宏小区高天线环境下波达角度和时间的预测

为提高对空时到达分布预测的准确度,介绍了一种适用于小区高天线环境下波达角度和时间预测、的改进的圆散射模型。分别给出了波达角度和时间分布概率密度函数的表达式。仿真结果与实测数据的比较表明,较传统的基于散射体的单反宏小区模型而言,改进的圆模型能更合理地对传播建模,且在波达角度和时间的预测方面具有更高的准确度。     

异步码分多址系统中盲窄带干扰抑制

对于在频率选择性衰落信道下,异步码分多址系统的窄带干扰的抑制,给出了基于MMSE的权值向量闭合表达式,为了降低算法计算量并自适应更新该闭合表达式,利用子空间方法对该闭合表达式进行逼近,同时利用子空间跟踪方法对该权值向量进行更新。由于该方法只需期望信号特征序列及其时延,因此是一种盲干扰抑制方法。该算法对窄带干扰类型不敏感而且不需要知道干扰模型,因而适用于抑制不同的窄带干扰。对BPSK、多频以及二者的混合窄带干扰模型进行了干扰抑制仿真,结果验证了该算法对不同的窄带干扰模型均可以取得很好的干扰抑制效果。     

单裂隙岩体中核素迁移行为的有限元分析

用等效多孔介质模型模拟天然单裂隙岩体,以泛函变分法为基础,推导出在该系统中核素迁移的二维有限元模型.根据该模型编制了计算机程序,计算结果与实验值吻合较好.     

国有大旅行社市场渠道策略变革探讨

通过对近年来国有大旅行社渠道建设的现状分析,总结出国有大旅行社渠道变革的三大趋势,并分析这些变革趋势的动因。     

一种空间信道模型的产生算法

提出了一种应用于移动通信中多天线系统的空间信道模型产生方法。这种方法基于Jakes模型，同时考虑时延扩散、多普勒效应、以及波达方向、角度扩散等多种信道参数，直接生成空间信道模型。它具有计算复杂度低，信道模型产生简便的优点，而且可以灵活的应用于各种角度扩散分布的情况中。仿真结果表明，这种方法产生的信道相关系数与理论值十分接近，能够较好的模拟多天线系统的空间信道。     

普适化仿真网格中仿真服务迁移技术的研究

为了满足普适化仿真网格中节约网络带宽、资源配置优化和负载平衡、支持离线服务的应用需求,研究提出了基于移动Agent和上下文感知技术的仿真服务迁移机制.在实现上,定义了仿真服务迁移代理及其内部模块组成,设计了与外部环境进行交互的三类接口,设计了仿真服务和客户端与迁移相关的通用接口,实现了对仿真服务迁移全生命周期的管理;提出了一种基于上下文感知的仿真服务迁移策略.最后,给出了普适化仿真网格中仿真服务迁移的具体实现.     

空间相关MIMO广播信道中的预编码技术

针对多天线多用户下行链路中,采用块对角化预编码进行多路并行传输时,用户端的检测复杂度比较高,且系统的和速率性能将受到信道空间相关性严重影响的问题,提出了一种将发送端迫零预编码与接收端天线选择进行联合的预编码方案,降低了接收复杂度.分析了该方案在最佳信道选择下的性能,并引入了一种简单的次优天线选择算法.仿真表明,提出的预编码方案在和速率性能上明显优于原迫零预编码,且在高信噪比情况下,几乎获得了与块对角化预编码相同的和速率.     

基于GRU-DRSN的双通道人体活动识别

人体活动识别(human activity recognizition, HAR)在医疗、军工、智能家居等领域有很大的应用空间。传统机器学习方法特征提取难度较大且精度不高。针对上述问题并结合传感器时序特性,提出了一种融合CBAM(convolutional block attention module)注意力机制的GRU-DRSN双通道并行模型,有效避免了传统串行模型因网络深度加深引起梯度爆炸和消失问题。同时并行结构使得两条支路具有相同的优先级,使用深度残差收缩网络(deep residual shrinkage network, DRSN)提取数据的深层空间特征,同时使用门控循环结构(gated recurrent unit, GRU)学习活动样本在时间序列上的特征,同时进行提取样本不同维度的特征,并通过CBAM模块进行特征的权重分配,最后通过Softmax层进行识别,实现了端对端的人体活动识别。使用公开数据集(wireless sensor data mining, WISDM)进行验证,模型平均精度达到了97.6%,与传统机器学习模型和前人所提神经网络模型相比,有更好的识别效果。     

基于时频域融合和ECA-1DCNN的航空串联故障电弧检测

为了快速准确地检测航空交流线路中出现的串联故障电弧,提出了一种基于时频域融合和加入高效注意力机制(efficient channel attention, ECA)的一维卷积神经网络(one-dimensional convolutional neural network, 1DCNN)的故障检测算法。首先,搭建航空交流电弧故障实验平台,负载选择多类型、多参数值进行电流信号的采集;其次,为了保留更多的故障信息,分析其特征频段,经过大量数据验证,航空串联电弧在发生时,1 000～4 000 Hz分量具有一定的占比,因此将原始信号与特征频段进行融合,融合后的一维数据作为模型输入;最后,搭建ECA-1DCNN检测模型,进行训练,并通过K折交叉验证模型的有效性,得到测试集平均准确率为97.96%。该方法网络层数较少,计算快速,避免了复杂时频域计算过程,较为智能,对航空串联电弧检测装置的研究提供了理论参考。     

多输入多输出系统发射天线选择对系统信道容量的影响

针对多输入多输出(MIMO)系统信道矩阵秩亏引起信道容量下降的问题,基于信道容量上限提出了一种发射天线选择方法.该方法利用信道矩阵与发射空间相关矩阵秩相同的特点,重新构建了蕴含模型物理参数的信道模型.在对空间相关矩阵QR分解的基础上,采用随机矩阵理论推导了迫零接收机信噪比的概率密度函数,从而得到了MIMO系统信道容量的上限.该方法不需要已知信道的瞬时状态信息,只取决于衰落的空间相关,计算的复杂度较低,易于实现.仿真结果表明:在低散射环境中,适当地选择发射天线可以使系统的信道容量增加约1 b/s;当接收信噪比大于6.5 dB时,发射端采用均匀圆阵系统的性能要优于采用均匀线阵系统的性能.