毫米波无线通信系统混合波束成形综述

毫米波频段拥有大量未充分使用的频谱资源,能有效缓解低频段频谱拥塞,并且由于毫米波波长较短,能极大地减小大规模天线系统的物理尺寸,使得毫米波通信成为5 G无线通信系统潜在的关键技术之一。考虑到毫米波传播路径损耗严重,毫米波系统需采用波束成形技术改善传输质量。在毫米波大规模多输入多输出(Multiple-input multiple-out, MIMO)系统中,由于数字波束成形高功耗、高成本问题,混合数模波束成形成为重要的替代方案。本文首先阐述了毫米波混合波束成形的研究现状,而后给出了系统模型,最后介绍了信道估计、码本设计和低复杂度设计等混合波束成形的关键技术。     

改进PU2RC的下行MU-MIMO自适应发送方案

针对多用户多输入多输出（Multi-user multiple-input multiple-output, MU-MIMO）系统中,每用户酉速率控制（Per-user unitary and rate control,PU2RC）算法在低用户数及高信噪比情况下性能不够理想的问题,提出一种基站端精确重构信道信息并选取服务用户集的下行自适应发送方案。基站端先利用用户反馈的信道矢量范数及信道方向信息（Channel direction information,CDI）重构下行信道矢量,再采取相似码本矢量共享用户的方法扩大各码本矩阵的关联用户集合,最后以和速率最大为目标选择最优的服务用户集。该方案提高了低用户数情况下出现多用户模式的概率,在用户间干扰与服务用户数之间实现了折衷,相较于PU2RC和已有的改进PU2RC方案,获得了更优的和速率性能。     

基于伪随机序列调制彩色视觉刺激的脑机接口

脑机接口（Brain-computer interface,BCI）是一种 新颖的人机交互方式,是通过人的大脑意图和计算机直接进行交流。本文提出了一种基于伪随机序列调制彩色视觉刺激,产生彩色瞬态视觉诱发电位（Chromatic transient visual evoked potential, CTVEP）的BCI系统设计与信号处理方法。根据视觉特性,彩色圆环的交替呈现与消失作为视觉刺激被证明更加舒适和安全。在本文研究中,屏幕上同时呈现36个 彩色圆环刺激,每个刺激的呈现与消失模式由相互正交的36个伪随机Gold序列中的唯一的一个给定。针对采集的枕区脑电信号,利用Gold序列的正交性,本文给出CTVEP的解码方法,通过匹配滤波判断被试注视的刺激图案。通过对20名被试的实验,给出了系统的识别准确率 ,验证了此系统在“翻译”被试选择时的可靠性。     

高分辨率超声Lamb波频散曲线测量与板厚估计

超声Lamb波在工业无损检测与 评价中具有广阔的应用前景。但受制于超声导波多模式频散与混叠的影响,如何实现高分辨率超声导波的模式分离与频散曲线提取,进而定量分析材料的健康状况一直是研究的热点与难点。本文旨在将现代信号处理中广泛采用的谱估计技术应用于超声Lamb波阵列信号分析,并通过提取频散曲线定量测量板厚度。以经典参数谱估计法中的Yule-Walker法与Burg法为例,实验测量和分析了3 mm,4 mm和 5 mm厚铝板中的宽带多模式Lamb波信号,准确地提取了铝板中的宽带Lamb波频散曲线,并比较了两种经典谱估计方法与二维傅氏变换法的性能,最终实现了铝板厚度估计。     

联合优化PSF估计与可逆性编码的去运动模糊

针对传统相机捕获的图像去运动模糊性能不稳定的问题,对编码相机的原理和编码策略进行研究,提出了一种基于相机优化编码和图像有效边缘的点扩展函数(Point spread function,PSF)估计与去运动模糊方法。首先,对传统相机的alpha蒙板去模糊方法进行研究,并将其扩展到编码相机的去运动模糊;然后,对影响去模糊性能的编码因素进行分析,找出适宜于PSF估计和可 逆性的最优化编码;最后,对一种基于有效边缘和最大后验分布的PSF估计方法进行改进,并以有效的边缘梯度为空间先验信息采用由粗到精的迭代方式完成图像的去运动模糊。基于仿真模糊图像与真实模糊图像的实验结果表明,本文方法能够有效地估计PSF,并且去运 动模糊方法的性能优于当前技术条件下的其他方法。     

