【摘 要】
:
针对通用处理器下开源第5代移动通信系统(5G)处理性能差的问题,研究了开源5G的处理特性并提出了基于异构计算加速的架构.该架构将空口协议栈上层与物理层进行分离,并模块化开源5G物理层功能.在保留通用处理器对于上层协议栈流程处理优势的基础上,引入异构硬件对计算资源需求大的物理层功能模块进行加速.提出异构物理层的概念并设计了计算资源适应性分配的算法.其次,首次实现了基于OpenAirInterface平台的异构加速开源5G软件化平台.对信道编解码和调制模块进行实际测试的结果显示,相比于仅在通用处理器下测试结果
【机 构】
:
北京邮电大学信息与通信工程学院,北京100876;北京邮电大学网络体系构建与融合北京市重点实验室,北京100876;北京邮电大学先进信息网络北京实验室,北京100876
论文部分内容阅读
针对通用处理器下开源第5代移动通信系统(5G)处理性能差的问题,研究了开源5G的处理特性并提出了基于异构计算加速的架构.该架构将空口协议栈上层与物理层进行分离,并模块化开源5G物理层功能.在保留通用处理器对于上层协议栈流程处理优势的基础上,引入异构硬件对计算资源需求大的物理层功能模块进行加速.提出异构物理层的概念并设计了计算资源适应性分配的算法.其次,首次实现了基于OpenAirInterface平台的异构加速开源5G软件化平台.对信道编解码和调制模块进行实际测试的结果显示,相比于仅在通用处理器下测试结果,异构计算加速架构能够显著地提升物理层模块的处理性能.
其他文献
为了研究玄武岩纤维(BF)增强环氧树脂单向复合材料在不同环境温度下的拉伸疲劳性能,进行了一系列试验测试和寿命预测.首先,通过静态拉伸试验获得了它在室温下的强度极限σm;然后,在三个环境温度(室温、50℃和70℃)下分别进行四个应力水平(75%σm、70%σm、65%σm和60%σm)的拉-拉疲劳试验,测得了相应应力水平下的疲劳寿命,获得了相关的疲劳刚度数据;最后,基于指数形式的S-N曲线预估了其在不同环境温度条件下的疲劳极限.结果表明:同一环境温度下,玄武岩纤维复合材料疲劳寿命随着应力水平降低呈规律性增加
为了探索高频段宽带无线通信的可行性,对9~12 GHz高频段室内办公室场景的大尺度衰落特性进行研究.基于大量的实测数据,针对室内非视距场景下遮挡物对路径损耗的影响,提出了一种新型的具有遮挡损耗的路径损耗模型,该模型利用遮挡损耗来修正遮挡物带来的影响,且分析了遮挡物损耗与传输频率的关系,给出了不同传输频率下遮挡损耗的统计特性.研究结果表明,遮挡物静止时,遮挡损耗与接收端到遮挡物的距离满足指数函数关系,指数函数收敛速度随着频率的增大而减小;遮挡物移动时,遮挡损耗与接收端到遮挡物的距离满足二次函数关系,且随着频
概述汽车转向系统的种类、构成和结构特点,详细对比了旧标准GB 17675-1999《汽车转向系基本要求》和新标准GB 17675-2021《汽车转向系基本要求》,着重说明新标准条款的变化内容.选取N3类牵引汽车作为试验样车,按照新标准中试验方法,对汽车驶离转向圆时的异常振动、不足转向、转向操纵力和转向时间进行试验测试.试验结果表明:车辆转向系统未产生异常振动且具有适当的不足转向性能,在转向系统完好或故障状态下,转向时间和最大转向操纵力均满足新标准要求,但相同条件下不满足旧标准要求.
针对当前用户轨迹隐私信息易泄露的问题,提出了一种差分隐私轨迹数据保护方案.该方案在基于位置服务请求用户身份匿名化处理的基础上,采用差分隐私技术对用户的轨迹数据集进行加噪生成轨迹噪声数据集;然后用轨迹加噪后的伪用户替代真实用户执行基于位置的服务请求,从而实现用户身份、轨迹和查询信息的隐私保护.通过安全性分析,所提方案具有匿名性、不可伪造性和抗假冒攻击等安全特性.仿真实验表明,所提方案不仅具有较好的数据可用性,也有一定的效率优越性.
