一种深度学习的波束空间信道估计算法

在时分双工(TDD)毫米波大规模多输入多输出(MIMO)系统中,因为波束空间信道具有稀疏性,导致将低维测量数据重建为原始高维信道时会带来较高的复杂度。针对上行链路,在不考虑稀疏度的情况下,将传统优化算法和基于数据驱动的深度学习方法相结合,提出一种改进的基于深度学习的波束空间信道估计算法。从重建过程入手,通过交替建立梯度下降模块(GDM)和近端映射模块(PMM)来构建网络。首先根据SalehValenzuela信道模型进行理论公式推导并生成信道数据;其次构建一个由传统迭代收缩阈值算法(ISTA)的更新步骤所展开的多层网络,并将数据传输到该网络,每层对应于一次类似ISTA的迭代;最后对训练好的模型进行在线测试,恢复出待估计的信道。构建Py Torch环境,将该算法与正交匹配追踪(OMP)算法、近似消息传递(AMP)算法、可学习的近似消息传递(LAMP)算法、高斯混合LAMP(GM-LAMP)算法进行对比,结果表明:在估计精度方面,所提算法相对表现较好的深度学习算法LAMP、GM-LAMP分别提升约3.07和2.61 d B,较传统算法OMP、AMP分别提升约11.12和9.57 d B;在...     

萝藦壳衍生多孔碳电极及其在电容去离子中的应用

选用常见的生物质萝藦壳作为碳源,并采用水热碳化法和化学活化法,通过K2CO3和KOH进行活化后,分别得到多孔碳材料并命名为MPJ-KCO和MPJ-KO,与不使用活化剂的样品MPJ-CB进行对比,MPJ-KO具有丰富的微孔和介孔,且比表面积达到1586 m2/g。在扫描速率5 mV/s下,MPJ-KO电极比电容达149.9 F/g。在电容去离子(CDI)脱盐实验中,MPJ-KO电极脱盐量达到16.20 mg/g。通过这项研究,不仅可以最大化废弃生物质的价值,还提供了其在CDI脱盐中的潜在应用。     

改进YOLOv5s的交通标志检测算法

随着无人驾驶技术的发展,交通标志检测对于维护交通秩序、降低交通事故频率意义重大。针对交通标志因尺寸小、密度高或背景复杂导致检测精度降低的问题,提出一种改进的YOLOv5s算法。首先,将ConvNeXt＿Block嵌入YOLOv5s的Backbone和Head部分,增强YOLOv5s特征提取网络的特征提取能力,提升模型检测精度;其次,引入轻量级通用上采样算子CARAFE,在不带来过多参数量和计算量的前提下,更好地利用特征图的信息,同样带来精度提升。使用该模型处理TT100K数据集,达到79.9%的检测精度,在YOLOv5s算法的基础上提高了1.8%,帧处理速率达到74 FPS,仍然符合实时性的要求。实验结果充分验证,改进模型在真实的交通标志检测场景中兼具实时性与准确性。