DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 试验材料及方法 2.1. 试验材料及焊接工艺 试验材料选用高速列车常用的铝合金材料A7N01S-T5，其中S代表挤制型材，T5代表高温成型过程中快速冷却然后进行人工时效。将型材加工成尺寸为350 mm × 150 mm × 8 mm的铝板，试板焊接采用双脉冲MIG焊，对接接头，V型坡口，单边角度为35˚，顿边为1 mm。焊接填充材料为ER5356焊丝，焊丝直径为1.2 mm。焊接保护气为纯度99.999%的高纯氩气，保护气体流量为25 L/min。为了保证焊接质量，进行焊接时环境的相对湿度严格控制在70%以下。焊前对坡口打磨清洗，去除试板表面油污和氧化膜的干扰。A7N01S-T5铝合金母材和ER5356焊丝的化学成分如表1所示，焊接工艺参数如表2所示。 焊接结束后，对焊接试板分别进行不同工艺表面强化处理，1号试板不进行任何处理；2号试板进行双面喷钢丸强化处理，钢弹丸直径为0.6 mm，喷丸覆盖率为100%；3号试板采用60目棕刚玉进行双面喷砂处理。 2.2. 试验方法 采用HVS-30型维氏硬度计测量焊接接头表面各区域的硬度值，测试点从焊缝中心向母材区域依次分布，测试点之间的间隔距离为2 mm，测试所用载荷为3 kg，载荷持续时间为15 s。采用 Zeiss-A1M 数码金相显微镜进行金相组织观察，所使用腐蚀液为混合酸溶液(体积比HF:HCl:HNO 3 :H 2 O = 2:3:5:90）。 疲劳裂纹扩展速率实验根据GB/T 6398-2000《金属材料疲劳裂纹扩展速率试验方法》制取标准紧凑拉伸CT试样，试样尺寸如图1所示。预制疲劳裂纹和疲劳裂纹扩展均在疲劳裂纹扩展试验平台上进行。采用较大载荷预制疲劳裂纹，确保预制疲劳裂纹长度在1.5 mm~2.5 mm。预制疲劳裂纹结束后，采用较小载荷进行疲劳裂纹扩展，同时采用引伸计对缺口张开位移V进行测量。试验完成后将试样打断，使用体视显微镜对断口进行检查并测定预制裂纹长度和终止裂纹长度。试样预制疲劳裂纹结束后，进行疲劳裂纹扩展试验。接头各区域设置不同的加载力，加载力通过前期试验探索确定，各区域加载力如表3所示。试验数据的处理根据标准GB/T 6398-2000进行。
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user: 4. 结论 (1) A7N01S-T5铝合金MIG焊接头焊缝组织主要为均匀的等轴晶和部分柱状晶，晶内位树枝晶，焊缝的显微组织与其他区域有明显差别。热影响区的组织仍然呈现纤维状，但其形态与母材差别较大，纤维化组织明显变粗，纤维化组织内部的细小晶粒几乎消失。母材组织呈纤维状，其纤维化组织内部存在大量细小晶粒，η'(MgZn 2 )相在晶粒内弥散析出。 (2) A7N01S-T5铝合金MIG焊接头经过表面强化处理后各区域的硬度均有一定程度的提高，其中经钢丸强化处理的接头表面硬度值最高，喷砂处理的次之，未处理的最低。 (3) 当应力强度因子∆K范围较小时，喷丸处理的接头各区域的疲劳裂纹扩展速率最低，喷砂处理的次之，未处理的最高；当应力强度因子∆K增大到一定程度后，喷丸处理的接头各区域的疲劳裂纹扩展速率增长至三者中最大，喷砂处理的次之，未处理的最低。
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user: 摘 要 针对变电站规划中站址的选取问题，本文根据变电站负荷的特点，提出了基于密度法的K-均值聚类算法。通过对已有的负荷分布以及变电站的容量类型分析，以密度分布和半径确定聚类中心，结合GIS系统的数据处理功能，并以变电站的负载率和供电半径为约束条件，确定变电站的站址以及供电范围，提高了供电质量，减少线路投资以及运行费用。仿真算例的结果表明了该算法的优越性以及经济性。 关键词 :变电站规划，负荷密度法，聚类中心，聚类算法 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着国家对智能电网的提出，电力系统中对于电源配置和网络结构的要求也是越来越高。其中，变电站在电网中作为主配网的连接点，既可以将它当作上一级电网的负荷点，也可以将其作为下一级的电源点，所以合理的变电站规划是构成坚强电网的重要保证。 目前国内外的一些学者对于变电站规划进行了大量的研究，提出了许多较好的分析方法和数学模型，这些方法主要分为传统的数学规划算法、启发式方法、以及智能优化算法。其中粒子群算法、遗传算法、神经网络等技术已广泛运用于变电站规划中 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 。这些算法在变电站规划中取得了较为满意的结果，但工程实际中还是有很多变电站规划需要考虑的因素被忽略，此外变电站的负载率和供电半径不能有很好的约束，所以具有一定的局限性。近些年计算几何学开始在变电站的规划中的广泛应用，例如文献 [ 6 ] [ 7 ] 提出了利用加权Voronoi图去解决变电站供电范围，文献 [ 8 ] 采用了动态网格减少优化初址的方法等，但这些方法在负载率和供电半径约束上具有一定的局限性，另外忽略了现实环境因素对变电站站址选择的影响。K-均值聚类算法以其在收敛速度上的优势 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] ，也广泛应用于变电站规划中，但由于K-means聚类算法对初始聚类中心的选取具有较大的依赖性 [ 12 ] ，所以采用随机法选取初始站址一直是K-均值聚类算法在变电站规划应用中的缺陷。 本文在已有的较为完善的K-均值聚类算法电力规划基础上，利用电力GIS系统的数据处理能力以及优化的密度法K-均值聚类算法，以负载率和供电半径为约束条件，实现了对变电站选址的规划，确定了变电站的最优规划地址，减少了实际电力规划的工作量。最后，通过GIS系统不仅可以很好的解决了地理因素对变电站的影响，而且通过缓存分析能更好的调整变电站的负载率和供电半径。
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user: 2. 变电站规划数学模型 通过分析影响变电站规划的各种因素以及对各类数学模型的分析，现对变电站规划的描述为：在相关区域的目标年负荷分布已确定的前提下，通过约束变电站的负载率和供电半径，确定供电范围，并使变电站的投资费用以及运行费用总和为最小，则其数学模型可表示为： (1) 其初始条件为： (2) (3) 式中： 为变电站的年投资总费用； 即为变电站年运行的所需费用； 为每年馈线投资的费用； 为馈线年网损的费用总和； 为变电站i所提供的负荷总和； 为负荷点j的有功负荷； 为变电站i的容量； 为经济负载率； 为变电站的功率因数；N为变电站总数之和； 为变电站i到负荷j之间的欧式距离； ； 是变电站和负荷的横坐标， 是变电站和负荷的纵坐标，L是所允许的变电站最大供电半径。 ， ， ， 可表示为： (4) (5) (6) (7) 式中： 为变电站的固定投资系数； 变电站的可变投资系数； 变电站年运行费用的折算系数；m为预计变电站的使用年限； 为年利率； 为单位长度线路的投资费用； 为每段线路最大负荷时通过的有功功率， 为每段线路最大负荷通过时的无功功率； 为线路额定电压；c为电价；r为线路单位长度的电阻； 为最大负荷利用小时数。
