Ad hoc网络中基于多波束天线的集中式低时延调度算法

UxDMA算法是一种高效的集中式算法，是用于时分多址、频分多址和码分多址信道分配的统一算法。在UxDMA的基础上，利用多波束天线的多波束形成能力，针对低时延定向ad hoc网络提出了一种集中式调度算法——CLSM(Centralized Low-delay Scheduling Algorithm Based on Multi-beam Antennas)。CLSM通过不同时延等级限制的报文来比较着色后发送链路的优先级，优先选择高优先级链路传输。通过仿真验证了CLSM的性能：与UxDMA相比，该算法在多时延限制的发送端调度中表现出了更好的吞吐量和时延性能。     

双选信道下一种基于混沌交织的FBMC系统

高速移动环境下，无线信道具有时频双选性衰落的特性，使得滤波器组多载波(Filter Bank Multi-carrier，FBMC)系统产生长突发差错。将一种基于Baker映射的混沌交织算法应用在滤波器组多载波系统中，根据混沌密钥对发送数据进行分块和重新排列，按照Baker映射规则完成数据交织。此方法可以将长突发差错变为单突发差错，结合卷积编码能有效地纠正双选信道产生的长突发差错。仿真结果表明，在双选择信道中，基于混沌交织的滤波器组多载波系统误比特率性能优于传统基于块交织的滤波器组多载波系统。     

利用信道状态信息的室内定位技术

多径效应导致基于信号接收强度（RSSI）的室内定位方法精度不高，采用更细粒度的物理层信道状态信息（CSI）可以区分不同路径，提高定位精度。在已有基于CSI室内定位方法的基础上，通过改进对数距离路径损耗模型，得到CSI与传输距离的关系，并结合目标位置所测得的CSI值回归出目标与发射端的距离，最后通过三边定位法预测出目标的位置坐标。实验表明，相比基于RSSI的定位方法以及已有的基于CSI的定位方法，所提方法2 m以内的误差概率提高了将近40%和20%，有效提高了定位精度。     

一种深度残差网络构建的5G无线智能传播模型

为建立更为准确的全覆盖、全应用、全频谱的5G无线信道模型，提出通过认知无线电与深度神经网络相结合的方法研究无线电波传播特性。根据传统无线传播模型并考虑到不同传播环境，根据信道大尺度衰落特性（包括路径损耗、阴影衰落和小尺度衰落特性）的统计结果，通过BP算法提取特征，并应用FeatureTools进行深度特征综合建立特征方程，计算特征变量与传播损耗的相关系数，进行相关系数的置信区间及变量独立性检验，最终筛选出22个特征并排序。基于深度残差网络建立传播路径损耗的回归模型，结合批正则化过拟合测算平均接收功率，为建立更精确的无线信道模型提供了量化依据，并最终在测试数据集上取得均方根误差8.36（本地）和10.03（云端）的成绩，对工程实践具有较强的参考价值。     

一种带辅助译码比特的Polar码译码方法

在传统的Polar码译码的基础上，引入辅助译码比特，构造了一个辅助的Polar码字以提高译码性能。辅助比特由信道选择辅助窗口内的信息位决定。接收端如译码失败，将进行二次译码尝试。译码方案分两阶段进行：基于相同结构的扩展生成矩阵，将辅助译码比特译出；结合译出的辅助比特，对原码字进行译码，提高译码成功率。仿真结果显示，使用所提方法进行译码，其译码性能明显优于普通串行抵消译码方法；与两种传统的自动重传请求方案相比，能分别获得1 dB和1.9 dB的性能增益。     

大规模MIMO系统中基于CNN的延迟CSI反馈改进算法

在大规模多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output，MIMO）系统中，基站根据用户反馈的信道状态信息进行自适应编码调制以提高频谱效率，因此需要将用户侧估计到的信道状态信息反馈到基站。由于反馈过程存在的延迟会降低系统性能，因此在考虑延迟的情况下，对基于深度学习的信道状态信息自编码器CsiNet进行改进，使用下行信道的延迟状态信息作为信道状态信息自编码器的期望输出信号来对自编码器进行训练，减少了反馈延迟误差的影响。仿真结果表明，在延迟为1时隙时，所提方案的归一化均方误差(Normalized Mean Square Error,NMSE)仅为自回归-主成分分析方案、基于压缩感知的方案和基于卷积神经网络的CsiNet方案的1/8~1/7，并且随着时隙增加，NMSE性能提升越明显。     

基于模态应变能密度理论的网架结构损伤识别方法

为了研究网架结构的损伤检测方法,根据应变能密度理论,提出采用单元模态应变能密度差值作为网架结构损伤识别指标的方法,以损伤单元模态应变能密度差值的大小初步确定单元的损伤程度。分析了5种具有代表性的损伤工况,并在数值计算结果中引入了白噪声。结果显示,在一阶模态下,针对单损伤、多损伤和轻微损伤、严重损伤等不同损伤工况,损伤杆件的模态应变能密度差值均为高值。因此,该方法可以有效识别出网架结构的损伤位置,根据损伤单元的模态应变能密度差值大小初步确定单元的损伤程度,且在一定的噪声水平下具有较强的鲁棒性,对网架结构损伤识别具有参考价值。     

轴流风机仿生耦合叶片降噪机理研究

按照鸮类翅膀翼型对轴流风机叶片进行仿生鸮翼和仿生耦合设计,将叶片边缘修改为锯齿形结构,仿生耦合风机在额定功耗下性能有所提升,各频率的噪声幅值都得到了一定程度的降低,气流经过叶片表面时更加稳定,对叶片的冲击减小,气流涡旋强度下降,叶尾处的噪声得到进一步控制。尾缘锯齿状设计也有效改善了气流与叶片分离时的状态,最终使风机的整体噪声水平得到了进一步控制。     

基于比例速率保证的信道误差OFDMA中继系统资源分配

针对存在有信道估计误差的正交频分多址（OFDMA)中继系统,在考虑用户传输中断概率的同时,提出了满足不同用户最小服务质量（QoS）需求和比例公平性约束条件下的中继选择、子载波分配和功率分配的联合优化问题,建立了以最大化系统总容量为目标的优化模型。在此基础上以速率最大化为目标进行最佳中继选择,并通过动态子载波分配来满足用户的最小QoS需求和比例公平性,最后采用拉格朗日乘子法来得到最优功率分配方案。仿真结果表明,此算法在降低用户中断概率的同时,提高了系统吞吐量并保证了用户速率的比例公平性。