基于深度学习的客流量预测系统
本文分析了疫情后旅游市场复苏带动地铁客流增长的背景，探讨了客流预测对交通运营的重要性，综述了基于多源数据与深度学习模型（如LSTM、STGCN）的研究进展，并介绍了CNN与RNN在人流预测中的技术原理及系统实现路径。
面向高多普勒衰落信道的 OTFS 调制技术
正交时频空（OTFS）调制通过延迟-多普勒域传输，将高多普勒信道转化为准静态环境，显著提升高速移动下的通信鲁棒性。本文研究其信号检测与信道估计，提出低复杂度MCMC检测算法和基于PN导频的稀疏信道估计算法，验证了OTFS在高速场景下的优异性能。
正交时频空间（OTFS）调制技术：理论基础与性能分析
正交时频空间（OTFS）调制技术在延迟-多普勒域进行信号设计，有效应对高多普勒、短包传输等5G挑战。相比传统OFDM，OTFS通过全时频分集和信道硬化，显著提升高速移动场景下的鲁棒性与分集增益，仿真显示其在BLER性能上可获得3-4dB SNR增益，尤其适用于车联网、物联网等应用场景。
6G时代的新型延迟多普勒通信范式：正交时频空间（OTFS）综述
本文综述正交时频空间（OTFS）技术，一种面向6G高移动性场景的新型延迟-多普勒域通信范式。OTFS通过在延迟-多普勒域调制信号，克服传统OFDM在高速移动下的多普勒扩展难题，具备信道稳定性强、抗干扰能力优、峰均比低等优势。文章系统阐述OTFS的信道模型、调制原理、收发机设计、ISAC一体化及在卫星、水声、可见光等新兴场景的应用前景，为其在6G空天地海一体化网络中的应用提供理论支撑与技术路径。
基于OCDM雷达系统的离散Fresnel域信道估计——论文阅读
本文研究基于离散Fresnel域信道估计的OCDM雷达系统，提出一种抑制高旁瓣的新方法。通过分析时间与频率偏移在离散Fresnel域的影响，建立联合信道模型，揭示距离-多普勒耦合效应。实验验证了系统在真实场景下的鲁棒性，兼具低峰均比、强抗干扰能力，为6G一体化感知通信提供新思路。
双选择性信道中的广义正交啁啾分复用——论文阅读
本文提出广义离散Fresnel变换（GDFnT），构建广义正交啁啾分复用（GOCDM）波形。通过分析双选择性信道下的GF域信道矩阵稀疏性，设计低复杂度消息传递接收机。仿真表明，GOCDM在保持与OCDM相当误码率性能的同时，显著降低峰均功率比，适用于高移动性通信场景。（238字）
正交啁啾分复用技术：基于菲涅尔变换的通信系统设计——论文阅读
正交啁啾分复用（OCDM）技术基于菲涅尔变换，实现多啁啾波形在相同时频资源下的正交复用，显著提升频谱效率。该技术利用啁啾信号的时频特性与菲涅尔域的循环卷积性质，构建高效均衡算法，并与OFDM系统兼容。仿真表明，OCDM在多径信道中结合MMSE均衡与空间分集，性能优于传统OFDM，适用于高速无线通信系统。（238字）