压缩感知辅助的低复杂度SCMA系统优化设计

稀疏码多址接入(SCMA)技术是一项备受重视的基于码域的非正交多址接入(NOMA)技术。针对现有SCMA码本设计中未能结合数据和解码器性质以及MPA复杂度较高的问题,该文提出一种压缩感知辅助的低复杂度SCMA系统优化设计方案。首先以系统误码率为优化目标,设计一种码本自更新方法用于实现低复杂度检测器,该方法在稀疏向量重构训练过程中使用梯度下降法实现码本的自更新。其次,设计一种压缩感知辅助的多用户检测算法:符号判决正交匹配追踪(SD-OMP)算法。通过在发射端对发射信号进行稀疏化处理,在接收端利用压缩感知技术对多用户的稀疏信号进行高效的检测和重构,达到减少用户间的冲突和降低系统复杂度的目的。仿真结果表明,在高斯信道条件下,压缩感知辅助的低复杂度SCMA系统优化设计方案能够有效降低多用户检测的复杂度,且在系统用户部分活跃时能够表现出较好的误码率性能。

面向6G基于HDMA的高速大容量可见光通信系统构建与优化

未来的通信网络将面临海量的接入需求,为了满足这种日益增长的需求,需要开发出能够支持超大规模接入的高速通信系统。在此背景下,本文研究并构建了基于混合域多址接入(HDMA)的高速大容量的可见光通信(VLC)系统。所利用的HDMA技术是基于功率域的非正交多址接入(PD-NOMA)、稀疏码多址接入(SCMA)、智能超表面(RIS)等技术,是一种利用功率域、码域、频域、空域等多域混合信号进行多址传输的技术。HDMA技术将能够满足超大规模用户接入,实现高速大容量通信服务,有望成为未来6G通信的关键技术之一。同时,本文对构建的基于HDMA的高速大容量可见光通信系统各个模块进行了深入分析研究,并提出了一套系统优化模型,可进一步提高现有技术的通信速率和频谱利用率,助力未来6G技术快速发展。

面向水下可见光通信的新型硫化锑探测器研究

可见光通信(VLC)由于其传输速度快和保密性强等诸多优势已成为了一种行之有效的水下通信技术。光在水下传播时容易发生散射现象,导致光传播的能量随传输距离的增大而减少,因此改善接收端响应度是实现水下VLC的关键和核心。为此,文章首先针对探测器前端设计了一种新型的全息波导聚光系统,可有效提升水下探测器的信噪比;然后,构建了具有弱光探测能力的低成本硫化锑薄膜探测器。在上述基础上搭建VLC系统,实验结果显示,其接收端探测器的暗电流仅为10^(-7)A/cm^(2),3 dB带宽为220 kHz,响应度达0.2 A/W,且在蓝绿光波段的外量子效率超过70%。因此,新型硫化锑薄膜探测器结合全息波导聚光系统可以实现针对可见光的弱光探测,是一种十分有效的水下可见光接收系统。

加权能耗最小化的无人机辅助移动边缘计算资源分配策略

针对无人机(UAV)辅助的移动边缘计算(MEC)系统,考虑到无人机能耗与地面设备能耗不在一个数量级,该文提出通过给地面设备能耗增加一个权重因子以平衡无人机能耗与地面设备能耗。同时在满足地面设备的任务需求下,通过联合优化无人机轨迹、系统资源分配以最小化无人机和地面设备的加权能耗。该问题高度非凸,为此提出一个基于交替优化算法的两阶段资源分配策略解决该非凸问题。第1阶段在给定地面设备的卸载功率下,利用连续凸逼近(SCA)方法求解无人机轨迹规划、CPU频率资源分配及卸载时间分配;第2阶段求解地面设备的卸载功率分配。通过两阶段的交替和迭代优化找到原问题的次优解。仿真结果验证了所提算法在降低系统能耗方面的有效性。

基于Attention机制优化CNN-seq2seq模型的非侵入式负荷监测

非侵入式负荷监测是智能用电的一个关键环节。本文提出了一种基于注意力机制优化的卷积神经网络-序列到序列模型,用于提高非侵入式负荷监测的分解精度。首先,通过K-means++算法对各设备进行聚类操作,并将其转换成对应的独热码;其次,通过卷积神经网络结构提取总负荷数据的特征,并利用序列到序列结构捕捉负荷特征的时序依赖关系;最后,使用注意力机制优化卷积神经网络-序列到序列模型的整体结构。该模型通过将时间序列数据与设备状态编码之间形成一一映射关系,简化了模型结构。借助于能关注负荷重要特征的注意力机制,提升了模型的分解精度,并使用AMPds2开源数据集验证了模型的有效性。

基于新型开关键控编码脉冲对的异步可见光定位方法

发光二极管(LED)照明的普及为高精度室内定位提供了一种绿色低成本的解决方案,作为最经济的LED调制方式,开关键控(OOK)由于开关速度、响应时间和节点间同步等的限制,存在定位精度差等问题。该文提出一种基于新型开关键控编码脉冲对的室内信标构造方法及其对应的异步可见光定位模型,各LED仅需按所提规则进行开关键控,光电探测器(PD)端可以获得最大后验概率准则下的最优位置估计。经验证,当信道(含LED和接收机)具有理想带宽、200 MHz和100 MHz带宽时,在30 dB的信噪比(SNR)条件下,终端以90%的概率使得定位精度分别可以达到6 mm,7 mm和1 cm。在相同条件下,与异步码分多址(CDMA)进行定位、传统OOK基于指纹进行定位以及传统OOK基于接收信号强度进行定位这3种方法相比,该文提出的方法可以获得明显较好的定位效果。另外,当带内信噪比从30 dB恶化至15 dB时,终端的定位精度还能稳健地保持在厘米量级。