可重构智能表面辅助的V2I通信系统联合波束赋形算法

为解决基于信道先验知识的联合波束赋形方法受限于多变的车辆与交通基础设施(V2I)通信场景且信道估计开销过大等问题,该文结合环境态势感知,提出一种基于无线传播链路预测的联合波束赋形方法。该方法首先利用射线追踪模拟器构建了可重构智能表面(RIS)辅助的V2I毫米波通信系统模型,通过改变环境态势以获取多样的无线传播链路数据来构建数据集。其次,使用该数据集训练基于机器学习的无线传播链路预测模型。最后,在最大发射功率约束条件下,构建了联合波束赋形问题模型,并基于预测结果采用交替迭代优化方法(AIOA)优化基站波束赋形矩阵和RIS相移矩阵,以实现同步通信车辆用户最小信干噪比(SINR)的最大化。仿真结果验证了该方法的有效性,通过引入非信道先验知识驱动,降低了信道探测开销,提高了该方法在V2I场景中的可行性。

基于生成对抗网络的天线三维方向图室外测量方法

天线方向图测量是天线测量的重要内容。针对天线方向图室外测量困难的问题,提出了一种基于生成对抗网络的天线三维方向图室外测量方案。该方案利用无人机对天线方向图数据进行采集,对采集的数据进行修正,获得待测天线和接收天线极化匹配时的直射径数据,最后利用训练好的生成对抗网络重构出天线的三维方向图。仿真结果表明,本方案可以高效、高精度地完成天线三维方向图的测量,具有一定的实用价值。

基于迁移学习的室内波束选择优化方法

使用基于深度学习的室内波束选择方法可以显著提高波束匹配概率和搜索效率,但该方法需要大型数据集来调整其大量可训练参数,导致了额外的系统开销。针对这一不足,结合一种迁移学习技术,使得目标场景神经网络以小数据集方式获得与大数据集相近的匹配精度,从而减小基于深度学习的波束选择方法中数据集大小对匹配结果产生的影响。首先使用大型数据集在一个源场景中对源神经网络进行充分训练,使得网络参数能够充分包含信道状态信息以及环境信息;而后利用源神经网络参数对目标场景中的神经网络进行不同程度初始化,使该神经网络在经过小数据集训练后依然可以获得较好的波束匹配性能。仿真结果表明,针对室内波束选择场景,在数据集有限的情况下,使用迁移学习方法进行波束选择,同样可以获得较高的匹配精度。

智能反射面辅助的MU-MISO车联网毫米波通信联合波束赋形

近年来,车联网通信系统提出了大规模数据传输,通信连接稳定等需求。高频段通信凭借超高传输速率,低时延的特点被引入了该系统,但是,高频段通信仍面临着阻塞问题的挑战。因此,智能反射面作为一种可解决高频段通信阻塞问题的技术,成为车联网高频通信的热点议题。智能反射面由超材料构成,其表面的多个无源反射单元均匀排布形成阵列,所有反射单元的反射系数均可通过智能控制器实时调节,控制反射波束的方向和形状,来实现对无线传输环境的智能调控,提供增强视距通信、扩展通信覆盖范围等服务。针对MU-MISO车联网毫米波通信场景下,基站与车辆用户视线通信链路因遮蔽,车辆高速移动等因素,面临随机中断的问题,将智能反射面引入该系统,并结合该系统提出了基于半定松弛问题的交替迭代优化算法,以提高通信稳定性。该方法将系统中基站波束赋形矩阵优化和智能反射面相移矩阵优化分解为两个子问题,通过定义半定矩阵变量并适当放松特定的约束条件将两个子问题近似成为半定松弛问题,随后,使用交替优化技术对其进行迭代求解以实现联合优化,通过最大化同时刻通信车辆中的最小信干噪比来确保通信稳定性。仿真结果表明,该方法显著提高了车辆用户的信干噪比和基站的总频带利用率,确保了动态场景中车辆与基站的通信稳定性。

