出了更好的解决方案，促进了相关领域的可持续发展。
针对当前的形式讨论人工智能技术在无线电技术中的应用具有积极地现实意义。
【关键词】人工智能技术无线电通讯技术应用随着科学技术的不断进步，尤其是计算机技术在各个领域的广泛应用，成功地推动了无线通讯技术的发展。
我国在近些年的无线电通讯技术上取得了巨大的成就，不仅是在通信的速度、稳定性上，在通讯效率上也有很大的突破。
当前无线电通讯技术在人工智能方面也有延伸趋势，并且在相关领域的拓展在一定程度上推动了无线电通讯技术的可持续发展。
当今的无线电技术较之以往的技术有很大的智能性，在工作时能够更好地感知周围的环境，通过更加智能的算法可以实现动态监测等。
由于无线电技术融合了新兴的人工智能技术，更好地弥补了其在一定区域内的缺陷，并且为相关技术在未来的发展奠定了坚实的基础。
人工智能最核心的组成技术也就是“认知”，我国在研究人工智能的道路上已经有一些时间，经过期间的探索也形成了一系列较为成熟的理论体系，然而在相关无线电技术认知的方面却还没有多大的进展。
因此加对于此方面的研究力度对于人工智能和无线电技术的发展具有积极的现实意义。
下面对于常见的人工智能技术在认知无线电中的运用进行讨论。
一、专家系统技术人工智能技术中的“专家系统”是当前应用的较为广泛的一种系统，该系统能够将市面上很多效率高的人工智能技术进行整合，如当前流行的人工神经网络系统、遗传算法技术等。
这种系统主要有两个模块，也就是知识库和推理机。
前者主要是用来储存知识和信息资源，后者则是用来运用知识库中的资源进行推理工作。
机器学习技术在无线电信号识别中的应用研究
机器学习技术在无线电信号识别中的应用研究近年来，随着物联网技术的快速发展，大量的无线设备被广泛应用于各个生产和生活领域。
其中，无线电信号是无线设备之间进行通信的必要手段，在现代化社会中发挥着重要的作用。
然而，由于信号的多样性和复杂性，传统的信号识别方法已经不能满足实际需求。
为此，机器学习技术的应用成为了无线电信号识别的重要研究方向。
一、无线电信号的基本特性无线电信号是无线设备之间进行通信的信号，通常由一个基本元（或基本波形）和一些调制信息组成。
基本元包括一个或多个频率的正弦波，而调制信息则包括调频、调幅、调相等调制方式。
不同应用场景需要不同的信号类型，例如，手机通信、无线局域网、无线电视、雷达等。
二、传统的信号识别方法传统的信号识别方法是基于专家系统的知识，通过手工特征提取和分类器的构建来完成信号识别。
这种方法的主要缺陷是需要大量的专家知识和人工劳动，且适用范围有限。
此外，由于信号的多样性和复杂性，传统方法很难实现高速和准确的识别。
三、机器学习技术在信号识别中的应用机器学习技术是近年来备受瞩目的技术，其可以自动提取特征、学习分类器并进行准确、高速的分类。
这使得机器学习技术成为无线电信号识别领域研究的热点之一。
其中，支持向量机、神经网络、决策树等技术广泛应用于信号识别中，并取得了不错的效果。
四、机器学习技术在无线电信号识别中的挑战机器学习技术虽然有效，但是在实际应用中仍然存在一些挑战。
例如，由于信号数据量大且多样，机器学习的模型往往需要大量的训练数据以确保模型学习能力。
此外，信号数据中普遍存在缺失值和噪声，这需要对数据进行筛选和处理。
同时，由于不同的应用场景需要不同的信号类型，这也使得信号识别存在一定的复杂性。
五、总结机器学习技术的应用为无线电信号识别领域带来了有益的改进。
既提高了信号识别的准确性和高速性，又实现了对大规模无线信号的自动化识别。
未来，随着机器学习技术的不断发展，无线电信号识别的应用将会更加广泛。
机器学习在无线电信号处理中的应用研究
机器学习在无线电信号处理中的应用研究随着无线通信技术的不断发展，现如今，我们已经离不开无线电信号。
在这样的背景下，对于无线电信号的处理变得越来越重要。
而机器学习作为一种先进的处理方法，正在被越来越多的人们所重视和应用。
本文将着重探讨机器学习在无线电信号处理中的应用研究。
首先，为了更好地理解机器学习在无线电信号处理中的应用，我们需要了解什么是机器学习。
机器学习是一种人工智能的分支，是一种通过算法让计算机从数据中自动学习和改进的方法。
