5G高铁专网的智能自评估关键技术研究与应用

本文针对5G高铁专网由于高铁速度快、穿损大等特性，受多普勒偏移和信号衰减诸多影响造成的评估难点，通过应用大数据分析，同时结合AI智能算法，从高铁用户感知角度出发，提出5G高铁专网的智能自评估技术。首先利用数据融合技术实现了5G高铁用户的高准确率识别，其次完成了对5G高铁用户的高分辨率定位，最后提出了全面评估5G高铁用户语音及视频感知等多业务的模型，并采用Adaboost算法实现5G服务中无线侧短板的精准定位。验证结果表明，本文实现的高铁用户识别准确性达到99%，高铁定位精度达到1/2站间距，训练样本预测误差率保持在2%以下。     

基于积流形的RIS辅助MIMO系统预编码和反射相移联合设计

流形优化的方法是求解带约束问题的一个重要工具，本文研究了一个RIS辅助单用户MIMO系统，联合设计基站编码器和RIS相移以最大化接收信号能量。采用积流形优化的算法，协同优化预编码矩阵和相移矩阵，将有多个约束的优化问题转化为积流形上的无约束优化问题。仿真结果表明，所提出的积流形优化算法与传统的交替流形优化方法性能基本相同，但收敛速度和计算复杂度大大降低。     

基于Hilbert鉴相算法的全数字BPSK解调方法研究

数字通信系统中,调制解调效果的好坏直接关系着其性能优劣。本文就BPSK调制信号,讨论了实现其全数字解调的几种方法,如平方环法,Costas环法,并提出一种以Hilbert鉴相算法为基础构建的环路解调方法。针对此法,利用MATLAB进行仿真,仿真结果表明,此种环路解调方法之于锁相环路解调而言,能处理载波频率较高的调制信号,并更快的解调出基带数据,且此法在信噪比较低的情况下,本文取信噪比为12dB,经过软件仿真,解调的结果达到接近于10-4的误码率。