Cognitive Radio Technology Development Trends and Research Status

认知无线电中的频谱感知：要求、挑战与设计权衡 随着无线服务需求的不断增长以及新兴无线设备和应用的涌现，对无线电频谱的需求显著增加。然而，传统频谱管理方法非常僵化，每个运营商仅被授予在特定频率范围内独占运营的权利。这种模式导致了频谱资源分配上的极大不灵活性。 频谱感知的重要性 近期的测量显示，许可频谱实际上很少能在时间和空间上连续利用。这一现象表明，当前所感知的频谱稀缺问题主要源于低效的固定频率分配，而非物理上的频谱短缺。因此，监管机构开始探索一种全新的接入范式，允许次级（未授权）系统机会性地利用未使用的主级（授权）频带，这些未使用的频段通常被称为“空白频段”。 为保护主级系统免受次级用户干扰的影响，需要可靠地识别空白频段。为此目的，可以采用多种不同的方法，如表1所示： | 方法 | 描述 || --- | --- || 主级系统报告 | 主级系统负责监测其频段的使用情况，并向监管机构报告空白频段的信息。 || 数据库查询 | 次级用户通过查询数据库来确定可用的空白频段。该数据库包含有关频谱使用情况的实时信息。 || 地理定位技术 | 利用地理位置信息确定特定地点的空白频段。 || 认知无线电感知 | 次级用户自主检测并利用空白频段。这是重点关注的方法。 | 认知无线电中的频谱感知 认知无线电技术使无线通信设备能够感知环境，并根据环境的变化调整其操作参数。频谱感知是认知无线电的一个核心功能，它允许设备检测空白频段并在不干扰主级用户的情况下利用这些频段。实现频谱感知的关键在于准确且高效地检测空白频段，同时确保主级用户的通信质量不受影响。 监管要求 频谱感知必须满足一定的监管要求，包括但不限于：- 避免干扰：确保次级用户的操作不会对主级用户的通信造成有害干扰。- 动态适应：确保系统能够根据频谱的动态变化进行相应调整。

站点个性化技术的必要性：随着互联网用户数量的剧增，Web站点面临用户需求多样化的问题。传统的Web系统为所有用户提供相同的服务，无法满足用户个性化的需求。因此，提供个性化服务成为Web站点发展的重要趋势。个性化服务可以通过减少用户寻找信息的时间，提高浏览效率，从而增强用户体验。 个性化技术的基本思路：个性化技术包括收集用户的访问信息、分析这些信息，并根据分析结果向访问者提供合适的信息。其核心在于构建用户的特征模型，并将信息主动推送给符合特征的用户。这包括寻找与用户特征相匹配的信息，或者在用户群体中推荐感兴趣的信息。 常用个性化技术的局限性：过去在个性化服务领域中，协同过滤技术被广泛运用，但该技术存在依赖用户提供的主观评价信息、处理大规模数据困难、评价信息可能过时、使用不便等缺点。随着应用环境的变化，协同过滤技术的缺点逐渐凸显。 Web数据挖掘技术在个性化推荐中的优势：将Web数据挖掘技术应用于个性化推荐领域能够解决协同过滤技术存在的问题。Web数据挖掘技术不依赖用户主动提供的评价信息，甚至不需要用户的注册信息，且能够处理大规模数据量。大数据环境是Web数据挖掘技术的优势所在，它有望实现动态的个性化推荐系统，为用户提供更为准确和高效的服务。 基于Web数据挖掘的站点个性化模型：提出一种基于Web数据挖掘的个性化站点模型，该模型的关键技术包括目标样本的特征提取、用户访问模式的分析、个性化推荐数据的生成等。这些技术的实现是个性化推荐系统动态组装和个性化站点动态呈现的基础。 目标样本的特征提取技术：使用向量空间模型（VSM）来表示目标信息，通过特征词条及其权值来评价未知文本与目标样本的相关程度。特征提取的关键在于选择能够体现目标内容且能区分其他文档的特征项集。词条权重的计算考虑了词条在文档中的出现频率和文档出现的频率，以确保能够准确地反映目标信息。 Web数据挖掘技术的其他关键应用：Web数据挖掘技术不仅应用于个性化推荐系统，还可以用于搜索引擎、信息获取等领域。在搜索引擎中，Web数据挖掘有助于提高查询结果的准确性和排序的相关性；在信息获取方面，帮助用户从海量信息中快速找到所需的资源。 个性化推荐系统的实际应用：个性化推荐系统在电子商务等动态网站中得到了广泛的应用。它通过分析用户历史行为数据，为用户提供量身定制的商品推荐，提升了用户的购买体验，并有效提高了网站的转化率。

