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。     

浅谈带局部临空地下室的结构设计

本文结合个人的工作实践,对当前常见的一面临空甚至三面临空的地下室,从前期的结构模型选定、底板抗浮、后期施工图阶段的结构措施等方向进行阐述,希望对相关设计人员的设计工作有所帮助,并促进建筑行业的健康发展。     

纤维增强复合材料结构局部形状与环境腐蚀速率的关系研究

纤维增强复合材料(FRP)结构在外部环境作用下,不同位置的腐蚀速率并不一致,与该位置处FRP形状和环境作用有关。由于FRP结构形状多变的特点,常在梁柱交界处、FRP型材棱角处存在内凹角和外凸角,这些位置结构的腐蚀往往最为严重。本文对环境作用下FRP结构棱角处腐蚀速率的差异进行了理论分析和数值模拟。利用菲克定律下的扩散规律和有限元软件,计算了构件棱角不同角度与扩散速率的关系。定义并计算了棱角处于不同角度时的局部影响系数,结果表明,内部凹角对结构的腐蚀呈减弱影响,外部凸角对腐蚀呈放大效应。利用粒子抛射沉积与环境沉积的相似性,采用蒙特卡罗方法建立了不同粒子数目的粒子抛射沉积模型。定义并计算了角部的环境富集系数,分析发现凹角处会对环境产生汇集作用,凸角对环境分布影响相对较小。综合考虑了棱角对扩散速率的影响和环境富集的影响,定义并计算了结构形状影响系数,结果表明,结构物表面凸出和凹陷处更易受到环境腐蚀,结构耐久性设计时应考虑在棱角进行特殊防护设计。通过计算的结构形状影响系数可以为耐久性定量设计提供计算支持。     

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。     

基于双平行互质阵列的二维非网格DOA估计

近年来,基于稀疏表示的DOA估计方法已经被广泛提出,这些方法都需预设离散的网格点,而实际信号来波方向在空间域内具有随机性,任何来波方向都是等概率出现,很有可能信号的来波方向不在网格上,因而会存在网格误差,使DOA估计结果产生较大偏差。为提高DOA估计精度,本文提出了非网格的DOA估计模型。同时,为提高测向自由度,本文应用由两个均匀线阵组成的互质阵列,并且将两个均匀线阵平行放置在同一平面。通过将两均匀线阵的互协方差矩阵向量化成互协方差矢量,可得到一维虚拟扩展的接收数据矢量,并且在稀疏表示框架下应用相应的稀疏恢复算法恢复出跟DOA参数相关的向量,从该向量中得到唯一的并且自动配对的二维DOA估计参数。仿真实验结果验证了本文算法较传统算法具有更好的DOA估计性能。     

基于分段加权的反向稀疏跟踪算法研究

为提高稀疏表示跟踪模型性能，提出一种分段加权的反向稀疏跟踪算法，将跟踪问题转化为在贝叶斯框架下寻找概率最高的候选对象问题，构造不同的分段权重函数来分别度量候选目标与正负模板的判别特征系数。通过池化来降低跟踪结果的不确定性干扰，选择正负模板加权系数差值最大的候选表示作为跟踪结果。实验表明，在光照变化、遮挡、快速运动、运动模糊情况下，所提出的算法可以确保跟踪结果的准确性和鲁棒性。