蜂窝异构网络中的最优频谱分配算法

异构网络通过在宏基站的覆盖范围内密集地部署低功率的节点,使小区得到分化,提升信道增益。但由于频谱资源有限,资源分配在带有中继节点的蜂窝异构网络中变得较为复杂。为改善信道的频谱效率,研究在带有中继节点异构网络中的最优频谱分配策略以及对应的用户接入策略,提出一个基于乘子法的高效算法,通过在乘子法迭代中寻找一组有限的频谱复用模式,得到最优的频谱分配和用户接入策略,实现最优的比例公平性。数值仿真结果表明,该算法可有效利用有限的频谱资源,相对于传统的频谱分配策略,网络性能明显提升。     

基于密集神经网络的灰度图像着色算法

针对在灰度图像着色领域中，传统算法信息提取率不高、着色效果不理想的问题，提出了基于密集神经网络的灰度图像着色算法，以实现改善着色效果，让人眼更好地观察图片信息的目的。利用密集神经网络的信息提取高效性，构建并训练了一个端到端的深度学习模型，对图像中的各类信息及特征进行提取。训练网络时与原图像进行对比，以逐渐减小网络输出结果的信息、分类等各类型的损失。训练完成后，只需向网络输入一张灰度图片，即可生成一张颜色饱满、鲜明逼真的彩色图片。实验结果表明，引入密集网络后，可有效改善着色过程中的漏色、细节信息损失、对比度低等问题，所提算法着色效果较基于VGG网络及U-Net、双流网络结构、残差网络（ResNet）等性能优异的先进着色算法而言取得了显著的改进。     

HSDPA无线网络的仿真研究

文章以我国某一大城市的密集市区为例，在已经规划好的WCDMA R99无线网络的基础上部分站点引入HSDPA网络，进行THSDPA无线网络的仿真研究，并进行比较，得到引入HSDPA技术后无线网络主要指标变化的情况。     

探针馈电圆柱共形微带天线阻抗特性的FDTD法分析

将圆柱坐标系下非分裂式理想匹配层吸收边界条件(UPML)引入到圆柱共形微带天线的全波分析中，并给出了其中的场量迭代方程，明显地减小了计算空间，简化了编程；提出了圆柱坐标系下考虑有限尺寸探针半径的新算法，使得计算结果更加精确；应用GPOF方法预估了时域晚时响应，使计算时间减少了70％～90％。本文给出的模型能够对任意多层圆柱共形结构的微带天线进行计算，因此对此类天线的CAD设计具有实际意义。     

MIMO技术在超宽带通信中的应用

多带UWB通信技术是目前超宽带通信技术中较为热的研究领域,本文引入了一种基于干扰抑制OFDM系统的UWB系统[4],在此基础至上和MIMO技术结合起来,引入一种实际可行的自适应调制算法,算法通过建立各子信道的能量增量表,来实现信息比特和功率的最优分配[1].通过仿真试验可以发现,这种MIMO系统的结合可以改善系统的BER.