摘要：第五代移动通信技术(5th-generation mobile communication technology,5G)网络对高速率、低时延、高可靠性的移动通信处理需求不断增加,对终端基带信道估计算法的高性能和低复杂度设计、矩阵处理动态范围提出挑战。针对上述问题,本文提出一种基于相关矩阵托普利兹(Toeplitz)特性的信道估计算法。依据信道的相干带宽特性计算信道相关矩阵并保留必要的较低矩阵阶数;基于相关矩阵的Toeplitz特性设计低复杂度的递归求逆算法,并针对加权矩阵乘法的元素重复性将矩阵乘法化简为矩阵点乘,简化加权矩阵运算;同时引入跟踪信噪比变化的缩放补偿因子对计算过程和结果分别进行缩放和补偿。理论分析和仿真结果显示,本文所提算法可在达到优异的信道估计性能条件下,有效降低运算复杂度,并极大降低算法矩阵处理的动态范围。

摘要：随着智能制造2025目标的临近,企业为了解自身能力水平纷纷加入到智能制造成熟度评估的行列中。然而,由于智能制造成熟度评估标准的复杂性,企业缺乏其对行业水平的了解,导致企业贸然申请,浪费自身时间的同时又占用大量评估资源。鉴于此,设计了一种新的评估流程,采用文本处理算法对整个评估过程进行了重构,通过利用国标文件中智能制造成熟度评估标准,将其作为训练集,采用基于预训练语言模型与文本神经网络(BERT+TextCNN)相结合的智能评估算法代替人工评估。在真实的企业智能制造数据集上的验证表明,当BERT+TextCNN评估模型在卷积核为[2,3,4]、迭代次数为6次、学习率为3e-5时,对智能制造成熟度进行评估,准确率达到85.32%。这表明所设计的评估方法能够较准确地帮助企业完成智能制造成熟度自评估,有助于企业了解自身智能制造能力水平,制定正确的发展方向。