提出了一种支持60 GHz毫米波通信波束赋形机制的码本设计方法.为满足低功耗需求,码本设计仅进行相位移动而未作幅度调整,其中码本矩阵采用相位间隔相同、幅度为1的N个复数权值构建.仿真结果证实,与IEEE802.15.3c码本设计相比,高阶相位码本可获得相似的波束主瓣形状,同时波束将具有更低的旁瓣电平和更高的主瓣增益.该码本方案可在多用户环境下显著抑制空间干扰,提高网络累计信道容量,且对相位误差产生的波束偏移同样具有稳健性.
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nanoDAP-wireless 用户手册 可以支持多长距离的无线通信? 无线通信连接成功之后,应该如何进行后续的设置? 可支持多少个无线仿真器同时使用,互相之间是否会产生干扰? 可支持一个发射机和多个接收机配对使用吗? 目前支持哪些芯片的调试烧录? 在linux下可以进行调试吗? 产品介绍 nanoDAP-wl 是实验室推出的基于cmsis-dap的无线调试器,即插即用,速度快,支持虚拟串口。无线调试器包括发射机/接收机,基于2.4G无线通信,可对10m范围内的目标进行程序烧录和调试,在某些有线仿真器不便调试的场景,如目标始终处于移动状态(飞行器、小车、机器人等),目标已经组装成产品形态,并且已安装在墙上或者高处等。此时使用无线调试器能较好的解决这些场景下调试问题,有效提高研发效率。 产品特点 使用极简,PC端无需安装额外软件,只需将发射机和接收器分别上电,等待连接成功,即可开始调试 支
2022-01-13 03:13:09 7.86MB
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通讯的好资料,对英文和数学的要求较高,是通信知识提高的好资料。
2022-01-11 21:04:55 2.91MB Wireless Communications 通讯
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AIR-CT5500-K9-7-4-100-60.aes,Cisco WLC 5520无线控制器固件
2022-01-11 14:24:44 114.04MB wlc5520 ct5500 wlc wireless
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github.com/chris1111/Wireless-Ralink-Panel-Utility 上面是可以下载驱动的URL, tp-link TL-WN726N 的黑苹果驱动 Works from Mac OS X Snow Leopard 10.6.8 to macOS Catalina 10.15 Update 07 Jan 2020 Support Drivers: RT3572,RT3072,RT3070,RT3573,MT7610,MT7610,MT7610, RT5370,RT2870,RT3071,RT2770,RT3573,RT5572,RT3573, RT3573,RT5572,RT3572
2022-01-09 08:35:29 18.25MB macOS USB_WIFI_Driver TP_LINK TL-WN726N
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TI 低功率无线MCU芯片CC2640\2650系列芯片软件开发说明
2022-01-06 18:09:13 4.45MB ARM CM3, wireless MCU
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通信学科经典教材 Wireless communications is, by any measure, the fastest growing segment of the communications industry. As such, it has captured the attention of the media and the imagination of the public. Cellular phones have experienced exponential growth over the last decade, and this growth continues unabated worldwide, with more than a billion worldwide cell phone users projected in the near future.
2022-01-05 08:49:14 2.42MB 无线通信
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本文件为另一个Sierra Wireless EM7455 WWAN网卡的General(通用)版本固件。因Sierra Wireless官方不对外开放旧版本固件的下载渠道,故获取难度极大。目前该版本固件在全网暂无用户发布。
2022-01-02 20:25:15 61.97MB EM7455 固件
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USB3.0 2.4GHz频率对蓝牙的干扰 intel
2021-12-31 17:29:19 990KB USB3.0 Impacton 2.4GHz Wireless
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传感器节点定位是无线传感器网络领域应用的研究热点之一。 本文提出了一种基于改进的支持向量机的大规模无线传感器网络定位算法。 对于大规模无线传感器网络,基于支持向量机的定位算法面临着大规模学习样本的问题。 大规模的训练样本将导致训练的负担重,计算,过度学习和分类准确性低。 为了解决这些问题,本文提出了一种新颖的规模化的训练样本约简方法(FCMTSR)。 FCMTSR以训练样本为点集,通过分析点与集之间的关系,得到潜在的支持向量,并去除混合的非边界离群数据。为减少计算量,在模型中采用了模糊C均值聚类算法。 FCMTSR。 通过FCMTSR,可以减少训练时间并提高定位精度。 通过仿真,评估了基于FCMTSR-支持向量机的定位性能。 实验结果表明,与不带FCMTSR的支持向量机的现有定位算法相比,该算法的定位精度提高了2%,训练时间减少了55%。 支持FCMTSR的向量机定位算法还可以有效解决边界问题和覆盖漏洞。 最后,讨论了所提出的定位算法的局限性,并提出了今后的工作。
2021-12-31 14:18:46 1.25MB Wireless sensor networks localization
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