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。     

基于CAN-FD总线的车载网络安全通信

以数据加密和入侵检测为基础,建立了一种基于灵活数据速率控制器局域网络的汽车通信网络信息安全方法.提出了包括安全传输、安全启动、时间同步与密钥分配的汽车网络安全通信协议,并通过建立网络仿真模型验证安全协议的有效性.搭建了基于硬件实例的安全通信节点,测试硬件节点的实际通信性能和加密性能.最后针对汽车通信网络潜在的攻击方式,以Dolev-Yao入侵模型攻击和拒绝服务攻击为测试方法,对安全通信模型进行了安全性攻击测试和入侵检测功能验证,确定了网络入侵检测的判定指标.测试结果验证了该方法的安全性和可用性.     

下一代密集WLAN网络干扰管理机制

在密集高效无线局域网部署场景中,针对传统802.11协议造成用户公平性差和吞吐量低的问题,提出一种以用户为中心的资源配置方法。该方法通过对用户进行识别分类,以用户为中心配置信道和功率,在保证用户公平性的前提下,最大化网络吞吐量。提出的功率控制机制和用户识别方法可以很简单的应用于现有无线局域网系统中。仿真结果表明,提出的资源配置方法平均提升单位基本服务集吞吐量47.3%,干扰最严重的基本服务集的吞吐量提升190%,每个基本服务集的边缘用户的吞吐量平均提升约74.3%。     

复杂金融网络中的系统性风险与流动性救助:基于不同网络拓扑结构的研究

以支付结算网络为例,通过构建复杂网络中的流动性循环模型,基于仿真模拟研究了不同网络拓扑结构和不同风险场景下的系统性风险与流动性救助问题.研究发现:1)网络拓扑结构对系统稳健性有显著影响,系统呈现出"稳健而脆弱"的特点,即网络节点间差异越小、相互连接越紧密,系统性风险发生的概率越小,但风险一旦形成,则后果更为严重;2)由于系统性风险的程度与系统流动性正缺口规模呈现线性正相关关系,在进行流动性救助时,基于节点流动性正缺口的救助资金配置方案均不劣于平均分配或基于冲击规模分配的方案,但在不同网络拓扑结构下,方案间的差异程度存在显著差异;3)在基于节点流动性正缺口的配置方案下,网络拓扑结构对不同救助顺序的效果也存在影响,但仅在网络节点间差异较大且中等救助规模下,影响才是显著的.     

基于改进型BP神经网络的导引头测高性能评估

武器装备性能评估贯穿于装备发展的全寿命过程,对于装备定型与实战化运用具有重要意义。针对传统反向传播(back propagation, BP)神经网络模型易陷入局部最优、武器装备评估数据少等问题,提出了基于数据包络分析和Bootstrap法的改进型BP神经网络模型。利用数据包络分析处理原始指标得到3项优化参数,结合Bootstrap法对其进行扩充,再通过BP神经网络建立评估模型。实验表明,改进模型得到的合成孔径雷达(systemic aperture radar, SAR)导引头测高性能评估结果,其决定系数和误差系数均有明显改善。该模型不仅规避了模糊综合评判法主观性强、精确度不高等问题,同时有效解决了传统BP神经网络模型易陷入局部最优和武器装备评估数据少的两个问题。     

体育产业集群网络对企业绩效影响的机制研究

从国家和地方政策可以发现，体育产业集聚已成为中国体育产业发展的趋势。 然而体育产业集群作为一个复杂的网络主体，其发展与政府固然分不开，其内部组织结构、关系网络的优化才是集群优化的重点。研究创新构建了“网络特征—主体能力—企业绩效”理论模型，客观地揭示了变量之间的关系，并定量地证明了各变量间的相互作用。统计结果显示：体育产业集群的网络结构和网络关系对企业主体有直接的积极影响。体育企业的主体在网络规模与企业绩效、关系实力和企业绩效、关系质量和企业绩效之间具有明显的中介效应，在网络密度与企业绩效、网络开放性和企业绩效之间不具有中介效应。体育企业的主体获取和利用其他实体的资源并将其应用于生产过程将有助于提高企业绩效，对企业绩效的影响最大。研究对政府和体育企业层面分别提出了规范市场秩序、促进网络建设以及增进知识共享、提高网络质量等管理建议。     

基于改进遗传算法的自适应越区切换方案

针对列车通信在越区切换过程中切换触发率和切换成功率均较低的问题, 提出一种基于改进遗传算法的自适应联合判决切换算法. 首先, 以遗传算法为基础, 在高速特性下对切换判决过程中的相关参数进行优化, 针对列车的不同运行速度动态选择出满足快速切换需求的迟滞容限值； 其次, 引入满意通信概率（SCP), 当列车在小区之间移动时, SCP值达不到要求的将不能接入下一个小区, 以保障通信质量的优良. 仿真结果表明, 与传统切换方案相比, 该方案可实现提高切换触发率和切换成功率的目标, 具有较高的满意通信概率.     

基于因果岭回归的多数据源科研主题识别方法

为了有效解决多数据源科研主题的识别问题,基于因果岭回归建立了一种新的多数据源科研主题识别方法.该方法首先给出了多数据源科研主题识别关键参数(如主题词的引用权重、状态密度)的评价指标;同时根据科研主题形态特征建立了特征函数,并基于因果岭回归给出了具体识别方法;最后,通过仿真实验深入研究了影响该识别方法的关键因素.结果显示,与朴素贝叶斯、KNN算法和MGe-LDA算法相比较,该方法在价值引用量、引用权重和前沿主题相似度等方面具有较大优势.     

微波接力组网的节点再优化研究

为进一步完善常规方法构建的微波接力网组网拓扑,提出了一种基于最优链路集的网络节点再优化方法。该方法综合考虑节点吸引系数、链路衰落概率、节点通信冗余等因素,借助网络拓扑优化的思想,采用遗传算法构造了微波接力网的最优链路集;以节点在该集合中的度为依据,通过对节点的合理排序,以部分用户节点代替非必要的干线节点,完善了组网拓扑。在修改链路和节点价值集后,该方法还可解决其他网络干线、中继节点的选择问题。