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。     

轨道交通高频充电机应用研究

设计了一种轨道交通用的高频充电机,该充电机采用基于移相控制的全桥零电压开关（zvS）变换器的拓扑结构。对该充电机主要参数进行计算和系统建模,仿真结果满足系统要求。主控芯片采用TMS320F28335,算法采用带有电流前馈的比例积分（PI）控制方式,并设计了针对蓄电池负载的充电逻辑,样机试验结果满足系统要求。     

干熄焦余热发电对焦化厂电压影响分析及对策

围绕某焦化厂干熄焦余热发电站并网发电后出现的焦化厂电力系统10 kV母线电压偏高问题,分析了电压偏高的原因,并提出了几点切实可行的应对措施,较好地保证了焦化厂电力系统的安全、可靠、稳定运行,充分利用了干熄焦的产能,实现了节能、环保、经济效益最大化。     

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。     

Diodes沟槽型超级势垒整流器提高下一代充电器效率

Diodes推出全新两款采用了旗下专利沟槽型超级势垒整流(Trench SBR)技术的器件SBRT15U50SP5及SBRT20U50SLP,能够实现下一代电池充电器对效率和温度的严格要求。两款全新沟槽型超级势垒整流器具有超低正向电压、低漏电流,并以较低的温度工作,有效满足充电器输出整流二极管的要求,从而易于处理36 k Hz断续模式充电器设计的较短电流脉冲。Diodes推出的两款器件包括适合10W智能手机充电器的15 A SBRT15U50SP5,以及为12.5 W平板电脑充电器而设的     

不同参数选择对场发射扫描电镜图像的影响

场发射扫描电子显微镜(FESEM)是扫描电镜的一种,主要用于对样品显微结构的表征,同时还能定性、定量地获得样品微观区域内的化学成分和结构信息。目前作为一种先进的测试技术手段,FESEM在科学研究、工业生产和刑侦物证等众多领域中得到广泛的应用。本文研究了加速电压、工作距离、探头选择、信号选择等不同参数对FESEM图像的影响,并针对一些材料的形貌表征提出了较佳的参数选择。