高清国产一级A片在线,av无码激情在线观看,无码人妻精品一区二区三区9厂

5G系統(tǒng)終端物理層控制的設(shè)計與實現(xiàn)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

隨著5G系統(tǒng)終端物理層處理任務(wù)的增加，物理層與高層和底層的交互也大量增加，在原語觸發(fā)任務(wù)的機(jī)制下，交互原語混亂導(dǎo)致任務(wù)沖突的情況也愈發(fā)嚴(yán)重。為了提高交互效率，增強(qiáng)系統(tǒng)的魯棒性，按照終端開機(jī)流程將物理層分為了空態(tài)、小區(qū)選擇態(tài)、空閑態(tài)、隨機(jī)接入態(tài)和連接態(tài)，并設(shè)計各狀態(tài)下物理層任務(wù)，通過物理層控制實現(xiàn)對狀態(tài)及任務(wù)的調(diào)度，完成與高層和底層的交互，實現(xiàn)終端與基站的正常通信。在5G的TDD制式、80 MHz帶寬、子載波間隔為30 kHz等參數(shù)配置下，終端物理層可以完成正確的解調(diào)或譯碼，同時能夠判斷出異常情況并且拒絕處理。

發(fā)表于：4/20/2019 3:57:00 PM

一種新型EBG低剖面的微帶基站天線設(shè)計[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

設(shè)計了一種工作在LTE及5G頻段的新型微帶基站天線，該天線通過在反射背板上加載新型EBG的方法，既滿足天線的工作帶寬及輻射增益，還達(dá)到了降低天線剖面高度的作用，將天線的高度從40 mm降低至22 mm。該基站天線的工作頻帶為1.65～3 GHz，阻抗帶寬達(dá)到了1.351 GHz，阻抗帶寬達(dá)到58%，在2.1 GHz頻率上天線的方向性系數(shù)為8.13 dBi。研究證明，貼片在反射背板上加載EBG結(jié)構(gòu)可以有效降低天線高度。

發(fā)表于：4/20/2019 3:41:00 PM

雙信道模型下的自動增益控制策略設(shè)計[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對通信環(huán)境復(fù)雜、dPMR數(shù)字對講機(jī)基帶接收信號峰均比過大的問題，提出了一種可同時對經(jīng)過高斯信道和瑞利信道處理的信號進(jìn)行自動增益控制的策略。該控制策略采用反饋型的數(shù)字自動增益控制(DAGC)結(jié)構(gòu)，基于滑動平均檢測算法和LSLDAGC增益控制算法進(jìn)行優(yōu)化，通過信號判決模塊和有限增益調(diào)整機(jī)制提高處理衰落信號時的系統(tǒng)穩(wěn)定性，降低了信號誤判率。經(jīng)仿真結(jié)果分析，驗證了AGC系統(tǒng)可對平穩(wěn)和衰落信號進(jìn)行增益控制，具有96 dBm的大動態(tài)范圍、小于6.25 ms的收斂時間和-105 dBm的靈敏度，同時，在信號功率波動時具有良好的穩(wěn)定性和跟蹤性。

發(fā)表于：4/19/2019 3:31:00 PM

基于CSDM-MIMO系統(tǒng)的虛擬信道估計與權(quán)值優(yōu)化[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

新型的多址接入技術(shù)在5G移動通信系統(tǒng)中有著非常重要的作用。提出一種新的非正交的復(fù)空間分割多址（CSDM）技術(shù)，并將其與傳統(tǒng)MIMO系統(tǒng)結(jié)合形成CSDM-MIMO系統(tǒng)。CSDM-MIMO系統(tǒng)能在同一時間同一頻率一根天線發(fā)送多路用戶數(shù)據(jù)，提高了數(shù)據(jù)傳輸率和系統(tǒng)容量。分別用最小二乘（LS）算法和最小均方誤差（MMSE）算法對系統(tǒng)特殊的虛擬信道進(jìn)行估計，同時利用接收端反饋的誤碼率（BER）和人工魚群算法（AFSA）對系統(tǒng)的最優(yōu)權(quán)值進(jìn)行搜索。

發(fā)表于：4/19/2019 3:02:00 PM

3×3 X信道外加時隙干擾對齊研究與設(shè)計[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

對于3×3 X信道，其理論自由度9/5只能以漸近干擾對齊的方式來實現(xiàn)，這需要無窮資源來逼近，實際中不可能實現(xiàn)。在單天線節(jié)點場景中，可以通過時域進(jìn)行干擾對齊的方案設(shè)計。為最小化傳輸時延，考慮以增加一個額外時隙的代價來實現(xiàn)消息的收發(fā)處理。通過合理調(diào)度消息的發(fā)送時隙，以及匹配選擇發(fā)射機(jī)與接收機(jī)之間的傳播延遲，實現(xiàn)了3×3 X信道的消息傳輸。通過循環(huán)多項式的表示方法，給出了具體的發(fā)送與接收方案，其自由度達(dá)到了3/2。并就成功傳輸消息總數(shù)進(jìn)行對比，結(jié)果傳輸效率優(yōu)于時分多址方案，進(jìn)一步推導(dǎo)了該方案在歐幾里得空間中的可行性條件，表明了各個節(jié)點排布的范圍要求。

發(fā)表于：4/18/2019 2:16:00 PM

基于小波變換和模極大值法的癲癇發(fā)作檢測與分析[測試測量][工業(yè)自動化]

