超宽带无线通信技术及发展

本文首先介绍了超宽带（UWB）技术的发展，然后分析了它应用于无线通信系统的性能特点，包括信号调制方式、多径传播、传输速率、接收机设计、与其它无线设备兼容和共存性等方面，最后展望了它的发展趋势和进一步研究的课题。     

IEEE 802.16e上行测距研究

IEEE802.16e/ WiMAX无线网络中,由于每个用户端与基站的距离各不相同,需要采用有效的测距机制对用户信号进行上行同步和功率控制。首先分析了IEEE802.16e的测距原理,包括测距码的产生、发送与检测算法等;然后,给出了上行基站测距处理的各个功能单元,如测距码、功率检测和时延估计的设计流程;最后,在IEEE802.16e基站系统中完成了上行测距处理的实现,测试结果表明给出的测距方案可行。     

IMT-2000:第三代移动通信系统

ＩＭＴ－２０００ 是为提供全球服务而设计的第三代移动通信系统,其业务能力大大增强,可以提供宽带多媒体业务和全球无缝漫游。是文全面介绍了ＩＭＴ－２０００ 的基本要求,分析待选择的几种无线传输方案的特点,在此基础上,提出了在ＩＭＴ－２０００ 研究中应注意的若干关键技术问题。     

无线OFDM技术

本文首先介绍了正交频分复用技术（OFDM）的原理，技术优点，它在无线局域网中的应用特点，然后分析了在宽带无线接入技术中，三种基于OFDM的高速无线传输技术；VOFDM、WOFDM和flash-OFDM的性能特点，最后展望了OFDM在未来移动通信系统中的应用。     

超宽带无线通信的进展

为构建短距离高速无线网络，近年来国际上提出了无线个人域网(WPAN)的概念。WPAN是一种覆盖半径较小、支持高速率多媒体应用并实现无缝连接的无线网络。在WPAN传输技术中，超宽带(UWB)无线通信技术以其高传输速度、低成本、低功耗等特点受到业界瞩目，可有效解决企业、家庭、公共场所等高速Internet接入的需求。对UWB通信技术的进展，包括UWB标准化工作、全球范围内的UWB研究计划和一些公司的UWB产品研发现状进行了介绍。     

玉米芯基碳点的制备、表征及其对Cr(Ⅵ)的荧光检测研究

通过一步水热法制备了玉米芯基碳点(CDs),所制备的CDs粒径分布均匀,在水溶液中具有良好的分散性。通过红外光谱、紫外-可见吸收光谱以及荧光光谱对其发光性能进行了研究。基于Cr(Ⅵ)能选择性淬灭CDs的荧光,建立了以CDs为荧光探针测定Cr(Ⅵ)浓度的新方法,当Cr(Ⅵ)的浓度范围为2～80μmol/L时,CDs荧光淬灭强度与Cr(Ⅵ)浓度呈现较好的线性关系,该方法检出限可达0.98μmol/L。该方法应用于工业废水中Cr(Ⅵ)的测定,测得的结果与分光光度法基本一致。     

面向目标态势感知的软件定义UAV网络

为解决无人机网络拓扑频繁变化导致数据传输不稳定而影响目标态势感知效果的问题,文中利用软件定义网络(SDN)能够获取全局链路状态信息的优势,综合考虑链路带宽、传输时延等因素,提出一种多链路状态感知的QoS(LSAQ)集中路由算法。同时考虑到UAV节点间通信故障问题,设计主动故障恢复策略将受影响数据流聚合后重新计算本地路由,并利用所提路由算法构建了面向目标态势感知的SDN UAV原型系统。仿真和实验结果表明,所提算法能够提高链路带宽利用率、降低传输时延和减少路由开销,有效保障SDN UAV网络实现目标态势感知任务。     

基于同道干扰统计模型的无线自组织网络性能分析

基于无线自组织网络中节点的分布特征,结合对同道干扰的定量分析结果,给出了 一种适用于无线自组织网络的同道干扰统计模型。分析了无线自组织网络中同道干扰的统计 特性,并基于建立的同道干扰模型研究了无线自组织网络的系统性能。结果表明,同道干扰 对无线自组织网络的系统性能有严重影响,需建立合理的干扰模型才能更准确地评估自组织 网络的系统性能。     

基于协作中继的LTE-A干扰对齐技术研究

为满足下一代移动通信系统高速率传输的要求,LTE-A系统引入了无线中继技术,用户终端可通过中继节点接入网络以获得高质量的服务。但是随着中继节点及用户的增加会导致系统的同道干扰更加突出,成为限制LTE-A网络容量的主要因素。因此,需要研究有效的干扰抑制技术以增强网络性能。近年提出的干扰对齐技术能够获得干扰网络的最大自由度并可达其最优容量。研究了基于低秩干扰空间的多小区干扰对齐技术,然后将该算法推广到LTE-A中继网络,提出了基于协作中继的LTE-A干扰对齐方案。仿真结果表明,提出的干扰对齐技术能够有效提高LTE-A中继网络容量。     

基于提升小波变换和Hilbert调制技术的故障识别方法

齿轮局部发生故障后,非线性振动信号频谱中齿轮啮合频率及其二、三次谐波附近的边频带均出现显著增长.由于提升小波算法预测和更新原理与故障信号紧密相关,利用提升小波对振动信号进行时频特性分析和信息预处理,通过预测器和更新器的设计取代小波基函数选取过程;随后对蕴含大量故障特征信息的高频细节信号实施Hilbert变换,调制信号的包络谱中彻底剔除常规振动分量仅保留故障信息,该方法可高效识别振动信号频谱中的齿轮故障特征频率.最后用实例验证基于提升小波变换的Hilbert调制分析在齿轮故障诊断中的有效性.