- 张攀峰;杨智威;张文勇;敬超;
深度学习在大数据技术中的使用给训练数据的保密性造成了极大的威胁。基于差分隐私的深度学习，能对深度学习模型的训练数据提供隐私保护。但现有差分隐私保护方式会造成深度学习模型可用性下降及隐私保护效果评估不够精确。为此，提出了一种基于混合扰动的差分隐私贝叶斯神经网络(Differential Privacy Bayesian Neural Network Based on Mixed Perturbation, DPBNNMP)。该方法将神经网络权重分解为网络权重和噪声权重，二者的叠加作为输出扰动(Output Perturbation, OTPN)。同时利用目标扰动(Objective Perturbation, OEPN)来避免噪声权重对数据的拟合。用神经网络权重分布计算的隐私开销评估隐私保护效果。实验结果表明，在相同的反向传播的隐私开销下，混合扰动的神经网络准确率比梯度扰动的神经网络准确率和目标扰动的神经网络准确率分别高出4%～70%和0～15%。前向传播的隐私开销也随着噪声标准差的增加而降低。
2022年10期 v.52;No.401 1683-1694页 [查看摘要][在线阅读][下载 1203K] [下载次数：316 ] |[引用频次：4 ] |[阅读次数：1 ] - 张攀峰;杨智威;张文勇;敬超;
深度学习在大数据技术中的使用给训练数据的保密性造成了极大的威胁。基于差分隐私的深度学习，能对深度学习模型的训练数据提供隐私保护。但现有差分隐私保护方式会造成深度学习模型可用性下降及隐私保护效果评估不够精确。为此，提出了一种基于混合扰动的差分隐私贝叶斯神经网络(Differential Privacy Bayesian Neural Network Based on Mixed Perturbation, DPBNNMP)。该方法将神经网络权重分解为网络权重和噪声权重，二者的叠加作为输出扰动(Output Perturbation, OTPN)。同时利用目标扰动(Objective Perturbation, OEPN)来避免噪声权重对数据的拟合。用神经网络权重分布计算的隐私开销评估隐私保护效果。实验结果表明，在相同的反向传播的隐私开销下，混合扰动的神经网络准确率比梯度扰动的神经网络准确率和目标扰动的神经网络准确率分别高出4%～70%和0～15%。前向传播的隐私开销也随着噪声标准差的增加而降低。
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广义空间调制(Generalized Spatial Modulation, GSM)在多输入多输出(Multiple Input Multiple Output, MIMO)系统中的应用能够提高系统的能量效率，但与此同时GSM-MIMO系统激活多根天线也给接收机的信号检测带来了极大的挑战，而接收端是否能正确高效地检测出发送信息对整个通信系统至关重要。由于在GSM-MIMO系统中，活跃用户和活跃天线都具有稀疏性，可以应用压缩感知算法进行用户和天线检测。针对多用户广义空间调制信号的结构和稀疏性，将检测问题转化为块稀疏恢复问题，提出了一种块稀疏自适应匹配追踪(Block Sparse Adaptive Matching Pursuit, BSAMP)算法，设计了支撑集检测的两步策略：第1步，利用块稀疏特征检测出活跃用户，得到块级支撑；第2步，通过求解活跃用户的各天线的l_2范数得到天线级的索引支撑集。有效利用每个用户的有源天线，检测出活跃用户及其用户数据。在信号值检测阶段，利用GSM-MIMO系统的特点对活跃用户有源天线上的信号取均值，降低了重构的误比特率。此外，采用稀疏度自适应的方法，接收端不需要严格知道活跃用户数目，更贴近实际环境。仿真结果表明，提出的BSAMP算法能够提高检测精度。
2022年10期 v.52;No.401 1695-1701页 [查看摘要][在线阅读][下载 1149K] [下载次数：208 ] |[引用频次：4 ] |[阅读次数：1 ] - 吴香情;胡艳军;蒋芳;
广义空间调制(Generalized Spatial Modulation, GSM)在多输入多输出(Multiple Input Multiple Output, MIMO)系统中的应用能够提高系统的能量效率，但与此同时GSM-MIMO系统激活多根天线也给接收机的信号检测带来了极大的挑战，而接收端是否能正确高效地检测出发送信息对整个通信系统至关重要。由于在GSM-MIMO系统中，活跃用户和活跃天线都具有稀疏性，可以应用压缩感知算法进行用户和天线检测。针对多用户广义空间调制信号的结构和稀疏性，将检测问题转化为块稀疏恢复问题，提出了一种块稀疏自适应匹配追踪(Block Sparse Adaptive Matching Pursuit, BSAMP)算法，设计了支撑集检测的两步策略：第1步，利用块稀疏特征检测出活跃用户，得到块级支撑；第2步，通过求解活跃用户的各天线的l_2范数得到天线级的索引支撑集。有效利用每个用户的有源天线，检测出活跃用户及其用户数据。在信号值检测阶段，利用GSM-MIMO系统的特点对活跃用户有源天线上的信号取均值，降低了重构的误比特率。此外，采用稀疏度自适应的方法，接收端不需要严格知道活跃用户数目，更贴近实际环境。仿真结果表明，提出的BSAMP算法能够提高检测精度。