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user: 3. 改进型K-均值聚类算法 3.1. K-均值聚类算法 K-means聚类算法最早于在1955年提出，至今已超过60年历史，但其虽然仍然是应用最广泛的划分聚类算法之一 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] 。K-均值聚类算法的基本原理：在样本集随机选取k个点作为初始中心，通过样本集中数据点的坐标和样本中心坐标计算它们之间的距离，将数据划分给距离最近的聚类中心；重复操作将新的聚类中心与原聚类中心进行比较，若相邻两次的聚类中心的位置没有发生变化，说明聚类中心选择完成。该算法一般采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数，其定义为： (8) 式中， 样本中的数据对象， 为样本中的聚类中心。 K-均值聚类算法通过反复迭代计算将所有的对象进行分配。在处理一些量大的数据集时，具有比较好的伸缩性和高效性，但由于聚类中心k是事先随机给定的，所以初始的中心k的选取对于算法具有的较大的影响，不同的初值将会产生聚类效果也会有很大的不同。因此可以通过结合变电站以及负荷分布的特点，优化初值的选取来获得最优解。 3.2. 基于密度初值优化的 K-均值聚类算法 由上述可知，初值的选取对于K-均值聚类算法聚类效果的具有较强的影响。通过结合变电站的特点以及样本集分布，基于样本集密度分布不同，选择合适的初值来实现对算法的优化。 通过对样本密度分析，选取点密度最大的点作为第一个初始的聚类中心k 1 ，然后以数据集属性值之和 和半径r作为约束条件，选出第二个聚类中心k 2 ，重复操作直到选取n (n趋近k)个初始聚类中心，聚类中心的选择满足以下条件： (9) (10) 式中：Dist表示为某种距离度量的含义，这里采用欧式距离；x表示样本中的数据点；k i 表示第i个初始聚类中心；r表示约束半径； 表示以k i 聚类中心点的数据值之和；C表示额定值；σ表示为约束指标。 基于密度法选取初值，避免随机选取初值对算法的影响，其次更好的反映了聚类之间的差异，提高了聚类的质量，另外以 和r为约束，在工程应用中具有良好的适用性。
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user: 4. 基于聚类算法的变电站的定容选址 4.1. 算法流程 本文变电站规划以总费用C min 最小为原则，通过已知负荷总量和已有变电站容量，以及变电站的组合类型，将确定需要规划变电站的个数范围n min 、n max ，以n min 为循环变量通过GIS分析和K-均值聚类算法确定变电站的站址和供电范围。变电站规划的最优解的流程如图1所示： 图1. K-均值聚类算法流程图 4.2. 变电站的定容 根据负荷预测以获取目标年的负荷总量、以及现有变电站的容量以及变电站的容量组合类型来确定变电站的规划的最大个数n max 和最小个数n min 。则变电站规划的个数如下： (11) (12) 式中：int为取整函数； 为目标年预测负荷的总的有功功率； 为目标年已有变电站所能提供的功率之和；e为折算后变电站的负载率； 、 分别表示规划的变电站候选容量的最大组合和最小组合。 4.3. 变电站的选址 根据变电站的定容确定变电站规划台数的范围，可根据GIS数据分析以及K-均值聚类算法最终确定变电站的站址。 4.3.1. 已有站址的处理 在目标年负荷大小以及分布情况，以及已知变电站的容量大小。现通过在Arcgis中生成的负荷的点图层，以及生成变电站的点图层，如表1所示，根据备选变电站容量组合以及大负载率的要求，确定变压器的容量组合，以负载率为指标，确定目标年变电站的供电范围以及供电半径，将该变电站所供电范围的负荷进行舍弃，重新生成负荷点图层。 4.3.2. 初始站址的选取 在GIS中空间分析法中密度分析通过对重新生成的点图层进行分析，对整个相关区域的负荷密度进行比较，选取密度最大点坐标作为变电站的初始值k 1 ，以负载率为约束条件，确定供电半径r。以k 1 为圆心，r为半径生成舍弃相关区域负荷，并保存k 1 的坐标点。对舍弃后的区域进行密度分析，选取密度最大点k 2 ，重复迭代一直选取n (n→k)个点。 4.4. 确定站址以及供电范围 通过上述步骤已确定变电站的初始地址，考虑到地理因素，以及变电站选址的基本需求(水源、交通、线路走廊等)，通过GIS地图对初始站址进行局部调整。对于调整后变电站地址进行保存进行下一步处理来获取变电站的供电范围。其主要步骤为： 步骤1：初始化处理后的变电站的站址以及负荷分布，统计区域内负荷的坐标位置以及负荷的大小。 步骤2：通过计算区域内每一个负荷到变电站的距离，将其分配给它最近的变电站。 Table 1 The permissible maximum load factor of the substation in the case of an overload or not overloaded of 30 主变台数 不过载 过载30% 2 50% 65% 3 67% 87% 4 75% 97.5% 表1. 变电站不过载和考虑过载30%情况下所允许的最大负载率 步骤3：累加负荷点的负荷值，与变电站的容量进行比较，若不超过，进行下一个负荷点，否则选取下一个变电站。 步骤4：重复迭代，直到所有负荷分配完毕。
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user: 5. 算例分析及结果 算例为九江市某供区规划区内110 kv变电站规划，该区域被划分为150个小区，总面积约为16 km 2 ，每个区域的预测负荷已经确定。现该区域已有两个110 v变电站，容量分别为80 MVA (2 × 40 MVA)和100 MVA (2 × 50 MVA)，已知该变电站的供电范围。中压线路选型为LGJ-240，投资费用为25万元/km，折旧年限为20a；功率因数为0.95；最大供电半径取10 km。表2给出了变电站的容量类型以及投资费用。 已知目标年该地区的总负荷为250 MVA，现根据负荷点的分布以及现有变电站的容量，由公式(11) (12)确定变电站台数为2到4台，本文通过对比分析，采用随机选取初值以及密度法进行初值选取，以目标函数C min 为参考，对比两种算例的结果如图所示详细结果如表3。 从图2、图3可以看出密度法比随机法规划的效果更加合理，变电站的分布上更加靠近负荷中心，从而减小了变电站的供电半径以及馈线的长度，不仅提高了电网的质量，而且大大减少了馈线的投资以及运行费用。 图2. 随机法初始化变电站规划仿真结果 图3. 密度法初始化变电站规划仿真结果 Table 2 Substation type and investment cost tabl 变电站规模/MVA 综合投资/万元 年运行费用/万元 使用年限/a 2 × 40 2600 260 30 2 × 50 3000 300 3 × 40 3300 330 3 × 50 3700 370 表2. 变电站类型及投资费用表 Table 3 The comparison results of substation load facto 变电站 优化后容量/MVA 密度法负载率/(%) 随机法负载率/(%) 已有变电站1 3 × 40 66.57 64.8 已有变电站2 3 × 50 71.28 74.60 新建变电站1 2 × 50 44.08 49.15 新建变电站2 2 × 50 48.96 39.64 变电站的投资及运行总费用/万元 3127.4 3127.4 线路投资及网损总费用/万元 507 480 总计 3634.4 3607.4 表3. 变电站负债率结果对比 从上表3可以看出基于密度法的变电站规划以及随机法变电站规划的计算结果的对比，两种方法变电站的容量变化是一致，由于地址的选择不同导致负载率以及总投资费用产生差别，由表中数据可以看出，通过密度法的规划，变电站的负载率交随机法的负载率分布较为均匀，使负载率得到有效改善，从费用投资的角度来看，由于密度法更靠近负荷密度中心，减少了线路的投资费用，从而减少了总费用，得到了较优的规划结果。
