【摘 要】
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针对多天线蜂窝网络下行干扰信道,利用级联预编码思想和以干扰对齐为用户调度准则的随机波束赋形方法,提出了一种机会式干扰对齐算法。在基站与被选中用户的下行链路中,双层
【机 构】
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重庆邮电大学移动通信技术重点实验室
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针对多天线蜂窝网络下行干扰信道,利用级联预编码思想和以干扰对齐为用户调度准则的随机波束赋形方法,提出了一种机会式干扰对齐算法。在基站与被选中用户的下行链路中,双层预编码的设计可以同时处理小区内和小区间干扰。与普通的随机波束赋形算法相比,方法使得系统具有更大和容量且有更高的能量效率,仿真验证了算法的优越性。
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按照时空数据模型对时间和空间的表达方式,将时空数据模型分为基于时间的时空数据模型和基于空间的时空数据模型。提出了一种新的基于时空数据预测用户社交联系的模型,该模型将基于时间的时空数据集的特征和基于空间的时空数据集的特征进行融合来预测用户社交联系。实验结果表明基于时间与空间特征融合的时空数据模型能更好地预测用户的社交联系。
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有限域GF(2m)上点乘运算是影响椭圆曲线密码实现效率的关键运算之一。为提高椭圆曲线密码算法计算的安全性和效率性,从分析固定基点梳形(fixed-base comb)算法的特点出发,在现有的边信道攻击和标量乘算法的基础上,提出了一种新的标量乘算法——DF-Comb(distance fixed-base comb)算法。新的算法对私钥(k)重新设计编码、分组计算,在预计算阶段和赋值阶段进行改进,能
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