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多功能视频编解码(Versatile Video Coding, VVC)是新一代视频编解码标准，拥有较好的压缩性能，能够达到较高的压缩比。但是，编码过程中的变换、量化等操作，不可避免地在视频解码时引起一定程度的压缩伪影，导致解码视频质量降低，影响用户的视觉体验。目前，基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的VVC的压缩伪影去除算法并不多，且大部分算法是在默认量化参数已知的情况下建立去伪影模型，对于不知道量化参数的盲场景，这些算法不太适合。直接设计全盲算法是复杂困难的，且性能有限。针对这一情况，提出了一种半盲方法用于去除VVC解码视频中的压缩伪影，该方法比全盲的方法更加灵活且能够达到更好的性能，比非盲方法更加实用。该方法设计出一种分类网络来预测重建视频的量化参数，预训练一些压缩伪影去除模型，根据预测的量化参数为重建视频选择对应的模型以去除压缩伪影。实验结果证明了该算法的有效性。
2022年10期 v.52;No.401 1702-1709页 [查看摘要][在线阅读][下载 1353K] [下载次数：115 ] |[引用频次：5 ] |[阅读次数：1 ] - 帅鑫;卿粼波;何小海;熊淑华;陈洪刚;
多功能视频编解码(Versatile Video Coding, VVC)是新一代视频编解码标准，拥有较好的压缩性能，能够达到较高的压缩比。但是，编码过程中的变换、量化等操作，不可避免地在视频解码时引起一定程度的压缩伪影，导致解码视频质量降低，影响用户的视觉体验。目前，基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的VVC的压缩伪影去除算法并不多，且大部分算法是在默认量化参数已知的情况下建立去伪影模型，对于不知道量化参数的盲场景，这些算法不太适合。直接设计全盲算法是复杂困难的，且性能有限。针对这一情况，提出了一种半盲方法用于去除VVC解码视频中的压缩伪影，该方法比全盲的方法更加灵活且能够达到更好的性能，比非盲方法更加实用。该方法设计出一种分类网络来预测重建视频的量化参数，预训练一些压缩伪影去除模型，根据预测的量化参数为重建视频选择对应的模型以去除压缩伪影。实验结果证明了该算法的有效性。
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针对现有机器学习方法对玉米叶片病害进行分类时存在准确率不高、分类模型参数量偏大的问题，提出了一种融合空间注意力机制和DenseNet的玉米叶片病害分类方法SA-DenseNet。将空间注意力机制加入至DenseNet网络的每一个Dense Block模块中，使改进后网络更加关注玉米叶片病害的空间特征；把网络中的ReLU激活函数替换为PReLU激活函数，以避免在网络训练过程中输入为负数时导致的梯度消失问题。仿真结果表明，改进模型对玉米叶片病害分类的训练集准确率为98.77%,测试集准确率为98.96%,均优于AlexNet, ResNet50,ResNeXt三个对比网络。模型大小为67.7 MB,优于ResNet50和ResNeXt网络。
2022年10期 v.52;No.401 1710-1717页 [查看摘要][在线阅读][下载 1342K] [下载次数：1055 ] |[引用频次：30 ] |[阅读次数：1 ] - 曹藤宝;张欣;陈孝玉龙;彭熙舜;林建吾;
针对现有机器学习方法对玉米叶片病害进行分类时存在准确率不高、分类模型参数量偏大的问题，提出了一种融合空间注意力机制和DenseNet的玉米叶片病害分类方法SA-DenseNet。将空间注意力机制加入至DenseNet网络的每一个Dense Block模块中，使改进后网络更加关注玉米叶片病害的空间特征；把网络中的ReLU激活函数替换为PReLU激活函数，以避免在网络训练过程中输入为负数时导致的梯度消失问题。仿真结果表明，改进模型对玉米叶片病害分类的训练集准确率为98.77%,测试集准确率为98.96%,均优于AlexNet, ResNet50,ResNeXt三个对比网络。模型大小为67.7 MB,优于ResNet50和ResNeXt网络。
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针对通信调制信号的循环谱存在数据量大、采用神经网络训练耗时等问题，提出了一种联合自编码器(Auto-Encoder, AE)和卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)同时完成数据降维和调制识别的算法——AE-CNN。该算法以循环频率轴的投影作为输入，采用AE实现对数据压缩，并将AE隐层输出至CNN,通过联合训练实现对6种不同信号的调制识别。同时分析了基于CNN、主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)和AE三种方法的识别性能。实验结果表明，与基于PCA和AE的算法相比，AE-CNN的识别性能分别提高了约1.6%和2.1%;相对于基于CNN的方法能够大幅减少训练时间，并在识别性能上提升约1.2%。
