第3讲 FTN系统中的预编码及低复杂度接收技术

由于FTN(Faster Than Nyquist)系统所引起的码间串扰长度是无限长的,如何消除无限长的码间串扰,同时保证FTN系统的低复杂度检测将成为制约FTN技术继续发展的主要原因。文章以低复杂度接收为目标,重点介绍了FTN传输系统中的预编码及低复杂度均衡技术,包括:GTMH-预编码、M-BCJR算法、加窗Chase均衡和频域均衡算法,并对四种算法进行了分析对比,指出了各自的优缺点及应用场合。FTN系统中的预编码及低复杂度接收技术为其传输技术的实用化打下基础。     

并行规约与扫描原语在ReRAM架构上的性能优化

规约与扫描是并行计算中的核心原语,其并行加速至关重要。然而,冯·诺依曼体系结构下无法避免的数据移动使其面临“存储墙”等性能与功耗瓶颈。近来,基于ReRAM等非易失存储器的存算一体架构支持的原位计算可一步实现矩阵-向量乘,已在机器学习与图计算等应用中展现了巨大的潜力。提出面向忆阻器存算一体架构的规约与扫描的并行加速方法,重点阐述基于矩阵-向量乘运算的计算流程和在忆阻器架构上的映射方法,实现软硬件协同设计,降低功耗并提高性能。相比于GPU,所提规约与扫描原语可实现高达两个数量级的加速,平均加速比也可达到两个数量级。分段规约与扫描最大可达到五个(平均四个)数量级的加速,并将功耗降低79%。     

层流冷却过程中基于自由能理论的相变本构方程的组织预报与分析

基于自由能理论的统一的相变本构方程可用来预测连续冷却过程中钢材的微观结构和转变体积分数。将该方程镶嵌在商业有限元软件MARC中,对DIN SAE 5140钢在层流冷却过程中的相变过程进行了分析。分析结果与试验数据相吻合。这表明该统一的相变本构方程为预测连续冷却过程中的材料的相变过程提供了一种新的有效方法。     

含噪混合盲扰信分离中联合降噪技术研究

针对盲扰信分离技术在含噪混合条件下分离效果差的问题,文章采用经验模态分解和小波变换联合的降噪技术进行分离前的消噪预处理,研究了联合降噪的三种模式,分别对其降噪效果进行了仿真分析,得到了一种较好的联合降噪模式。将该模式与无噪环境下的盲分离算法相结合,弥补了经典盲源分离算法处理含噪混合盲扰信分离的不足。仿真结果表明该算法在一定范围的低信噪比条件下,能够从含噪的混合信号中恢复出通信信号源。     

基于参数化建模的车轮形药柱形状优化

固体火箭发动机装药设计过程中,较高的装填分数往往导致药柱的应力应变较大,结构完整性不易满足要求,为了解决这一问题,将参数化建模方法与遗传算法相结合,对车轮形药柱进行形状优化.采用MSC.Patran软件的二次开发工具PCL (Patran Command Language)建立车轮形药柱的参数化有限元分析模型,能够根据...     

基于HLA/RUP的舰潜对抗仿真系统框架开发方法

舰潜对抗仿真系统可实现在攻防对抗条件下反潜作战过程的仿真,用于研究反潜作战方法,论证各种反潜武器装备的作战需求.提出了一种基于HLA/RUP的舰潜对抗仿真系统框架的开发方法,设计了基于HLA的舰潜对抗仿真系统的体系结构,给出了运用Rational统一过程(RUP)进行联邦成员开发的3种核心视图.最后,利用Rational Rose实现了框架代码的自动生成,完成了仿真系统框架的开发和实现.     

基于1553 B总线的半实物仿真系统

1553 B总线在半实物仿真系统中得到了广泛的应用。通过研究半实物仿真原理及1553 B总线协议,设计了1553B总线控制器与远程终端软件,提出了一种能很好地节省总线资源的消息帧设计方法。通过实例讨论了基于1553 B总线的半实物仿真系统的建模方法。     

武警学院研究生数学课程教学改革研究

研究生数学教学在保持本科阶段数学教学理论性和体系性的前提下,要鼓励学员参与到教学过程中来.以激发学员的学习热情和鼓励学员创新并尽快投入科研训练为手段,以数学建模和利用教师资源为平台,使学员在参与式的学习中提高自主和独立的学习能力,提高学员运用所学数学知识解决实际问题的能力,提高学员初步的科研能力.     

基于贝叶斯原理的放大转发中继联合信道估计

在贝叶斯原理的框架下,依据放大转发中继联合信道等价于两段瑞利信道相叠加的特征,将其概率密度分布这一先验知识与接收端的训练序列相结合,得到了最小均方和最大后验两种估计方法。由于两种方法的准确贝叶斯CRB难以求解获得闭合表达式,从最大熵原理出发,结合复高斯分布性质,推导了MLE准则下的CRB相对应的近似贝叶斯CRB,以衡量不同方法的估计精度。仿真结果表明相比于原有的MLE方法,最大后验估计方法在低信噪比下性能改善明显。     

弹道跟踪数据处理中的几个计算问题

结合弹道跟踪数据建模和数据处理的实践 ,提出了几个有典型应用价值的测量数据模型 ,在应用这些数学模型解决实际问题时 ,涉及统计、优化、函数逼近等几方面的理论和计算问题。这些问题和模型的研究 ,对解决许多相关的实际问题有重要意义。