基于DSmT证据折扣理论的短波多通道信息融合方法

针对由于短波信道复杂恶劣、通道信息间冲突突出,经典合并方式对短波多通道信息合并效果不佳问题,提出基于DSmT证据折扣理论的短波多通道信息融合方法。以DSmT证据折扣理论作为融合框架,实现对短波多通道信息融合推理判决。首先,归一化OFDM帧的相对包络标准差,并通过相对包络标准差与折扣因子计算得到折扣权重。然后,通过比特软信息提取函数获得比特概率,以比特概率对基本信任分配函数定量赋值来作为证据。最后,以PCR6融合规则对多通道软信息进行融合推理判决。在多种信道条件、多种调制方式下与经典合并方式的对比仿真实验表明,所提方法可以获得明显的误码率增益和误包增益。

基于BP神经网络的森林火环境预测方法

提出了一种基于BP神经网络的森林火环境预测新方法。该方法研究大气环流指数与森林火险的关系,将已有大气环流指数和森林火险等级数据对BP神经网络进行训练,利用BP网络反传学习,通过抑制性反馈和兴奋性前馈作用实现自组织学习,完成大气环流指数与森林火环境指数关系的非线性映射,对大量数据实现特征选择和森林火环境预测。它对春季和夏季的预测准确率分别为 89%和 82%,试验结果表明该方法的正确性和可行性。

新时期电子信息类工程人才培养模式探索与实践

以数字化、网络化和智能化为特征的信息技术正推动着新一轮科技革命和产业变革,影响着人类社会的生产和生活方式,对电子信息类人才培养的教学理念、教学内容和方法都提出了新的挑战。本文分析了新时期电子信息类工程人才培养存在的问题,介绍了重庆大学电子信息工程专业在人才培养中的探索与实践。基于面向产业、面向技术发展和未来的教育理念,突破学科专业壁垒,引入知识图谱,构建以学生为中心的知识、能力、素养协调发展人才培养体系;引导学生自主定位,构建知识结构,主动学习;通过三课堂融合,强化工程实践,用成功的实践经历激发学生的专业学习兴趣,培育专业志趣。

基于竞争策略的链式智能体遗传算法用于特征选择的研究

针对特征选择问题,提出了基于竞争策略的链式智能体遗传算法(LAGA)。该LAGA算法包含链式智能体网络结构,邻域竞争,自适应交叉,自适应变异,优良个体替换策略,自适应结束等部分,该算法能较好的保持智能体的多样性,在进化中既较佳的继承了优良个体的基因,又有效地搜索了新的空间。多组实验结果表明,通过该算法选择得到的最优特征子集具有较好的稳定性,较高的识别准确率和较低的网络分类器维数复杂度。

基于高阶统计量的L-DACS1系统自适应干扰消除技术研究

针对L-DACS1(L-band Digital Aeronautical Communication System Type 1)与DME(Distance Measuring Equipment)信号在时域、频域和低阶统计域干扰抑制不理想的问题,本文将L-DACS1与DME时频域交叠的干扰场景建模为确定性信号叠加高斯有色噪声的干扰量化模型,根据两者在高阶统计域的差异特性,提出基于三阶累积量的自适应滤波算法,并引入对数螺线函数改进变步长机制,实现自适应DME干扰消除.仿真结果表明:所提算法具有更高的干扰抑制比和更低的误比特率,但复杂度较高.相关结论可为L-DACS1系统的实际部署提供参考.

基于RFID的非接触式IC卡读写器设计

非接触式IC卡解决了无源和免接触难题,目前在很多领域都有非常广泛的应用;非接触式IC读写器是非接触式IC卡应用和开发中的关键环节之一;文中介绍了非接触式IC卡读写器的基本工作原理,阐述了系统的硬件电路设计和软件流程,给出了硬件接口电路图和对IC卡的操作流程图;重点介绍了天线及其匹配电路的设计,完成了硬件的制作和调试;测试表明该方案可行,读写器性能稳定,具有结构简单、价格低、功耗低等优点,读写距离可达12cm,可以广泛应用、具有推广价值。

同步卫星多用户接入控制及切换的优化算法

主要研究在同步轨道卫星中的多用户接入控制方案,分析了现有时分多址接入(time division multiple access,TDMA)的优缺点,在基于TDMA的情况下给出了改进的自由接入/优先级按需分配接入方式(free access/priority demand multiple access,FA/PDMA),保证多用户接入时的公平性,以及在业务量不断增大的过程中,如何在大传播距离下通过优化现有的多址接入算法来确保用户的接入时延和端到端时延;并提出了用户在高速移动过程中卫星之间的切换策略算法。最后用OPNET仿真软件搭建网络平台,和TDMA进行对比仿真分析,得出结论,实现在大时延情况下,用户的实时接入和不同卫星之间的有效切换。

