無線基地台的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

行動與無線通訊(經典第七版)

為了解決無線基地台的問題，作者顏春煌 這樣論述：

　　國內行動與無線通訊(Mobile & Wireless Communications)長銷經典書籍！ 　　完全針對行動與無線通訊主題所設計，廣泛且精要地探討相關內容，並結合最新應用與技術資訊。 　　最新第七版改版重點： 　　■擴充行動無線通訊世代有關於5G與6G的介紹，闡述設計上的考量。 　　■新增無線通訊的應用實例，包括星鏈(SpaceX)、Uber叫車、物聯網、行動支付、無人超市與智慧城市等。 　　■更新有關於無線區域網路(WLAN)協定的介紹，涵蓋Wi-Fi6與IEEE 802.11ax。 　　■因應行動支付的趨勢，擴充短距離無線通訊技術的介紹。 本書

特色 　　■解開電磁波的迷思：無線通訊帶來的方便是大家所喜愛的，但是電磁波的生物效應卻也是眾人的隱憂，所以建立正確的認知是很重要的。 　　■通訊的原理：詳細介紹訊號(signal)、調變(modulation)與多重存取(multiple access)技術有詳細的介紹，樹立通訊原理的專業背景。 　　■認識無線通訊的術語：行動與無線通訊裡的專業術語多而分岐，像1G、2G、3G、4G、5G與6G代表什麼？合作式通訊與中繼技術有什麼用途？什麼是無線寬頻（WiBB，Wireless Broadband）上網？書中都有清楚的解說。 　　■了解無線通訊的環境：生活環境中，經常看得到天線；但是我們

可能很少去注意。本書提供基地台、無線基地台與天線塔台等無線通訊設施的圖片與解說，以及無線通訊改良工程的介紹，引導了解這些生活中的鄰居。 　　■行動與無線通訊的應用：您可能常會聽到，但卻不一定了解，本書介紹相關應用與開發技術，如SMS、MMS、MVPN、公眾無線區域網路(Public Wireless LAN) 、WiMAX、LTE、NFC、RFID、行動定位與行動商務等主題。 　　■行動與無線通訊的資安問題：闡述KRACK對於WPA2安全協定的威脅。深入說明行動化安全防護的問題，如：BOYD、CYOD與COPE的使用導入模式，以及MDM與MAM等行動載具的安全管理機制。 　　■行動與無線

通訊的相關技術、環境以及應用開發：大家一定都聽過APP，或是雲端服務，這些新發展都跟行動與無線通訊技術有關。 　　■書前提供課本導讀，可以在正式學習前，就有全盤的概念及學習方向；而書末則附有完整索引及無線通訊辭典，方便快速查詢專有名詞、術語與概念。 　　■內文適時補充相關知識、新訊與思考活動，能增加學習廣度；而章末另附常見問答集及自我評量，可供分組互動或進行練習。  

無線基地台進入發燒排行的影片

基於深度強化學習的無人機群覆蓋服務之分散式工作與充電排程方法

為了解決無線基地台的問題，作者陳孝祈 這樣論述：

近年來無人機(UAV) 應用的領域越來越多，如軍事行動、災難管理、事件監視以及無線通訊網路的部署。由於無人機擁有低成本、快速且方便彈性部署的特性，搭配無線通訊設備當作空中無線基地台可以達到更有效的資源管理。但是因為電量的限制，無人機的耗能和效能一直是許多學者研究的重點。為了解決無人機的電量限制，我們提出了一個可充電的多無人機排程系統來最大化服務覆蓋。在任務執行的過程中，有設置了充電站讓無人機可以自行充電並繼續執行任務。無人機在出任務的過程中如何決定充電的時機又是個新的挑戰。在本論文中，我們提出兩個基於深度強化學習與部分觀察的分散式方法，讓無人機群能透過學習自主的決定要在哪裡休息、提供服務或者

是充電。提出的方法可以共享參數並兼容彈性的擴展無人機數量。在模擬實驗中，我們考量了不同分布的覆蓋需求和調整可變的外部因子來觀察效能和探討。結果顯示，在充電資源足夠時所提出的方法對多無人機的分散式工作與充電排程是可行的。最後，我們在充電和合作的議題上總結一些可以改進的觀點給以後的研究。

ESP32S程式教學(常用模組篇)

為了解決無線基地台的問題，作者曹永忠,張程,鄭昊緣,楊柳姿,楊楠 這樣論述：

　　本書主要教導新手與初階使用者之讀者熟悉使用ESP32開發板使ESP32S的屠龍寶刀-周邊模組。 　　ESP32S開發板最強大的不只是它的簡單易學的開發工具，最強大的是它豐富的周邊模組與簡單易學的模組函式庫，幾乎Maker想到的東西，都有廠商或Maker開發它的周邊模組，透過這些周邊模組，Maker可以輕易的將想要完成的東西用堆積木的方式快速建立，而且最強大的是這些周邊模組都有對應的函式庫，讓Maker不需要具有深厚的電子、電機與電路能力，就可以輕易駕禦這些模組。 　　所以本書要介紹市面上最完整、最受歡迎的37件ESP32S模組，讓讀者可以輕鬆學會這些常用模組的使用方

法，進而提升各位Maker的實力。  

使用深度強化學習來優化競爭視窗以提升 IEEE 802.11 無線網路性能之研究

為了解決無線基地台的問題，作者李絲緹 這樣論述：

在 WI-FI 的網路下，競爭視窗 (Contention Window, CW) 是做為一種避免碰撞發生的一項技術，其中 CW 參數會直接影響整個網路的性能，因此如何設定並優化 CW 的參數可說是重要的研究議題。傳統IEEE 802.11 無線網路所採用的方法只能處理競爭數較小的情況，當競爭節點處於較高的環境所呈現的吞吐量就會非常的差。因此本文採用了一種用於控制 CW 的方法，稱為競爭視窗臨界值 (Contention Window Threshold, CW Threshold)，並透過深度強化學習 (Deep Reinforcement Learning, DRL) 的智能體來調整 C

W Threshold 的參數。本文提出的方法稱為 Smart Exponential-Threshold-Linear with Deep Q-learning Network (簡稱：SETL-DQN)。本文將根據不同的網路場景透過 DQN 演算法來找尋出合適的 CW Threshold 值，其中無線基地台會透過信標的方式將 CW Threshold 傳送給節點，節點再使用 CW Threshold 去更新 CW 值。經由實驗證明，本文提出的方法是可以有效地降低碰撞率以及提高吞吐量，以此提升整體網路的效能。