LTE系统多小区上行联合功控算法

针对传统的小区内开环功率控制算法通常以提升本小区的吞吐量性能为目标，忽略了当前小区用户对邻小区用户同频干扰的问题，为提升边缘用户性能的同时兼顾系统整体性能，提出了一种LTE系统小区间上行联合功率控制（UJPC）算法。该算法采用单基站三扇区为系统模型，以最优化系统吞吐量比例公平函数为目标，首先根据最小信干噪比（SINR）约束值和用户最大发射功率这两个约束条件得到相应的数学优化模型，然后采用连续凸近似的方法求解优化问题得出各个基站所管辖的小区内所有用户的最优发射功率。仿真结果表明，与基准的开环功控方案相比，联合功控方案在保证系统平均频谱利用率的情况下能够较大幅度地提高小区边缘频谱利用率，其最佳性能增益能达到50%。     

基于S-SPS机制的C-V2X干扰建模及性能分析方法

基于感知的半静态调度(S-SPS,Sensing based Semi-Persistent Scheduling)是C-V2X车联网协议中车车直连通信的信道资源选择机制，能够有效避免通信过程中数据包的碰撞问题.但是S-SPS不能完全避免数据包碰撞，目前缺乏对数据包碰撞产生干扰的建模研究.针对此问题，构建了通过S-SPS进行信道资源选择的车辆通信网络模型.然后，统计在此场景下其他车辆与发射车辆选择同一资源而产生干扰的概率，并通过曲线拟合得到其服从双指数分布.最后，利用得到的干扰分布和随机几何模型推导出车辆信干噪比的表达式，从而得到工作在此模式下的车辆通信网络的数据包成功接收率.实验仿真结果验证了干扰建模和推导公式的正确性.     

增强现实场景下移动边缘计算资源分配优化方法

针对高速数据传输及计算所带来时延和终端设备能耗问题，提出了一种在上行链路采用等功率分配的传输方案。首先，依据增强现实（AR）业务的协作属性建立了针对AR特性的系统模型；其次，详细分析了系统帧结构，建立以最小化系统消耗总能量为优化目标的约束条件；最后，在保障延迟和功耗满足约束的条件下，建立了基于凸优化的移动边缘计算（MEC）资源优化求解数学模型，从而获得最优的通信和计算资源分配方案。与独立传输相比，该方案在最大延迟时间分别为0.1 s和0.15 s时的总能耗降幅均为14.6%。仿真结果表明，在相同条件下，与基于用户独立传输的优化方案相比，考虑用户间协作传输的等功率MEC优化方案能显著减少系统消耗的总能量。     

联合无线网络编码与TCP Vegas的多播协议优化研究

为解决移动自组网中网络编码多播路由协议因业务传输负载增大,而产生的网络拥塞现象,本文提出了一种可靠的基于TCP Vegas窗口拥塞控制的网络编码多播路由协议。该协议的核心思想是发送节点采用发送窗口自调整和反馈消息触发发送窗口调整的机制,综合的调节数据包的发送速率,来改善网络拥塞现象,从而可以降低丢包率。仿真结果表明,当传输负载增大时,基于窗口拥塞控制的网络编码多播路由协议可使得系统的总开销大大降低,分组投递率获得了相对的提升。     

立轴式岩心钻机设计开发的新思路

在GY-600、XY-44A、GY-1600型岩心钻机设计中应用汽车底盘技术,选用汽车变速器、离合器、汽车传动轴、汽车远程变速机构等零部件,卡盘采用液压柱销式结构,结构简单可靠,操作方便。详细介绍了各部件标准模块的选用和结构特点,以及新一代岩心钻机的应用效果。     

ARM架构下Turbo译码时延性能研究

为了适应基于5G的物联网技术的快速发展,以ARM架构作为物联网终端设备的构想具有重要的实际应用意义。但ARM架构能否满足5G物联网终端性能要求仍然不明确,特别是终端对于海量数据的处理时延将直接影响其实际可行性。鉴于此,基于开源的空中接口平台(OAI),本文重点研究了采用ARM架构的Turbo译码时延问题,并与x86架构计算机进行对比。测试结果表明,基于ARM架构的译码延时要比基于x86架构的译码延时长20%～25%,鉴于两种架构性能上的差异,这一延时差距符合预期。     

基于深度强化学习的无信号灯交叉路口车辆控制

利用深度强化学习技术实现无信号灯交叉路口车辆控制是智能交通领域的研究热点。现有研究存在无法适应自动驾驶车辆数量动态变化、训练收敛慢、训练结果只能达到局部最优等问题。文中研究在无信号灯交叉路口,自动驾驶车辆如何利用分布式深度强化方法来提升路口的通行效率。首先,提出了一种高效的奖励函数,将分布式强化学习算法应用到无信号灯交叉路口场景中,使得车辆即使无法获取整个交叉路口的状态信息,只依赖局部信息也能有效提升交叉路口的通行效率。然后,针对开放交叉路口场景中强化学习方法训练效率低的问题,使用了迁移学习的方法,将封闭的8字型场景中训练好的策略作为暖启动,在无信号灯交叉路口场景继续训练,提升了训练效率。最后,提出了一种可以适应所有自动驾驶车辆比例的策略,此策略在任意比例自动驾驶车辆的场景中均可提升交叉路口的通行效率。在仿真平台Flow上对TD3强化学习算法进行了验证,实验结果表明,改进后的算法训练收敛快,能适应自动驾驶车辆比例的动态变化,能有效提升路口的通行效率。     

纯生啤酒的无菌生产技术

纯生啤酒是啤酒行业中的高科技产品,其关键技术是以低温膜过滤除菌代替传统的巴氏杀菌,这项技术对啤酒生产过程的所有环节提出了更高的无菌的要求。本文以低温膜过滤除菌技术为重点介绍了纯生啤酒无菌生产的各技术要点。     

基于BIC停止准则的改进A*OMP信道估计算法

在高速移动场景下,由于多普勒频移的影响,OFDM系统会产生严重的载波间干扰,从而影响无线通信链路的质量。为弥补该缺陷以保障通信链路的质量需求,需要对高速移动通信信道进行准确估计,然后通过均衡算法进行补偿。已有的A~* OMP算法是一种基于多路径搜索和优选的改进OMP算法,与传统OMP算法相比,虽然能够更加接近全局最优解,但其使用的停止准则在高速移动通信信道估计中性能表现欠佳。为此,提出一种运用BIC停止准则的改进A~* OMP算法,对高速移动通信信道进行估计。仿真结果表明,BIC停止准则比原有准则具有更好的信道估计性能。该改进算法在350 km/h的场景下,与OMP算法相比,约有0.5 dB的性能提升。