基于时间相关性的梯度追踪多用户检测算法

为降低大规模机器类型通信基站端多用户检测的复杂度, 结合活跃设备在相邻时隙间的相关性和梯度追踪算法提出了相关性辅助的梯度追踪多用户检测(correlation-assisted gradient pursuit multi-user detection, CAGP-MUD)算法, 不仅避免了矩阵求逆的过程, 还减少了除第一时隙的其他时隙的迭代次数。为了进一步降低多用户检测算法的复杂度, 在CAGP-MUD算法框架内引入决策衰弱的思想, 对梯度最大值进行衰弱, 并以此作为阈值, 每次迭代可挑选出多个活跃设备, 以减少迭代次数, 称为相关性辅助的组梯度追踪多用户检测算法。对提出的两种算法进行了复杂度计算。理论分析和仿真实验表明, 和同类算法相比, 这两种算法的计算消耗降低了60%以上。     

基于目标转换的低复杂度幂次迭代混合预编码算法

为了使大规模毫米波(millimeter wave,mmWave)多输入多输出系统能耗与性能得到更好的均衡,通过基于目标转换的幂次迭代算法、Aitken加速算法、数学归纳法研究了信道混合预编码矩阵的设计问题.结果表明,与现有的其他预编码方案相比,所提算法可获得更高的系统总可达率、更低的计算复杂度、更小的误码率,性能逼近...     

一种修正三项Hestenes-Stiefel共轭梯度投影算法及其应用

提出一种新的修正三项Hestenes-Stiefel共轭梯度投影算法, 用于求解大规模非线性方程组问题和信号恢复问题. 该算法通过构造一个新的修正Hestenes-Stiefel搜索方向, 结合经典线搜索方法和超平面投影技术而得, 新搜索方向在不需要任何线搜索条件下自动满足充分下降性, 在常规假设条件下, 新算法具有全局收敛性质. 数值实验结果表明,  新算法高效且稳定.     

基于MIMO阵列的混合波束赋形算法

低轨(low earth orbit，LEO)卫星通信可以克服恶劣地形影响实现远距离通信，面对突发灾害能快速部署解决通信问题，但是，卫星在保持高速运动的同时采用高频段的信号，容易导致通信时产生严重的信号衰落。针对此问题，基于传统遗传算法提出一种适用于混合波束赋形架构的算法。固定模拟域对数字域进行迭代优化，然后固定数字域对模拟域进行迭代优化，通过共同的待优化矩阵进行联合求解，在固定功率的前提下不断迭代优化矩阵，采用混合波束赋形方法有效减少硬件复杂度，更加接近数字波束赋形的性能。仿真表明，在混合波束赋形架构应用上，相对于传统的正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit,OMP)算法，所提算法性能提升了6.61%。     

大规模MIMO-NOMA双向中继认知系统物理层安全研究

针对基于中继辅助传输的认知无线电-非正交多址(CR-NOMA)系统中，频谱利用率低及安全性较差的缺点，提出将大规模多输入多输出(MIMO)技术应用到基于双向中继的CR-NOMA网络中，使两组认知非正交多址(NOMA)用户在双向中继的协助下交换信息.在不完全信道状态信息的约束下，推导出受发射功率、信道估计误差和天线数量影响的安全中断概率的闭合表达式.仿真结果表明，随着中继天线数量的增加，安全中断概率收敛到特定数值，同时可得到复杂度较低且安全性能最优天线数量.     

一种解大规模无约束优化问题的BB型算法

基于BB算法和IMPBOT算法的思想，结合修正割线方程得到2种新的BB步长，并利用Armijo线搜索，提出一种求解大规模无约束优化问题的BB型混合算法.在适当的条件下对其收敛性证明，并通过大量的数值试验来验证所提算法的有效性.     

相干多径环境下的毫米波大规模MIMO混合波束赋形方案

针对传统全数字域的解相干算法无法直接运用于混合波束赋形场景的问题，设计了一种混合波束赋形下的解相干方案。在模拟域，基于设计的码本波束，提出一种新的模拟波束赋形方案,分别搜索与每个信号方向最为接近的波束，形成波束集合,利用所得到的波束集合，对阵列接收信号分别进行模拟波束赋形得到一级输出。在数字域，提出“阵列信号重构”的思想，对一级输出进行阵列信号重构,将重构信号作为输入，进行空间平滑处理，在相干干扰方向和非相干干扰方向均可形成较深的“零陷”。通过理论分析和仿真，对不同方案的波束方向图、信干噪比、频谱效率等性能进行了研究。结果表明，所提出的混合波束赋形方案的信干噪比和频谱效率等性能几乎逼近于纯数字波束赋形方案。     

低精度ADC下大规模机器类通信中的 低复杂度信号检测算法

免授权大规模机器类通信(massive machine-type communication, mMTC)系统上行链路面临低分辨率量化、相关衰落信道以及机器类设备(machine-type device，MTD)活跃概率未知等实际挑战。针对上述问题，引入广义期望一致性(generalized expectation consistent, GEC)算法，然而GEC算法涉及高维矩阵求逆，其复杂度高达O(N³)，其中N为MTD数量。结合Woodbury公式与诺曼级数近似，并利用发射数据帧的结构稀疏性，提出了一种基于多测量矢量的近似广义期望一致性(approximate generalized expectation consistent multiple measurement vector, AGEC-MMV)算法，在mMTC系统中(基站天线数量M)，该算法能够规避GEC中的高维矩阵求逆，使其复杂度由O(N³)降至O(N²M)。仿真结果表明，所提AGEC-MMV算法能以较低复杂度取得接近GEC算法的性能，且在鲁棒性方面优于现有先进算法。     

服务营销--大规模定制战略的营销新模式

在新经济时代里,随着科技的进步和经济的发展,市场竞争逐渐由卖方市场过渡到买方市场,一般的技术优势、产品优势已无法取得足够的竞争力,而大规模定制战略的营销新模式把服务与产品有机地相结合,既可以创造产品的差异性,也可以增加产品的附加值,从而增强企业核心竞争优势,这就是戴尔公司获得成功的关键因素之一。