一种横向耦合改进型结构极窄带声表面波滤波器研究

该文采用波导法分析了横向耦合极窄带声表面波滤波器速度变化模式,并用多物理场COMSOL软件对横向耦合声表面波滤波器的中心耦合条结构和耦合距离的变化建模进行计算,并分析频响特性。采用石英晶体作为底衬,设计了频率为898.144 MHz,插入损耗约为6 dB的极窄带声表面波滤波器并进行验证。结果表明,中心耦合条开腔结构的声表面波滤波器的相对带宽达到7.2‰,与不开腔结构5.2‰相对带宽相比,提升了2‰。这说明横向耦合声表面波滤波器的中心耦合条结构变化,能改变极窄带声表面波滤波器的相对带宽。

基于VIKOR的多网并行传输选网算法

海上异构无线网络通信场景下,针对单一无线网络难以承载大带宽业务的现实问题,提出了一种基于VIKOR的多网并行传输网络选择算法。该算法首先将多个网络的参数聚合,筛选可用网络组合;然后,结合网络属性的主客观权重和用户偏好权重得到网络属性的综合权重;最后,根据VIKOR方法对网络组合进行排序,选出最佳网络组合方案。仿真结果表明:该算法具有可行性,相较于传统算法,在舰船通信业务繁忙情况下选网综合性能更优。

高频宽带换能器多匹配层研究

在水声应用中,高频换能器往往需要较宽的工作带宽,以获得更多的目标信息。文章首先建立了等效电路模型,利用粒子群算法对匹配层材料和厚度进行初步选定,使得换能器具有最宽的工作频带;其次,通过有限元方法对匹配层换能器的导纳和发射电压响应进行分析计算;最后,在理论分析的基础上成功制得三匹配层高频宽带换能器,其工作频段约为150~430 kHz,相对带宽为93%,带内发送电压响应起伏为-6 dB。实验结果表明,三匹配层设计方案可以有效拓宽高频换能器的工作频段。

基于四配位铂配合物敏化多重共振热激活延迟荧光的窄发射蓝色溶液加工有机发光二极管

有机发光二极管(OLED)已经在智能手机方面获得了商业应用,由于目前规模生产的OLED采用蒸镀工艺,使其价格居高不下。为此,我们采用溶液加工方法,使用铂配合物作为敏化剂,多重共振热激活延迟荧光材料作为发光分子,实现了高效、高色纯度、低效率滚降的器件开发。磷光敏化剂的引入可使三线态激子高效转化为单线态激子。得益于磷光敏化剂较短的激子寿命,基于溶液加工的蓝色多重共振热激活延迟荧光器件不仅实现了13.2%的外量子效率,而且在1000 cd/m^(2)亮度下的效率滚降仅为25.8%。为了进一步抑制Dexter能量转移,我们采用具有外围位阻但发光核相同的分子作为客体,可使外量子效率提升至13.6%,并抑制光谱展宽。该研究为设计高色纯度、高效率的溶液加工器件提供了一个通用的策略。

多GPU系统的高速互联技术与拓扑发展现状研究

多GPU系统通过横向扩展实现性能提升,以满足人工智能日趋复杂的算法和持续激增的数据所带来的不断增长的计算需求。对于多GPU系统而言,处理器间的互联带宽以及系统的拓扑是决定系统性能的关键因素。在传统的基于PCIe的多GPU系统中,PCIe带宽是限制系统性能的瓶颈。当前,面向GPU的高速互联技术成为解决多GPU系统带宽限制问题的有效方法。本文首先介绍了传统多GPU系统所采用的PCIe互联技术及其典型拓扑,然后以Nvidia NVLink、AMD Infinity Fabric Link、Intel X^(e) Link、壁仞科技BLink为例,对国内外代表性GPU厂商的面向GPU的高速互联技术及其拓扑进行了梳理分析,最后讨论了关于互联技术的研究启示。

多工况生产过程下的即时学习能耗预测建模方法

针对全局能耗预测模型只适用于部分预测样本且模型计算量大的问题,引入即时学习思想,采用局部加权偏最小二乘法结合能耗模型建立临时局部能耗预测模型;改进粒子群算法的惯性权重,考虑粒子适应度、迭代次数和种群大小对粒子群算法收敛速度和收敛精度的影响,提出一种非线性变化的自适应惯性权重策略,离线计算阶段使用改进的粒子群算法(adaptive PSO,APSO)对历史样本的带宽参数进行寻优,当预测样本到来时在线更新局部模型。考虑多工况生产场景下不同工况样本之间的能耗差异性所导致的预测误差,增加工况相似性度量过程,提出局部加权偏最小二乘算法与K-means算法相结合的APSO-JITL(just-in-time learning)-CLWPLS(cluster locally weighted partial least squares)能耗预测建模方法,在预测时选取同一工况的历史样本来设计预测样本的带宽参数。通过仿真实验验证了算法有着更高的预测精度且能更好地应对多工况生产场景。

