实测卫星频谱占用状态拟合与预测方法

由于在不同时间、不同空间卫星接收数据底噪是动态起伏的,传统建模固定门限的方法存在缺陷。本文在时间维度上对卫星频谱感知数据的频谱占用模型进行分析,利用自适应阈值法确定噪声门限,对卫星频谱数据进行预处理,得到卫星频谱占用长度序列。为对卫星频谱的态势进行有效的统计分析,利用泊松分布和指数分布方法对频谱占用时间长度序列的概率密度曲线进行拟合,得到了适用于卫星频谱占用时间序列的概率分布模型。基于所得的卫星频谱占用状态模型,通过两状态马尔可夫链计算出卫星信道某一频点的状态转移矩阵,从而预测出信道占用和空闲的概率。利用卫星频谱感知数据构建的数据集进行反向传播(BP)神经网络训练,预测某一频点的占用长度。通过计算BP神经网络与传统的长短期记忆(LSTM)神经网络预测法的均方根误差(RMSE),得到LSTM神经网络的RMSE为2.2081,BP神经网络的RMSE为0.1728。评估结果表明,BP神经网络准确度高。

融合Stackelberg博弈和联邦学习的多星协作频谱认知方法研究

针对低成本和小型化低轨卫星的监测角度和方向分辨率相对较低、处理能力和峰值功率受限等因素造成单颗低轨卫星频谱认知能力弱的问题,提出了融合Stackelberg博弈和联邦学习的多星协作频谱认知方法。首先,结合各频谱认知卫星的可用算力、认知性能、处理与传输时延等特性,建立面向多频谱认知任务的协作卫星选择与算力资源分配算法;其次,基于所选择的节点和所分配的算力,设计低复杂度的多星协作频谱认知策略,其可自动辨识频谱空洞、检测干扰和识别调制模式。仿真实验结果表明,相比于单节点认知方法,所设计多星协作频谱认知策略能显著提升认知性能,且相比于对比模型,所设计策略中的模型可在不损失性能时,模型的参数量和浮点运算量降低分别可达96.69%和93.32%。

基于DS18B20的多点温度检测

介绍了一个实现多点测温的方法。使用DALLAS公司的数字温度传感器DS18B20,成功实现多点测温。介绍了DS18B20的特性及测温原理,提供了一种搜索DS18B20的64位注册码的算法,给出了搜索算法的详细流程图。最后对上位机软件的编写进行了简单介绍。

一种基于联合干扰与用户调度的无线物理层安全机制（英文）

为了提高无线传输的安全与可靠性折中性能,提出了一种基于联合干扰与用户的调度机制.首先,在传输时隙中,具有最大瞬时信道容量的用户节点会被选择与基站进行数据传输;然后,当用户节点与基站进行数据传输时,干扰节点会被用于发送人工噪声信号,以干扰窃听节点窃听用户与基站间的数据传输.仿真结果表明,增加用户数目可以提高所提出机制的安全与可靠性折中性能.此外,与传统的轮询调度及纯粹的用户调度这2种机制相比,该机制能够取得更好的安全与可靠性折中性能,尤其是在主信道与窃听信道增益比较低时,该机制还能够确保安全传输.

基于微信小程序的云计算学习平台开发

云计算课程具有知识点多、难度大、学生专业基础参差不齐的特点,需要学生投入更多时间进行自主学习。考虑到目前尚无专门针对云计算课程的学习平台,并且该平台不仅要满足学生学习需求,还需具备在Windows、And-riod、iOS等系统上运行的能力。为此,基于微信的普及性且微信小程序可跨系统运行,开发了一个云计算学习平台,对学习、答题、复习等环节构建了登录、答题、课件管理、教材管理、统计分析5个功能模块。实践表明,该平台不仅可跨系统稳定运行,还能通过提升学生学习体验来激发学习兴趣,从而明显降低课程的不及格率。

NB-IoT关键技术及应用前景

基于窄带物联网(NB-IoT)的技术特点、组网方法及潜在应用场景,指出了其发展过程中面临的关键问题,包括NB-IoT的数据安全与传输可靠性,NB-IoT向宽带物联网(WB-IoT)演进的问题,以及物联网设备连接需求的低、中、高速率共存的问题。认为多速率物联网设备的研究将是下一阶段NB-IoT发展的重点方向。