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user: 6. 结论 本文以密度法的k-均值聚类算法对变电站规划中站址，负载率以及供电范围进行了研究，利用了GIS强大的数据处理功能以及可视化地图来确定变电站的最优地址，主要结论概述如下： 1) 通过对负荷分布，基于密度法对变电站初始站址的选择，使得变电站的选址更加靠近负荷中心，提高了供电质量以及减少了线路投资。 2) 运用k-均值聚类算法，以变电站的负载率以及供电半径为约束条件，更好的划分供电范围。避免了供区内负荷分布划分的不均匀，提高变电站的利用率。 3) 结合GIS系统强大的数据处理功能，减少了数据处理时间，快速的得到最优的变电站规划，另外，通过GIS地理信息数据库，可以提供地理信息以及行政边界等因素，减少了实际工作中规划量。
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user: 摘 要 针对SoC中TP RAM的面积及功耗较大问题，提出一种优化设计方法。通过将SoC中的TP RAM替换成SP RAM，并在SP RAM外围增加读写接口转换逻辑，使替换后的RAM实现原TP RAM的功能，保持对外接口不变。将文中方法应用于一款多核SoC芯片，该芯片经TSMC 28 nm HPM工艺成功流片，die size为10.7 mm × 11.9 mm，功耗为19.8 W。测试结果表明：优化后的RAM面积减少了24.5%，功耗降低了45.16%。 关键词 :TP RAM，SP RAM，功耗优化，接口转换逻辑 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着芯片集成度越来越高，随机存储器(random access memory， RAM)在片上系统(system on chip， SoC)中的占比也越来越高，因此RAM对SoC的面积及功耗的贡献也越来越大。相同容量的伪双口RAM (two ports RAM， TP RAM)与单口RAM (single port RAM， SP RAM)相比，前者的面积及功耗更大。降低SoC的面积及功耗可以节省成本，延长芯片寿命并进一步提升市场竞争力 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 。而TP RAM作为RAM的一种常用类型，在SoC中的比重也很大。因此降低TP RAM的面积及功耗，是降低整个SoC面积及功耗的有效途径。 文献 [ 4 ] 提出一款可以工作在极低电源电压条件下，功耗较低的亚阈值SRAM存储单元。为使其设计在极低电源电压条件下依然能够保持足够的鲁棒性，采用差分读出方式和可配置的操作模式。为了降低电路功耗，采用自适应泄漏电流切断机制，可降低动态操作和静态操作时的泄漏电流。文献 [ 5 ] 提出一种适用于自旋磁随机存储器的低压写入电路，利用列选和读写隔离相结合的方法，减小写入支路上的电阻，从而降低写入功耗，并可提高自旋转移力矩磁随机存储器的存储可靠性。文献 [ 4 ] [ 5 ] 中方法都是从RAM存储单元的内部结构进行设计和优化，需要改变RAM模块自身设计。而文中介绍的方法是将TP RAM作为一个整体替换成SP RAM，替换后的RAM可以作为IP直接使用。 为了降低TP RAM的面积及功耗，提出一种TP RAM的优化设计方法。在TP RAM读写时钟相同的情况下，将TP RAM替换成SP RAM，并在SP RAM外围增加读写接口转换逻辑，优化后的RAM对外接口不变，并可实现原TP RAM的功能。该优化方法可使RAM面积减少24.5%，功耗降低45.16%。
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user: 2. TP RAM优化设计方法 2.1. TP RAM替换成SP RAM的必要性 SP RAM只有一套地址总线和数据总线，读写不能同时进行。TP RAM指伪双口RAM，有两套地址总线，一套数据总线，一个口只能写，另一个口只能读。RAM的功耗组成包括动态功耗及静态功耗，总功耗等于二者之和。动态功耗大小与逻辑面积，频率及逻辑翻转率成正比。在TP RAM读写时钟相同的情况下，将TP RAM替换成2倍频率的SP RAM来实现原TP RAM的功能。由于频率变成优化前的2倍，原TP RAM的一个周期时间等于优化后的SP RAM的2个周期时间，因此SP RAM逻辑翻转率将降低为原来的一半。而相同容量的SP RAM的逻辑面积比TP RAM的小，所以优化后的SP RAM的动态功耗比TP RAM的小 [ 6 ] [ 7 ] 。静态功耗大小与逻辑面积成正比，由于相同容量的SP RAM的逻辑面积比TP RAM的小，所以优化后的SP RAM的静态功耗会变小。由于替换成SP RAM需要增加的接口控制逻辑很少，与RAM本身的逻辑面积相比基本可以忽略，因此优化后的SP RAM总功耗及面积均会减小 [ 8 ] [ 9 ] 。 2.2. SP RAM的读写接口转换 项目中需要使用很多读写时钟相同的先进先出存储器(first in first out， FIFO)，优化前这些FIFO的RAM都使用了TP RAM，运行频率都是350 MHz。使用TSMC的28 nm HPM的Memory compiler也可以生成相同容量的频率为700 M的SP RAM。将这些TP RAM替换成SP RAM后就可以达到减少面积及降低功耗的目的 [ 10 ] 。为了使替换后的SP RAM实现原TP RAM的功能，需要在SP RAM外围增加TP2SP转换逻辑。将TP RAM转换成SP RAM的转换逻辑框图如图1所示。从图1可以看到，350 M时钟域的读写控制信号经过TP2SP转换逻辑后变成了700 M时钟域的SP RAM的读写控制信号，同时SP RAM的读出数据需要转换成350 M时钟域的读出数据，且替换后的TP2SP RAM的对外接口和原TP RAM的一致。表1列出了图1中各个信号的含义，其中有外部接口信号，也有内部接口信号，内部接口信号是直接与替换后的SP RAM连接的信号。 2.3. 