“卓越工程师教育培养计划”实施中存在的问题及对策——以杭州电子科技大学通信工程专业为例

本文根据＂卓越工程师教育培养计划＂实施现状,分析培养过程在生源、师资、教学内容方法、校企合作和保障体系方面出现的问题,并提出具有针对性和可行性的一些对策。

杭州电子科技大学信息安全专业卓越工程师培养的师资队伍建设问题研究

强大的师资队伍是培养高质量创新型人才的保障,本文分析了杭州电子科技大学(以下简称"我校")信息安全专业卓越工程师培养的师资队伍的现状和问题,并结合我校实际情况给出了相应的建议措施,以期推进我校信息安全专业师资队伍的建设,推进我校卓越工程师教育的发展,提高信息安全专业特色建设的质量。

大学新生适应现状调查与对策研究——以杭州电子科技大学为例

以杭州电子科技大学通信工程等专业新生为研究对象,采用《中国大学生适应量表》,通过对新生学习、生活、人际交往等适应现状的调查,分析形成影响新生适应不良的因素,并提出应对新生适应不良的辅导与教育对策。研究认为加强学习指导与专业的教育,培养学生的交际生活能力,同时进行心理辅导,以期为大学教育工作者在帮助新生适应大学生活的工作上提供一些理论与实践方面的指导。

可重构智能表面辅助通信系统的非线性优化及实验设计

针对可重构智能表面辅助的通信系统,提出了一种智能反射表面开关选择和功率分配的联合设计方法,以改变电磁波传播环境、提高信号传输效率、减少功率消耗。首先,在保证接收端数据传输速率达到一定门限值等多个约束条件下,建立以系统能量效率最大化为目标的多维变量联合非线性优化问题,其中涉及的优化变量包括:智能反射表面开关选择、相位调整和功率分配。在开关选择方面,采用贪婪算法选择开启起主要作用的元器件,并关掉起次要作用的智能反射表面。在功率分配方面,通过求解凸优化问题得到功率分配的闭式解。基于此,设计出一种高传输速率、低功率消耗的迭代优化算法。最后,设计仿真教学实验,通过MATLAB软件,验证了所提出的联合优化算法通过改变电磁波传播环境,有效地提高了信号传输的速率和能量效率;并分析了实验中导致算法性能发生变化的机理,这也有利于帮助学生提高科研创新能力和工程实践能力。

基于全光混沌注入双环电光相位反馈环的混沌保密通信系统研究

针对现有混沌保密光通信系统时延特征隐藏所需反馈增益系数较大这一问题,设计了一种基于全光混沌注入双环电光相位反馈环的混沌保密通信系统。首先,由全光反馈产生光混沌并将其耦合至2个电光相位混沌反馈环中。然后,通过相位调制的方式实现信息与混沌载波的非线性耦合并参与混沌载波的生成。最后,在检测端通过光混沌同步实现信号的解密。借助MATLAB软件仿真分析了系统中混沌信号的复杂度、时延特征隐藏、同步性、鲁棒性和通信性能。仿真结果表明,所设计的混沌保密通信系统在较小的反馈系数时具有较高的复杂度且时延特征得到较好的隐藏。

LSTM 智能导向的电子信息实践教改探索

针对传统电子信息专业教学中存在的问题,提出融合AI技术的针对性LSTM智能导向实践教学模型,构建了因材施教的人才培养体系。结合AI技术构建融合平台,包括结合深度学习技术在电子信息基础理论与实践课程中有针对性地推荐课程;借鉴强化学习思想和组内竞争思想助力学生竞赛创新;采用LSTM对学生个体进行建模,用以准确评估学生的自身能力,以便教师对他们进行因材施教。该教改方案实施以来,实验班相比对照班在获奖门类和数量上都有显著提高,验证了所提教改方案的有效性。

能力培养视域下的“光纤通信”课程教学改革探索

以“光纤通信”课程为对象,探索了基于科研型人才和应用型人才的不同能力视域下分层分类的4A4S人才培养模式。在此培养模式下,结合SPOC学习平台进行信息化课程建设,便于学生开展线上、线下学习。多年实践表明,在4A4S教学模式下,学生自主学习能力和创新能力有了较明显的提高。

GNU Radio平台在通信工程实践教学改革中的应用

开源软件无线电(GNU Radio)是一个构建和部署软件定义无线电系统的免费软件工具包。GNU Radio是GNU的正式项目之一。由于通信技术发展较快,在通信工程专业实践教学改革中通过GNU Radio平台来对当前通信新技术进行实验和实践。能有效地解决当前通信工程专业在实践教学方法遇到的诸多难题,提高学生对本专业的兴趣并加深理解。

