上下行链路NOMA的比较

单载波 NOMA (SC NOMA) - 可以支持多少用户

多用户的 SIC 问题在发射端进行叠加编码时，会根据信道情况对用户进行排序，最弱的用户分配最大的功率，即α1>α2>...αK，并且要求 α1>α2α3...αK，α2>α3α4...αK， α3>α4...αK&#…

【MATLAB源码-第137期】基于matlab的NOMA系统和OFDMA系统对比仿真。

操作环境： MATLAB 2022a 1、算法描述 NOMA（非正交多址）和OFDMA（正交频分多址）是两种流行的无线通信技术，广泛应用于现代移动通信系统中，如4G、5G和未来的6G网络。它们的设计目标是提高频谱效…

NOMA基础知识

通常， 无线通信网络嵌入无线电接入技术(RAT)， 该技术采用多址技术（无线蜂窝系统的一个基本功能）为多个移动终端提供到核心网络的连接。因此， 根据其基本原理， 多址接入技术可以归类为： 正交多…

功率域复用NOMA

1.基于功率域复用的NOMA，在技术原理上很容易实现，其基本思想是通过不同的功率区分用户，发送端按照给定的功率分配原则给每个用户分配不同的发射功率，为了提高频谱利用率主动引入多用户干扰，在相同的资源上叠加多个用户…

NOMA计算

1.基本计算假设在一个子信道上能同时上传N和用户信号，那么整数n代表n个用户，子信道宽度表示为Bsc，用户与基站之间的信道系数为hn，那么该信道的输出的叠加信号就是： x ∑ i 1 N p i s i x \sum_{i1}^{N}{\sqrt{p_…

NOMA概念介绍

在实现良好系统吞吐量的同时，为了保持接收的低成本，在4G中采用了正交多址接入技术。然而，面向5G频谱效率提升5~15倍的需求，业内提出采用新型多址接入复用方式，即非正交多址接入(NOMA)。在正交多址技术(OMA)中&#xff…

NOMA简介

NOMA即非正交多址接入技术，是非常有希望的5G技术。其优点是可以提高频谱效率（rate/bandwigth）和接入量，这恰好符合了即将到来的5G时代的爆炸性的数据增长和接入需求，因此吸引了众多研究者的注意。 NOMA的核心理念是在…

5G中非正交多址接入技术（NOMA）是什么？

我，菜拐拐，今天又来了！今天的笔记是关于非正交多址技术（NOMA），就大体康康><啊！ 5G中非正交多址接入技术（NOMA）是什么？ NOMA的简要介绍？由频…

NOMA学习

NOMA（非正交多址接入技术） NOMA基本概念上行NOMA与下行NOMA上行NOMA（MAC信道）下行NOMA（BC广播信道） SIC解码顺序叠加编码（SC）与串行干扰消除（SIC）叠加编码&am…

非正交多址技术NOMA基础知识

参考文章： 5G：非正交多址接入技术（NOMA） 5G：非正交多址技术（NOMA）的性能优势 5G：非正交多址接入（NOMA）与串行干扰删除（SIC） 5G&#x…

大数据技术之Hadoop（入门）概述、运行环境搭建、运行模式

文章目录 1 Hadoop 概述1.1 Hadoop 是什么1.2 Hadoop 优势1.3 Hadoop 组成（面试重点）1.3.1 HDFS 架构概述1.3.2 YARN 架构概述1.3.3 MapReduce 架构概述1.3.4 HDFS、YARN、MapReduce 三者关系1.3.5 大数据技术生态体系1.3.6 推荐系统框架图 2 Hadoop 运行…

hadoop命令大全(完整)

hdfs常用命令： 文章目录 1. hdfs文件系统命令1.1 文件路径增删改查系列：1.2 空间大小查看系列命令：1.3 权限管理类：1.4 文件操作（上传下载复制）系列：1.5 判断系列：1.6 系统功能管理类…

Hadoop 完全分布式搭建（超详细）

Hadoop 完全分布式搭建 1.虚拟机安装系统安装网络设置 2.环境、免密设置前置环境设置免密登录设置集群安装规划 3.安装 Hadoop 完全分布式1.上传安装包和 JDK1.82.解压文件3.配置环境变量4. 配置 Hadoop-env.sh 文件5. 配置 Hadoop 重要文件6.配置 workers/slaves 文件7.文件分…

【Hadoop】完全分布式集群搭建

知识目录一、前言二、配置三台虚拟机2.1 克隆三台虚拟机2.2 配置克隆的虚拟机2.3 使用Xshell连接虚拟机2.4 配置SSH免密登录三、Hadoop集群准备3.1 安装 rsync3.2 安装xsync分发脚本3.3 安装JDK和安装Hadoop3.4 配置环境变量3.5 分发四、Hadoop集群搭建4.1 修改配置文件4.2 …

Hadoop集群部署和启动与关闭

文章目录一、安装Hadoop二、Hadoop高可用集群配置三、启动Hadoop高可用集群配置四、关闭Hadoop高可用集群 Hadoop集群的部署方式分为三种，分别是独立模式（Standalone mode）、伪分布式模式（Pseudo-Distributed mode）和…

基于 mlr 包的逻辑回归算法介绍与实践

逻辑回归是基于概率分类的有监督学习算法，它依赖于直线方程，产生的模型非常容易解释和交流。在其最简单的形式中，逻辑回归被用来预测二分类问题，但算法的变体也可以处理多个类。逻辑回归算法通常应用于二分类问题，称为二项逻辑回归 (binomial logistic regression)，当处…

MLR（mixed logistic regression）模型

基本形式 MLR模型是阿里巴巴12年提出（17年发表）点击率预估模型，它利用分段方式对数据进行拟合，相比LR模型，能够学习到更高阶的特征组合。其基本表达式如下 p ( y 1 ∣ x ) g ( ∑ j 1 m σ ( u j T x ) η ( w j …

基于MLR资讯多分类

针对海量资讯，通过机器学习实现多分类，从而减轻人工打标工作量，具有重要意义。资讯分类可以拆解为两个问题： 文本分词，提取特征多分类模型针对文本分词，常见中文分词工具有：HanLP、ansj、j…

mlr3绘制校准曲线

本文首发于公众号：医学和生信笔记 “ 医学和生信笔记，专注R语言在临床医学中的使用，R语言数据分析和可视化。主要分享R语言做医学统计学、meta分析、网络药理学、临床预测模型、机器学习、生物信息学等。前面介绍了使用tidymodels画校准曲线…

R语言机器学习mlr3：简介

获取更多R语言和生信知识，请关注公众号：医学和生信笔记。公众号后台回复R语言，即可获得海量学习资料！ 目录 mlr3简介目标群体为什么重写？设计理念mlr3生态 mlr3简介 mlr3包和其扩展包为R语言提供了一个统一的、面向对…

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