摘要：为了解决下行非正交多址系统中多用户通信的公平性问题,提出了基于公平性改善的双层挤压迭代功率分配方法。研究内容包括:首先,设计基于用户信道增益差的用户信道分裂过程,方便动态调整功率挤压时的挤压程度;其次,从强用户到弱用户进行内层功率挤压迭代,根据信道分裂情况设置挤压因子与附加挤压因子,使信道分裂处的弱用户对强用户挤压程度更强;第三,对内层挤压功率进行外层迭代的再分配与再挤压,可保持总功率不变的情况下,进一步提升功率分配的公平性。仿真结果表明:对比信道分裂下与信道未分裂下的公平性指数,其性能提升了25%;对比仅进行挤压因子与附加挤压因子调整,而未进行内外层迭代次数调整的情况,公平性指数性能提升了53.71%,同时,所提算法比注水算法达到的公平性指数明显改善,在公平性提升方面达到了较好的效果。

摘要：长短期记忆(long-short tern memory,LSTM)神经网络通过引入记忆单元来解决长期依赖、梯度消失和梯度爆炸问题,广泛应用于时间序列分析与预测.将量子计算与LSTM神经网络结合将有助于提高其计算效率并降低模型参数个数,从而显著改善传统LSTM神经网络的性能.本文提出一种可用于图像分类的混合量子LSTM(hybrid quantum LSTM,HQLSTM)网络模型,利用变分量子电路代替经典LSTM网络中的神经细胞,以实现量子网络记忆功能,同时引入Choquet离散积分算子来增强数据之间的聚合程度.HQLSTM网络中的记忆细胞由多个可实现不同功能的变分量子电路(variation quantum circuit,VQC)构成,每个VQC由三部分组成:编码层利用角度编码降低网络模型设计的复杂度;变分层采用量子自然梯度优化算法进行设计,使得梯度下降方向不以特定参数为目标,从而优化参数更新过程,提升网络模型的泛化性和收敛速度;测量层利用泡利Z门进行测量,并将测量结果的期望值输入到下一层实现对量子电路中有用信息的提取.在MNIST,FASHION-MNIST和CIFAR数据集上的图像分类实验结果表明,与经典LSTM、量子LSTM相比,HQLSTM模型获得了较高的图片分类精度和较低的损失值.同时,HQLSTM、量子LSTM网络空间复杂度相较于经典的LSTM网络实现了明显的降低.

摘要：课程思政是将思政育人元素融入专业课程建设及各个教学环节,也是实现知识传授与价值引领相结合的教学目标的重要举措。该文以《光纤通信技术》课程为例,通过课程思政目标设计,思政元素挖掘,教学团队建设和评价方式改革等方面探讨如何在专业课程教学中引入思政元素,实现专业知识教学与立德树人教育相统一,达到全面育人的目的。

摘要：为增大QC-LDPC码围长的同时减少码中包含的短环,提高其纠错性能,提出了一种基于中国剩余定理(CRT)的QC-LDPC码改进联合构造方法。该方法将设计围长为g的长码长的QCLDPC码的问题简化为设计一个围长为g的短分量码的问题,然后通过对其余分量码校验矩阵的列块进行适当置换,使得构造出的QC-LDPC码具有更少的短环和更优的性能,更适于可靠性要求较高的通信系统。仿真结果表明,与已有的CRT联合构造方法设计的QC-LDPC码相比,新方法构造的QC-LDPC码具有更少的短环,在误码率为10-6时获得了1.2 d B的编码增益。

摘要：给出一种高动态GPS弱信号捕获算法。对接收到的卫星信号,以1ms为步进做20次数据翻转位估计,确定出单次积分时间为20ms;以单次积分时间内相干损耗小于1dB为标准,确定单次积分中频率和码相位的搜索步进;在第二级累加之前对多普勒频偏和导航数据进行同时补偿,实现多级相干累加捕获。模拟一组卫星信号,利用软件接收机的设计进行仿真验证,结果显示,该方法在信号功率为-180dBW的情况下,捕获所需的累加次数是相干-非相干方法的36.4%,且动态适应能力强。