道德认知神经科学对道德教育的启示

道德教育在教育中占有极其重要的地位.新兴学科--道德认知神经科学研究发现了大脑中与道德相关的神经网络,对理性在道德功能中的地位进行了重新审视,特别强调情绪和直觉在道德功能中的重要作用,提出了独特的道德发展观和整合的道德教育体系.该学科认为道德为大脑的功能之一,良好的道德需要健全的大脑、理性的思辨、健康的情感反应和敏锐的直觉判断,这些发现对如何进行有效的道德教育有着重要的启示和实践价值.     

有色噪声中一种新频谱检测器的设计

高效、可靠地检测到主用户的存在与否是认知无线电的一个重要环节.在实际生活中,观测噪声常为时间相关的高斯有色噪声,如果运用传统的基于高斯白噪声假设的频谱检测算法,检测性能将显著降低.该文以高斯有色噪声为背景,首先采用线性模型估计导频信号,然后根据估计的参数设计基于似然比的检测器,并推导得到了检测概率和虚警概率的解析式.仿真结果表明:在低信噪比下,与能量检测相比较,所提方案能有效地提高检测概率和检测速度.     

心理疲劳发生的认知神经机制

心理疲劳是人们长时间从事脑力活动而形成的一种包括认知、情绪和行为改变的复杂心理现象.心理疲劳的发生有个体差异,它与奖赏得失的衡量、错误监控受损和信息加工扰乱等因素有关.回顾近十年相关研究,发现心理疲劳发生的神经生理机制主要涉及多巴胺、感觉运动门控、自主神经(迷走神经和副交感神经)、大脑的扣带回和基底神经节等神经系统,认...     

空域色噪声背景下双基地MIMO雷达角度估计

空域有色噪声会导致现有多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达算法性能下降, 甚至完全失效。针对空域色噪声背景下双基地MIMO雷达联合波离角(direction of departure, DOD)和波达角(direction of arrival, DOA)估计问题, 分析了现有算法失效的原因。考虑到匹配滤波后无噪协方差矩阵的低秩特性、色噪声协方差矩阵的稀疏特性以及MIMO雷达数据的多维结构特性, 提出一种基于张量分析的角度估计算法。首先, 构造角度估计的协方差张量, 通过去除协方差张量中受噪声协方差影响的元素对色噪声进行抑制。其次,利用张量填充技术对无噪协方差矩阵进行恢复。然后,利用平行因子分解获得目标角度的方向矩阵。最后, 采用最小二乘算法对目标的DOA和DOD进行拟合。仿真结果表明, 所提算法对色噪声不敏感, 且无孔径损失。相比现有矩阵及张量分析算法, 所提算法具有更高的估计精度。     

渡槽整体结构环境激励模态试验

为获得渡槽整体结构动力特性,开展单向SIMO法、双向MIMO法环境激励模态试验,选用增强频域分解法识别纵向、横向、竖向、横竖双向模态参数.结果表明:2种方法识别出的模态大多数谱峰明显、识别效果较好;纵向模态以排架结构振动为主,槽身整体平动或转动或不动;前4阶横向模态以排架结构振动为主,槽身整体平动或转动或横摇,第5阶模...     

丹霞地貌定义的认知路线图

2009年第7届国际地貌学大会上,由大会主席提议,国际地貌学家协会批准设立"IAG丹霞地貌工作组".2010年第34届世界遗产大会"中国丹霞"成功申遗.这两大事件标志着中国土生土长的丹霞地貌走向了世界,登上了国际学术舞台.但是,丹霞地貌提出的原定义缺乏专业规范的科学表述,产生了不应有的认知误区,引起了后期丹霞地貌研究的...     

基于协方差矩阵重构的单基地MIMO阵列无网格DOA估计方法

提出了一种单基地多输入多输出(multiple-input multiple-output, MIMO)阵列中的协方差矩阵重构的无网格波达方向(direction-of-arrival, DOA)估计方法。该方法通过降维处理将MIMO阵列等效为信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)提升的均匀线列阵,将目标方位估计问题转化为混合范数最小化(mixed norm minimization, MixNM)稀疏信号重构问题。进一步给出了与该稀疏重构问题等价的基于网格的凸优化问题,并模型化为半定规划来求解。为了解决网格大小影响估计性能的问题,利用了等价均匀线列阵的托普利兹结构,模型化为半定规划问题来重构无噪声协方差矩阵,最后通过范德蒙分解来估计目标方位。与传统的基于MixNM方位估计方法相比,该方法减少了优化变量个数。与其他离网格方法相比,该方法估计精度不受网格大小的影响,且能够估计相干源目标。实验仿真验证了该方法的有效性。     

Compressive sensing based multiuser detector for massive MBM MIMO uplink

Media based modulation(MBM)is expected to be a prominent modulation scheme,which has access to the high data rate by using radio frequency(RF)mirrors and fewer transmit antennas.Associated with multiuser multiple input multiple output(MIMO),the MBM scheme achieves better performance than other conventional multiuser MIMO schemes.In this paper,the massive MIMO uplink is considered and a conjunctive MBM transmission scheme for each user is employed.This conjunctive MBM transmission scheme gathers aggregate MBM signals in multiple continuous time slots,which exploits the structured sparsity of these aggregate MBM signals.Under this kind of scenario,a multiuser detector with low complexity based on the compressive sensing(CS)theory to gain better detection performance is proposed.This detector is developed from the greedy sparse recovery technique compressive sampling matching pursuit(CoSaMP)and exploits not only the inherently distributed sparsity of MBM signals but also the structured sparsity of multiple aggregate MBM signals.By exploiting these sparsity,the proposed CoSaMP based multiuser detector achieves reliable detection with low complexity.Simulation results demonstrate that the proposed CoSaMP based multiuser detector achieves better detection performance compared with the conventional methods.     

认知网络中无线电信号智能感知方法研究

无线电信号在噪声波动情形下的检测性能有待提高.该文提出了认知用户根据无线电环境变化自动调整检测阈值的感知方法.融合中心应用坐标搜索算法为认知用户提供最优控制参数,认知用户依据最优参数设定检测阈值,并自主学习特定无线电环境下的最佳阈值.此外,该算法充分考虑了各认知用户的个体特征及其感知贡献,并提出了一种基于能量值的加权算法体现用户特征.实验结果说明该算法对噪声波动具有卓越的鲁棒性,在信噪比低于-15 dB时的检测概率远高于传统方法.     

基于信道状态信息反馈的特征波束形成算法

在多输入多输出通信系统中,为了有效地降低系统的误符号率,提出了一种特征波束形成算法。在假设接收端能准确地完成信道估计,并能及时将信道的互相关矩阵反馈到发射端的基础上,研究了接收和发射均采用多天线的特征波束形成算法,对其性能进行了详细的分析和推导,并在此基础上研究了波束形成与空时块码的结合以提高系统的频谱利用率。计算机仿真结果表明,在接收端采用多根天线相对于单根天线能明显降低系统的误符号率。特征波束形成算法通过同时提供波束形成增益和分集增益位置,有效地提高了系统性能。