利用GNSS反射信号载波测量湖面高度变化

给出一种利用导航卫星反射信号的载波相位测量光滑湖面高度变化的方法.首先建立载波相位观测方程,通过在直射与反射信号的观测量之间求单差,再在历元间求双差的方法,消除了大量误差并得到了直射与反射信号的几何路径差;然后根据各颗卫星的观测值和高度角等信息计算出湖面高度变化,并把各卫星得到的湖面高度度变化值进行加权平均以提高测量系统的精度和可靠性.仿真验证了方法在-15 dB信噪比下达到了毫米级的测量精度.

一种改进的GNSS整周模糊度解相关算法

GNSS整周模糊度解相关算法的性能直接影响到整周模糊度的搜索速度和解算成功率。为了在不降低GNSS整周模糊度解相关算法解相关程度的前提下,提高解相关算法的计算效率,在深入分析典型解相关方法优缺点的基础上,提出基于对角线预排算的解相关算法。该方法源于对直接对角线排序解相关算法的预排序思想,采用矩阵分解后对角线元素中最小值并将其转换到对应对角线位置的方式,用更少的迭代次数达到比直接对角线排序更好的解相关效果。将新算法与其他算法进行仿真比较得出,其性能优于直接对角线排序算法,解相关功能与联合解相关算法等效,且计算效率略占优势。

基于全监督的海面风场数据融合

海面风场数据融合可以实现多源风场数据之间的优势互补。本文首先对传统的数据融合方法和基于深度学习的数据融合方法进行了介绍。传统的数据融合方法,无法深度提取数据特征形成判别性较强的高层次特征。本文提出一种基于U-Net网络的数据融合方法,采用GRAPES_1KM模式数据、HRCLDAS数据、卫星风场数据和浮标船舶数据。当浮标船舶数据作为训练真值时,由于浮标船舶数据的稀疏性,导致网络模型难以收敛,因此本文提出了两种构造伪标签的方法,基于U-Net网络进行全监督训练,实现网络模型的收敛。实验证明,采用构造的伪标签进行全监督训练时,网络模型的损失曲线能够很快收敛,在数据融合上的效果也很明显。

GPS窄带干扰的压缩感知多级原子库估计

全球定位系统(GPS)窄带干扰抑制常用的方法是用频域变换估计干扰频带,然后用频率内插或外推滤波削弱干扰信号的影响。为缓解在干扰频带探测阶段较高的信号采样率和频域变换所带来的高计算量的压力,提出了一种新的利用多层级原子库进行窄带干扰频带估计的方法。分别研究了多种GPS窄带干扰在傅里叶基、原子库稀疏表示基下用压缩感知重构进行干扰频率估计的方法。用Monte Carlo仿真分析了不同的信噪比、搜索步长和测量值数目条件对压缩感知构造过完备原子库方法进行窄带信号频带估计效果的影响,验证了文中提出方法的有效性。理论分析表明:所提方法与传统频域变换方法相比,具有能够极大减少测量值与计算量的优点。

低采样率高分辨率压缩功率谱估计方法的仿真研究

低采样率的宽带功率谱估计在很多领域具有应用价值.采用压缩多核采样结构得到信号的压缩测量值,然后建立测量值相关函数与信号相关函数之间的关系,用最小二乘法实现相关函数估计,最后实现功率谱的估计.该压缩采样方法的等效采样率为M/N·f_s,可在没有任何对时域或频域稀疏性的假设条件下降低采样率.仿真分析表明,该方法的系统噪声与加性噪声性能比周期图法略有降低,但只要系统设计合理,对于一定信噪比的信号,系统噪声与加性噪声基本可以忽略,并给出了对应的理论分析.估计分辨率与周期图法相比,等效长度相同时略有提高;由于本文方法降低了测量值的数目,对于一定长度的数据来说,估计分辨率得到了极大的提高.本文方法适用于低信噪比信号的低采样率高分辨率功率谱估计.