优化方法详细设计 SP RAM只有一组读写控制信号，TP RAM有两组读写控制信号，所以需要将TP RAM的两组读写控制信号转换成SP RAM的一组读写控制信号。clkx是350M的TP RAM的时钟信号，clk2x是700 M的SP RAM的时钟信号，由于TP RAM可能存在读写冲突，而SP RAM不会有读写冲突，因此读写转换逻辑需要支持TP RAM的两种场景：1) 读写冲突时，读出新数据，写入新数据，即先写后读；2) 读写冲突时，读出旧数据，写入新数据，即先读后写。为了控制读写冲突，需要产生一个中间信号rw_flag，逻辑生成电路如图2。先写后读的控制方法是在rw_flag = 0时写，rw_flag = 1时读；如果需要支持先读后写，则控制方法是在rw_flag = 0时读，rw_flag = 1时写。图3列出了先写后读的控制方法的相应信号生成电路，rw_en_clk2x是SP RAM的读写控制信号，当rw_en_clk2x = 1时写，当rw_en_clk2x = 0时读。rw_cs_clk2x是SP RAM的片选控制信号，当rw_cs_clk2x = 1时有效。rw_addr_clk2x是SP RAM的读写地址信号。 Table 1 Interface signals of TP2SP RAM conversion logic 信号名称 接口类型 含义 clk2x 外部接口 700 M时钟信号 clkx 外部接口 350 M时钟信号 rd_en 外部接口 TP RAM读使能，350 M时钟域， 高有效 rd_addr 外部接口 TP RAM读地址，350 M时钟域 wr_en 外部接口 TP RAM写使能，350 M时钟域， 高有效 wr_addr 外部接口 TP RAM写地址，350 M时钟域 wr_data 外部接口 TP RAM写数据，350 M时钟域 rd_data_clkx 外部接口 TP RAM读出数据，350 M时钟域 rw_cs_clk2x 内部接口 SP RAM片选，700 M时钟域， 高有效 rw_en_clk2x 内部接口 SP RAM读写使能，700 M时钟域， 高写低读 rw_addr_clk2x 内部接口 SP RAM读写地址，700 M时钟域 wr_data_clk2x 内部接口 SP RAM写数据，700 M时钟域 rd_data_clk2x 内部接口 SP RAM读出数据，700 M时钟域 表1. TP2SP RAM转换逻辑框图接口信号列表 图1. TP2SP RAM转换逻辑框图 图2. rw_flag控制信号产生逻辑 图3. TP2SP先写后读控制逻辑生成示意图 图4画出了SP RAM读出的数据转换成保持一个TP RAM时钟周期数据的时序图，clkx是350 M的TP RAM的时钟信号，clk2x是700 M的SP RAM的时钟。rd_en是外部输入的350 M时钟域的读控制信号，rd_data_clk2x_1ff是SP RAM的输出数据rd_data_clk2x延迟一个clk2x后的数据，最终输出是能够保持一个clkx时钟周期的rd_data_clkx数据。
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user: 3. 优化方法在芯片中的应用 芯片中总共使用了86M bits memory，优化前TP RAM共计37.45 M bits，其余48.55 M bits均为SP RAM。优化前的TP RAM包括2种长宽类型，一种是768*49，另一种是320*64。使用本文的优化方法将所有TP RAM替换成倍频的SP RAM。表2及表3列出了芯片中使用的TP RAM及优化后的SP RAM的规格及相应面积和功耗数据。其中功耗是指动态功耗与静态功耗之和，由于动态功耗大小与读写翻转率成正比 [ 11 ] [ 12 ] ，所以表中也列出了相应的读写翻转率数据。由于优化后TP RAM变成了频率翻倍的SP RAM，所以读写翻转率均变成优化前的一半。表中TP指TP RAM，SP指SP RAM；Compiler Lib是指生成memory时的compiler library类型，rf-2p-uhde是指register file two port ultra-high density；由于功耗还与温度及电压有关，所以表中也列出了工艺Corner: TT/0.9V/85C [ 13 ] [ 14 ] 。数量是指这种memory在芯片中使用的个数，768*49的memory使用了706个，320*64的memory使用了530个。
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user: 4. 实验结果及分析 优化前所有的TP RAM和SP RAM的面积总和为31.75 mm 2 ，功耗为0.465 W；优化后的面积总和为23.97 mm 2 ，功耗为0.255 W。优化后memory面积减少24.5%，功耗减少45.16%。表4列出了优化前后芯片memory面积及功耗对比数据.优化前TP RAM容量占比 = 37.42M/86M = 43.5%，如果TP RAM占所有memory的比例越高，则优化后面积减少比例越多，效果也越明显 [ 15 ] [ 16 ] 。为了测试memory的功耗，每个memory都设计成具有旁路功能，当开启某memory旁路功能后，该memory的输入直接穿透到输出，此时测试的芯片功耗中该memory的功耗为0；当关闭该memory旁路功能后测试的芯片功耗就包含了该memory的功耗。该memory旁路前后测试的芯片功耗之差就等于该memory的功耗。 图4. 输出数据转换时序图 Table 2 Data comparison between TP RAM and SP RAM in size 768*4 TP/SP 深度*位宽 Compiler Lib 频率(MHz) 读/写翻转率 Corner Area (um 2 ) Power (uW) 数量 TP 768*49 rf-2p-uhde 350 3.22%/3.22% TT/0.9v/85C 15914.09 377.66 706 SP 768*49 rf-sp-hde 700 1.61%/1.61% TT/0.9v/85C 11021.21 172.48 706 表2. 768*49的TP RAM与SP RAM对比 Table 3 Data comparison between TP RAM and SP RAM in size 320*6 TP/SP 深度*位宽 Compiler Lib 频率(MHz) 读/写翻转率 Corner Area (um 2 ) Power (uW) 数量 TP 320*64 rf-2p-hde 350 0.8%/0.54% TT/0.9v/85C 16058.95 202.35 530 SP 320*64 rf-sp-hde 700 0.4%/0.27% TT/0.9v/85C 7891.8 75.27 530 表3. 320*64的TP RAM与SP RAM对比 Table 4 Area and power comparison between before optimization and afte 优化指标 优化前 优化后 优化比例% 面积(mm 2 ) 31.75 23.97 24.5 功耗(W) 0.465 0.255 45.16 表4. 