摘要：提出一种结合空时分组码(space-time block coding,STBC)与双层预编码的方法。建立了基于STBC的双层预编码多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)系统模型,给出了预编码赋形权矢量的构造方法,利用预编码形成的两个虚拟子信道同时传输两个数据流,同时结合Alamouti STBC构成混合编码,带来分集增益;针对STBC双层预编码系统设计了一种低复杂度的译码方法。理论和仿真结果表明,新系统可以同时带来分集增益和复用增益,有效提高系统信道容量,与通常的MIMO系统相比,误码性能得到明显改善。

摘要：小小区的引入大幅提高了蜂窝网络的覆盖和容量,同时也带来了更复杂的无线环境。提出了一种基于改进的模糊层次分析(fuzzy analytic hierarchy process,FAHP)的小小区性能评估方法;建立了小小区层次结构模型;分析了影响小小区性能的影响因素,并结合模糊数学原理提出相应的指标测量及量化方法;改进了模糊层次分析法的权重计算方法,在此基础上得出各小小区方案性能评估结果。仿真结果表明,提出的方法能在不同的小小区配置方案中选择出最优方案,为小小区的设计与部署提供参考。

摘要：多输入多输出(multiple input and multiple output,MIMO)和智能天线(smart antenna,SA)是第四代移动通信系统的关键技术,其结合的MIMO/SA多天线系统所采用算法的不同,直接影响系统性能,准确评估MIMO/SA多天线系统的算法性能,对于实际应用十分重要。结合波达方向估计算法、空时编译码算法、波束成形算法的算法性能指标,应用模糊层次分析法建立了层次结构模型,确定了各算法性能指标的权重和隶属度,得到了MIMO/SA多天线不同实现方案中不同算法的模糊综合评估方法,进行了仿真验证。仿真结果表明,评价方法能在不同的MIMO/SA多天线实现方案中选择出优化方案,对MIMO/SA多天线系统的方案设计与算法实现有较好的参考价值。

摘要：目的:观察低血糖血糖波动趋势,探究低血糖发生的特点。方法:通过矩阵实验室(Matrix Laboratory,MATLAB)编程设计了与MiniMed解决方案(MiniMed Solutions CGMS Sensor,MSCS)的接口,利用MATLAB分析能力,实现大样本量的CGMS数据整合分析。结果:对829例CGMS数据进行筛选,符合研究条件405例,其中出现低血糖患者204例占50.62%。CGMS血糖监测系统与指测血糖在不同血糖范围均有较高一致性(P<0.01)。低血糖患者整体血糖低于非低血糖患者,低血糖发生时间尤以半夜及午餐前居多。低血糖聚集发生时间平均在1点09分,标准差时间为5小时31分。不同年龄段低血糖患者比较,低血糖发生时间随年龄增长而提前(P<0.01)。结论:MATLAB在大量CGMS监测数据处理具有速度快、设计灵活、使用方便等优点。低血糖的发生具有规律性,我们今后的研究方向是和低血糖发生可能相关的方向调节激素,神经内分泌的调节和脑生物钟的变化。