面向5G前传网络的编码调制技术

针对5G网络发展需求,本文提出了一种基于广义频分复用的自适应Turbo码和网格编码调制级联的新型编码调制方法。论文阐述了新型级联编码调制的原理,搭建了基于级联编码调制的广义频分复用仿真系统及实验平台。研究结果表明,与未编码的16QAM相比,新型级联编码调制误码性能明显提升,该方法实现了高频谱效率、高编码增益的系统性能,为5G技术的发展提供灵活解决方案。     

基于改进飞蛾扑火优化算法的MIMO雷达相位编码信号集设计

提出一种MIMO雷达相位编码信号集设计方法，该方法对飞蛾扑火优化算法进行改进，利用改进的飞蛾扑火算法优化相位编码信号集，提高其正交性.在改进方法中，增加对火焰的更新过程，使火焰不仅能够保存最优飞蛾位置还具有搜索最优解的功能.优化过程以自相关函数旁瓣峰值和、互相关函数峰值和，以及自相关函数旁瓣能量、互相关函数能量作为算法适应度函数.仿真实验结果表明，改进方法明显提高了飞蛾扑火优化算法的收敛速度和收敛精度，且优化得到的信号集具有较低的自相关旁瓣值和互相关值.     

基于IWO-ESN的网络流量预测研究

为了提高网络流量的预测精度,针对ESN网络预测结果易受谱半径SR、神经元个数N、输入单元尺度IS、连接稀疏度SD以及嵌入维数p等参数的影响,利用IWO算法收敛速度快的特点对ESN模型参数进行优化。研究结果表明,IWO-ESN可以有效提高网络流量的预测精度,同时可以对ESN网络模型参数和嵌入维数p进行自适应选择,为网络管理优化和拥堵控制提供决策依据。     

SCMA场景下的极化码编解码方案改进研究

极化码是目前唯一一种被证明可达到信道容量的编码方式,稀疏码分多址接入(Sparse Code Division Multiple Access,SCMA)可以提高频谱资源的利用率和接入系统的用户接入数量。为了提升SCMA与极化码的联合系统的误码率性能和译码时延,使联合系统的应用越来越广泛,提出了2种降低译码复杂度的方式:简化的左信息更新方式和剪枝译码算法。简化的左信息更新方式对于N=256,N=1024的极化码分别能降低37.6%和44.6%的存储资源占用数;剪枝译码算法在码率为0.5时能降低50%左右的计算复杂度。基于简化的SCAN算法改进了联合检测译码算法,在接收机采用外循环迭代的结构,引入了阻尼机制,选取最优的阻尼方式和最优阻尼值。仿真分析了所提联合检测译码算法与原有联合检测译码算法的误码率性能差异,外迭代接收机性能与内外双循环迭代的接收机性能相同,采用阻尼机制联合接收机的性能比无阻尼接收机的性能高0.8 dB左右,SJIDD的误帧率性能比保留宽度为32的SCLJDD的性能低0.7 dB左右,但能使接收机处理时延降至原来的1/4~1/8。     

多共振分量融合CNN的行星齿轮箱故障诊断

针对行星齿轮箱中各部件所激起的振动成分混叠、早期故障特征经常被较强的各级齿轮谐波成分以及环境噪声所湮没的问题，提出一种多共振分量融合卷积神经网络（multi-resonance component fusion based convolutional neural network，简称MRCF-CNN）的行星齿轮箱故障诊断方法。首先，对振动信号进行共振稀疏分解，得到包含齿轮谐波成分的高共振分量和可能包含轴承故障冲击成分的低共振分量；其次，构建多共振分量融合卷积神经网络，将得到的高、低共振分量和原始振动信号进行自适应的特征级融合，通过有监督的方式训练模型并进行行星齿轮箱故障诊断。对行星齿轮箱实验数据的分析结果表明，该方法能够有效分类行星齿轮箱中滚动轴承和齿轮的故障，成功对行星齿轮箱故障进行诊断，同时能够进一步增强卷积神经网络对振动信号所蕴含的故障信息的辨识能力。