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期刊信息/Journal information
无线电通信技术
中国电子科技集团公司第五十四研究所
无线电通信技术

中国电子科技集团公司第五十四研究所

康 峰

双月刊

1003-3114

ctibjb@163.com

0311-86924954

050081

河北省石家庄市中山西路589号

无线电通信技术/Journal Radio Communications Technology北大核心
查看更多>>《无线电通信技术》（双月刊）创刊于1972年，由中国电子科技集团公司第五十四研究所主办，国内外公开发行。坚持学术性与技术性相结合，以跟踪报道通信技术领域的最新学术与技术应用成果为主要内容，并兼顾其他相关综合电子信息技术。2020年度《信息通信领域高质量科技期刊分级目录》收录期刊。
正式出版
收录年代

    3×3核矩阵极化码的BP译码算法

    邱开虎黄志亮张莜燕周水红...
    168-172页
    查看更多>>摘要：相比于2×2核极化码,3×3核极化码的码长更加丰富以及有着更高的极化速率.同时,极化码的置信传播(Belief Propagation,BP)算法相比于传统串行消去(Successive Cancellation,SC)译码算法具有更低的延时.将2 ×2核极化码的BP译码算法推广至3×3核.获得了 3x3核内部最小计算单元的信息更新公式;基于信息更新公式,给出了3×3核的BP译码算法.仿真结果表明,对于3×3核极化码,BP译码算法相比于SC译码算法,在中低信噪比下性能要优于SC译码算法.在译码性能相当的条件下,BP译码算法有着更低的译码延时.

    极化码置信传播译码算法译码时延译码性能

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    一种四天线MIMO-SC-FDMA高精度信道估计方案

    邱实陈鹏张蓓蓓王彬虎...
    173-180页
    查看更多>>摘要：针对高速移动环境下频率色散现象以及信道容量低和系统可靠性差的问题,提出采用多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)技术与单载波频分多址(Single Carrier Frequency Division Multiple Acess,SC-FDMA)技术相结合的方法,设计了一种适用于四天线MIMO-SC-FDMA通信系统的高精度信道估计算法.该算法采用空时编码(Spatial Time Block Code,STBC)与时间切换传输分集(Time Switched Transimit Diversity,TSTD)结合的 STBC-TSTD 分集编码技术,选择自然插值方案,在离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,DFT)信道估计方法的基础上设计了一种利用频域加权来提高信道估计精度的高精度信道估计算法,减小了频率色散现象影响,提升了信道容量和系统可靠性,通过仿真分析验证了所提算法的有效性.

    信道估计单载波频分多址多输入多输出离散傅里叶变换频域加权

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    基于BCJR网格的3×3核极化码简化连续消去译码算法

    李逸飞黄志亮张莜燕周水红...
    181-186页
    查看更多>>摘要：大核矩阵极化码的传统连续消去(Successive Cancellation,SC)译码算法有较高的计算复杂度,采用网格来降低大核矩阵极化码SC译码算法的复杂度.发现了 SC译码算法核内部运算和网格的联系,建立了相应的网格替代核内部运算,基于BCJR(Bahl,Cocke,Jelinek,Raviv construction)网格构造出SC核内部运算的最小网格.有效降低了算法计算量.仿真结果表明,3×3核的长度为243、码率为1/2的极化码,相比于直接计算式,运行时间减少了 79.14％,节省了 14.2％的计算成本.

    极化码大核矩阵BCJR网格连续消去译码

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    基于深度强化学习的多目标跟踪技术研究

    杨麒霖刘俊管坚莫倩倩...
    187-192页
    查看更多>>摘要：在随机有限集多 目标跟踪过程中,由于跟踪问题的复杂性,会耗费大量的计算成本,特别是在目标和杂波密集的复杂情况中,计算成本呈指数增长.随机有限集中通常采用的分配算法——例如Murty算法的时间复杂度为滤波器生成的代价矩阵规模的三次方.为了减少跟踪耗时,结合组合优化的思想,将代价矩阵重定义为二分图,采用了 一种基于深度强化学习的二分图匹配算法,取代传统随机有限集中的分配算法,并通过仿真实验验证了所提方法的可行性.实验表明,所提方法在保证跟踪性能的前提下减少了跟踪耗时,提升了跟踪实时性.

    随机有限集强化学习组合优化

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    基于深度可分离卷积神经网络的轴承故障诊断模型

    金钰森丁飞陈竺郑雁鹏...
    193-202页
    查看更多>>摘要：在现实工业环境中需要对设备故障做出快速准确的诊断,低时延和高准确度的要求使得传统卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)在故障诊断过程中受到严重制约.针对此问题,提出了 一种基于深度可分离卷积神经网络(Separable Convolutional Neural Network,SCNN)的轴承故障诊断模型,构建能够处理连续振动信号的主干CNN,通过对主干CNN中的卷积层进行可分离处理来构建SCNN,实现卷积过程的通道和区域的分离,减少卷积计算过程中所需的参数,从而降低计算时延;为SCNN引入残差层,通过残差连接来保证卷积迭代计算的准确率,避免网络层数过多而造成过拟合.为了对比所构建模型的有效性,将传统的VGG16和ResNet50网络进行一维重构来进行验证,并对分类处理后的CWRU故障轴承数据进行分析.结果显示该模型在保证识别准确率的同时有效地提高了故障诊断的效率.

    故障诊断滚动轴承残差神经网络可分离卷积神经网络

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    面向车辆与参数服务器双向选择的联邦学习算法

    庄琲韩志博聂锦标李子怡...
    203-212页
    查看更多>>摘要：联邦学习框架正逐渐被广泛应用于车联网领域,针对车辆的移动性特点以及大量车辆联邦学习时同时接入参数服务器交互参数易产生的通信拥塞的问题,提出了一种基于模糊逻辑的车辆选择和基于演化博弈的参数服务器选择算法.通过设计模糊逻辑算法,考虑车辆的移动性、设备条件以及数据量因素来选择通信连接较稳定、计算能力较强和数据量多的车辆参与联邦学习.采用演化博弈进一步刻画选出的车辆自主决策选择参数服务器的过程,平衡联邦学习模型准确度以及产生的通信和计算成本,从而避免通信拥塞并最大化车辆个体利益和整体利益.仿真验证了大量车辆场景下所提出算法的性能,实现模型训练的低成本、高精度.

    车联网联邦学习演化博弈模糊逻辑复制者动态

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    结构因素对遥感天线跟踪精度影响分析及对策

    乔建江王宝宝张冰张少辉...
    213-218页
    查看更多>>摘要：在遥感地面站天线设备中,跟踪精度是伺服控制系统的关键技术指标.重点分析影响跟踪精度的机械结构谐振频率、摩擦两个结构因素,给出了影响因素与天线跟踪误差之间的理论关系:天线机械结构谐振频率主要影响伺服动态滞后误差和高仰角跟踪性能;摩擦力矩主要影响跟踪随机误差和伺服低速跟踪平稳性能.给出了改善低速平稳性能的解决措施;提出了一种数字复合控制融合新型结构滤波器(数字凹口滤波器+一阶惯性环节)的动态跟踪控制方法,解决了窄波束天线机械结构谐振频率较低影响伺服跟踪性能的问题.测试结果表明,天线最低平稳运行速度达0.005(°)/s,速度误差优于10％;天线加速度在0.393(°)/s2时,方位动态跟踪均方根误差优于0.006 2°.遥感地面站天线设计方法实用有效,为今后同类天线伺服控制系统设计提供了理论依据.

    结构谐振频率摩擦跟踪精度凹口滤波器

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