面向无人机通信网络的信道全域特性空间聚类和识别

为提高无人机通信网络的稳定性和可靠性,提出了一种基于信道全域特性的信道子空间聚类与识别方法。首先,利用距离域、时延域、空间域和多普勒域特性对信道进行完备表征,并提出了一种信道子空间聚类方法,将全域特性相似的信道组成信道子空间,作为无人机通信场景分类的依据。然后,提出了一种基于反向传播神经网络的信道子空间识别方法,判断新的信道数据是否属于原有信道子空间的结构,并利用信道全域特性作为特征张量以提高识别精度。同时,通过计算信道与信道子空间中心的距离,消除训练数据异常值的影响,从而提高识别的鲁棒性。最后,通过入射及反弹射线法/镜像法对176个典型数字城市场景进行仿真,获得176000个信道的全域特性和对应信道状态信息,用于验证本文提出的聚类和识别方法的准确性。仿真结果表明,本文提出的场景识别方法可以将传统场景分类方法的176个识别目标减少至20个,且信道子空间中信道状态特性的吻合度达到99%,识别方法的准确度也达到98.7%。因此,本文提出的方法可以精确识别无人机通信工作中所处的信道子空间,为无人机通信性能优化提供依据。

面向车联网场景的无线信道教学仿真实验设计

车联网场景中的车-车通信已成为第5代移动通信技术的关键应用之一。针对车联网场景下车-车信道知识理论性强且描述抽象的问题,设计了基于MATLAB软件平台及FPGA硬件开发板的无线信道教学仿真实验,帮助学生直观理解车-车信道的基本原理。提出的实验采用QuaDRiGa信道模型框架及改进后的信道参数计算方法,能够复现出更真实的多普勒相位,从而获得连续的车-车信道输出。通过将收发端轨迹、散射簇分布及信道统计特性可视化呈现,仿真实验可清晰展示不同运动模式及通信场景下的信道差异。教学实践表明,学生能够从多普勒域及时延域分别观察车-车信道统计特性的输出,为学习车联网场景无线通信系统奠定坚实基础。

面向5G无人机通信场景的传播路径概率预测模型

面向5G无人机空地场景中快速变化的飞行高度和散射环境导致传播路径呈现动态生灭,路径概率预测对于描述动态生灭进而构建准确的空地信道模型至关重要.本文假设城市场景的建筑物位置服从泊松分布,综合考虑物理环境的随机几何信息以及菲涅尔传播区域等因素,建立了无人机对地视距(line-of-sight, LoS)路径概率的预测模型,该模型适用于不同飞行高度和通信频率.在此基础上,利用反射路径镜像的原理,推导获得了地面反射(ground specular, GS)路径概率的预测模型.仿真和分析结果表明,本文提出的LoS和GS路径概率模型在不同高度和频点与基于海量射线追踪仿真方法的平均预测结果表现出良好的一致性.此外,LoS路径概率模型在低空场景下的预测结果与现有标准化模型结果也吻合.

结直肠癌患者癌症复发恐惧发展轨迹及预测因素分析

目的探讨结直肠癌患者癌症复发恐惧发展轨迹及其预测因素。方法于2020年10月-2022年5月便利选取黑龙江省某三级甲等医院收治的198例结直肠癌术后患者作为研究对象,在术后出院前(T1)采用一般资料调查表、大五人格问卷-神经质分量表、简易版疾病感知问卷和癌症复发恐惧量表-单项测量版对患者进行调查,并在术后6个月(T2)、术后1年(T3)对患者的癌症复发恐惧进行调查。采用潜类别增长模型及多元logistic回归分析进行数据处理。结果T1、T2、T3患者癌症复发恐惧评分分别为(4.86±0.15)分、(4.39±0.16)分和(3.81±0.15)分;共识别出3个不同的癌症复发恐惧发展轨迹,分别为持续组(17.2%)、改善组(29.8%)、较低组(53.0%);多元logistic回归分析结果显示:年龄、造口类型、神经质和疾病感知均是癌症复发恐惧的预测因素(P<0.05)。结论结直肠癌患者术后癌症复发恐惧发展轨迹具有异质性,提示临床制定干预策略应考虑发展轨迹及其预测因素,尽早筛查和实施干预以使患者早期获益。

基于QuaDRiGa的无人机非平稳信道模型

为了解决无人机信道模型非平稳参数空时不连续的问题,提出了一种支持三维运动及姿态旋转的无人机非平稳几何随机模型,用于描述和模拟无人机对地多输入多输出通信信道的真实特性。该模型借鉴QuaDRiGa中的“准确定性”思想,基于收发端拓扑关系更新时变信道参数,考虑路径生灭概率改进信道功率计算方法,引入姿态相位矩阵描述无人机姿态旋转,以实现无人机非平稳信道参数的平滑演进。数值仿真结果表明,本文提出模型能够保证功率和角度等参数的平滑演进,输出信道的自相关函数具有非平稳性且受无人机姿态影响显著,可用于无人机通信系统设计和算法优化等领域。

