【摘 要】
：
随着第五代（5th-Generation,5G）移动通信的不断发展,大规模多输入多输出（Multiple Input Multiple Output,MIMO）技术能提高系统的频谱效率以及保证数据的可靠传输,成为当前研究热点,并取得显著的成果。但大规模MIMO技术的应用给信号检测带来了巨大挑战,随着天线数量的不断增加,传统的信号检测算法存在计算复杂度较高或误码率性能较差的问题,在一定程度上制约了大
论文部分内容阅读
随着第五代（5th-Generation,5G）移动通信的不断发展,大规模多输入多输出（Multiple Input Multiple Output,MIMO）技术能提高系统的频谱效率以及保证数据的可靠传输,成为当前研究热点,并取得显著的成果。但大规模MIMO技术的应用给信号检测带来了巨大挑战,随着天线数量的不断增加,传统的信号检测算法存在计算复杂度较高或误码率性能较差的问题,在一定程度上制约了大规模MIMO技术的发展。针对上述问题,本文对大规模MIMO系统下的信号检测问题展开研究。主要研究内容如下:1.传统的共轭梯度（Conjugate Gradient,CG）迭代算法进行信号检测时,可以获得较好的性能,但需要大量的迭代次数,这无疑会增加复杂度和成本。本文将CG迭代检测算法与深度学习结合,提出了一种基于模型驱动的CG-DNN信号检测算法。通过选择合适的可训练参数,将带有可训练参数的CG迭代算法展开为深度神经网络,并通过网络训练,找到每一层的最优参数。并通过基于特征值估计的初始值迭代策略,提升算法的收敛性。数值仿真结果表明,CG-DNN的复杂度较低,性能可与现有的大规模MIMO信号检测算法相媲美。2.传统的超松弛（Successive Over Relaxation,SOR）迭代算法存在性能和收敛性都与松弛参数有关的问题,本文将SOR迭代算法与模型驱动的深度学习方法相结合,将松弛参数设置为可学习参数,提出了一种SOR-Net深度学习网络。每一层网络都会通过训练找到最优松弛参数,合适的松弛参数能有效地提高SOR算法收敛率,提高算法的性能。针对网络在训练过程中存在梯度消失的问题,设置了残差结构,并将残差系数也一并设置为可学习参数,提升算法的性能。仿真结果表明,SOR-Net算法的性能要优于原SOR算法。
其他文献
在第五代（5th-Generation,5G）移动通信系统中,物理下行共享信道（Physical Downlink Share Channel,PDSCH）对数据传输速率、时延及可靠性有严格的要求。但无线信号受到信道中各种噪声的干扰,极大地影响了通信质量。为了获取准确的信道状态信息,降低干扰,提高通信的可靠性,信道估计算法的设计至关重要。本文对5G系统PDSCH信道估计算法展开研究与实现,主要的工
为了减小多机器人协同焊接的路径长度并提高机器人之间的负载均衡度，提出了基于动态规划-个体差异进化遗传算法的协同焊接规划方法。以多机器人协同焊接路径长度、负载均衡度为优化目标建立了优化模型，并分析了协同焊接约束条件。针对单机器人焊接路径规划问题，在遗传算法中针对染色体进化能力的差异性，提出了个体差异进化策略，给出了基于个体差异进化遗传算法的路径规划方法。针对多机器人协同焊接问题，使用动态规划将其划分
片上光网络（Optical Networks-on-Chip,ONoC）是片上系统的一种新型互连方式,目前已得到了广泛研究。然而,ONoC中使用的光器件核心光器件需要底层电路进行驱动,并且对各项驱动参数要求非常严格,因此极易受到来自底层恶意电路结构——硬件木马（Hardware Trojan,HT）的攻击,但目前很少有研究人员考虑到这一安全问题。作为通信基础的保障,一旦ONoC的底层硬件出现问题,
移动互联网和物联网（Internet of Things,Io T）的飞速发展导致了移动流量的爆炸式增长。近年来,传感器、摄像机、智能仪表等海量智能终端广泛应用于各种新兴业务,因此用户对网络处理能力提出了更高的要求。移动边缘计算（Mobile edge computing,MEC）作为一种很有前途的本地服务通信模式被引入,通过缩短传输时间延迟、提高带宽效率、增强位置感知,缓解了网络对大量智能终端设
聚环氧乙烷（PEO）具有易于溶剂化和快速传输碱金属阳离子的优点,长期以来一直是最有希望被用作聚合物电解质的材料,然而PEO存在着在室温下电导率过低,难以投入实际应用。近年来的研究表明,以环氧乙烷（EO）链段作为聚合物的侧链是一种破坏聚合物结晶并提高弛豫水平的有效方法,这种方法不仅能够显著增加聚合物电解质的离子电导率,还能够与交联、修饰阴离子等其他改方法结合从而赋予材料其他特殊性质。为了改进基于刷型
随着第五代移动通信技术与可穿戴电子设备的不断发展,人们对在毫米波频段下实现无线体域网（Wireless Body Area Network,WBAN）系统的兴趣日益浓厚。相较于传统无线通信信道,WBAN信道更加复杂多变,极易受到人体运动的影响。尤其是对于体上信道来说,由于收发天线都放置在人体上,随着人体运动姿势的变化,收发天线的相对位置也会相应地发生改变。为了建立稳定可靠的WBAN系统,有必要研究
以《高等职业教育专科英语课程标准（2021年版）》（以下简称《标准》）为出发点，从高职院校公共英语评价现状入手，融入量化的思政元素，具体阐述了思政评价的重要性、构成及其比重，确立了其在评价中的独立地位，并强调了其在评价体系中的决定性作用，以创建新的高职公共英语评价体系。
输电线作为智能电网的重要组成部分,其空间电磁安全性对国家电网正常运作至关重要。雷电电磁脉冲是自然界典型的强电磁干扰源,具备能量大、持续时间长、辐射场覆盖范围广的特点,作用到输电线将耦合产生过电压和过电流,致使输电线端接电子设备损坏或失灵,严重威胁国家电网安全。由于实际架空输电线空间分布广,同时受重力和电力输送距离的影响,呈现弯曲、多方位和多段级联的结构特点,并在电力传输一定距离以后,通过杆塔上的并
毫米波（Millimeter Wave,mm Wave）技术能够提高移动通信系统的容量,但受雨水影响严重且绕射能力差,使得毫米波信号在非视距传播（non-Light of Sight,nLoS）环境中损耗严重。智能反射面（Intelligent Reflecting Surface,IRS）技术则是一项有利于nLoS信道的新兴技术,并且具有低功耗和易部署等优势,因此受到了研究者的极大关注。本文将结
自然场景中的文本作为信息传输的载体,蕴含着与周围环境密切相关的语义信息。实时、有效地提取自然场景中的文本信息有助于自动驾驶、盲人视觉辅助以及办公自动化等技术的进一步发展。自然场景文本检测在机器视觉领域扮演着十分重要的角色,但仍然面临诸多挑战。一方面自然场景文本具有尺度、形状多样性以及背景复杂等特点。另一方面,文本检测网络因参数规模过大存在检测效率与检测准确率不平衡的问题。针对以上问题,本文的主要工