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      怎樣整合監控屏蔽器的通訊信道

          艾米科技的研究重點是Wi-Fi與蜂窩系統競爭特定頻率的攝像頭干擾器情況。這里的挑戰是這些蜂窩系統正在通過使用許可和許可頻段的許可輔助訪問(LAA)來提高其數據傳輸速率。NIST團隊將使用機器學習來開發一個系統,該系統可以決定要在哪個信道上進行傳輸,從而有可能使非授權頻段的監控屏蔽器通信效率更高。

          選擇最佳子頻道:機器學習公式使發射器能夠快速選擇最佳攝像頭屏蔽器子信道,以在未許可頻段內成功且同時運行Wi-Fi和LAA網絡。他們每個人都學會了在不相互通信的情況下最大化總網絡數據速率。這與以前的機器學習研究不同,它考慮了多個網絡“層”,即物理設備以及基站和接收器之間的信道訪問規則。NIST團隊的公式是所謂的“ Q學習”技術。它將環境條件映射到最大化值Q的操作上,該操作返回最佳結果。通過與環境交互并嘗試不同的動作,該算法可以了解哪個監控干擾器信道提供了最佳結果,而每個發送器都學會了選擇在特定條件下產生最佳數據速率的信道。
       
          如果兩個網絡都正確選擇了信道,則組合網絡的整體效率將通過增加成功傳輸的可能性并減少攝像頭干擾器的雜波來提高并提高數據速率。
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