专业认证背景下电信专业培养方案设计的思考

文章探讨了工程教育专业背景下,对新一轮的培养方案修订所进行的若干思考。分析了现有培养方案与当前工程认证标准的差距,指出了当前专业培养存在的主要问题。并指出在新一轮的培养方案修订中,如何通过合理的设计课程体系、教育环节和考核方式,能够达到本专业的培养目标,符合工程教育专业认证标准的要求。文章对于各校电子信息乃至工科专业进行培养方案修订具有借鉴意义。

益于学生知识结构构建和学习迁移的片上系统教学内容设计研究

由于电子信息行业的嵌入式技术更新发展快,产品开发工具多样且变化剧烈,导致《片上电子信息系统》以提高学生自主学习能力为主导的改革势在必行。本文根据学习理论、学习迁移理论等研究了益于学生知识结构构建和学习迁移的片上系统教学内容设计方法,并以实现流程及工具操作的讲解为例提出了具体的相关实施方法。该设计方法能够提高学生自主学习能力,为培养符合社会需求的人才提供保障。

《数据结构与算法》课程教学改革

“数据结构与算法”这门课程涉及大量抽象和深奥的理论知识、模型和算法,对学生的学习和理解造成了很大的困难。本文通过总结和分析教学中出现的问题,以及学生在理论学习和上机实践过程中遇到的问题,旨在提高学生的编程实现能力和算法设计能力,对实践指导材料、重点难点知识点讲解素材、设计思考题目或综合性的课后练习进行了改进,重点培养学生在遇到编程问题时有一个分析需求、设计框架、软件流程、语言实现的过程。

益于自主学习能力培养的片上系统教学内容设计研究

根据相关学习理论,结合片上电子信息系统的教学的特点,分析了益于自主学习能力培养的片上系统教学内容设计的原则,以片上系统体系结构的讲解为例提出了相关的实施方法。该设计方法能够提高学生自主学习能力,为培养符合社会需求的人才提供保障。

计算机数据结构课程教学思想创新性探索研究

本文研究“计算机数据结构”课程教学思想创新中体现思维方法训练和情感教育,进行教育设计和思想的创新.以“二叉树”的教案设计为例,论述了在教学过程中,通过对学生积极性的调动、科学思维方法的启发和解决科学问题能力的培养,使学生养成良好的科学态度和精神,从而达到全面提高学生的科学素养的目标.

体现科学方法教育和思维方法训练的“计算机数据结构”教案设计方法

本文对在“计算机数据结构”课程中体现科学方法教育，思堆方法训练和情意教育的教案设计方法展开研宪，希望通过在教学过程中，通过对学生积极性的调动，科学思维方法的启发和解决科学问题能力的培养，使学生养成良好的科学态度和精神，从而达到全面提高学生的科学素养的目标。

“二叉树的存储和遍历”教学中培养学生科学素养的教学方法设计

本文对在“二叉树的存储和遍历”课程中体现科学方法教育、思维方法训练和情感教育的教案设计方法展开研究,希望通过在教学过程中,通过对学生积极性的调动、科学思维方法的启发和解决科学问题能力的培养,使学生养成良好的科学态度和精神,从而达到全面提高学生的科学素养的目标.

能量吸收网络中太阳能的优化回归分析预测方法

在能量吸收无线传感网络中,为了满足能量管理与网络协议设计的需要,设计了较低计算复杂度的精确太阳能吸收预测方法。利用通径分析对太阳能吸收能量回归方法预测进行研究,首先将影响吸收太阳能量的关键因素进行关于太阳能量的通径分析,建立多变量回归模型,然后判断不同变量间的影响关系,最后对多变量回归模型进行优化。每次回归建模有效性都需通过F检验等。利用权威实验室2013年至2014年每日的数据,用Matlab软件进行数据拟合和预测,验证了预测方法的有效性。该方法不需要存储大量的历史数据,只需递推或者即时接收到的天气信息,经过极为简单的运算即可实时预测,归一化均方误差仅为2.55%。该方法运算量极小,精度较高,具有一定的应用价值。

采用宽窄巷结合的LAMBDA解算方法的北斗多频差分定位技术

目前,常用的多频整周模糊度解算方法有TCAR(Three-Carrier Ambiguity Resolution)、CIR(Cascading Integer Resolution)和LAMBDA(Least-squares Ambiguity Decorrelation Adjustment)这3种.其中TCAR和CIR方法均利用载波相位的宽巷组合易于整周模糊度解算和窄巷组合可减小噪声的特点进行整周模糊度的解算.但是它们的整周模糊度解算性能相对于LAMBDA而言较弱,而且需要预设相关矩阵.针对这一问题,本文提出一种宽窄巷结合的LAMBDA整周模糊度解算方法用于北斗多频的差分定位.该方法在采用LAMBDA算法的基础上,充分利用宽巷组合和窄巷组合的特点,通过使用宽巷组合快速有效解算出的整周模糊度来约束窄巷组合求得的整周模糊度,以达到整周模糊度的快速准确解算的目的,同时通过窄巷组合定位模型的低噪声特点实现较高的定位精度,可有效的提高北斗多频差分定位中整周模糊度的解算效率和定位解算的精度.本文通过在北京航空航天大学楼顶的实际测试数据进行验证.结果表明,采用北斗三频进行定位解算时,宽窄巷结合的LAMBDA整周模糊度解算方法能在比窄巷组合收敛时间减小一半的情况下,实现与窄巷组合相同的3mm定位精度.

