面向无人机数据采集的短突发CPM盲Turbo均衡

在无人机辅助的战场侦察传感器数据采集中,短突发连续相位调制(continuous phase modulation, CPM)具有重大的实用价值,但也面临着盲均衡复杂度高、性能差等问题。基于期望最大化(expectation-maximization, EM)-维特比类盲均衡算法,针对短突发CPM提出了一种盲Turbo均衡算法。采用盲信道捕获方法设计了一组初值方案,同时在EM算法中嵌入Lazy维特比算法,提高了信道估计收敛性并降低了复杂度;接着在编码CPM中匹配卷积码和交织器,优化系统参数,并利用Turbo均衡进一步改善误码率;针对短帧迭代过程中交织深度不够导致的正反馈问题,通过改进外信息交换方式提升Turbo迭代的收敛性。理论分析和仿真结果表明,相比传统方法,所提算法在显著降低计算复杂度的同时能够兼顾误码率性能。     

大跨度空间钢结构合拢技术探索分析

现如今,随着我国经济转型的不断深入,建筑行业得到了快速的发展,大跨度空间钢结构建筑中出现的各类力学问题受到了相关专家和学者的重视。本文从大跨度空间钢结构的特点入手,对大跨度空间钢结构建筑中的合拢技术进行了分析,并对合拢技术中使用的关键技术进行了探究,具有指导意义。     

面向物联网无人机通信的短突发CPM信号盲均衡算法

针对物联网无人机通信中短突发连续相位调制(continuous phase modulation, CPM)盲均衡算法复杂度高、收敛差等问题,提出了一种基于期望最大化-维特比(expectation maximization Viterbi, EMV)的盲均衡算法。首先,将Lazy维特比算法嵌入到期望最大化(expectation maximization, EM)算法的迭代过程中,得到一种低复杂度的盲均衡算法;然后,基于盲信道捕获(blind channel-acquisition, BCA)方法构建了一组初值集,克服了算法对初值的敏感性,同时提升了信道估计的收敛性能。理论分析和实验结果表明,所提的盲均衡算法能够有效兼顾收敛性和计算复杂度,相比传统方法,在性能损失很小的条件下可大幅度降低计算成本,并且具有良好的鲁棒性。     

4团簇奇异态的移动特性

奇异态是一种包含同步振子区域和非同步振子区域的时空动力学行为,因其对初始条件的敏感性和"存活时间"较短而难以被捕捉到.在本文中,采用随机的初始条件,合适的耦合范围和相移参数,在非局域相位耦合振子系统中发现了缓慢移动的4团簇奇异态.并且同步团簇的移动速度随着系统尺寸的增加呈指数减小的趋势,最后达到稳定的4团簇奇异态.最后,使用Ott-Antonsen分析方法,再现了移动4团簇奇异态的时空动力学行为.     

跨数据中心的关联云数据部署策略

为降低跨数据中心的数据传输对计算任务执行的影响,从数据部署的角度出发,提出基于数据关联依赖关系的跨数据中心云数据部署策略.在满足数据中心存储能力约束的前提下,将依赖度高的数据尽可能部署到相同或彼此间网络带宽资源充沛的数据中心上.实验表明:该策略可降低跨数据中心的传输时间开销,并提高数据密集型计算任务的执行效率.     

大学生归因风格、核心价值观认同和心理健康水平研究

通过对476名大学生归因风格、社会主义核心价值观认同和心理健康水平之间关系的调查分析,发现内部归因组学生的心理健康状况显著优于外部归因组的学生,同时对社会主义核心价值观的认同度高于外部归因组的学生.进而论证了,归因方式可作为社会主义核心价值观教育与心理健康教育的有效切入点,通过在学生中及早、多渠道开展归因风格教育,使内...