优化前后芯片memory面积及功耗对比列表 Table 5 Main features of SOC after tape-ou Technology 28 nm HPM Package FCBGA33*33 Wafer Foundry TSMC Assembly vendor Spil-TW Final Test ATE 93 K CP Yield 73.6% Die Size 10.710 mm*11.907 mm CPU Max Frequency 1.4 GHz Total Power 19.8 W 表5. 流片后的SOC主要特征列表 优化后的芯片经TSMC 28nm HPM工艺成功流片，封装类型是FCBGA33*33，芯片die size是10.710 mm*11.907 mm，使用了8个ARM Cortex-A15核，CPU运行最高频率为1.4 GHz。芯片测试平台是93 K，在TT/0.9V/85C时测试功耗为19.8 W，成品率为73.6%。表5列出了该芯片的一些主要特征。
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user: 5. 结语 本文通过将读写时钟相同的TP RAM替换成倍频的SP RAM，并在SP RAM外围增加读写接口转换逻辑，使替换后的RAM实现原TP RAM的功能，从而达到减少面积及降低功耗的目的。将优化后的SP RAM应用于一款多核SoC芯片，该芯片经TSMC 28nm HPM工艺成功流片，封装类型是FCBGA33*33，芯片die size是10.710 mm*11.907 mm。芯片测试结果表明：优化后的RAM面积减少了24.5%，功耗降低了45.16%。
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user: 摘 要 通过对A7N01S-T5铝合金不同线能量条件下双脉冲MIG焊(熔化极惰性气体保护焊)对接接头组织和力学性能的比较，得到以下结论：适中的线能量可以得到较为美观的焊缝表面成型；线能量的增大，促进了焊缝内第二相的析出，树枝晶也随之增多，同时也促进了热影响区晶粒的长大；而在较低的线能量条件下得到了相对较好的综合力学性能。 关键词 :A7N01S-T5铝合金，双脉冲MIG焊，接头组织，力学性能 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 为适应高速列车轻量化的要求，车体大部分采用铝合金材料制造。A7N01铝合金主要用于高速列车的枕梁、牵引梁等部件 [ 1 ] 。A7N01铝合金属Al-Zn-Mg系铝合金，最早由日本开发，具有良好的挤压成型性能和焊接性能，是理想的中高强度焊接结构材料 [ 2 ] 。我国的轨道列车铝合金车体生产过程中，最常用的焊接方法是MIG焊，多采用机械手操作的自动焊或手工操作的半自动焊，具有焊接接头质量优良、较广的适应范围、较高的焊接效率和很好的经济效益等一系列优点 [ 3 ] 。焊接工艺参数中，焊接电压、焊接电流、焊接速度、线能量等是影响焊接接头成型和质量的关键参数，尤其是焊接线能量对焊接接头的组织和性能影响很大。 双脉冲MIG焊接由于其熔滴过渡形态的可控性和间歇性，可以精确控制焊接过程中的热输入量，因而广泛应用于窄间隙、全位置、薄板等特殊焊接。张志毅等 [ 4 ] 研究了单、双脉冲MIG焊接方法对A5083铝合金板材对接接头疲劳寿命的影响。高宝杰 [ 5 ] 、夏宁 [ 6 ] 对7N01S-T5铝合金单脉冲MIG焊、双脉冲MIG焊及超微弧焊三种焊接工艺条件下对接接头组织及力学性能进行了比较。梁志敏等 [ 7 ] 对7N01P-T4板材脉冲MIG焊对接接头的组织及力学性能进行了分析。而以上研究均未具体分析到焊接参数对接头组织与性能的影响。 本文以A7N01S-T5铝合金为对象，研究了双脉冲MIG焊中焊接线能量对其焊接接头组织及力学性能的影响。
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user: 2. 材料及试验方法 焊接母材为A7N01S-T5型材，焊丝采用ER5356铝镁焊丝，焊丝直径为1.6 mm。母材及焊丝主要化学成分如表1所示。焊接母材试板尺寸为400 × 150 × 8 mm。 焊接方式采用双脉冲MIG焊，MIG焊机型号为Kemp Arc-450，机械臂为ABB公司的IRB2600机器人。在焊前进行点焊，整个焊缝由打底焊和盖面焊两层焊道组成。接头坡口角度为70˚V型坡口，顿边1 mm，焊接间隙1.2 mm。决定焊接线能量的主要参数就是焊接速度，焊接电流和电弧电压，其关系表达式为： (1) 其中q为焊接线能量，I为焊接电流，U为焊接电压，υ为焊接速度。焊接过程中，通过利用焊接机器人自动焊接，调整焊接速度和送丝速度来调整焊接电流和焊接电压，从而改变焊接线能量的大小。具体焊接参数如表2所示。 Table 1 Chemical composition of base material and welding wire (wt% 元素 Si Mg Cu Mn Ti Cr Zn Fe Al A7N01 ≤0.30 1.00~2.00 ≤0.20 0.20~0.70 <0.20 ≤0.30 4.00~5.00 ≤0.35 余量 ER5356 ≤0.25 4.50~5.50 ≤0.10 0.05~0.20 0.06~0.2 0.05~0.20 ≤0.10 ≤0.40 余量 表1. 焊接母材及焊丝主要化学成分(wt%) Table 2 Welding parameter 试板编号 位置 焊接电流/A 焊接电压/V 焊接速度/(m/min) 送丝速度/(m/min) 线能量/(J/mm) a 打底 186 21.8 0.6 7.2 405.48 盖面 176 22.3 0.48 7.0 436.09 b 打底 225 20.2 0.6 8.0 454.50 盖面 224 20.4 0.54 8.0 507.73 c 打底 222 21.5 0.6 8.0 477.30 盖面 212 22.7 0.48 8.0 600.49 表2. 焊接试验参数 试板焊接完成后，观察焊缝表面成型情况，并进行X射线无损探伤。对焊接合格试板截取接头金相试样，经过打磨抛光后采用Keler试剂腐蚀，在AX10蔡司金相显微镜上对接头金相组织进行观察。分别按照GB/T 2635-2008、GB/T228.1-2010切取弯曲和拉升试样，试样均以焊缝为中心，分别进行弯曲和拉升试验。按照GB/T 229-2007切取V口冲击试样，开口位置分别在焊缝、靠近熔合线的热影响区和母材。