2022年10期 v.52;No.401 1718-1725页 [查看摘要][在线阅读][下载 1502K] [下载次数：538 ] |[引用频次：16 ] |[阅读次数：1 ] - 葛战;伍警;李兵;蒋鸿宇;周劼;
针对通信调制信号的循环谱存在数据量大、采用神经网络训练耗时等问题，提出了一种联合自编码器(Auto-Encoder, AE)和卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)同时完成数据降维和调制识别的算法——AE-CNN。该算法以循环频率轴的投影作为输入，采用AE实现对数据压缩，并将AE隐层输出至CNN,通过联合训练实现对6种不同信号的调制识别。同时分析了基于CNN、主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)和AE三种方法的识别性能。实验结果表明，与基于PCA和AE的算法相比，AE-CNN的识别性能分别提高了约1.6%和2.1%;相对于基于CNN的方法能够大幅减少训练时间，并在识别性能上提升约1.2%。
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广义频分复用(Generalized Frequency Division Multiplex, GFDM)即将成为未来5G多载波调制系统的备选方案，针对其峰均功率比(Peak-to-Average Power Ratio, PAPR)较高的缺点，提出了一种基于DHT预编码矩阵的Cos分布非线性压扩抑制PAPR的联合算法。利用DHT预编码技术，通过预编码矩阵乘法操作对频域信号进行处理，降低同一时隙不同载波间符号的非周期自相关性，避免了子载波调制数据时相位的一致性，能够消除GFDM调制阶段的自干扰与信道干扰，降低GFDM信号系统的瞬时功率，PAPR得到抑制。为了达到更优的抑制效果且对系统误码率(Bit Error Rate, BER)影响较小，对预编码后的序列进行Cos非线性压扩以降低各信号的幅值。理论分析和仿真结果表明，提出的算法比仅采用DHT预编码或压扩法具有更低的PAPR,抑制效果更明显。
2022年10期 v.52;No.401 1726-1733页 [查看摘要][在线阅读][下载 1163K] [下载次数：195 ] |[引用频次：5 ] |[阅读次数：1 ] - 谷玉婷;刘春刚;田欣欣;谭畅;王钢;杨珊珊;
广义频分复用(Generalized Frequency Division Multiplex, GFDM)即将成为未来5G多载波调制系统的备选方案，针对其峰均功率比(Peak-to-Average Power Ratio, PAPR)较高的缺点，提出了一种基于DHT预编码矩阵的Cos分布非线性压扩抑制PAPR的联合算法。利用DHT预编码技术，通过预编码矩阵乘法操作对频域信号进行处理，降低同一时隙不同载波间符号的非周期自相关性，避免了子载波调制数据时相位的一致性，能够消除GFDM调制阶段的自干扰与信道干扰，降低GFDM信号系统的瞬时功率，PAPR得到抑制。为了达到更优的抑制效果且对系统误码率(Bit Error Rate, BER)影响较小，对预编码后的序列进行Cos非线性压扩以降低各信号的幅值。理论分析和仿真结果表明，提出的算法比仅采用DHT预编码或压扩法具有更低的PAPR,抑制效果更明显。
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针对传统合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)图像舰船检测算法泛化能力差、计算复杂耗时以及检测精度不佳等问题，提出了一种基于深度学习和非下采样剪切波的检测算法。利用非下采样剪切波变换对原始图像进行高低频分解，并提取两级高频子带图像与原图像共同构成三通道伪彩色图像，以此增强图像的边缘纹理结构信息；在此基础上，构建基于YOLOv3的四尺度特征金字塔网络结构，并在不同分辨率的特征层上独立预测目标，提升网络对不同尺度目标的适应能力和敏感度。实验结果表明，所提算法设定合理且检测性能优越，平均检测精度达94.71%。
2022年10期 v.52;No.401 1734-1740页 [查看摘要][在线阅读][下载 2015K] [下载次数：238 ] |[引用频次：1 ] |[阅读次数：1 ] - 李利杰;邹国兵;
