SCMA场景下的极化码编解码方案改进研究

极化码是目前唯一一种被证明可达到信道容量的编码方式,稀疏码分多址接入(Sparse Code Division Multiple Access,SCMA)可以提高频谱资源的利用率和接入系统的用户接入数量。为了提升SCMA与极化码的联合系统的误码率性能和译码时延,使联合系统的应用越来越广泛,提出了2种降低译码复杂度的方式:简化的左信息更新方式和剪枝译码算法。简化的左信息更新方式对于N=256,N=1024的极化码分别能降低37.6%和44.6%的存储资源占用数;剪枝译码算法在码率为0.5时能降低50%左右的计算复杂度。基于简化的SCAN算法改进了联合检测译码算法,在接收机采用外循环迭代的结构,引入了阻尼机制,选取最优的阻尼方式和最优阻尼值。仿真分析了所提联合检测译码算法与原有联合检测译码算法的误码率性能差异,外迭代接收机性能与内外双循环迭代的接收机性能相同,采用阻尼机制联合接收机的性能比无阻尼接收机的性能高0.8 dB左右,SJIDD的误帧率性能比保留宽度为32的SCLJDD的性能低0.7 dB左右,但能使接收机处理时延降至原来的1/4~1/8。     

自适应多中继选择系统性能分析

针对自适应双工中继部署在多中继选择系统的场景,提出了一种联合中继选择和自适应双工方案。相比于传统的全双工中继选择方案,其根据瞬时信道条件自适应性地选择合适的中继和双工模式来优化系统整体性能。分析了系统基于SINR的中断概率和平均符号错误率性能。仿真结果表明这种方案消除了全双工模式下的性能门限,提升误码性能,带来分集增益。     

G公司通讯系统维修业务中资源配置研究

随着国民经济的快速增长，我国地铁行业也随之快速发展，而地铁维修的任务也日益加剧。在巨大的维修压力下，地铁是否能够顺利安全的正常运营尤为突出。如何在上海特有的运营环境下做好维护工作，已经成为上海地铁维护保障中心的迫切需要解决的问题。
　　本文运用多项目管理的思路对G公司的维修项目现状进行资源配置改善，改进了G公司原有的生产管理方式，对国内地铁同行业的多项目维修管理具有一定的借鉴意义。     

基于多区域的随机蕨在线目标跟踪算法

原始的随机森林跟踪算法,是以像素点的灰度值作为检测特征,在目标发生遮挡和旋转时,容易产生跟踪漂移,为此本文提出了一种基于多区域融合的随机蕨在线目标跟踪算法。首先将目标候选区域划分为多个子区域,然后采用基于积分图的随机蕨分类器对每个子区域的候选图像块进行分类,在跟踪过程中自适应地融合子区域分类结果以剔除被遮挡子区域对目标跟踪结果的影响,同时更新随机蕨特征和子区域图像块的选择。结合对TLD算法部分模块的改进,通过对不同视频序列进行测试,实验结果显示本文算法在跟踪大小320 pixel×240 pixel的视频序列时,跟踪速度达到20~30 frame/s左右,目标中心位置误差在30 pixels时,算法准确率可达到80%以上。     

地下水脆弱性风险预警和评估的区间三角模糊多属性决策模型

应用基于逼近理想解排序法的区间三角模糊多属性决策模型,对三江平原六大分区地下水脆弱性进行了风险预警和评估.评估结果与前人吻合,可为有关决策部门采取相应降低环境风险的措施提供参考.实例验证表明,模型具有更高的计算精度和更好的评价效果,为有关环境风险决策部门对地下水风险预警和评估提供了新的思路和方法.     

一种基于FCOS神经网络的小建筑物目标检测方法北大核心

提出了一种基于FCOS神经网络的小建筑物目标检测算法,针对FCOS模型在特征提取阶段提取到的小建筑物目标特征较少问题,引入多尺度检测和可变形卷积方式,加强网络对小建筑物目标的特征提取能力,并通过改进后的SGE注意力机制降低特征图中的干扰噪声权重。改进后的网络可以提取到更多的小建筑物目标特征,对环境干扰噪声的鲁棒性更强。在自己搭建的数据集上进行了实验测试,结果表明,在相同环境下网络改进后建筑物的整体检测准确率提升了1.7%,其中对小建筑物目标提升了3.6%,减少了小建筑物目标漏检、误检的问题。     

LTE-A中基于CoMP的信道估计研究

为了有效降低小区间干扰,提升系统吞吐量,在LTE-A系统中引入了多点协作(Co MP)技术,它基于利用不同小区的不同基站发送有用信号的思想,通过多基站共享信道信息和用户数据信息来实现多基站协作传输。文章重点研究了Co MP系统下基于最小均方误差准则的信道估计算法,并在此算法的基础上研究了与空间交叠广义期望最大化准则相结合的改进算法,从而避免了对协作信道估计的求逆运算,降低了复杂度。     

异地数据中心的数据同步与调度系统设计

本文介绍了异地数据中心的数据同步与调度系统的整体架构设计、关键技术支撑与实现、以及在公司本部及所属各单位实际应用与运营效果。