在无线电信号处理中，机器学习可以通过对数据的输入、处理和结果的输出，来自动调整处理效果和算法的优化，以达到更高效、更准确的数据处理效果。
那么，机器学习在无线电信号处理中有哪些应用呢？一、频谱分析频谱分析是信号处理中的重要部分。
机器学习可以通过对大量的数据进行学习和分析，来获取数据之间的规律和特征，从而有效地人工智能地进行频谱分析。
使用机器学习来进行频谱分析，可以大大提高数据的处理效率和准确性。
二、波形识别波形识别是在无线电信号处理中广泛应用的一种方法。
机器学习可以通过对大量的数据进行训练，来自动地识别和分析各种波形信号的特征。
这不仅可以大大提高识别的准确性和速度，还可以在智能化的基础上实现各种自动化的应用。
三、信道估计信道估计是在无线通信中比较重要的一部分。
机器学习可以通过对大量的数据进行学习和分析，来判断信号传输的质量和可靠性并调节信号产生的质量，从而更好地保证数据的稳定传输。
四、无线电干扰的抑制无线电干扰是在无线信号传输中常见的问题。
机器学习可以通过对干扰源和信号源之间的数据进行学习和分析，来自动地识别和抑制干扰源所产生的无线电干扰。
这不仅可以大大提高数据处理的准确性和可靠性，还可以在智能化应用的基础上实现自动化处理。
总结机器学习是如今无线电信号处理领域重要的一个应用方法。
通过对大量的数据进行分析和学习，机器学习可以提高数据的处理效率和准确性，并实现各种自动化的应用。
机器学习算法在电子科学与技术中的应用
机器学习算法在电子科学与技术中的应用引言：随着科技的不断进步，机器学习算法在各个领域中的应用越来越广泛。
在电子科学与技术领域，机器学习算法的应用也逐渐展现出巨大的潜力。
本文将探讨机器学习算法在电子科学与技术中的应用，并分析其对电子科学与技术领域的影响。
一、机器学习算法在电子设备设计中的应用在电子设备设计中，机器学习算法可以通过对大量数据的学习和分析，提供更准确的预测和优化方案。
例如，在芯片设计中，机器学习算法可以通过学习历史数据和模式，提供更高效的设计方案，减少设计周期和成本。
此外，机器学习算法还可以通过对电子设备的性能数据进行分析，提供更准确的故障诊断和预测，从而提高设备的可靠性和稳定性。
二、机器学习算法在电子材料研究中的应用电子材料的研究对于电子科学与技术的发展至关重要。
机器学习算法可以通过对大量材料数据的学习和分析，加速新材料的发现和研究。
例如，通过对材料的晶体结构、能带结构和电子结构等数据进行学习，机器学习算法可以预测新材料的性质和应用潜力。
这种基于机器学习算法的材料研究方法可以大大减少试错成本和时间，推动新材料的发展和应用。
三、机器学习算法在电子系统控制中的应用电子系统控制是电子科学与技术中的核心问题之一。
机器学习算法可以通过对电子系统的运行数据进行学习和分析，提供更准确的控制策略和优化方案。
例如，在智能电网中，机器学习算法可以通过学习历史用电数据和天气数据，预测未来的用电负荷，并实时调整电力供应策略，提高电网的稳定性和效率。
此外，机器学习算法还可以应用于电子设备的自适应控制和故障检测，提高系统的可靠性和安全性。
四、机器学习算法在电子信息处理中的应用电子信息处理是电子科学与技术中的重要研究领域。
机器学习算法可以通过对大量数据的学习和分析，提供更准确的信息处理和分析方法。
例如，在图像识别和语音识别领域，机器学习算法可以通过学习大量样本数据，提供更准确的识别和分类方法。
此外，机器学习算法还可以应用于数据压缩、数据挖掘和信号处理等方面，提高电子信息处理的效率和准确性。
机器学习在无线网络中的应用
机器学习在无线网络中的应用无线网络是当今社会中的一个重要组成部分，在人们的日常生活中扮演着不可或缺的角色。
随着移动设备和物联网的兴起，无线网络的规模和复杂度不断增加，由此带来的管理和运行难度也在逐步提高。
在此背景下，机器学习技术的发展为无线网络的管理和优化带来了新的思路和方法。
本文将就机器学习在无线网络中的应用进行分析和探讨。
一、机器学习在无线网络中的应用概述机器学习是一种人工智能技术，通过让计算机从数据中自主学习和构建预测模型，实现在新数据上的智能预测和决策。
在无线网络中，机器学习可以用来提取网络数据中的关键特征，从而实现网络行为的自动化分析、优化和预测，能够帮助网络管理员更快速、精准地了解网络状态、优化网络配置、预测网络问题并提供解决方案。