癲癇是大腦神經(jīng)元突發(fā)性異常放電導(dǎo)致大腦功能障礙的一種慢性疾病。癲癇發(fā)作的檢測可以利用對腦電信號中的癲癇特征波——棘波的檢測和分析來實現(xiàn)。提出了基于小波變換和模極大值法的棘波檢測方法，對癲癇腦電信號在一定尺度內(nèi)進(jìn)行連續(xù)小波變換，應(yīng)用模極大值算法及細(xì)化算法對腦電信號奇異點進(jìn)行檢測，得到奇異點的模極大值作為提取的棘波嫌疑點，再通過功率譜密度分析和空間曲面擬合篩選得到最終的棘波特征波，判斷癲癇是否發(fā)作。實驗驗證，該算法檢測效果較好，診斷準(zhǔn)確率可達(dá)92.5%以上，為癲癇發(fā)作的檢測提供了一種有參考價值的方法。

發(fā)表于：4/18/2019 1:40:00 PM

基于FameView的打撈浮筒監(jiān)測系統(tǒng)的設(shè)計[測試測量][工業(yè)自動化]

設(shè)計了一種基于FameView的打撈浮筒監(jiān)測系統(tǒng)，由傳感器、PLC和上位機(jī)構(gòu)成。其中傳感器及PLC用于數(shù)據(jù)采集；上位機(jī)是FameView組態(tài)軟件開發(fā)的監(jiān)測系統(tǒng)，用于遠(yuǎn)程監(jiān)測數(shù)據(jù)。系統(tǒng)可在上位機(jī)的監(jiān)測交互界面上實時監(jiān)測浮筒姿態(tài)、壓力和浮力等參數(shù)并動態(tài)顯示，具有報警顯示、歷史數(shù)據(jù)記錄、Web發(fā)布和移動終端等功能。此外，系統(tǒng)利用多物理場仿真及分段化曲為直的算法計算浮筒的浮力，降低了誤差。系統(tǒng)操作方便、數(shù)據(jù)可靠、性能穩(wěn)定，在運行中具有良好的交互性、可靠性和穩(wěn)定性，可以大幅度降低操作人員勞動強(qiáng)度和難度，提高工作效率，具有較好的實際應(yīng)用價值。

發(fā)表于：4/17/2019 4:17:00 PM

一種基于電動自行車電池包的均衡策略[電源技術(shù)][工業(yè)自動化]

針對電池不均衡及現(xiàn)有電池均衡系統(tǒng)過于復(fù)雜等問題，提出了一種新型的均衡策略。該均衡策略將主動和被動均衡技術(shù)相結(jié)合，但又不同于現(xiàn)有的結(jié)合方式。該均衡策略在電池充電情況下用被動均衡方式給電池單體均衡，在電池靜置或放電情況下用主動均衡方式給電池組均衡，不僅均衡電路更簡單，節(jié)約成本，而且均衡效果顯著。實驗基于電動自行車的電池包，將電池包分為兩組，一組大電流放電模擬電池組不均衡，另一組正常使用。根據(jù)上述策略進(jìn)行實驗，實驗結(jié)果表明了該均衡策略的可行性，且主被動均衡后的電池電壓基本恢復(fù)，可正常使用。

發(fā)表于：4/17/2019 2:59:00 PM

基于CPCI總線和LVDS的高速數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)的設(shè)計[可編程邏輯][工業(yè)自動化]

為了實時準(zhǔn)確地接收處理大容量的高速數(shù)據(jù)，在深入研究CPCI總線的基礎(chǔ)上，提出了一種基于CPCI總線和LVDS的高速數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)的實現(xiàn)方法。以PCI9054為橋接器件，F(xiàn)PGA為微控制器，設(shè)計了將PCI Target單周期模式讀寫指令和DMA突發(fā)模式傳輸數(shù)據(jù)相結(jié)合的傳輸模式，在保證數(shù)據(jù)可靠傳輸?shù)耐瑫r，提高了數(shù)據(jù)的傳輸速度。經(jīng)實踐測試，該設(shè)計工作穩(wěn)定，傳輸準(zhǔn)確，成功地完成了預(yù)期傳輸任務(wù)。

發(fā)表于：4/16/2019 11:40:00 AM

基于XGBoost的硬件木馬檢測方法[模擬設(shè)計][信息安全]

在環(huán)形振蕩器網(wǎng)絡(luò)分析的基礎(chǔ)上，提出一種基于XGBoost的硬件木馬檢測方法，并利用交叉驗證方法進(jìn)行模型優(yōu)化。該方法能夠利用訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集構(gòu)建XGBoost分類模型，采用監(jiān)督學(xué)習(xí)模式對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，從而實現(xiàn)將原始電路與木馬電路分離的目的。以RS232-T100、RS232-T800為木馬電路，進(jìn)行FPGA實驗，實驗結(jié)果表明：對RO在0.1 ms積分時間下的木馬數(shù)據(jù)，檢測率達(dá)到100%、99.20%，驗證了本方法的有效性。此外，在與傳統(tǒng)方法和其他機(jī)器學(xué)習(xí)方法比較時，基于XGBoost的檢測方法表現(xiàn)出了更高的檢測率，能對多維度向量的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)作特征重要性分析，而非降維，能最大限度地保留木馬檢測所需的關(guān)鍵特征。

發(fā)表于：4/16/2019 11:28:00 AM