针对传统合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)图像舰船检测算法泛化能力差、计算复杂耗时以及检测精度不佳等问题，提出了一种基于深度学习和非下采样剪切波的检测算法。利用非下采样剪切波变换对原始图像进行高低频分解，并提取两级高频子带图像与原图像共同构成三通道伪彩色图像，以此增强图像的边缘纹理结构信息；在此基础上，构建基于YOLOv3的四尺度特征金字塔网络结构，并在不同分辨率的特征层上独立预测目标，提升网络对不同尺度目标的适应能力和敏感度。实验结果表明，所提算法设定合理且检测性能优越，平均检测精度达94.71%。
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针对宽带无线频谱范围内同时存在多个带宽悬殊信号的场景，提出了基于多尺度小波融合决策的宽带频谱感知算法。对接收信号进行滑动平均滤波，根据采样率和频率分辨率划分宽中窄带信号，并设置相应的小波变换尺度候选集，对宽中窄带信号进行串行多尺度小波融合决策获得频谱感知结果，解决了传统算法无法有效感知不同带宽信号的问题。仿真结果表明，提出的算法能有效检测宽带范围内信号的个数、带宽和载频等参数，且优于传统的多尺度感知算法。
2022年10期 v.52;No.401 1741-1746页 [查看摘要][在线阅读][下载 1408K] [下载次数：291 ] |[引用频次：5 ] |[阅读次数：1 ] - 李佳强;王方刚;贺勃翔;刘钰;王雪刚;
针对宽带无线频谱范围内同时存在多个带宽悬殊信号的场景，提出了基于多尺度小波融合决策的宽带频谱感知算法。对接收信号进行滑动平均滤波，根据采样率和频率分辨率划分宽中窄带信号，并设置相应的小波变换尺度候选集，对宽中窄带信号进行串行多尺度小波融合决策获得频谱感知结果，解决了传统算法无法有效感知不同带宽信号的问题。仿真结果表明，提出的算法能有效检测宽带范围内信号的个数、带宽和载频等参数，且优于传统的多尺度感知算法。
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针对目前裂缝识别算法大多基于单一自有数据集进行识别，在更换数据集之后效果较差、难以适应复杂场景检测的问题，提出了一种适用于复杂场景的裂缝分割算法，该算法基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN),在HED网络的基础上增加了卷积层，并在各卷积层中增加了批标准化层，应用引导滤波对分割结果细化，取得了更完善精准的分割。验证结果表明，与Ground Truth平均交并比(mean Intersection over Union, mIoU)达到86.9%,且处理速度与其他算法相比具有一定优势。综合对比验证了算法的优越性及可行性，为解决裂缝识别提供了新的方法。
2022年10期 v.52;No.401 1747-1754页 [查看摘要][在线阅读][下载 1644K] [下载次数：211 ] |[引用频次：1 ] |[阅读次数：1 ] - 刘清华;吕伟才;仲臣;韩雨辰;徐锦修;
针对目前裂缝识别算法大多基于单一自有数据集进行识别，在更换数据集之后效果较差、难以适应复杂场景检测的问题，提出了一种适用于复杂场景的裂缝分割算法，该算法基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN),在HED网络的基础上增加了卷积层，并在各卷积层中增加了批标准化层，应用引导滤波对分割结果细化，取得了更完善精准的分割。验证结果表明，与Ground Truth平均交并比(mean Intersection over Union, mIoU)达到86.9%,且处理速度与其他算法相比具有一定优势。综合对比验证了算法的优越性及可行性，为解决裂缝识别提供了新的方法。
2022年10期 v.52;No.401 1747-1754页 [查看摘要][在线阅读][下载 1644K] [下载次数：211 ] |[引用频次：1 ] |[阅读次数：2 ] - 王志浩;郗海龙;许萌签;刘晓东;潘宁;肖哲;
随着互联网技术的不断发展，AR,VR和自动驾驶等技术日渐成熟，丰富的应用为网络带来了爆炸式的流量增长，同时大量异构终端设备被接入到网络中，网络复杂度也在急剧上升。简单的路由策略已经无法适应复杂的网络环境和差异化的业务需求，学术界对于动态复杂网络的路由问题研究一直保持着高度关注。综合路由策略研究中各类算法的最新进展，从传统动态路由算法与智能路由算法等角度阐述了近年来各领域中路由算法的研究工作，对不同路由方法的应用场景及优劣进行了分析。结合人工智能领域的相关研究与发展方向，讨论了智能路由算法在未来研究中的机遇与挑战，并给出了智能路由算法未来的研究方向。
2022年10期 v.52;No.401 1755-1764页 [查看摘要][在线阅读][下载 1369K] [下载次数：469 ] |[引用频次：4 ] |[阅读次数：1 ] - 王志浩;郗海龙;许萌签;刘晓东;潘宁;肖哲;
