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机构

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作者

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检索条件"主题词=OTFS"
58 条 记 录,以下是21-30 订阅
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otfs信号在快速时变信道下的解调算法研究
OTFS信号在快速时变信道下的解调算法研究
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作者: 秦帆 桂林电子科技大学
学位级别:硕士
otfs(Orthogonal Time Frequency Space),正交时频空技术,是一种新型的调制解调技术,在高铁、卫星传输、航空领域等方面有着广泛的应用前景。高速移动的传输环境中存在大量的遮蔽物,要求实时通信系统需具备抗多径、抗干扰、传输信息量... 详细信息
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高速高动态环境下MIMO-otfs接收机关键技术研究
高速高动态环境下MIMO-OTFS接收机关键技术研究
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作者: 韩飞 中国电子科技集团公司电子科学研究院
学位级别:硕士
在高速高动态通信场景下,现阶段移动通信系统实现可靠通信的最大壁障来自于高多普勒频移量引起的载波间干扰问题。正交时频空(Orthogonal Time Frequency Space,otfs)技术针对这一问题给出了解决办法。另外,多输入多输出(Multiple-Input... 详细信息
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基于otfs雷达通信一体化目标参数估计的研究
基于OTFS雷达通信一体化目标参数估计的研究
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作者: 李国琳 北京邮电大学
学位级别:硕士
随着无线通信技术以及雷达感知技术的不断升级,雷达通信一体化被提出。本文研究基于正交时频空(Orthogonal Time Frequency Space,otfs)调制的雷达通信一体化目标参数估计方法,通过雷达通信一体化设备接收端接收到的回波信号来估计目... 详细信息
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otfs信号检测与信道估计技术研究
OTFS信号检测与信道估计技术研究
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作者: 倪甫田 浙江大学
学位级别:硕士
正交时频空调制技术(Orthogonal Time Frequency Space,otfs)是一种基于正交频分复用调制技术(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)发展而来的新型调制技术,其主要变化是利用时频域二维傅里叶变换,构建新的时延-多普勒域,... 详细信息
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基于otfs的等离子体鞘套综合信道信息传输基础研究
基于OTFS的等离子体鞘套综合信道信息传输基础研究
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作者: 孙旭 西安电子科技大学
学位级别:硕士
临近空间高超声速飞行器成为研究热点,由于其高速、高机动飞行特点造成其信道环境极其复杂多变,且多种信道干扰因素高度耦合。第一,由于高超声速飞行器的高速运动产生高温从而形成所谓的包裹飞行器的“等离子体鞘套”。等离子体鞘套是... 详细信息
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基于深度学习的otfs信号处理技术研究
基于深度学习的OTFS信号处理技术研究
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作者: 刘梦雪 浙江大学
学位级别:硕士
第五代移动通信系统(Fifth Generation Mobile Communication System,5G)需要支持移动速度达到500 km/h的高速铁路场景,而在第六代移动通信系统(Sixth Generation Mobile Communication System,6G)的展望中,频段和终端移动速度要求... 详细信息
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面向6G的快时变信道下信道估计与信号检测技术研究
面向6G的快时变信道下信道估计与信号检测技术研究
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作者: 邵加亮 南京邮电大学
学位级别:硕士
未来通信系统空中接口以及相关波形必须支持各种高速应用场景,但是广泛应用于第四代和与第五代移动通信系统的正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)技术在高速移动场景下面临严重的子载波干扰。为了在高移动... 详细信息
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信道自适应otfs技术研究
信道自适应OTFS技术研究
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作者: 代璐 北京邮电大学
学位级别:硕士
第五代移动通信系统新空口(New Radio,NR)是当前最为广泛应用移动通信系统,它需要支持移动速度达500km/h的高速移动场景。而在面向未来的第六代移动通信系统中,频段和终端移动速度的需求将继续提升。作为目前最主要的调制技术正交频分复... 详细信息
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正交时频空调制系统的无线信道估计技术研究
正交时频空调制系统的无线信道估计技术研究
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作者: 邹礼一 西安电子科技大学
学位级别:硕士
近几年来,高铁通信,无人机通信,自动驾驶汽车通信等多种高移动速度的应用通信场景给无线通信带来了巨大的挑战。由于高速移动环境会导致无线信道具有双选特性,传统的正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系... 详细信息
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基于深度学习的通信系统物理层研究设计与实现
基于深度学习的通信系统物理层研究设计与实现
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作者: 杜昆刚 西安电子科技大学
学位级别:硕士
得益于新型计算机的高效并行处理能力和万物互联传感器采集的海量样本数据,继上世纪50年代人工智能被提出后再次迎来发展的快速车道。深度学习作为当前一个研究热点,是最接近人工智能的方向,并且已经在计算机视觉等相关领域取得显著效... 详细信息
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