下面将结合具体应用场景进行分析。
二、机器学习在网络安全中的应用网络安全一直是无线网络中的重要问题之一。
传统的网络安全技术往往采用基于规则的方法，需要手动设置和更新规则，因而容易被攻击者采用新的攻击方式绕过。
机器学习则可以通过自主学习恶意软件、网络入侵等异常行为的特征，自动识别并快速响应网络安全事件，提高网络安全性。
例如，可以使用基于机器学习的入侵检测系统（IDS）对网络流量进行分析，检测网络流量中的异常行为。
IDS 采用监督学习或无监督学习方法来训练模型，对网络流量进行分类和检测，及时发现和报告网络攻击事件，提高网络安全性。
三、机器学习在网络优化中的应用网络优化是指通过网络配置和管理等手段，使网络流量的传输效率、容量和可靠性等性能指标达到最优的状态。
传统的网络优化方法往往是基于常规的运算和统计学方法，不足以全面把握网络中的复杂性和变化性。
而机器学习的应用则可以更好地实现对网络的自动分析、建模和预测，提高网络的效率和可靠性。
例如，在移动通信网络中，基站与终端设备之间的信号干扰可能导致通信质量的下降。
通过机器学习技术，可以对网络中的干扰源和受干扰目标进行识别和分类，预测和优化干扰消除策略，从而提高移动通信网络的通信质量和覆盖范围。
人工智能技术在认知无线电中的应用
ｄｏｉ：１０．１９３９９／ｊ．ｃｎｋｉ．ｔｐｔ．２０１８．１０．０７５
Telecom Power Technology
Ｏｃｔ． ２５，２０１８，Ｖｏｌ． ３５ Ｎｏ． １０
通信技术
人工智能技术在认知无线电中的应用
赵冠州 （大理大学，云南 大理 671000）
1 认知无线电中常用的人工智能技术
认知无线电智能化主要体现在其推理、学习和优化 能力上。推理能力是对现有知识库中所含内容进行功能 分区，并合理预测决策的过程。学习能力是指概括原有 知识内容，融入到知识库中。优化能力是对现有工作参
收稿日期：2018-07-14 作者简介：赵冠州（1997-），男，汉族，河南长垣人，本科在读， 主要研究方向为人工智能。
关键词：人工智能；认知无线电；无线通信
On the Application of Artificial Intelligence Technology in Cognitive Radio
ZHAO Guan-zhou （Dali University，Dali 671000，China）
Abstract：Radio refers to the electromagnetic wave propagating in all space，which is a limited band with upper frequency at 300 GHZ and lower frequency unfixed.Since its development，radio has been widely used in communication，power transmission and other fields，bringing convenience to People's Daily life.With the popularization and development of artificial intelligence technology，the concept of cognitive radio has gradually entered the public view. As a product of the combination of wireless communication and artificial intelligence，intelligence is the main characteristic of cognitive radio different from traditional radio.Based on the above background，this paper discusses the application of artificial intelligence technology in cognitive radio.
