【摘 要】
：
地下矿井中射频信号的传播特性与自由空间环境完全不同。地下矿山的恶劣环境和不断恶化的物理参数严重影响了无线通信网络的性能，不仅限制了网络覆盖范围，而且还导致了数据通信质量较差。在这种情况下，沿矿山粗糙壁的严重反射，散射，衰减和衍射等方面的数据信号降级是常见的挑战。本文研究了地下矿井环境中无线网络的信道能力和优化分析。通过对多个工作频率分析的分析，观察其与重要约束的关系，并根据矿井结构的变化计算出不同的信号破坏参数。采用矿山分割技术对网络的视线区域进行分类，并设计了多进多出信令传播网络来提高通信质量。本研究还
论文部分内容阅读
地下矿井中射频信号的传播特性与自由空间环境完全不同。地下矿山的恶劣环境和不断恶化的物理参数严重影响了无线通信网络的性能，不仅限制了网络覆盖范围，而且还导致了数据通信质量较差。在这种情况下，沿矿山粗糙壁的严重反射，散射，衰减和衍射等方面的数据信号降级是常见的挑战。本文研究了地下矿井环境中无线网络的信道能力和优化分析。通过对多个工作频率分析的分析，观察其与重要约束的关系，并根据矿井结构的变化计算出不同的信号破坏参数。采用矿山分割技术对网络的视线区域进行分类，并设计了多进多出信令传播网络来提高通信质量。本研究还对矿井通道模型的超宽带实现进行了探索，并对多个工作频率下的路径损耗，粗糙度损耗，延迟扩展和阴影衰落等关键因素进行了详细分析。本文的分析还包括了电磁感应技术与无线电信号传播的质量比较，并通过在Matlab中仿真模型网络，以比特误码率和接收功率的形式给出了结果。
其他文献
有些食物虽然很美味、很有营养，但是要剥壳去皮，吃起来比较麻烦，宝宝有时候就不想吃了。不过，这些问题到了奶奶面前就全不是问题啦，因为奶奶有妙招呀！ 鸡蛋不好剥？放到冷水里泡一下就好剥了。 板栗捏不动？放微波爐里加热30秒，拿出来轻轻一捏就开啦！ 虾子不会剥？找到虾尾的第二节和第三节，用手抠开，再一拉，两边的虾皮全都下来了。 夏威夷果剥不开？借助小工具，轻轻一转，就开啦！ 幸福小目标 《3
同样的食材，采用不同的处理及烹饪方法，可以变得让你完全认不出来，比如我们都爱吃的土豆，会变成哪些美味呢？ 幸福小目标 《3-6岁儿童学习与发展指南》：科学——支持幼儿在接触自然、生活事物和现象中积累有益的直接经验和感性认识。 幸福加点料 土豆是仅次于水稻、玉米、小麦的重要粮食作物，几乎可以说是一種万能食材。宝宝，你能说出哪些土豆做的菜呢？
人们总说，“心灵美才是真正的美！”那什么是“心灵美”呢？它会通过哪些行为表现出来呢？宝宝，请你看看下面的这些行为，你认为哪些是美的（打√），哪些是不美的（打×）呢？ 幸福小目標 《3-6岁儿童学习与发展指南》：社会——5～6岁幼儿能遵守基本的行为规范。 幸福加点料 孩子素质培养的重要阵地就是我们琐碎的日常生活，家长在以身作则的基础上，一定要多给孩子创造机会和条件，深化其美的行为。
各种各样的调味品能让我们的食物更美味，调味品中有一类叫香料，加入香料会让食物散发出各种无比诱人的香味！ 香料，又名辛香料或香辛料，是一些干的植物的種子、果实、根或树皮做成的调味料的总称。下面这些用料，哪些是香料呢？请你圈出来吧！ 幸福小目标 《3-6岁儿童学习与发展指南》：科学——支持和鼓励幼儿在探究的过程中积极动手动脑寻找答案或解决问题。 幸福加点料 香料很少单独使用，大部分以数种或数
听我说，谢谢你…… 幸福小目标 《3-6岁儿童学习与发展指南》：社会——引导幼儿尊重、关心长辈和身边的人。 幸福加点料 一個懂得感恩的孩子，也会更懂得珍惜。不管孩子感谢谁，选择怎样的感谢形式，家长都应及时给予肯定、鼓励和支持。
初冬的一天，阳光暖暖的，小动物们把秋天从田野里收获的食物都从洞里搬到了太阳底下，晒幸福喽！ 小兔子晒的是蘑菇。 “天冷的時候，欢迎到我家喝美美的蘑菇汤。”小兔子自豪地说。 小田鼠晒的是地瓜。 “下雪的时候，欢迎到我家吃热乎乎的烤地瓜。”小田鼠得意地说。 小松鼠晒的是葵花子。 “过年的时候，欢迎到我家来嗑香香的瓜子。”小松鼠开心地说。 “小花鹿，你想得真周到。有了棉衣，我们再也不用猫在
家是人们敞开心扉的温暖港湾，家是温情和正能量的传递起点。每个人心中都有一个“最美家庭”，它们的美好各不一样，和爷爷奶奶聊一聊你們家那些美好的事吧！ 不管大事小事，令人开心的一定都是好事。所以，爷爷的“光辉历史”、奶奶的“睦邻友好”、爸爸的“成长趣闻” 、妈妈的“善良美好”等，都可以是聊天的话题哦！ 幸福小目标 《3-6岁儿童学习与发展指南》：社会——5～6岁幼儿能关心尊重他人。 幸福加点料
近年来，云计算、大数据和移动互联网等新型网络技术的迅速崛起为推动社会发展注入了强大动力，但与此同时网络攻击特征多元化问题日益突出。在实际的网络场景中，面对海量的网络安全信息数据，人为的进行数据类别标注任务量大，成本高，因此通过监督式的深度学习方法进行数据分析和建模已逐渐不符合客观情况。为克服以上缺点，无监督学习（unsupervised learning，UL）提供了一类有效途径。
首先，本文对无监督学习的特点和几类典型的无监督生成网络模型进行了详细介绍，并对无监督学习应用于网络安全态势评估进行