GSM-R(GSM for Railway)的可靠性和高效性引起人们的关注。列车速度的提升导致多普勒效应更严重、切换触发位置更靠后、越区切换更频繁。多普勒效应恶化接收信号质量使中断率增加;切换触发位置靠后变相缩小重叠区覆盖范围使越区切换失...
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GSM-R(GSM for Railway)的可靠性和高效性引起人们的关注。列车速度的提升导致多普勒效应更严重、切换触发位置更靠后、越区切换更频繁。多普勒效应恶化接收信号质量使中断率增加;切换触发位置靠后变相缩小重叠区覆盖范围使越区切换失败率增加;频繁的越区切换进一步降低系统可靠性。因此列车速度的提升对GSM-R网络的安全性和可靠性产生重要影响。同时,我国铁路网络的不断扩展对GSM-R系统的容量提出更高的要求。本文首先对GSM-R网络传统切换策略进行建模和性能分析。随后,提出一种利用列车位置信息和中继功率控制技术的切换优化方案。在该方案中,列车到达切换位置前,利用中继站获得分集增益,提升信道容量和链路可靠性;处于切换位置时,通过中继的功率控制,保证本小区的信号满足最低通信要求,变相扩大重叠区覆盖范围的同时有利于触发切换提升切换成功率。仿真结果表明:本文提出的方案有效地提升切换成功概率和信道容量,明显改善了GSM-R系统的性能。
为提高非视距场景下超宽带(ultra‑wideband,UWB)定位精度,本文提出一种基于误差因子的改进加权最小二乘(weighted least square,WLS)算法.该算法利用测距值和实时信道冲激响应特征训练1维卷积神经网络,实现误差因子的准确预测;基于预测...
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为提高非视距场景下超宽带(ultra‑wideband,UWB)定位精度,本文提出一种基于误差因子的改进加权最小二乘(weighted least square,WLS)算法.该算法利用测距值和实时信道冲激响应特征训练1维卷积神经网络,实现误差因子的准确预测;基于预测得到的误差因子设计改进WLS算法的加权矩阵,赋予不同基站合理的权重,以改善非视距场景下UWB定位性能.通过实测采集静态和动态定位数据对改进WLS算法进行性能验证.实验结果表明:视距场景下,改进WLS算法与最小二乘(least square,LS)算法、WLS算法定位性能相近;非视距场景下,改进WLS算法明显优于LS算法、WLS算法,能够有效抑制非视距误差.
随着尺寸工艺的提升和存储方法的演进,NAND闪存芯片的存储密度正在一步步提高.而存储密度的提高带来了芯片物理容错性能的下降,从而导致器件的寿命下降.如何保证NAND闪存的使用寿命是目前闪存器件的研究热点问题.纠错编码的软判决译码器应用到NAND闪存中能够充分提供数据可靠性保障,但其在数据读取时的量化方法是核心问题之一.针对目前最大互信息量化方法没有考虑纠错编码码字特性的缺点,本文提出使用密度进化量化算法来进行基于低密度奇偶校验码(low density parity check,LDPC)码字特征的量化.为了适应NAND信道非对称的特点,本文进一步提出首先利用比特翻转器来将实际非对称译码器输入对称化,然后通过使用固定比例方法进一步减少搜索最佳读取电压位置的复杂度.经在NAND闪存信道下的数值仿真比较,本文提出的量化算法可以比最大互信息量化算法更好地提升译码性能,能够显著提升闪存器件的寿命.
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