摘要：奶牛等大型动物的疾病和发情状况目前主要依赖饲养员目测判断,大规模集约化养殖仍采用人工观测方法,这不仅带来繁重的人力负担,也容易误判。为了能自动准确地识别奶牛是否发情或生病,该文提出在奶牛颈部安装无线传感器节点,通过各种传感器获取奶牛的体温、呼吸频率和运动加速度等参数,采用K-均值聚类算法对提取的各种参数进行行为特征多级分类识别,以此建立的动物行为监测系统能准确区分奶牛静止、慢走、爬跨等行为特征,从而可以长时间监测奶牛的健康状态。而且,这种监测系统易于推广到对其他动物的监测,对促进养殖业和畜牧业的发展也具有指导意义。

摘要：传统的基于迫零(ZF)和最小均方误差(MMSE)算法的分层空时码(BLAST)接收机由于其较大的复杂度不适合在移动终端使用。该文的发射方案将传输预编码BLAST与特征波束成形相结合,利用信道协方差矩阵特征值分解得到的特征波束来承载空时分层码,并在目标BER约束下自适应调整速率。在下行链路发送端使用可变速率预编码BLAST与特征波束形成组合方案,大大简化了移动终端的接收机算法。