基于压缩感知的分布式协同估计算法

为了降低分布式协同估计算法的计算量并改善其收敛性能,提出了基于压缩感知(CS)和递归最小二乘(RLS)的分布式协同估计算法。该算法在传统RLS分布式协同估计算法的基础上引入压缩感知技术,首先在压缩域中进行递归最小二乘运算,然后利用压缩感知重构算法得到未知参数向量的估计值。提出的算法能够在增量式策略和两种模式的扩散式策略下实现对未知向量的有效估计。理论分析和仿真结果表明,该算法一方面降低了RLS分布式协同估计算法的计算量,另一方面保持较快的收敛速度与良好的均方误差性能。

一种优化的卷积神经网络调制识别算法

针对非合作接收条件下信号的调制识别问题,提出了一种基于循环谱特征和深度卷积神经网络的自动调制分类算法。该算法首先利用二值化、形态学操作等技术对循环谱数据集预处理,提高网络泛化能力;然后将数据集输入到卷积神经网络模型中,经过网络的特征提取实现分类识别。在网络中添加残差块网络增大感受野,提高特征提取能力。采用Dropout、优化函数等技术优化网络结构,防止训练过拟合。仿真结果表示,与传统方法和现有的一些深度学习调制识别方法相比,该算法在低信噪比条件下有更高的准确率,具有明显的抗噪声优势,是一个有效的调制识别算法。

能量采集型无线传感器网络的高能效路由算法

在能量采集型无线传感器网络中,虽然有能量吸收,但是因能量依然非常珍贵,如何优化路由协议,提高能量利用率,延长网络寿命仍然是值得研究的问题。为求解高能效的路由,提出了一种采用遗传算法的高能效路由算法,建立考虑节点的吸收能量、剩余能量、消耗能量和浪费能量的适应函数,用遗传算法寻找全局最优路径。将该适应函数与3种其他适应函数作对比,其他3种适应函数分别为只考虑路径能耗最小的适应函数,考虑路径能耗与路径上节点的吸收能量、剩余能量的适应函数以及考虑路径能耗与网络中所有节点的浪费能量的适应函数。采用遗传算法解出4种路由,通过仿真分析可知,所提出的路由算法能量利用效率最高。

能量收集型无线传感器网络中高效的能量调度算法

为了通过控制能量调度来最大化数据吞吐量,研究了随机能量到达和电池容量有限情况下的能量采集无线传感器节点的离线调度问题。假设能量收集大小在一个传输时间段T内为恒定的,但不同阶段之间能量收集服从随机模型,提出一个离线能量调度策略。基于能量随机变化的特性,能量调度策略可根据能量收集的分布来改变,并且数据吞吐量可达到最优离线算法的99%。仿真结果进一步验证了所提离线算法的效率。

一种可靠的OFDM基带系统设计及FPGA实现

论文设计了一种可靠的OFDM基带系统,主要包括卷积编解码、交织和解交织、OFDM调制和解调,并给出了系统方案及其在FPGA上的实现方法.设计中采用了一种基于延时相关和互相关联合判决的帧同步实现方案,并将帧同步的结果作用于丢帧补零模块和解交织模块,提高系统的可靠性.采用FPGA硬件实现该系统,分别对其在AWGN和单音干扰、部分频带干扰下的性能进行测试.测试结果表明,实现的OFDM基带系统在较大噪声和干扰的情况下能够实现数据的可靠传输.

基于压缩感知和最小二乘的分布式协作频谱感知

针对认知无线电(CR)集中式频谱感知算法对融合中心要求高,而且对节点失效的容忍性也不高等缺点,提出了一种基于压缩感知的分布式多节点协作算法。认知无线电网络中每个CR节点在接收信号频谱后,首先根据压缩采样理论在本地获取压缩采样测量值,然后利用l_1范数约束的最小二乘算法在本节点估计频谱,把在此节点估计的频谱传给下一相邻节点,以此进行迭代优化直到算法收敛。理论分析和仿真结果表明,所提算法不仅计算复杂度低,收敛速度快,而且精确重构性能好,可靠性较高。