无线异构网络中基于传输节点对调度的物理层安全增强方法（英文）

为了增强无线异构网络中数据传输的物理层安全性能,采用了一个基于两阶段传输的协作框架.在传输时隙开始时,一个源节点-目的节点对将会被机会式选择,并被用于辅助其他源节点-目的节点对传输数据.在该协作框架下,提出了一种发射天线选择辅助的源节点-目的节点对调度方案,并分析了该方案、传统源节点-目的节点对轮询调度方案及传统非协作方案的窃听概率,其中传统轮询调度方案和非协作方案被用于与所提发射天线选择辅助的源节点-目的节点调度方案进行对比.数值结果表明,增加源节点-目的节点对的数量可以有效降低所提方案的窃听概率,而传统轮询调度方案和非合作方案的窃听概率随着源节点-目的节点对数量的增加而没有变化.此外,所提方案能够比轮询调度方案和非合作方案取得更低的窃听概率,显示了所提方案的优越性.

低轨卫星物联网体系架构及关键技术研究

首先分析低轨卫星物联网的系统组成和需求特征,并设计低轨卫星物联网的体系架构;其次,研究电磁和传播环境感知方法,通过构建神经网络模型智能提取电磁环境和信道特征;再次,探究活跃终端身份辨识方法,以检测异步接入活跃终端身份;最后,考虑多输入多输出技术作为地面移动通信系统提升容量的主要手段,探索两种卫星空间域资源挖掘算法,以实现低轨卫星物联网终端碰撞减缓和容量提升。仿真结果表明,所设计的空间域资源挖掘方法可有效减缓终端间信号碰撞,显著提升低轨卫星物联网终端并发接入容量。

卫星互联网若干关键技术研究

卫星互联网具备全球广域无缝覆盖能力,是未来陆海空天一体化网络的重要组成部分。首先,讨论了卫星互联网体系架构,包括系统一般组成、组网方式、工作过程等,研究了卫星互联网场景下的宽带和窄带业务模型建模方法,以提取业务的空时分布不均特征;然后,分析了频谱共享中的星间同频干扰问题,初步分析表明未来非地球同步轨道(NGSO)星座间会存在较严重的同频干扰,探讨了低轨卫星波束成形设计和高轨卫星跳波束设计方案,通过高效挖掘空间域资源,可显著提升系统容量;最后,对卫星互联网领域的几个技术发展方向进行了展望。

基于波束成形的低轨卫星物联网接入技术

融合地面物联网与卫星物联网,实现万物互联愿景,是未来天地融合网络发展的必然趋势。卫星物联网作为地面物联网强有力的补充,能够解决地面物联网服务范围受限的缺陷,但随着物联网规模的扩大,卫星载荷有限的难题会逐渐突出,将导致卫星难以满足日益增加的终端数目的通信需求。多输入多输出(MIMO)技术是地面5G的关键技术,也是6G卫星通信中的重要研究方向,考虑将MIMO中的波束成形技术引入低轨卫星物联网,实现空域资源的充分利用,从而达到提高系统容量的目的。针对波束成形技术的实施条件和卫星物联网的特征,讨论若干相关研究内容,包括信道模型、波束成形准则、单星负载均衡接入技术和面向干扰抑制的多星协作波束成形接入技术。

卫星频谱信号智能挖掘技术

随着空间信息网络的建设,可用频谱资源日益紧缺,面临的电磁环境越来越复杂,实现对全球电磁频谱态势的安全掌控所面临的挑战更加突出。针对以上问题,研究电磁频谱占用状态感知方法,通过构建时间卷积神经网络来感知频谱占用状态;探索频谱参数提取方法,结合底噪拟合和聚类分析,实现对中心频率、带宽、峰值功率等参数的提取;为挖掘异常频谱数据,研究利用神经网络自动检测起伏底噪、频谱草和大带宽等异常频谱;考虑星地间的大传播时延,进一步通过构建神经网络来实现对频谱占用状态的预测;将卫星频谱信号的感知、异常、参数和预测结果进行可视化呈现。初步评估结果表明,所设计的一套频谱感知、异常检测、参数认知和态势预测等卫星频谱智能挖掘技术,在提升频谱态势安全掌控能力的同时,还能有效提升频谱资源利用率。