深度学习历史趋势 一、深度学习历史趋势 神经网络的众多名称和命运变迁： 早期发展：20世纪50年代末至60年代初，神经网络研究开始兴起，受到广泛关注。 第一次寒冬：1970年代，由于理论和技术上的限制，神经网络研究进入低谷期。 反向传播算法的引入：1980年代中期，反向传播算法的提出极大地推动了神经网络的研究和发展。 第二次寒冬：1990年代中期，尽管有了突破性的进展，但由于计算资源和数据量的限制，神经网络再次遭遇挫折。 深度学习的复兴：21世纪初至今，随着GPU技术的发展、大数据时代的到来以及算法的不断创新，深度学习迎来了爆发式的增长。 与日俱增的数据量： 互联网时代：随着互联网的普及，数据生成的速度大大加快。 社交媒体：社交媒体平台成为海量数据的重要来源之一。 物联网：各种传感器设备不断收集环境数据，进一步丰富了数据资源。 大数据技术：Hadoop等大数据处理框架为存储和处理大规模数据提供了技术支持。 与日俱增的模型规模： 参数数量增加：随着模型复杂度的提升，模型中的参数数量也在不断增加。 深层架构：从最初的几层到现在的上百层甚至更多，神经网络的层数不断增加。 并行计算：GPU等硬件技术的进步使得大型模型的训练成为可能。 与日俱增的精度、复杂度和对现实世界的冲击： 精度提升：随着模型的改进，识别和预测的准确率不断提高。 应用场景扩展：从图像识别到自然语言处理，再到推荐系统等领域，深度学习的应用范围越来越广泛。 社会经济影响：人工智能技术的发展对各行各业产生了深远的影响，促进了产业升级和社会变革。 二、应用数学与机器学习基础 线性代数： 标量、向量、矩阵和张量：介绍了这些基本概念及其在深度学习中的应用。 矩阵和向量相乘：讲解了如何进行矩阵和向量之间的乘法操作。 单位矩阵和逆矩阵：单位矩阵是重要的特殊矩阵，逆矩阵对于解决线性方程组等问题至关重要。 线性相关和生成子空间：线性相关的概念有助于理解数据的空间表示。 范数：范数可以用来衡量向量或矩阵的大小和特性。

WiMAX技术概述 WiMAX（Worldwide Interoperability for Microwave Access）是一项为提供宽带无线接入而设计的技术标准，基于IEEE 802.16协议系列。WiMAX能够在固定、便携式或移动环境下提供高速互联网连接服务。相较于传统的有线宽带，WiMAX提供了更灵活的部署方式和更广的服务覆盖范围。 技术特点 高带宽： WiMAX技术能够提供最高达70Mbps的下载速度，满足大部分用户对高速数据传输的需求。 长距离覆盖： 相较于其他无线技术，如Wi-Fi，WiMAX的有效传输距离理论上可达50公里。 多用途性： 除了家庭或企业的宽带接入，WiMAX还支持视频会议、在线教育等应用。 QoS支持： WiMAX提供强大的服务质量（QoS）保障机制，确保不同业务需求的数据传输质量。 技术架构 WiMAX系统主要包括基站（Base Station, BS）和用户端设备（Customer Premise Equipment, CPE）。- 基站（Base Station, BS）： 负责整个WiMAX网络的核心控制功能，包括资源分配和连接管理。- 用户端设备（CPE）： 通常安装在用户家中或办公室，通过无线信号与基站通信，实现宽带上网服务。 工作频段 WiMAX支持多种工作频段，主要分为两种类型：- 许可频段： 2.3-2.4GHz和3.3-3.8GHz，这些频段需经过批准使用，有助于减少干扰。- 非许可频段： 5.1-5.8GHz，这些频段无需特别许可，但可能受到干扰。 应用场景 WiMAX的应用广泛，包括：1. 固定宽带接入： 提供稳定的互联网连接。

