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面向6G通信定位一体化的毫米波太赫兹MIMO-OTFS系统波束、时延、多普勒资源联合优化
1
作者
吴良顺
彭玲
张斌
《通信技术》
2025年第12期1288-1296,共9页
针对6G高动态、高精度与大连接需求,提出了一种面向毫米波-太赫兹频段的多输入多输出正交时频空间调制(MIMO-OTFS)系统的通信定位联合优化框架。基于混合场(平面波与球面波共存)信道模型,引入可编程双维时延器(TTD)实现频率无关波束控制...
针对6G高动态、高精度与大连接需求,提出了一种面向毫米波-太赫兹频段的多输入多输出正交时频空间调制(MIMO-OTFS)系统的通信定位联合优化框架。基于混合场(平面波与球面波共存)信道模型,引入可编程双维时延器(TTD)实现频率无关波束控制,刻画近远场传播特性,并通过波束指向性系数与频率一致性优化实现宽带能量聚焦,构建通信速率最大化与定位误差最小化的两阶段优化框架。针对该模型的非凸特性,采用差分凸优化算法(DCFA)实现高效求解。仿真表明,在总功率约束的毫米波-太赫兹MIMO-OTFS场景下,所提算法有效提升了通信速率,降低了定位误差,并在高密度、高多普勒环境中保持了优异的鲁棒性与可扩展性。
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关键词
MIMO-OTFS
通信与定位一体化
波束赋形
差分凸优化
毫米波
太赫兹
6G
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职称材料
群体遗传学研究中的数据处理方法Ⅰ.RAPD数据的AMOVA分析
被引量:
91
2
作者
张富民
葛颂
《生物多样性》
CAS
CSCD
2002年第4期438-444,共7页
近年来 ,RAPD数据和AMOVA分析广泛地应用于群体遗传学和保护遗传学研究。然而 ,由于RAPD标记具显性特点 ,加上目前进行AMOVA分析所依赖的RAPDistance软件不完善 ,使得对RAPD数据进行AMOVA分析时存在许多不足。本文介绍了AMOVA分析的基...
近年来 ,RAPD数据和AMOVA分析广泛地应用于群体遗传学和保护遗传学研究。然而 ,由于RAPD标记具显性特点 ,加上目前进行AMOVA分析所依赖的RAPDistance软件不完善 ,使得对RAPD数据进行AMOVA分析时存在许多不足。本文介绍了AMOVA分析的基本过程 ,同时引入一个新的程序DCFA用以替代RAPDistance ,并详述了将DCFA与WINAMOVA联用 ,对RAPD数据进行AMOVA分析的具体步骤与注意事项。最后 ,以产自中国和巴西 8个普通野生稻 (Oryzarufipogon)天然群体为例 ,演示了对RAPD表型数据进行AMOVA分析的过程 ,讨论了AMOVA分析结果在群体遗传结构上的意义。通过对AMOVA算法的分析 ,同时比较 4种距离系数所得AMOVA结果 ,我们认为在进行AMOVA分析时选择NEI LI距离和欧氏距离平方较为合适 。
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关键词
群体遗传学
数据处理方法
RAPD数据
AMOVA分析
群体遗传结构
进化距离
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职称材料
题名
面向6G通信定位一体化的毫米波太赫兹MIMO-OTFS系统波束、时延、多普勒资源联合优化
1
作者
吴良顺
彭玲
张斌
机构
广州理工学院计算机科学与工程学院
贵州省人工智能与类脑计算全省重点实验室(贵州师范学院)
上海交通大学集成电路学院(信息与电子工程学院)
黄冈市自然资源与城乡建设局不动产登记中心
新疆政法学院**信息网络安全学院&网络信息中心
武汉大学遥感信息工程学院
香港城市大学计算机系
出处
《通信技术》
2025年第12期1288-1296,共9页
基金
新疆政法学院校长基金(XZZK2022002)
中国电子劳动学会2025年度科学教育普及与国际传播应用研究专项重点课题(Cea125A026)
+10 种基金
上海交通大学科研预研基金项目(JG0340001)
教育部嵌入式系统与服务计算重点实验室开放课题(ESSCKF2024-10)
上海市高可信计算重点实验室开放课题(24Z670103399)