基于位置姿态预测的无人机波束跟踪

针对无人机动态环境下,无人机位置姿态的变化导致无人机毫米波窄波束无法实时精确跟踪这一问题,结合空间坐标系,采用一种基于无人机位置和姿态预测的波束跟踪方法。该方法首先基于历史位置-姿态数据,采用高斯过程学习算法,对无人机未来的位置姿态进行预测;而后,对预测数据进行坐标变换获得空间角度,并由此推导出模拟波束成形矢量,实现波束对齐。仿真结果表明,该方法能够通过高精度的位置姿态预测,实现准确的波束跟踪。

实时荧光PCR法与国标法检测单增李斯特菌比较

单增李斯特菌(Listeria monocytogenes)是食源性致病菌之一,可引起人和动物患病。对食品中单增李斯特菌进行检验,对保障食品安全至关重要。为明确实时荧光PCR法在食源性单增李斯特菌检测中的最低检出限以及在不同食品类型中的检出效率,对实时荧光PCR法检测单增李斯特菌的最低检出浓度进行了摸索与验证,对人工污染单增李斯特菌的豆粉、饼干、生菜、猪肉4种食品,在不同培养时间点取样采用实时荧光PCR法检测,同时与国标法GB 4789.30-2016《食品安全国家标准食品微生物学检验单核细胞增生李斯特氏菌检验》检测进行了比较。结果表明,实时荧光PCR法具有检测速度快、灵敏度高的优点,可在快速检测中应用,但因其死菌可以产生假阳性问题,而国标法检测可以分离得到污染菌株用于后续研究,因此,建议对于实时荧光PCR法检测阳性的样品用国标方法复检确认。

无人机毫米波信道建模进展和挑战

无人机毫米波通信技术结合无人机和毫米波的优势,提供高速数据传输和广域网络覆盖能力,在军用通信系统中拥有广阔的应用前景。精确的信道模型是无人机毫米波系统设计和性能评估的重要理论基础。不同于传统移动通信场景,无人机通信信道具有明显的三维传播特征,构建模型需要考虑包括三维散射空间、三维飞行轨迹及姿态、三维阵列天线和三维窄波束等多种因素。本文首先总结了无人机毫米波信道建模的新需求和挑战,并详细阐述了无线信道建模方法以及现有信道模型的研究进展,最后给出了信道建模的发展方向及关键技术,旨在为无人机毫米波信道模型的科学构建和标准化等研究提供参考。

不同比例有机肥与无机肥配施对水稻生长及产量的影响

以粤晶丝苗2号为材料,开展不同比例有机无机肥配比试验,探究不同比例有机肥与无机肥配施条件下水稻的生长情况,以筛选出最佳施肥方案,进而获得高产水稻生长模式。结果表明,水稻在T3处理(有机肥11 250kg/hm^2,尿素169.8 kg/hm^2,过磷酸钙468.75 kg/hm^2,氯化钾187.5 kg/hm^2)下的茎蘖数、总穗数、千粒重、结实率和产量等指标均达到最大值,且总穗数、千粒重、产量显著或极显著高于其他处理,是本试验条件下的最佳比例。

基于FPGA的CCSDS自适应传输系统

深空通信环境下如果选用固定速率进行信息传输,通信质量和系统效率都会受到影响。当通信环境信道质量发生变化时,实时调整通信系统的传输参数,可以保证系统的性能指标如误码率符合要求,使通信系统的效率提高。本文结合邻近空间链路通信协议的要求,以信道估计的信噪比作为衡量信道质量的标准,设计一种符合CCSDS协议标准的码速率自适应传输系统方案。该硬件实现平台以Xilinx Kintex-7 FPGA芯片为核心,实测结果表明在加性高斯白噪声情况下系统可以实时估计0 dB以上信噪比,并且能够实现码速率自适应调整。相比于固定速率传输,码速率自适应传输系统的误码率和吞吐量性能都有提升,可为深空通信系统的设计提供有益参考。

