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交织法构造高斯整数零相关区序列集
刘凯, 姜昆
2017, 39(2): 328-334. doi: 10.11999/JEIT160276  刊出日期:2017-02-19
关键词: 移位序列, 高斯整数, 交织法, 零相关区
该文提出一种新的移位序列集的构造方法,并基于这些新的移位序列,通过交织周期为N的完备高斯整数序列,得到一类具有灵活相关区长度的周期为2N的高斯整数零相关区序列集。这类新的序列集的参数能接近甚至达到Tang-Fan-Matsuji界,所以序列集的性能是最佳的或者几乎最佳的。高斯整数零相关区序列集可为高速准同步扩频系统提供更多的地址选择空间。
一类由交织方式构造的二元ZCZ序列簇
王劲松, 戚文峰
2007, 29(7): 1573-1575. doi: 10.3724/SP.J.1146.2005.01291  刊出日期:2007-07-19
关键词: 准同步CDMA通信系统;ZCZ序列簇;正交序列簇
2000年, Tang, Fan和Matsufuji给出(L,M,Zcz)-ZCZ序列簇的理论界为ZczL/M-1 。给定正整数n和L,本文给出一个交织ZCZ序列簇的构造算法,该算法由L条周期为L的正交序列簇生成一类(2n+1L,2L,2n-1)-ZCZ序列簇。若n2且4 |, 该类ZCZ序列簇中编号为奇数的序列与编号为偶数的序列在移位为时相关值为零。此外,选择不同的正交序列簇或不同的移位序列, 经构造算法可以生成不同的ZCZ序列簇。
基于深度布隆过滤器的NDN网络三级名字查找方法
吴庆涛, 师君如, 张明川, 王倩玉, 朱军龙, 张宏科
2021, 43(12): 3597-3604. doi: 10.11999/JEIT200766  刊出日期:2021-12-21
关键词: 命名数据网络, 内容名字查找, 深度布隆过滤器, 内存消耗
为提高命名数据网络(Name Data Networking, NDN)路由过程中内容名字查找的效率,该文提出一种基于深度布隆过滤器的3级名字查找方法。该方法使用长短记忆神经网络(Long Short Term Memory, LSTM)与标准布隆过滤器相结合的方法优化名字查找过程;采用3级结构优化内容名字在内容存储器(Content Store, CS)、待定请求表(Pending Interest Table, PIT)中的精确查找过程,提高查找精度并降低内存消耗。从理论上分析了3级名字查找方法的假阳性率,并通过实验验证了该方法能够有效节省内存、降低查找过程的假阳性。
信号DOA和极化信息联合估计的降维四元数MUSIC方法
李京书, 陶建武
2011, 33(1): 106-111. doi: 10.3724/SP.J.1146.2010.00242  刊出日期:2011-01-19
关键词: 简化矢量传感器, 降维Q-MUSIC, 波达方向, 四元数
基于简化电磁矢量传感器阵列,该文提出了一种新的降维四元数MUSIC估计方法。文中引用了四元数的概念,利用四元数的正交特性能够很好地描述矢量传感器阵元的正交结构这一优点,建立了电磁矢量传感器阵列的四元数模型,利用降维Q-MUSIC (Quaternion-MUSIC)方法先对极化信号DOA进行估计,通过已经估计出来的DOA信息,再借助传统的V-MUSIC (long-MUSIC)方法估计极化信息。从而依次获得极化信号的4个参数。仿真实验验证了算法的可行性。
LTE上行链路中基于探测参考信号的信噪比估计
田浩, 杨霖, 李少谦
2014, 36(2): 353-357. doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.00445  刊出日期:2014-02-19
关键词: 无线通信, 信噪比估计, 噪声估计, 长期演进, 探测参考信号
信噪比是衡量信道质量的一个重要参数,该文主要研究LTE(Long Term Evolution)系统中基于探测参考信号(Sounding Reference Signal, SRS)的信噪比估计方法。针对DASS(Difference of Adjacent Subcarrier Signal)算法在高信噪比下噪声估计误差较大的这一缺点,该文提出一种适用于SRS的改进DASS方法。该方法通过重新定义子载波的差分方式,减小了噪声估计的误差,并且由于对连续的3个SRS频点,仅需要估计一次噪声,使得该文方法的复杂度仅为原DASS方法的1/3。仿真结果表明,所提方法的估计性能优于其余的方法,特别是在低时延和中等时延信道下,高信噪比时的估计精度提高了约10倍。
基于小区覆盖增强技术的Macro-Pico异构网络上行干扰识别与干扰协调机制
李林, 洪佩琳, 薛开平, 唐浩
2012, 34(12): 2823-2829. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.00744  刊出日期:2012-12-19
关键词: LTE(Long Term Evolution)异构网络, 小区覆盖增强, 上行干扰识别, 上行干扰协调
