异构计算系统的表调度式任务映射与调度算法

研究了在异构计算系统（ＨＣＳ）中利用表调度式算法进行任务映射与调度．给出两种异构静态优先级表调度式任务映射算法（ＨＳＰ和ＧＨＳＰ）,以及一种异构动态优先级表调度式任务映射算法（ＢＨＤＰ）．实验结果表明,ＧＨＳＰ算法对于粗中粒度ＤＡＧ的调度效果稍好于ＨＳＰ算法,而ＢＨＤＰ算法对于粗粒度和细粒度ＤＡＧ的调度效果均明显优于ＨＳＰ和ＧＨＳＰ算法．     

高密集场景中家庭基站基于用户公平性的高能效资源管理分配方法

异构网络中,随着家庭基站的部署越来越密集,家庭基站之间的同层干扰和家庭基站与宏基站之间的跨层干扰严重阻碍了系统性能的进一步提升,提出一种基于用户公平性的高能效资源管理分配方法;利用半合作博弈实现家庭基站的资源分配。半合作博弈分为协作信道分配以及最优化功率分配。仿真结果表明,该优化方案不仅可以提高家庭基站及宏基站的吞吐量,还可以提高家庭用户之间的公平性。     

异维A酸胶丸对兔耳微痤疮模型的治疗作用

目的探讨异维A酸胶丸对兔耳微痤疮的治疗作用。方法采用油酸给家兔耳外涂抹及表皮葡萄球菌皮下注射形成痤疮模型,再用异维A酸胶丸进行治疗。结果异维A酸胶丸有明显减小皮脂腺直径、毛囊面积作用。结论异维A酸胶丸对兔耳微痤疮具有治疗作用。     

双正交变换域扩频通信抗干扰技术

引入一种新的调制重叠双正交变换(MLBT)用于扩频通信窄带干扰抑制．与Malvar的MLBT相比,新的MLBT采用优化的窗函数生成基函数,其综合基函数具有更大的阻带衰减和更快的衰减速率,可更有效地将连续波干扰信号的能量压缩在有限的变换域子带内．仿真结果表明,基于这种MLBT的干扰抑制方法可有效抑制连续波干扰和窄带高斯干扰,其性能明显优于调制重叠变换．     

基于NFS和SMB的异构网络之间资源共享

异构网络环境是由不同制造商生产的计算机和系统组成．这些系统运行不同的操作系统和通信协议,数据和资源共享极其不方便。NFS它作为在不同体系结构的计算机以及不同操作系统之间通过网络交换数据的一种标准,目前已经得到多种版本的UNIX系统以及非UNIX系统的广泛支持。利用NFS可以建立一个分布式文件系统,提供在多机环境中对网络的透明访问。SMB是一个会话层、表示层和应用层协议,提供了在网络上不同计算机之间共享文件、打印机和不同通讯资源的手段。NFS和SMB技术可以使异构系统之间达到数据的无缝集成,本文主要讨论利用这两种方法进行异构操作系统之间资源和数据共享。     

高层建筑干扰气动阻尼的试验研究

在风洞中采用气动弹性模型技术和高频动态天平技术研究了两个高层建筑间的风致动力干扰效应 .根据气弹模型试验数据 ,采用随机减量法 (RDT)及特征系统实现算法 (ERA) ,首次研究了在受扰情况下高层建筑气动阻尼的变化 .在某些工况下 ,受扰建筑的气动阻尼为负值 (且绝对值较大 ) ,使结构总阻尼很低 ,导致了受扰建筑高的动力响应及高的动力干扰因子值 .根据受扰建筑的新的阻尼值 ,重新对高频动态天平试验的数据进行了计算 ,所得动力干扰因子与气弹模型试验结果趋于一致     

基于FRESH滤波器的DSSS系统窄带干扰抑制技术

为了减小基于时域线性预测干扰估计的DSSS系统窄带干扰抑制技术对有用信号产生的损伤,根据干扰环境下接收信号的循环平稳特性,提出了一种利用频移滤波器对干扰进行估计并将干扰抵消的DSSS系统窄带干扰抑制方法.该方法在对干扰进行估计时,既利用了干扰的时域相关性,又利用了干扰的频域相关性.理论分析和仿真结果表明,在强干扰环境下,接收信号的循环平稳性主要由强干扰决定.与传统时域线性预测方法相比,该方法对干扰估计的时平均均方误差更小,能够更精确地估计和消除频谱相关的干扰,减轻对有用信号的损伤,进一步降低系统的误比特率,因而具有更加优良的干扰抑制性能,特别在干扰较强或干扰频带较宽时,优势更加明显.     

