基于GAN的通信干扰波形生成技术

现有通信干扰方法, 通常基于通信侦察中获取的目标信号特征进行干扰决策, 选取合适的干扰波形实施干扰, 难以应对目标信号特征未知或参数动态变化的情况。为此, 提出一种基于生成对抗网络(generative adversarial networks, GAN)的通信干扰波形生成技术, 运用GAN直接提取目标信号的潜在特征, 并生成与目标信号特征相似的干扰波形。在介绍GAN原理的基础上, 首先设计网络模型, 并对学习率进行优化, 使GAN更适用于时间序列通信干扰波形的生成。然后通过对不同类型和参数的通信信号进行干扰波形生成实验, 验证了该技术的泛化性。最后进行干扰效果对比试验, 结果表明, GAN生成的干扰波形干扰效果能够逼近最佳干扰效果。     

基于深度神经网络的高环境 适应性水声通信系统研究

深度神经网络中的自动编码器(Autoencoder,AE)通过收发端两个神经网络模块进行全局优化,利用端到端的训练方式以提高通信系统的可靠性.然而,现有对AE的研究未针对信道进行特殊设计,尤其对于时变的水声信道的多径效应,难以进行灵活调整,降低了该方法的实用性.本文提出一种提高水声通信系统信道环境适应性的Attention-Autoencoder网络模型,基于Attention网络可以高效地从大量信息中筛选出关键信息的特点,设计了一种针对水声信道的Attention机制,该机制能够增加网络提取水声信道特征的能力,使系统的适应性大大提高.仿真验证和湖试实验结果表明,基于Attention-Autoencoder网络模型的通信系统与基于文献中AE模型和没有引入神经网络的水声通信系统相比,具有更高的信道环境适应性.     

智能制造的“火眼金睛”:PDA高精度激光位移传感器

"中国制造2025"战略的提出,以及人工智能等新一代信息技术的发展,使中国制造业面临新一轮"换血"。从高密度人工作业向自动化车间转化的过程中,自动化测量被推到舞台前端。为了实现高端激光位移传感器的自主研发及国产化,提升位移测量的精度和稳定性,上海兰宝利用自适应算法及核心光机电组件,结合智能算法,打破行业壁垒,探索出领先传感技术。     

基于超网络的舆论演化动态模型

针对舆论演化过程中的复杂动力学问题,提出了超网络视觉下的舆论演化动态模型,该模型包括节点的添加、重新连接链路、超边的添加以及节点的老化4个过程,其中节点代表关键词,超边代表关键词所构成的话题。其次,利用非均匀网络的演化机制,分别对该动态演化模型的超度、节点自身关注度与节点间影响力两个因素的超度进行了详细的理论分析,分析结果表明节点超度完全符合幂律分布。最后,通过Matlab仿真模拟,分析了不同参数对节点超度分布变化的影响,并进一步验证了结果是遵循幂律分布的。     

水浸与周期荷载耦合下CFRP锚固系统的耐久性分析

借助光纤布拉格光栅(FBG)传感器,在不同浸润时间下,对碳纤维复合材料(CFRP)锚固结构进行周期荷载实验,探究水浸与周期荷载下CFRP锚固结构的耐久性.试验结果表明:随着循环次数的增加,环氧体塑性变形减小,并趋于稳定;水浸与周期荷载作用下,锚具内CFRP筋发生变形,但无脱锚现象发生;CFRP筋与环氧体界面受水浸环境影响小,筋材表面无腐蚀.     

基于改进Faster R-CNN的农田残膜识别方法

为了实现农田残膜的精准捡拾,提高残膜回收机的回收率.将改进Faster R-CNN卷积神经网络运用到农田残膜的识别检测中,提出了一种农田残膜的识别方法.以11MS-1850残膜回收机工作后遗留在农田表面的残膜为研究对象,分别在晴天、阴天不同时间段采集图像共计1648幅.通过更改图像亮度、旋转等方式扩充数据集,最终得到4950幅残膜样本图像,按照7:2:1划分为训练集(3465幅)、验证集(990幅)、测试集(495幅);采用双阈值算法替代传统的单阈值算法,降低了阈值对模型性能的影响;通过对比试验,选取具有残差网络结构的ResNet50作为主干特征提取网络,准确率可达88.84％,召回率为87.70％,总体精度为88.27％;为了使检测模型对小目标更加灵敏,根据数据集中残膜尺寸大小,在原有锚点基础上增加322和642的尺度参数,准确率、召回率、总体精度分别提升了1.29％、0.67％、0.97％,单幅检测时间为284.13 ms,基本满足了识别残膜的要求.可为残膜回收机加装补收装置提供参考,为研制人工智能残膜回收机提供理论基础.     

分布式声传感器井中背景噪声统计特性分析

分布式声传感器技术(DAS: Distributed Acoustic Sensor)是一种新近提出的高精度勘探数据采集方法,受制于复杂背景噪声的影响,DAS记录处理水平有待进一步提高.针对上述问题,采用基于替代序列的时间序列平稳性检验方法和Lilliefors检验法对DAS记录中复杂背景噪声的平稳性和高斯性进行研究.用以分析的实际地震数据是按照勘探工业要求采集的井中DAS记录.研究结果表明,DAS背景噪声是非平稳、非高斯随机过程且噪声特性随记录时长发生变化.相关研究成果实现了针对DAS背景噪声特性的可靠认知,对提高DAS记录处理水平具有重要参考价值.     

数字经济中基于察觉-动机-能力模型的创新扩散机制

数字经济时代下,创新扩散的模式和机制正随着经济环境的变化发生重大变化。鉴于此,本文对数字经济中的创新归纳出信息数字化、组织网络化、用户参与化等特征,基于察觉-动机-能力分析模型对创新的扩散机制进行过程建模,并基于多智能体仿真分析创新扩散。仿真结果表明,随着信息数字化的发展,创新扩散的网络分布不均匀性增加,引起信息资源高效配置和创新扩散的快速迭代;组织网络化带来产业组织在多个层面的集聚,拉近了企业之间的创新距离;用户参与化使得消费者成为创新的贡献者,增加了创新参与者的数量,企业也因此能够更为精确地捕捉用户需求。数字创新中的三种效应共同作用,改善了技术扩散的速率和规模。     

基于比特负载的非线性虚拟光网络映射机制的研究

光网络虚拟化技术的发展促进了在不同用户和应用程序之间的光纤网络物理基础设施共享。然而,光纤传输链路的非线性损伤对于系统的频谱效率、网络利用率等性能有一定影响。本文首先介绍了一种集成式虚拟网络映射机制,描述了该机制的实现原理。接着,在考虑了光纤传输非线性损伤的情况下,设计了一种基于OFDM比特负载的虚拟光网络嵌入算法(BL-VONE),并将其与基于单一调制机制的虚拟光网络嵌入算法(UM-VONE)进行比较。仿真结果表明提出的算法相较于基于单一调制机制的算法,可以提高约9%的频谱利用率和约9%的传输效率。