基于多参数稳定分布的GBAS垂直保护级计算

针对全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)的地基增强系统(ground based augmentation system, GBAS)的完好性评估过程中, 使用误差包络理论计算保护级(protection level, PL)时, 误差模型存在的“厚尾”“不对称”“非零均值”等问题, 提出了基于稳定分布的误差包络理论。首先给出了高斯包络理论计算PL的模型; 其次推导了两参数与四参数稳定分布误差包络算法; 最后使用仿真数据和通过实验测得的数据, 对多参数稳定包络模型的算法进行评估。结果表明多参数稳定包络法在相似的计算复杂度下, 解决了高斯包络法建模时过于保守的问题, 显著提高了保护级计算的精确性。     

产学研协同发展、知识积累与技术创新效率——基于动态面板门限机理实证分析

基于产学研耦合协调度测度模型、数据包络分析模型以及动态面板门限回归模型，运用2013~2017年中国30个省市的面板数据，研究以知识积累为门限变量时，产学研协同发展水平对区域技术创新效率产生的影响。实证结果表明：当以知识积累水平为门限变量时，产学研协同发展水平与技术创新效率间存在明显的双门限效应；随着知识积累水平的提升，产学研协同发展水平对于技术创新效率的影响由负向影响转变为正向影响，且影响程度不断提升，进而可以划分低知识积累区间(KS≤0.324 0)、中知识积累区间(0.324 0＜KS≤2.021 2)及高知识积累区间(KS＞2.021 2)3种类型；中国各地区的知识积累水平存在明显的时间与空间异质性，处于低知识积累区间的地区多为西部偏远地区。因此应加强区域间知识与技术的扩散、吸收以及传承积累，加强中西部与东部地区的联动以促进区域技术创新效率的提升。     

可重构智能面辅助的低精度量化大规模MIMO系统的信道估计

针对可重构智能面辅助的低精度量化的大规模多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)系统中信道估计问题进行了研究。该系统的信道估计难点在于可重构智能面由近无源反射天线构成, 没有基带信号处理能力。系统观测值通过低精度的模数转换器量化使信道估计问题变得更富挑战性。本文基于基站-可重构智能面-用户的级联信道推导出等效信道, 并证明在虚拟角域上，该有效信道是结构稀疏信号。提出了基于期望最大化的近邻学习广义近似消息传递算法，从低精度量化的观测值中恢复等效信道。仿真结果表明所提出算法比传统算法具有更好的性能表现。     

基于生物信息的未知二进制协议聚类方法

协议聚类是协议逆向工程技术中非常重要的一步，针对二进制协议更加透明且满足的协议种类更加广泛的特点，提出了一种基于基因和蛋白质生物信息的二进制协议聚类方法，能够从原始序列角度对大量协议直接进行聚类.本文方法首先将原始二进制报文转化成四进制基因形式，使用快速聚类方法计算碱基两两组合的k-seed值生成距离矩阵，并用UPGMA计算最小距离生成树得到初始分簇；其次，将每一簇四进制协议报文转化成十六进制蛋白质链，得到序列更有语义的方式并采用基于改进mBed算法的聚类方法将其进行高精度聚类.通过对已知和未知协议单纯和混合场景下的测试表明，该方法能够对二进制协议实现高效并且高准确率的聚类，具有较高的应用价值.     

砂岩在西湖凹陷花港组交互式盖层中的作用初探

西湖凹陷花港组盖层具有砂泥岩交互式发育特征，而与泥岩伴生的砂岩类盖层的油气封闭作用研究较少。采用岩芯、镜下观察及压汞等分析方法，对砂泥岩交互式盖层中的砂岩特征进行了分析。结果表明，盖层中的砂岩可作为有效盖层，砂岩类盖层早期受沉积环境控制，含有较多的泥质而导致早期压实作用较强，加之晚期的黏土矿物转换及胶结物的发育，具备形成良好盖层的条件。在不同地区进行砂岩盖层有效性研究时应以沉积环境为基础，针对不同类型的砂岩进行成岩作用研究，并针对不同类型的砂岩样品进行实验分析以明确砂岩盖层的有效性。     

基于Unity3D 的电机拖动仿真系统

为解决电机拖动实验的仿真现实问题，基于虚拟仿真的思想，利用Unity3D 技术，实现了基于Unity3D 的电机拖动仿真系统。通过实验证明，该系统可准确模拟各种电器设备在不同的连接部署情况下电动机的反应情况。用户能通过该系统达到对电机拖动实验的学习、模拟等初步体验，系统可完成不受时空限制的一些实验，有助于提高科学研究效率、准确率以及实验的安全性，降低了实验成本。     

目标边缘特征增强检测算法

针对分组角点检测网络在目标检测过程中,由于目标尺寸过小或同类目标空间距离较小而导致检测失效的问题,提出一种边缘特征增强的CornerNet目标检测算法OEC。该算法通过分离特征的高低频信息提取更多的高频信息,增强目标的边缘轮廓特征,解决关键点定位不准确的问题,提高目标的框定效果,进一步提升检测精度。仿真结果表明,该算法对行人、车辆等目标检测效果均有提高,在COCO数据集上的检测结果与CornerNet相比,mAP提高0.9%,可应用于无人驾驶与智能机器人等场景。