一种基于非正交信道的分布式中继选择及功率分配方法

针对非正交两跳多中继协作通信系统中的分布式中继选择问题,提出了一种基于非正 交信道的中继选择准则,简化了系统的设计。分析了其误码率性能,给出了其解析表达式 和以总功率为约束条件下的最优功率分配方案。仿真结果表明,最佳中继选择准则明显优于 传统的中继选择准则,且在最优功率分配方案下,可以获得明显的分集增益,系统的误码率 显著下降。     

应用于航空Ad Hoc网络的高负载优先级均衡MAC协议

针对航空Ad Hoc网络在高负载下的低时延信道接入问题,提出一种优先级与公平性协作的多信道MAC协议(PBLL/HL)。在多信道检测统计基础上加以改进,结合优先级机制,在高负载网络中适时截流低优先级业务,优化网络流量,保证高优先级业务低时延发送;设计公平性优先级阈值与冲突退避窗口算法(PCA),减小低优先级业务接入时延。仿真结果表明,PBLL/HL能够在高负载网络有效控制信道接入,维持良好的网络流量,降低网络平均接入时延（低优先级业务时延过载时降低10%以上）,稳定高负载网络吞吐量（最大吞吐量88.1%,过载时吞吐量下滑平缓）,解决了航空数据链高业务量带来的高时延和网络拥塞。     

大频偏卫星扩频信号的基带处理算法的FPGA实现

多普勒频偏一直是卫星通信中不可忽视的消极因素。针对多路混叠的卫星扩频信号下变频以后所产生的大多普勒频偏,在匹配滤波结构中采取改进的部分相关算法,在基于并行导频的信道估计中根据信道状况改变估计长度,实现了大频偏下卫星扩频信号的基带处理。     

数字中频接收机的设计与实现

数字中频接收机(DIFR)是对中频信号直接采样，其信道化功能由数字正交下变频器和数字滤波器来实现。因此，DIFR适用于接收和处理多载波、多模式信号，可解决很多种信号之间的互通互连问题。本文基于DIFR对动态范围、带宽、自动增益控制和高速信号采集等技术需求，优化设计了一种大动态宽带DIFR，给出了该系统的实现方案、各部分的参数分配及系统设计指标；给出了一种新型的数字自动增益控制(DAGC)实现电路，并提出了其控制算法。     

面向物流工程的射频识别虚拟仿真实验的教学探索研究

随着电子通信的发展和物联网的推广,射频识别（RFID）技术在物流行业有着重要的用途。RFID利用射频信号的空间耦合传输,通过非接触的方式识别目标、读取数据,可以用于物流管理、仓储分拣、安全监测、信息传递等场景。读写器是RFID系统中的关键装置,负责对电子标签进行读取或写入信息。在面向物流工程专业的RFID课程教学中,由于阅读器系统架构复杂、理论性强,使得学生对RFID读写器机制的理解存在困难。在RFID教学中引入射频EDA仿真软件,通过虚拟仿真实验直观展示RFID读写器的工作机理,加强学生的实践和创新能力。文章探索了结合物流行业开展RFID教学活动,通过引入基于虚拟仿真的实践教学环节,提升教学质量,为物流工程专业培养复合型高素质人才。     

IDC中国关于RFID在世界范围内的应用状况

2006年3月7日,IDC中国在北京召开了一次研究成果说明会,重点介绍了IDC中国关于RFID（无线射频识别标签技术）在世界范围内的应用状况,以及在中国的标准制定、产品研发与制造以及实用推广的研究成果,并与到会的相关产业协会、用户和厂商代表进行了交流与探讨。本刊特别刊出本次说明会发言和讨论的重点内容,以飧读者。[编者按]     

RFID标准之争:国家利益应高于一切

6月9日,《中国射频识别（RFID）技术政策白皮书》出台。曾经一度引起轩然大波的RFID国标之争再起波澜。白皮书虽然只是宏观战略、规划,没涉及标准制定的具体细节,但是标准制定的原则或说是方向却表达得明白无误,那就是提倡自主知识产权、坚持自主创新。     

行业

安徽省营运车辆将有“电子标签”;《建设事业集成电路（IC）卡应用技术》国家行业标准释义编写完成;讯宝科技成为广东省RFID公共技术支持中心技术支持单位;长春推出公交IC卡腕表;沈阳酝酿利用无线射频技术对出租车进行电子防伪     

RFID技术在军事物流领域的应用

RFID（即射频识别）技术是从20世纪80年代走向成熟的一项自动识别技术。经过十几年的发展,RFID技术已在各行各业得到了广泛的应用,能对人员和物品的流动实行快捷准确的管理。目前,RFID技术已逐渐成为提高军事物流供应链管理水平,降低保障成本,增强部队战斗力不可缺少的技术工具和手段。RFID技术在我军物流领域的应用,必将给军事物流保障带来革命性的变革。     

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。