遗传算法多目标函数优化MATLAB代码遗传基因 本文的仿真源代码。 抽象的 我们解决了认知无线电网络中的功率控制问题，在该网络中，次要用户利用空间频谱机会而不会对主要用户造成不可接受的干扰。 提出了一个优化问题，旨在最大程度地提高次要用户的效用并确保主要和次要用户的QoS。 为了解决功率分配问题，提出了一种遗传算法，并提出了两种适应度函数。 第一个旨在最小化辅助网络的总发射功率消耗。 第二个是多目标函数，面向联合优化次级网络的总容量和发射功率消耗。 结果表明，基于多目标适应度函数的遗传算法辅助功率控制方案的性能接近最佳。 入门 为了运行仿真，您需要Matlab 2015a或更高版本以及与已安装的Matlab版本兼容的C编译器。 在命令行中输入： git clone https://github.com/raikel/GeneticCrn 打开Matlab并将源目录src （及其所有子文件夹）添加到Matlab搜索路径。 在Matlab工作区中，打开目录src\lib\mex并在命令窗口中键入： compile 这将编译所有源mex文件。 要使用默认参数值运行仿真，请在Matlab命令窗

无线传感器网络中基于可调发射功率的能量空洞避免

用于查看和监控WIFI信号强度值和当前WIFI 信道的PC机软件。测试使用效果不错。

修改zigbee模块的发射功率，文档描述，还望采纳，多多交流。

行业分类-网络游戏-时变信道物理层网络编码链路的节点发射功率调整方法.zip

详细的介绍了无线传输距离和发射功率以及频率的关系。

我最近学着使用了一下频谱分析仪，射频通讯方式是 802.11a 协议，频率是 5.8G 频段。本次使用频谱分析仪用来测量板子上的无线通讯模块的发射功率是 否正常。在这里对仪器的基本使用做一个记录，其他无线通信如 2.4G BLE、Sub-1G Lora 通信等，其测试方法也是一样的。

WIFI发射功率，接收灵敏度和速度的关系

在本文中将探讨目前在电磁感应式无线充电系统中三大核心技术：谐振控制、高效能功率传输以及数据传输，以及它们面临的难题与现有的解决方法。

随着5G网络的建设，5G基站成本高，尤其是能耗大的问题已广为人知。以中国移动为例，为了下行支持高速率，其2.6GHz的射频模块就要求64通道，最大320瓦发射功率。而与基站通信的5G手机，由于和人体的接触过于密切，「辐射危害」的底线必须严防死守，因此只能戴着镣铐起舞，发射功率严格受限。4G手机的发射功率，就被协议限制为最大23dBm（0.2瓦），这个功率虽说不大，但4G的主流频段（FDD1800MHz）频率较低，传播损耗相对较小，用起来倒也问题不大。5G的情况就复杂一些。首先，5G主流的频段是3.5GHz，频率较高，传播路损大，穿透能力差，同时手机能力弱，发射功率小，因此上行容易成为系统瓶颈。再者，5G以TDD模式为主，上下行是分时发送的。一般情况下，为了保证下行容量，分给上行的时隙较少，约占30%左右。也就是说，TDD模式下的5G手机仅有30%的时间发送数据，这就进一步降低了平均发射功率。并且，5G的部署模式灵活，组网复杂。在NSA模式下，5G和4G通过双连接的方式同时发送数据，一般5G为TDD模式，4G为FDD模式，如此一来，手机的发射功率应该为多大？