2.4 ghz 接收器不見的問題，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

室內毫米波通訊系統之研究

為了解決2.4 ghz 接收器不見的問題，作者鄭宇廷 這樣論述：

本論文考慮第五代行動通訊系統所規劃的毫米波頻段，進行室內的通訊品質研究，由於毫米波的衰減極大，本論文考慮兩種解決毫米波的技術，一個為中繼器系統，中繼器系統可以透過在環境中適當的部署來延伸傳輸距離，進而提升環境中的通信品質與降低複雜環境所帶來的路徑衰減及遮蔽效應，另一個為波束成型技術用，其透過調整相位造成的建設性干涉，來使天線陣列的能量聚焦，藉以提高能量來降低路徑衰減的問題，除此之外，也考慮接收端是物聯網中的感測節點，並能使用同步訊息與電力傳輸方式進行無線充電及資訊的傳輸，於本論文會考慮不同需求的節點，同時使用波束成型的技術與中繼器系統來完成無線充電、資訊傳輸或是同步訊息與電力傳輸的需求。

為了同時考慮不同的需求，計算位元錯誤率及能量採集效率，吾人使用自我適應之動態差異型演化法及非同步粒子群演算法來優化，首先比較不同的多目標函設置方式對於搜尋的影響，第一種是設定錯誤率的最低條件，並將達成的百分比乘上能量採集效率再加上能量採集效率，第二種為單純百分比乘上能量採集效率，第三種是將第一種百分比的部分再增加一個權重，調整錯誤率的重要性，數值結果顯示，兩種演算法使用第二種及第三種的多目標函數都能達到錯誤率的限制後再進行能量採集的優化，以收斂的速度來說是非同步粒子群演算法速度最快，卻也容易陷入區域解的問題，自我適應之動態差異型演化法雖然速度較慢，最後都能找到比粒子群演算法更好的能量採集效

率，此外也針對不同排列的陣列天線進行搜尋的比較，其中圓形陣列能有效的指向三個接收天線，三角天線次之，而矩形天線的效能最差，也最容易陷入區域解的問題，接著再比較不同多目標函數的權重對搜尋的影響，得到以第二種多目標函數是最不容易陷入區域解的問題之中，再進一步考慮陣列天線只能調整少數相位的情況進行搜尋，得到的結果顯示，由於能調整的相位不多，因而在最終的效能上圓形天線陣列的採集效率降低了66.9%、矩形陣列降低了62.3%、三角陣列天線降低了61.7%，且輻射場型多出了許多不必要的旁波。 最後分析一個更複雜的室內空間，考慮使用放大後轉發的中繼器，對訊號進行延伸，降低遮蔽效應的影響，首先進行通道容

量的分析，在沒有透過中繼器轉發訊號的情況下，多輸入多輸出的通道容量在傳送端的信號雜訊比為110dB 的情況下，通道容量最好的矩形陣列天線的只有1.18 (bit/sec/Hz)，而透過中繼器轉發且總能量相同的情況下(傳送端的信號對雜訊比為60dB中繼器端的信號對雜訊比為50dB)，雖然轉發後雜訊會因此放大，圓形陣列天線、矩形陣列天線、三角陣列天線仍然都分別有3.76 (bit/sec/Hz) 、3.77 (bit/sec/Hz) 、3.78 (bit/sec/Hz)的通道容量。接著考量使用波束成型技術，並計算最優的通道容量，由於優化的複雜度隨著需要調整的天線總數增加，吾人透過先優化增加疊代次數

可以改善因複雜度增加，在圓形陣列天線、矩形陣列天線、三角陣列天線的通道容量分別有3.78 (bit/sec/Hz) 、3.82 (bit/sec/Hz) 、3.79 (bit/sec/Hz)的通道容量，如果只能對天線陣列調整少數相位，獲得的通道容量分別只有2.43 (bit/sec/Hz) 、2.43 (bit/sec/Hz) 、2.34 (bit/sec/Hz)，最後使用中繼器系統下進行同步訊息與電力傳輸的研究，比較使用編碼簿的方式進行輻射場型的預先優化與演算法根據環境進行調整，結果得知當在天線數量增加時，雖然在調整上的速度編碼簿優於演算法調整，但其考慮時間效率時，演算法調整能同時滿足多組需

求，而使整體效率最佳，而其中又以圓形陣列天線的採集能量效率最佳，最後也比較了實際的情況，只調整四種天線相位，如果當接收天線數量多且位置固定的情況下編碼簿不見得比即時調整來得有效率及可以同時傳輸資訊。