复合高斯海杂波环境下雷达虚警概率分析

针对在服从复合高斯分布的海杂波条件下,进行脉冲积累检测的非相干处理雷达,推导出了其检测变量因子的概率密度函数。由于复合高斯海杂波的分布形式较为复杂,导致直接求解其概率密度困难。为了在数学上获得上述条件下雷达系统的理论性能,文中借助一种基于矩生成函数的近似方法,得到了检测变量因子概率密度的高精度解析结果。经过仿真分析,结果表明该近似方法的精确性很高,并且可以方便地推导出雷达虚警概率等性能的解析结论。     

一种军事假目标识别的新方法

通常的侦察手段对于军事假目标的识别能力有限,文中提出了一种新的军事假目标识别方法。在介绍偏振成像机理的基础上,分析了偏振信息检测和强度信息检测在物理含义中的区别。提出了获得偏振度图像的方法,通过理论分析,能够很好地分辨真假目标,证明了文中方法的科学性和可行性,对军事假目标的检测有重要意义。     

多导体传输线瞬态响应研究

随着多导体传输线内各导体之间间距的减小, 导体之间的近邻效应对传输线的分布参数和传输特性的影响越来越大.为此, 我们针对三种典型的传输线结构, 分别建立了基于矢势有限元方法分析的多导体传输线的模型, 并分析了近邻效应对磁通密度和分布电感的影响.利用提出的方法计算了同轴传输线的单位长度分布电感, 并将它与采用解析方法得到的结果进行比较来证明该方法的正确性.计算双线传输线在不同间距时的单位长度电感, 与理论分析得到的结果相比较验证了导线间距越小, 近邻效应对单位长度电感的影响越大.最后, 计算考虑了近邻效应的耦合微带线的电感矩阵, 并将它与其他不考虑近邻效应的方法得到的结果相比较, 说明近邻效应对传输线电感矩阵的影响.     

软件定义光网络中一种时延约束的控制器生存性部署方法

控制时延、控制平面的生存性和控制平面的控制冗余程度是软件定义光网络中网络性能是否良好的重要判断依据。该文提出时延约束下的控制器生存性部署方法,该方法充分考虑时延、生存性和控制器冗余等网络性能因素,在用户指定时延的前提下,确保每个网络节点至少有两条控制链路,以提高控制平面的生存性。同时,保证使用尽可能少的部署节点完成整个网络的覆盖,以减少控制平面的控制冗余。仿真表明,该方法能够有效地减少控制时延,提高控制平面的生存性,并减少控制器的部署个数,降低控制冗余,有效地提高了软件定义光网络的整体网络性能。该方法保证至少两条控制链路与C-MPC算法起到了相同的保护作用,与MCC算法相比,使SDON网络控制平面可靠性提高了20%。同时,在指定时延10 ms的约束条件下,在NSF和COST239网络中,与C-MPC算法相比所提算法分别减少了88%和75%的控制器部署。     

长链共轭聚席夫碱的合成与红外发射率性能研究

应用溶液缩聚法,分别合成了4种不同结构(主链未含杂环和含有杂环)的长链共轭聚席夫碱;产物通过元素分析仪、核磁共振仪、紫外-可见光谱仪和红外光谱仪进行结构表征;分别测量了聚席夫碱的室温电导率和8~14μm红外发射率.结果表明芳香杂环改性的长链共轭聚席夫碱具有较高的室温电导率和较低的红外发射率.     

一种基于社交网络社区的组推荐框架

面向用户群组的推荐主要面临如何有意义地对群组进行定义并识别,以及向群组内用户进行有效推荐两大问题。该文针对已有研究在用户群组定义解释性不强等存在的问题,提出一种基于社交网络社区的组推荐框架。该框架利用社交网络结构信息发现重叠网络社区结构作为用户群组,具有较强的可解释性,并根据用户与群组间的隶属度制定了考虑用户对群组贡献与用户从群组获利的4种聚合与分配策略,以完成组推荐任务。通过在公开数据集上与已有方法的对比实验,验证了该框架在组推荐方面的有效性和准确性。     

半圆螺旋天线的设计与优化

实际工程项目的特殊几何布局要求应答器处于特殊金属腔体结构中,这严重阻碍了应答器与阅读器之间的正常电磁传播。为解决该特殊几何布局下,收发两端电磁耦合难问题,一款新型的短距离无线通信发射天线——半圆螺旋天线被用于取代传统的直螺旋线圈,有效地实现了阅读器与应答器之间能量和数据的一体化同步传输;该天线工作于13.56 MHz、有效作用距离可达100 mm.利用ANSOFT公司有限元法求解工具－高频结构仿真器（HFSS）,给出了半圆螺旋天线优化设计流程及主要工作特性,为同类问题提供了实际可参考的工程解决方案。     

面向 6G 的无线通信信道特性分析与建模

工业物联网（industrial internet of things,IIoT）场景利用大量通信及工业设备的交互协同实现各类工业自动化应用,其下的信道具有多频段、强反射、密集散射、移动遮挡等特点。准确建立可表征上述特点的路径损耗模型存在巨大挑战,它是构建该场景下可靠无线通信链路的关键。本文基于射线追踪结果,利用统计方法对IIoT场景下复杂信道的路径损耗模型进行建模与研究. 首先,提出适用于多频段的路径损耗模型并构建与频率线性相关的隔断衰减因子;其次,引入距离、频率以及传播条件相关的金属机器路径损耗修正项,用于描述大型金属机器遮挡或密集金属散射体带来的额外路径损耗;最后,探索工业机器人运动对路径损耗的影响。本文所提出模型形式简洁,与射线追踪结果吻合度高,能够很好地描述IIoT场景下信道的多种特点对信道路径损耗的影响。本文研究结果可为IIoT场景下的链路预算和热点布设提供重要信息。     

大规模MIMO信号检测IPIC算法的深度学习网络

针对在大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)系统中,信道硬化现象减弱时最小均方误差(Minimum Mean Square Error, MMSE)检测算法及Richardson、Jacobi等迭代检测算法检测性能退化严重的问题,提出了一种深度检测网络,称为IPICNet,将深度学习技术和迭代并行干扰消除(Iterative Parallel Interference Cancellation, IPIC)检测算法结合。在IPICNet中,将IPIC检测算法的迭代过程展开为深度网络,并在此基础修改网络架构和添加可训练参数,同时对网络中需要使用的投影函数和损失函数进行了讨论和设计。实验结果表明,训练完成的IPICNet能有效提升IPIC检测算法的检测性能并在信道硬化现象不明显的MIMO系统中稳定工作。     

SOQPSK-TG信号的EM半盲载波频偏估计

针对成形偏移四相相移键控-TG(Shaped Offset Quadrature Phase Shift Keying-Telemetry Group version, SOQPSK-TG)信号在训练序列长度受限时频偏估计精度较低的问题,利用双二进制分解(Doubinary Decomposition, DBD)原理提出基于期望最大化(Expectation Maximization, EM)的SOQPSK半盲载波频偏(Carrier Frequency Offset, CFO)估计算法。为了确保EM算法收敛到预期性能范围,使用基于非线性四次方码元定时估计算法的非数据辅助频偏估计方法优化了EM算法初始点选择。仿真实验结果表明,该算法相比于使用训练序列进行数据辅助估计的方法,在不增加辅助数据数量的前提下能够进一步提升CFO估计的精度,并在较高信噪比下拥有接近序列总长度所对应的克拉美罗界(Cramér-Rao Bound, CRB)的优秀性能。