机器学习在认知无线电技术中的应用_卢泳兵
应用研究
机器学习在认知无线电技术中的应用
卢泳兵 徐聪 (中国电子科技集团公司第五十四研究所 河北石家庄 050081)
摘要:认知无线电(CR)是一种智能的无线电通信系统,其具备机器学习能力,这也是认知无线电技术区别于其他传统无线电以及自适应无线电
的主要特征。首先介绍机器学习技术的概念以及发展历程,重点讲述了机器学习技术在认知无线电技术中的应用,并且对基于机器学习的算法性能
参考文献
[1]广播电视发送与传输维护手册第十分册.
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重加后故障现象依旧。更换该电容, 试机, 一切正常。 故障原因: 90°相移网络具有反向特性,合成网络真空电容异
常导致三个PB-200单元阻抗失配,发生天线驻波比过荷故障。 3.2 射频电流取样磁环线圈烧断导致VSWR保护动作 故障现象: 播音中, P B 3 多次出现驻波比保护, 自动关机, 输出
构的示意图。
在任意给定时间,认知引擎可以根据知识库和电台的长期存储 信息中的信息总结经验和结论,这些结论是通过归纳推理已学习和 推理获得的信息中得到的。推理引擎的知识在人工智能方面的文献
中有所涉及,学习引擎主要是用于根据经验获得知识库。对它不断 的学习,学习引擎将信息存储于知识库,以备再次用到相应的知识。 基于这些应用,学习引擎也话仅仅是在系统初始状态时用到,或者 也可以在设备操作过程中周期性的用到[1]。
２ 认知无线电技术中的机器学习
2.1 基于机器学习的认知无线电结构 软件无线电可以看做是在硬件基础上通过软件编程来进行无 线电通信的技术,而认知无线电被认为是软件无线电的延伸。认知 无线电在软件无线电的基础上添加了独立的认知引擎,以及知识 库,推理引擎和学习引擎以实现认知功能[1]。如图1所示为描述该结
人工智能技术在认知无线电中的应用
人工智能技术在认知无线电中的应用
赵冠州
【期刊名称】《通信电源技术》
【年(卷),期】2018(035)010
【摘要】无线电是指在所有空间传播的电磁波,是一个上限频率在300 GHz,下限频率不固定的有限频带.无线电自发展以来被广泛应用于通信、电力传输等各个领域,为人们日常生活带来了便利.随着人工智能技术的普及和发展,认知无线电的概念逐步进入大众视野.作为无线通信领域和人工智能领域结合的产物,智能性是认知无线电区别于传统无线电的主要特性.因此,重点对人工智能技术在认知无线电中的应用展开探讨.
【总页数】3页(P175-176,178)
【作者】赵冠州
【作者单位】大理大学,云南大理 671000
【正文语种】中文
【相关文献】
1.认知无线电中人工智能技术的应用 [J], 彭辉
2.人工智能技术在认知无线电中的应用 [J], 刘怡静;李大白;魏政霞
3.试论人工智能技术在认知无线电中的应用 [J], 徐梓凯
4.人工智能技术在认知无线电中的应用 [J], 柴新代;董旭;赵智涛
5.试论人工智能技术在认知无线电中的应用 [J], 罗彤;
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无线接入信道损耗特性分析
无线接入信道损耗特性分析张建伟;卢泳兵【摘要】小尺度衰落中的瑞利衰落和莱斯衰落是2种最为常见的无线接入信道衰落.从工程设计角度出发,重点分析了莱斯和瑞利信道条件下的2个重要指标--衰落深度和衰落速度,推导了相应的计算公式,特别是莱斯和瑞利信道条件下的衰落中值进行分析和计算. 给出了在瑞利和不同莱斯因子条件下的PSK误码性能,为进行多径衰落无线接入信道的系统工程设计提供了参考.【期刊名称】《无线电工程》【年(卷),期】2010(040)001【总页数】3页(P22-23,47)【关键词】小尺度衰落;信道损耗;衰落速度;衰落深度【作者】张建伟;卢泳兵【作者单位】中国电子科技集团公司第五十四研究所,河北,石家庄,050081;中国电子科技集团公司第五十四研究所,河北,石家庄,050081【正文语种】中文【中图分类】TN9150 引言在无线接入信道,电波不仅随传播距离的增加而发生弥散损耗,并且会受到地形、地物遮蔽而发生“阴影效应”,而且信号经过多点反射,会从多条路到达接收端,这种多径信号的幅度、相位以及到达时间都不一样,它们相互叠加产生电平快衰落和时延扩展。
