一种基于随机森林的OFDM系统自适应算法

针对动态变化的信道环境,自适应正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统可以对子载波间隔和循环前缀长度进行调整,以最大化系统的吞吐量。为了能够快速准确地找到OFDM系统在不同信道环境中的最优子载波间隔和循环前缀长度取值,本文提出了基于随机森林的OFDM系统自适应算法。随机森林算法基于集成的思想,能够有效处理高维度数据,并且具有高效率、高准确率和强泛化能力等优势,可以在复杂的数据场景下进行有效的分类。通过提取通信过程中信噪比、用户移动速度、最大多普勒频率和均方根时延扩展等信道特征与OFDM系统的子载波间隔和循环前缀长度组成训练样本,利用随机森林算法创建了OFDM系统参数多分类模型。所提模型可以根据输入的信道特征,实现OFDM系统子载波间隔和循环前缀长度的自适应分配。同时,针对训练样本主要集中在少数几个系统参数类别的情况,利用合成少数类过采样技术对较少样本数的类别进行扩充,满足了随机森林算法对训练样本类别平衡化的需求,进一步提高了算法的分类准确率。相比传统的自适应算法,所提算法具有更高的分类准确率和模型泛化能力。分析和仿真结果表明,与子载波间隔和循环前缀长度固定的OFDM系统相比,本文所提出的自适应算法能够准确选择出最优的系统参数,可以有效地减轻信道中符号间干扰和子载波间干扰的影响,从而在整个信噪比范围上提供最大的平均频谱效率。基于随机森林的OFDM系统自适应算法能够动态地分配子载波间隔和循环前缀长度,增强OFDM系统的通信质量和抗干扰能力,实现在不同信道环境下的可靠传输。

无人机自组网中基于优先级和发送概率的低时延MAC协议设计

媒体接入控制(MAC)协议是满足数据传输质量服务需求的一项关键技术,其性能的优劣直接决定了网络的整体运行效率。相较于其他经典MAC协议,基于统计优先级的多址接入(SPMA)协议采用了多优先级接入、信道检测和流量控制等机制,因此它能更好地满足无人机自组网的低时延、区分服务、大规模组网等重要需求。其中,不同优先级阈值是影响该协议性能的关键指标之一,而现有研究中的阈值设置策略会导致无人机自组网吞吐量波动较大的问题。除此之外,在大规模节点组网的情况下,由于特殊的发送机制,该协议面临数据包冲突加剧的问题。针对以上问题,本文提出了一种新的阈值设置方法和低优先级数据概率性接入信道的方法。在大规模节点网络高业务量的情况下,该改进策略根据新的阈值和周期性负载统计的比较结果决定是否延迟或者拒绝相关数据的接入。与此同时,将SPMA协议的多优先级接入机制和排队论基本原理相结合,通过计算设定发送概率对不同低优先级数据进行接入控制。仿真结果表明,所提方法能够使得无人机自组网的吞吐量保持稳定,并为不同类型业务的差异性服务质量(QoS)需求提供良好支持,提高不同优先级数据的首发传输成功率的同时不会带来较大的额外时延损耗,性能优于现有的SPMA协议。

5G无线局域网环境下OFDM对无线信道的适应性分析

建立了基于广义平稳不相关散射假设(WSSUS)下的多径时变信道模型。针对无线局域网(WLAN)的特点,从802.11a协议出发,从全信道和子信道两个角度分别建立信道模型,阐述了OFDM利用循环前缀对抗多径信道码间干扰(ISI)的机理,并仿真了不同多普勒频移对系统误码底板影响,结果表明OFDM系统对WLAN具有强大适应性。

分组空时块码系统中的Turbo接收技术研究

在分组空时块码系统中引入了基于软球形译码的Turbo接收机。利用分组空时块码系统的正交性特点,设计了新的综合考虑信道状态、噪声影响和映射星座的软球形译码初始搜索半径确定方法。根据信道解码器反馈的先验信息扩充了传统软球形译码的搜索列表。通过仿真实验对接收机和两种传统迭代接收机进行了分析和比较,结果表明接收机在相同的迭代次数下较具有更好的性能,可以更快接近分组空时块码系统的性能限。

