基于智能反射表面的单站智能定位算法研究

随着智能反射表面(Reconfigurable Intelligent Surface, RIS)反射单元数量的增加以及定位范围的扩大,数据维度和计算复杂度也逐渐增大。普通的RIS辅助定位算法已经无法满足高维度和高强度计算的需求。随着深度学习等人工智能技术的发展,众多学者关注用深度学习进行定位。深度学习具有学习能力强、覆盖范围广且高度依赖数据量等优点,可以有效解决数据维度大以及计算量大等问题。考虑视距(Line of Sight, LoS)链路和非视距(Non-Line of Sight, NLoS)链路都存在和仅存在NLoS的定位场景下,引入深度学习技术,采用指纹定位的方法采集位置信息,将其输入到基于多头注意力机制(Multi-Head Attention, MHA)的Transformer网络模型中进行训练,实现RIS辅助定位,挖掘信道状态信息(Channel State Information, CSI)与用户位置之间的映射关系,研究三维场景下RIS辅助定位的定位精度。

基于低复杂度加法网络的非正交多址接入短报文多用户检测算法研究

针对非正交多址接入(NOMA)系统中,接收机使用串行干扰删除算法译码时需要已知干扰用户的调制方式而产生额外的信令开销问题,该文提出一种基于联合星座轨迹图和深度学习的NOMA短包传输干扰用户调制方式盲检测算法。考虑在通信设备部署神经网络时存在计算复杂度高和能量消耗大等不足,将原始卷积神经网络替换为深度加法网络,在调制检测准确率,计算延迟和能耗等方面进行了充分比较,使用时域过采样技术改善低信噪比下的识别率。最后分析并验证了功率分配,数据包长度对检测性能的影响。

氧化锌的微观形貌调控及其光催化性能研究

为研究氧化锌的微观形貌对光催化性能的影响,研究了以硝酸锌为锌源,氢氧化钠为沉淀剂,采用直接沉淀法制备的不同微观形貌的氧化锌。通过X射线衍射仪(XRD)对氧化锌的物相结构进行分析,表明该方法可成功制备出氧化锌;采用扫描电镜(SEM)对制备出的氧化锌粉体微观形貌进行表征,结果表明随着氢氧化钠与硝酸锌摩尔比的增加,氧化锌粉体分别呈现出球状、花状和棒状构型。随后开展了氧化锌光催化降解柠檬黄效果实验,降解实验表明,氢氧化钠与硝酸锌的摩尔比为4时,制备的氧化锌粉体具有最好的光催化性能,当pH为6,氧化锌质量浓度为0.15 g/L时,在50 min内柠檬黄降解效率可达到99.47%。

加快硬核科技企业培育发展打造新质生产力新引擎的路径研究

以科技现代化支撑引领新质生产力发展,需要强化硬核科技企业的科技创新主体地位。本文围绕浙江省硬核科技企业发展的现状,重点比较分析了浙江与兄弟省市存在的差距和发展障碍,在此基础上分别从硬核企业基础研究、科技成果转化氛围、硬核科技企业梯队建设和各类要素提升等方面提出对策建议。

多信道车联网V2R/V2V数据传输调度算法

针对多信道车联网的数据传输需求,提出了V2R/V2V数据传输调度算法。算法首先根据车辆的数据传输请求生成初始调度操作,依初始调度操作之间的冲突关系构建初始调度冲突图和冲突矩阵。其次,在证明冲突矩阵具有半正定性的基础上,采用半定规划方法进行信道分配并完善调度冲突图。最后,根据车辆在服务区域的滞留时间和请求传输的数据量赋予其不同的服务权重,依据调度冲突图,结合V2R/V2V协作传输的方式分时完成调度。交通仿真实验表明,所提算法可以有效利用车联网的多信道特性,通过V2R/V2V协作传输调度改善了网络服务容量。

数字普惠金融是否促进了农村创业?

基于数字普惠金融发展数据库和中国家庭追踪调查(CFPS)数据库,对数字普惠金融发展与农村居民创业之间的关系进行了研究。研究结论表明:(1)数字普惠金融使用深度的发展对农村创业有显著的促进作用,数字普惠金融的覆盖广度并不是缓解农村创业融资约束的关键因素;(2)支付指数与货币基金指数对农村居民创业产生显著的正向影响;(3)数字普惠金融对农村居民创业的影响呈现区域的异质性特征;(4)我国应该进一步加快数字金融服务的深度发展,强化数字普惠金融对农村居民创业的对口支持。

