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基于內(nèi)波束干擾消除的大規(guī)模MIMO低復(fù)雜度波束成形[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

在大規(guī)模MIMO系統(tǒng)下行鏈路中，MMSE和SVD波束成形算法的和速率性能要優(yōu)于ZFBF和MRT波束成形，其代價在于MMSE和SVD的計算復(fù)雜度遠(yuǎn)大于ZFBF和MRT。同時ZFBF的計算復(fù)雜度又遠(yuǎn)大于MRT，然而利用ZFBF發(fā)送用戶信號時能完全消除用戶間內(nèi)波束干擾，其和速率明顯優(yōu)于MRT算法，接近于MMSE和SVD算法。提出一種基于部分內(nèi)波束干擾消除的大規(guī)模MIMO低復(fù)雜度波束成形算法。仿真表明，同ZFBF、MMSE、SVD算法對比，所提出的算法在和速率損失較小的情況下，能顯著地降低計算復(fù)雜度，可以實現(xiàn)ZFBF的90%的和速率，而只需要ZFBF的12%~19%的計算復(fù)雜度。

發(fā)表于：8/23/2017

大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中基于位置感知的導(dǎo)頻分配[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對大規(guī)模多輸入多輸出（MIMO）系統(tǒng)中存在的導(dǎo)頻污染問題，在信道受到賴斯衰落的影響下提出一種基于位置感知的導(dǎo)頻分配策略。所提方案利用各小區(qū)中用戶到達(dá)基站的距離將用戶分為中心用戶和邊緣用戶兩類，對中心用戶均進行隨機導(dǎo)頻分配，對邊緣用戶遵從使目標(biāo)小區(qū)與干擾小區(qū)中邊緣用戶之間的視距（LOS）干擾度量盡量小的原則進行導(dǎo)頻分配來提升系統(tǒng)的上行可達(dá)和速率。仿真結(jié)果表明，所提的基于位置感知的導(dǎo)頻分配方案能夠有效地提升大規(guī)模MIMO系統(tǒng)的性能。

發(fā)表于：8/23/2017

基于Massive MIMO的NB-IoT數(shù)據(jù)上行傳輸可行性分析[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

驗證了使用Massive MIMO技術(shù)傳輸NB-IoT信息的可行性。首先，對NB-IoT的現(xiàn)狀、與LTE的不同之處以及在目前的發(fā)展過程中遇到的問題進行了總結(jié)；其次，對于Massive MIMO技術(shù)的信號傳輸流程、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)進行了解釋；最后，通過仿真的方式證明了可以將Massive MIMO的技術(shù)用于NB-IoT，從而可以達(dá)到延長電池壽命、增強覆蓋范圍、增加支持的節(jié)點等目標(biāo)。

發(fā)表于：8/22/2017

5G移動通信系統(tǒng)概述[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

4G的成功應(yīng)用帶來了移動互聯(lián)網(wǎng)的空前繁榮，在為人們提供極大生活便利的同時，也在深刻地改變著人們的行為習(xí)慣，培育著眾多的新應(yīng)用和新需求。除了服務(wù)于人的需求，人們也期望移動通信能夠滲透到各行各業(yè)，帶來社會各行各業(yè)的轉(zhuǎn)型升級。為了滿足這些發(fā)展需求，5G將帶來超高的頻譜利用效率、超低的業(yè)務(wù)時延、超高的連接數(shù)密度、超低的功耗等，實現(xiàn)“信息隨心至，萬物觸手及”的未來發(fā)展愿景。概述5G的應(yīng)用場景和能力需求，并結(jié)合需求詳細(xì)介紹5G空中接口新技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)方面的全新變化。

發(fā)表于：8/22/2017

一種新型交錯并聯(lián)型buck變換器[電源技術(shù)][汽車電子]

通過傳統(tǒng)buck變換器的三端口網(wǎng)絡(luò)模型中引入一個開關(guān)電容，得到了一種新型帶開關(guān)電容交錯并聯(lián)buck變換器。通過對新型變換器進行理論分析可知，與傳統(tǒng)buck變換器相比，當(dāng)占空比D<0.5時，新型變換器不僅輸出電流紋波減小，且在相同占空比下實現(xiàn)了更高的電壓增益；同時開關(guān)管的電壓應(yīng)力減小，其電流應(yīng)力均為輸出電流的一半，有利于器件的選擇和散熱。因此新型變換器非常適合于低輸出電壓、大電流的場合及輸入、輸出電壓相差較大的系統(tǒng)。最后通過仿真驗證了理論分析正確性。