基于多准则的链式智能体遗传算法用于特征选择

针对简单遗传算法用于特征选择精度不高、过早收敛的问题,提出了一种新的遗传算法——链式智能体遗传算法(LAGA),并与多准则(MC)相结合,从而提出了基于多准则竞争策略的链式智能体遗传算法(LAGA+MC)用于特征选择。LAGA引入了链式智能体结构,智能体相互进行竞争选择和自适应交叉,自身进行自适应变异,从而使得该算法能够获得更精确的搜索结果;MC通过对基于单准则进行选择得到的特征子集进行特征位判断,从而确定出最终特征子集,以达到更全面的评价选择结果,获得识别率更稳定的特征子集。实验结果表明,LAGA搜索精度更高,LAGA+MC获得的特征子集分类准确率更高、更稳定。

D2D通信中一种基于非数据辅助误差适量幅度的同信道干扰控制方法及其性能分析

针对D2D通信系统中广泛存在的同信道干扰问题,该文提出一种基于非数据辅助误差矢量幅度(NDA-EVM)进行同信道干扰分析的方法。以NDA-EVM作为信道质量评估参量,推导信号在M-QAM调制下的NDA-EVM统一计算模型,利用信道增益建立NDA-EVM同信道干扰分布模型,并进一步求解该模型的性能上限,从而量化同信道干扰。理论分析和仿真实验表明,相对于传统算法,该文所提上限的计算时间复杂度由O(M2)降为O(M),提高了信道评估时效性;推导性能上限与理论值吻合度高,特别是在低SNR时为紧上界,两者最小均方根误差RMSE低至0.2615。

多用户检测对CDMA系统容量的影响

CDMA通信系统中 ,各个用户信号之间的相关性导致了多址干扰。随着用户数的增加或信号功率的增大 ,多址干扰就成为宽带CDMA通信系统的一个主要干扰。多用户检测 (MUD)是宽带CDMA通信系统中抗干扰的关键技术 ,就是在传统检测技术的基础上 ,充分利用造成多址干扰的所有用户信号信息对单个用户的信号进行检测 ,有效地消除多址干扰。笔者从理论上分析了CDMA系统在不采用和采用MUD时用户容量的表达式 ,提出了利用MUD技术增加系统容量的多种实现方法 ;在此基础上 ,通过MATLAB仿真来分析采用MUD对CDMA系统容量的影响。通过理论分析和仿真得出结论 :MUD效率越高 ,CDMA系统容量改善越好 ;同样的MUD效率下 ,数据速率越低 ,小区间干扰越小 ,比特能量功率谱密度之比越低 。

实数自适应并行遗传算法的研究

针对遗传算法中的早收敛现象,提出了一种实数自适应并行遗传算法(real adaptive parallel genetic algorithm,RAPGA)。该算法采用了一种并行遗传进化结构,并将自适应交叉、变异算子引入到本算法中,增强和保持了种群的多样性。最后,通过与其他经典优化遗传算法进行比较显示,RAPGA对多个标准测试函数均表现出较好的搜索性能。

视觉注意的图像目标预检测

提出了融合自底向上和自顶向下模式的视觉注意机制的改进算法。该算法使用以完整轮廓信息作为物体识别标志的方式,几乎不需要先验知识,改进了自顶向下算法的需要大量先验知识的弱点;同时由于将物体轮廓作为的一个识别和预检测的重要参考信息,改进原视觉机制中的仅使用三个显著图,没有整体意识,从而致使识别范围过大的弱点。实验证明该方法提升了搜索预检测目标的准确度。

Nakagami-m衰落信道下D2D通信自适应调制算法研究

针对Nakagami-m衰落信道中,D2D(device to device)通信频谱利用率低的问题,设计一种基于非数据辅助误差矢量幅度(NDA-EVM, nondata-aided error vector magnitude)的自适应调制算法。以NDA-EVM作为信道质量评估参量,根据最大似然准则建立NDA-EVM与误码率(SER, symbol error ratio)的定量关系,据此设计SER约束下的MQAM调制方式切换机制;结合有限状态马尔可夫信道模型以及数据缓存处理,分析系统的分组丢失性能和频谱利用率。理论分析和仿真实验表明,基于NDA-EVM的自适应调制算法在不同调制方式的阈值下的准确性,明确系统QoS与分组丢失率的关系;在保持低算法复杂度的同时,提高了系统频谱利用率,对比传统算法,频谱利用率提升了0.752 bit·(s·Hz)-1。