在LTE (Long Term Evolution)异构网络中,由于宏基站(Macro)与微微(Pico)基站的发射功率相差较大,一些离Pico基站较近的用户因为接收到的宏基站下行信号质量好于Pico基站而选择接入宏小区。然而,因为这些用户距离Pico基站较近,因此上行通信会对Pico基站产生严重的上行干扰。小区覆盖增强(Range Expansion, RE)技术能够减少此类干扰,但同时又可能引入新的下行干扰。该文提出一种基于RE技术的上行干扰识别与协调机制(UIICRE),能够准确识别上行干扰源及其强度,并进行相应的干扰协调处理。仿真结果表明,该文提出的方案能够解决Pico小区的上行干扰问题,提升用户的上行通信质量,并保证用户下行通信质量不受影响。
Ku波段旋转扫描扇形波束散射计地面扩展目标在轨定标
朱金台, 董晓龙, 林文明, 朱迪
2013, 35(8): 1793-1799. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01591  刊出日期:2013-08-19
关键词: 雷达散射计, 旋转扇形波束散射计, Ku波段, 在轨定标, 地面扩展目标
旋转扫描扇形波束散射计(Rotating Fan-beam SCATterometer, RFSCAT)是一种新体制的海洋风场测量雷达散射计。RFSCAT对同一观测面元能够提供更多的方位角和入射角观测组合,改善海面风矢量场的反演精度。为了达到设计的风场反演精度,系统要求定标精度为0.5 dB。该文基于中法海洋卫星(Chinese French Oceanography SATellite, CFOSAT)雷达散射计的系统参数,考虑了在轨测量的主要误差源,分析了地面扩展目标在轨外定标的特点,给出了可行的RFSCAT在轨外定标方法,并利用仿真数据对该方法进行验证。 利用QuikSCAT散射计的L2A数据和图像重构(SIR)数据,针对地球表面归一化雷达后向散射系数(0)稳定的区域,给出了定标地图,为RFSCAT在轨定标提供参考。
一种新的双模微基站非授权信道接入方法
廖树日, 何世文, 杨绿溪
2017, 39(11): 2556-2562. doi: 10.11999/JEIT170184  刊出日期:2017-11-19
关键词: 授权频段辅助接入, 双模微基站, 信道接入机制, 资源分配, 覆盖重叠
利用非授权频段频谱资源提升网络容量需要有效地解决LTE(Long Term Evaluation)与WiFi的共存问题。最近,学术界和工业界相继提出了授权频段辅助接入机制和双模微基站技术提升蜂窝通信系统容量。考虑双模微基站与WiFi接入点覆盖范围存在部分重叠场景,该文提出一种新的双模微基站非授权信道接入机制及联合授权非授权的优化频谱资源分配方案。仿真结果表明,双模微基站和WiFi接入点互不可见时,新方案相比于现有方案由于考虑了空间复用具有更好的系统性能;双模微基站和WiFi接入点互相可见时,新方案与现有方案性能一致,即两者分时独立占用非授权频段频谱资源。
基于双向LSTM的维吾尔语事件因果关系抽取
田生伟, 周兴发, 禹龙, 冯冠军, 艾山?吾买尔, 李圃
2018, 40(1): 200-208. doi: 10.11999/JEIT170402  刊出日期:2018-01-19
关键词: 语言信号处理, 事件因果关系, 维吾尔语, 双向LSTM, 词嵌入, 批样规范化
针对传统方法不能有效抽取维吾尔语事件因果关系的问题,该文提出一种基于双向LSTM(Bidirectional Long Short-Term Memory, BiLSTM)的维吾尔语事件因果关系抽取方法。通过对维吾尔语语言以及事件因果关系特点的研究,提取出10项基于事件内部结构信息的特征;同时为充分利用事件语义信息,引入词嵌入作为BiLSTM的输入,提取事件句隐含的深层语义特征并利用批样规范化(Batch Normalization, BN)算法加速BiLSTM的收敛;最后融合这两类特征作为softmax分类器的输入进而完成维吾尔语事件因果关系抽取。实验结果表明,该方法用于维吾尔语事件因果关系的抽取准确率为 89.19%, 召回率为 83.19%, F值为86.09%,证明了该文提出的方法在维吾尔语事件因果关系抽取上的有效性。
面向可穿戴式的基于LSTM神经网络的智能心音异常诊断芯片
周维新, 高肇岗, 肖宛昂
2024, 46(2): 555-563. doi: 10.11999/JEIT230934  刊出日期:2024-02-29
关键词: 可穿戴式, 心音, 异常诊断, 长短期记忆网络, 低功耗
心血管疾病是造成全球死亡人数最多的疾病之一,因此对心血管疾病的预防与提前诊断至关重要。人工听诊技术与计算机心音诊断技术无法满足对心音长时间听诊的需求,因而可穿戴式听诊设备越来越受到关注,但是其具有高精度与低功耗的要求。该文设计了低功耗的面向可穿戴式的基于长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)的智能心音异常诊断芯片,提出了包括预处理、特征提取以及异常诊断的心音异常诊断系统,并搭建了基于听诊器的心音采集FPGA系统,采用了数据增强的方法解决数据集的不平衡问题。基于预训练模型设计了智能心音异常诊断芯片,在SMIC180 nm工艺下完成了版图设计和MPW流片。后仿真结果表明,智能心音异常诊断芯片的诊断准确率为98.6%,功耗为762 μW,面积为3.06 mm × 2.45 mm,满足可穿戴式智能心音异常诊断设备的高性能与低功耗的需求。