多序列跳频无线通信系统抗多音干扰性能研究

常规跳频系统（FH-2FSK）发送的调制信号易被干扰损伤,提出的多序列跳频（MSFH）无线通信方式不需对载波进行调制,直接以载波频率来表示消息,且每跳所使用频点的随机性比FH-2FSK强．通过理论分析得到了加性白高斯噪声信道下存在多音干扰时MSFH系统误码率的闭合表达式,由数值和仿真结果可知,在信道中仅存在加性白高斯噪声时,MSFH与FH-2FSK误码率性能相同;在最坏多音干扰下,MSFH与FH-2FSK相比约有3dB误码率性能增益,抗多音干扰能力更强．     

多机器人编队控制研究

多机器人编队控制是多机器人协调控制中一个最具有挑战性的研究问题.首先简要概述了多机器人编队问题的研究现状.从面向问题的角度出发,将编队问题分解成编队角色分配、队形生成、队形变换与选择、编队跟踪4个子问题,并针对每个子问题,总结了现有的研究方法.最后,特别强调编队控制中的网络问题并指明未来的研究万向.     

导频设计的MIMO-OFDM改进信道估计算法

为提高系统的传输效率并改善信道估计的性能,提出了一种结合优化导频设计的分段带阻滤波算法.采用优化的导频设计,该算法在少量增加计算复杂度的基础上,能够进一步提高信道估计的性能,与实际中广泛应用的经典时域滤波算法相比,具有更高的估计精度.仿真结果证明该算法适用于不同的信道环境,尤其在低信噪比的条件下,该算法能够明显降低信道估计的MSE.     

车载多接入边缘网络中联合资源分配和动态任务卸载方案

针对车联网中车辆移动速度过快产生的任务卸载失败问题,设计了一个有效的任务卸载风险评估模型,并提出了联合资源分配的动态任务卸载方案。将时间、能耗和风险共同建模为系统效用,通过联合优化卸载决策、资源分配来最大化系统效用。优化问题被公式化为混合整数非线性规划,在给定卸载决策的情况下,利用凸优化技术解决计算资源分配问题,功率分配通过分式规划技术来优化。仿真分析了车辆移动性对系统效用的影响,证明了所提方案的合理性。     

面向时空交通栅格流量预测的3D通道注意力网络

城市交通流量预测对交通管理和公共安全具有重要意义。然而,交通栅格流量数据中的规律在时刻变化,在城市中存在全局范围的时空间关系,并且不同特征通道在每个城市区域上有不同的重要性。为解决这些挑战并做出更准确的预测,设计了一种新颖的时空神经网络模型——3D通道注意力网络(three-dimensional channel-wise attention networks,3D-CANet)。提出一个3D通道内注意力(three-dimensional inner channel attention,3D-InnerCA)单元来动态捕获各个通道中不同的全局时空相关性,同时设计通道间注意力(inter channel attention,InterCA)单元来自适应地重校准每个区域上不同特征通道的贡献。在3个真实交通栅格流量数据集上的实验结果表明,3D-CANet模型的预测能力优于其他对比方法,证明了模型的有效性。     

基于代理群的军事自组网拓扑搜索算法

分析现有网络管理模式的基础上,针对军事移动自组网的特点,提出了一种基于动态代理群的网络管理模式,并实现了动态代理群网络管理模式的网络拓扑结构搜索算法,最后对该拓扑搜索算法的有效性、正确性及复杂度进行分析论证.实验证明该算法可以很好地解决节点频繁移动带来的需要实时反映网络拓扑结构的问题.     

高亚声速时叶尖小翼对压气机叶栅泄漏流动的影响

为了探索跨声速来流条件时,不同安装位置、不同宽度的叶尖小翼对压气机叶栅气动特性的影响,对Ma=0.8时包括原型叶栅在内的7种扩压叶栅的流场进行了数值研究.结果表明:在多种因素的共同影响下,不同来流冲角的吸力面叶尖小翼在流场中都为负效果,增加了流场复杂性;压力面叶尖小翼则改善了泄漏流动,减小了流动损失.两种安装位置的叶尖...     

战役战术导弹部队机动作战面临的空中威胁分析

在分析战役战术导弹部队机动作战面临空中威胁可能性的基础上,研究了其遭敌空袭兵器和空袭战术威胁情况,并对战役战术导弹部队机动作战的各阶段遭敌空袭的威胁进行了探讨。在分析空中威胁时,借助美军主导的近几场局部战争的经验教训,总结了敌攻击战役战术导弹部队机动作战所使用的空袭兵器和空袭战术,以便在抗击敌空袭兵器时更具有针对性和现实性,以期为未来防空作战提供有益借鉴。     

矩阵变换特征与码序列联合学习的卷积码识别方法

现有基于深度学习的卷积码识别方法仍存在参数规模较大、识别性能较弱等不足。针对该问题,提出了一种基于矩阵变换特征与码序列联合学习的卷积码识别方法。将接收到的码字序列排列成矩阵形式,利用软信息剔除可靠性较低的码字,通过一种新的矩阵变换算法得到特征矩阵。在识别时,将原始码字矩阵和特征矩阵输入到具有多模态数据联合学习能力的网络模型,在神经网络中完成特征的提取融合与卷积码的识别。仿真结果表明,所提方法性能明显优于现有基于深度学习的识别方法,特别是对于高码率卷积码;当码率较低时,同样优于传统识别方法。当信噪比达到5 dB时,25种不同参数卷积码的识别率均可达到100%。     

基于3S技术的消防移动指挥系统分析与设计

通过分析消防部队执行灭火抢险救援任务的特点，提出了利用全球卫星定位系统（GPS）、遥感（RS）、地理信息系统（GIS）及网络通讯等高新技术，及时对火灾预警，采取防范措施；在火灾发生发展过程中，不断监测火灾的进程和势态，及时把信息传到防火扑救指挥中心，以便有效地组织救助活动；火灾之后，可以在大范围内实施快速反应，迅速准确地查明受损状况，做出较为准确的评估，为消防移动指挥系统提供了设计理念，并给出了设计方案。