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該文在現(xiàn)有譯碼算法的基礎(chǔ)上提出一種高效的非二進(jìn)制低密度奇偶校驗(yàn)碼(NB-LDPC)譯碼方法，充分利用了分層譯碼算法與Min-max算法的優(yōu)點(diǎn)，不但譯碼復(fù)雜度低、需要的存儲空間小，而且可將譯碼速度提高一倍。應(yīng)用該算法，對一種定義在GF(25)上的(620,509)碼進(jìn)行了仿真。該碼的仿真結(jié)果表明：在相同誤碼率下，該文譯碼算法所需最大迭代次數(shù)僅為Zhang的算法(2011)的45%。

無人機(jī)(UAV)、非正交多址(NOMA)和反向散射通信(BC)相結(jié)合，可以滿足熱點(diǎn)地區(qū)高容量需求，提高通信質(zhì)量。該文提出一種無人機(jī)輔助的NOMA反向散射通信系統(tǒng)最小速率最大化資源分配算法?？紤]無人機(jī)發(fā)射功率、能量收集、反射系數(shù)、傳輸速率以及連續(xù)干擾消除(SIC)解碼順序約束，建立基于系統(tǒng)最小速率最大化的資源分配模型。首先利用塊坐標(biāo)下降將原問題分解為無人機(jī)發(fā)射功率優(yōu)化、反射系數(shù)優(yōu)化和無人機(jī)位置與SIC解碼順序聯(lián)合優(yōu)化3個(gè)子問題，然后使用反證法給出無人機(jī)最優(yōu)發(fā)射功率，再用變量替換法和連續(xù)凸逼近將剩余子問題進(jìn)一步轉(zhuǎn)化為凸優(yōu)化問題進(jìn)行求解。仿真結(jié)果表明，所提算法在系統(tǒng)和速率與用戶公平性之間具有較好折中。

針對5G通信技術(shù)高傳輸速率、多業(yè)務(wù)場景的挑戰(zhàn)，該文提出一種組件化的軟件定義無線接入網(wǎng)絡(luò)新架構(gòu)。該架構(gòu)在5G接入網(wǎng)集中單元(CU)，分布單元(DU)，有源天線單元(AAU)架構(gòu)的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步朝組件化方向演進(jìn)，形成一種由集中控制單元(CCU), CU, DU，射頻單元(RU)，AAU等組件化通信單元組成的新架構(gòu)。這種新架構(gòu)既有利于切片化、虛擬化實(shí)現(xiàn)無線接入網(wǎng)，又有利于應(yīng)用分布式計(jì)算技術(shù)和硬件加速技術(shù)突破通用處理器的計(jì)算能力瓶頸，還能降低DU與AAU之間的前傳壓力。該文還研制了基于此架構(gòu)的組件化軟基站試驗(yàn)原型并進(jìn)行了測試，結(jié)果表明該組件化方案在提供高度靈活性的同時(shí)，還能夠提升通用處理器軟基站的吞吐能力，并有效降低遠(yuǎn)端站址傳輸流量。

圖像超分變率重建方法在公共安全檢測、衛(wèi)星成像、醫(yī)學(xué)和照片恢復(fù)等方面有著十分重要的用途。該文對基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的超分辨率重建方法進(jìn)行研究，提出一種基于純合成數(shù)據(jù)訓(xùn)練的真實(shí)世界盲超分算法(Real-ESRGAN)的UNet3+雙鑒別器Real-ESRGAN方法(Double Unet3+ Real-ESRGAN, DU3-Real-ESRGAN)。首先，在鑒別器中引入U(xiǎn)Net3+結(jié)構(gòu)，從全尺度捕捉細(xì)粒度的細(xì)節(jié)和粗粒度的語義。其次，采用雙鑒別器結(jié)構(gòu)，一個(gè)鑒別器學(xué)習(xí)圖像紋理細(xì)節(jié)，另一個(gè)鑒別器關(guān)注圖像邊緣，實(shí)現(xiàn)圖像信息互補(bǔ)。在Set5, Set14, BSD100和Urban100數(shù)據(jù)集上，與多種基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的超分重建方法相比，除Set5數(shù)據(jù)集外，DU3-Real-ESRGAN方法在峰值信噪比(PSNR)、結(jié)構(gòu)相似性(SSIM)和無參圖像考評價(jià)指標(biāo)(NIQE)都優(yōu)于其他方法，產(chǎn)生了更直觀逼真的高分辨率圖像。

堿或堿土金屬的原子吸附于過渡金屬表面時(shí),會使后者的逸出功急劇下降。作者提出了膠體-原子薄片模型來研究這一現(xiàn)象。過渡金屬基底用薄膜線性級加平面波(LAPW)法精確處理,而簡單金屬覆層則用膠體(jellium)模擬。此模型可在充分考慮構(gòu)成基底的過渡金屬特點(diǎn)的情況下,研究單原子層覆蓋度以下的吸附系統(tǒng)的電子性質(zhì)。 文中給出了計(jì)算所得W(100)面吸附Cs后的-曲線。所得逸出功極小值min=1.441.48eV與實(shí)驗(yàn)結(jié)果(min=1.351.55eV)吻合較好,文中還討論了Ev參量的選擇等問題。