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user: 3. 实验结果与分析 3.1. X射线探伤结果及分析 不同线能量条件下焊缝表面成型质量如图1所示。三种线能量条件下焊缝表面未观察到咬边、未焊透以及未熔合等缺陷，符合基本成型的要求。当焊接线能量较低时，焊缝表面鱼鳞纹虽较好，但是存在较多大颗粒飞溅；而线能量较高时，表面则无明显鱼鳞纹且存在少量飞溅；当线能量适中时，焊缝表面鱼鳞纹美观，且无飞溅。焊缝表面产生这种差别的原因主要在于适中的线能量，既避免了较低的热输入带来的母材未充分熔化问题，也避免了大的线能量导致热输入过大，焊缝不能得到充分搅拌的问题，因而在适中的线能量下得到了较好的焊缝表面成型质量。 焊缝X射线无损探伤结果如图2所示。三种线能量下的焊缝均不存在未焊透以及大气孔等明显的缺陷；底片中存在一条黑色细线，它由焊缝背面突出，过渡曲面以及材料突变所致，随着线能量的增大，细线颜色变浅，因为线能量的增大，增加了焊丝熔化过程的稳定性，焊丝与母材之间相互扩撒充分；在较大的线能量条件下，焊缝中出现了一些微小的气孔。这是由于在平衡条件下，氢在铝合金中的溶解度在凝固点时从0.69 ml/100 g下降到0.036 ml/100 g，因此，焊接冷却凝固时，焊缝组织中形成的气泡无法及时逸出，导致气孔的形成。随着焊接线能量增加，氢在铝中溶解度增加，进入到焊接熔池中氢也就增加，从而凝固后形成的气孔越多 [ 8 ] 。为了避免焊接过程中气孔的形成，焊接前很有必要对焊件表面进行清理。 3.2. 接头组织分析 接头经打磨抛光后，采用Keler腐蚀液腐蚀，三种线能量条件下焊缝的金相组织如图3所示。焊缝呈明显的铸态，随着线能量的增大，逐步出现粗大的树枝晶；树枝晶周围分布有较多的第二相，随着线 图1. 焊缝表面成型形貌 图2. X射线探伤底片 图3. 不同线能量条件下焊缝金相组织 能量的增大，第二相析出更多，且更加趋向于在树枝间分布，在视场内留下更多的白色区域。不同线能量条件下热影响区的金相组织如图4所示。热影响区还保留着部分轧制态形貌，随着线能量的增加，晶粒尺寸也逐步变大，第二相分布也愈发聚集粗大。高的线能量条件下，由于受到焊接热循环的作用，熔池温度较高，焊缝熔池在高温液态停留时间变长，促进更多热量向母材传递，凝固冷却速度相对较慢，较高的能量为晶界的迁移提供更多的驱动力，使得热影响区中的第二相能够充分析出聚集，晶粒也具有足够的驱动力长大 [ 9 ] 。第二相的聚集长大和晶粒的粗化会降低接头的力学性能。 3.3. 拉伸试验结果与分析 拉伸试验采用矩形截面试样，拉伸试验结果如表3所示。随着线能量的增大，接头抗拉强度和断面收缩率均逐步降低，而断后延伸率则接近。三种线能量条件下的接头平均抗拉强度值均达到了DINEN288-4标准规定的240 MPa，满足高速列车对铝合金拉伸强度要求。随着线能量的增加，焊缝区域树枝晶逐步粗大，热影响区晶粒尺寸也逐步长大粗化，根据Hall-Petch公式，二者均会引起接头强度的降低，从而降低了材料的力学性能。 3.4. 弯曲试验结果与分析 对接头进行焊缝正弯试验的结果如表4所示，整体来看，在所选的线能量范围内其值对焊接接头的弯曲性能影响不大，焊缝均能够良好的适应弯曲，不会因为焊缝弯曲而断裂，这也证实了在该线能量范围内焊缝中不存在对弯曲性能影响较大的大气孔、夹渣、未焊透及未熔合等焊接缺陷。 3.5. 冲击试验结果与分析 三种线能量条件下焊缝(W)、母材(BM)和热影响区(HAZ)三个区域的冲击吸收功如图5所示。热影响区具有相对较高的冲击功，且高线能量条件下表现出更高的冲击功。焊缝由于所用焊丝为铝镁焊丝，本身强度较低，同时焊缝中存在一些尺寸较小的气孔缺陷(见3.1)，从而使得焊缝的冲击性能相对于热影响区和母材来讲要低。三种线能量条件下的母材的冲击功相差不大，这是因为母材区域远离焊缝区域，所 图4. 不同线能量条件下热影响区金相组织 Table 3 Tensile test resul 试板编号 抗拉强度平均值/MPa 断面收缩率/% 断后延伸率/% 断裂位置 a 294 30.51 4.36 焊缝 b 277 25.32 4.67 焊缝 c 275 21.82 4.75 焊缝 表3. 拉伸试验结果 Table 4 Bending test resul 试板 弯曲形式 是否断裂 弯曲性能 a 正弯 否 良好 b 正弯 否 良好 c 正弯 否 良好 表4. 弯曲试验结果 图5. 不同线能量条件下接头冲击吸收功比较 图6. 焊缝冲击断口宏观形貌。(a) 试样a；(b) 试样b；(c) 试样c 受到焊接热的影响较小，所以线能量的高低对该区域的冲击功影响不大。热影响区的冲击功在同个接头的三个区域中是最高的，这是因为热影响区靠近焊缝熔池，焊接过程中要经历较高温度的热循环作用，实际上起到了一个时效处理的作用，离熔合线近的区域为固溶区，固溶区紧邻的就是过时效软化区 [ 10 ] 。过时效软化区的存在降低了接头的强度，但却改善了接头的韧性，使得热影响区的冲击功要大于原始母材。 不同线能量条件下焊缝的冲击断口宏观形貌如图6所示。随着线能量的增大，断口逐渐变得平整，断口表面结晶状形貌增多；断口边沿具有明显的剪切唇形貌，且在低线能量条件下，剪切唇更长，断口周围的塑性变形也更为严重，这说明线能量低的焊缝的冲击韧性较好。这是因为从宏观断口中可以发现线能量越高，焊缝中存在的气孔缺陷越多，气孔缺陷的存在，降低了焊缝的冲击韧性；同时结合金相分析结果，可知焊缝区域为铸态枝晶，在较低的线能量条件下，树枝晶相对较为细小，第二相的分布也相对均匀，因而焊缝具有良好的强度和塑性，在冲击试验中表现出较高的冲击功。
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user: 4. 结论 (1) A7N01-T5铝合金焊接接头的焊缝外观成形随着线能量的变化而变化，线能量低时，鱼鳞纹明显，但颗粒状飞溅较多；而线能量大时，虽只有少量飞溅，但无明显鱼鳞纹。 (2) 随着线能量的增大，A7N01S-T5铝合金焊接接头拉伸强度减小，断后伸长率增大。线能量最低时，焊缝的冲击功最大；热影响区的冲击功先增大后减小。三种线能量条件下母材的冲击功基本不变。焊接接头均具有良好的弯曲性能。
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user: 摘 要 论文提出了多天线异步情况下基于独立分量分析的OFDMA (Orthogonal Frequency Division Multiple Access)信号盲解码算法。所提算法把接收到的OFDMA信号看成用户信息在IFFT (Inverse Fast Fourier Transform)矩阵上的投影，可以在传输延迟及信道未知情况下，把接收信号建模成盲源分离的形式，完成子载波分离和信息盲解码。所提基于快速独立分量分析盲解码算法不需要去除循环前缀，相比传统OFDMA基于MMSE信道估计和FFT解码的算法，增加了接收信号能量，提高了解码性能。理论分析和仿真结果表明，这种不需要训练序列的盲解码算法比传统解码算法具有更好的性能。 关键词 :多址正交频分复用，独立分量分析，载波估计，盲解码 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 OFDMA是为每个用户分配不同的子载波的一种多址方式 [ 1 ] 。OFDMA使每个子信道经历平坦衰落，具有抗多径干扰、频谱利用率高等优点。OFDMA技术逐渐成为移动通信、宽带无线网络和无线ad hoc网络的关键技术之一，并已经在IEEE 802.16得到了应用。多天线技术 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 就是在接收端或者发射端使用多天线，利用多天线的分集增益，来提高传输效率。 