中国联通HSPA＋时代下的选择

在分析中国联通HSPA＋业务承载需求及技术选择的基础上，从PTN综合承载方案承载HSPA＋业务、融合多业务的统一承载平台、网络规划配置方案等方面介绍了中国联通的HSPA＋业务。     

高光谱成像的土壤剖面水分含量反演及制图

传统土壤水分的获取方法仅可获得离散的土壤水分点位数据,难以获得剖面上精细且连续的水分含量分布图。研究了野外条件下利用近红外高光谱（882～1 709 nm）成像反演剖面土壤水分含量（SMC）,并实现精细制图的可行性。研究剖面位于江苏省东台市,我们利用近红外高光谱成像仪对剖面进行了5天原位连续观测,共采集了280个土样用于烘干法测定SMC。原始高光谱图像经数字量化值（DN）校正、黑白校正、拼接、几何校正、剪切和掩膜等一系列预处理后,提取各采样点的平均光谱反射率。提取光谱（Raw）经吸光度[LOG₁₀(1/R)],Savitzky-Golay平滑（SG）、一阶微分（FD）、二阶微分（SD）、多元散射校正（MSC）和标准正态变量（SNV）转换后,采用偏最小二乘回归（PLSR）和最小二乘支持向量机（LS-SVM）方法建立SMC预测模型,并对比分析不同光谱预处理方法与建模方法组合条件下SMC的预测精度。结果表明,光谱反射率随SMC增加逐渐降低,不同光谱预处理方法的预测精度有所差异,除MSC方法外,同一光谱预处理方法的LS-SVM模型预测精度均高于PLSR模型,并且基于LOG₁₀(1/R)光谱的LS-SVM模型对SMC预测精度最高,其建模集的决定系数（R2_c）和均方根误差（RMSE_c）分别为0.96和0.65%,预测集的决定系数（R2_p）、均方根误差（RMSE_p）和相对分析误差（RPD_p）分别为0.88,1.05%和2.88。利用最优模型进行剖面SMC的高空间分辨率精细制图,通过比较SMC反演图中提取的预测值与实测值关系发现预测精度较高（R2: 0.85～0.95, RMSE: 0.94%～1.02%）,且两者在剖面中的变化趋势基本一致,说明SMC反演图不仅能很好地反映出土壤水分在整个剖面中毫米级的含量分布信息,也可反映出同一位置处不同天数间的含量差异。因此,利用近红外高光谱成像结合优化的预测模型,能够实现土壤剖面SMC的定量预测及精细制图,有助于快速、有效监测田间剖面土壤水分状况。     

大容量、分组化——融合型城域OTN应用发展趋势

未来的通信是“IP”一统江湖的时代,移动互联网、高清视频等业务高速发展,带宽压力越发明显,大容量、分组化已经成为城域传送网最为突出的需求。传统的DWDM、MSTP己不能适应新形势的发展要求,OTN、PTN／IPRAN正逐渐成为光传送网的主流技术。     

面向分组化的联通城域网优化方案助推业务进一步开展

采用网络建设和网络优化相结合的策略,合理定位分组网络与MSTP的关系,分组网络建设的同时对现有的MSTP网络资源优化调整、充分挖潜,既提高了现网资源的利用率,又满足了3G/4G分组化业务的承载需求,进一步完善了整个传输网络。经过多年的建设,中国联通本地传输网已形成覆盖全区、结构较为合理、具有较强自愈能力的综合性、多业务传送平台。但是随着3G/4G网络的规模部署,现有MSTP网络在带宽、网络结构以及功能上均表现出     

基于动态SVM的HRRP目标识别算法研究

从目标识别实际问题出发,研究了将动态支持向量机应用于高分辨距离像目标识别算法.根据目标特征与待识别目标之间的距离定义惩罚函数,给每一训练样本赋一惩罚参数,体现出不同样本对待识别目标的不同贡献,并根据惩罚参数大小重新构建训练样本集.由于以某一个具体目标的识别为核心,不寻求全局性的分类面,因此具有较好的针对性和动态性.     

面向未来 构建智能、融合的全业务承载网

采用同厂家的OTN与分组设备进行联合组网,针对中国联通不同的业务需求进行综合考虑,制定统一的规划,使OTN与分组相互配合时发挥各自优势,真正地实现端到端业务管理与业务的统一承载。目前国内电信业正经历着一场新的变革,已经逐步进入到"IP"一统江湖的时代,随着移动互联网、高清视频、在线游戏等业务高速发展,带宽压力越发明