采用无线携能技术的中继辅助CR-NOMA系统能效分析

针对现有关于认知无线电非正交多址接入网络的研究中终端电池容量有限和能源利用率低的缺点,采用了中继辅助用户进行传输,并且引入无线信息和能量同时传输的方式。在用户服务质量和最小能量捕获的约束条件下推导了次用户传输能效表达式,通过分式规划方法把非凸的目标函数转化为优化中继发射功率、中继功率分配和接收端功率分配三个凸的单目标问题,并分别用函数单调性、黄金分割算法、拉格朗日对偶算法和多目标联合优化算法进行优化,求得了全局最优解,使次用户系统传输能效最大化。对所采用的算法复杂度进行分析,仿真结果表明:与传统的正交多址接入方案相比较,在提高系统频谱利用率的同时,次用户传输能效有47%的提高。     

基于改进MUSIC算法的宽带频谱快速感知方法

针对宽带频谱感知中采样率大、感知时间长的问题,在调制宽带转换器采样的基础上提出了一种改进多重信号分类算法的宽带频谱快速感知方法。调制宽带转换器对宽带频谱进行欠奈奎斯特采样,以最小描述长度准则估计信号个数,用改进多重信号分类谱估计信号位置。算法引入调整因子,使得多重信号分类谱中信号位置更为明显,降低了噪声的干扰。整个感知过程无需重构原始波形,无需计算频谱,大大降低了计算量,而且感知算法计算复杂度低,提高了感知效率。仿真结果表明,在低信噪比的情况下,该算法仍具有很好的检测性能。     

顺序PROLOG机存储组织研究

YH-SIM是一种正在研制中的顺序PROLOG机。本文介绍该机存储组织的设计考虑。根据PROLOG过程执行的具体特点,文中提出了一种多专用Cache的存储子系统结构,旨在支持深度优先加回溯的顺序PROLOG求解机制。即按照不同的访问方式,设立常规Cache和栈式Cache,分别支持存储空间中的随机访问区域和栈式访问区域。作为一个典型的子部分,文中详细讨论了选择点Cache的控制和调度策略。     

用FPGA 实现先行进位单元阵列除法器

介绍了用ＦＰＧＡ实现先行进位单元阵列除法器的原理及方法。本除法器在速度上不仅较软件方法快近十倍,而且较传统的硬件除法器有很大的提高;同时,利用ＦＰＧＡ设计技术,将本除法器集成在一单片的ＦＰＧＡ器件上,从而为高速处理模块的实现提供了一条十分有效的途径     

战术MANET中基于多态转移策略的蚁群优化QoS路由算法

战术MANET的QoS路由计算是一个NP完全问题,可以采用蚁群优化算法来求解.为了提高蚁群优化QoS路由算法的效率,降低时延和网络开销,提出了基于多态转移策略的蚁群优化QoS路由算法(MTS-AQRA).MTS-AQRA将链路稳定性和路由拥塞度与常规的QoS路由约束条件结合起来,利用多态转移策略产生的多样化路由搜索蚁群和并行路由搜索处理,能够在MANET网络中快速地建立满足业务QoS要求的稳定路由.仿真实验结果表明,MTS-AQRA在分组到达率、端到端时延、网络吞吐量等指标上综合性能优于AODV、AntHocNet、QoS-Aware ACO等路由算法.     

带宽受限下频谱分离对提高RDSS入站容量的影响分析

用户入站容量是RDSS系统设计的一个重要指标,主要受限于入站信号之间的多址干扰.提高扩频码速率可以增加人站容量,但卫星转发器带宽限制了扩频码速率的最大值,从而限制了单个扩频频谱入站信号容量最大值.在卫星转发器带宽受限情况下,提出了采用分离扩频频谱的方法来提高入站容量,并分别对扩频频谱分离为两个和三个的情况进行了详细分析,得出了两种分离扩频频谱方案下扩频码速率的最优值.仿真结果表明,在现有转发器带宽内分离为两个扩频频谱可以提高入站容量29％,分离为三个扩频频谱可以提高人站容量37％.     

GSVM:一种支持Gather/Scatter的向量存储器

宽单指令多数据流(Single Instruction Multiple Data, SIMD)架构数字信号处理器一般都能高效支持地址连续或等距跨步等规则应用的向量访存,但对于科学与工程计算中广泛存在的不规则应用的数据访存则带宽利用率往往较低,从而大幅降低了其整体运算能效。为了提高不规则应用的向量访存性能,基于某SIMD数字信号处理器的体系结构,设计了一种支持Gather/Scatter访存的向量存储器GSVM。通过设计与SIMD宽度相匹配的向量地址计算单元和合适深度的冲突缓冲器阵列,实现了Gather/Scatter指令向量地址计算、仲裁与缓存的全流水访存操作。实验结果表明,相比以前不支持Gather/Scatter访存的存储器,GSVM在增加22%的硬件代价基础上,基于稀疏矩阵向量乘的测试程序集获得了2～8的性能加速比。     

闪烁噪声条件下基于交互多模框架的雷达目标跟踪算法

针对传统雷达目标跟踪算法在处理闪烁噪声时面临的性能下降问题,提出一种将容积卡尔曼估计器与交互多模框架相结合的高性能滤波算法。该算法将目标状态建模为高斯分布,将闪烁噪声建模为混合高斯分布,同时将其发生概率建模为一阶马尔可夫过程;在此基础上,利用交互多模框架实现对不同高斯噪声分量的匹配滤波处理。为了减轻非线性观测条件对目标跟踪精度的影响,进一步采用容积卡尔曼估计器作为高斯近似滤波器,对目标状态进行递推预测和更新。仿真结果表明：所提算法较传统高斯混合滤波器和粒子滤波器具有更高的跟踪精度和更好的实时性能,同时还能对闪烁噪声出现时刻进行有效的估计。