DRFM系统中多目标长延迟数据的存储方法研究

数字射频存储器(Digital Radio Frequency Memory,DRFM)在雷达、电子对抗设备的研制、测试等领域得到了广泛关注。典型的DRFM系统由模数转换、下变频、存储、信号处理、上变频以及数模转换等模块组成。其中,存储模块决定了DRFM所能模拟的目标距离和数量,是决定DRFM性能的核心模块。现有DRFM中的数据存储器有三种:现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)片上高速Block RAM(Random Access Memory)、片外静态随机存储器(Static Random-Access Memory,SRAM)或片外双倍速率同步动态随机存储器(Double Data Rate Synchronous Dynamic Random-Access Memory,DDR SDRAM)。片上Block RAM虽然速度快但容量非常有限,片外静态RAM容量大但价格昂贵,片外DDR存储器价格便宜但读写时序存在随机性,在DRFM系统中的应用受限。在多目标、大带宽、长延迟的应用背景下,存储器带宽、容量与成本之间的矛盾尤为突出。为了解决这个问题,通过研究DDR存储器的存储特性,提出了一种使用DDR存储器作为粗延迟器件,FPGA内部Block RAM作为精延迟器件的两级延迟方案,有效解决了全脉冲存储中目标数量、瞬时带宽与存储深度之间的矛盾。

多信源无线传感网络带宽时延感知数据汇聚方法

为提高多信源无线传感网络的传输效率,设计了一种多信源无线传感网络带宽时延感知数据汇聚方法。该方法构建三类虚拟队列,并根据带宽时延数据判断阈值进行端到端计算,以针对不同类型的数据流计算相应的带宽时延阈值。使用卡方拟合检验方法对当前时延感知数据的信任度进行判定,在此基础上排除异常或偏离分布模型的数据样本。对高卡方统计量的数据进行压缩或信息提取,并通过聚类权值实现感知数据汇聚。仿真结果显示,该方法在高斯噪声或莱斯噪声环境下,能将传输时延控制在50 ms以内,网络带宽数据汇聚结果较高,且网络数据传输耗能低于100 J。这表明多信源无线传感网络带宽时延感知数据汇聚可减少传输时间和资源浪费。

5G传输网络中的网络切片技术对多业务性能的影响

文章重点探讨网络切片技术在优化多业务性能中的应用,并对其基本原理、关键指标、影响以及挑战与解决方案等内容进行了深入分析。通过分析带宽需求、时延要求以及可靠性与安全性需求等关键指标,结合网络切片技术在5G网络中的应用,探究网络切片技术对多业务性能的作用机制,并提出应对挑战的对策,旨在为5G网络的持续发展提供有益参考。

面向低延时实时视频的多维跨层带宽预测

5G网络的可用带宽是影响实时视频业务的关键要素之一,但如何在低延时实时视频业务下完成准确预测依旧是个难题。传统可用带宽预测算法通常依靠业务层的数据指标,根据发包策略完成预测。但此类算法在网络频繁变化的复杂场景下会出现预测滞后问题,严重影响了用户的接收视频质量。为解决此问题,文中提出了一种基于跨层多维参数的可用带宽预测算法,该算法综合考虑了业务层、物理层、网络层等的相关数据指标,并通过多个维度参数提升无线网络带宽探测的准确性。文中采用深度强化学习作为模型框架,针对不同的运动场景,通过跨层多维度的数据模型学习实现离线预测和在线预测的融合。同时,将网络丢包率、图像质量评估和端到端时延等链路影响因素作为约束条件,以实现预测模型在传输过程中的实时调整和优化。在半物理平台上的实验结果表明:文中所提算法的预测性能优于传统的预测算法,预测曲线与实际曲线的拟合程度高达95.8%以上;相比于单层预测算法,所提算法在步行、驾驶场景下的丢包率分别降低了47.3%和30.9%,接收视频质量提升了12%。

一种用于无线传感网络的支持QoS的PD-DWDBA算法及其优化

DBA算法大多是基于单波长情况而制定的,为了研究多波长的情况,提出基于预测的多波长动态带宽分配算法(PD-DWDBA)。考虑到网络中不同类型业务对网络时延和带宽的要求存在差别,对不同优先级的业务采取不同的分配方案,提出支持QoS的PD-DWDBA。以first-fit策略将带宽先分配给具备高优先级业务,确保高优先级业务获得所需带宽;利用WF-DBA策略对剩余各低优先级业务实施分配,利用BP网络模型完成各优先级业务的预测,实现带宽的分配功能。依次以丢包率、包延时、带宽利用率指标分析BP网络预测对网络性能提升的效果,实验结果证实网络服务水平显著提升。

基于边缘计算的多用户动态带宽分配方法

当前多个集群框架布置在同一个数据中心增加了动态带宽的分配时间。针对这种情况,提出一种基于边缘计算的多用户动态带宽分配方法。该方法采用循环神经网络计算构建分配模型,并通过3层分配机制和边缘框架进行带宽的弹性共享应用。用户业务的优先流转级别通过共享机制设定,促进多用户的业务需求同步传输,同时实现多用户动态带宽的分配。实验结果表明,该新方法可以基于不同的用户规模进行分类,具有高效的分配效率和实用性。

多智能体系统带宽分配及预测云控制

针对具有未知扰动的多智能体系统,设计扩张状态观测器,估计每个智能体的状态和受到的扰动,并通过无线网络发送给邻居智能体.利用Stackelberg博弈描述多智能体系统的带宽分配问题,设计了可以补偿网络时延的预测云控制方案,给出了Stackelberg博弈的纳什均衡解和多智能体系统一致性和稳定性条件,通过仿真算例验证了方法的有效性.

