基于CWD和残差收缩网络的调制方式识别方法

针对低信噪比时莱斯信道下特征提取准确性难以保证、识别准确率偏低等问题, 提出一种基于Choi-Williams分布(Choi-Williams distribution, CWD)和深度残差收缩网络(deep residual shrinkage network, DRSN)的通信辐射源信号调制方式识别方法。利用CWD将时域复信号转换为二维时频矩阵, 对深度残差网络添加软阈值化得到DRSN, 将时频矩阵样本用于对DRSN的训练, 最终构建不同信噪比下的调制方式识别网络。仿真实验表明, 基于RadioML2016.10a数据集, 利用部分先验信息的情况下, 该分类识别方法具有较高的识别准确率和噪声鲁棒性。在0 dB时, 对11类信号的总体识别准确率达到了89.95%;在2 dB以上时, 总体识别准确率均超过91%, 优于其他深度学习识别方法。     

基于生成对抗网络的信号调制方式的开集识别

为解决信号调制方式的开集识别问题,基于生成对抗网络提出了一种适用于一维信号数据的重构判别网络模型,该模型由重构网络和判别网络组成,分别用来重构和判别输入信号。两个网络在相互对抗的训练过程中,对已知调制方式信号的数据分布形式充分学习,使得重构后的输出不仅能够呈现已知调制方式信号更多有用的信息,而且能够扰乱未知调制方式的信号,从而增强判别网络对输入信号调制方式的判别能力。仿真结果表明,该模型能够实现信号调制方式的开集识别,而且在信噪比大于0 dB时,对已知调制方式和未知调制方式信号的识别率均大于93%。     

油藏流场定量表征方法及应用

复杂断块油藏经过长期注水开发，导致油藏流场分布愈加复杂，逐渐形成优势流场和弱势流场。优势流场区无效注水循环严重，弱势流场区注水却难以波及，油藏开发效果差，开发调整困难。为此，以黄骅拗陷南部的沧东凹陷枣南孔一段枣Z断块为例，基于真实油藏建立概念模型，开展了复杂断块高含水油藏流场定量化研究。根据油藏静、动态参数对油藏流场的影响程度，优选出渗透率、地层压力梯度、含油饱和度、面通量4个参数作为油藏流场的主要表征参数。在此基础上，基于模糊数学理论建立油藏流场强度计算模型，从而确定了目标油藏的不同类型流场强度划分界限，并针对不同流场类型制定了流场调整技术对策。目标油藏的流场调整实践结果表明，应用油藏流场定量表征方法能有效描述高含水期油藏流场特征，有利于指导油藏层系组合调整、注采井网重构，进而改善油藏注水开发效果。     

基于遗传算法的频谱池ICI 优化算法

为优化基于小波的频谱池系统中的载波间干扰( ICI: Inter-Carrier Interference) ，提出了一种基于遗传算法的载波间干扰优化方案。采用遗传算法获得最佳权重向量，抑制认知用户子载波干扰能量。该算法可在不牺牲认知用户带宽的条件下，优化认知用户载波干扰能量。仿真结果表明，在满足认知用户目标误码率条件下，明显抑制影响授权用户的载波间干扰，使授权用户获得更好的误码率性能。     

基于 DWT 的一种数字水印算法?

介绍了一种基于离散小波变换的数字水印算法并作了改进.原算法对水印进行Arnold置乱,由于Arnold置乱具有周期性,易被别人识破,安全性不高,新算法采用了安全性更好的混沌置乱.原算法是在高低频部分分别以2种强度嵌入水印,新算法沿用这种办法,但为了提高水印的隐蔽性和鲁棒性,新算法在第二级和第三级高频上随机选择了一些分散的嵌入点,各嵌入一半的水印.在Matlab环境中进行了对照实验,探究得出了高低频的最佳嵌入强度.攻击实验证明,在抗加噪、滤波攻击方面,新算法均有大幅度的提升;特别是在抗剪切、JPEG格式压缩攻击方面,原算法效果很差,而新算法能抵抗各种大幅度的剪切和压缩攻击.最后,二者都不能抵抗旋转攻击和抖动攻击.     

