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🔥内容介绍
在
无线通信系统中，对调制技术的低峰均功率比（PAPR）、低传输延迟、高频谱效率等性能指标要求严苛。
一种新型调制方案结合了滤波器组多载波
偏移正交幅度调制（FBMC-OQAM）和单载波频分多址（SC-FDMA）的优势，通过
“剪枝
核心技术，实现了这些性能的协同优化。
具体如下：
- 低
PAPR
：新型融合方案的
PAPR
变换后峰值功率分布更均匀，避免多载波信号叠加导致的高峰值问题，单抽头缩放则进一步优化幅度分布，抑制残余高峰值。
- 低延迟
：一是保留
FBMC-OQAM
无需循环前缀（CP）的特性，避免了
DFT
简化了预编码计算流程，降低信号处理延迟。
三是复正交性恢复使接收端可采用低复杂度单抽头均衡技术，减少接收端处理延迟。
- 高频谱效率
：无
传输设计避免了频谱资源浪费，相同带宽下可传输更多有效数据。
FBMC-OQAM
优良的滤波器设计使带外辐射显著降低，减少了对相邻频段的干扰，提升了频谱共享能力。
同时，符号密度与
FBMC-OQAM
保持一致，复正交性恢复还提升了信号检测准确性，进一步保障了传输效率。
⛳️运行结果
李黎明,信息与通信工程.基于偏移正交幅度调制的滤波器组多载波传输关键技术研究[D].哈尔滨工业大学[2026-01-14]. [2] 罗潇景.基于滤波器组的多载波(FBMC)调制系统的研究及实现[D].电子科技大学,2016.DOI:10.7666/d.D00988523. [3] 吴垒,谢显中,张苗,等.一种低复杂度降低FBMC-OQAM峰均值比的PTS双层搜索算法[J].科学技术与工程, 16(17):9.DOI:10.3969/j.issn.1671-1815.2016.17.011. 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除 🏆团队擅长辅导定制多种毕业课题和科研领域 MATLAB仿真，助力毕业科研梦： 各类智能优化算法改进及应用2016,
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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、
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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
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
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路径规划方面
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通信方面
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信号处理方面