传统的OFDMA系统在接收端进行解调时，接收端接收到信号后一般先进行信道估计，根据估计的信道值再进行信号解码，最后去掉CP部分，再进行FFT解调 [ 1 ] 。信道估计方法可分成基于训练序列的信道估计和盲信道估计。基于训练序列的信道估计算法是指利用接收机已知的信息来进行信道估计。OFDMA系统的信道 [ 5 ] [ 6 ] 估计算法一般有：最小平方LS算法 [ 7 ] ，最小均方误差MMSE算法 [ 8 ] ，以及改进的最小均方误差算法LMMSE [ 9 ] 。基于导频的LS信道估计算法，LS估计结构简单，计算量小，但对高斯噪声和多径干扰比较敏感。MMSE算法在估计信道时利用了信道的统计特性，估计精度比LS算法有所提高，但计算的复杂度也很高。LMMSE算法利用奇异值分解(SVD)的方法进行低秩近似以减少计算量，降低了MMSE信道估计算法中的计算复杂度。进行信道估计后，利用信道估计值对接收到的信号进行解码。解码算法一般采用ZF解码和MMSE解码算法。这些解码算法都是基于信道估计的基础上进行的，如果信道估计不准确，会导致解码算法性能下降 [ 10 ] 。为了增加信道估计的准确性，必须增加训练序列长度，而训练序列长度增加，会降低系统传输效率。 基于信道盲估计的解码算法 [ 11 ] ，利用信号的统计特性，对多天线信道进行估计，虽然不需要额外的训练序列。但是目前的信道盲估计方法，同样需要进FFT解调和解码。如果信道估计不准，会引起后续的FFT解调和解码性能下降。 本文把接收到的OFDMA信号看成是信息在IFFT矩阵上的投影，提出多天线下基于独立分量分析 [ 12 ] [ 13 ] 的OFDMA盲解码算法。所提盲解码算法在不需要导频序列辅助的情况下，对接收到的OFDMA信号进行分离并完成解码，提高了传输效率。同时基于独立分量分析盲解码过程不需要去掉CP部分，增加了接收信号得能量，提高了算法解码性能。本文具体内容安排如下：第2节介绍多天线基于独立分量分析的OFDMA系统模型，将OFDMA信号建模盲源分离模型。第3节对采样得到的向量进行降维白化处理。第4节运用独立分量分析法将多个调制在OFDMA上的子载波信号进行分离。第5节对OFDMA信号进行子载波估计和信号解码。第6节给出了算法的理论性能分析，第7节给出了算法的性能仿真，第8节是结论。
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user: 2. OFDMA信号模型 本文考虑发射端采用单天线，接收端采用多天线接收多用户OFDMA系统，接收端各个天线统计独立。假设接收端天线数为 ，在发送端，单用户条件下，假设系统有 个子载波，把这 个子载波分成 个子信道，每个子信道由 个子载波组成，用交织型分配的方法将子信道分配给 个用户，每个用户占用一个子信道。第 个子信道所包含的子载波集合为 ，其中 。假设用户在发送端发送的信号被分为长度为 的数据块，OFDMA系统中用户在特定的 路子载波上传输信号，假设传输信号为BPSK调制，则第 个用户在第 个OFDMA数据块中传输的信号可以表示为： (1) 这里 表示第 个用户传输所在的子载波集合， 是经过BPSK调制的独立同分布的随机变量。信号经过IFFT调制，得到第 个用户的第 个OFDMA信号为： (2) 其中， 为第 个用户的归一化频偏，且 。加上 个循环前缀后得到： (3) 经过多径信道后接收端第 根天线接收到的第 个用户的信号为： (4) 其中： (5) 第 根天线下多径信道 为： (6) 这里信道是瑞利慢衰落信道，衰落因子在一个衰落块内保持不变，在不同的衰落块内发生改变，衰落因子 是独立同分布的单位方差零均值复高斯分布随机变量。 异步情况下，假设接收端延迟为 ，接收端第 根天线接收到的信号为： (7) 上式可以表示为： (8) 其中： (9) (10) 其中， 和 分别表示为： (11) (12) 定义一个长度为 的向量 ，则 可以表示为： (13) 是 维的复高斯白噪声序列，实部和虚部独立同分布，服从 。 其中： (14) (15) 根据OFDMA结构，信号是调制在子载波序列上，而子载波序列重复出现。因此 也可以表示为： (16) 其中： ， (17a) ， (17b) ，(17c) 式中 ， ， 这3个向量的长度为 。 包含了一个完整的第 路子载波向量。前面为 个0，后面有 个0。 为第 路多径延迟， 。矩阵模式可以表示为： (18) 混合矩阵是 的大小为 ： (19a) 是由3KP个统计独立信源信号组成的独立向量： (19b) 接收端 个根天线接收到的信号可以表示为： (20) 其中： (21) 由式(20)可以得到，多天线下OFDMA接收信号可以表示成混合矩阵和信源相乘。混合矩阵中列结构包含了各个子载波序列，由于各个子载波序列近似正交，使得混合矩阵 列满秩。且各个用户的信息满足统计独立特性，式(20)符合盲源分离结构。下面采用独立分量分析方法对多天线OFDMA信号进行分离和解调。
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user: 3. 高斯噪声下观测向量的PCA白化 为了降低独立分量分析计算的复杂度，这里采用主分量分析法对信号进行降维处理。由上面的分析可得，多天线下OFDMA接收信号 是 的复向量，可以表示为： (22) 定义一个 的列向量 ： (23) 设在一个衰落信道块观测样本数为 ，在一个衰落块内信道保持不变，而在不同的衰落块内，信道服从瑞利衰落，则可以得到观测数据的协方差矩阵： (24) 式中：向量 为 的噪声子空间。采样得到的向量 的协方差矩阵进行降维白化处理，可以表示为： (25) 式中： 为 的对角矩阵，信号子空间 为 的信号子空间， 是观测信号的协方差矩阵 的第 个特征值。 为 对应的特征向量。式(25)中： 为满秩方阵。其中 。其中 ， 分别为混合矩阵 的实部 和虚部。由投影原理可知，式(25)采用的降维方法的均方误差是最小的。上述白化过程仅仅得到二阶不相关，无法对信号做进一步的分离，由于不相关是独立的必要条件，所以白化后的数据不但降低了信号维度，而且更容易实现分离。
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user: 4. 基于独立分量分析ICA的盲信号分离 由式(25)可知，OFDMA的各个用户的信息是统计独立的，且混和矩阵 是满秩的。因此可以搜索一个正交矩阵 ，使 (26) 式中： 为经过ICA后，对 的估计。当没有噪声时， 。式(26)可以通过快速定点ICA算法得到最佳矩阵 。观测样本数为 ，搜索过程 [ 14 ] 如下： 1) 对于 ，搜索正交矩阵 ，设 。 2) 初始化 ，使之为一单位长度的随机向量； 3) 用固定迭代法计算下一个向量： (27) 4) 为了使 与 中已经提取的列向量所张成的子空间正交，做以下处理： (28) 5) 归一化 ， 6) 重复执行步骤(3)直至 足够靠近1，置 。 7) 如果 ，回到步骤2)，否则整个搜索算法结束。 可以看到ICA不需要知道任何有关子载波的信息，可以将多个调制在OFDMA子载波用户信息进行分离。
