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袁磊: 作品数：13 被引量：22H指数：3; 供职机构：兰州大学信息科学与工程学院更多>>; 发文基金：甘肃省自然科学基金广西民族大学研究生教育创新计划项目广西科技计划项目更多>>; 相关领域：电子电信自动化与计算机技术文化科学自然科学总论更多>>

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基于矢量网络分析仪的虚拟大规模MIMO信道测量平台被引量：1: 2021年; 大规模MIMO是5G移动通信系统的关键技术之一。通过实验教学使学生理解大规模MIMO无线信道特性是无线通信课程教学中的一个重要环节。针对传统大规模MIMO无线信道测量平台造价昂贵难以在实验教学中普及的问题,设计开发了一种价格低廉的虚拟大规模MIMO信道测量平台,使用矢量网络分析仪作为信号的发生器和接收器,运用LabVIEW开发基于3D打印机改造的移动测量平台的控制程序与交互界面,实现对大规模MIMO无线信道的自动化测量。该测量平台既能用于实验教学,也能用于学术研究,具有较好的应用价值。; 袁磊庞苇袁浩; 关键词：矢量网络分析仪

基于MSP430F149的红外光数字通信实验系统设计被引量：3: 2014年; 给出一个红外光数字通信实验系统的设计,系统以超低功耗MSP430F149单片机作为控制核心,以温度数字信号作为信源,实现短距离红外光传输数字信号。系统包含3个主要部分,分别为发射终端、接收终端和中继转发节点。经测试,数字温度信号直接传送距离超过5米,中继距离亦可达到5米以上。; 靳天玉段东波张冠茂梅中磊袁磊; 关键词：MSP430F149 DS18B20 LCD12864

用于CPM的LT码设计: 2013年; 研究了在加性高斯白噪声(AWGN)信道中采用连续相位调制(CPM)的LT码串行级联系统。给出了一种联合解调译码算法,并运用高斯近似方法优化设计了在CPM下LT码的度分布函数。计算机仿真结果表明,优化设计的LT-CPM系统具有更低的误码率。; 袁磊; 关键词：LT码 AWGN信道连续相位调制迭代译码

基于MindSpore框架的智能通信实验教学被引量：3: 2022年; 为了适应新工科建设和人工智能在未来无线通信系统设计中应用的需求,兰州大学通信工程专业借助华为公司自研的人工智能框架MindSpore,将最新智能通信领域研究成果引入教学中,设计了基于深度学习的数字调制类型盲识别和LDPC码译码实验。该实验有助于通信工程专业学生深刻理解深度学习在设计智能通信系统的应用,为培养适应人工智能时代的通信工程师做了有益尝试。; 袁磊杨伟明郭宇航; 关键词：智能通信实验教学

不完美硬件实现对下行NOMA短包通信的影响: 2025年; 为了实现超可靠低延时通信(ultra-reliable and low latency communication,URLLC),研究在Naka-gami-m和莱斯衰落信道下硬件损伤(hardware impairment,HI)、信道估计误差(channel estimation error,CEE)以及不完美连续干扰抵消(successive interference cancellation,SIC)对下行两用户非正交多址接入(non-orthogonal multiple access,NOMA)短包通信(short packet communication,SPC)系统性能的影响。首先,给出两种信道下用户的平均块错误率(block error rate,BLER)表达式。其次,在用户的平均BLER要求限定下,提出一种联合优化功率分配和导频序列长度的优化算法。最后,仿真结果验证了理论推导的准确性,并表明HI、CEE和不完美SIC对NOMA SPC系统性能具有大的影响;为了NOMA SPC系统实现URLLC,存在一个功率分配和导频序列长度的折中优化。; 莫名秀袁磊雷妍袁花花; 关键词：信道估计误差

喷泉码的分布式云存储教学系统设计: 2023年; 为满足新工科建设和物联网课程教学的需求,结合存储和纠删码领域的前沿知识,提出了一套基于喷泉码的分布式云存储教学系统,将物联网中传输层协议与喷泉码特性灵活结合。以“物联网技术及应用”课程为例,介绍了基于喷泉码的分布式云存储教学系统开展分层次实验教学的具体案例——传统三副本+TCP模式分布式云存储系统的实现与喷泉码+UDP模式分布式云存储系统的实现。实践表明,通过该系统的使用,学生可以有效将理论学习与实际应用相结合,锻炼自身编程能力和工程实践能力。; 袁磊付饶沈钰任秀杰; 关键词：实验教学喷泉码

