毫米波通信中的快速频域接收机算法

To suppress interference signals in millimeter wave communications, especially narrowband interference signals, a receiv- er algorithm based on frequency domain with fast convergence is proposed. The algorithm introduces the weight leakage factor and the convergence factor, which proves the superiority of the algorithm proposed in this paper in suppressing the narrowband interfer- ence of the system under the same environment from both theoretical and simulation aspects. Whether in terms of convergence speed or bit error rate performance, the new algorithm can achieve a good result. This algorithm can enable the ultra-wideband re- ceiving system to achieve rapid convergence and reduce the impact of narrowband interference on system performance.     

毫米波5G网络中一种D2D通信的资源分配方案

在5G系统中,毫米波（mmWave）与终端直通技术（device-to-device,D2D）有利于提升系统容量和频谱利用率。针对73 GHz下underlay蜂窝网络中的D2D资源分配进行了研究。为了降低彼此间的干扰,首先提出对基站和D2D用户接收机进行区域限制;其次利用线性相关的方法选出可复用的蜂窝用户;最后在满足蜂窝通信和D2D通信服务质量（QoS）的要求下提出一种基于干扰控制的资源分配,以提升系统的吞吐量。仿真结果表明所提算法的性能优于参考算法。该算法能够有效提升系统吞吐量和频谱效率。     

基于改进离散布谷鸟搜索算法的毫米波大规模MIMO系统波束选择

在毫米波大规模MIMO系统中采用全数字编码需要大量的射频链路,从而导致能量损耗过高。针对这一问题提出一种基于离散布谷鸟搜索算法(Discrete cuckoo search, DCS)的波束选择方案,减少所需射频链路数而不会造成明显的性能损失。首先分析毫米波大规模MIMO系统的波束选择模型,引用DCS算法来求解模型;然后针对布谷鸟算法Levy飞行离散化结果中出现的非正常编码,采用启发式贪婪算法进行修复;将遗传算法中的复制引入DCS算法中,复制全局最优的鸟巢来替换其中被发现的鸟巢,加快算法收敛速度。仿真结果表明,所提基于改进DCS算法的波束选择方案相比几种已有的方案可以获得更优的和速率性能。     

面向5G毫米波通信的波束选择机制

针对5G下行多用户多输入多输出(MIMO)系统,在毫米波频率下工作,并且在Sub-6 GHz系统的辅助下进行波束选择的问题,首先分析毫米波大规模MIMO系统以及Sub-6 GHz系统的波束选择模型,从Sub-6 GHz系统中获取空间信息,对其采用对数加权的方式并将其应用于毫米波波束选择中;在此基础上,采用启发式贪心算法进行波束选择,此算法可以匹配出最强的波束,算法复杂度低,性能一般.为了给所有用户和波束进行最大最优的匹配,提出了基于匈牙利算法的波束选择,通过将波束选择建模为二部图上的最大权匹配进行波束选择,此算法的计算复杂度稍高,性能较好.     

一种基于混沌和单纯形法的水波优化算法

水波优化(Water Wave Optimization,WWO)算法是一种基于浅水波理论的新兴元启发式优化算法,通过模拟水波的传播、碎浪、折射操作在解空间中进行全局搜索。为提高算法的收敛速度和精度,提出了一种基于混沌(Ch-aotic)优化和单纯形法(Simplex Method,SM)的水波优化算法,简称为CSMWWO。在CSMWWO算法中,引入了混沌优化策略来降低随机初始化的种群对收敛速度和求解精度的影响,在混沌优化策略的基础上又引入了局部搜索能力较强的单纯形法来提高WWO算法的收敛速度。将CSMWWO与包括WWO在内的4个启发式算法在12个基本测试函数上进行了测试,结果表明改进后的算法在计算精度和收敛速度上都有一定程度的提高,所提出的混合水波优化算法能改进水波优化算法的整体性能。     

改进人工蜂群算法在信道分配上的应用

移动通信网络中频率资源是有限的,为了提高无线资源的利用率,将改进的人工蜂群算法用于解决无线信道分配问题。提出的算法用逐步减小邻域搜索范围的动态步长来均衡局部与全局搜索能力;对单个体引入选择性变异技术,增加了种群的多样性,加快了算法的收敛速度。仿真结果表明,改进后的算法能较好地解决无线信道分配问题,提高了算法的收敛率和收敛速度。     

太湖水环境的毫米波辐射监测方法研究

针对日益严重的水环境污染和毫米波辐射计系统在测量水环境下目标辐射特性的困难性,提出了一种利用毫米波无线数据采集系统的实时监测方案.方案通过Modbus网络通信协议进行无线通信,将毫米波辐射计采集到的数据在上位机端实时地显示与保存下来.实验证明:此方法能对水环境进行有效可靠地实时监测.     

一种基于胶囊网络的图像检索方法

The rise of Internet of things technology, wireless communication and computer technology in recent years has attracted the scientific community's attention to wireless sensor networks, and the study of reasonable distribution coverage of detection areas. It is also necessary to maximize coverage.Artificial bee colony algorithm is a kind of optimization method which imitates the bee be- havior. It can obtain more superior convergence results for unconstrained numerical optimization problems. Because the existence of artificial bee colony algorithm is easy to be limited to the local optimal solution, the process of the intermediate stagnation problem, the need for a longer search time, an improved artificial bee colony algorithm is proposed, which can speed up the convergence speed in the later stage. The improved artificial bee colony algorithm can effectively reduce the redundancy and prolong the lifetime of the sensor network by optimizing the node coverage.     

智能天线中的干扰抑制算法研究

智能天线技术是是第三代移动通信系统采用的抗干扰关键技术.智能天线技术研究的核心是波束赋型的算法,但各种算法均存在计算量大和收敛速度较慢等缺点,如何提高系统性能成为一个重要课题.提出了一种新的用于智能天线中抑制干扰的波束形成算法,阐述了阵列天线波束形成的最佳权向量技术和估计信号波达方向的改进MUSIC算法,并对其进行了仿真实验.理论分析及仿真结果表明,与目前其它方法相比,具有空间分辨力高、计算量小、稳健性好等优点,有较强的实用性.     

位置加权的改进粒子群算法

针对基本粒子群算法具有后期收敛速度慢、容易陷入局部极值等缺陷,通过考虑粒子的位置之间的加权作用,对基本粒子群算法进行了改进,提出了一种位置加权的粒子群算法以减小搜索过程中的盲目性。测试函数结果表明,算法的收敛性以及收敛速度与粒子群算法位置加权因子有很大关系,通过选择合适的加权因子能有效提高算法的计算效率,算法适用于地球物理优化领域的波动方程反问题。