随着互联网技术的不断发展，AR,VR和自动驾驶等技术日渐成熟，丰富的应用为网络带来了爆炸式的流量增长，同时大量异构终端设备被接入到网络中，网络复杂度也在急剧上升。简单的路由策略已经无法适应复杂的网络环境和差异化的业务需求，学术界对于动态复杂网络的路由问题研究一直保持着高度关注。综合路由策略研究中各类算法的最新进展，从传统动态路由算法与智能路由算法等角度阐述了近年来各领域中路由算法的研究工作，对不同路由方法的应用场景及优劣进行了分析。结合人工智能领域的相关研究与发展方向，讨论了智能路由算法在未来研究中的机遇与挑战，并给出了智能路由算法未来的研究方向。
2022年10期 v.52;No.401 1755-1764页 [查看摘要][在线阅读][下载 1369K] [下载次数：469 ] |[引用频次：4 ] |[阅读次数：1 ]
- 甄然;王振博;阚海龙;倪永婧;
天牛须探索(Beetle Antennae Search, BAS)算法具有搜索速度快、运算量少和实施便捷等优点，受到越来越多研究者的关注。但是，由于天牛的大小，BAS算法并不适合远距离的定位，这限制了BAS算法的进一步应用，同时，天牛每次移动的步长未能随着算法的运行而实时变化，这将会导致天牛每次移动的距离与定位所需存在一定的不适应性。针对这种情况，对BAS算法进行改进，提出了基于Chan算法的改进BAS算法。通过对BAS算法各个步骤的分析，针对天牛初始位置、天牛迭代运行方程以及天牛每次移动步长结合实际情况进行改进。对初始位置采用一次定位方式进行确定，将大空间区域定位缩小为小空间区域；对运行方程增加一个实时运行角度进行实时变化，将每次移动距离由定值转换为变值；对步长采用训练方式进行确定，将最合适的步长应用于定位。再将所得数据运用到Chan算法中进行定位。经过Matlab仿真可以发现，经过改进后的BAS算法相较于之前有很大的优化。
2022年10期 v.52;No.401 1765-1774页 [查看摘要][在线阅读][下载 1609K] [下载次数：306 ] |[引用频次：12 ] |[阅读次数：1 ] - 甄然;王振博;阚海龙;倪永婧;
天牛须探索(Beetle Antennae Search, BAS)算法具有搜索速度快、运算量少和实施便捷等优点，受到越来越多研究者的关注。但是，由于天牛的大小，BAS算法并不适合远距离的定位，这限制了BAS算法的进一步应用，同时，天牛每次移动的步长未能随着算法的运行而实时变化，这将会导致天牛每次移动的距离与定位所需存在一定的不适应性。针对这种情况，对BAS算法进行改进，提出了基于Chan算法的改进BAS算法。通过对BAS算法各个步骤的分析，针对天牛初始位置、天牛迭代运行方程以及天牛每次移动步长结合实际情况进行改进。对初始位置采用一次定位方式进行确定，将大空间区域定位缩小为小空间区域；对运行方程增加一个实时运行角度进行实时变化，将每次移动距离由定值转换为变值；对步长采用训练方式进行确定，将最合适的步长应用于定位。再将所得数据运用到Chan算法中进行定位。经过Matlab仿真可以发现，经过改进后的BAS算法相较于之前有很大的优化。
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针对遥感影像滑坡的轮廓不受地域、滑坡种类、纹理和颜色特征影响的特点，且同时具有很好的旋转及尺度不变性，是滑坡遥感影像中较为稳定的一项特征，提出了一种基于傅里叶描述子进行滑坡遥感影像轮廓特征提取的方法。创建了一个小型滑坡遥感影像样本库，在这些滑坡影像的基础上，通过傅里叶描述子低频特性选取少量的描述子对滑坡轮廓进行重构；利用Hu不变矩验证了滑坡轮廓平移、旋转和尺度的不变性；以多分类支持向量机进行分类。通过验证表明，傅里叶描述子可以有效地提取滑坡的轮廓特征，识别效果优于Hu不变矩和融合特征(傅里叶描述子和Hu不变矩)。
2022年10期 v.52;No.401 1775-1780页 [查看摘要][在线阅读][下载 1158K] [下载次数：392 ] |[引用频次：6 ] |[阅读次数：1 ] - 赵志鹏;张锦;
针对遥感影像滑坡的轮廓不受地域、滑坡种类、纹理和颜色特征影响的特点，且同时具有很好的旋转及尺度不变性，是滑坡遥感影像中较为稳定的一项特征，提出了一种基于傅里叶描述子进行滑坡遥感影像轮廓特征提取的方法。创建了一个小型滑坡遥感影像样本库，在这些滑坡影像的基础上，通过傅里叶描述子低频特性选取少量的描述子对滑坡轮廓进行重构；利用Hu不变矩验证了滑坡轮廓平移、旋转和尺度的不变性；以多分类支持向量机进行分类。通过验证表明，傅里叶描述子可以有效地提取滑坡的轮廓特征，识别效果优于Hu不变矩和融合特征(傅里叶描述子和Hu不变矩)。
2022年10期 v.52;No.401 1775-1780页 [查看摘要][在线阅读][下载 1158K] [下载次数：392 ] |[引用频次：6 ] |[阅读次数：1 ] - 张子腾;盛传贞;蔚保国;王星星;易卿武;
基于多传感器融合定位平台，采用误差互补的卡尔曼滤波或误差优化方法是解决室内外无缝定位的主流手段。但是，在缺乏先验地图的城市峡谷和山区等遮蔽、半遮蔽环境，应急救援车载定位系统仍然面临频繁失效问题。基于此，提出了一种基于约束优化的多传感器车载室内外定位方法，设计联合GNSS/IMU/激光雷达的多源融合定位系统，在状态更新模型的基础上，分析了车辆连续起伏过程受力方程约束低成本MEMS高程震荡，设计引入RTK解析状态监测评估约束GNSS可用性，提出联合各传感器误差约束构建集束调整优化方程；分别进行室内、城市和山区场景的实时车载定位测试。实验结果表明，该方法可实现亚米级室内定位和车道级室外定位。
