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Supported by: The National Key Research and Development Program of China(2019YFC1511300);The Natural Science Foundation of Chongqing(cstc2019jcyj-msxmX0666);The Natural Science Foundation of Chongqing(cstc2019jcyj-xfkxX0002) Deep learning can improve the effect of signal detection by extracting the inherent characteristics of wireless communication data. To solve the tradeoff between the performance and complexity of MIMO system signal detection, an end-to-end MIMO system signal detection scheme based on deep learning was proposed. The encoder and the decoder based on residual deep neural network replace the transmitter and the receiver of the wireless communication system respectively, and they were trained in an end-to-end manner as a whole. Firstly, the features of the input data were extracted by encoder, then the communication model was established and was sent to the zero forcing detector for preliminary detection. Finally, the detection signal was reconstructed through the decoder. Simulation results show that the proposed detection scheme is superior to the same type of algorithm, and the detection performance is significantly better than that of the MMSE detection algorithm at the expense of a certain time complexity. People's Posts and Telecommunications Press.

Simultaneous localization and mapping (SLAM) has broad application prospects in many fields due to its high energy efficiency and low power consumption. However, there are still some problems in the traditional SLAM system: the key frame in the traditional visual odometer does not contain semantic information, the image information obtained by the mobile robot is relatively single, and the key frame in the actual scene always contains a large number of mismatched points and dynamic points. In response to the above problems, this paper proposes a new idea of semantic SLAM mapping technology. First, in order to find the correct and corresponding feature points, abandon the interference of dynamic points and mismatched points simultaneously, a method for judging the feature state of adjacent frames based on the Lucas-Kanade optical flow method is proposed, and this function is regarded as a new feature. The thread is added to the visual odometry part of ORB-SLAM3 to complete the optimization and improvement of part of the traditional SLAM framework. Secondly, in view of the problem that the image frame obtained by the front-end visual odometer of the traditional SLAM system does not contain any semantic information, the target detection algorithm based on YOLOV4 and the Mask R-CNN semantic segmentation algorithm fused with fully connected conditional random field CRF are used to compare ORB-SLAM3. The key frame image processing of the robot effectively improves the perception of the indoor environment of smart devices such as robots.

Copyright © 2021 The Author(s). The safety of power batteries have always restricted the promotion and development of electric vehicles. The axial compression of batteries is an important issue leading to damage. The safety performance of 18650 lithium-ion battery under axial compression was studied by experiments. The characters of load, voltage and temperature of batteries with state of charge of 60%, 80%, and 100% were discussed, and the failure process of the battery under axial compression was analyzed. It was found that the voltage during the axial compression process showed a unique stepped drop, the maximum load and a sudden temperature increase occurred almost simultaneously; the local groove structure of the positive induced the battery to rupture near the positive. Comparing the batteries in axial compression with the batteries of the radial two-plate compression, it was found that the thermal runaway of power battery in axial compression is weaker than that in radial two-plate compression.

Copyright © 2021 The Author(s). As the most obvious feature of electrocardiogram(ECG), R wave is often used as an important basis to determine other bands of ECG.Aiming at the low recognition rate of existing algorithms, an R-wave recognition algorithm based on empirical wavelet transform and signal structure characteristics is proposed.Firstly, the empirical wavelet transform is used to adaptively segment the spectrum of ECG signal, and the appropriate wavelet filter banks are constructed in the segmentation interval to extract the tightly supported modal components.Then, the spectrum of each extracted modal component is analyzed to find out the corresponding high frequency component of R wave and analyze its structure, so as to realize the accurate positioning of R wave.The simulation results show that the sensitivity, accuracy and positive rate of the proposed algorithm for R-wave recognition of ECG signal are 99.93%, 99.92% and 99.99% respectively, and the algorithm takes only 0.68s with a good recognition effect for R-wave.

Copyright © 2021 The Authors. The scale of air-conditioning load in the distribution network is rapidly increasing with the improvement of living level. Furthermore, the buildings equipped with air conditioners have the capability of thermal buffer, which makes it valuable for participating in demand-side response. In the meanwhile, the penetration rate of distributed photovoltaic (PV) power generation in the distribution network is gradually increasing. The fluctuations of PV power generation have a negative impact on the voltage stability of the distribution network. This paper proposes a distributed consensus-driven control method. The aggregated air-conditioning load is scheduled to participate in the voltage management of the distribution network through the limited communication links established between the aggregators. A two-dimensional thermal parameter model is adopted to calculate the thermal exchange of the buildings equipped with air conditioners more accurately to guarantee the thermal comfort requirement of users. Finally, the case studies are performed on a modified IEEE 15-bus distribution network to verify the effectiveness and robustness of the proposed control strategy.

Copyright © 2020 The Author(s). To improve the transmission flexibility of emergency communication scenarios, a joint user grouping and power allocation algorithm was proposed for UAV-aided non-orthogonal multiple access (NOMA) system. A sum-rate maximization resource allocation algorithm was formulated under the constraints of the maximum transmit power and the user grouping. To solve the non-convex problem, a graph-based user grouping algorithm was proposed to minimize the relative distance between the UAV and users. Based on the grouping result, the power allocation sub-problem was transformed into a convex one by using the auxiliary-variable approach. Simulation results demonstrate that the proposed algorithm has better performance in terms of sum rates. The National Key Research and Development Program of China(2019YFC1511300);The Natural Science Foundation of Chongqing(cstc2019jcyj-msxmX0666);The Natural Science Foundation of Chongqing(cstc2019jcyj-xfkxX0002);The Open Project of Shaanxi Key Laboratory of Information Communication Network and Security(ICNS201904)