可扩展多输入多输出信道高效模拟器研制

针对现有信道模拟器通道规模受限、扩展性差等缺陷,设计实现了一种可扩展的多输入多输出(multiply-input multiply-output, MIMO)信道高效模拟器。该模拟器采用改进的坐标旋转数字计算(coordinate rotation digital computer, CORDIC)算法,只需较少硬件资源便可实现大规模多支路的随机信道衰落精确模拟。基于MIMO信道离散化模型提出了一种可扩展的硬件模拟架构,并结合现场可编程门阵列(field-programmable gate array, FPGA)的并行处理优势,进行硬件实现及实测验证。针对3GPP标准扩展车载A信道模型(extended vehicular A model, EVA)静态场景和时变场景的实测结果表明,所研制的MIMO信道模拟器输出时延功率谱和多普勒功率谱等统计特性均与理论值吻合,可用于无线通信设备的方案验证、算法优化和性能分析。

基于Wireless Insite的无线信道教学研究

针对无线信号传播过程抽象不易理解的问题,采用射线跟踪方法对电波传播机制及无线信道模型进行分析,将Wireless Insite(WI)电磁仿真软件引入教学课堂,设计并实现了室内和城市两个典型传播场景的教学案例。该案例能够清晰地演示不同路径信号的传播过程,并图形化给出功率延迟分布、路径损耗和信号强度等无线信道特征参数。教学实践表明,该方法有助于学生直观地观测传播过程中直射、反射和绕射等对传播信号幅度和相位的影响,体会传播场景及收发机位置对接收功率及多径时延的影响,为将来进一步学习物理层算法、网络优化及无线定位等知识奠定理论基础。

无人机毫米波信道测量与建模研究综述

无人机毫米波通信具有灵活性高、传输速率快、频谱资源丰富等优点,在军用和民用通信领域拥有广阔的应用前景。信道实际测量和精确构建符合真实场景的信道模型是无线通信技术的理论基础,也是无人机毫米波通信系统的优化设计和性能评估的关键。首先总结了无人机毫米波信道测量与建模面临的新需求和挑战,并对当前国内外最新研究进展进行分类阐述和分析比较,最后讨论了无人机信道模型未来发展的趋势和潜在的应用场景。

具有选择性谐波补偿的光伏并网逆变器控制策略研究

具有有源电力滤波器APF(active power filter)功能的光伏并网逆变器因其高效率、高功率及可降低成本等优点而备受关注。当光伏阵列输出的能量较小时,可以利用逆变器的剩余容量进行谐波补偿,使系统工作在光伏并网和APF状态。但当系统负载谐波电流较大时,光伏并网和APF合成后的指令电流超过功率管的限流值,造成系统容量超限。针对系统容量超限的问题,分析了传统比例式限流方式的不足,提出一种具有选择性谐波补偿的光伏并网逆变器控制策略,对危险较大的重点次谐波进行有选择性补偿,舍去对含量较低以及高次谐波的补偿,进而合理降低合成指令电流,使有限的系统容量得到合理地利用。最后,仿真和实验结果验证了这种控制策略的可行性与有效性。

基于不完全信道状态信息的多用户MIMO中继系统预编码算法

针对上行多用户MIMO中继系统,在信道存在反馈延迟及估计误差的条件下,以误比特率(Bit error rate,BER)为优化目标,提出了基于最小均方误差(Minimum mean?squared error,MMSE)准则的预编码算法。所提算法将求解发射端、中继节点、接收端矩阵的复杂非凸问题分解为3个独立的子优化问题,发射端的用户配备单天线且服从空间独立分布,先确定发射端预编码矩阵,将求解中继矩阵的凸优化问题转化为半正定规划(Semi?definite programming,SDP)问题,采用CVX工具箱求解,接收端处理矩阵通过线性搜索法求解,最后采用联合迭代法得到各节点矩阵的最优解。仿真结果表明,所提算法能有效改善系统的误比特率性能。

传播模型驱动的三维频谱地图测绘研究

频谱地图是频谱资源管理、安全治理和频谱作战等应用的基础。针对传统频谱测绘局限于二维空间的问题,给出了一种面向空天地一体化需求的三维频谱数据采集和测绘系统架构,提出了一种传播模型驱动的频谱地图重构方案,能够实现稀疏采样条件下高精度的三维频谱地图绘制。该方法在单辐射源和多辐射源情况重构的频谱地图与基于射线跟踪方法获得理论结果吻合度较高。此外,针对典型场景的实测结果也进一步验证了本文方法的可行性。