2022年10期 v.52;No.401 1781-1787页 [查看摘要][在线阅读][下载 1461K] [下载次数：232 ] |[引用频次：9 ] |[阅读次数：1 ] - 张子腾;盛传贞;蔚保国;王星星;易卿武;
基于多传感器融合定位平台，采用误差互补的卡尔曼滤波或误差优化方法是解决室内外无缝定位的主流手段。但是，在缺乏先验地图的城市峡谷和山区等遮蔽、半遮蔽环境，应急救援车载定位系统仍然面临频繁失效问题。基于此，提出了一种基于约束优化的多传感器车载室内外定位方法，设计联合GNSS/IMU/激光雷达的多源融合定位系统，在状态更新模型的基础上，分析了车辆连续起伏过程受力方程约束低成本MEMS高程震荡，设计引入RTK解析状态监测评估约束GNSS可用性，提出联合各传感器误差约束构建集束调整优化方程；分别进行室内、城市和山区场景的实时车载定位测试。实验结果表明，该方法可实现亚米级室内定位和车道级室外定位。
2022年10期 v.52;No.401 1781-1787页 [查看摘要][在线阅读][下载 1461K] [下载次数：232 ] |[引用频次：9 ] |[阅读次数：1 ] - 凌晓冬;武小悦;李云飞;朱兆国;曹黎敏;
针对卫星测控调度问题，系统地梳理了其发展历程，并提出了各个阶段的主要特点；从模型、约束、算法3个主要技术方面分析了该问题研究的难点和需求发展，对智能算法在该领域的应用现状进行了总结；结合航天工程领域的新发展，对未来一段时期内卫星测控调度问题可能的发展趋势进行了预测，认为巨型星座测控和空间在轨服务等新变化带来的大规模星座协同调度和强约束问题是未来必须要解决的新挑战。
2022年10期 v.52;No.401 1788-1793页 [查看摘要][在线阅读][下载 937K] [下载次数：590 ] |[引用频次：8 ] |[阅读次数：1 ] - 凌晓冬;武小悦;李云飞;朱兆国;曹黎敏;
针对卫星测控调度问题，系统地梳理了其发展历程，并提出了各个阶段的主要特点；从模型、约束、算法3个主要技术方面分析了该问题研究的难点和需求发展，对智能算法在该领域的应用现状进行了总结；结合航天工程领域的新发展，对未来一段时期内卫星测控调度问题可能的发展趋势进行了预测，认为巨型星座测控和空间在轨服务等新变化带来的大规模星座协同调度和强约束问题是未来必须要解决的新挑战。
2022年10期 v.52;No.401 1788-1793页 [查看摘要][在线阅读][下载 937K] [下载次数：590 ] |[引用频次：8 ] |[阅读次数：1 ] - 代天成;
为解决当前无线传感器网络定位技术参考节点位置不确定导致的误差累积问题，提出了一种参考节点不确定的无线传感器网络定位方法。考虑了参考节点的位置不确定性，通过精度稀释法对参考节点的位置不确定性进行量化处理。运用改进的弹簧质点法(Spring Mass Method, SMM)获取修正后的邻近设备位置和目标设备位置，给出了距离误差和位置误差的平衡点，实现了距离误差和位置误差之间的有效平衡。通过Matlab进行仿真分析，搭建物理平台对所提方法的实际定位性能进行实验验证。实验结果表明，所提方法在不同节点部署方式下均具有良好的位置定位精度，并具有良好的噪声鲁棒性，与传统的SMM相比，能有效降低定位误差，具有明显的性能优势。
2022年10期 v.52;No.401 1794-1802页 [查看摘要][在线阅读][下载 1975K] [下载次数：178 ] |[引用频次：4 ] |[阅读次数：1 ] - 代天成;
为解决当前无线传感器网络定位技术参考节点位置不确定导致的误差累积问题，提出了一种参考节点不确定的无线传感器网络定位方法。考虑了参考节点的位置不确定性，通过精度稀释法对参考节点的位置不确定性进行量化处理。运用改进的弹簧质点法(Spring Mass Method, SMM)获取修正后的邻近设备位置和目标设备位置，给出了距离误差和位置误差的平衡点，实现了距离误差和位置误差之间的有效平衡。通过Matlab进行仿真分析，搭建物理平台对所提方法的实际定位性能进行实验验证。实验结果表明，所提方法在不同节点部署方式下均具有良好的位置定位精度，并具有良好的噪声鲁棒性，与传统的SMM相比，能有效降低定位误差，具有明显的性能优势。
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针对传统的行人航位推算(Pedestrian Dead Reckoning, PDR)算法无法适应目标在不同运动状态下的可靠定位问题，设计并提出了一种基于深度学习进行人类活动识别(Human Activity Recognition, HAR)辅助PDR的定位方法。在离线阶段使用Wavelet-CNN深度学习网络对智能手机内置MEMS传感器数据进行预处理和训练，得到HAR模型。在线实时定位阶段，基于HAR模型识别目标不同运动状态并自适应地调整行人步数检测及步长估计算法。在智能手机上实现了基于HAR辅助的PDR算法，并在试验环境下开展了大量的测试验证。实验结果表明，提出的基于深度学习进行HAR辅助PDR的定位方法能够准确识别多种复杂的人类运动状态，识别精度高达99.50%。同时，较先进PDR步数识别算法准确率提高了10.94%,最大定位误差降低约16.2%,验证了所提算法的有效性。
