多运营商高铁隧道移动网络覆盖方案

高铁移动网络覆盖是国内三大通信运营商的一个重点,而高铁隧道内移动网络覆盖更是运营商的一大难点痛点。文章根据我国中部省份某高铁线路覆盖规划实例,采用“设备+POI+泄漏电缆”模式,即三家运营商信号源设备通过同一POI(point of interface,多系统接入平台)接入,信号输出到泄漏电缆进行隧道覆盖,隧道口场坪站安装宽频切换天线对隧道外进行延伸覆盖,通过链路预算合理布置各运营商主设备信号源,从而实现隧道到室外的无缝覆盖。最后,根据已有成熟网络覆盖解决方案,对未来5G高铁隧道移动网络覆盖方案进行了探讨。     

多源天基信息融合体系研究

天基信息应用前景广阔,但天基信息多源异构、"烟囱林立"的问题限制了对于其进一步的应用。从体系结构的角度,介绍了天基信息多源异构解决方案研究成果,并对此分类,得到天地一体化网络体系结构、区域型体系结构、资源服务中心型体系结构。最后分析了不同天基信息融合体系结构间应用方向的区别。     

Sentinel-2卫星的多光谱轻量级船舶目标检测算法

近年来深度卷积神经网络在可见光船舶检测方面取得了显著的进展，然而，大多数相关研究是通过改进大型的网络结构来提高检测性能，因此加大了对更高计算机性能的需求。此外，可见光图像难以在云、雾、海杂波、黑夜等复杂场景检测到船舶。针对以上问题，提出了一种融合红（red, R）、绿（green, G）、蓝（blue, B）和近红外（NIR）4个波段光谱信息的由粗到精细的轻量型船舶检测算法。与现有的方法中根据光谱特性利用水体检测算法提取水体区域不同之处是该算法是利用改进的水体检测算法来提取船舶候选区域。为获取更准确的候选区域，对船舶、厚云、薄云、平静海面、杂波海面5种场景中4个波段的像素值进行了统计分析，选取近红外大于阈值作为辅助判断，并以其中心点获取候选区域32×32大小的切片，并对切片进行非极大值抑制，由此获得了船舶粗检测结果。随后构建了轻量级LSGFNet网络对船舶候选区域切片进行精细识别。构建的网络融合了1×1卷积提取的波谱特征与3×3的提取几何特征，为防止光谱特征与几何特征的信息在融合时“信息不流通”，在LSGFNet网络中引入了ShuffleNet中的通道打乱机制，并减小了模型结构，与典型的轻量级网络相比具有更好的效果且模型较小。最后，利用Sentinel-2卫星多光谱10 m分辨率数据构建了512×512大小的1 120组数据进行粗检测，以及32×32大小的6 014组数据进行精细网络训练，其中候选区域粗提取的查全率为98.99%，精细识别网络精确度为96.04%，不同场景下的平均精确度为92.98%。实验表明该算法在抑制云层、海浪杂波等干扰的复杂背景下具有较高的检测效率，且训练时间短、计算机性能需求低。     

一种双向多跳中继选择算法与信息交互模型

在协同通信中,针对多跳中继通信传输网络,在单向传输模式的基础上,提出了一种双向通信模式下基于维特比算法的双向中继选择算法(BRSVA)。根据各传输中继节点间的瞬时信噪比,对维特比算法中的支路度量和路径度量进行重新定义,并且构建滑窗以限制内存,对通信网络进行研究分析,以当前跳滑窗内具有最大路径度量值的路径上第一簇中继作为该簇的最佳中继。随着滑窗向前推进,对整个中继网络每一簇进行最佳中继的选择,进而得出一条由最佳中继构成的最佳路径。最后在此路径上提出了一种新的混合型双向信息交互模型,实现通信双方的信息交互。为了验证该中继选择算法与该信息交互传输模型的效果,将其仿真结果与理想内存下的最优中继选择算法做对比,结果证明在有限的内存需求与复杂度下,该算法的中断性能可接近最优选择。