中断约束下的星空认知网络分布式鲁棒波束成形算法

针对卫星通信网和无人机通信网共享频谱资源构成的星空认知网络,提出了一种基于用户非完美信道状态信息的分布式鲁棒波束成形算法,以提升网络的频谱效率和传输可靠性.在所有信道误差均服从复高斯分布的条件下,建立以总的发射功率最小化为目标函数,以用户信干噪比中断概率约束满足要求为约束的联合优化问题.通过引入松弛变量,将非凸的联合优化问题转换成两个独立的分布式优化问题,并进一步提出利用舒尔补和拉格朗日对偶的迭代算法得到卫星和无人机网络的波束成形权矢量.计算机仿真验证了所提算法的有效性和优越性.     

基于MELMD-ICA的光纤振动信号降噪方法

针对分布式光纤传感系统所采集含噪信号,提出一种改进集成局部均值分解(MELMD)联合独立成分分析(ICA)的降噪方法,引入排列熵判决机制提高抑制模态混叠与虚假分量能力。首先使用MELMD方法分解含噪信号得到乘积函数(PF)并进行信号重构;将含噪信号和重构信号求差得到虚拟噪声,构造虚拟通道;然后使用ICA对含噪信号和虚拟通道进行信噪分离,得到最终结果。通过实验验证,该方法与EMD-ICA,EEMD-ICA,MELMD相比,能更好地消除信号中的噪声,保留信号的特征信息。     

一种利用小波降噪的卫星导航信号并行捕获算法

针对全球定位系统（Global Positioning System,GPS）接收机传统捕获算法计算复杂度高、捕获灵敏度低等缺点,提出了一种可降噪的简化并行码相位捕获（Noise Reduction for Simplified Parallel Code Phase Acquisition,NR-SPCA）算法。该算法通过对信号降采样,利用小波变换对二次采样信号作降噪处理,提高了捕获灵敏度;利用GPS信号和C/A码互相关的稀疏性,并行计算降噪后的信号的相关值,提高了运算效率。仿真结果表明,在90%概率捕获成功的前提下,NR-SPCA算法比传统的PCA算法信噪比低1 dB,运算效率提升了100%。该算法还可应用于航天探测、自动驾驶等领域。     

基于φ-OTDR 的分布式光纤声波传感系统性能改进研究

为了满足复杂的工程现场环境对相敏光时域反射仪(φ-OTDR)的各项性能指标的需求,提出基于自适应卡尔曼滤波(AKF)和频分复用(FDM)的高性能φ-OTDR,利用FDM提升系统的频响带宽,引入AKF对线性响应于外界振动的相位状态的噪声统计特性进行实时估计和修正,抑制了衰落和串扰导致的相位失真。实验结果表明,改进后φ-OTDR系统的传感线性度被有效提升,系统本底噪声降低到-83.7dB²/Hz,应变分辨率达到了0.28pε/Hz1/2。     

一种快速低开销的移动节点分布式寻路RPL路由协议

针对低功耗有损网络(Low Power and Lossy Network, LLN)中移动节点作为中继节点时,存在无线链路易断开、数据传输成功率较低和控制开销较高的问题,提出了一种快速低开销的移动节点分布式寻路RPL路由协议(Mobile Node Distributed Pathfinding RPL Routing Protocol, MNA-RPL)。首先,提出一种邻居表自适应更新机制,依据邻居表快速切换父节点;其次,提出一种父子节点双断开机制,能够有效减少数据包丢失;最后,提出一种基于速度动态管理的Trickle计时器,根据自身速度动态调整DIO广播周期。理论分析和仿真结果表明,与主流路由协议相比,该协议在数据传输和控制开销等方面的性能均有一定的提升。     

嵌埋材料对分布式布拉格反射镜腔共振模式的影响

低维材料嵌入微腔已经广泛应用于纳米激光器和探测器等。为了实现增益材料和光学微腔之间的有效耦合,需要深入研究嵌埋材料对腔共振模式的影响。本文主要讨论了嵌埋材料的厚度、位置、腔层厚度以及分布式布拉格反射镜的对数对腔供着模式的影响。结果表明,腔共振模式随嵌埋材料位置的不同呈现周期性变化并且在λ/2光程周期内存在最大峰位移。最大峰位移随腔层厚度增加而减小,但与嵌埋材料的厚度成正比。分布式布拉格反射镜的对数不影响腔共振模式。这些结果为光学器件的设计和实验现象的分析提供了指导,并且可以应用于不同波长分布式布拉格反射腔结构。     

融合Transfomer和多尺度并行注意的结直肠息肉分割算法

针对结直肠息肉图像中病灶区域尺度变化大、形状不规则和边界不清晰等复杂特点导致息肉分割精度低、分割边界存在伪影的问题,提出了一种融合Transfomer和多尺度并行注意网络(Fusion of Transfomer and Multiscale Parallel Attention Networks, FTMPA-Net)的结直肠息肉分割算法。选用HarDNet逐层提取语义信息和空间细节,采用多尺度感受场模块(Multiscale Receptive Field Block, RFB)捕获不同感受野下的特征信息,串入高效通道注意力机制提取空间、通道特征的相关性信息,以抑制背景颜色的响应;通过并行解码模块逐层聚合由高效通道注意力机制得到的增强特征图,并生成初始预测分割图用于后续深层监督;提出高效多头注意力机制(Efficient Multi-Head Self-Attention Module, EMHSA)来进一步细化边缘信息,构建区域与边界之间的联系,以提高其分割性能。在CVC-ClinicDB数据集和Kvasir-SEG数据集上对该算法进行测试,平均相似性系数分别为95.58%和92...     

基于任意码长极化码的分布式信源编码

针对分布式信源编码(Distributed Source Coding, DSC)中极化码码长受限带来的资源消耗大等问题,设计了一种基于任意码长极化码的DSC方案以减少码长冗余所带来的资源浪费。对待传输的信源序列选择合适的码长,将该码长分解为多个子码,信源分散放置于各子码之中进行系统极化码编码,在信道中只传输校验位,译码端利用信源相关性译码。在此基础上,利用打孔技术进行压缩。仿真实验结果表明,提出的DSC方案具有灵活构造任意码长极化码这一优势的同时,压缩性能更优于标准极化码以及多核方式构造的任意码长极化码。     

高速直接调制半导体激光器研究进展

直接调制半导体激光器因其具有高速传输、高可靠和低成本等特点,成为应用在第五代移动通信技术(5G)前传和数据中心中的高性价比光源。高速直接调制半导体激光器性能提升已有许多研究,文章分别从无制冷宽温工作高速半导体激光器研究方面和超高速半导体激光器方面对高速直接调制半导体激光器的基本理论和发展历程进行了综述,分析各自的优缺点,并介绍了研发团队在这些方面取得的部分进展。     

基于两级ＳＶＭ的Φ－ＯＴＤＲ系统振动事件识别算法

相位敏感光时域反射计(Phase-sensitive Optical Time Domain Reflectometer,φ-OTDR)对于振动信号能够实现高灵敏度的连续分布式测量,目前的振动事件识别算法常从一个或者两个维度来提取特征,如时域或频域等,未能实现多维度大样本特征参量的融合分析;现有的算法一般采用简单的单级识别算法,结构比较简单,导致最终的模型识别准确率不高、泛化能力较差。针对上述问题,本文对实验采集的振动信号从时域、频域和空间域的多参量特征进行提取和融合,针对具体的振动信号识别问题,构建了一种两级支持向量机(Support Vector Machine,SVM)识别算法,对振动事件进行了两级分类,能够实现对相似振动事件的精确识别,识别准确率达90%以上。