在对长期演进(long term evolution,LTE)上行数据发送机制详细分析的基础上,针对上行数据发送过程的实现提出一种无差错上行混合自动重传请求(hybrid automatic repeat request,HARQ)选择方案,按照协议给出的反馈与授权的延迟的时隙关系...在对长期演进(long term evolution,LTE)上行数据发送机制详细分析的基础上,针对上行数据发送过程的实现提出一种无差错上行混合自动重传请求(hybrid automatic repeat request,HARQ)选择方案,按照协议给出的反馈与授权的延迟的时隙关系,在设计中采用反馈与授权联合判断的方案,实现了HARQ授权与进程号的正确映射。针对LTE技术中的逻辑信道复用与上行数据组装过程,设计了一种用于实际应用的资源分配方案,并按照实际下发的上层原语组装上行MAC层协议数据单元(medium access control protocol data unit,MAC PDU)。最后按照协议栈测试方法,采用TTCN板级测试,针对具体的实现代码配备授权,验证上行HARQ进程号的选择、上行资源的分配及上行数据的组装等过程的实现方案的正确性。展开更多
文摘针对工业环境中广泛在多工况下多滚动轴承实时状态监测的需求和部署环境受限的挑战,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的面向多传感器滚动轴承运行状态监控方法。该方法将两个不同工况下的一维时间序列数据集以均方根(Root Mean Square,RMS)指标标注,并通过将一维时间序列多传感器数据重构为二维空间张量的形式输入卷积神经网络训练。最后利用层融合和16比特量化优化,将网络部署到FPGA上,用以解决CNN的计算开销。实验结果表明,在结合了两种不同工况的数据集下,网络测试推理准确度依然高达99.24%,比多层感知机实现高10.48%,比多层感知机结合支持向量机的实现高2.91%,该算法对于新加入的数据集也有较强的鲁棒性,经过重训练,新加入的数据集准确率可以达到99.17%。基于FPGA部署优化的网络的峰值能效为76.217GPOS/W,为CPU实现的33.09倍,GPU实现的5.39倍。其中,16比特精度部署的网络测试精度相较32比特精度实现仅降低0.001%。
文摘在对长期演进(long term evolution,LTE)上行数据发送机制详细分析的基础上,针对上行数据发送过程的实现提出一种无差错上行混合自动重传请求(hybrid automatic repeat request,HARQ)选择方案,按照协议给出的反馈与授权的延迟的时隙关系,在设计中采用反馈与授权联合判断的方案,实现了HARQ授权与进程号的正确映射。针对LTE技术中的逻辑信道复用与上行数据组装过程,设计了一种用于实际应用的资源分配方案,并按照实际下发的上层原语组装上行MAC层协议数据单元(medium access control protocol data unit,MAC PDU)。最后按照协议栈测试方法,采用TTCN板级测试,针对具体的实现代码配备授权,验证上行HARQ进程号的选择、上行资源的分配及上行数据的组装等过程的实现方案的正确性。