2022年10期 v.52;No.401 1803-1812页 [查看摘要][在线阅读][下载 1610K] [下载次数：360 ] |[引用频次：12 ] |[阅读次数：1 ] - 张琳;张冬雯;易卿武;黄璐;王新健;
针对传统的行人航位推算(Pedestrian Dead Reckoning, PDR)算法无法适应目标在不同运动状态下的可靠定位问题，设计并提出了一种基于深度学习进行人类活动识别(Human Activity Recognition, HAR)辅助PDR的定位方法。在离线阶段使用Wavelet-CNN深度学习网络对智能手机内置MEMS传感器数据进行预处理和训练，得到HAR模型。在线实时定位阶段，基于HAR模型识别目标不同运动状态并自适应地调整行人步数检测及步长估计算法。在智能手机上实现了基于HAR辅助的PDR算法，并在试验环境下开展了大量的测试验证。实验结果表明，提出的基于深度学习进行HAR辅助PDR的定位方法能够准确识别多种复杂的人类运动状态，识别精度高达99.50%。同时，较先进PDR步数识别算法准确率提高了10.94%,最大定位误差降低约16.2%,验证了所提算法的有效性。
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随着信息时代的来临与工业生产的革新，信息已成为诸多行业不可或缺的新资源、新热点和新方向，多源信息融合处理技术逐渐成为研究的热门。对卫星/惯性/视觉组合导航领域新兴的多源信息融合技术应用于组合导航系统状态估计时遇到的难题进行了梳理与探讨，简要介绍了卫星/惯性/视觉导航系统应用与发展现状以及卫星/惯性/视觉组合导航多源融合系统的优势，对目前常用的卡尔曼滤波与新技术模糊控制、神经网络等进行了介绍与对比，总结了多源信息融合技术在组合导航研究与应用发展中亟待解决的难题，为解决该领域科研理论与应用价值转化之间的矛盾提供一些参考。
2022年10期 v.52;No.401 1813-1820页 [查看摘要][在线阅读][下载 1084K] [下载次数：2968 ] |[引用频次：39 ] |[阅读次数：1 ] - 方文轩;丛佃伟;
随着信息时代的来临与工业生产的革新，信息已成为诸多行业不可或缺的新资源、新热点和新方向，多源信息融合处理技术逐渐成为研究的热门。对卫星/惯性/视觉组合导航领域新兴的多源信息融合技术应用于组合导航系统状态估计时遇到的难题进行了梳理与探讨，简要介绍了卫星/惯性/视觉导航系统应用与发展现状以及卫星/惯性/视觉组合导航多源融合系统的优势，对目前常用的卡尔曼滤波与新技术模糊控制、神经网络等进行了介绍与对比，总结了多源信息融合技术在组合导航研究与应用发展中亟待解决的难题，为解决该领域科研理论与应用价值转化之间的矛盾提供一些参考。
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- 叶志红;石艳超;吴小林;
针对输电线弧垂弯曲的结构特点，根据坐标变换，结合Agrawal场线耦合模型和时域有限差分(Finite Difference Time Domain, FDTD)方法，提出了一种高效的时域混合算法，实现任意方位弯曲型输电线电磁耦合的快速计算。根据平抛物线方程，推导了空间任意分布的弯曲型输电线沿线各点的位置坐标。使用Agrawal模型的传输线方程，构建空间电磁场作用弯曲输电线的电磁耦合模型。应用FDTD的中心差分格式对传输线方程进行差分离散，迭代求解得出输电线沿线各点的瞬态电压和电流响应。通过对电磁脉冲作用地面上单根和多根弯曲输电线的电磁耦合进行数值模拟，将时域混合算法的模拟结果与矩量法(Method of Moment, MOM)相比较，验证了该算法的正确性和高效性。
2022年10期 v.52;No.401 1821-1827页 [查看摘要][在线阅读][下载 1732K] [下载次数：181 ] |[引用频次：2 ] |[阅读次数：1 ] - 叶志红;石艳超;吴小林;
针对输电线弧垂弯曲的结构特点，根据坐标变换，结合Agrawal场线耦合模型和时域有限差分(Finite Difference Time Domain, FDTD)方法，提出了一种高效的时域混合算法，实现任意方位弯曲型输电线电磁耦合的快速计算。根据平抛物线方程，推导了空间任意分布的弯曲型输电线沿线各点的位置坐标。使用Agrawal模型的传输线方程，构建空间电磁场作用弯曲输电线的电磁耦合模型。应用FDTD的中心差分格式对传输线方程进行差分离散，迭代求解得出输电线沿线各点的瞬态电压和电流响应。通过对电磁脉冲作用地面上单根和多根弯曲输电线的电磁耦合进行数值模拟，将时域混合算法的模拟结果与矩量法(Method of Moment, MOM)相比较，验证了该算法的正确性和高效性。