基于信号噪声子空间的OFDM信道估计

在分析基于奇异值分解(SVD)的线性最小均方误差(LMMSE)估计的实现原理的基础上,结合信号、噪声子空间理论,给出了矩阵低阶近似时秩的选取方法。计算机仿真结果表明提出的低阶秩选取准则能够提高该算法在各种工作环境下的适应性。

基于多点协作联合传输的超密集组网性能分析

超密集组网的基站高密度特性会带来严重的小区间干扰,多点协作联合传输应用于超密集组网进行干扰管理是目前的研究热点,该文对多点协作联合传输时基站密度对网络性能的影响进行了分析。首先采用随机几何方法推导了3维空间基站与用户距离的概率密度函数,为选取距离用户最近的多个基站联合传输的协作机制提供了基础;然后结合有界双斜率路径损耗模型,进行用户下行链路的干扰建模,进一步推导出用户下行链路覆盖率和网络区域频谱效率的表达式,并分析了协作基站数、基站密度等参数对网络性能的影响。数值仿真表明:协作基站数为2时就可使下行链路覆盖率增加10%,且实现2到3倍的频谱效率的增益,当协作基站数为3时,费效比更优,同时可得到多点协作下的基站密度极限使区域频谱效率最高。该文工作可为下一代移动通信网络的基站部署提供理论支持。

MPLS技术及在电力通信网中的应用

MPL S技术是近年来提出的一种实现 IP over ATM的较好方案。就 MPL S的产生背景、基本原理、框架结构、关键技术等展开叙述。 MPLS的技术融合了 IP技术和 ATM技术的各自有点 ,可以保证如语音传送、视频服务、多媒体信息传输等新应用业务按各应用的特性正确予以传送。 MPL S网络中数据的传输靠标签引导。标签是固定长度的、无结构的值。采用 MPL S流量工程可以避免引起网络阻塞为用户提供更好的服务。该文最后针对电力系统关键业务对传送性能的要求 ,阐述了如何在电力通信网中利用 MPL S技术传送关键业务。

基于ICA方法和遗传算法的胎儿心电信号提取

现有独立分量分析(ICA)方法易陷入局部极优值,从而使提取出的胎儿心电信号(FECG)中常混有部分母体心电(MECG)。为解决该问题,本文提出一种基于独立分量分析和遗传算法(GA)的新的胎儿心电信号提取方法。该方法首先利用遗传算法在全局空间内搜索最优值,然后又通过基于峭度的固定点算法的迭代核加强局部搜索,因而增强了算法的分离能力。该算法适用于超高斯和亚高斯信号同时存在的情况,并且具有遗传算法所有的收敛性强的优点。实验结果表明,该算法可以成功地分离混叠信号,而且与传统的独立分量分析方法相比,具有更优异的分离能力,提取出的胎儿心电信号噪声小,几乎不混有母体心电。

L波段雷达发射机中功率放大器的研制

针对在全固态雷达发射机的功率放大器设计中,大信号S参数无法获得的情况,采用小信号S参数法和负载牵引法设计了一种工作于1.9~2.0 GHz的3级功率放大器。通过对功率放大器的仿真,得到满足设计指标要求的精确的匹配参数,再根据这些匹配参数构建了实际的功率放大器,并对放大器进行了实际测试。实际测试结果表明,在其工作频段内,最大输出功率为34.3 dBm,增益高于30 dB,增益平坦度也小于1 dB,均达到设计要求,可用于实际的全固态雷达发射机中。

基于视觉注意的目标预检测模型

提出了一种从输入图像中提取一致性特征并将该特征融入视觉注意模型中的方法,它以Itti提出的视觉注意模型为基础,首先采用线性离散高斯滤波器对输入图像进行平滑和降采样,得到不同分辨率的子图像,建立输入图像的高斯金字塔结构。然后利用梯度结构张量计算各子图像的一致性并通过中央周边差操作得到一致性特征图,最后利用层间求和操作求得输入图像的一致性显著图引导注意。实验表明,在视觉注意模型的初级视觉特征提取阶段添加图像的一致性特征,能检测出Itti模型不能检测的一致性特征显著的感兴趣区域,而且能优先检测出具有特殊方向的目标。

基于图论的视觉注意模型

为了模拟人眼的视觉搜索结果,提出了一种基于图论的自底向上的视觉注意计算模型。在计算显著图的过程中,构造了马尔可夫矩阵并计算图中每个顶点的度。由马尔可夫矩阵和度的计算提取出图像在颜色、亮度和方向3个特征方面显著的区域,最后生成显著图。实验仿真结果表明:与部分的视觉注意模型相比,本文模型具有目标检测能力强和计算量小的优点。