Acycle: Acycle是一个用于研究和教育的时间序列分析软件，提供强大的分析工具和用户友好的界面，适合学术研究和教学使用。

LTE for UMTS – OFDMA and SC-FDMA Based Radio Access 一、概述 本书《LTE for UMTS – OFDMA and SC-FDMA Based Radio Access》由 Springer 出版，作者是 Harri Holma 与 Antti Toskala，他们也是《WCDMA for UMTS: Radio Access for Third Generation Mobile Communications》一书的作者。本书主要介绍了 长期演进 (Long Term Evolution, LTE) 技术在 UMTS (Universal Mobile Telecommunications System, 通用移动通信系统) 中的应用，特别聚焦于 正交频分多址 (Orthogonal Frequency Division Multiple Access, OFDMA) 和 单载波频分多址 (Single-Carrier Frequency Division Multiple Access, SC-FDMA) 这两种关键的无线接入技术。 二、关键技术点 1. OFDMA（正交频分多址）- 定义: OFDMA 是一种多址接入方式，它将可用的频率资源划分为多个子载波，并将这些子载波分配给不同的用户进行数据传输。- 优点: OFDMA 能够有效提高频谱利用率，并且可以灵活地支持不同带宽需求的服务。- 应用场景: OFDMA 通常用于下行链路，即基站向终端设备发送数据的场景。 2. SC-FDMA（单载波频分多址）- 定义: SC-FDMA 是一种改进型的多址接入技术，其主要目的是为了降低 峰均功率比 (Peak-to-Average Power Ratio, PAPR)，从而减少对终端设备发射功率的要求。- 优点: 相较于 OFDMA，SC-FDMA 可以显著降低 PAPR，使得终端设备能够以较低的功耗进行信号发射。- 应用场景: SC-FDMA 主要用于上行链路，即终端设备向基站发送数据的场景。 三、OFDMA 与 SC-FDMA 的技术特点 1. OFDMA 技术特点- 频谱效率: OFDMA 通过并行传输多个子载波来提高频谱利用率，能够在有限的频谱资源内传输更多的数据。

大连理工数据库关系代数练习解析 1. 查找10号部门员工的所有信息 为了获取10号部门员工的所有信息，我们需要从包含员工信息的表（通常命名为emp）中进行选择操作。可以通过以下SQL语句实现： SELECT * FROM emp WHERE deptno = 10; 这里的关键点在于WHERE子句中的条件deptno = 10用于筛选出10号部门的员工。 2. 找出10号部门工资大于3500的员工的姓名和工资 此题涉及到了筛选特定条件下的数据。我们只需要从emp表中选取10号部门且工资大于3500的员工的姓名和工资。这可以通过以下SQL语句实现： SELECT ename, sal FROM emp WHERE deptno = 10 AND sal > 3500; 这里的关键在于同时使用了两个筛选条件：deptno = 10和sal > 3500。 3. Union 集合并（UNION）是SQL中的一种操作，用于合并两个或多个SELECT语句的结果集，并去除重复的行。例如： (SELECT ename FROM emp WHERE deptno = 10) UNION (SELECT ename FROM emp WHERE deptno = 20); 这里，第一个SELECT语句返回10号部门员工的姓名，第二个返回20号部门员工的姓名。 4. 查询10号部门及20号部门的员工（两种方式） 除了使用UNION，还可以通过使用IN操作符或OR逻辑运算符来实现同样的目标。例如：- 使用IN操作符: SELECT * FROM emp WHERE deptno IN (10, 20); 使用OR操作符: SELECT * FROM emp WHERE deptno = 10 OR deptno = 20; 这两种方法都会返回10号部门和20号部门的员工。

冷库维护结构保温缺陷的红外检测技术，李夔宁，王贺，介绍了红外成像法在冷库保温缺陷中的检测原理，以matlab为平台对红外图片进行直方图均衡化及自适应滤波和中值滤波处理，从而直观的展示冷库结构中的保温缺陷，提供了一种高效、直观的检测方法。

The LTV-MATLAB model is a MATLAB implementation of the LTV homomorphic encryption scheme used for research purposes. It includes a full adder homomorphic circuit for experimentation and analysis. This code allows researchers to explore homomorphic encryption techniques and their applications in secure computation, maintaining privacy during data processing while enabling arithmetic operations on encrypted data.