一种自适应抑制工频干扰的新方法

在电子测量系统中,被检测的信号有时叠加有某种周期信号的干扰,如最常见的工频干扰。这类干扰信号的频率若落在有用信号的频谱范围之内,用频域处理方法则很难将其单独消除。在这种情况下,自适应滤波技术是一种有效的方法,它能自动跟踪干扰信号的相位和幅值,使干扰成分得到有效抑制而不损害有用信号。本文在自适应技术基础上,进一步提出一种抑制周期信号干扰的新方法,即以自适应算法综合一组离散傅立叶级数（Discrete Fourier Series,DFS）,用以抵消采样序列中的周期性干扰。这种方法可应用于工业或生物医学测量系统中消除工频干扰和其他周期性或准周期性干扰。     

多小区 MIMO 网络中一种新的 D2D 通信干扰对齐算法

当多小区MIMO（multiple-input multiple-output）网络中引入D2D（device-to-device）技术后形成D2D-MIMO干扰网络,为解决其干扰问题,提出了一种基于天线数奇偶性的发送端数据流分配方案和基于该方案的干扰对齐（interference alignment,IA）算法。该算法通过最小化基站泄露到非目标用户的信号功率来求解蜂窝链路的预编码矩阵,通过最大化蜂窝用户的信干噪比（signal to interference plus noise ratio,SINR）来求取蜂窝链路的干扰抑制矩阵,进而通过线性干扰对齐消除蜂窝内干扰,并推导了系统的最大自由度（degrees of freedom,DOF）。理论分析和仿真表明,相对于现有算法而言,该算法提高了系统的自由度、频谱效率和能量效率,降低了对天线数的要求,增强了系统的灵活性。     

用OCV细分干涉条纹技术的研究

本文介绍了一种采用光控变容二极管来细分干涉条纹技术。光控变容二极管(OVC)是一种新型半导体器件。用计算机系统采集并处理数据,能够计数和细分干涉条纹,并已获得较高的灵敏度(超过1/90条)。该技术的优点在于它的可靠性,经济性、简单而且速度高。     

一种新的带有预编码的GLSTBC-OFDM技术

提出了OFDMA(Orthogonal Frequency-Division Multiple Access)系统中线性预编码(Linear Constellation Precoding,LCP)和分组的分层空时结构GLSTBC(Group Layered Space-Time Block Code,GLSTBC)结合的一种新的发射机方案,即LCP-GLSTBC-OFDM.该发射机结构基于3级用户码的设计:外码(基于OFDMA)主要用来进行组间干扰抑制;中间级的码(基于空时编码STBC)获得空间分集增益,内码(基于LCP)用来获得频率分集增益.文中所提出的方法在接收端只需要一根接收天线就可以消除组间干扰,同时还可以获得2阶空间分集增益、2阶复用增益和满频率分集增益,而且编码和译码的过程都是基于线性处理的,计算简单.计算机仿真结果也证明了该方法的有效性.     

