基于群体串行干扰删除的混合预编码毫米波大规模MIMO-NOMA传输系统

针对现有毫米波大规模多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output, MIMO）系统中用户接入数量受限和能耗大的问题,提出了一种基于群体串行干扰删除（Group-level Successive Interference Cancellation, GSIC）的混合预编码毫米波大规模MIMO非正交多址（Non-Orthogonal Multiple Access, NOMA）下行传输新架构。首先,在基站处设计模拟预编码矩阵并根据等效信道增益进行群体划分;然后,采用迫零法设计数字预编码矩阵,在组内实施空分多址（Space Division Multiple Access, SDMA）;最后,在用户端采用GSIC实现组间NOMA传输。此外,在考虑误差传播的条件下,推导了系统的可达和速率表达式,并提出了一种功率分配算法来解决此非凸优化问题。仿真结果表明,与基于分簇的混合预编码MIMO-SIC-NOMA和MIMO-OMA系统相比,所提出的MIMO-GSIC-NOMA系统可获得更高的频谱效率和能量效率。     

有相位差非平稳随机激励下系统的响应

线性系统在有相位差非平稳随机激励下的响应是工程研究中十分有意义的问题。本文在用有限元离散建立系统方程的基础上,在状态空间应用复模态理论推导了线性系统受非平稳随机激励的位移的均方响应,且给出了减缩模态准确地处理非经典阻尼的计算形式和多相位调制白噪声激励下的系统相关响应的解析表达式。该方法可以方便地处理桥梁结构或其它结构的集中阻尼问题。对比算例表明,在工程设计中考虑相位差的影响是十分必要的。     

非奇异H-矩阵判定的充分条件

给出了非奇异H-矩阵判定的充分条件,并用数值例子说明了结果的有效性。     

求解多目标数值优化问题的量子演化算法

为提高多目标数值优化问题解的收敛速度并保持解的多样性,基于多目标优化和量子计算原理,提出了一种量子演化算法.首先,根据多目标优化特点,使用多目标密度比较算子对量子种群进行排序和筛选;然后,应用非均匀变异算子对观测种群进行变异以保持解的收敛性并提高局部搜索的能力;最后,使用多样性保持算子对观测种群进行删减以保持解的多样性. 实验结果表明,与NSGA-II算法相比,文中算法具有更高的收敛速度和更好的种群多样性.     

非正侧视阵列机载雷达STAP技术研究

STAP技术具有空、时间自由度,能够有效提高机载雷达的杂波抑制能力,实现动目标检测。在历经几十年的发展后STAP技术已经变得较为成熟并且逐步应用到工程实践中。通过本文的研究可知STAR算法所需要的样本数量较少并且收敛的速度更快,对于抑制非均匀杂波环境的杂波具有较好的适应性。     

非紧集上若干Ky Fan不等式

引入新的连续性和凸性概念,证明了非紧集上不具有任何连续性的函数弱Ky Fan点的存在性,给出了几个极大极小不等式定理,所得结果将著名的Ky Fan不等式定理推广至非紧情形且只需较弱的连续性和较弱的凸性．     

图像目标语义层级结构及其非监督学习算法

根据场景图像中某些目标的特征间具有空间关联性和几何连贯性的空间语义属性,对特定场景的图像序列进行学习,首先提取各图像的尺度不变特征变换(SIFT)特征点,分析每对图像中各匹配特征点对间的几何连贯性,然后根据图像序列特征点矢量间的空间紧密程度进行聚类获得目标对象,从而得到基于空间关联性的一种新的图像语义层级结构(SBOSH),此层级结构图是通过非监督自动学习的过程获得的.由SBOSH结构图不仅可得到各节点上的目标对象,而且能够获得各节点间的空间交互性.所得的SBOSH结构图符合人对场景的逻辑分析,可以应用于场景分析、目标及目标局部精确定位和类目标的识别中.     

任意纵横比下的自举电流的求解

自举电流最早是由Bickerton、Connor和Taylor发现的。自热核聚变装置TFTR以及后来的JET、JT-60以来,自举电流都受到了广泛的关注。直到现在,自举电流被认为是维持托卡马克装置稳定运行的根本。由于非感应电流驱动的效率很低．这使得用非感应电流驱动提供聚变中全部等离子体电流的成本非常巨大．导致托卡马克装置稳定运行变得不可能。     

对曲柄铰链中心点之解域和非解域问题的讨论

关于平面曲柄摇杆机构,提出了一个性质公理.从已知摇杆长度和摆角的前提出发,提出并证明了曲柄固定铰链中心点A解域--可落脚区域、非解域--不可落脚区域的两个定理,得到了较为系统的研究结果.