相关噪声下基于深度学习的LDPC码码率半盲识别算法: 2025年; 为了正确识别相关噪声下采用低密度奇偶校验码和高阶调制的无线通信系统的信道编码参数,在已知候选码率集合和相应奇偶校验矩阵的假定下,提出两种基于深度学习的码率半盲识别算法。所提神经网络由降噪子网络和码率识别子网络构成,降噪子网络设计实数降噪子网络和复数降噪子网络。相比于实数降噪子网络,复数降噪子网络以高复杂度为代价,获得更好的处理复信号的能力。进一步,为了降低复数降噪子网络的复杂度,提出一种基于网络剪枝技术的网络压缩算法。仿真实验结果表明,通过使用联合优化降噪损失函数和码率识别损失函数的多任务学习策略:一方面,在相关噪声下提出的神经网络比传统算法具有更好的识别性能;另一方面,当利用网络压缩算法将基于复数降噪子网络识别算法的复杂度降低到与基于实数降噪的子网络识别算法的复杂度相近时,其性能仍优于基于实数降噪子网络的识别算法。; 袁磊杨艳娟郭毅戴鹏; 关键词：相关噪声低密度奇偶校验码

相关噪声下基于深度学习的LDPC码联合降噪译码算法设计: 2024年; 为了改善采用低密度奇偶校验(LDPC)码和高阶调制的无线通信系统在相关噪声下的译码性能,提出了一种联合优化降噪和译码的深度学习算法。降噪器中采用了残余收缩模块(RSBU),译码器采用了基于循环神经网络的神经网络最小和译码算法。在提出的联合降噪译码(JDD)算法中,利用复数神经网络在处理复信号方面比实数神经网络更有优势的特点,提出了一个复数RSCNN(CRSCNN),接收的复信号直接输入CRSCNN并利用新颖的联合优化降噪损失函数和译码损失函数的多任务学习策略来改善译码性能。仿真结果显示基于CRSCNN的JDD算法获得了比基于循环神经网络的神经网络最小和译码算法更好的译码性能。; 杨恩鑫袁磊郭毅岳新东; 关键词：低密度奇偶校验码高阶调制相关噪声

脉冲信道下基于深度学习的BP译码方法被引量：4: 2020年; 在脉冲信道下,针对置信传播(belief propagation,BP)算法对短码长的低密度奇偶校验(low-density parity-check,LDPC)码译码性能差的问题,提出了一种基于深度学习的BP译码方法。首先,根据Tanner图构建两种深度神经网络模型,通过对Tanner图中边的权重重新赋值来提升译码性能。然后,简化信道对数似然比(log-likelihood ratio,LLR)的计算方法,通过模型训练优化近似计算参数,得到对参数γ鲁棒的译码模型。最后,构造鲁棒训练集,训练得到对参数α和γ鲁棒的译码模型。仿真结果表明,在高码率时,该方法相对于传统BP译码算法性能显著提升,且在近似计算信道LLR值时,译码性能在不同参数的脉冲信道下均具有鲁棒性。; 潘睿袁磊; 关键词：信道译码低密度奇偶校验码

基于LoRa的地下停车场车辆定位系统设计被引量：2: 2019年; 利用LoRa在抗干扰、低功耗、低成本方面的优势,设计了一种基于LoRa的地下停车场车辆定位系统;针对地下停车场特殊通信环境,对非视距(Not Line of Sight,NLOS)时延模型进行分析;将排序算法与典型均值滤波算法相结合,改善典型均值滤波算法只能将脉冲噪声在滤波窗口内均摊而不能彻底消除的固有缺陷;通过参数拟合的方法,对地下停车场环境下规律性的NLOS时延和节点模块处理误差进行抑制;对三边定位算法进行优化,提高定位精度,避免无解情况的发生;在实际环境中进行测试,验证了系统的可行性。; 庄凯凯何安平袁磊冯志华吴尽昭; 关键词：NLOS 均值滤波

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