专题:6G的智能通信计算融合技术

内容导读目前,针对潜在6G关键技术的场景与需求研究成为学术界的热点。面向未来更多类型终端的智能互联与新兴服务的需求,人工智能应用于无线通信物理层的信道估计、编译码及接收机设计,解决基于大数据的网络自主优化,基于泛在无线感知和边缘侧的强大算力构成的多接入边缘计算,已成为6G无线技术发展的重要趋势。在未来智能车联网、物联网、有人/无人交互、全息通信等场景下,面向未来的智能通信计算融合需求,存在许多拟待解决的关键科学问题。     

F-OFDM仿真系统设计与时频同步算法

针对新一代5G波形的F-OFDM技术开展了研究,通过把一个宽带分为若干个子带,对每个子带进行滤波处理以实现更好的通信效能。基于Simulink平台进行了F-OFDM仿真系统的搭建,重点对F-OFDM符号同步方法和频偏估计方法进行了研究与仿真分析。实验结果表明,基于Chu序列相比采用PN序列可以获得更好的同步效果,基于导频的Classen频偏估计算法相比基于CP的CFO估计算法和基于训练序列的Moose估计方法可以获得更好的频偏估计效果。     

干扰条件下的“北斗”信号解扩重构DOA估计

在干扰条件下，卫星导航抗干扰波束形成算法往往需要卫星信号波达方向（Direction-of-Arrival，DOA）的先验信息。但当存在低信噪比信号或主动干扰源时，常规的DOA估计算法性能急剧下降甚至失效。针对此问题，提出了一种被干扰信号压制的低信噪比“北斗”信号的DOA估计算法。该算法首先通过对接收信号进行子空间投影抑制干扰信号，然后对抑制干扰后的信号进行解扩重构处理，最后通过多重信号分类算法完成对“北斗”信号的DOA估计。仿真结果表明，在干扰信号干信比80 dB条件下，“北斗”信号DOA估计误差在5°以内，为下一步进行波束形成计算提供了高精度的入射角信息。     

基于双平行互质阵列的二维非网格DOA估计

近年来,基于稀疏表示的DOA估计方法已经被广泛提出,这些方法都需预设离散的网格点,而实际信号来波方向在空间域内具有随机性,任何来波方向都是等概率出现,很有可能信号的来波方向不在网格上,因而会存在网格误差,使DOA估计结果产生较大偏差。为提高DOA估计精度,本文提出了非网格的DOA估计模型。同时,为提高测向自由度,本文应用由两个均匀线阵组成的互质阵列,并且将两个均匀线阵平行放置在同一平面。通过将两均匀线阵的互协方差矩阵向量化成互协方差矢量,可得到一维虚拟扩展的接收数据矢量,并且在稀疏表示框架下应用相应的稀疏恢复算法恢复出跟DOA参数相关的向量,从该向量中得到唯一的并且自动配对的二维DOA估计参数。仿真实验结果验证了本文算法较传统算法具有更好的DOA估计性能。     

“急难愁盼”,找党委

2019年以来,中国石油四川销售分公司党委认真践行以人民为中心的发展思想,坚持从基层期盼中明确方向,从员工诉求里校正坐标,着力解决制约企业发展和员工群众“急难愁盼”问题,持续筑牢稳住千万吨、迈向新零售发展根基。     

智能时代中小学生计算思维课程方向研究

针对智能社会计算思维课程设置方向,分析相关国家和机构的计算思维构成要素和课程内容,归纳小学生信息素养设定的侧重点异同,结合我国目前正在使用的中小学生信息技术教科书,提出未来学生计算思维课程提升方向。     

《泡沫塑料——法规、工艺和产品技术与发展》简介

自20世纪60年代以来,聚合物泡沫塑料技术已经发展成为一项稳固的产业,几乎影响了现代生活的各个方面。泡沫塑料行业已经渡过了70年代的能源危机,解决了80年代的臭氧问题和90年代的回收/再利用问题。但是,发展和社会环境前进的步伐又在迅速变化,将关注点更加坚定地聚焦在性能、可持续发展资源和能源安全上。《泡沫塑料——法规、工艺和产品技术与发展》一书不仅探索了这一领域新的理念、创新和发展,还提出了有关泡沫技术和应用发展方向的全球性观点。