基于学习风格的大学生学习媒体偏好研究

为了解大学生对于课程资源媒体表现形式的偏好情况,以学习风格理论为基础,从学习风格的知觉通道角度出发,设计了相应的量表对大学生进行问卷调查．并运用SPSS统计软件对问卷调查收集到的数据进行t检验,对数据处理的结果进行比较分析,得到了大学生对于6种媒体表现形式的学习资源的共性偏好顺序,以及计算机与非计算机专业的学生对于特定媒体类型的学习资源的偏好差异性．     

基于 Raptor码的无线传感器网络数据分布存储

在无线传感器网络中,经常出现节点失效等意外情况。如何实现数据的分布式存储是无线传感器研究的重点。根据以包为中心编码的相关研究,提出了一种基于Raptor码的无线传感器分布式数据存储方案。 Raptor码是喷泉码的一种,是一种在删除信道上有效的低复杂度的编码。通过预编码形成虚拟节点,使校验包更多的参与LT编码（ Luby transform code）,提高了编码的随机性。实验证明在有噪声条件下,具有优于分布式LT码的性能。     

短波信道下联合LDPC译码的OFDM系统迭代信道估计方法

克服短波信道的频率选择性衰落的关键是准确的信道估计,本文针对短波信道的慢衰落特性,提出了短波信道下联合LDPC译码的OFDM系统迭代信道估计方法,该方法根据迭代估计的思想,首先利用插入导频进行信道初始估计,经过LDPC译码产生可靠的判决信息,通过在信道估计和译码之间迭代地交换信息来完成联合信道估计和译码,提高OFDM信道估计的精度和系统的误码率性能。     

基于双正交Fourier变换的多径chirp信号检测

多调频斜率chirp信号在双正交Fourier变换（biorthogonal Fourier transform,BFT）域内具有良好的正交性,以此特性能够显著提高chirp调制效率.文中分析了多进制chirp-rate信号的BFT检测性能,并证明BFT正交性在实际的宽带多径信道下会遭到破坏,导致检测输出同时存在码间串扰和码内互扰,通过对多径下的BFT输出信号建模,提出一种抗干扰检测算法.仿真和分析表明,BFT在检测多进制chirp-rate调制信号时具有出众的检测性能,以及在多径环境下改进算法能够有效克服其缺陷,改善了误码率性能.     

基于RN8209高精度多路智能电表研究

介绍了一种以RN8209高精度电能计量芯片为核心,采用ATmega 32单片机为主控芯片的高精度多路智能电表的设计。该装置可采集多路电能信号并处理,以其中一路采集模块为例,完成了对电能信号的高精度采样任务,并可任意扩展到六路以上,实现联合控制功能。     

基于纯不连续马尔可夫过程的频谱感知研究

为解决在连续时间观测条件下认知无线电(CR: Cognitive Radio)频谱感知的问题, 提出一种在纯不连续马尔可夫过程中的频谱感知方法。信道状态在任意时刻可分为空闲和忙碌两种状态, 同时借助纯不连续马尔可夫过程在任意时刻停留的时间服从指数分布性质和富克 普朗克方程, 导出此类过程的状态转移矩阵, 主用户的累计占用时间和主用户在时间域上的分布情况。仿真结果表明, 该方法能较好地完成对信道状态进行预测和对主用户状态进行跟踪的任务。     

嵌入式平台下ZUC算法的侧信道频域攻击

针对嵌入式设备在执行ZUC加密运算过程中的侧信道信息泄露问题,提出了一种基于傅里叶变换的侧信道频域攻击。以嵌入式平台上的ZUC加密运算设计实现为分析目标,进行侧信道时域攻击和频域攻击的对比实验。实验结果表明,侧信道频域攻击远比时域攻击更高效,且适用于其他加密算法及多种设计平台。     

基于双路奇异值分解的信号降噪方法

针对常规奇异值分解对强噪声抑制效果不佳的问题,提出了一种基于双路奇异值分解的信号降噪方法。首先采用奇异熵定阶的方法对高阶噪声进行预处理,然后从双路奇异向量的相关性出发确定低阶噪声奇异向量的位置,最后将剩余的奇异值与奇异向量重构得到优化估计的降噪信号。仿真实验表明：双路SVD相比常规SVD的降噪方法在低信噪比、白噪声的环境下信噪比增益提升4.07 dB,与纯净信号波形相关系数增量提升0.11。以一段受到座舱噪声污染的语音信号为实验对象,文中方法与双通道自适应噪声抵消的降噪方法对比,信噪比增益提升4.83 dB,运算耗时缩短1.5 s。此外,文中方法不受噪声类型的限制,对于有色噪声和单频干扰甚至混合噪声同样具有良好的适应性,有广泛的应用前景。     

岸船通信的抗干扰和保持通信时间预测研究

岸船通信面临着介质对高频电磁波( HF: High Frequency Electromagnetic Wave) 的吸收损耗、海面湍流对电磁波的散射、海面物体对电磁波的反射产生的多径信号干扰的问题。针对岸船通信通信传输信道的特点,建立其信道传输模型,求解出信道的单位冲激响应,提出了在岸船通信中接收机基于双调角器抗多径干扰的方法。该方法能有效地利用多径信号的能量,不需提高发射机功率即能提高通信质量,抗多径效果好且容易实现。建立高频电磁波电离层反射模型,使用解三角形算法研究了岸船通信能保持通信的时间,便于完善通信协议,提高通信质量。仿真结果表明,该方法白天最长能保持4． 5 h 通信,夜晚最长能保持7． 5 h 通信。     

基于深度学习的OFDM信道估计

针对多径正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)信道环境下信道频域选择性衰落导致下行链路信道估计性能受限的问题,提出一种基于深度学习的信道估计(deep learning-based channel estimation, DL-CE)方法。采用自回归过程对信道建模,利用深度学习设计信道估计网络追踪信道响应及其频域相关系数。通过迭代训练,基于深度学习的信道估计网络能够学习到自回归系数的最优估计,同时利用先验信道信息估计信道频域响应和频域相关系数。与传统方法相比,所提信道估计方法性能提升明显。