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.     

仪器仪表产品脉冲耐压试验要求和保护器件的选择

仪器仪表产品的脉冲耐压试验是产品型式试验、例行试验中的基本内容。通过对GB4793.1标准的整理,归纳了仪器仪表产品的脉冲耐压试验要求。通过对试验方法和设备特性的梳理,总结了特性参数,并介绍了应对脉冲耐压试验可采取的保护器件的类别及选用方法。     

基于SDN的IP网络与光网络协同编排系统

针对IP网络与光网络缺乏协同管控机制的问题,文章在分析IP网与光网络各自特性的基础上,以SDN(软件定义网络)技术为抓手,设计出基于SDN的IP网络与光网络协同编排系统,以IP网络SDN控制器负责全局信息的收集与处理、网络策略的制定与下发,光网络SDN控制器负责提供光网络信息并通过预配置方法实现快速建路,同时阐述说明协同编排系统各模块的功能和交互方式。以协同编排系统为基础,提出通过灵活设定预配置光路实现业务路径快速开通的方法。     

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。     

噪声协方差估计在惯性导航系统误差模型中的仿真研究

在系统常值误差未知的情况下对线性时变随机系统误差协方差进行估计的新方法。该方法通过构造一个新的时间序列，其协方差由未知参数的线性组合组成，然后用递推最小二乘法来计算新序列的协方差，该方法并不需要任何关于噪声的先验知识。从仿真结果来看达到了满意的效果。     

一般阵列误差情况下信号二维方向角估计

针对均匀圆阵存在一般阵列误差的情况,提出一种信号二维方向角估计方法.基于均匀圆阵的阵列流形和阵列输出的协方差矩阵,采用加权总体最小二乘法估计信号二维方向角.并给出了解整周期性模糊的方法.计算机仿真表明了此方法估计精度高,对阵列误差鲁棒性强,并且各项性能都接近于CRB.