工程实际中,常常用一些特征量来表示衰落信号(快衰落)的幅度特点,这些特征量主要有衰落速率和衰落深度。
本文将对莱斯和瑞利2种小尺度衰落信道条件下的衰落速度和衰落深度进行分析。
1 无线接入信道的损耗分析无线接入信道的损耗主要包括自由空间传输损耗和散射损耗两部分。
1.1 自由空间传输损耗自由空间损耗反映了无线电波在理想空间传播时产生的扩散损耗。
自由空间传播损耗提供了一个可供比较的传播环境标准。
自由空间传播损耗Lbs的定义为:式中,Lf为自由空间传播基本传输损耗;d为传播路径长度;λ为波长。
1.2 反射损耗在工程实践中,典型的移动通信电波传播需要考虑地物等反射对电波传播的影响,这种情况下的传播通路为直射通路和反射通路,对应的传播模型称为二射线反射模型。
反射引起的附加损耗可以表示为:式中,λ为波长;Re为等效反射系数;Δr为直接射线与地反射射线之间的路程差。
实时频谱分析仪在无线电监测中的应用
实时频谱分析仪在无线电监测中的应用
卢乐兵
【期刊名称】《中国无线电》
【年(卷),期】2022()11
【摘要】现代无线电技术正朝着数字化、智能化的方向发展,越来越多的信号具有突发、跳频等时变特性。
为了适应这一变化,以实时频谱分析技术为核心的实时频谱分析仪越来越多地被应用于无线电监测领域。
实时频谱分析仪可以帮助无线电监测人员实时发现、捕捉各种瞬态信号,从时间、频率、幅度三个维度显示信号特征,在日常无线电监测中值得推广。
【总页数】2页(P46-47)
【作者】卢乐兵
【作者单位】安徽省滁州无线电监测站
【正文语种】中文
【中图分类】TN9
【相关文献】
1.实时频谱分析仪在同频干扰监测中的应用
2.实时频谱分析仪在无线通信系统测试中的应用
3.泰克针对实时RF应用推出中端实时频谱分析仪
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5.实时频谱分析仪在高能物理应用中的优势
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LU Yong-bing, XU Cong (The 54th Research Institute of CETC, Shijiazhuang Hebei 050081, China)
Abstract:Cognitive Radio (CR) is an intelligent wireless communication system. It has the ability of machine learning which is different to other radio wireless technology and adaptive wireless radio. Firstly the paper introduces machine learning and its development history, mainly about the application of machine learning technology to cognitive radio technology. The simulation result showed that algorithm can increase the CR system performance.
进行仿真。仿真结果表明,认知无线电技术具备机器学习能力更好的提升了系统通信性能。
关键词:认知无线电 频谱资源分配 注水算法 正交频分复用
中图分类号:TN929.5
文献标识码:A
文章编号:1007-9416(2013)05-0097-02
Application of Machine Learning to ognitive
３ 典型故障
3.1 真空电容闪络导致VSWR保护动作 故障现象:发射机在高调幅时,三个PB-200单元发生天线驻波 比过荷故障,载波时也能发生过荷故障。 故障查找:由于该故障三个PB单元同时发生,重点检查合成 器、天馈线系统。首先检查合成器网络驻波比和天线驻波比过荷整 定阀值吴异常,天馈线系统无异常,决定对合成点处电容打压试验, 当合成网络C11B打压至28KV后,电容内部跳火,高压试验器跳闸,
参考文献
[1]广播电视发送与传输维护手册第十分册.
