多节点协同中继信道容量分析及功率分配

基于译码转发(DF)模式,在信道状态信息未知,源节点发射功率与各中继节点发射总功率分别受限于P1、P2的假设下,针对带直传(DT)和不带直传2种模型的多节点协同中继,进行了信道容量上下限的分析和推导。在功率限固定的情况下,分析了容量与中继节点数目之间的关系,给出了容量随中继节点数目增加而提高所需的条件。在功率限之和受限的情况下,获得了2个功率限的最佳分配。理论分析和仿真结果都表明:源到中继的信道条件较好时,只有当增加的新链路性能优于现有链路的平均值时才能提高容量;2种中继模型在功率限最佳分配下可获得最大容量。     

可区分回波通道变化和双端话音的检测算法研究

自适应声回波对消器中,可区分回波通道变化EPC(Echo Pass Change）和双端话音DT(DoubleTalk）的检测算法非常重要,以确保自适应滤波器在EPC时更新权系数,在DT期间冻结权系数. 提出了两种检测算法:算法1利用自适应滤波器误差信号的平均幅度,并结合误差信号和自适应滤波器输出信号的互相关系数来区分DT和EPC;算法2借助一个辅助滤波器来完成EPC和DT的检测,同时能加快主滤波器的收敛. 仿真结果表明,所提出的检测算法能有效区分EPC和DT,提高了回波对消器性能.     

融合注意力机制的U-Net混合电磁重构方案

电磁逆散射问题是非线性和病态的,传统的求解方法无法兼顾成像精度和计算效率,而基于深度学习的直接重构方法缺失先验信息,导致学习过程较困难.采用结合衍射层析成像（DT）算法和融合注意力机制的U-Net混合电磁重构方案,求解电磁逆散射问题,将基于Born近似的DT算法重建的粗糙图像作为U-Net的输入,有效利用先验信息,提高逆散射问题求解的效率和精度.此外,在U-Net每次的下采样过程中加入注意力机制,进一步提高了目标散射体相对介电常数和位置的重建精度.实验结果表明,相比未引入注意力机制的方案,融合注意力机制的U-Net混合电磁重构方案重建误差较小,可实现相对介电常数分布的高精度重建.     

一种优先考虑特征线的单步建网方法

在无约束数据Delaunay三角网理论的基础上,分析不同算法在处理约束问题时的优缺点,提出一种优先考虑特征线的单步建网方法。该法在三角网扩展过程中首先处理特征线,并综合考虑多条特征线对同一三角形的影响,在备选三角形的边与多条特征线相交时,优先处理影响因素最大的特征线。通过两次"正负区"的判别和坐标范围界定限制备选点的区域,快速搜寻在约束条件下的最优点。实例应用表明,本方法对复杂特征线分布条件具有良好适用性。     

极谱催化氢波测定白喉类毒素

在0.04mol/LNH3-NH4Cl(pH8.31)支持电解质中,白喉类毒素(DT)产生一个极谱催化氢波,峰电位为-1.89(νs.SCE).该波二阶导数峰电流与DT浓度在1.2～2.0μg/mL内有线性关系,可用于生物样本中DT含量的测定.     

Immune multi-agent model using vaccine for cooperative air-defense system of systems for surface warship formation based on danger theory

Aiming at the problem on cooperative air-defense of surface warship formation, this paper maps the cooperative airdefense system of systems （SoS） for surface warship formation （CASoSSWF） to the biological immune system （BIS） according to the similarity of the defense mechanism and characteristics between the CASoSSWF and the BIS, and then designs the models of components and the architecture for a monitoring agent, a regulating agent, a killer agent, a pre-warning agent and a communicating agent by making use of the theories and methods of the artificial immune system, the multi-agent system （MAS）, the vaccine and the danger theory （DT）. Moreover a new immune multi-agent model using vaccine based on DT （IMMUVBDT） for the cooperative air-defense SoS is advanced. The immune response and immune mechanism of the CASoSSWF are analyzed. The model has a capability of memory, evolution, commendable dynamic environment adaptability and self-learning, and embodies adequately the cooperative air-defense mechanism for the CASoSSWF. Therefore it shows a novel idea for the CASoSSWF which can provide conception models for a surface warship formation operation simulation system.