高阶矩的衰落信道中OFDM信号检测算法

正交频分复用是一种具有很强抗多径干扰、码间干扰和窄带干扰以及很高频谱利用率的高效数据传输技术,已经得到广泛的应用;OFDM信号的自动识别和调制参数的估计是非协作通信和认知无线电中的关键问题。以基于高阶累计量的正交频分复用(OFDM)信号检测算法为研究对象,针对衰落信道将影响信号高阶统计特性的问题,提出一种适用于衰落信道环境中的基于高阶矩的OFDM信号检测算法,用以区别多载波信号(OFDM)与单载波信号(MFSK,MQAM);并通过数学推导和仿真数据验证了所提算法的可行性和衰落信号适应能力。     

MC-CDMA系统抗单频干扰性能分析

MC-CDMA是OFDM与DS-CDMA相结合的技术,它比单载波CDMA系统具有很多优点,最典型的优点是能够克服符号间干扰(ISI)和抑制窄带干扰,因而成移动通信领域的热点.介绍了典型MC-CDMA系统的模型,讨论了在Rayleigh信道中存在单频干扰情况下的上行链路接收判决统计量,并给出了MC-CDMA系统的误码率公式.提出采用修改等增益合并的方法,来抑制单频干扰的影响.理论分析和数字结果表明,采用此方法可改善MC-CDMA系统抗单频干扰的性能.     

基于奇异值分解的非线性滤波算法

为了克服强单音干扰条件下传统的线性预测滤波方法抗干扰性能不佳的问题,提出了一种联合奇异值分解(SVD)和非线性滤波抑制直接序列扩频通信(DS／SS)中单音干扰的方法,建立了相应的系统模型,并与传统的线性和非线性滤波器的误码率进行了比较．仿真结果表明,基于SVD的非线性滤波算法对干扰有很强的抑制能力,较好地改善了系统的性能．     

单载波系统迭代频域均衡技术及优化传输

针对码间干扰信道下的单载波通信系统,提出一种低复杂度、适用于任意高阶调制、基于线性最小均方误差准则的迭代频域均衡(FDE)算法,并引入信噪比-方差演进技术来预测迭代系统性能。基于信噪比-方差演进原理,对发射信号频谱进行整形优化,设计一种在频域可以快速实现的循环预编码。该预编码的引入既不增加循环前缀的所需长度,也不增加接收机端的均衡复杂度。仿真结果表明,循环预编码优化后系统所需的发射功率可以降低1~3 dB。     

基于谱减平滑算法的语音窄带干扰抑制技术

针对传统谱相减法所带来的噪声谱估计不能及时更新和＂音乐噪声＂比较明显等问题,引入了话音激活检测,设计了新的检测方法.在传统的谱减运算基础上增加了平滑运算,提出了一种新的基于改进的谱相减法--谱减平滑算法的语音窄带干扰抑制技术,并对传统算法和新算法进行仿真比较.结果表明,新算法较好地解决了传统算法存在的问题,比传统算法有更优的频谱特性、更高的输出信噪比和更好的听觉性能.     

基于隐马尔可夫模型的联合概率信道预测动态认知无线电频谱接入

在基于固定检测周期的认知无线电频谱接入技术中,为了在降低认知用户对授权用户干扰的同时,尽可能地提高认知用户的频谱利用率,提出一种基于隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM)的联合概率信道预测(joint probability channel prediction,JPCP)的动态认知无线电频谱接入技术.该技术以固定检测周期(fixed sensing period,FSP)为基础,若认知用户已占用授权频段,则利用JPCP值与设定阈值的比较来确定是否提前退出信道的机制,以降低认知用户对授权用户的干扰;若认知用户未能占用授权频段,则利用在二次固定检测周期中增加临时的频谱空穴检测机制来提高认知用户的频谱利用率.仿真结果显示,与传统的固定检测周期技术相比,该技术方案能在降低认知用户对授权用户干扰的同时,有效提高认知用户的频谱利用率.     

基于干扰对齐的设备到设备功率控制算法

为了使蜂窝网络系统中设备到设备(D2D)用户的速率总和最大,提出了一种基于干扰对齐(IA)的功率控制算法.该算法通过IA技术使得所有的D2D用户能够同时占用可使用的子载波;同时,控制每一个D2D用户在子载波上的功率,使所有D2D用户在对蜂窝用户(CU)产生的干扰小于干扰阈值的前提下,其速率和达到最大.仿真结果表明:与传统的基于频分多址(FDMA)的功率控制算法相比,本算法在干扰阈值为10 d Bm时,所得到的D2D用户的总速率和可提升约6 bit·S-1·Hz-1.