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数字技术 与应用
应用研究
机器学习在认知无线电技术中的应用
卢泳兵 徐聪 (中国电子科技集团公司第五十四研究所 河北石家庄 050081)
摘要:认知无线电(CR)是一种智能的无线电通信系统,其具备机器学习能力,这也是认知无线电技术区别于其他传统无线电以及自适应无线电
的主要特征。首先介绍机器学习技术的概念以及发展历程,重点讲述了机器学习技术在认知无线电技术中的应用,并且对基于机器学习的算法性能
构的示意图。
在任意给定时间,认知引擎可以根据知识库和电台的长期存储 信息中的信息总结经验和结论,这些结论是通过归纳推理已学习和 推理获得的信息中得到的。推理引擎的知识在人工智能方面的文献
中有所涉及,学习引擎主要是用于根据经验获得知识库。对它不断 的学习,学习引擎将信息存储于知识库,以备再次用到相应的知识。 基于这些应用,学习引擎也话仅仅是在系统初始状态时用到,或者 也可以在设备操作过程中周期性的用到[1]。
γ
=
p|
H
|2 σ2
nቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
2
∑ | H |2 = | H j |
(1)
j =1
其中| H |2 表示当前信道能量幅值, p 表示当前无线电设备的发
射功率。
根据上式计算出各种调制方式相应的门限值,则可在该信噪比
图 2 系统的吞吐量与信噪比的关系 图 3 系统误码性能仿真图
下选择相应的调制方式,这样通过实时的计算及时对调试方式进行 调整,既能满足通信的误码率要求,又可以最大程度上提高系统的 频谱利用率,实现系统的最佳通信性能[1]。
这个例子也表明了学习引擎的重要性。在复杂的无线电技术 中,有很多参数时做出决策及调制,而机器学习技术通过知识库进 行存储,可以更快的适应当前的情况,较其它软件无线电技术更有 优势。
2.3 学习机制 学习引擎是用来改善决策去适应多变的环境,其学习机制都是 根据一个优化函数来确定参数值。在认知无线电系统中,目标函数 包含所有应用目标,而学习引擎的目标就是如何那个输入状态可以 优化目标函数。 首先第一步:获取当前工作状态,根据前面的描述,需要知道当 前的信道状态,发射功率,以及目前选择的调制方式等,假设此时设 备工作在系统的最优状态,也就是已经达到最大的系统吞吐量。 第二步,如果信道状态改变,通过通信结果显示当前的通信状 态不是最优化状态,学习机制就要意识到环境改变而且从知识库中 删除上述知识,即当前的调制方式并不是最优化的调制方式,就需 要重新调整系统的参数,改变系统的输入状态,使目标函数达到新 的最优状态,将这个状态重新输入知识库进行存储。
２ 认知无线电技术中的机器学习
2.1 基于机器学习的认知无线电结构 软件无线电可以看做是在硬件基础上通过软件编程来进行无 线电通信的技术,而认知无线电被认为是软件无线电的延伸。认知 无线电在软件无线电的基础上添加了独立的认知引擎,以及知识 库,推理引擎和学习引擎以实现认知功能[1]。如图1所示为描述该结
软件无线电： 将无线电参数传输
至知识库
知识库： 存储知识
认知无线电引擎
推理引擎： 根据知识库信
息执行策略
认知引擎： 直接执行以最 大化目标函数
图 1 认知无线电结构示意图
作者简介:卢泳兵,男,(1981-),中国电子科技集团公司第五十四研究所工程师。主要研究方向:无线通信。
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应用研究
数字技术 与应用
封锁,同时进行VSWR保护,PB LED(1A42)板VSWR TEST故障 指示灯都将被瞬间点亮。
2.8 故障信号传输通路异常引起的VSWR TEST故障 从输出监测板(1A21)送出的VSWR信号电平正常,如果信号传输 通路或控制器板(1A31)在处理信号时出现故障,也将会产生VSWR TEST故障,使PB LED板上VSWR TEST故障指示灯DS21亮红灯。
