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题名SCMA在5G车联网中的应用
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作者
黎慧峰
谢于晨
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机构
江西科技学院信息工程学院
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出处
《无线互联科技》
2024年第1期67-69,共3页
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基金
2022年大学生创新创业训练项目,项目编号:S202210846001
2021年度江西省教育厅科学技术研究项目,项目名称:5G环境下车联网信道资源自适应分配策略研究,项目编号:GJJ212014。
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文摘
作为交通系统重要组成部分的车联网,目前面临用户量巨大且信息频繁交换的现象。传统的4G-LTE网络系统的接入多采用正交多址接入技术(Orthogonal Frequency Division Multiple Access,OFDMA),资源利用率较低。5G车联网引入了稀疏码多址接入技术(Sparse Code Multiple Access,SCMA)。SCMA技术是非正交多址接入技术的一种,可通过高容量、大规模连接等方式使5G无线传输更高效,若将其应用到车联网技术上,能更有效地提升车联网的资源利用率以及信号抗干扰能力。文章就SCMA技术在5G车联网中的应用展开研究。
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关键词
5G车联网
SCMA
资源分配
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Keywords
5G vehicle networking
SCMA
resource allocation
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分类号
TN929.5
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于大数据的高校学生学业评价体系探讨
被引量：3
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作者
谢于晨
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机构
江西科技学院信息工程学院
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出处
《无线互联科技》
2021年第4期167-168,共2页
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基金
江西省高校人文社会科学研究项目,项目编号:GL19218。
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文摘
大数据、物联网等信息技术的发展,给教育行业带来巨大受益。如何利用大数据的优势来促进高校对人才的培养已然成为教育领域的重要研究。而高校的学业质量是衡量学校人才培养质量的关键点。文章以实验课程的过程评价为例提出了在大数据背景下如何构建学业评价体系的设想,同时给出了评价系统构建后的评价管理方法,以保证评价的准确性及全面性。
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关键词
大数据
学业评价
高校教育
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Keywords
Big Data
academic evaluation
college education
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分类号
G642
[文化科学—高等教育学]
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名相控阵探测器对地目标快速聚焦定位策略研究
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作者
谢于晨
王芳
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机构
江西科技学院信息工程学院
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出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2020年第8期74-79,共6页
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基金
2018年度江西省教育厅科学技术研究基金(GJJ80983)
2019年度江西省高校人文社会科学研究基金资助项目(GJ19218)。
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文摘
针对机载相控阵探测器对地目标定位精度不高的问题,提出一种基于波束控制的快速聚焦定位策略。该策略利用相控阵天线辐射波束角度可调的特点,对目标区域依次进行扫描;并通过改变相控阵发射波束参数,缩小目标探测区域;同时利用加权算法、探测模型共同解算得到目标的二维坐标。该策略能够快速缩小探测区域,最终实现波束聚焦以及目标定位。实验室测试验证了该策略的可行性,定位误差能够控制在2 m以内。
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关键词
机载相控阵探测器
目标定位策略
波束控制
聚焦
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Keywords
airborne phased array detector
target positioning strategy
beam control
focusing
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分类号
TG156
[金属学及工艺—热处理]
TJ01
[兵器科学与技术—兵器发射理论与技术]
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题名舰船远程航行中5G通信调制信号识别方法
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作者
谢于晨
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机构
江西科技学院协同创新中心
江西科技学院信息工程学院
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出处
《舰船科学技术》
北大核心
2023年第14期156-159,共4页
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基金
江西省高校人文社会科学研究项目(GL19218)
2021年度江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ212014)。
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文摘
舰船远程航行过程中的无线通信依靠海事卫星和GPRS技术,近年来,5G技术发展越来越成熟,基于5G的舰船远程通信系统开发成为一项热点。本文设计一种舰船远程航行信息交互系统,对系统的构成和关键技术环节进行研究,包括5G通信信号的调制技术、基于神经网络算法的5G调制信号识别技术等。最后,结合Simulink软件进行了舰船远程航行信息交互系统的5G通信性能测试。
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关键词
5G通信
信号调制识别
神经网络
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Keywords
5G communication
signal modulation recognition
neural network
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分类号
U601.25
[交通运输工程—船舶与海洋工程]
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题名基于解卷积的自适应空间谱估计方法
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作者
邱岚
谢于晨
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机构
江西科技学院信息工程学院
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出处
《探测与控制学报》
CSCD
北大核心
2021年第1期61-67,共7页
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基金
江西省教育厅科学技术研究项目资助(GJJ180983)。
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文摘
针对自适应空间谱估计方法背景级对目标空间方位角分布值估计的影响问题,提出了基于解卷积的自适应空间谱估计方法。该方法首先在自适应空间谱估计方法输出空间谱基础上,采用类狄利克函数和空间谱归一化平均背景级实现点扩展函数设计;然后利用点扩展函数和图像复原中Richardson-Lucy迭代方法对自适应空间谱估计结果进行解卷积,降低背景级及其对目标空间方位角分布值估计的影响。数值仿真和实测数据处理结果表明:该方法作为一种后置处理方法,继承了自适应空间谱估计方法高分辨估计能力,空间谱峰值更加“尖锐”;信号谱级比较低时,通过增加迭代次数使其输出空间谱背景级远低于自适应空间谱方法和分子阵处理方法,具有更好的目标空间方位角分布估计能力。
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关键词
自适应空间谱估计
空间方位角分布值
后置处理
解卷积
背景级
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Keywords
adaptive spatial spectrum estimation
spatial azimuth distribution value
post-processing
deconvolution
background level
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分类号
TN912
[电子电信—通信与信息系统]
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