【摘 要】
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近年来,随着移动互联网和物联网的快速发展,接入网络的用户数量爆发式增长。多样化用户业务对通信性能指标（如高速率、高流量密度或低延时等）提出了不同的要求。大规模多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output,MIMO）技术和非正交多址接入（Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA）技术是满足这些性能指标需求的关键技术。本文研究大规模MIMO系
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近年来,随着移动互联网和物联网的快速发展,接入网络的用户数量爆发式增长。多样化用户业务对通信性能指标（如高速率、高流量密度或低延时等）提出了不同的要求。大规模多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output,MIMO）技术和非正交多址接入（Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA）技术是满足这些性能指标需求的关键技术。本文研究大规模MIMO系统和NOMA系统中的用户活跃性和信号检测联合处理方法,主要贡献如下:（1）针对MIMO-NOMA系统的用户活跃性和信号检测问题,提出了一种基于变分推断的向量化近似消息传递方法。首先,利用向量化近似消息传递算法对接收到的信号进行去噪;然后,利用变分推断算法对去噪后的信号进行聚类;最后,通过聚类结果实现用户活跃性和信号联合检测。与已有方法相比,若处于高信噪比,则所提方法在达到相同误符号率情况下对信噪比的需求降低了1d B以上,若处于低信噪比,则降低了5d B以上。（2）针对大规模MIMO系统的用户活跃性和信号检测问题,提出了一种基于酉变换近似消息传递和期望最大化的检测方法。首先,利用酉变换近似消息传递算法将接收信号进行解耦处理,同时估计噪声功率;然后,对解耦信号利用期望最大化算法实现用户活跃性检测;最后,通过计算解耦信号所属星座点的后验概率得到信号检测结果。仿真结果表明,在相关系数为0.3时,已有方法在活跃设备数为80时开始平稳,而所提方法误符号率处于10-3以下。
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海雾是发生在海上或沿海地区低层大气中的水汽凝结现象,作为一种灾害性天气,海雾的发生通常伴随着大气能见度降低,会对海上交通运输、海产养殖、渔业捕捞以及沿海地区的交通、农业、电力、空气质量等产生不利影响。因此,实现对海雾准确有效地监测具有重要的意义。传统监测方式难以完成对海雾大范围、长时间的监测任务,随着卫星遥感技术的发展与应用,具有覆盖范围广、可连续观测等优势的气象卫星逐渐成为海雾监测不可或缺的技术
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