基于GMD-DPC/THP的两组Alamouti非线性预编码系统

针对Alamouti空时块编码复用增益损失的问题,提出了两组Alamouti编码方案;在此基础上,为了改善系统的误码率（Bit Error Rate,BER）性能和简化接收端复杂度,提出将几何均值分解（Geometric Mean Decomposition,GMD）算法和非线性预编码技术相结合的两组Alamouti传输方案。本方案的设计方法为：首先等效出两组Alamouti空时块编码系统的信道矩阵;进而,通过GMD算法对等效信道矩阵进行收发端联合设计;最后,在发射端应用脏纸（Dirty Paper Coding,DPC）和Tomlinson-Harashima Precoding（THP）非线性预编码技术,消除发送信号间的干扰,从而使系统获得更好的误码率性能。通过仿真结果对比发现,提出的系统可以显著地改善误码率性能。     

PAC—水基调色剂在涂料全水溶性上的探索

介绍了利用复合载体和复合助溶剂制备水性涂料色浆的全过程,着重讨论了高分子表面活性剂的合成及应用性能.以及如何提高涂料水溶性作了一些探索。     

Practical robust uniform channel decomposition scheme for CSI mismatch in limited feedback MIMO systems

Uniform channel decomposition (UCD) has been proven to be optimal in bit error rate (BER) performance and strictly capacity lossless when perfect channel state information (CSI) is assumed to be available at both the transmitter and receiver side. In practice, CSI can be obtained by channel estimation at receiver and conveyed to transmitter via a limited-rate feedback channel. In such case, the implementation of traditional UCD by treating the imperfect CSI as perfect CSI cause significant performance degradation due to inevitable channel estimation error and vector quantization error. To overcome this problem, a practical robust UCD scheme was proposed in this paper, which includes two steps, firstly, a matching architecture was proposed to eliminate the mismatch between CSI at receiver (CSIR) and CSI at transmitter (CSIT), secondly, an MMSE based robust UCD scheme considering channel estimation error and vector quantization error as an integral part of the design was derived. Simulation results show that the proposed practical robust UCD scheme is capable of improving the BER performance greatly in the context of channel estimation error and vector quantization error compared with the traditional UCD scheme.     

美国地基中段防御系统发展存在的主要问题分析

地基中段防御系统主要用于拦截洲际弹道导弹,作为战略防御系统,其发展备受美国政府重视。通过研究美国地基中段防御系统拦截飞行试验情况,总结分析了影响试验结果的原因,主要有采办策略不合理、试验不充分、疏于质量控制和技术攻关难度大等。针对地基中段防御系统暴露的问题,介绍了美国为进一步推进地基中段防御系统发展所采取的一系列新举措。     

秸秆还田对植烟土壤有机质及团聚体特征的影响

通过2010—2012年的秸秆还田定位试验,利用干、湿筛法研究了不同用量小麦以及玉米秸秆还田后对植烟土壤有机质和团聚体特征的影响。结果表明,随着秸秆还田量的增加,土壤有机质含量、团聚体平均重量直径（MWD）及几何平均直径（GMD）有所增加,但不同秸秆还田对土壤有机质及团聚体特征的效果不同。干筛法测得土壤团聚体的分形维数随两种秸秆还田量增加而减少,湿筛法测得高量玉米秸秆还田（7500 kg/hm²）较低量秸秆还田（1500 kg/hm²）处理的团聚体分形维数显著降低,同时分形维数随着小麦秸秆还田量的增加而降低。等量玉米秸秆较小麦秸秆在提高土壤有机质含量及团聚体特征方面效果较好。土壤有机质与干筛测得MWD及GMD呈极显著正相关,与干筛测得分形维数呈极显著负相关,与湿筛测得GMD及>0.25 mm团聚体含量呈显著性的正相关。总之,通过秸秆还田可增加土壤有机质含量,影响团聚体分布并提高团聚体稳定性。     

基于突变理论的计及磁暴扰动电力系统电压稳定分析

受磁暴影响,电力系统变压器集群无功损耗剧增构成系统电压稳定问题的重大威胁。在分析电力系统磁暴灾害扰动故障机理的基础上,将磁暴造成的变压器集群无功损耗进行合理等效,根据电压与电力系统参数的关系式与燕尾突变流形的正则形式相同的特性,在突变理论基础上提出了电压稳定性指标和判断方法,NewEngland 10机39节点的数值仿真结果表明所提方法的有效性。     

GMD-SDDBHMM语音识别模型和分类训练方法

本文将混合高斯分布应用于一种非齐次隐含马尔可夫模型——简化的基于段长分布的隐含马尔可夫模型。新模型使语音识别率得到了改善。由于通常的模型训练方法训练时间太长，本文提出了一种分类训练方法，在不降低最终模型性能的前提下，使训练可以分布式完成。     

基于表单译码的软GMD算法

提出了一种基于Koetter-Vardy算法的软GMD算法,根据每个内插点子集的可靠度,进行连续纠错删译码．仿真结果表明,与Koetter-Vardy算法相比,在译码性能相同的条件下,对于长度为15的RS码,则降低了90%~98.5%;对于RS（255,239）码,软GMD算法的复杂度降低了约46%．     

Particle-Mesh-Ewald(PME)算法在GPU上的实现

分子动力学模拟(MD)是分子模拟的一类常用方法,为生物体系的模拟提供了重要途径。由于计算强度大,目前MD可模拟的时空尺度还不能满足真实物理过程的需要。作为CPU的加速设备,近年来,GPU为提高MD计算能力提供了新的可能。GPU编程难点主要在于如何将计算任务分解并映射到GPU端并合理组织线程及存储器,细致地平衡数据传输和指令吞吐量以发挥GPU的最大计算性能。静电效应是长程作用,广泛存在于生物现象的各个方面,对其精确模拟是MD的重要组成部分。Particle-Mesh-Ewald(PME)方法是公认的精确处理静电作用的算法之一。本文介绍在本实验室已建立的GPU加速分子动力学模拟程序GMD的基础上,基于NVIDIACUDA,采用GPU实现PME算法的策略,针对算法中组成静电作用的三个部分即实空间、傅立叶空间和能量修正项,分别采用不同的计算任务组织策略以提升整体性能。使用事实上的标准算例dhfr进行的测试结果表明,实现PME的GMD程序,性能分别是Gromacs4.5.3版单核CPU的3.93倍,8核CPU的1.5倍,基于OpenMM2.0加速的Gromacs4.5.3GPU版本的1.87倍。     

STBC-VBLAST混合系统中基于GMD算法的预编码方案

为了获得最大信道容量,采用几何均值分解（GMD）将MIMO信道分解为若干相互独立且具有相同增益的并行子信道,从而使调制解调和编解码过程得到简化,在容量和差错率之间取得折中。将该方法与VBLAST接收机结合起来,在高信噪比下可以获得接近ML接收机的性能。为此,提出将GMD算法应用于STBC-VBLAST混合系统中VBLAST部分,仿真结果表明,该算法能够使混合系统的性能得以极大提高。