【摘 要】
:
稀疏码分多址接入(Sparse Code Multiple Access,SCMA)作为一种重要的码域非正交多址技术,能够满足5G通信的海量机器接入需求,但是接收端采用的消息传递算法(Message Passing Algorithm,MPA)存在收敛速度慢、计算复杂度较高的问题.本文提出一种基于子图的边缘串行消息传递算法(SE-MPA),将原始因子图划分为多个不同子图,在子图的基础上优化消息更新顺序,利用边缘串行更新序列集,被更新的用户节点消息立刻用来更新相连的资源节点.仿真结果表明,该算法在少量系统B
【机 构】
:
南京邮电大学江苏省无线通信重点实验室,江苏南京210003
论文部分内容阅读
稀疏码分多址接入(Sparse Code Multiple Access,SCMA)作为一种重要的码域非正交多址技术,能够满足5G通信的海量机器接入需求,但是接收端采用的消息传递算法(Message Passing Algorithm,MPA)存在收敛速度慢、计算复杂度较高的问题.本文提出一种基于子图的边缘串行消息传递算法(SE-MPA),将原始因子图划分为多个不同子图,在子图的基础上优化消息更新顺序,利用边缘串行更新序列集,被更新的用户节点消息立刻用来更新相连的资源节点.仿真结果表明,该算法在少量系统BER性能损失条件下,能够有效加快消息收敛速度,降低计算复杂度.
其他文献
社区搜索旨在寻找与给定查询节点高度相关的个性化社区.现有社区搜索方法多面向简单网络且处理单个查询节点或假定多个查询节点来自同一社区,这种严格的假设使得算法灵活性受限.据此,提出一种在属性网络中利用查询节点随机游走路径的相似性增强的多社区搜索方法,可以有效地定位查询节点所属的多个局部目标社区.具体地,有效融合网络中高阶结构与属性信息,利用重启随机游走计算各查询节点的重要性分数向量;计算查询节点随机游走路径的相似性并设计一种相似性增强策略,使得在无监督学习中相似路径游走者彼此增强关联从而定位不同查询节点所属的
针对频域压缩感知目标方位估计方法的性能退化问题,本文通过对线列阵接收信号进行复解析变换,按预估方位在复域对各阵元信号进行时延补偿、相关和累积处理,构建复域感知矩阵和测量值,采用复域压缩感知方法实现空间谱合成和目标方位估计.数值仿真和实测数据处理结果表明,在同一检测概率下,相比频域压缩感知方法,该方法对输入信噪比的最低要求得到近10lgMdB(M为通道数)的降低,提升了对弱目标的检测能力.
近年来,多目标进化方法已被广泛应用于重叠社团检测问题并取得了较好的社团划分性能.如何设计合适的个体编码以及进化策略是提高基于多目标进化重叠社团检测算法性能的重要因素.为此,本文设计了一种双编码表示方法对非重叠社团结构和重叠点分别进行编码,能够有效解码得到重叠社团结构.在双编码表示的基础上,本文提出了一种基于双编码的重叠社团检测多目标优化方法(DRMOEA).在DRMOEA中,为了获得好的初始个体并提高算法检测性能,本文提出了一种基于社团边界点的初始化策略.除此之外,针对双编码中的重叠点编码部分,本文提出了
近些年来,锂离子动力电池的商业化应用愈加广泛,人们对其期望也越来越高.温度是影响锂离子电池性能的重要因素,在低温下运行时,动力电池常因容量急剧下降,难以充电等问题被限制使用.讨论了低温下电解液中各组成部分对动力电池性能的影响,综述了低温电解液的改性方法,并对动力电池低温性能的研究前景进行了展望.
含有星间链路的低轨巨星座网络在全球多种业务回传至有限地理区域场景下会产生严重的网络拥塞问题,集中式的流量规划可以在一定程度上实现负载均衡.然而大规模网络规划的计算时间开销无法满足低轨星座的动态性要求.为此,本文提出了低复杂度的多品类流分段路由(MCFSR)算法,将星座-地面网络依据负载情况划分为两个分区,并在分区内对规划算法的精度与复杂度之间进行权衡,以达到降低算法整体复杂度的目的.同时,对于规划算法,本文提出了复杂度可调的改进的完全多项式时间近似(IFPTA)算法,用于分区内的路由规划,在计算复杂度不变
目标识别正逐渐成为自动化领域中提供准确目标类别信息的一项重要技术,并且当前大多数目标识别方法都是基于深度学习框架实现.通常,深度学习框架的输入数据均为原始图像数据,而在实际应用中,探测器获取原始图像数据并作为深度学习框架的输入进而实现目标识别的方式并非是高效的,数据获取并识别的过程包含了大量的冗余信息,降低了识别效率.在本文中,通过深度学习与压缩感知技术的结合,提出了一种基于联合感知矩阵的压缩学习目标识别技术(Target recognition technology based on a new joi
面对密集空间网络传输资源调度问题中的复杂度以及有效性挑战,本文以图论模型为纽带,将传统数学模型与机器学习方法相结合,提出一种基于图学习的密集空间网络传输资源调度方法.该方法基于图论模型对问题结构的认知将密集空间网络资源调度问题分解,由数学模型与基于图结构的强化学习交替配合完成整个求解过程.实验结果表明,与传统的基于数学模型的资源调度方法相比,所提方法能将资源调度收益提升25.1%,且其训练结果对网络场景变化具有较好的适应性.
为解决低照度图像增强过程中噪声放大、细节不足以及色彩还原问题,本文提出一种基于注意力机制残差密集生成对抗网络(Attention Residual Dense?Generative Adversarial Networks,ARD?GAN)的低照度图像增强方法.首先,该方法在全局光照估计模块(Global Illumination Estimation Module,GIEM)中生成全局曝光注意力图,以引导后续模块更好地进行照度增强;其次,使用卷积残差模块(Convolution and Residual
随着视频数据的迅速增长,大规模视频处理业务需求急剧增加.如何及时处理视频数据获取有效信息,进而向用户快速提供视频分析业务是亟待解决的重要问题.针对此问题,提出一种面向大规模视频处理的边缘功能模块化及重组部署方法(EFMR).该方法将视频处理业务下沉到网络边缘,利用网络功能虚拟化,将边缘服务器中的视频业务请求根据其内在相关性进行功能细粒度划分,按需匹配并最大化复用资源,实现重组部署,从而以较小代价实现边缘视频业务处理功能的平滑扩展.实验结果表明,EFMR方法不仅降低了边缘服务器的接入与响应时延、业务的推理时
为解决非正交多址接入(NOMA)技术在毫米波Massive MIMO系统中用户的分组受限于基站波束宽度的问题,提出了一种能够产生指向多个方向的波束的波束赋形方案.基于该多波束波束赋形方案,建立了多小区多用户场景下的用户资源分配的数学模型.为降低计算的复杂性,采用两阶段的资源分配算法.在第一阶段中,在给定的功率分配条件下将模型转化为联盟博弈中联盟的生成问题,并提出一种通过迭代确定用户分组和天线单元分配的算法;在第二阶段中,通过将非凸的数学优化问题转化为DC规划问题,提出用户功率分配的算法.仿真结果表明,本文