通信专业中MATLAB教学改革与实践

在各大高校的通信相关专业中,MATLAB是被广泛使用的仿真软件,尤其在信号处理、数据分析、无线通信、深度学习等研究中。然而,MATLAB软件的教学中也存在一些问题,包括学生对软件不熟悉、实验和仿真结果可能失真、实际系统与仿真模型存在差异、需要较高的计算资源以及缺乏实践机会等。本文针对MATLAB在通信专业教学中存在的问题,提出了一系列的改革思路、教学方法,以及实践方法。从激发学生的学习兴趣入手,改变传统的教学模式,增加实践环节,整合知识和技能,提供有效的学习资源等措施,旨在提高MATLAB在通信专业中的教学质量和学习效果。

电子通信类本科生创新能力培养的探索

信息产业的飞速发展使得培养具有创新精神与国际竞争力的电子通信类人才成为当代中国高校的重要历史使命。杭州电子科技大学针对传统教育体制的不足,构建了"课堂教学为基础,实践环节为支撑,科研训练为依托,竞赛活动为引导"的电子通信类人才创新能力培养模式。本文以此为契机,对这种培养模式进行探索,以期在电子通信类本科生创新能力培养方面发挥更大的作用。

一种基于半导体激光器光混沌的双向通信系统

针对光混沌保密通信中信息同步条件苛刻的问题,提出一种基于光混沌的双向通信系统。首先,通过半导体激光器(SL)发出的2束激光与部分半透明光学反射镜进行耦合,产生混沌动力,并根据SL的延迟速率方程,设置2个SL的内部参数产生同步的混沌载波;然后,通过监测两端信息的同步误差,并与接收端信息比较,得到解密信息。仿真分析了系统的同步性、信息解密过程、鲁棒性。仿真结果表明,该系统能实现同步通信,恢复出保密信息,鲁棒性较好。

基于LSTM的激光混沌同步通信

针对激光混沌保密通信系统中混沌信号接收双方硬件参数难以完全匹配的问题,用长短期记忆神经网络对发射端产生的大量混沌加密信号和部分载波信号进行充分训练,最终得到一个与发射端激光器系统高度相似的神经网络模型,并用此非线性模型代替接收端进行解密,实现了2 Gbit/s的混沌同步通信。该方法明显降低了混沌同步的复杂性。探讨了不同节点数量、耦合系数以及信噪比对于同步通信的影响,结果表明同步系数可以高达0.999966,均方根误差达到10^(−3)量级,误码率低至10^(−10)量级。最后通过图像传输系统验证了方案的可行性。

基于改进蝴蝶搜索算法的DGPS整周模糊度快速解算

为了快速准确地解算差分全球定位系统(DGPS)整周模糊度,提出了一种改进蝴蝶搜索算法(IBOA)求解整周模糊度。首先在蝴蝶优化算法(BOA)的香味系数中加入一个自适应权重,弥补BOA算法觅食行为中较弱的搜索能力;其次使用动态切换概率权衡BOA算法中全局搜索与局部搜索的比例;最后在全局搜索和局部搜索阶段引入新的迭代位置更新策略,提升了算法全局搜索能力和跳出局部最优能力。与最小二乘模糊度降相关平差算法(LAMBDA)算法进行1000个历元数据的解算对比实验,结果表明所提算法的平均搜索成功率比LAMBDA算法提高了5.07%。

基于拟牛顿法的深度强化学习在车联网边缘计算中的研究

为了解决车联网中由于多任务和资源限制导致的任务卸载决策不理想的问题,提出了拟牛顿法的深度强化学习双阶段在线卸载(QNRLO)算法。该算法首先引入批归一化技术优化深度神经网络的训练过程,随后采用拟牛顿法进行优化,有效逼近最优解。通过此双阶段优化,算法显著提升了在多任务和动态无线信道条件下的性能,提高了计算效率。通过引入拉格朗日算子和重构的对偶函数,将非凸优化问题转化为对偶函数的凸优化问题,确保算法的全局最优性。此外,算法考虑了车联网模型中的系统传输时间分配,增强了模型的实用性。与现有算法相比,所提算法显著提高了任务卸载的收敛性和稳定性,并能有效处理车联网中的任务卸载问题,具有较高的实用性和可靠性。

密集分布虾卵典型特征信息检测方法

针对红螯螯虾人工繁育过程中对虾卵位置、尺寸、颜色等典型特征信息的检测需求,该研究提出一种基于深度学习的虾卵典型特征信息检测方法,充分利用深度学习来提高检测精度和泛化性。首先利用密度图回归模型和局部峰值滤波方法实现图像中虾卵个体的准确定位,输出定位图。然后结合K维树与边界框搜索算法,获得图像稀疏区域包围单粒虾卵的子图,并利用椭圆轮廓检测方法得到单粒虾卵尺寸数值。最后利用K-means颜色聚类对密集分布虾卵图像和单粒虾卵子图进行颜色检测,得到图像中所有虾卵和单粒虾卵的主色。图像中虾卵定位最高精度可达94%,虾卵长度和面积预测误差控制为0~2个像素和4~11个像素左右,图像和虾卵主色分类明确。该研究方法可以为红螯螯虾人工孵化流程中的虾卵密集度、成熟度、质量等指标提供基础评估数据,具备很好的实际应用价值。

