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来源 :西北农林科技大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:xue852456
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随着5G时代的到来,无线传感网络节点及移动智能终端的数量呈现指数型的增长,采用电池的传统供能方式已远远不能满足当前无线通信网络的发展需求,所暴露的能耗问题也日趋严重。为缓解此类问题,基于射频(Radio Frequency,RF)信号既承载信息又承载能量这一特征,提出一种基于能量和信息同时传输的无线携能通信技术(Simultaneous Wireless Information and Power
为了探究北方城市常见绿化树木落花循环再利用的潜力,本研究以樱花(Cerasus sp.)、海棠(Malus spectabilis)、白玉兰(Magnolia denudata)、紫玉兰(Magnolia liliflora)、桃花(Amygdalus persica)、红叶李(Prunus cerasiferaⅠ)、紫叶李(Prunus cerasiferaⅡ)、含笑(Michelia figo
下一代无线通信网络需要满足互联网访问、在线游戏和多媒体应用程序的高数据速率需求。在这些高数据速率下,节点上的能源消耗很高,这又导致温室气体排放量增加。通常建议使用能量收集(Energy Harvesting,EH)作为此问题的解决方案。可以从几种不同的可自由获取的环境资源(例如风,振动,热,太阳能和环境射频(Radio Frequency,RF)信号)中收集能量。但是,由于自然环境的间歇性和随机性
随着计算机技术的发展,人机交互成为了融合物理世界和信息世界的关键,身份识别为人机交互的安全性提供了保障。近年来,研究人员相继提出了多种实现身份识别的方法,比如为可信人员佩戴专用的身份识别卡、借助专用传感器,通过指纹、面部、虹膜等生物特征来确定人员身份、基于无线保真技术(Wireless-Fidelity,Wi-Fi)识别人员身份等。其中,Wi-Fi环境下的人员身份识别方法因具有不需要使用者佩戴额外
伴随着无线技术的不断发展,无线设备的迅速增多,不同的无线通信设备对频谱的需求出现了指数级增加,无线电频谱资源得不到有效地利用已成为主要问题。认知无线电技术可以通过对周围环境的学习,实时调整参数而达到高效利用频谱资源的效果。频谱感知技术作为认知无线电技术的先决条件被越来越多的专家学者所关注。本论文主要对基于发射机感知的认知无线电频谱感知算法进行研究。首先对基于发射机感知的能量检测算法、匹配滤波检测算
抑郁症,又称抑郁障碍,是一种严重的心理障碍疾病。其在临床上表现为显著且持久的心情低落、愉悦度降低、言语活动减少等,具有自杀倾向,严重影响人们的身心健康,也为社会带来了巨大的危害。截止2017年,全球有3亿人患有抑郁症,我国的抑郁症患者也已超过5400万人。当下,抑郁症的诊断方法以主观量表为主,依赖医生的临床经验以及患者的配合程度,缺乏客观指标。因此,语音作为非侵入、易采集、低成本的客观指标,受到了
二十世纪末至今,多样化的通信业务对传输速率要求不断提高,为满足人们日益增长的通信需求,通信技术也不断地进行着变革与更新。某种程度上而言频谱资源是有限的,而传输速率的不断提高使得本就有限的频谱资源显得更加稀缺,多天线技术凭借其可观的分集增益可以有效解决频谱资源紧张的问题。多天线技术能够极大提升系统频谱利用率和信息传输速率,但随之而来的干扰管理问题却成为当今无线通信系统中制约系统性能的主要因素。干扰对
近些年来通信用户对于无线网络频谱资源的需求量日益增加,无线频谱需要被不断分配给各种不同的通信业务使用,导致可使用的频谱资源越来越稀缺。现有的固定频谱的分配方式已经无法满足快速发展的通信业务需求。为此,需要提出新技术以达到频谱资源高效利用的目的,如多天线技术,多址接入技术等。认知无线电技术的提出可以让认知用户通过频谱感知技术去查询系统环境中还没有被使用的频谱,从而实现主用户与认知用户的频谱共享。认知
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