基于环网带宽共享的融合传输平台设计与实现

本文提出一种基于环网带宽共享的融合传输平台设计思路,主要包括客户业务分类和带宽测算、平台传输模式和带宽规划、平台可扩展性和未来扩容规划设计。通过融合传输技术和环网带宽共享,有效解决了传统传输网分散建设、模式单一、业务兼容性不强的问题,降低了网络建设成本,提高了带宽利用率和单位带宽产出。

基于多径TCP的5G聚合路由实现方案

随着轨道交通应用中的旅客信息系统和车载视频监控系统等业务的信息内容日益丰富,乘客上网等大数据量的通信需求越来越高,需要接入运营商的公共互联网来提供服务。虽然5G通信网络能够提供大带宽和高实时的无线通信,但列车在高速运行时途经区域的基站信号不佳或在基站间快速漫游,会造成车地通信的接入带宽不稳定甚至中断,因而需要多个5G链路进行聚合来提供带宽扩展和链路备份功能。多个5G链路的带宽管理和负载分配方法会直接影响车地通信的可靠性和带宽,因此为保障车地通信的传输性能,本文提出了一种基于多径TCP的多链路管理控制方法,将多个5G连接链路聚合成一条链路为车地通信的应用层提供带宽,从而高效率利用每个5G链路的可用带宽,为车地通信提供高可靠大带宽通信通道。

基于改进粒子群算法的多波束卫星带宽功率联合分配

由于卫星平台的限制,卫星转发器的功率和带宽资源都是有限的,资源利用率的提升就显得尤为重要。针对多波束卫星通信系统中的带宽功率联合分配问题,本文提出了一种基于改进粒子群算法的带宽功率联合分配方案。该方案以最小系统总二阶业务拒绝量为优化目标,通过引入了惯性权重、局部抑制机制和罚函数的改进的粒子群算法求其最优解,最终在系统的总容量和用户获取容量的公平性之间取得平衡。仿真结果表明,与传统算法进行对比,本文所提出的基于改进粒子群算法的方法能够显著提高多波束卫星通信系统的带宽功率联合分配的效果。

多波束高通量卫星的出向链路功率带宽平衡系统

如何合理有效分配资源成为目前卫星频率资源分配的主要问题,本文从工程角度出发,通过整合高通量卫星系统和地面多关口站系统,提出了多波束高通量卫星的出向链路功率带宽平衡反馈系统,通过此系统判断卫星载波功率与带宽是否处于正常监控循环状态.在非正常监控循环状态通过功带平衡闭环反馈算法实现功率带宽平衡的自动调节,系统配置前后星上行波管放大器内的接收电平从1.5 dB的波动压缩到0.5 dB内,小站接收载噪比波动差值从2.3 dB降低到0.4 dB,保证了功率带宽平衡,优化了固定分配造成的局限性,适用于目前的多波束高通量卫星.

一种新型的AUTBUS车辆智能总线

AUTBUS车辆智能总线具有高带宽、确定性、低时延、多节点、长距离传输等特点.现代车辆对视频的需求越来越多,对信息传输的带宽要求越来越高.AUTBUS可以满足视频传输的要求,实现高带宽传输,实现多种总线类型的兼容和融合,能够满足未来车辆发展的需求,是未来车电信息系统的优先选择.

多级缓存数据预取处理器访存性能测试方法

针对处理器内存访问性能测试缺少对多级缓存数据预取优化而导致测试数据不能真实反映实际性能的问题,分析了多级缓存数据预取优化技术及其对内存访问带宽的影响。提出了一种针对多级缓存处理器的访存性能优化测试方法,该方法充分利用缓存数据预取机制,并避免处理器核间资源竞争,实现访存性能提升。实验数据表明,采用该方法可以得到符合硬件实际访存性能的数据,为准确评估高性能处理器的访存能力提供支持。

基于Vector Fitting的光伏并网逆变器控制器参数频域辨识方法

光伏并网逆变器通常含有内外环、锁相环等不同带宽控制环节,且控制器参数往往并不可知,即存在“灰箱”问题。为准确辨识不同带宽控制器参数,提出一种基于端口导纳特性的光伏并网逆变器控制器参数频域辨识方法。首先,建立典型控制下光伏并网逆变器交流端口的dq理论导纳模型,得到其理论导纳标准式;然后,通过扫频手段获得光伏并网逆变器交流端口的测量导纳数据,并采用Vector Fitting算法对测量的端口导纳数据进行矢量拟合,得到拟合导纳标准式;最后,运用最小二乘原理使理论导纳标准式与拟合导纳标准式对应项系数差值的平方和最小,从而辨识得到光伏并网逆变器控制器参数的估计值。参数辨识实例表明,所提方法能够同时准确辨识出不同带宽控制器参数。