💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁目录💥1背景1.1分布式信道接入和二进制指数退避1.2基于Markovchain的DCF机制建模和系统性能分析📚2WLAN组网中的多BSS建模问题🎉3 参考文献🌈4Matlab代码、Python代码、思路实现💥1背景无线局域网（WLAN,wirelesslocalareanetwork）也即Wi-Fi广泛使用，提供低成本、高吞吐和便利的无线通信服务。基本服务集（BSS,basicserviceset）是WLAN的基本组成部分。处于某
2023年中国研究生数学建模竞赛A题（华为题目）WLAN网络信道接入机制建模背景无线局域网（WLAN,wirelesslocalareanetwork）也即Wi-Fi广泛使用，提供低成本、高吞吐和便利的无线通信服务。基本服务集（BSS,basicserviceset）是WLAN的基本组成部分。处于某一特定覆盖区域内的站点（STA,station）与一个专职管理BSS的无线接入点（AP,accesspoint）组成一个BSS，称STA关联到AP。常见的AP有无线路由器、WiFi热点等，手机、笔记本、物联设备等是STA。AP给STA发送数据叫作下行方向，反之是上行方向，本文将AP和STA统称为节点
这不是Forefront首次回顾加密行业中代币化社区赛道的年度发展历程，但毫无疑问，2022年的情况确实发生了很大变化。其中Forefront的第一份报告《2020年社交代币年度回顾》探讨了加密社交的新兴前景，涵盖了通过代币化时间的个人代币起源（MatthewVernon的「Boi」）、Showtime现任创始人的初始ALEX发行、RAC的早期发展、NFT如何作为支付手段（代币WHALE）、许可访问（CollabLand）以及更多内容......要知道在2020年12月28日，以太坊上的社交代币还不超过几十个，累计持有者约为7000人，总市值8100万美元，而今年的这份报告，是对我们所取得的成
早期互联网带宽极其昂贵，多发一个报文都不行，TCP重传算法谨慎再谨慎。随着带宽资源逐渐丰富，TCP一众拥塞控制手段也接连合入，TCP谨慎的发送逻辑反而造成了越来越严重的带宽利用率不足。为提高带宽利用率，缺失多流收敛手段的BBR算法发布，根本上改变了拥塞控制算法的发展方向，从此走向实践和经验。但丢包识别，重传算法等逻辑却在RACK后再无改变。来看个trade-off，以发送尾部数据为例，你是选择发送完最后一笔数据后设置个比RTO短但仍然是启发式的timer等待超时呢，还是选择把最后一笔数据的最后1个或n个字节发两遍，以冗余抵抗尾丢呢？最后一笔数据1460字节，将其最后1个字节copy成1个或n个
整理|王启隆透过「历史上的今天」，从过去看未来，从现在亦可以改变未来。8月18日，这是科技历史上难以翻过的一页，因为今天发生的几个主要事件很巧合地都集中在惠普这家公司。在《浪潮之巅》中，吴军评价惠普“某种程度上讲就是硅谷历史的缩影”，作为硅谷最早的公司，惠普曾一度风头无两；但由于频繁更换管理层、滥用资金、投资失败，这家硅谷帝国一步步地走向了衰落。然而，也有人说，移动时代的来临可能才是这一切的起因。惠普身上究竟发生了什么？也许从历史上几个关键事件，可以一窥硅谷巨星惠普是如何一步步走向衰落的。1947年8月18日：惠普注册为股份制公司惠普公司（Hewlett-PackardCompany、HP），
目录一.MIMO信道估计的重要性二.最经典的两种信道估计方法2.1 最小二乘信道估计(LS)2.2 最小均方误差信道估计(MMSE) 三.优化传统的MIMO信道估计技术四.介绍压缩感知技术五.基于压缩感知的MIMO信道估计5.1压缩感知怎么用在MIMO信道估计5.2改进压缩感知用在信道估计六.如何利用时间相关性估计MIMO信道6.1介绍贝叶斯再信道估计中的用途6.2基于时间相关性的MIMO相关性七.基于高速移动的MIMO信道估计八.基于混合模数的MIMO信道估计九.基于低分辨率模数转换器的MIMO信道估计9.1介绍克拉-美罗界9.2基于低分辨率的模数转换器十.基于透镜天线阵列的MIMO信道估计
2023.07.10虽说目前已经有频谱效率更高的叠加导频设计，但是这篇论文堪称OTFS嵌入式导频的经典之作，经常被其他论文引用，左思右想觉得还是有必要重新阅读并记录学习过程。（注：关于MIMO的部分暂未深入）。【OTFS与信号处理：论文阅读】EmbeddedPilot-AidedChannelEstimationforOTFSinDelay–DopplerChannel一、前言1.1写在前面1.2中心思想1.3INTRODUCTION二、系统模型2.1基本OTFS概念/符号2.2OTFS输入输出分析（重头戏来了！）case1：整数多普勒频移case2：分数多普勒频移三、嵌入式信道估计（SISO
信道估计之MMSE算法前言MMSE估计的原理总结前言 前篇分析了LS信道估计算法，也说明了由于没有考虑SNR的影响，所以LS算法不适合在低信噪比的情况下使用。本篇来学习信道估计的另外一种常用的算法–MMSE。 为什么说LS没有考虑噪声大小的情况呢，因为LS算法使用的是实际观测量与估计观测量的误差，这并不能精确的代表估计量的真值与估计值的误差，因此在MMSE估计算法中，直接使用估计量真值与估计值的误差，作为优化的目标。这样就将噪声的影响消除掉了，因此能得到比LS估计更精确的估计值。MMSE估计的原理 首先，依旧是给出假定的信号关系式 Y为接收数据（
RabbitMQ多个消费者共用一个信道实例与每个消费者使用不同的信道实例区别:1.多个消费者共用一个信道实例：这种方式下，多个消费者共享同一个信道实例来进行消息的消费。优点：这样可以减少信道的创建和销毁开销，并且可以利用信道的流控机制来限制消费者的消费速率。缺点：共用一个信道实例也意味着消费者之间会存在竞争关系，可能会导致某些消费者消费速度较慢，从而影响整体的消息处理效率。2.每个消费者使用不同的信道实例：这种方式下，每个消费者都会创建独立的信道实例来进行消息的消费。优点：这样可以保证每个消费者之间的独立性，互不干扰。每个消费者都有自己的消费速率，不会受其他消费者的影响。缺点：信道的创建和销毁
超宽带定位用于DW1000芯片中信道脉冲响应（CIR）数据的获取。CIR数据可用于研究非视距（NLOS）信号的识别。并且具有较好的效果，一些时、频域特征都是通过CIR数据计算而来。因此获取CIR数据是十分必要的。CIR图像如下图所示。Keil需要自己写一个最大最小值函数， 否则用于“取模”的代码行会出现报错。为了方便获取，代码位置加在CIR数据读取之前即可，（函数代码部分我放在文末）CIR数据读取的代码如下//####CIR读取定义#defineCIR_OFFSET0x25u8cir[3969];//芯片默认为16MHZint16real=0;int16imag=0;int16amp=0;//