城市创新能力的成长动力、成长曲线与驱动机制研究——基于213个城市面板数据的实证

城市作为区域发展的中心,集聚各类要素资源与经济社会活动,其创新能力的提升关乎城市经济发展、区域协调发展及国家可持续发展。本文基于以往的研究成果,采集我国213个地级及以上城市2007-2016年间的面板数据,运用时间序列分析、空间数据分析及多元回归分析等研究方法描绘了城市创新能力的成长曲线,对城市创新能力的成长动力与驱动机制进行了探索,得出各个解释变量均对城市创新能力产生了显著的正向影响,其中,创新人才变量驱动能力最强的结论。在此基础上,本文还揭示不同区域不同城市的创新能力驱动机制,对成长动力各个维度在我国不同区域不同城市中的驱动强度进行了验证。     

基于卷积神经网络和稀疏滤波的调制识别方法

针对当前通信系统所采用的主要调制方式,提出了一种基于卷积神经网络和稀疏滤波的调制识别方法。首先,分析了利用信号循环谱二维灰度图进行通信信号调制识别的可行性;然后,通过降采样和裁剪技术对循环谱图预处理;最后,设计了深度卷积神经网络架构,并提出了稀疏滤波预训练的方法。仿真结果表明:相比于经典的基于深度学习的调制识别方法,该方法模型简单,优化量少,且在小样本场景下性能最佳,具有很高应用价值。     

高强度复合式训练对健美操选手体脂及组织损伤的影响研究

目的:探讨高强度训练(HIT)与高负荷训练(HVT),对健美操运动员组织损伤的影响.方法:针对健美操选手进行为期12周高强度复合式训练,并于运动前、训练中、训练后对受试者血清肌肉损伤的生化指标、体脂率等进行监测.结果:(1)高强度复合式训练能显著降低受试者体质量、体脂、甘油三酯、总胆固醇及尿素氮浓度;(2)提升血液葡萄糖、乳酸、肌酸酐浓度,增强天门冬胺酸转胺酶及肌酸激酶活性;(3)血液中的肌肉损伤指标值的提升与体脂下降率呈负相关,这暗示高强度复合式训练有利于肌肉再生,从而促使脂肪组织下降.结论:12周高强度复合式训练使健美操选手体脂明显减少、血液中肌肉损伤指标值提升,表明该训练方式可以促使肌肉再生,吸引全身含碳资源重新分配,使脂肪组织下降、肌肉组织增加,强度越高,碳资源重新分配效果越好.     

新中国成立以来科技研发经费体系的发展

 梳理了新中国成立以来科技研发经费体系的发展历程。以科技研发经费发放全过程为视角，分析了科技研发经费发放主体、数量、领域及类别、对象。通过数据描述和文本分析，发现：（1）各部委尤其是财政部和科技部是政府经费发放的主体，财政部主要负责财政拨款，科技部主要负责经费分配，但总体来说企业在科技研发中投入更多经费；相应地，R&D经费支出的执行部门按支出数量排序，依次为企业、研究与开发机构、高等学校；（2）中国科技研发经费投入不断增加；国家财政科技拨款占公共支出的比例递减，但近年来稳定在4%左右；R&D经费投入强度逐年递增，且已超过一些发达国家；（3）虽然基础研究在R&D内部支出中所占比例最低，但科技经费的管理方开始越发重视基础学科；（4）科技专项计划类型的资助面向关乎国计民生的重要现实需求，说明中国科技研发经费体系兼顾基础研究和现实问题。     

西北村镇建筑冬季室内期望温度研究

对乌鲁木齐、西宁、西安、天水、银川5个典型西北地区村镇住宅建筑各主要功能房间的使用情况、采暖情况、温度、居民热需求、衣着和活动强度等进行测试与问卷调查,以得到主要功能房间间歇采暖时间段、采暖与否两种情况下居民的期望温度、室内活动强度与服装热阻对居民期望温度的影响。结果表明：采暖和非采暖情况下,卧室期望温度分别约为15～19℃和12～14℃;采暖和非采暖情况下,客厅期望温度分别约为16～19℃和11～13℃。冬季间歇采暖时间段可取为：主卧为19：00—次日8：30,次卧为20：30—次日8：00,客厅为8：30—19：00,但考虑到时差原因,采暖时段可作相应调整。