通信专业创新实践课程改革研究

通信工程专业是一个充满挑战和机遇的领域,其实践课程更是培养学生创新能力和实践技能的重要环节。然而,当前许多高校通信工程专业的实践课程存在一些问题,如教学内容与实际需求脱节、教学方法单一、实践环节缺乏足够的时间和资源等。随着信息技术的快速发展,通信行业对人才的需求也发生了巨大的变化。这种变化主要表现在对人才创新能力和实践技能的要求越来越高。为了适应这种变化,提高通信专业学生的创新能力和实践技能,各大高校开始对通信专业的创新实践课程进行改革。本文以某高校通信专业的创新实践课程改革为例,探讨其课程改革的目标、方法与实践。

一种基于高压静电纺丝工艺制备的P(VDF-TrFE)/PZT压电传感器及其在睡眠监测中的应用

针对日常睡眠监测的需求,提出一种基于高压静电纺丝工艺制备的P(VDF-TrFE)/锆钛酸铅(PZT)压电传感器并对其性能进行了研究。首先,介绍了P(VDF-TrFE)/PZT压电传感器的制作及封装流程。其次对其灵敏度,频率响应特性,瞬时响应和稳定性等进行了测试。结果表明,该传感器不仅具有良好的微观外貌形态,且相比于纯P(VDF-TrFE)压电传感器0.73 V/N的灵敏度,制备的含30%PZT的P(VDF-TrFE)/PZT压电传感器灵敏度是纯P(VDF-TrFE)压电传感器的2.5倍,达到了1.78 V/N。此外在低频下能够保持稳定压电输出且具备2 ms较快的响应时间。最后采用自制的P(VDF-TrFE)/PZT压电传感器测量人体心冲击信号,并通过支持向量机(SVM)训练睡眠分期模型实现了对睡眠质量的监测,四分类模型平均准确率达到72.5%,为可穿戴睡眠监测传感器的选择提供了参考。

基于关键简化集合的极化码SSRFSC翻转译码算法

为提高基于简化序列重复节点的快速串行抵消(SSRFSC)译码算法的译码性能,提出了基于关键简化集合(CSS)和简化序列重复(SSR)节点的CSS-SSR-Flip译码算法。所提算法首先选取SSR中最长重复(REP)节点的信息位作为候选比特(CB),从而构造了基于SSR的CSS;然后针对SSR节点的译码特点设计了相应的翻转度量和翻转准则,通过考虑SSR节点中重复序列和源节点对译码的影响来度量CB可靠性,在特定CB翻转时选择次优的重复序列完成SSR节点翻转操作。实验数据表明,当误帧率FER=10-3时,所提出的CSSSSR-Flip译码算法与传统的快速简化串行抵消翻转(Fast-SSC-Flip)译码算法相比能够获得超过0.1 dB的性能增益,且具有与新型Fast-SSC-Flip(New-Fast-SSC-Flip)译码算法相同的译码性能;与传统翻转集合大小K相比,CSS大小缩减最多达79.5%,与关键集合(CS)相比集合大小最多可缩减23.1%。

H-CRAN中IRS辅助的D2D系统资源分配与RCG波束成形优化

以异构云无线电接入网(heterogeneous cloud radio access network,H-CRAN)中智能反射面(intelli‐gent reflecting surface,IRS)辅助的端到端(device-to-device,D2D)通信系统为背景,研究了该系统中以和速率最大化为目标的资源分配与黎曼共轭梯度(Riemannian conjugate gradient,RCG)波束成形优化方法。以最大化系统和速率为优化目标,构造子信道复用系数、发射功率门限以及IRS反射系数模约束等多约束优化问题。对于该非线性混合整数规划问题,提出了一种基于相对信道强度的延迟接受算法,以获得信道复用系数。随后将目标优化问题分解为两个子问题进行交替优化。对于发射功率优化子问题,使用逐次凸逼近(successive convex approximation,SCA)方法进行求解。对于IRS波束成形子问题,将IRS相移约束转化为复圆流形后,采用RCG算法进行求解。仿真结果表明,当IRS反射阵源数为50、基站最大发射功率为46 dBm时,与现有信道分配方案和随机信道分配方案相比,所提信道分配方案的和速率性能分别提高了5.2 bit/(s·Hz)和14.6 bit/(s·Hz)。与无IRS通信场景相比,部署IRS的和速率性能显著提高约31.2 bit/(s·Hz)。

基于计算机视觉的工业人员行为分析实验平台

该文面向本科生与研究生实践教学,利用计算机视觉技术开发了工业人员行为分析实验平台。依托工程实训中心,通过多通道数据采集装置收集人员工作环境、作业行为以及劳保用品等数据。基于PyQt5构建工业人员行为分析实验平台,该平台将计算机视觉技术与工业安全管控标准深度融合,以实现工业人员流程类与非流程类作业的行为分析。为验证实验平台的有效性,使用工业人员行为测试数据对所研发的实验平台进行了实验验证。实验结果表明,该实验平台能对工人多种作业进行有效评判。该实验平台有助于提升本科生和研究生在智能图像处理领域的实践能力。