消除时空集聚性影响的社交关系推断方法研究

基于时空轨迹数据挖掘大学生社交关系是教育大数据研究的热点之一,也提出了一些挖掘方法。针对时空分布集聚性的影响,综合考虑时空因素对社交关系形成的贡献度,并构建基于香农熵的地点权重和事件分组权重。提出一种基于多重假设验证的加权社交关系推断方法(WST-MHT),并运用于挖掘大学生的社交关系以及亲密程度。用真实数据集进行大量的实验。将结果与当前流行的推断社交关系的方法进行比较,观察到在最优阈值下,WST-MHT的准确度达到98.9%,并且召回率提升了约20%。

厚煤层预采顶分层综放工作面区段煤柱合理宽度留设研究

针对厚煤层预采顶分层综放工作面区段煤柱合理宽度留设的问题,以山东金桥煤矿1308工作面为工程背景,运用理论分析、公式计算、数值模拟的方法研究了煤柱的合理宽度范围、应力分布规律、塑性区分布特征,从而确定合理宽度值。研究表明:为确保煤柱中部没有过高应力叠加现象,煤柱宽度应大于21.9 m;煤柱宽度在14~22 m之间时,中部逐渐形成弹性区,两侧采空区在煤柱中应力叠加较强,应力峰值较高,煤柱的稳定性较差;煤柱宽度在22~32 m之间时,煤柱中部有足够弹性区宽度,两侧采空区的应力在煤柱上叠加程度较弱,稳定性高。因此,合理的区段煤柱宽度是22 m。

急倾斜厚煤层“单一巷道”放顶煤采煤法研究

为了解决急倾斜单一厚煤层开采时通风条件差、回采率低等问题,针对某矿急倾斜厚煤层赋存条件,运用理论分析和现场试验相结合的研究方法,提出了1种"单一巷道式"放顶煤采煤法。即沿着煤层边界布置2条采区上山,掘进1条回采巷道。在开采过程中沿巷道顶板侧维护1条"人字形"回风巷道,随着放顶煤液压支架的向前推移,维护下1段回风巷,以此接续,形成完整的采区生产系统。研究结果表明:该采煤法降低了回采巷道掘进率,改善了工作面通风条件,提高了煤炭产量,回采率高达到87%,工作面的年生产力18万t/a,满足了矿井安全高效的生产需求。

电力线通信系统的安全中断概率性能研究

电力线通信(Power-Line Communication,PLC)已经逐渐成为许多智能电网系统中较为有效的通信方法。随着PLC技术的成熟与普及以及PLC网络的广播特性,通信安全问题成为PLC通信系统所面临的关键问题之一。在已有的文献中已经提出了较多技术来实现这一目标,大多数采用网络层的加密方式,但安全等级不够,直到提出物理层安全以及应用到PLC系统。由于电力信道的复杂性,计算复杂度较高,现有文献中没有给出闭合表达式,仅停留在仿真分析阶段。因此,与已有工作不同,采用新的数学方法给出精确的安全中断概率(Security Outage Probability,SOP)表达式,通过仿真验证了理论推导的正确性,且给出了不同参数对SOP的影响,可为PLC系统的安全提供参考。

基于BERT-GAT-CorNet多标签中文短文本分类方法

多标签文本分类问题是多标签分类的一个重要内容,传统的多标签文本分类算法往往只关注文本本身的信息而无法理解深层语义信息,也未考虑标签之间的关系。为了解决这些问题,提出了融合BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)-GAT(Graph Attention neTwork)-CorNet(Correlation Network)的多标签文本分类模型。首先,通过预训练模型BERT表示文本的特征向量,并用生成的特征向量建立图结构数据;接着,用GAT来为不同节点分配不同的权重;最后,通过Softmax-CorNet学习标签相关性增强预测并分类。所提模型在今日头条子数据集(TNEWS)和KUAKE-QIC数据集上的准确率分别为93.3%和83.2%,通过对比实验表明,所提模型在多标签文本分类任务上性能得到了有效提升。

通信原理课程教学方法改革研究

通信原理是电子信息、通信工程等相关专业的一门必修专业基础课,因此该课程在相关专业教学过程中具有重要的地位.此课程依赖于较多先验课程,例如概率论、信号与系统、线性代数等,具有涉及到的知识面广、数学基础要求高等特点,传统教学很难引起学生的学习兴趣.为了改善该现状,本文在通信原理课程的教学方法上做了如下三个方面尝试:1)将现代化信息技术、微课、前沿技术等引入到教学过程中;2)将科研能力培养、实际工程与教学相结合;3)精心设计课程导入环节.目的在于提高学生学习的主动性、激发学生的学习兴趣、活跃课堂氛围,最终让学生完全掌握该课程重要知识点.经实践教学表明,所提出的一系列改革取得了较好的成效.

