VBOTDA系统相位解调算法设计与实验验证

深入研究了VBOTDA(矢量布里渊光时域分析)系统的原理,该系统在传统BOTDA(布里渊光时域分析)系统的基础上采用外差方案,可提高系统信噪比并获得布里渊相移信息。文章提出了一种将叠加平均去噪算法与FFT(快速傅里叶变换)分析法相结合的相位解调方法——频谱算法,进行了理论分析并搭建实验平台验证了该算法的可行性和有效性。结果表明,该算法对不同信噪比下的信号均有较好的解调效果;对幅值为0.3V且噪声标准偏差为0.5V的信号,采用1 000次叠加平均的频谱算法,相位相对测量误差可降至0.71%。     

LTE微基站应用分析

通过对LTE微基站特点、阶段建设思路、案例进行分析,提出了LTE微基站典型应用场景和场景分类。并结合宏站与微基站造价对比,分析出微基站应在充分利旧现有网络各种资源的前提下,完善网络深度覆盖,作为宏站建设方式的一种有利补充,有效提升立体覆盖效果。     

基于iBeacon基站的室内定位技术研究

提出了一种基于iBeacon基站的室内定位方案。在该技术方案中,iBeacon基站由蓝牙4.0模块组建,在需要定位的室内空间均匀部署一定数量的iBeacon基站,该基站周期性地向外界广播自己独有的与位置信息对应的UUID号。当持有蓝牙终端设备的用户进入该基站感应区,接收到基站广播的UUID号及RSSI值,通过加权的三环定位算法即可对用户进行精确定位。实验结果表明,该方案定位精度能达到2.5m以内,满足了绝大多数的室内定位技术要求。     

多维度优化提升LTE用户感知

针对目前4G网络中深度覆盖不足、系统干扰频发、容量受限等问题,从多个维度入手,通过基础优化、技术创新、场景化设置等技术手段,在算法、参数、流程等方面进行了大胆创新,提升了TD-LTE的网络质量,改善了用户感知。     

基于NSCT和仿生模式的人脸图像识别方法

针对现有的人脸图像识别算法准确度不高的问题,提出了一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和仿生模式的人脸图像识别的方法。对人脸图像进行NSCT分解,并将分解后的各系数矩阵转化为能量特征,利用仿生模式识别算法实现对人脸图像的识别。使用UMSIT、Yale和ORL人脸库进行实验,且设计了无拒识和有拒识两组方案,实验结果表明:与传统方法相比,利用基于非下采样Contourlet变换和仿生模式的人脸图像识别的方法能够获得更高的正确率,而有拒识的方案能够获得更好的综合性能。     

决策树算法在村镇银行信用风险预警中的应用研究

本文针对村镇银行贷款风险较高的问题,构造了基于决策树算法的信用风险预警模型。经测试验证,该模型具有较高的准确率和预测能力,能够为评估贷款申请人的信用风险提供依据。     

基于认知的发射权矢量空时联合设计

方位超分辨一直是雷达领域里受到广泛关注的研究课题。为解决高斯噪声情况下天线低通效应造成的方位低分辨率问题,利用基于高斯噪声情况下ISRA算法对其进行研究。为了提高ISRA算法的收敛速度,提出了一种基于矢量外推的加速ISRA算法,然后利用加速ISRA算法进行方位超分辨。仿真结果表明:加速ISRA算法可用于雷达方位超分辨的研究,且收敛速度快于ISRA算法;与Tikhonov正则化算法相比,噪声适应性更好;加速ISRA算法分辨能力略优于CID算法,且收敛速度较快,验证了算法的有效性。     

基于蚁群算法的旅行商问题的研究

群居性昆虫行为的研究为计算机科学家提供了设计分布式控制和优化算法的有力方法。对以蚁群算法为代表的群集智能的研究已经逐渐成为一个研究热点。蚁群算法在实际的生活中有很大的用处,比如求解旅行商问题,文章介绍了一种求解复杂TSP的蚁群算法,阐述了该算法的基本原理及实现过程,并且在本文中尝试用编码的形式将基本蚁群算法应用到求解旅行商问题中去。     

LTE城区室外弱覆盖解决方案探讨

LTE的城区室外弱覆盖是目前规划建设的重点与难点,本文首先对形成中国移动LTE网络城区室外弱覆盖的成因进行分析,结合LTE网络发展趋势,系统提出解决LTE城区室外弱覆盖建设方案,最后对每种解决方案进行对比总结,为后期工程提供了参考和借鉴。     

AES密钥扩展算法的研究与改进

本文由高级加密标准(AES)密钥扩展算法存在的缺点入手,在研究两种改进方案基础上,利用单向性策略和随机函数对原来两种方案从密钥抗攻击强度和程序执行效率方面分别进行改善,提高了算法安全性且未损失效率。