基于AAT模型的毫米波大规模MIMO系统信道估计

针对毫米波大规模多输入多输出信道具有时间相关性、系统易受噪声因素影响导致信道估计精度低的问题,提出了一种基于改进的时序卷积神经网络信道估计方法。该方法将仿真获得的信道矩阵以二维图像数据方式输入系统;利用时间相关性进行特征融合,构建集中注意力机制网络,增强系统模型对信道深层特征的提取能力;将AAN嵌入时序卷积神经网络中进行训练;系统输出去噪后的二维图像,即信道估计矩阵。仿真结果表明,所提信道估计方法在性能和复杂度方面优于传统的信道估计方法,并且当测试场景发生改变时依旧具有鲁棒性。

基于FPGA的动态目标检测与防御躲避系统设计

针对传统动态目标检测实时性差、功耗高及精度低等问题,提出了一种基于FPGA芯片的高精度、低功耗动态目标检测与防御躲避系统。该系统采集OV5640摄像头像素信息,经DDR4高速缓存后,依次对图像进行多步预处理,包括灰度化、自适应快速中值滤波、改进型三帧间差分、形态学运算及包围盒检测等,在HDMI液晶屏上实时显示目标检测结果。系统根据计算出的动态目标中心坐标,驱动电机控制摄像头进行精准的对角躲避。硬件测试结果表明,该系统在50 MHz的时钟频率下,视频帧率达到60 FPS,具有较高的实时性和鲁棒性,能够清晰并准确检测出动态目标,且防御躲避设计可行,功耗仅为0.969 W。

基于线上直播“云吸宠”产业的网络舆情现状和潜在用户的实证研究

随着以电子商务为代表的互联网经济如火如荼地发展,线上直播产业随之发展。除了传统的直播带货,目前更有与宠物经济相融合新型直播“云吸宠”产业。对于这一新兴业态,目前必然存在巨大的潜在市场尚未开发。为此本文首先利用Python对于直播“云吸宠”产业网络舆情现状进行词云分析,然后利用问卷调查法将所得数据运用SPSS软件对于潜在用户进行多重响应交叉分析。并根据所得结果给出结论和建议。