天线等概率配对算法,男女配对算法
目前天线增益dBi最大有多大?商家说108dBi可能吗?有参考文献的加分...
专业解答：
1： 天线的增益和本身设计以及体积有关，一般体积越大则其增益越大。
2：民用108dbi不可能，每增加3dbi，那么辐射强度大一倍，一般常见的10-20dbi 变大大108dbi，那体积会相当惊人，比如和卫星通信的巨型雷达那可以做到108dbi，民用不可能。
求助笔记本升级LTE网卡,天线接口多了2个,天线怎么选择
LTE多天线技术中8天线与2天线的区别
多天线技术（MIMO）是LTE 【(Long Term Evolution)项目】系统的核心技术之一，结合OFDM【（Orthogonal Frequency Division Multiplexing)即正交频分复用技术，实际上OFDM是MCM(Multi Carrier Modulation)多载波调制的一种】技术，可以很好地实现空、时、频多维信号的联合处理和调度，大幅提升系统的灵活性和传输效率。因此，相比于3G系统，LTE系统的峰值速率和平均吞吐量等都得到大幅度的提升。
LTE代表长期演进技术，它是被称为第三代电信计划（3GPP）于2004年开始，被称为通用移动电信系统（UMTS），从移动通信全球系统（GSM）的演变过来。
对于TD-LTE系统，由于其继承了TDD的固有特点和优势，非常适合于非对称移动互联网业务的应用，如灵活的非对称频谱的使用、灵活的上下行配比和信道互易性等。
随着LTE商用进程的加快，大多数FDD运营商采用了将LTE和现有的3G系统进行共站部署的策略，其基站主要采用2天线。而对于TDD运营商，为充分发挥TDD技术优势，基站可采用4天线和8天线。所以，基站天线数的选择是TD-LTE的实际部署和后续发展需要考虑的一个重要问题。
2.1 2、 2天线传输分集方案
在TD-LTE Rel-8版本中，适用于2天线的传输模式主要有：传输模式2（TM2）、传输模式3（TM3）、传输模式4（TM4）。
TM2采用SFBC方式，属于2天线的发射分集方案，在用户无法进行可靠的信道质量反馈时使用，可以提高用户传输的可靠性。该模式也作为多种传输模式的回退方案。
TM3采用Large delay CDD（Cyclic Delay Diversity循环延迟分集）的传输方案，该方案不需要信道信息反馈，通过循环移位延时获得信道复用，实现双流传输，其预编码矩阵的选择按照一种预先设定的顺序进行轮询。
TM4支持单双流自适应，UE需要上报PMI（PrecodingMatrix Indicator）和RI（Rankindication）等信息
2.2 8、 多天线传输方案
在多天线系统中，调整天线阵单元上信号值，达到对信号波束的调整为定向的波束。并且，天线的主波束自适应地跟踪用户方向，达到充分满足移动用户信号。另外，波束也可以通过数值的修改，形成相关多波束特性，从而使得多个互不干扰的空间信道。因此，可以形成下行的单用户定性波束和多用户多波束。
波束赋形技术可以根据信道信息的反馈方式分为基于码本的（Codebook based）和基于信道互易性两种方式。前者基于终端反馈的码本信息，由基站确定下一次传输采用的预编码码本；后者则根据上行发送的探测参考信号（SRS，Sounding Reference Signal），利用信道互易性得到下行信道信息，并进行下行需要的预编码矩阵计算与选择。基于信道互易性的波束赋形方案，不需要终端进行专门的PMI反馈，更加适用于TDD系统。
8天线除了可以支持2天线的传输模式外，还支持传输模式7（TM7）和Rel-9（Release9）中的传输模式8（TM8）。两种传输模式均基于上行SRS获得信道信息，利用信道互易性计算下行信道的预编码矩阵。其中，TM7只支持单流传输，TM8支持单双流自适应传输。
由于8天线相比2天线的空间自由度更大，所以8天线可以更好地支持MU-MIMO。表4对比了8天线SU-MIMO和MU-MIMO的系统性能，其中SU-MIMO采用单双流自适应，MU-MIMO采用2用户配对且每用户单流。可以看出，MU-MIMO相对于SU-MIMO，平均频谱效率和边缘频谱效率进一步提升了约15%。8天线MU-MIMO中，用户配对准则以及用户间干扰消除的预编码算法对性能的影响较大。
无线电测向技术的无线电测向的方法
你听过 日有所思 夜有所梦吗？其实不管谁做梦，之前在脑海肯定有那样的思想痕迹，只是你自己无法感觉到，因为人的大脑一部分在休眠，医学问题。
另外梦见你母亲可能你长时间没见了吧，建议去看望以下
MIMO的MIMO技术
吉兆.
梦见红色是有喜事,梦见太阳则大吉,梦见红太阳,吉星高照,红光普照,处在万事成熟顺利的阶段.预示一些事情将有好的结果发生.
梦见大红马,也是吉兆.预示有好运在眼前.如果马是运动着的,奔跑着来的,预示好运在向你来,如果马是静止的,则预示天时和,只要努力,会有好的结果.
运动员最佳配对问题
#include
using namespace std;
int n, a[22][22], b[22][22], vis[22], pre[22], ans;
void dfs(int x, int s)
{
if(x>n)
{
ans = max(ans, s);
return;
}
if(s+pre[n]-pre[x-1]
{
return;
}
for(int i = 1; i<=n; i++)
{
if(!vis[i])
{
vis[i] = 1;
dfs(x+1, s+a[x][i]*b[i][x]);
vis[i] = 0;
}
}
}
int main()
{
cin>>n;
for(int i = 1; i<=n; i++)
{
for(int j = 1; j<=n; j++)
{
cin>>a[i][j];
}
}
for(int i = 1; i<=n; i++)
{
for(int j = 1; j<=n; j++)
{
cin>>b[i][j];
}
}
for(int i = 1; i<=n; i++)
{
for(int j = 1; j<=n; j++)
{
pre[i] = max(pre[i], a[i][j] * b[j][i]);
}
pre[i] += pre[i - 1];
}
dfs(1, 0);
cout<< ans <
}
求会km算法,且会使用matlab算出最优匹配的大神帮忙,最好懂编程的
KM算法：其实感觉它的最基本得思想就是逐渐接近最优匹配，每次向最有匹配迈出最小的一步，直到达到最优为止（到最后，sigma(lx[i]+ly[i])刚好等于最优匹配值）
算法开始，初始化LX[I]为等点I的最大的边的权值，LY[I]初始为0，在这个时候如果各个定点所对应得最大权值得边终点刚刚没有重合的话，显然，目前的匹配状况既是最优的。
算法进行的过程中不断的更新顶标（LX[I],LY[I]）的值来进行匹配。
每次寻找增广路径，找到的话继续寻找下一个点，找不到的话更改目前的顶标值，由于（sigma(lx[i]+ly[i])）是最优匹配的估计值，如果找不到当前节点的匹配的话，说明目前的最优匹配的估计值不能实现，需要调整，而KM算法的核心就是如何实现一个有效同时又正确的调整的方法。
以最小的调整逐渐靠近答案是必须的，其次就是需要知道要调整哪些顶标，首先，调整不能破坏目前的匹配状况（因为匹配是在寻找增广路径中实现的）