蜂窩網(wǎng)絡(luò)下的同時(shí)同頻全雙工(CCFD)設(shè)備到設(shè)備(D2D)組網(wǎng)可以進(jìn)一步提升網(wǎng)絡(luò)頻譜效率，然而由此引入的殘余自干擾(RSI)及蜂窩用戶(CU)與D2D用戶(DU)之間共享頻譜的干擾會嚴(yán)重影響到蜂窩用戶的體驗(yàn)。因此，該文為蜂窩網(wǎng)絡(luò)下同時(shí)同頻全雙工組網(wǎng)設(shè)計(jì)了兩種干擾協(xié)調(diào)算法，即CU和速率最大化算法(MaxSumCU)與CU最小速率最大化算法(MaxMinCU)，在小區(qū)頻譜效率得到提升的同時(shí)盡可能地保證CU的體驗(yàn)。對于MaxSumCU算法，該文以CU和速率為優(yōu)化目標(biāo)建立混合整數(shù)非線性規(guī)劃問題(MINLP)，其在數(shù)學(xué)上為非確定性多項(xiàng)式(NP-hard)問題。算法將其分解為功率控制與頻譜資源分配兩個(gè)子問題，并用圖形規(guī)劃找到最優(yōu)功率解后，使用二向圖最大權(quán)值匹配算法決定頻譜共享的CU與DU。為了保證每一個(gè)蜂窩用戶體驗(yàn)的公平性，該文設(shè)計(jì)了MaxMinCU算法用以最大化所有CU速率中的最小值，該算法基于二分查找與二向圖最小權(quán)值匹配算法來完成用戶的資源分配。數(shù)值結(jié)果表明，與小區(qū)和速率最大化(MaxSumCell)設(shè)計(jì)相比，該文所提的兩種算法在提升小區(qū)和速率的同時(shí)均有效地提升了蜂窩用戶的體驗(yàn)。

為了在InP/InGaAs(P)材料中進(jìn)行精確的選擇擴(kuò)散,同時(shí)又要保證外延生長的多層異質(zhì)結(jié)構(gòu)不被破壞,提出了一種新的低溫開管Zn擴(kuò)散方法。該法直至在T=500℃,t=5min的條件下,重復(fù)性仍很好。應(yīng)用該法研究了低溫條件下Zn在InP,InGaAs(P)材料中的擴(kuò)散行為。實(shí)驗(yàn)首次發(fā)現(xiàn),Zn在InGaAsP材料中的擴(kuò)散速率與材料中P含量的平方成正比。

以反射高能電子衍射的方法研究了用Ar+離子轟擊和高溫處理技術(shù)獲得的潔凈的Si(100)和(111)面,以及在室溫下這些表面上分子束外延生長鎳硅化物。實(shí)驗(yàn)獲得了Si(111)77以及它的負(fù)區(qū)衍射圖,Si(100)21,Si(111)1919Ni和Si(100)42Ni的表面結(jié)構(gòu)。實(shí)驗(yàn)同時(shí)表明,在低外延生長速率下(0.150.5/min)生成的鎳硅化物的晶格結(jié)構(gòu)與硅基底的一樣。

文本采用SIMS技術(shù),分析了BF2+注入多晶硅柵退火前后F原子在多晶硅和SiO2中的遷移特性。結(jié)果表明,80keV,21015和51015cm-2 BF2+注入多晶硅柵經(jīng)過900℃,30min退火后,部分F原子已擴(kuò)散到SiO2中。F在多晶硅和SiO2中的遷移行為呈現(xiàn)不規(guī)則的特性,這歸因于損傷缺陷和鍵缺陷對F原子的富集作用。

常規(guī)生理參數(shù)監(jiān)測系統(tǒng)由于測量時(shí)接觸皮膚，因此舒適感差、個(gè)體依從性差。為解決上述問題，該文基于生理的微弱運(yùn)動可致光纖微彎曲變形進(jìn)而致光強(qiáng)度發(fā)生變化的原理，研制了新型的基于光纖傳感的生理參數(shù)監(jiān)測系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過光探測器自適應(yīng)地檢測細(xì)小的光強(qiáng)變化獲得心沖擊圖(BCG)信號，利用信號處理算法獲取心率、呼吸率和體動等信息；把光纖嵌入床墊或坐墊設(shè)計(jì)為三明治結(jié)構(gòu)，既保護(hù)了光纖又增強(qiáng)了系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性；采用蛇形返折走線將光纖均勻地分布在墊子中間，使系統(tǒng)具有高靈敏度。通過多家醫(yī)院臨床標(biāo)準(zhǔn)方法對比測試可得在95%的置信區(qū)間(±1.96SD)內(nèi)該系統(tǒng)心率均值誤差為–0.26±2.80次/min，與標(biāo)準(zhǔn)值之間的相關(guān)性為0.9984；呼吸率均值誤差為0.41±1.49次/min，與標(biāo)準(zhǔn)值之間的相關(guān)性為0.9971。實(shí)驗(yàn)表明，研制的系統(tǒng)可在零負(fù)荷的狀態(tài)下無感進(jìn)行生理參數(shù)測量，在健康醫(yī)療領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。