摘要：针对目前提出的大部分双向中继信道中干扰对齐算法得到的结果通常不是系统全局最优解的问题,通过用户协作和中继协作设计预编码矩阵实现干扰对齐算法,优化整个系统的总速率性能.此外,分别通过用户和中继协作功率控制将干扰当作噪声处理,实现双向中继信道中的干扰管理.仿真结果表明:用户协作和中继协作干扰管理算法的系统整体性能都较好,当中继节点发送功率较大时,用户协作模式系统的总速率性能优于中继协作模式的.

摘要：该文针对人脸图像受到非刚性变化的影响,如旋转、姿态以及表情变化等,提出一种基于稠密尺度不变特征转换(SIFT)特征对齐(Dense SIFT Feature Alignment,DSFA)的稀疏表达人脸识别算法。整个算法包含两个步骤:首先利用DSFA方法对齐训练和测试样本;然后设计一种改进的稀疏表达模型进行人脸识别。为加快DSFA步骤的执行速度,还设计了一种由粗到精的层次化对齐机制。实验结果表明:在ORL,AR和LFW 3个典型数据集上,该文方法都获得了最高的识别精度。该文方法比传统稀疏表达方法在识别精度上平均提高了4.3%,同时提高了大约6倍的识别效率。

摘要：包含运动节点的无线传感网应用得到了越来越多的关注。节点的运动对于无线传感器网络MAC(Medium Access Control)协议设计提出了很多挑战。文中研究当前节点运动处理的方法。首先介绍了节点运动的特征及其对于网络的影响。其次,指出了移动自适应的无线传感器网络MAC协议的发展脉络,对于典型协议进行比较,并指出各自的优缺点。最后,展望了这类协议的发展趋势和方向。

摘要：异构通信网络中存在大量射频信号,文中设计了一套射频能量收集系统,该系统由中心频率为2. 45 GHz的四阵列层叠耦合贴片微带天线模块、电压倍增器模块、阻抗匹配电路等组成,通过天线参数的选择,电压整流放大,利用可编程最大功率点跟踪技术实现阻抗匹配提高输出功率,验证了无线能量收集并给后级传感器节点供电的可行性。

摘要：提出一种在2个时隙内对MIMO-AF协作两跳中继信道进行估计的方法。重点研究在信源发送功率和中继发送功率受限的约束条件下,运用MMSE准则构建信源至中继节点信道估计的优化问题,采用矩阵分解的方法将信号分解成酉分量和对角分量,简化代价函数。最后用二分法求出最佳的导频信号和中继放大系数。仿真结果表明,本方法能够得到确定的、精度较高的信道估计值,并分析了信道相关性、天线数目对信道估计的影响。

摘要：5G宽带无线系统需要满足极高频谱效率性能需求,全维多输入多输出(Fulldimension Multiple Input Multiple Output,FD-MIMO)传输技术已成为该系统的潜在的物理层技术之一.3GPP 25.996技术规范涉及了二维(Two-Dimensional,2D)双极化空间信道模型(Spatial Channel Model,SCM),它主要考虑了MIMO系统水平维度的方位角度功率谱,未考虑垂直维度的仰角功率谱.基于几何统计的2DSCM模型和极化MIMO信道模型,研究了基站端采用均匀面阵的三维空间信道模型(Three-Dimensional SCM,3DSCM),该信道模型将便于评估FD-MIMO设计的性能.基于计算机模拟,在含有直达径和反射分量的传播环境下,对比了线阵和面阵配置,研究了角度扩展和交叉极化鉴别率对互信息的影响.最后,研究了基站下倾角对小区覆盖的影响.

摘要：为了更有效地对放大转发双向中继信道进行估计,对级联卷积信道的稀疏特性进行了分析,并基于其稀疏性,采用压缩感知技术,通过合理地设计导频将合成级联卷积信道分解成2个独立的级联卷积信道分别进行信道估计。研究分析和仿真结果表明,级联卷积信道具有稀疏性且其稀疏度在一定范围内变化。所提的方案只需在端节点对级联卷积信道进行估计就可以完成双向信息的交换,提高了频谱效率,降低了信道估计误差,并且无需信道稀疏度的先验信息。

摘要：设计的大功率双向DC-DC电源变换器采用TPS54340和TPS40210作为BUCK和BOOST模块电路的主芯片,利用STM32F429单片机进行充电和放电模式的切换控制,实现电池的充放电功能。其工作模式可由按键设定,亦可根据预先设定的电流和电压值进行自动转换。该系统分为BUCK恒流充电模块、BOOST稳压放电模块、电流电压检测模块、信号处理等。该装置具有电池恒流充电和恒压放电功能,且具有过流及过压保护,其电流值大小可以任意设置,具有安全、节能、转换效率高、人机界面友好等特点。

摘要：正弦波是各种波形的基础,信号波形合成电路是将不同频率和不同幅度的正弦波进行合成,以产生方波或正弦波等特定的波形。介绍了用正弦波产生方波及三角波的通用方法。通过测试表明,该文中提出的方法及电路简单、可行,所产生的合成信号抗干扰能力强、其频率和幅度精确。

摘要：稀疏表示、不相关观测和重构是影响压缩感知性能的三大要素,本文设计的自适应观测矩阵以高斯随机观测阵为初始矩阵,利用信号稀疏域系数的部分先验信息进行自适应变换,形成新的观测阵,当压缩感知矩阵对信号的稀疏系数进行投影时,可使得稀疏系数中的小系数更接近于零;同时,通过减少观测阵行向量的方式来减少观测值,从而应用自适应观测阵后的数据传输量与用高斯随机矩阵的数据传输量相差不大。自适应观测矩阵对压缩感知的性能改进体现在重构精度上,用迭代硬阈值算法作为重构算法,我们从理论和实验仿真两方面验证了自适应观测阵的性能要优于高斯随机矩阵。