基于导频的OFDM信道估计

从最小二乘和最小均方误差两种估计准则出发 ,结合 OFDM多载波并行传输中符号时间长度大于信道冲激响应持续时间的特点 ,在块状和梳状导频图案下 ,导出了时域和频域的信道估计算法。最后采用广义平稳非相关散射假设下的多径时变瑞利衰落信道模型 ,对各个算法进行了仿真 ,比较了不同导频图案下各算法对系统误符号率的影响 ,分析结果表明 ,当导频数大于以采样间隔为量度的等效信道长度时 ,时域估计比频域估计精度更高 ;当导频数目小于等效长度时 ,最小均方估计优于最小二乘估计。

线上线下混合式教学中的课程思政评价体系研究

在混合式教学中融入课程思政是当前我国高等教学改革的热点研究课题,科学合理的评价体系可为全面推进课程思政提供保障措施和衡量标准。课程思政注重价值塑造、知识传授和能力培养相统一,所以在课程思政评价中应当避免简单化、片面化和静态化。针对线上线下混合式教学的特点,提出课程思政评价的原则和方法,从支持保障、教学团队、课程资源、教学设计和学生发展等维度,设计覆盖教育教学全过程的课程思政评价方案,构建一套“多元化、全过程、动态化”的课程思政评价指标体系,对于高等院校的课程思政建设具有一定参考价值。

研究生学位课程“数字通信”教学改革探索

介绍了"数字通信"课程教学改革中进行的一些探索与实践,主要包括教学理念更新、教学内容改革和教学方法改进,强调了研究生创新能力和研究能力的培养以及以学生为主体的教学模式的转变。最后对研究生课程教学改革中教员应承担的责任和需要具备的素质进行了讨论,指出只有提高教师队伍素质才能取得更好的教学改革成效。

MIMO-OFDM系统中基于变分贝叶斯EM算法的联合符号检测与信道估计

基于变分贝叶斯期望最大化(VBEM,variational Bayes expectation maximization)算法和Turbo原理,提出了时变信道条件下MIMO-OFDM系统中的联合符号检测与信道估计算法。设计的软入软出空时检测器在采用列表球形译码避免穷尽搜索的同时,考虑了信道估计误差方差矩阵的影响;利用空时检测获得的发送信号后验概率分布估计,推出了新的Kalman前向后向递归信道估计器。仿真结果表明,在时变多径信道条件下,提出的算法比传统EM算法和面向判决算法更加具有顽健性。

美国MIT电气科学与工程专业本科生培养

本文介绍了麻省理工学院MIT的电气科学与工程专业本科生课程设置,并从综合能力培养,基础课程教学和实验课程设计等几个方面对本科生培养方式及特点进行了概括与归纳。从分析可以看出,MIT注重拓宽学生专业基础,通过完善的实验室建设提高学生的实践能力。这些特点对于优化我国大学相关专业的本科生培养有借鉴作用。

“通信原理”双语教学探索与实践

本文介绍了"通信原理"双语课程建设中进行的一些有益探索和实践。阐述了开展"通信原理"双语教学的原因和意义,针对课程特点从教学理念更新、教学内容改革、教学方法综合运用三个方面总结了教学过程中的问题和相应的解决方法,最后针对进一步提升教学效果提出了几点思考。

OFDM系统中基于软信息处理的自适应双模半盲信道估计

本文提出了一种新的基于软信息迭代处理的自适应双模半盲信道估计算法.该算法构造了新的置信度量函数获取译码和软映射重构的反馈信号的置信度,和置信阈值比对后在判决反馈和盲估计两种估计模式之间自适应选择,这样估计的信道频响可以提高软信息迭代接收的性能.仿真结果表明,本文提出的算法能综合两种估计模式的优势,限制传统判决反馈模式的错误传播,在没有分散导频辅助估计的条件下有效跟踪时变信道,达到好的系统性能.

日本国立大学研究生培养模式及其启示

从入学选拔、课程设置、能力培养和毕业要求四个方面对日本国立大学硕士生和博士生的培养方式及特点进行了概括与归纳,可以看出日本研究生培养有以下特点:选拔方式灵活、考查全面,注重加强与社会产业界的联系,发展产学研合作教育,提高学生的社会适应能力、实践能力和创新能力。这些做法对于优化我国研究生教育人才选拔方式,加强研究生能力培养有很好的借鉴作用。

“通信原理”MOOC建设探索

本文介绍了"通信原理"MOOC建设中进行的一些探索和实践,针对"通信原理"课程的特点,从知识点划分、视频录制形式和习题准备、在线学习活动组织等3个方面列举了MOOC建设的具体举措;总结了MOOC教学实施中的措施和思考,提出了利用MOOC建设进一步提升教学水平和教师素质的观点。