计算神经科学与类脑智能教育部重点实验室开放课题(25Z67010205)
贵州省人工智能与类脑计算全省重点实验室开放课题(AILKF20250103)
2025年山东省青年自然科学研究课题(WLZR25001)
2025年山东省基础与应用基础研究课题(WL-JC25008)
2025年山东省人工智能赋能教育教学应用研究课题(WL-AIJ2504003)
2025年山东省人工智能赋能高等教育研究等专项课题(WL-AIGJ25002,WL-AIGJ25012)
中国图象图形学学会“智能感知与决策咨询专家团队”
“香港太平(青年)学者”奖励计划的支持。
文摘
针对6G高动态、高精度与大连接需求,提出了一种面向毫米波-太赫兹频段的多输入多输出正交时频空间调制(MIMO-OTFS)系统的通信定位联合优化框架。基于混合场(平面波与球面波共存)信道模型,引入可编程双维时延器(TTD)实现频率无关波束控制,刻画近远场传播特性,并通过波束指向性系数与频率一致性优化实现宽带能量聚焦,构建通信速率最大化与定位误差最小化的两阶段优化框架。针对该模型的非凸特性,采用差分凸优化算法(DCFA)实现高效求解。仿真表明,在总功率约束的毫米波-太赫兹MIMO-OTFS场景下,所提算法有效提升了通信速率,降低了定位误差,并在高密度、高多普勒环境中保持了优异的鲁棒性与可扩展性。
关键词
MIMO-OTFS
通信与定位一体化
波束赋形
差分凸优化
毫米波
太赫兹
6G
Keywords
MIMO-OTFS
integrated communication and positioning
beamforming
dcfa
millimeterwave
terahertz
6G
分类号
TN929.5 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
群体遗传学研究中的数据处理方法Ⅰ.RAPD数据的AMOVA分析
被引量:
91
2
作者
张富民
葛颂
机构
中国科学院植物研究所系统与进化植物学重点实验室
出处
《生物多样性》
CAS
CSCD
2002年第4期438-444,共7页
基金
国家重点基础研究发展规划"973"项目 (G2 0 0 0 0 4680 5 )
国家杰出青年科学基金 (3 0 0 2 5 0 0 5 )
文摘
近年来 ,RAPD数据和AMOVA分析广泛地应用于群体遗传学和保护遗传学研究。然而 ,由于RAPD标记具显性特点 ,加上目前进行AMOVA分析所依赖的RAPDistance软件不完善 ,使得对RAPD数据进行AMOVA分析时存在许多不足。本文介绍了AMOVA分析的基本过程 ,同时引入一个新的程序DCFA用以替代RAPDistance ,并详述了将DCFA与WINAMOVA联用 ,对RAPD数据进行AMOVA分析的具体步骤与注意事项。最后 ,以产自中国和巴西 8个普通野生稻 (Oryzarufipogon)天然群体为例 ,演示了对RAPD表型数据进行AMOVA分析的过程 ,讨论了AMOVA分析结果在群体遗传结构上的意义。通过对AMOVA算法的分析 ,同时比较 4种距离系数所得AMOVA结果 ,我们认为在进行AMOVA分析时选择NEI LI距离和欧氏距离平方较为合适 。
关键词
群体遗传学
数据处理方法
RAPD数据
AMOVA分析
群体遗传结构
进化距离
Keywords
population genetic structure, RAPDistance,
dcfa
, evolutionary distance
分类号
Q347 [生物学—遗传学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向6G通信定位一体化的毫米波太赫兹MIMO-OTFS系统波束、时延、多普勒资源联合优化
吴良顺
彭玲
张斌
《通信技术》
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
群体遗传学研究中的数据处理方法Ⅰ.RAPD数据的AMOVA分析
张富民
葛颂
《生物多样性》
CAS
CSCD
2002
91
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职称材料
已选择
0
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参考文献
引证文献
统计分析
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