将倍矩阵引入到串联机械手运动学分析的建模中,结合四维旋转矩阵,提出了一种空间1P5R串联机械手逆运动学分析的新方法.基于倍矩阵和四维旋转矩阵对空间1P5R串联机械手进行运动学建模,直接得到14个逆运动学约束方程;将14个方程通过线性消元和Sylvester结式消元,得到只含1个关节变量的一元16次方程.通过数字实例求解和SolidWorks软件仿真验证了所提方法的正确性.所提方法最大的优势在于可直接获得14个逆运动学约束方程,不需要进行矢量运算或者投影等,为空间其他串联机械手的逆运动学建模提供了一种新思路
碳纤维因其高比强度、比模量等优异性能而广泛应用于航空、汽车、能源等领域,如何在保持碳纤维复合材料优异力学性能的同时兼顾其功能性和智能性逐渐成为复合材料未来的发展方向.氧化石墨烯(GO)水溶液在碳纤维上通过沉积自组装能够形成类似一维光子晶体的结构色涂层,但该GO涂层与碳纤维间仅存在物理吸附力,界面性能不足.本文利用硅烷偶联剂(APTES)对GO进行化学修饰,将修饰后的GO(mGO)同样通过自组装的方法在碳纤维表面沉积制备出彩色碳纤维.探究APTES含量对mGO-CF界面剪切强度、拉伸力学性能的影响及生色机理
针对由于分组冲突和信号噪声造成测距数据包损坏,导致节点间距离测量缺失从而定位性能下降的问题,提出了一种能够容忍测距包损坏的定位算法.首先,设计了一种高效的节点间距离测量值收集机制,并构造具有部分观测值的平方距离矩阵;然后,利用平方距离矩阵固有的低秩结构,将矩阵的恢复补全转化为一个正则化的低秩矩阵分解问题,并设计了一种改进的Newton-Raphson方法进行优化求解;最后,基于恢复矩阵内的距离测量值,应用多维标度技术对所有节点进行定位.仿真结果表明,该算法在定位精度、定位覆盖率和稳定性等方面均优于其他对比
为了改善浮点数混沌系统在迭代中状态值精度丢失导致的安全性问题,对分段Logistic映射进行了整数化处理,提出整数化的分段Logistic.利用有限精度下暂态数据具有更好均匀性的特点,重新定义了该整数化的乘法运算,使得输出的状态值具有更均匀分布的概率密度并且保证了其安全性.在此基础上,提出了一种伪随机数生成器算法.该算法结合一维元胞自动机和S盒的替换机制,降低了状态值间耦合性、提高了算法的复杂性.性能分析和仿真实验表明,所提算法采用的整数混沌映射拥有均匀的概率密度分布和复杂的动力学行为,产生的伪随机序列具
针对传统服饰图像分割中标签易混淆和小目标易丢失带来的目标边缘细节难以保留等问题,提出了 一种基于卷积注意力特征的残差期望最大化注意力语义分割网络模型.该模型首先以ResNeXt-50作为共享特征的主干网络,并通过在特征提取阶段引入一组平行的卷积注意力模块,可以有效地抑制无效特征,使目标区域的特征更加显著.然后利用残差思想对期望最大化注意力(EMA)单元进行优化,以解决迭代过程中梯度爆炸或者消失的问题,从而更好地建立特征图中位置间的关联,最终实现基于显著性融合学习的语义分割模型.最后在传统民族服饰数据集上通
针对当前边缘计算环境下车联网身份认证中的隐私泄露问题,基于双线性对理论,提出了一种新型的车联网身份认证方案.该方案基于泰森多边形,划分区域路网并确定生成元坐标,依据车辆当前位置所属区域的生成元与边缘节点之间距离以及边缘节点当前负载为决策依据,选择最合适边缘节点认证,或通过“云-边协同”技术与云计算中心认证.该方案采用无证书的认证方式,实现车辆与边缘节点或云计算中心、车辆与车辆之间的双向匿名认证和共享密钥的生成.若认证过程出现异常,云计算中心可通过异常数据进行恶意节点的快速追溯和撤销.通过安全分析,证明所提