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张小明 2026/1/7 19:06:48
网站原型图是什么,wordpress短信宝,深圳手机网站建设价格低,河南省建设厅网站154号文件✅作者简介#xff1a;热爱科研的Matlab仿真开发者#xff0c;擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。#x1f34e; 往期回顾关注个人主页#xff1a;Matlab科研工作室#x1f34a;个人信条#xff1a;格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询…✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。 往期回顾关注个人主页Matlab科研工作室个人信条格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。内容介绍针对无人机UAV通信中高频谱效率与低延迟的需求本文提出一种无人机赋能的双上行链路协同非正交多址接入NOMA系统架构重点研究适配链路动态特性的自适应解码机制。该机制基于实时信道状态信息CSI与链路负载特征动态切换串行干扰消除SIC解码顺序、调整功率域资源分配并融合 AI 辅助的干扰预测补偿策略有效克服无人机高速移动带来的信道时变、链路干扰耦合等问题。仿真结果表明与传统固定解码机制相比所提自适应解码机制在用户接入成功率、系统吞吐量及解码误码率方面均有显著提升其中吞吐量增益达 25%-38%误码率降低一个数量级以上为复杂场景下的无人机通信提供了高效可靠的多址接入解决方案。1 引言1.1 研究背景与意义无人机凭借机动性强、部署灵活等优势已成为 5G 及 Beyond 5G 通信中覆盖增强、应急通信的核心赋能技术。在多用户接入场景中非正交多址接入NOMA通过功率域复用实现多用户共享频谱资源其频谱效率较正交多址接入OMA提升 40% 以上成为支撑无人机通信大规模连接的关键技术。双上行链路协同架构通过部署两条并行传输链路如多频段链路、多天线分集链路进一步提升系统可靠性但也带来链路间干扰耦合、解码复杂度激增等挑战。传统 NOMA 解码机制采用固定串行干扰消除SIC顺序无法适配无人机飞行导致的信道动态变化如路径损耗波动、多普勒频移在双链路协同场景下易出现解码失败或资源浪费。因此研究适配链路特性的自适应解码机制对释放无人机 - NOMA 系统的性能潜力具有重要理论与工程价值。1.2 研究现状与不足现有研究已初步探索 UAV-NOMA 系统的性能优化方向北京邮电大学团队通过随机几何建模分析了 UAV-NOMA 网络的覆盖性能验证了功率域复用的可行性中国科学院团队在车联网场景中提出缓存辅助的 NOMA 功率分配方案通过动态功率调整提升解码成功率。但这些研究仍存在明显局限其一多聚焦单链路场景未考虑双上行链路的协同干扰特性其二解码机制多采用静态 SIC 策略忽略无人机运动引发的信道时变对解码顺序的影响其三缺乏对链路负载与解码复杂度的协同优化。1.3 研究内容与结构本文围绕 “双上行链路协同 NOMA” 核心场景重点开展三方面研究一是构建无人机赋能的双上行链路协同 NOMA 系统架构明确链路协同机制与干扰耦合模型二是设计基于信道 - 负载双维度感知的自适应解码机制包括动态解码顺序决策、功率自适应调整及干扰补偿算法三是通过仿真实验验证机制在时变信道与多干扰场景下的性能优势。2 系统架构与核心理论基础2.1 无人机赋能的双上行链路协同 NOMA 架构2.1.1 物理层架构设计系统由地面用户终端UE、无人机中继 / 基站UAV-BS及核心网控制节点构成采用 “双上行链路并行传输 功率域 NOMA 复用” 架构双上行链路配置链路 1 采用 Sub-6GHz 频段保障覆盖链路 2 采用毫米波频段提升速率两条链路通过无人机端的协同调度单元实现资源聚合功率域复用策略每条链路内采用 NOMA 功率分配根据用户路径损耗差异分配发射功率远距用户分配更高功率以满足覆盖需求协同控制单元部署于 UAV-BS负责实时采集双链路 CSI、用户负载信息输出解码控制指令至链路解码模块。4结论与展望4.1 研究结论无人机赋能的双上行链路协同 NOMA 系统通过功率域复用与链路聚合可显著提升频谱效率但需解决信道时变与干扰耦合导致的解码难题基于信道 - 负载双维度感知的自适应解码机制通过动态 SIC 排序、功率调整与 AI 干扰补偿实现了解码性能与复杂度的平衡仿真验证表明该机制在高用户密度、高速移动场景下表现出优越的吞吐量、接入成功率与误码率性能具备实际部署价值。4.2 未来展望多 UAV 协同解码拓展至无人机集群场景研究跨 UAV 的分布式解码机制抑制集群间干扰硬件级实现优化基于 FPGA 设计专用解码加速模块将解码延迟降至 1ms 以内融合缓存辅助策略借鉴车联网缓存辅助 NOMA 思想在 UAV 端部署内容缓存减少重复传输导致的解码干扰智能决策升级采用强化学习算法自主优化解码策略权重适配复杂多变的通信环境。⛳️ 运行结果 参考文献[1] 付敏.面向无线非正交多址接入的信道重构技术研究[D].中国科学院大学[2025-12-14].[2] 岳士博,唐睿,张睿智,等.多UAV和NOMA赋能的IoT数据采集系统中资源分配[J].信息与控制, 2025, 54(2):251.DOI:10.13976/j.cnki.xk.2024.0271.[3] 薛彦文.反向散射NOMA赋能的混合多播—单播协作传输方案[D].西安电子科技大学,2023. 部分代码 部分理论引用网络文献若有侵权联系博主删除 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真助力科研梦 各类智能优化算法改进及应用生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划2E-VRP、充电车辆路径规划EVRP、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维2.1 bp时序、回归预测和分类2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类2.14 PNN脉冲神经网络分类2.15 模糊小波神经网络预测和分类2.16 时序、回归预测和分类2.17 时序、回归预测预测和分类2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断图像处理方面图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知 路径规划方面旅行商问题TSP、车辆路径问题VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划EVRP、 双层车辆路径规划2E-VRP、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻 无人机应用方面无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划 通信方面传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配 信号处理方面信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理传输分析去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测电力系统方面微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电 元胞自动机方面交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀 雷达方面卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别 车间调度零等待流水车间调度问题NWFSP、置换流水车间调度问题PFSP、混合流水车间调度问题HFSP、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP
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