多源异构签到数据中改进RNN的POI推荐

在基于位置的社交网络(LBSNs)中,现有的兴趣点(POI)推荐方法主要考虑地理位置和社交关系因素的影响,对签到行为的顺序和时间因素影响关注较少。针对该问题,提出一种改进循环神经网络(RNN)的POI推荐的方法。通过因子分解机对影响POI推荐因素的稀疏矩阵进行去稀疏化;通过提出的MMBE框架对多源异构签到数据整体建模,得到POI推荐的影响因子;将影响因子输入改进型RNN,计算出兴趣点预测值,将预测值最高的前K个兴趣点推荐给用户。实验结果表明,所提方法在精度、召回率、F1值方面优于其它3种较新的POI推荐方法。     

基于水平极化定向天线阵的数字波束形成算法

研究窄带多径环境下基于短波水平极化定向天线阵列的数字波束形成算法,短波定向天线阵列流型复杂无法确定建模,常采用盲波束形成算法。针对现有盲波束形成算法所需先验信息多、弱信号效果差、使用范围有限且复杂度较高等问题,设计了一种短波多极化异构阵列协同处理方案,提出了基于自适应加载投影反馈的多径增强波束形成算法。该异构阵列包含短波垂直极化全向天线阵和短波水平极化定向天线阵,充分利用两种极化阵列优点,算法综合利用空间平滑、协方差矩阵求逆和空间投影等方法,通过自适应加载处理提高波形估计的稳健性。算法计算简便,所需先验信息少,非理想条件适应性强。推导了算法的实现过程和误差分析,计算机仿真验证了算法的有效性。     

基于开源处理器Rocket的异构SoC设计与验证

随着神经网络隐层数的增多,训练计算量增大。为提高算法的执行效率,包含硬件算法加速器的异构片上系统(So C)相继被提出。开源处理器Rocket core项目含有核生成器,不仅能够定制核的个数而且含有协处理扩展接口,易于异构So C的研究和设计工作。基于开源处理器Rocket core和开源项目Si-Five Blocks,以ReLU协处理器和向量内积加速器为例搭建了精简的So C,并以FPGA开发板VC707为验证平台,完成了ReLU和向量内积加速器的原型验证,结果证明了该异构So C对加速卷积神经网络运算的有效性和实用性。     

基于异构加速的Φ-OTDR实时信号处理系统

针对相位敏感光时域反射计(Φ-OTDR)信号处理复杂、计算量大、实时性要求高的特点,提出一种基于现场可编程门阵列(FPGA)异构加速计算技术的Φ-OTDR实时信号处理系统。对外差探测式Φ-OTDR信号处理流程进行分析与分解,提出基于FPGA的滑动窗数据帧分割、多通道并行快速傅里叶变换(FFT)计算、频域滤波、短时能量求和等一系列加速计算方法。该系统最终实现在40 km光纤传感距离、2 kHz重复频率与1 m采样间隔下的长时间、实时扰动信号解调与显示,并且具有80%的帧重叠率。该FPGA系统作为异构加速器,能够减轻计算机数据处理压力,保证传感系统高重复频率下的运算实时性,为系统可靠性和稳定性提供了有效保障。     

基于NOMA的全双工多层异构网下行链路覆盖分析

针对异构网（Heterogeneous Network,HetNet）无线回程,现有研究主要集中于提升网络吞吐量,而对回程覆盖性能研究较少.由此,本文构造了一种在小小区基站（Small cell Base Station,SBS）上结合全双工（Full-Duplex,FD）和非正交多址接入（Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA）技术的大规模多输入多输出（Multiple Input Multiple Output,MIMO）辅助多层HetNet模型.利用信干比（Signal-to-Interference Ratio,SIR）来模拟有源SBS的分布,得出不同类型接收端的干扰;然后推导了移动用户（Mobile User,MU）下行链路覆盖概率闭合表达式.仿真和数值结果表明,SBS下行链路覆盖概率会随着小小区下行链路功率共享系数的增加而减小;此外,通过对比NOMA和正交多址接入（Orthogonal Multiple Access,OMA）以及FD和半双工（Half-Duplex,HD）对下行链路覆盖性能的影响,本文提出的方案能显著提升网络性能.