目前中国西藏地区甚高频(very high frequency,VHF)通信台站在7000 m及以上高空航路通信信号覆盖存在覆盖盲区,但是并没有针对VHF通信信号盲区补盲方面的研究及对应的解决办法。为了解决以上问题,提出了一种以西藏地区的实际地形为优化...目前中国西藏地区甚高频(very high frequency,VHF)通信台站在7000 m及以上高空航路通信信号覆盖存在覆盖盲区,但是并没有针对VHF通信信号盲区补盲方面的研究及对应的解决办法。为了解决以上问题,提出了一种以西藏地区的实际地形为优化算法搜索对象,以拉萨管制区管辖范围内航路通信信号的单重覆盖率、双重覆盖率及管制区的冗余度为指标的补盲部署数学模型。接着,在不改变西藏地区原有VHF通信台站数量和位置的基础上,利用模拟退火粒子群算法,采用最小频率最少台站个数寻找一个最优台站对未覆盖的一段航路进行VHF通信信号覆盖研究。仿真结果表明,该算法不仅实现了采用最小频率最少台站个数解决航路通信信号覆盖盲区的目标,而且克服了粒子群算法在寻优过程中易陷入局部最优解的缺点,同时也证明了提出的补盲部署数学模型的正确性及改进的粒子群算法的高效性。该算法和模型可以为航线网路规划、台站部署优化及最终通过该方法解决频谱资源匮乏问题提供理论支撑和技术支持。展开更多
基于卷积结构的信号调制识别神经网络的识别性能受信号调制类型种类限制。例如,在12 d B信噪比条件下,同时对24种信号调制类型进行识别,其识别准确率仅为80%。若需要进一步提高识别性能,则要求更复杂的网络模型,导致网络训练所需数据集...基于卷积结构的信号调制识别神经网络的识别性能受信号调制类型种类限制。例如,在12 d B信噪比条件下,同时对24种信号调制类型进行识别,其识别准确率仅为80%。若需要进一步提高识别性能,则要求更复杂的网络模型,导致网络训练所需数据集规模和硬件资源成本增大。鉴于此,针对无线电信号特征,设计一种适用于无线电信号调制识别的紧致残差神经网络,将其作为信号调制类型特征学习和特征提取工具,实现从原始I、Q数据到信号调制类型的端到端识别。利用迁移学习降低网络重新训练所需样本数,增强在无线信道响应发生变化时的环境适应能力,降低训练阶段所需的硬件资源和训练数据集规模。研究表明,当信道脉冲响应改变时,所提的信号调制识别神经网络在信噪比为12 d B条件下的识别性能达到95%,多个对比实验验证本文所设计神经网络的识别性能具有优势。展开更多
目的:探讨耳穴磁疗对甲状腺切除术患者术后恶心、呕吐(postoperative nausea and vomiting,PONV)及伤口疼痛的治疗效果。方法:46例接受甲状腺手术的患者随机分为多模式组(M组)和单一模式组(S组),各23例。M组给予耳穴磁疗联合格拉司琼和...目的:探讨耳穴磁疗对甲状腺切除术患者术后恶心、呕吐(postoperative nausea and vomiting,PONV)及伤口疼痛的治疗效果。方法:46例接受甲状腺手术的患者随机分为多模式组(M组)和单一模式组(S组),各23例。M组给予耳穴磁疗联合格拉司琼和地塞米松以预防PONV,S组仅给予格拉司琼和地塞米松。比较两组术后0~2h、2~6h、6~24h、0~24h的PONV发生率和术后视觉模拟疼痛评分(visual analogue scale,VAS)。结果:M组完成随访23例,S组完成随访20例,纳入研究。两组患者的一般资料、手术时间和麻醉时间差异均无统计学意义。两组患者既往PONV史、晕动病史及吸烟史差异无统计学意义。两组患者术中舒芬太尼使用量差异无统计学意义。M组术后0~2h、2~6h、6~24h、0~24h恶心发生率均低于S组(P<0.05);M组术后0~2h和0~24h呕吐发生率低于S组(P<0.05)。M组术后PONV管理满意度高于S组(P=0.004)。两组患者术后止吐药物使用率差异无统计学意义。M组术后2h和6hVAS评分均低于S组(P<0.05);两组患者术后24hVAS评分差异无统计学意义。两组术后拔管时间、对指令有反应时间和24h恢复质量评分差异均无统计学意义。结论:与单一用药模式相比,耳穴磁疗联合止吐药的多模式治疗能显著降低甲状腺切除术患者PONV发生率,同时可减轻患者术后早期伤口疼痛。展开更多
文摘目前中国西藏地区甚高频(very high frequency,VHF)通信台站在7000 m及以上高空航路通信信号覆盖存在覆盖盲区,但是并没有针对VHF通信信号盲区补盲方面的研究及对应的解决办法。为了解决以上问题,提出了一种以西藏地区的实际地形为优化算法搜索对象,以拉萨管制区管辖范围内航路通信信号的单重覆盖率、双重覆盖率及管制区的冗余度为指标的补盲部署数学模型。接着,在不改变西藏地区原有VHF通信台站数量和位置的基础上,利用模拟退火粒子群算法,采用最小频率最少台站个数寻找一个最优台站对未覆盖的一段航路进行VHF通信信号覆盖研究。仿真结果表明,该算法不仅实现了采用最小频率最少台站个数解决航路通信信号覆盖盲区的目标,而且克服了粒子群算法在寻优过程中易陷入局部最优解的缺点,同时也证明了提出的补盲部署数学模型的正确性及改进的粒子群算法的高效性。该算法和模型可以为航线网路规划、台站部署优化及最终通过该方法解决频谱资源匮乏问题提供理论支撑和技术支持。
文摘基于卷积结构的信号调制识别神经网络的识别性能受信号调制类型种类限制。例如,在12 d B信噪比条件下,同时对24种信号调制类型进行识别,其识别准确率仅为80%。若需要进一步提高识别性能,则要求更复杂的网络模型,导致网络训练所需数据集规模和硬件资源成本增大。鉴于此,针对无线电信号特征,设计一种适用于无线电信号调制识别的紧致残差神经网络,将其作为信号调制类型特征学习和特征提取工具,实现从原始I、Q数据到信号调制类型的端到端识别。利用迁移学习降低网络重新训练所需样本数,增强在无线信道响应发生变化时的环境适应能力,降低训练阶段所需的硬件资源和训练数据集规模。研究表明,当信道脉冲响应改变时,所提的信号调制识别神经网络在信噪比为12 d B条件下的识别性能达到95%,多个对比实验验证本文所设计神经网络的识别性能具有优势。
