基于Simulink软件无线电的仿真与研究

运行main DSFH即可 main DSFH m为主程序 预先已经设置好了地面参数与飞行轨迹 直接运行即可 文件夹中的al mat文件夹存储的是真实高度 载入后的heigh min中数据即为真实高度 可以与测量高度对比 s 10M RF100M fh 15 type e mat和s DS 8191 4 3GHz type e mat为预存储的发射波形文件 请勿删除 如果需要载入其他地面模型和飞行轨迹 请改变主程序main DSFH m的16行至19行 load land mat load RCS mat load land X Y mat;% X land Y land X RCS Y RCS load plan track mat% X Y Z H P R 其中 land mat 为按网格生成的地面模型 矩阵横坐标代表X轴 纵坐标代表Y轴 数据为地面高度 地形原点在左下角 RCS mat数据结构与land mat相同 数据为地面RCS 请自行设置 land X Y mat包含四个变量 分别是X land Y land X RCS Y RCS X land是X轴方向网格边长 Y land是Y轴方向网格边长 X RCS是RCS mat 中X轴网格边长 一般与X land中X轴网格边长保持一致 Y RCS是RCS mat中Y轴网格边长 一般与Y land中Y轴边长保持一致 plan track mat包含飞行参数的轨迹 第一列为飞行中X轴坐标 第二列为飞行中Y轴坐标 第三列为飞行中Z轴坐标 第四列为俯仰角 第五列为测滚角 第六列为偏航角 飞机垂心坐标与地面坐标关系为 飞机X轴 Y轴坐标为除以地面坐标的网格边长倍后取整即为地面X轴 Y轴坐标 以上为设置地面模型和飞行轨迹的接口 改变这个接口就可以完成不同条件下的测高 ">运行main DSFH即可 main DSFH m为主程序 预先已经设置好了地面参数与飞行轨迹 直接运行即可 文件夹中的al mat文件夹存储的是真实高度 载入后的heigh min中数据即为真实高度 可以与测量高度对比 s 10M RF100M fh 15 type e mat和s D [更多]

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无线电频谱+机器学习=无线电技术的新潮流：由机器学习（ML）技术驱动的当前人工智能浪潮席卷全球，这是有充分理由的。通过对数字化写作，口语单 词，图像，视频流和其他数字内容的充分培训，机器学习已成为语音识别，自动驾驶汽车和其他以前想象的功 能的基础。随着数十亿电话，设备，无人机，交通信号灯，安全系统，环境传感器和其他与无线电连接的设备 加在一起，迅速发展的物联网（IoT），现在有必要将ML应用于无线电的无形领域DARPA的微系统技术办公室 的程序经理Paul Tilghman说，射频（RF）信号。为了进一步解决这个问题，DARPA今天宣布了其新的射频机 器学习系统（RFMLS）计划。

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深度强化学习Q-Learning在协作认知无线电网络中的应用+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。