虚假消息注入攻击下的多车队列纵向稳定性控制研究

针对虚假消息注入攻击下多车队列系统纵向稳定性控制问题,采用加性不确定方法量化攻击对队列系统的影响,采用等效时滞、网络诱导时滞等方法,将通信时滞与数据丢包、车载传感器数据离散化特性等因素整合到队列中,构建了网络攻击与信息延迟下的队列模型。基于李雅普诺夫-克拉索夫斯基稳定性理论和H_∞鲁棒控制,提出了一种弱保守性分布式鲁棒抗干扰控制方法,并给出了队列系统保持稳定性的条件。仿真结果表明,所提出的鲁棒H_∞控制方法在保证队列内稳定需求的同时,能兼顾队列稳定性。与常规队列干扰抑制控制方法相比,对于队列内相邻车辆之间的间距误差控制以及跟随车辆与领航车之间的速度跟踪控制效果更好。     

TD-LTE高速铁路场景专网分析

本文首先对TD-LTE专网优化难点进行了介绍,随之基于海量数据对关键参数与下载速率的相关性进行了分析。同时,基于TD-LTE专网优化难点从站址选择、组网规划和邻区设置等方面提出了优化建议。并对高速铁路的CSFB优化邻区设置进行了总结,提出了提升回落精准性的策略。最后,对未来的高铁覆盖提出了两种覆盖模型展望,其中明确指出了基于载波聚合技术的车载分布系统将更能为终端用户提供较好的业务体验。     

LTE高速铁路场景专网分析

【】在京津冀一体化的大背景下,高速铁路的建设和运营将为三地交通运输提供有力保障。同时,中国高铁走出国门的决策出台为国家经济开启了新的增长点,由此可见高速铁路在国家经济发展中的比重不断增加。随之而来的无线通讯对高铁的覆盖,特别是高速数据业务的需求变得与日俱增。而LTE专网为高铁场景下的高速数据业务提供了良好的无线通讯管道。本文首先对LTE专网优化难点进行了介绍,随之对关键参数与下载速率的相关性基于海量数据进行了分析。同时,基于LTE专网优化难点从站址的选择,组网的规划和邻区设置等方面提出了优化建议。最后,对未来的高铁覆盖提出了两种覆盖模型展望,其中文章明确指出基于载波聚合技术的车载分布系统将更能为终端用户提供较好的业务体验。     

基于多尺度残差网络和小波变换的LPI雷达信号识别

针对复杂战场电磁环境下的低截获概率（Low Probability of Intercept,LPI）雷达信号识别问题,提出了一种基于小波变换和多尺度残差网络的识别方法。首先利用离散小波变换提取LPI雷达信号的时频特征;然后利用多尺度残差网络的多层特征提取网络对输入信号进行深层自主学习,以获取原信号时频数据的分布式特征,从而实现对雷达信号的识别预测。在不同信噪比条件下对不同调制样式信号进行实验,证明了所提方法的可行性与有效性,以及较高的识别率和泛化能力。