基于位置指纹的室内定位算法研究

位置指纹定位技术因定位精度更高、更具可实施性等特点,成为了当前室内定位技术的主流方法.针对室内定位中环境复杂多变和存在噪声干扰等问题,采用卡尔曼滤波算法进行滤波处理,提升定位精度和算法稳定性;为了凸显卡尔曼滤波算法在定位算法中较好的去噪效果,同时采用最小二乘法和卡尔曼滤波算法估算目标节点坐标,从MATLAB仿真结果分析推断定位算法的真实性能以及引入卡尔曼滤波算法去噪处理后对于定位精度的影响.

高校学生餐饮消费与学习成绩的相关性分析

随着越来越多的高校建立并完善自己的"智能校园",学生每日所产生的海量日常学习与生活的数据能得以记录和储存.为了挖掘高校"一卡通"中数据的有效价值,本文以湖南理工学院2015级大学生为研究对象,采用皮尔逊相关分析法分析学生的校园"一卡通"消费信息与学习成绩的相关性,并建立基于多元线性回归分析法的拟合模型,根据学生的消费情况来预测学生的学习状态,以期为高校学生管理工作提供科学的参考.

基于深度学习的GSM接收机模型

在传统GSM接收机原理的基础上引入深度学习的概念,给出了基于深度学习的GSM系统的模型,减小系统信号传输的误码率,以达到优化通信系统的结构和性能的目的.最后通过搭建MATLAB和PYTHON平台对系统进行仿真实验,从仿真结果推断引入深度学习检测算法后对GSM系统误码率的影响.

基于深度学习的NOMA系统符号检测算法研究

非正交多址(NOMA)是5G通信领域的一项关键技术.它通过在时间、频率和空间上为使用相同资源的多个用户提供服务,来提高系统容量和频谱效率.提出一种基于深度学习的NOMA接收机,基于信道统计的仿真数据进行离线神经网络训练,在部署阶段直接用于恢复传输的符号.仿真结果表明,与传统的信道估计方法相比,深度学习检测算法能提高NOMA系统符号检测的性能.最后分析了不同参数对所提方案性能的影响.

STEM在通信原理课程教学改革中的应用

通信原理是一门理论性课程,学生听起来会觉得比较枯燥.在课程教学中引入STEM教育理念,可以在真(现)实的场景中,通过技术实践活动或案例让学生去感悟高科技的魅力,培育学生的工程思维、创新精神和探究能力,进而将积累知识进行有效整合,在各种相关比赛和实践中加以应用,让学生真正在实践中学习,在学习中领略研究魅力.

工科应用型人才培养中专业方向课教学改革实践——以Linux系统课程为例

Linux系统作为计算机科学与技术、软件工程、网络工程等专业的一门专业方向课,在课程体系中具有重要地位.该课程涉及的知识面广,专业特性强,对学生的实践操作要求高,学生普遍认为比较难学.本文从激发学生兴趣出发,在教学任务安排、课堂内容设计、课程考核评价三个方面进行改革实践,引导学生在自己兴趣点上主动深入学习.实践结果表明,教学改革后,学生们自主分析、解决问题的能力以及语言组织与表达能力均得到有效提高.

基于Mahony滤波和EKF融合的姿态解算方法

随着微机电系统(MEMS)的发展,基于惯性测量单元(IMU)的捷联式惯性导航系统(SINS)成为了行人导航的理想选择。针对SINS定位精度低、器件噪声大的问题,提出一种改进的Mahony滤波器和扩展卡尔曼滤波(EKF)相结合的姿态解算算法。首先,该算法基于SINS误差量建立模型;再以Mahony滤波加速度与捷联惯导姿态解算加速度之差作为系统的观测量;最后,应用EKF融合陀螺仪、加速度计的测量数据得到定位结果。实验结果表明,在不同的运动状态下,与EKF和Mahony滤波器相比,平均定位误差分别降低了73.27%和65.76%以上,该融合算法能有效估计行人姿态,减少航向漂移,提高定位精度。

基于网格-粒子群的二维DOA估计

针对多重信号分类(MUSIC)算法中二维常规网格化的搜索存在精度和时间不能兼顾的矛盾,而优化算法难以同时搜索多个谱峰。基于此,提出基于粒子群的网格化搜索算法,构建大网格进行谱峰粗位置搜索,然后基于粒子群算法在粗位置小邻域精细搜索的方法。仿真结果表明该算法能够在保证较高估计精度的前提下实现谱峰的快速搜索,在实时应用中具有一定的价值。