基于并行技术和流水线的LMS自适应滤波算法

针对现有自适应滤波算法中数据处理效率低的问 题,提出了基于并行技术和流水线的最小均方误差（Least mean square,LMS）自适应滤波算法。该算法构建基 于并行技术的多输入多输出滤波器结构,成倍提高系统滤波处理速度;设计基于流水线的LMS 自适应滤波权系数求解方法,有效改善了权系数计算效率。最后利用现场可编程门阵列(Field programmable gate array,FPGA)对该算法进行了验 证,结果表明,对于四级并行流水线四阶LMS自适应滤波器,其数据处理速率提高了约8倍,在相同的数据处理速率下,其功耗可降低约84%,从而提高了LMS自适应滤波处理速率,降低了系统功耗,实现了高速、超高速数据流的实时自适应滤波 处理。     

基于改进DE-Tri-Training算法的汉语多词表达抽取

多词表达的识别错误会对很多自然语言处理任务造成不利影响。DE-Tri-Training半指导聚类算法在聚类初期使用有指导的标注信息,取得了较好的抽取结果。本文采用基于中心词扩展的初始聚类中心确定方法和基于有指导信息的一致性协同学习数据净化方法,提出了半指导策略抽取汉语多词表达,聚类算法的中后期也加入有指导的信息,使分类器能使用正确的标注信息进行训练。通过与DE-Tri-Training算法的对比实验,改进的DE-Tri-Training算法得到的汉语多词表达抽取结果优于原来的算法,验证了改进DE-Tri-Training算法的有效性。     

基于CRFs和歧义模型的越南语分词

通过对越南语词法特点的研究,把越南语的基本特征融入到条件随机场中(Condition random fields,CRFs),提出了一种基于CRFs和歧义模型的越南语分词方法。通过机器标注、人工校对的方式获取了25 981条越南语分词语料作为CRFs的训练语料。越南语中交叉歧义广泛分布在句子中,为了克服交叉歧义的影响,通过词典的正向和逆向匹配算法从训练语料中抽取了5 377条歧义片段,并通过最大熵模型训练得到一个歧义模型,并融入到分词模型中。把训练语料均分为10份做交叉验证实验,分词准确率达到了96.55%。与已有越南语分词工具VnTokenizer比较,实验结果表明该方法提高了越南语分词的准确率、召回率和F值。     

一种基于图的情感基准词选择方法

作为文本情感分析的前提和基础,词语的情感极性判别显得尤为重要。现有利用情感基准词进行词语的情感倾向研究中,情感基准词的选择多数基于研究者的人工判别或词语的使用频率。以上方式存在着随机性和主观性的缺陷,并且难以保证对词典中语义关系的全面覆盖。本文提出以候选基准词为顶点,两词间的知网相似度作为边的权重设定参数来构建情感词的无向图。将图中结点的中介性值作为基准词的选择依据,从而保证所选基准词的可靠性。实验证明,通过该方法选取出来的基准词在词的情感倾向分类中具有较高的准确率。     

强化狼群等级制度的灰狼优化算法

针对灰狼优化(Grey wolf optimization, GWO)算法在处理复杂优化问题时优化精度不高,易陷于局部最优等问题,提出了一种强化狼群等级制度的灰狼优化(GWO based on strengthening the hierarchy of wolves, GWOSH)算法。该算法为灰狼个体设置了跟随狩猎和自主探索两种狩猎模式,并根据自身等级情况来控制选择狼群的狩猎模式。在跟随狩猎模式中,灰狼个体以等级高于自身的灰狼的位置信息来指引自己到达最优解区域;而在自主探索模式中,灰狼个体会同时审视等级高于自身的灰狼的位置信息和自身位置信息,并基于这些信息自主判断猎物的位置,同时两种更新模式都将引入优胜劣汰选择规则来确保种群的狩猎方向。对12个基准测试函数进行优化的结果表明：与已有的算法相比,GWOSH算法的全局搜索能力更强,更能有效避免易早熟收敛的问题,更适用于求解高维的复杂优化问题。