5G毫米波信道估计研究综述

信道估计是大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)毫米波(Millimeter Wave,mmWave)系统关键技术之一。梳理了近几年大规模MIMO毫米波的信道估计策略,重点从压缩感知(Compressive Sensing,CS)、参数估计和深度学习三个方面进行了描述与分析。通过算法性能的对比,总结了毫米波信道估计目前存在的问题以及未来发展的趋势。     

融合社会关系的社交网络情感分析综述

随着以用户为中心的Web 2.0的发展,社交网络平台以惊人的影响力渗入到生活的方方面面,对社交网络中的内容进行情感分析已经成为热点研究课题。Twitter、新浪微博等在线社交网站吸引了大量用户,通过用户间的交互,产生了许多包含用户间社会关系的信息,并且这些社会关系被广泛应用于社交网络的情感分析。融合社会关系的社交网络情感分析将用户间交互形成的社会关系应用到对用户发表在社交网络上内容的情感分析中,拟解决文本短小精炼、语义模糊、特征较为稀疏带来的情感分析准确率低的问题。对融合社会关系的社交网络情感分析研究进展进行综述,梳理、分析主要的方法,列举出其中的关键问题,最后阐述了研究趋势和展望,并进行了总结。     

D2D通信中用户意识与信息耦合传播建模分析

设备到设备(D2D)通信中信息传输过程不仅受物理通信条件影响,还与用户动态属性密切相关。为探讨信息传输与用户意识扩散之间的内在关系,该文将信息传输与用户意识扩散视作两种传播过程,并引入过程影响因子刻画两者相互作用。进一步地,建立了一种信息与用户意识耦合传播动力学模型,并进行了全面分析。其中,理论分析证明了模型平衡点的存在唯一性及其全局稳定性,这揭示了D2D通信中信息与用户意识耦合传播的最终状态。实验分析也验证了该理论结果。同时,与传统模型和未考虑过程影响的传播模型对比发现所提模型能扩大信息传播规模且能更准确刻画信息传播过程。     

面向工业物联网的移动边缘计算研究综述

工业物联网(Industrial Internet of Things, IIoT)的快速发展，实现了信息的实时交互、设备的泛在感知和数据的快速分析处理。然而因为现场设备的异构性、自身资源的有限性、设备和数据的低安全性等缺陷极大地阻碍了IIoT的发展。因此提出在IIoT环境中引入移动边缘计算(Mobile Edge Computing, MEC)技术，以提高网络的计算和存储能力，降低网络带宽和处理时延，增强网络安全。介绍MEC的相关概念、服务器架构和典型应用场景；从目前面向IIoT的MEC架构、计算卸载、资源分配和安全四个方面介绍MEC在IIoT环境中的应用及研究现状；总结归纳目前在IIoT环境中部署MEC存在的核心问题，并对该领域的未来发展进行论述与展望。