基于动态规划(DP)的信道模型变化检测

本文提出一种适用于快衰落信道结构的模型变化检测算法.针对信号包络幅值寻找信道模型发生突变的采样时间点,运用动态规划(DP)方法推导了快衰落信道的模型变化检测的理论表达式,构造了信道的变结构模型切换准则.理论分析和仿真实验表明结合幅值变化检测,可有效地找出模型变化采样时间点,并在这些时间点对信道进行模型切换,使估计器达到...     

混沌动力学系统的图形化建模可视化仿真研究

该文研究非线性混沌力学系统的图形化建模可视化仿真计算问题。通过建立统一的可视化仿真实验框架,实现了一具高度一体化的混沌系统图形建模和可视化仿真环境;与基于常规高级程序设计语言的混沌计算机模拟技术相比,该方法避免了传统意义上的混沌方程算法编程和调试过程,变可对混沌参数进行自动慑动分析及最优设计。     

基于面向对象的无线信道仿真器设计

无线信道的建模和估计对于现代移动通信系统的研发具有重要意义。该文讨论了无线信道仿真器的构建模式，给出了一种基于面向对象的信道仿真器图形用户界面的设计方案；以典型无线信道作为独立对象进行图形化建模，并对各种信道估计算法进行了基于面向对象技术的模块封装，在此基础上提出了一种无线信道仿真和参数估计平台的实现技术。最后介绍了基于MATLAB GUI开发的可视化无线信道仿真器。该文开发的无线信道仿真器图形用户界面设计简单、一致，具有开放性扩展功能。     

一种高效的酉空时信号译码算法

针对系统产生的酉空时码,提出一种高效的译码算法.接收机计算连续产生的L/2+W(L为星座点数目,W为窗长)个星座点与接收信号的内积范数,将L/2+W个内积范数每隔W的范数值相加,得到L/2个和值;从所得到的和值中搜索极大值,通过该极大值的位置可以将搜索范围降低至3个星座点,最后比较这3个星座点便可搜索到全局最优解.所提算法可以有效地降低最大似然(maximum likelihood,ML)算法的搜索空间,窗长W越小搜索空间降低越多.计算机仿真结果表明,针对给定的星座点,当窗长W为4时,所提算法将ML算法的搜索空间降低一半,而信噪比损失只有2 dB左右.     

免镇流电阻的非均匀发射极指间距设计对多指功率双极晶体管射频功率性能的改善

对不添加镇流电阻的非均匀发射极条间距的多发射极条异质结双极晶体管(HBT)的射频功率性能和表面温度分布进行了测量,并与常规采用镇流电阻的多发射极条功率HBT进行了比较.实验结果表明,对具有非均匀发射极条间距的多发射极条HBT,采用US QFI TMS红外测量系统测得的最高表面温度、温度分布均匀性以及采用射频测量系统测得...     

基于边缘计算与区块链的车载计算资源智能调度研究

随着车联网(IoV)的快速发展及部署,用户对网络服务质量的要求也随之提高。车联网数据计算作为网络服务的重要内容之一,越来越受到关注。移动边缘计算(MEC)作为一种允许车辆将计算任务卸载到车联网系统边缘服务器的技术,能够有效降低计算时延,提升数据处理效率。然而,车联网的数据流量日益增加,导致边缘计算设备的需求量大幅提高且存在数据安全可靠性问题。对此,本文面向车联网中移动车辆计算卸载的场景,提出一种基于区块链的停放车辆辅助计算的系统模型。通过联合考虑服务器计算资源、车辆机动性等条件,利用深度强化学习(DRL)对计算卸载和资源分配策略进行优化,减少系统能耗和数据传输时延,并提高区块链系统的交易吞吐量。仿真结果表明,本文所提优化方法可以有效提升系统性能,同时具有良好的收敛性能和稳定性。     

基于Echarts的碳排放监测平台设计

阐述基于Echarts的碳排放监测平台设计，平台以JAVA语言为基础，采用SSM框架、Restful架构、MySQL数据库技术，对单位采集的各类能源及相应的碳排放量数据进行处理分析，最终以Echarts图、表格等图形化的方式对统计数据进行可视化展示，从而实现碳排放实时监测的目的。     

采用可调谐有源电感的多频段低噪声放大器

设计了一种采用可调谐有源电感(TAI)的多频段低噪声放大器(MBLNA).在放大级中,由电感值及Q值可多重调谐的TAI与电容值可调谐的变容二极管构成选频网络,并结合共射-共基放大电路,实现对不同频段信号进行选择放大.输入级采用带有输入串联电感与发射极电感负反馈的共射放大电路,实现了 MBLNA输入阻抗的宽带匹配.输出级...     

面向Kafka共识消息传输的负载均衡算法

Kafka是一种高吞吐量消息中间件,但该算法存在负载均衡导致消费者消息处理效率下降的问题。本文提出一种改进的Kafka负载均衡算法,其中协调者基于消费者和分区的对应关系,根据不同的负载均衡场景优化调整消费者数目,按照业务负载倒序的方式更新消费者和分区的对应关系,优先处理负载较大的业务分区,提高消息传输效率,并且搭建Fabric联盟链验证分析算法的性能。实验结果表明,本算法在中央处理器(CPU)资源消耗比其他算法低5%的情况下,共识速度提升了2%～7%,并且在6个Kafka节点中3个宕机的情况下仍然能共识上链,提升了Kafka负载均衡算法的效率和稳定性。