2.2 知识表示与推理 知识表示是对人类知识的一种描述,把人类知识表示成计算机 能够处理的数据结构。知识的表示方法可分为陈述性知识表示和过
程性知识表示两类[1]。陈述性知识表示主要用来描述事实性知识,比 如信道的信噪比,无线电当前的工作参数等;过程性知识表示主要 用来描述规则性知识和控制结构知识,比如认知无线电在特定环境 中的波形参数配置规则等。知识表示技术在认知引擎中用于构建知
(2)20世纪60年代中期到70年代中期。主要研究目标是模拟人 类的概念学习过程,并采用逻辑结果或图结构作为机器的内部描 述。
(3)20世纪70年代中期到80年底中期。从学习单个概念到学习 多个概念,探索不同的学习策略和学习方法,开始把学习系统与各 种应用结合起来。
(4)从20世纪80年代中后期到现在,是机器学习的最新阶段。机 器学习已称为新的边缘学科,它综合应用了很多学科,形成机器学 习的理论基础。
１ 机器学习
机器学习的核心是学习。关于学习,至今却没有一个精确的、能 被公认的定义。这是因为,对机器学习的研究,来自不同的学科,并 且,学习是一种多侧面、综合性的心理活动,难以把握学习的机理与 实现。
机器学习是人工智能领域中较为年轻的分支,大致经历了四个 阶段[1]:
(1)20世纪50年代中期到60年代中期。研究集中在神经模拟和 决策理论技术,学习系统在运行时还很少具有结构或知识。
监测板DS3输出网络驻波比故障指示灯亮。 故障查找:检查射频合成输出通道,均未发现异常,经进一步检
查发现,射频输出电流取样磁环线圈1T3局部线圈吱火烧黑,该处 磁环因过热烧断,更换1T3后,试机,一切正常。
４ 结语
通过对故障分析和总结,我们可以发现,当VSWR TEST故障 出现时,根据故障现象,首先确定是因为网络失谐,还是弧光,或者 是检测电路异常引起,然后再根据具体的电路进行查找。本文章对 VSWR TEST故障的解析,可以便于我们在检修和维护发射机的 时候,有真对性的进行维护、检修和故障处理。
３ 仿真分析
3.1 系统吞吐量仿真 仿真采用BPSK、QPSK和16QAM三种不同的调制方式,通过改 变信噪比值大小, F F T 运算点数为5 1 2 , 接收端的误码率水平为 BER = 10−4 。仿真结果如图2所示。 通过仿真结果可知,随着信道的信噪比的提高,系统根据机器 学习的结果不断调整数据的调制方式,以最大化系统的吞吐量,使 得系统性能达到最优。 3.2 误码性能仿真 图3为系统误码性能仿真图。通过仿真结果可以看到,在系统不 断调整数据调制方式的情况下,能够保证系统对误码性能的要求, 同时最大化系统吞吐量。
重加后故障现象依旧。更换该电容, 试机, 一切正常。 故障原因: 90°相移网络具有反向特性,合成网络真空电容异
常导致三个PB-200单元阻抗失配,发生天线驻波比过荷故障。 3.2 射频电流取样磁环线圈烧断导致VSWR保护动作 故障现象: 播音中, P B 3 多次出现驻波比保护, 自动关机, 输出
４ 结语
文章首先介绍机器学习的概念以及机器学习的发展历程,并给 出了基于机器学习机制的认知无线电技术结构,随后文章给出了认 知无线电中机器学习策略调整的仿真,仿真结果进一步验证了学习 机制的有效性,使得系统性能得到了很大的提高。
······上接第96页
示灯DS21应返回绿色。 2.7 在进行开/关机或切换功率操作时 在对发射机进行开/关机或切换功率操作时,发射机将会射频
识库,知识库的作用和调整过程可以通过下面的描述过程进行理 解。在实际工程应用方面,无线电系统的吞吐量的改变可以通过改 变数据的调制方式来实现,所以需要根据通信信道的不同选择相应 的数据调制方式,使得整个系统获得更大的通信吞吐量。
举一个实际的工程应用方面的简单例子,在系统给定误码率要 求下,通过对当前的信道估计结果 H 和发射 p 进行计算,根据式对 三种不同调制方式设定不同的三个门限值: