摘要：为了在多用户多信道通信场景中应用动态频谱接入(Dynamic Spectrum Access,DSA)技术提高通信效率,保证用户公平,本文基于多智能体近端策略优化(Multi-Agent Proximal Policy Optimization,MAPPO)提出了MAPPO-DSA算法.该算法首先针对单信道接入在多个信道同时空闲时存在的频谱浪费问题,使用多信道接入作为解决方案.同时,多信道接入导致状态空间与动作空间指数增长,计算成本高,学习难度大.为此本文引入MAPPO深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)算法,在复杂环境中高效学习和优化接入策略.通过设计优化MAPPO中观测及奖励等强化学习要素和共享网络参数来保证用户公平.最后,在不同场景下的实验结果表明,所提出的MAPPO-DSA能够学习到近似最优的接入策略,部分场景中的网络吞吐量逼近理论上限,显著优于现有算法,且有效保证用户公平.

摘要：分层调制是一种根据发送信号的相对重要性对数据流进行不等保护的关键技术。针对双向中继信道下基于分层调制技术的PNC系统进行研究。当系统采用均匀的输入分布时会产生成形损耗,由于传统的分布匹配器的非线性成形编译码过程不适用于PNC系统,因此提出一种线性概率成形码本方案,以确保其成形编译码过程是线性的,进一步推导了成形系统可达速率表达式。仿真结果表明,所提出的线性成形方案在中低SNR具有0.3 dB的成形增益。

摘要：提出了一种空间调制下基于极化码的Gallager映射系统(Polar-coded Gallager-mapping-shaped Spatial Modulation,PGALSM)。系统在空间调制下利用Gallager映射方式将信号输入分布由均匀分布改成类高斯分布,使发送信号逼近最佳输入分布,获得成形增益,并利用信道降解思想分析天线激活组合和发送星座点每个比特流的可达速率。仿真结果表明,在多天线瑞利衰落信道上,中低信噪比下,PGALSM系统的可达速率优于传统的映射方案;当误比特率(Bit Error Ratio,BER)水平为10^(-4)时,PGALSM方案的性能比传统多用户方案提高0.7 dB。

摘要：针对现有算法大都基于高斯逆伽马先验模型的稀疏贝叶斯学习(GIG-SBL),忽略了稀疏解所对应的支撑集向量稀疏性的问题,提出一种基于伯努利高斯逆伽马先验模型的稀疏贝叶斯学习(BGIG-SBL)架构,通过引入一个伯努利先验的二元向量,设计了单测量向量(SMV)的BGIG-SBL-SMV算法,结合支撑集向量的稀疏性提高重构性能。进一步将该算法扩展到多测量向量(MMV)方案,通过共享相同控制稀疏解的超参数,利用MMV的联合稀疏性提出BGIG-SBL-MMV算法。实验结果表明,所提BGIG-SBL-SMV算法相较于传统GIG-SBL-SMV算法,在mMTC用户检测场景可实现2 dB的性能增益;同时,所提BGIG-SBL-MMV算法相对于单测量向量BGIG-SBL-SMV算法,用户检测率和数据检错率的性能增益可达到4 dB,证明了所提算法的优越性。

摘要：目的构建Cbfβ基因干扰载体,获得Cbfβ人工miRNA干扰载体和稳定细胞株系,检测其对间充质干细胞C3H10T1/2细胞成骨分化的影响。方法设计特异性干扰小鼠Cbfβ基因的人工miRNA序列,构建Cbfβ干扰载体Blockit miRNA-cbfβ-miRNA1/miRNA2,将其转入C3H10T1/2细胞获得稳定细胞株;用BMP-2诱导3 d后采用荧光定量PCR(qRTPCR)和Western印迹检测Cbfβ、Runx2和成骨标志基因ALP表达水平。结果成功构建成骨转录因子Cbfβ的干扰载体并获得了稳定细胞株系,成骨标志基因ALP和Cbfβ的mRNA和蛋白表达水平明显下降(P0.05)。结论 miRNA-cbfβ-miRNA1/miRNA2载体可以抑制成骨转录因子Cbfβ的功能,进而降低成骨标志基因ALP蛋白和mRNA的表达,并获得可以影响成骨过程的稳定细胞株系。