發(fā)表于：8/21/2017

基于μC/OS-II的蓄電池狀態(tài)監(jiān)測與智能控制系統(tǒng)[電源技術(shù)][汽車電子]

針對12 V車載蓄電池供電系統(tǒng)中蓄電池提前失效的情況，設(shè)計了一套基于μC/OS_II的蓄電池狀態(tài)監(jiān)測與智能控制系統(tǒng)。該系統(tǒng)綜合使用反激式開關(guān)電源技術(shù)、μC/OS_II多任務(wù)管理、數(shù)字PI控制器以及PWM脈寬調(diào)制技術(shù)，實現(xiàn)了對蓄電池充、放電過程的統(tǒng)一管理，有效避免了蓄電池的欠充、過充以及過放發(fā)生。此外，提出了采用最小二乘擬合局部放電曲線，獲取一階系數(shù)的方法對蓄電池的使用壽命和性能進行評估。實驗表明：該系統(tǒng)實時性能良好，運行可靠，為蓄電池維護和管理提供了良好的解決方案。

發(fā)表于：8/21/2017

高穩(wěn)定度磁體電流測量系統(tǒng)的研究和設(shè)計[模擬設(shè)計][其他]

40 T混合磁體外超導(dǎo)磁體需要高穩(wěn)定度電源，其輸出電流紋波要求控制在±5 ppm以內(nèi)(額定電流為16 kA)。電源控制系統(tǒng)是基于數(shù)字調(diào)節(jié)環(huán)，所以電源穩(wěn)定度主要受限于磁體電流的測量。而且，模擬測量系統(tǒng)的輸入分辨率要優(yōu)于1O μV。對于這樣一個高穩(wěn)定度的模擬測量系統(tǒng)的設(shè)計，首先分析了系統(tǒng)噪聲和溫度特性對測量系統(tǒng)的影響，然后給出了實際的電路。最后通過實驗驗證該電路滿足要求。

發(fā)表于：8/18/2017

集成功率解耦的單相PFC AC/DC變換器設(shè)計及控制[電源技術(shù)][汽車電子]

對于電動汽車車載充電器，其前端PFC AC/DC變換器輸出存在二倍頻脈動功率，傳統(tǒng)解決方法導(dǎo)致充電器使用壽命和安全可靠性的直接下降。為此，論文采用的方法降低了變換器輸出脈動功率和電容容量，并基于功率解耦電路工作原理的分析，完成其關(guān)鍵參數(shù)的確定。針對PFC AC/DC變換器設(shè)計無模型非線性功率控制器，旨在提升變換器的動靜態(tài)性能和魯棒性，針對2 kW車載充電器，建立了集成功率解耦電路的PFC AC/DC變換器的SIMULINK仿真模型，通過系統(tǒng)仿真研究證實所建立的集成功率解耦電路的PFC AC/DC變換器一體化解決方案的可行性和有效性。

發(fā)表于：8/18/2017

艾德克斯IT8800系列直流電子負(fù)載在汽車電子測試中的應(yīng)用[電源技術(shù)][汽車電子]

?汽車電子是車體以及車載汽車電子控制裝置的總稱，包括發(fā)動機控制系統(tǒng)、底盤控制系統(tǒng)和車身電子控制系統(tǒng)等。汽車作為人們?nèi)粘３鲂械拇焦ぞ?，汽車電子最重要的作用就是提高汽車的安全性、舒適性、經(jīng)濟性和娛樂性，其中最重要的當(dāng)然是安全性。在汽車中一旦其中一個系統(tǒng)或部件工作異常，輕則車輛不能啟動，嚴(yán)重的會威脅到生命安全。所以，不管是汽車還是汽車零部件生產(chǎn)廠商，在出廠之前都會對每個部件做嚴(yán)格周密的檢測，如傳感器測試、發(fā)動機測試、蓄電池測試、保險絲測試等。

發(fā)表于：8/17/2017

基于SOPC的交錯APFC變換器設(shè)計[電源技術(shù)][汽車電子]

針對基于串行結(jié)構(gòu)控制器（如MCU、DSP）設(shè)計的交錯有源功率因素校正(APFC)變換器存在運行速度慢、動態(tài)特性差的問題，提出了一種基于SOPC技術(shù)控制的交錯APFC變換器架構(gòu)。該架構(gòu)采用并行結(jié)構(gòu)FPGA作為開發(fā)平臺，以NiosⅡ軟核處理器為核心，運行速度快，提升了系統(tǒng)的整體性能。文中設(shè)計了系統(tǒng)各模塊的IP核，并構(gòu)建了交錯APFC變換器的SOPC系統(tǒng)。800 W的樣機實驗結(jié)果表明：該方案具有功率因素校正效果好、峰值限流能力強、動態(tài)響應(yīng)速度快等優(yōu)點。

