实测卫星频谱占用状态拟合与预测方法

由于在不同时间、不同空间卫星接收数据底噪是动态起伏的,传统建模固定门限的方法存在缺陷。本文在时间维度上对卫星频谱感知数据的频谱占用模型进行分析,利用自适应阈值法确定噪声门限,对卫星频谱数据进行预处理,得到卫星频谱占用长度序列。为对卫星频谱的态势进行有效的统计分析,利用泊松分布和指数分布方法对频谱占用时间长度序列的概率密度曲线进行拟合,得到了适用于卫星频谱占用时间序列的概率分布模型。基于所得的卫星频谱占用状态模型,通过两状态马尔可夫链计算出卫星信道某一频点的状态转移矩阵,从而预测出信道占用和空闲的概率。利用卫星频谱感知数据构建的数据集进行反向传播(BP)神经网络训练,预测某一频点的占用长度。通过计算BP神经网络与传统的长短期记忆(LSTM)神经网络预测法的均方根误差(RMSE),得到LSTM神经网络的RMSE为2.208 1,BP神经网络的RMSE为0.172 8。评估结果表明,BP神经网络准确度高。     

兼顾课堂与课后的云计算课程教学探索

针对学生基础和课后学习需求等方面的差异,本文分析当前云计算课程教学过程中面临的问题,并提出一种兼顾课堂和课后的教学方法,即“课堂统一教学、课后自主学习、综合考查”。此外,本文对所提教学进行了详细描述,并辅以实例分析了有益效果。     

基于DS18B20的多点温度检测

介绍了一个实现多点测温的方法。使用DALLAS公司的数字温度传感器DS18B20,成功实现多点测温。介绍了DS18B20的特性及测温原理,提供了一种搜索DS18B20的64位注册码的算法,给出了搜索算法的详细流程图。最后对上位机软件的编写进行了简单介绍。