中继网络中基于中继节点选择的物理层安全增强方法

文中考虑了一个协作中继网络场景,其中包含一对传输节点、多个中继节点和一个窃听节点,该窃听节点会窃听由源节点和中继节点所传输的数据。为提升无线数据传输的物理层安全性能,提出了一种机会中继选择机制,从成功译码的中继集合中选择瞬时信道容量最大的中继节点用于辅助源节点进行数据传输。分别分析了所提出的机会中继选择机制和传统轮询机制的零安全容量概率,其中轮询机制用于与所提机制进行性能对比。结果表明所提机制能够比轮询机制取得更好的零安全容量概率性能。此外,所提机制的零安全容量概率随着中继节点数的增加而降低,然而轮询机制的零安全容量概率在中继数增加时保持不变,证明了机会中继选择机制在提升无线传输物理层安全性能方面的优越性。

兼顾课堂与课后的“云计算”课程教学探索

就当前“云计算”课程教学过程中存在的问题以及针对不同专业学生的学习基础和课后学习需求等方面的差异,本文提出一种兼顾课堂和课后的教学方法,即“课堂统一教学、课后自主学习、综合考查”。此外,结合实际教学案例,还分析了所提方法的有益效果。研究结果对跨专业教学方法设计具有一定的参考价值。

情绪感知在物联网导论课程教学中应用探究

物联网导论课程作为物联网工程专业的基础课程,课程知识点多且具有一定的难度,需要教师能够根据学生的课堂反应及时调整教学方法。为改善传统课堂教学质量评估方法在快速捕获教师讲解知识点时的学生真实表情反应方面的不足。本文研究了基于神经网络开发的情绪感知系统在课堂教学质量评估中的应用,其不仅能够识别被摄人面部整体表现的表情,还能够识别当前瞬间被摄人由于内心心理变化而在面部呈现出的转瞬即逝的微弱表情。系统应用结果表明,采用情绪感知技术能有效提高课堂教学质量评估的效率和质量,能够更加具有针对性进行教学安排,为学生带来更好的课堂体验,更好激发学生的学习兴趣。

低轨卫星物联网场景下基于吸引子选择算法的多星负载均衡算法

低地球轨道(low earth orbit,LEO)卫星物联网系统中由于低轨卫星的高速运动,导致卫星波束覆盖范围内节点业务模型在空间和时间两个维度呈现不均匀性和时变性。针对这一特征,提出一种空时二维卫星物联网业务模型,在空间维度采用网格划分的方法确定不同地理环境下节点密度和坐标位置,在时间维度采用贝塔分布进行建模,从而实现LEO卫星物联网业务模型空时两个维度的建模。在此基础上,针对未来LEO卫星星座多星覆盖的场景,提出一种基于吸引子模型的多星负载均衡算法,卫星侧通过负载估计算法估计各个卫星的活性度,节点侧结合接入不同卫星的俯仰角等参数采用多属性决策算法估计不同卫星对于节点的设备满意度,在LEO卫星高动态环境下使得卫星的网络活性度保持一种动态的平衡。仿真结果表明,相比于传统的基于最高优先级的接入策略,所提算法在单星业务峰均比、系统资源利用率、随机接入性能等方面有了显著的提高。

天地一体化物联网体系架构及干扰分析研究

针对未来物联网“万物互联”需求,在分析空间信息网络和天基接入网络体系架构的基础上,设计天地一体化物联网体系架构,并针对天地共存场景进行干扰分析。具体而言,首先,在卫星网络与地面网络融合研究的基础上,结合控制面与数据解耦的先进设计理念,针对物联网接入网和终端的具体特点,设计天地融合的低轨卫星物联网体系架构,其包含天基骨干网、天基接入网、地面物联网、核心网和多模态物联网终端,并给出天基控制面流程;其次,分别针对星间频谱共享场景和星地频谱共享场景进行干扰分析,并相应给出初步分析结果。

GEO与LEO双层网络协同频谱感知研究

针对低轨卫星(Low Earth Orbit,LEO)单星感知能力弱的问题,提出基于任务驱动的GEO与LEO双层网络协同感知模型,利用GEO作为网络骨干节点,承担任务评估与协同算法的实施,LEO卫星根据GEO指令对任务目标频谱感知。为了兼顾多星协同感知中相互矛盾的漏检概率和虚警概率,提出基于联盟博弈的多星协同算法,并以任务目标数目作为划分联盟数量,LEO卫星形成一个个联盟分别对目标进行感知。仿真结果表明,基于GEO与LEO双层网络协同频谱感知算法能够改善频谱感知性能,降低频谱检测中的总体错误率。