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user: 5. 子载波序列估计和OFDMA用户识别 由于独立分量分析法具有分离顺序不确定性 [ 15 ] ，无法区分分离出来的数据信息属于哪个用户。这里提出利用ICA算法估计子载波序列，由于OFDMA信号各个用户的子载波频率是不同的，从而可以利用估计得到子载波序列来克服分离顺序的不确定性，对OFDMA信号中各个用户进行识别。 这里首先分析对子载波进行估计，由式(25)和(26)可以认为当搜索结束时， ，即： (29) 一般在多天线OFDMA盲估计中，信号子空间的能量远大于噪声子空间的能量，由(28)式可以近似得到 。联合式(29)可得 的第 个行向量为： (30) 包含了用户的子载波信息，由于各个用户所在子载波频率是不一样的，频率不同对应着过零点的不同，可以通过计算过零点来得到相应频率的子载波序列，由此找到完整的 个多天线OFDMA用户数据序列，克服了ICA分离顺序的不确定性。将(25)，(29)和由(30)求得的 代入(26)可以得到用户数据估计信息： (31) 由(31)式可得 个包含完整子载波序列的 对应的多天线OFDMA用户数据序列，克服了ICA分离顺序的不确定性。本文提出的基于独立分量分析法的多天线OFDMA数据盲解码方法，在异步情况下，可通过对接收信号分离来得到OFDMA信号中各个用户数据信息。这种基于独立分量分析的盲解码算法不需要训练序列，提高了传输效率。同时，这种盲解码方法不需要移除循环前缀，增加了用户接收信息能量，降低了误码率。
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user: 6. 性能分析 为了分析多天线OFDMA基于独立分量分析盲解码算法的性能，下面采用均方误差MSE来衡量，其计算定义式如下： (32) 同样的，为了得到上式中的MSE，需先得到 。参考文献 [ 16 ] ，在噪声为高斯噪声的情况下，利用(28)式，可以用二阶泰勒级数在 处对 进行展开 [ 17 ] 。可得 ，其中 ， 为 的无穷小量函数。 是 向量的伪逆向量，在无噪声情况下，性能达到最好。其中 是混合矩阵的第 列列向量。把 表达式代入式(26)，可以得到： (33) 式中： 。由于Fast-ICA得到的输出信号的均方值为 ，把式(33)代入可以得到： (34) 然后把 (34) 式代入 的表达式中，可以得到： (35) 把(35)代入(32)式得到： (36) 其中， 为信噪比。在公式(36)中第二个不等式基于是Jesen不等式 [ 18 ] 得出的，即 。第三个不等式是由于 最后一个等式成立的原因是 。式(4.34)中 ，因此： (37) 瑞利衰落信道下，基于Fast-ICA的多天线OFDMA盲解码算法MSE的平均值的性能下界可以表示如下： (38) 其中： (39) 故： (40) (41) 其中： (42) 同理： (43) 中的 服从高斯分布，其中均值为零，方差为单位量，所以 服从零中心的卡方分布，其自由度为 。瑞利衰落信道下，基于Fast-ICA的多天线OFDMA盲解码算法MSE的平均值的性能下界可以表示如下： (44)
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user: 7. 仿真结果 为了验证所提算法的性能，这里对基于独立分量分析的盲解码算法在瑞利衰落信道下进行了性能仿真和理论计算。同时为了比较，对基于FFT结构下，MMSE解码算法 [ 8 ] 在相同信道下做了性能仿真。MMSE.解码中如果信道未知，信道估计算法采用MMSE估计算法。 图1、图2、图3、图4是在如下参数情况下进行仿真：接收端天线个数 ，子载波数为 ，子载波被划分为8个子信道，即 ，每个子信道中有2路子载波。在本文中我们取两个子信道，分别给两个用户，即 ，每个用户占用2路子载波。多径数为4路，取 和 。用户1和用户2所对应的归一化频偏 和 分别为0.18和0.2，延迟 。多径数为4路，每一路多径衰落系数服从零均值单位方差的高斯分布。 图1给出了 情况下，在3根天线下论文所提盲解码算法估计得到的4子载波序列(前面为实数部分，后面为虚数部分)，与公式(17b)吻合。从图1可以得到，通过对估计得到的OFDMA子载波进行频率区分，可以对盲源分离得到的用户信息进行识别，克服分离顺序的不确定. 图2给出了论文所提基于独立分量分析多天线OFDMA盲解码算法和基于训练序列信道估计的MMSE解码算法以及信道已知情况下基于MMSE解码算法的性能比较。由图2可得，基于独立分量分析的多天线OFDMA信号解码算法，比信道已知时的MMSE解码算法具有更好的性能。这是由于所提盲解码算法在接收端解码时不需要移除循环前缀，比移除循环前缀的MMSE解码算法，增加了接收信号能量， 图1. 盲解码算法估计得到的OFDMA子载波序列 图2. 不同循环前缀长度下各种解码算法性能比较(N = 800) 图3. 不同衰落块长度下基于Fast-ICA盲解码算法性能比较 图4. 各种解码算法的MSE性能比较 解码性能有较大提高。MMSE解码算法在信道未知时，由于训练序列长度的限制，信道估计不准确，解码性能下降。基于独立分量分析的盲解码算法并不需要训练序列，提高了传输效率。同时图2给出了循环前缀CP个数对所提算法性能影响，基于独立分量分析的OFDMA盲解码算法的解码性能随着循环前缀个数 的增多而提高，这是因为随着循环前缀个数的增多，增加的信号信息也越多。基于MMSE的解码算法，在解码前去除了CP，CP长度的变化对解码性能没有影响。 图3给出了不同衰落块样本长度下基于Fast-ICA的多天线OFDMA盲解码算法性能比较。循环前缀 不变，信号样本数 分别取400，800，1000的情况下进行仿真。从图3中可以看到，基于Fast-ICA的多天线OFDMA盲解码算法的性能随着信号观测样本数 的增多而提高，这是因为随着信号观测样本数 的增多，信号样本协方差矩阵更加接近于信号协方差矩阵，快速独立分量分析算法稳定度得到提高，所以在解码性能得到提高。MMSE解码算法性能只跟信道估计的精度有关系，跟衰落信道块的长度没有关系。 图4中给出了基于Fast-ICA的多天线OFDMA信号解码算法，基于训练序列的MMSE信道估计与解码算法和信道已知情况下基于MMSE解码算法的MSE性能比较。固定循环前缀 为8，信号观测样本数 为 800。从图4中可以看到基于Fast-ICA的多天线OFDMA算法的均方误差性能优于基于训练序列的MMSE信道估计与解码算法和信道已知情况下基于MMSE解码算法的均方误差。同时图中给出了式(44)中基于Fast-ICA的多天线OFDMA解码算法均方误差的理论下界，可以看到这个理论下界与仿真值之间比较接近，证明了下界理论分析的正确性。
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user: 8. 结论 本文提出了基于独立分量分析的多天线OFDMA信号盲解码算法。所提盲解码算法可以在不需接收端定时载波同步的前提下，对OFDMA信号进行盲分离解码。这种基于独立分量分析的OFDMA盲解码算法不需要移除循环前缀，增加了信号能量，提高了解码性能。理论分析和仿真结果表明了基于独立分量分析的OFDMA信号解码算法相比传统的基于FFT和MMSE解码算法具有更好的性能。同时论文所提出的盲解码算法不需要训练序列辅助，不需要定时同步，提高了系统传输效率。