發(fā)表于：8/17/2017

結(jié)合SIFT特征和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)池的物體分類方法[嵌入式技術(shù)][其他]

為了提高物體分類性能，提出了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)池特征分類方法，并結(jié)合SIFT特征實現(xiàn)物體的可靠分類。該方法首先提取樣本的SIFT特征向量，并從特征向量集合中隨機選取樣本子集；然后采用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為每一個樣本子集構(gòu)建基元分類器；接著通過重復(fù)迭代方式得到許多基元分類器集合，再結(jié)合增強技術(shù)組建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)池；最后采用樸素貝葉斯模型對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)池中的各個基元分類器集合的分類結(jié)果進行融合，預(yù)測特征的最終分類結(jié)果。實驗結(jié)果表明，新方法的運算效率高，對VOC-2007數(shù)據(jù)集的分類正確率高。

發(fā)表于：8/17/2017

DFT插值算法在鼓風(fēng)機故障模式識別中的應(yīng)用[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

提出一種離散頻譜估計新方法，該方法在傳統(tǒng)插值方法基礎(chǔ)上運用加零技術(shù)，能較快確定頻譜的小數(shù)部分。新方法提高了離散頻譜估計的速度與精度，并能被應(yīng)用于煤氣鼓風(fēng)機等旋轉(zhuǎn)機械的故障模式識別。實驗結(jié)果表明，新算法有效提高了煤氣鼓風(fēng)機故障模式識別的準(zhǔn)確度。此外，仿真研究顯示，該方法不僅在噪聲條件下的估計誤差較傳統(tǒng)算法低，而且能適用于除漢寧窗以外的其他經(jīng)典窗函數(shù)，具有較強的兼容性與魯棒性。

發(fā)表于：8/16/2017

結(jié)合分塊模糊熵和隨機森林的圖像分類方法[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

為提高圖像分類性能，提出了一種圖像分類方法。其基本思想是將圖像內(nèi)容的不確定性描述看作是一個隨機過程，采用分塊模糊熵來提取圖像特征，采用隨機森林方法進行特征分類。首先，考慮全局和局部特性，將圖像劃分為多個圖像子塊；然后，對每一個圖像子塊進行模糊c均值聚類，提取模糊熵特征；接著，通過歸一化處理，得到圖像的模糊熵特征向量；最后，構(gòu)造隨機森林分類器，實現(xiàn)模糊熵特征向量的分類。實驗結(jié)果表明，該方法的錯分率低，分類耗時少。

發(fā)表于：8/16/2017

人工智能（AI）驅(qū)動人臉識別行業(yè)跨入“黃金5年”[嵌入式技術(shù)][物聯(lián)網(wǎng)]

《揚子晚報》報道，2017年1月17日滬寧高速南京馬群公安檢查站，一名男子冒用弟弟駕駛證被交警發(fā)現(xiàn)后，覺得自己長相與弟弟“神似”而心存僥幸萬般抵賴，但“人臉識別系統(tǒng)”最終還是令其現(xiàn)出原形。自2015年12月在該檢查站投運以來，該系統(tǒng)已先后查獲幾十起問題人員，其中在逃人員5名。

發(fā)表于：8/16/2017

水下航行器智能航向滑模控制[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動化]

為了實現(xiàn)對自主水下航行器參考航向的平滑、快速跟蹤，提出了一種基于干擾觀測器的航向跟蹤自適應(yīng)反演滑?？刂扑惴?。針對水池試驗中不同程度的水流干擾，利用一種干擾觀測器觀測系統(tǒng)的不確定性和外部干擾，未觀測到的部分干擾采用自適應(yīng)滑模控制器進行補償?？刂破鞯脑O(shè)計消除了傳統(tǒng)滑?？刂频摹岸墩瘛爆F(xiàn)象，且保證了閉環(huán)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。同時該控制系統(tǒng)可智能選取控制策略，通過判斷水流循環(huán)等外界干擾的程度，自動選取合適的控制策略，最終消除外界干擾，提高了跟蹤的穩(wěn)定性和快速性。仿真結(jié)果表明，該控制策略能很好地實現(xiàn)智能航向跟蹤控制，使跟蹤誤差在有限時間內(nèi)快速收斂到零，對外界擾動的變化具有強魯棒性和良好的自適應(yīng)性。

發(fā)表于：8/15/2017