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1.
内容导读目前,针对潜在6G关键技术的场景与需求研究成为学术界的热点。面向未来更多类型终端的智能互联与新兴服务的需求,人工智能应用于无线通信物理层的信道估计、编译码及接收机设计,解决基于大数据的网络自主优化,基于泛在无线感知和边缘侧的强大算力构成的多接入边缘计算,已成为6G无线技术发展的重要趋势。在未来智能车联网、物联网、有人/无人交互、全息通信等场景下,面向未来的智能通信计算融合需求,存在许多拟待解决的关键科学问题。 相似文献
2.
3.
在干扰条件下,卫星导航抗干扰波束形成算法往往需要卫星信号波达方向(Direction-of-Arrival,DOA)的先验信息。但当存在低信噪比信号或主动干扰源时,常规的DOA估计算法性能急剧下降甚至失效。针对此问题,提出了一种被干扰信号压制的低信噪比“北斗”信号的DOA估计算法。该算法首先通过对接收信号进行子空间投影抑制干扰信号,然后对抑制干扰后的信号进行解扩重构处理,最后通过多重信号分类算法完成对“北斗”信号的DOA估计。仿真结果表明,在干扰信号干信比80 dB条件下,“北斗”信号DOA估计误差在5°以内,为下一步进行波束形成计算提供了高精度的入射角信息。 相似文献
4.
近年来,基于稀疏表示的DOA估计方法已经被广泛提出,这些方法都需预设离散的网格点,而实际信号来波方向在空间域内具有随机性,任何来波方向都是等概率出现,很有可能信号的来波方向不在网格上,因而会存在网格误差,使DOA估计结果产生较大偏差。为提高DOA估计精度,本文提出了非网格的DOA估计模型。同时,为提高测向自由度,本文应用由两个均匀线阵组成的互质阵列,并且将两个均匀线阵平行放置在同一平面。通过将两均匀线阵的互协方差矩阵向量化成互协方差矢量,可得到一维虚拟扩展的接收数据矢量,并且在稀疏表示框架下应用相应的稀疏恢复算法恢复出跟DOA参数相关的向量,从该向量中得到唯一的并且自动配对的二维DOA估计参数。仿真实验结果验证了本文算法较传统算法具有更好的DOA估计性能。 相似文献
6.
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8.
锌焙砂中性浸出是湿法炼锌工艺流程的关键环节之一.通过单因素试验和正交试验考察了初始酸度、冲矿温度、浸出时间和焙砂粒度等因素对锌焙砂中浸的影响,试验结果得出较优工艺条件为:初始酸度50 g/L、冲矿温度65 ℃、反应时间60 min、焙砂粒度≤96 μm;4个考察因素均对中浸渣含锌有极显著性影响,影响由大到小为焙砂粒度>初始酸度>反应温度>反应时间.某公司结合试验结果,实施了一系列技术改造:在锌精矿焙烧出料系统增加风选球磨装置,锌焙砂粒度降低至≤120 μm;在中浸双沸腾浸出槽后以串联方式增加2个100 m3搅拌反应罐,同时进行工艺流程再造.经改造前后的生产实践对比,中浸渣锌质量分数从28%~35%降低到22%~25%,中上清液质量持续稳定. 相似文献