因“疫”思变 “英”教生长——新冠疫情背景下的小学英语线上教学设计与实施

一、小学英语在线教学设计与实施面临的挑战在新冠肺炎疫情期间,传统的线下教育在学生居家期间向线上迁移。对于小学生来说,他们年龄偏小,自控力有限,注意力容易分散;长时间看电子屏幕,可能会用眼过度;使用手机、IPAD等电子设备进行操作,需要家长的协助与陪伴……对于老师来说,在家录制教学视频的设备不够专业,导致画面和声音的清晰度不高,且教学的互动性不强;网上丰富的课程资源和应用软件层出不穷。

时变条件下MIMO-OFDM系统中的信道估计算法

本文设计了时变多径衰落条件下MIMO-OFDM系统中一种新的信道估计算法。该算法结合递归EM算法和Kalman预测对时变信道进行跟踪。借助软球形译码器(List Sphere Decoder,LSD)产生的搜索列表,递归EM算法序贯遍历搜索列表中可能的符号组合来估计各个子载波上的信道频率响应;基于获得的信道频率响应估计,Kalman预测器利用衰落信道的时域二阶统计特性进一步跟踪信道时变。仿真结果表明:本文设计的算法可以有效跟踪信道时变,性能优于传统的软输入Kalman滤波算法。

OFDM系统中一种新的迭代信道估计算法

本文提出了OFDM系统中一种新的基于软信息迭代处理的信道估计算法。该算法将面向判决最小二乘估计算法和盲估计算法相结合,在估计器中构造了一种新的置信度量函数,根据解码和软映射重构的反馈信号置信度大小在两种估计算法中自适应选择,这样估计的信道频响可以有效提高软信息迭代接收性能,大大降低信道估计训练开销。仿真结果表明,本文提出的算法能有效跟踪信道时变,限制传统面向判决估计的错误传播,达到好的系统性能。

MIMO-OFDM系统中一种改进的Bayesian EM信道估计器

该文提出了MIMO-OFDM系统中一种改进的Bayesian EM信道估计器。利用软球形译码器的搜索列表和解码器反馈的先验信息对传统EM信道估计中的软信息近似处理进行了修正,计算了更为准确的软符号后验概率分布以及一阶、二阶统计量。基于初始估计得到的信道先验信息,设计了新的考虑软符号后验互相关的时域信道冲激响应最大后验概率(MAP)估计算法。仿真试验结果表明:该算法和传统EM信道估计算法相比具有更低的误码率和更小的估计均方误差值。

关注两会 学写提案 做积极小公民

《义务教育思想品德课程标准（2011年版）》更加关注公民意识教育，即“公民意识和公共精神的养成”，而这两者的养成主要是在参与和实践社会公共生活中逐渐形成的。

基于接收机人工噪声的物理层安全技术及保密区域分析

提出了一种实现无线通信物理层安全的新方法,并从信息论的角度进行了性能分析。此方法通过合法接收者发送人工噪声来干扰窃听者信道,同时通过抵消技术使得自身不受人工噪声的影响。此方法无需信道信息的反馈,能够对抗多天线的窃听者,具有强的鲁棒性。此外基于地理位置信息提出了一种"保密区域"的新概念,此概念针对不同窃听者位置进行了遍历保密容量分析,可以作为物理层安全的评价标准和设计准则。分析和仿真结果表明所提算法对安全性能的提升较为明显,所提"保密区域"概念能够较好的从地理位置的角度评估物理层安全性能。

OFDM系统相位噪声的Huber ML抑制方法

OFDM系统对相位噪声(PHN)非常敏感,由其引起的子载波相位旋转和载波间干扰(ICI)会严重恶化系统性能。该文提出了一种新的OFDM接收机PHN估计和抑制方法,利用判决数据采用Huber ML估计方法对PHN引起的ICI分量进行迭代估计,将估计的ICI系数变换到时域来校正每个样点的相位误差,从而达到抑制PHN的目的。与传统的基于判决的估计方法相比,该方法对判决的错误传播具有鲁棒性,可进一步提高ICI抑制性能。对算法在AWGN和多径信道环境下的仿真结果表明所提方法对PHN引起的ICI有较好的抑制性能。