基于XCF32P的多FPGA配置方案

分析Xilinx Platform Flash PROM XCF32P的结构特点,提出基于XCF32P的多版本设计功能的多FPGA配置方案。采用从并配置模式,由XCF32P和1片CPLD XC9572来配置4片Virtex XCV200 FPGA。通过单一供应商解决方案,使系统的软、硬件设计得到简化,获得较高的配置速率。     

基于云计算和改进K-means算法的海量用电数据分析方法

针对小区居民用电数据挖掘效率低、数据量大等难题,进行了基于云计算和改进K-means算法的海量用电数据分析方法研究。针对传统K-means算法中存在初始聚类中心和K值难确定的问题,提出一种基于密度的K-means改进算法。首先,定义样本密度、簇内样本平均距离的倒数和簇间距离三者乘积为权值积,通过最大权值积法依次确定聚类中心,提高了聚类的准确率;然后,基于MapReduce模型实现改进算法的并行化,提高了聚类的效率;最后,以小区400户家庭用电数据为基础,进行海量电力数据的挖掘分析实验。以家庭为单位,提取出用户的峰时耗电率、负荷率、谷电负荷系数以及平段用电量百分比,建立聚类的数据维度特征向量,完成相似用户类型的聚类,同时分析出各类用户的行为特征。基于Hadoop集群的实验结果证明提出的改进K-means算法运行稳定、可靠,具有很好的聚类效果。     

Automatic modulation classification based on AlexNet with data augmentation

Deep learning (DL) requires massive volume of data to train the network. Insufficient training data will cause serious overfitting problem and degrade the classification accuracy. In order to solve this problem, a method for automatic modulation classification ( AMC) using AlexNet with data augmentation was proposed. Three data augmentation methods is considered, i. e. , random erasing, CutMix, and rotation. Firstly, modulated signals are converted into constellation representations. And all constellation representations are divided into training dataset and test dataset. Then, training dataset are augmented by three methods. Secondly, the optimal value of execution probability for random erasing and CutMix are determined. Simulation results show that both of them perform optimally when execution probability is 0.5. Thirdly, the performance of three data augmentation methods are evaluated. Simulation results demonstrate that all augmentation methods can improve the classification accuracy. Rotation improves the classification accuracy by 13.04% when signal noise ratio (SNR) is 2 dB. Among three methods, rotation outperforms random erasing and CutMix when SNR is greater than - 6 dB. Finally, compared with other classification algorithms, random erasing, CutMix, and rotation used in this paper achieved the performance significantly improved. It is worth mentioning that the classification accuracy can reach 90.5% with SNR at 10 dB.     

非相干延时锁定环及其性能分析

给出了一种新的基于相关特性的非相干延时锁定方案，推导了其数学模型，并分析了存在多普勒频移时的捕获跟踪性能。     

卷积码基于逃逸机制的次优译码

本文借助降排序、动态选择器和矢量寄存器等模块,提出了一种卷积码M算法的矩阵实现方案,设计了一种具有并行处理能力的单一结构译码器.M算法容易陷入次优的局部搜索区域,本文利用快检卷积码的快检特性,结合低密度校验码的核加运算和蔡氏算法的最近邻域扩展思想,建立了一种低开销的逃逸机制,帮助译码器快速摆脱局部最优解.仿真实验表明,基于逃逸机制的改进算法可获得约0.8db的额外增益,充分证明了算法的可行性和有效性.     

新型(2k, k, 1)卷积码的构造

结合双环循环码和(2,1,1)卷积码,构造了一类(2k,k,1)卷积码,获得了一种短码构造长码的新方法。通过定义一种状态转移矩阵,利用代数方法和格栅图,揭示了该码类的构造机理,发现其码字结构的均衡性与多样性俱佳,具有良好的距离特性。仿真实验表明,(2k,k,1)卷积码的纠错性能和译码速度相较于传统卷积码存有一定优势。     

超宽带脉冲天线研究综述

对脉冲天线技术进行了讨论并回顾总结了它们的研究和技术发展状况,主要包括脉冲天线的时域特征、脉冲天线的加载技术、高功率脉冲天线技术和超宽带平面天线技术几个方面.     

一种维特比译码器的矩阵实现方案

本文针对(2,1,l)卷积码提出一种维特比矩阵译码算法,通过引入整形、合并和动态选择等辅助模块,实现了所有环节的矩阵处理,构建出具有单一结构的并行译码器。由于只需要更改一部分模块的内部参数便可获得不同卷积码译码器,因此非常有利于分析和设计。仿真实验表明,在运算量更少的情况下,矩阵译码器可以取得接近最优的译码性能。     

多阶幻方卷积码的构造及译码

本文结合线性分组码和卷积码,构造出一类信息组长度和约束度都相对较大的多阶幻方卷积码.通过定义一种多维矩阵,进行了状态转移分析,并借助矩阵运算构建出单一结构但却能并行处理的软判决维特比译码器.仿真分析表明,该码类存在大量距离特性优良、高效率的好码,具有获取香农码的良好预期.     

一种改善脉冲雷达检测性能的方法

脉冲雷达对回波的检测要求一定的回波信噪比,分析表明,脉冲同步积累能够有效提高信噪比。给出了脉冲积累的仿真结果,并设计了一种基于FPGA的同步积累器,测试结果表明,该积累器能有效提高接收脉冲信噪比,从而改善雷达的检测性能,且实现简单,有较强的工程应用价值。