专题:6G的智能通信计算融合技术

内容导读目前,针对潜在6G关键技术的场景与需求研究成为学术界的热点。面向未来更多类型终端的智能互联与新兴服务的需求,人工智能应用于无线通信物理层的信道估计、编译码及接收机设计,解决基于大数据的网络自主优化,基于泛在无线感知和边缘侧的强大算力构成的多接入边缘计算,已成为6G无线技术发展的重要趋势。在未来智能车联网、物联网、有人/无人交互、全息通信等场景下,面向未来的智能通信计算融合需求,存在许多拟待解决的关键科学问题。     

F-OFDM仿真系统设计与时频同步算法

针对新一代5G波形的F-OFDM技术开展了研究,通过把一个宽带分为若干个子带,对每个子带进行滤波处理以实现更好的通信效能。基于Simulink平台进行了F-OFDM仿真系统的搭建,重点对F-OFDM符号同步方法和频偏估计方法进行了研究与仿真分析。实验结果表明,基于Chu序列相比采用PN序列可以获得更好的同步效果,基于导频的Classen频偏估计算法相比基于CP的CFO估计算法和基于训练序列的Moose估计方法可以获得更好的频偏估计效果。     

干扰条件下的“北斗”信号解扩重构DOA估计

在干扰条件下，卫星导航抗干扰波束形成算法往往需要卫星信号波达方向（Direction-of-Arrival，DOA）的先验信息。但当存在低信噪比信号或主动干扰源时，常规的DOA估计算法性能急剧下降甚至失效。针对此问题，提出了一种被干扰信号压制的低信噪比“北斗”信号的DOA估计算法。该算法首先通过对接收信号进行子空间投影抑制干扰信号，然后对抑制干扰后的信号进行解扩重构处理，最后通过多重信号分类算法完成对“北斗”信号的DOA估计。仿真结果表明，在干扰信号干信比80 dB条件下，“北斗”信号DOA估计误差在5°以内，为下一步进行波束形成计算提供了高精度的入射角信息。     

紧黎曼流形上的椭圆边界值问题

讨论一类非齐次非线性椭圆边界值问题.利用极大值原理证明了该问题解的梯度估计.作为它的应用得到了解的效率比估计.     

脉搏波信号的特征提取方法研究

脉搏波信号是重要的人体生理信号,但在采集过程中会存在一定的干扰,在分析软、硬阈值去噪方法的基础上,提出一种改进的阈值量化方法,能够克服软、硬阈值存在的缺陷,实验表明,改进的阈值方法可以有效地去除不同噪声干扰,明显优于软、硬阈值去噪方法。针对传统特征提取方法的缺陷,提出一种幅度阈值与滑动窗口相结合的主波波峰定位方法,经实验验证,所提出的方法准确率高、抗干扰强。     

一种基于非下采样Contourlet变换的去噪算法

文章提出了一种新的去噪算法,算法是基于非下采样Contourlet变换(NSCT)的自适应阈值。首先需要对含噪图像进行非下采样Contourlet变换,然后得到各个尺度各个方向子带的系数。为了克服软、硬阈值函数的缺点,提出了一种自适应的新阈值函数。仿真实验表明,文章方法在峰值信噪比(PSNR)、信噪比(SNR)、均方误差(MSE)与视觉效果上均优于其他去噪算法。     

基于FPGA的颜色识别触摸屏系统设计与实现

为了提高颜色识别系统的准确性、稳定性以及设计灵活性,基于现场可编程门阵列技术,设计了一个应用于静态图片的颜色识别系统,并设定了触摸屏功能。通过触摸读取屏幕坐标对应的RGB颜色值,减少了环境变化对系统的影响,利用阈值判定法实现颜色识别。实验结果表明,该系统稳定而且实用性强,系统可以识别任意800×480像素bmp图像的颜色,并具有较好的鲁棒性。     

对流扩散方程的缩减基有限元法的后验误差

将缩减基(RB)方法和有限元方法相结合,在保证偏微分方程的有限元离散格式具有足够高精确度前提下,能够大幅度地降低有限元离散格式的维数,从而大大降低计算中内存容量和计算时间的消耗.针对对流扩散方程建立基于RB方法的Crank-Nicolson有限元离散格式,并给出后验误差估计结果.     

一种改进的新三步搜索算法

在对三步法工作原理进行研究的基础上提出了新三步搜索算法（NITSS）。该方法充分利用视频序列运动矢量概率分布上的中心偏置特性．在三步搜索算法的基础上引入了十字型分布的4个点构成搜索点群。实验结果表明。新三步搜索算法解决了三步法的小运动估计效果较差问题．提高了搜索精度，保持了三步法的高效率。