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1.引言 基于FPGA的完整QPSK通信链路实现,含频偏锁定,帧同步,定时点,Viterbi译码,信道,误码统计。系统包括QPSK调制模块,QPSK解调模块,217卷积编码模块,维特比译码模块,AWGN信道模块,误码统计模块,数据源模块,基于PN序列和cordic算法的频偏估计和补偿模块,基于PN相 阅读全文
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posted @ 2026-03-06 23:54
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posted @ 2026-03-06 23:48
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1.引言 基于OFDM+QPSK的通信链路是现代无线通信的典型架构,结合了正交频分复用(OFDM)的抗多径能力与QPSK调制的频谱效率,同时集成频偏估计、定时同步、LS信道估计及卷积编译码模块,形成完整的收发系统。其核心思想是:发送端将高速数据流通过串并转换分配到多个正交子载波,经QPSK调制和IF 阅读全文
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posted @ 2026-03-06 23:40
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1.引言 传统控制方法(如 PID、LQR)需依赖精确的系统动力学模型,且鲁棒性较差 —— 当摆长、质量等参数变化或存在外界扰动时,控制效果会显著下降。而深度强化学习(DRL)通过 “试错” 自主学习控制策略,无需预先推导动力学方程,且对系统扰动具有更强的适应性。其中,深度确定性策略梯度(Deep
1.引言 PPO(Proximal Policy Optimization,近邻策略优化)是OpenAI于2017年提出的一种基于策略梯度(Policy Gradient)的强化学习算法,其核心优势是通过“信任域约束”解决传统策略梯度算法中 “策略更新步长难以控制” 的问题 —— 既避免步长过小导致
1.引言 基于FPGA的64QAM+卷积编码Viterbi译码通信系统开发,包含帧同步,高斯信道,误码统计,可设置SNR。系统包括64QAM调制模块,64QAM解调模块,217卷积编码模块,维特比译码模块,AWGN信道模块,误码统计模块,帧同步模块,数据源模块等。 2.FPGA硬件片内测试效果 3.
1.引言 基于FPGA的64QAM+卷积编码Viterbi译码通信系统开发,包含帧同步,高斯信道,误码统计,可设置SNR。系统包括64QAM调制模块,64QAM解调模块,217卷积编码模块,维特比译码模块,AWGN信道模块,误码统计模块,帧同步模块,数据源模块等。 2.算法仿真效果 3.算法涉及理论
1.引言 基于FPGA的16PSK+卷积编码Viterbi译码通信系统开发,包含帧同步,高斯信道,误码统计,可设置SNR。系统包括16PSK调制模块,16PSK解调模块,217卷积编码模块,维特比译码模块,AWGN信道模块,误码统计模块,帧同步模块,数据源模块等。 2.FPGA硬件片内测试效果 3.
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1.引言 MIMO(多输入多输出)技术通过多天线单元的空间分集与复用,显著提升无线通信系统的容量与抗干扰能力。稀布阵列作为 MIMO 天线的重要形式,其核心优势是通过增大单元间距(突破均匀阵列 λ/2 的限制)减少天线单元数量,从而降低硬件成本、缩小阵列体积并减轻馈电网络复杂度。 2.算法仿真效果演
1.引言 太赫兹波频率范围为0.1-10THz,兼具微波与红外特性。在自由空间传播时受大气吸收峰影响显著,典型衰减值在1-100dB/km范围内波动,如557GHz处衰减达50dB/km,而0.22THz、0.34THz 等为大气衰减谷值窗口适合短距通信。其衍射效应弱于微波频段,需依赖视距(LOS)
1.引言 基于FPGA的8PSK+卷积编码Viterbi译码通信系统开发,包含帧同步,高斯信道,误码统计,可设置SNR。系统包括8PSK调制模块,8PSK解调模块,217卷积编码模块,维特比译码模块,AWGN信道模块,误码统计模块,帧同步模块,数据源模块等。 2.FPGA硬件片内测试效果 3.算法涉
1.引言 基于FPGA的8PSK+卷积编码Viterbi译码通信系统开发,包含帧同步,高斯信道,误码统计,可设置SNR。系统包括8PSK调制模块,8PSK解调模块,217卷积编码模块,维特比译码模块,AWGN信道模块,误码统计模块,帧同步模块,数据源模块等。 2.算法仿真效果 3.算法涉及理论知识概
1.引言 水下无人航行器(Unmanned Underwater Vehicle, UUV)的三维路径规划与避障是海洋工程领域的核心问题,其目标是在复杂水下环境(含礁石、沉船等静态障碍物及洋流等动态干扰)中,自主生成一条从起点到目标点的最优路径(满足最短距离、最低能耗等约束),并实时避开障碍物。强化
1.引言 基于FPGA的16QAM软解调+卷积编码Viterbi译码通信系统开发,包含帧同步,高斯信道,误码统计,可设置SNR。系统包括16QAM调制,16QAM软解调模块,217卷积编码模块,维特比译码模块,AWGN信道模块,误码统计模块,帧同步模块,数据源模块等。 2.FPGA硬件片内测试效果
1.引言 水下无人航行器 (Autonomous Underwater Vehicle, AUV) 的路径规划与避障是海洋探索、资源开发和军事应用中的关键技术。传统的路径规划方法 (如A*、Dijkstra) 往往难以应对复杂多变的海洋环境,而强化学习 (尤其是Q-Learning) 因其无需精确环
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