第一性原理研究Be-S共掺杂AlN纳米片的电子结构和光学性质

基于密度泛函理论体系下广义梯度近似(GGA),利用第一性原理方法计算了Be替代Al、S替代N和Be-S共掺杂对氮化铝纳米片的电子结构和光学性质的影响.计算结果表明,掺杂改变了氮化铝纳米片的带隙,但仍显示半导体特性.Be掺杂类型对氮化铝纳米片的晶体结构影响不大,而S掺杂和Be-S共掺杂都使得氮化铝纳米片有不同程度的弯曲.同时Be-S共掺杂中S原子起到激活受主杂质Be原子的作用,使得受主能级向低能方向移动.共掺杂比单掺杂具有更高的受主原子浓度,并减小局域化程度.光学性质也发生较大改变:S原子掺杂氮化铝纳米片的介电函数虚部出现第二介电峰,Be掺杂和Be-S共掺杂使得损失谱的能量区间有所展宽,峰值降低并向高能区移动.

基于并行CNN的RIS辅助D2D保密通信系统资源分配算法

为满足智能信号处理和物理层安全需求,针对频谱资源紧缺问题,提出了一种智能超表面辅助设备到设备(D2D)通信的资源分配算法。D2D用户通过复用蜂窝用户频谱资源实现通信,考虑D2D传输速率、基站发射功率和RIS发射相移约束,构建了用户保密速率最大化问题。为了解决该非线性规划问题,提出了一种并行卷积神经网络算法,以得到最佳资源分配方案。仿真结果表明,所提算法能够有效提高系统保密速率,且明显优于其他基准算法。

基于时延线阵列的毫米波NOMA系统混合预编码设计和功率分配

针对传统毫米波非正交多址接入(NOMA)系统中高精度移相器复杂度高、功耗大的问题,将可进行连续相位调制的低复杂度、低功耗的时延线阵列引入毫米波NOMA系统,研究了该系统能效和谱效。首先,提出一种改进K-means算法对用户进行分组,每组用户采用NOMA技术传输信息;然后,设计了一种基于开关控制时延线阵列的低复杂度混合模拟数字预编码;最后,构建了一个在用户服务质量和系统总功率约束下优化发送功率的能效最大化问题,并提出一种基于Dinkelbach算法和交替优化的两层迭代算法。仿真结果表明,与传统基于移相器的结构相比,所提方案的系统能效和谱效分别提高了32.3%和10.7%。

基于MeanShift的短波跳频信号快速盲检测

在复杂的短波信道环境下,为了降低各种干扰信号和噪声对跳频信号的影响,实现低信噪比下跳频信号盲检测,结合时频分析技术,提出一种基于MeanShift算法的连通域标记跳频信号快速盲检测算法。首先,对信道环境灰度时频图进行二次灰度形态学滤波得到二值化时频图。其次,通过连通域标记算法,计算信号最大持续时长。再次,利用MeanShift算法对信号最大持续时长进行聚类分析。最后,结合自适应双门限对聚类结果进行二次判决。仿真结果表明,在无任何先验信息的情况下,所提算法能够在低信噪比下快速分离各种干扰信号与尖锐噪声,实现跳频信号快速盲检测,检测概率较高,在短波信道环境下抗干扰能力较强,计算复杂度较低,具有较高的工程实用价值。

基于Swin-Transformer的短波协议信号识别

针对短波复杂信道环境下信号所属协议识别困难的问题,提出一种基于Swin-Transformer神经网络模型的短波协议信号识别算法。首先使用时频分析方法得到信号的灰度时频图作为神经网络的输入;其次设计一种基于Swin-Transformer的神经网络模型,对信号时频图进行特征提取;最后将特征与协议建立映射关系,从而实现信号协议的识别。仿真实验结果表明,在信噪比大于−4 dB的高斯信道下,所提算法的识别准确率接近100%,高于现有算法。此外,在强干扰以及多径时延衰落的信道条件下,所提算法仍具有较高的短波协议信号识别率。

基于运动预测的改进激光里程计

针对室外大范围建图场景中激光里程计输出的运动轨迹漂移问题,在仅使用激光雷达构建里程计条件下,基于正态分布变换提出一种连续运动预测算法来提高点云匹配初始值估计精度,然后在点云匹配时使用帧与局部地图匹配代替帧间匹配,有效抑制了运动轨迹的漂移。仿真中采用Kitti数据集的2个不同场景进行验证,结果表明:所提的激光里程计改进算法,分别使运动轨迹的全局平均误差降低了27.93%、36.66%,其中三维运动轨迹竖直方向(Z轴)上的偏移最大值分别降低了70.29%、82.52%。所提的改进激光里程计有效抑制了运动轨迹漂移。