2022年10期 v.52;No.401 1821-1827页 [查看摘要][在线阅读][下载 1732K] [下载次数：181 ] |[引用频次：2 ] |[阅读次数：1 ] - 袁昱纬;王长力;夏明卓;
为了克服多时相卫星影像数据组织管理中存储开销大、访问效率低以及未考虑用户检索访问特点等问题，提出了一种改进的多时相卫星影像金字塔模型及组织方法。根据用户对不同时相卫星影像检索访问量的不同特点，调整多基态修正模型构建顺序，并构建2个不同基态距的多基态修正模型和临时基态，分别基于影像金字塔模型进行组织管理，能够有效兼顾不同时相卫星影像数据的存储开销和检索访问效率需求。应用实例验证了改进方法的可行性和有效性。
2022年10期 v.52;No.401 1828-1833页 [查看摘要][在线阅读][下载 1239K] [下载次数：91 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：1 ] - 袁昱纬;王长力;夏明卓;
为了克服多时相卫星影像数据组织管理中存储开销大、访问效率低以及未考虑用户检索访问特点等问题，提出了一种改进的多时相卫星影像金字塔模型及组织方法。根据用户对不同时相卫星影像检索访问量的不同特点，调整多基态修正模型构建顺序，并构建2个不同基态距的多基态修正模型和临时基态，分别基于影像金字塔模型进行组织管理，能够有效兼顾不同时相卫星影像数据的存储开销和检索访问效率需求。应用实例验证了改进方法的可行性和有效性。
2022年10期 v.52;No.401 1828-1833页 [查看摘要][在线阅读][下载 1239K] [下载次数：91 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：1 ] - 余梅;盛余洋;李红阳;郑悦林;
针对海上风电机组出现故障时，传统蚁群算法在模型初期效率较低、易陷入局部最优且收敛速度差的问题，提出了一种基于GA-PACO的海上风电场运维策略仿真模型。使用遗传算法进行全局搜索和函数优化，将其作为蚁群算法的初始信息素；改进启发信息函数，优化局部最优解，使蚁群算法在搜索目标时更明确，并提升收敛速度；引入信息素调节因子，改进信息素算法性能，使蚁群能够选取高质量的路径，降低稳定的迭代次数。实验结果表明，GA-PACO算法在仿真80台风机时，技术发电量可利用率(Technical Energy Availability, TEA)达98.97%,发电量提升1 821万kW·h;仿真160台风机时，TEA达98.06%,发电量提升2 386万kW·h。通过仿真为风电场精准找到最优维护路径，提供有效的运维策略，增加风电机组的实际发电量。
2022年10期 v.52;No.401 1834-1841页 [查看摘要][在线阅读][下载 1491K] [下载次数：302 ] |[引用频次：6 ] |[阅读次数：1 ] - 余梅;盛余洋;李红阳;郑悦林;
针对海上风电机组出现故障时，传统蚁群算法在模型初期效率较低、易陷入局部最优且收敛速度差的问题，提出了一种基于GA-PACO的海上风电场运维策略仿真模型。使用遗传算法进行全局搜索和函数优化，将其作为蚁群算法的初始信息素；改进启发信息函数，优化局部最优解，使蚁群算法在搜索目标时更明确，并提升收敛速度；引入信息素调节因子，改进信息素算法性能，使蚁群能够选取高质量的路径，降低稳定的迭代次数。实验结果表明，GA-PACO算法在仿真80台风机时，技术发电量可利用率(Technical Energy Availability, TEA)达98.97%,发电量提升1 821万kW·h;仿真160台风机时，TEA达98.06%,发电量提升2 386万kW·h。通过仿真为风电场精准找到最优维护路径，提供有效的运维策略，增加风电机组的实际发电量。
2022年10期 v.52;No.401 1834-1841页 [查看摘要][在线阅读][下载 1491K] [下载次数：302 ] |[引用频次：6 ] |[阅读次数：1 ] - 邓田;
针对现有的椒盐噪声去除方法未能有效恢复图像的纹理结构和边缘细节，提出了一种带边缘增强的反比相对距离加权均值滤波方法。根据椒盐噪声的灰度特征和无噪像素的分布特征对噪声像素进行识别，再用反比于相对空间距离的加权系数对邻域的无噪像素进行加权，取加权均值作为当前噪声像素的灰度估测值；用拉普拉斯算子对去噪图像进行边缘提取，将边缘图像与去噪图像进行线性叠加，以得到边缘增强的去噪图像。实验结果证明，所提方法具有更好的去噪效果，纹理结构和边缘细节恢复的更好。
2022年10期 v.52;No.401 1842-1847页 [查看摘要][在线阅读][下载 1327K] [下载次数：183 ] |[引用频次：5 ] |[阅读次数：1 ] - 邓田;
针对现有的椒盐噪声去除方法未能有效恢复图像的纹理结构和边缘细节，提出了一种带边缘增强的反比相对距离加权均值滤波方法。根据椒盐噪声的灰度特征和无噪像素的分布特征对噪声像素进行识别，再用反比于相对空间距离的加权系数对邻域的无噪像素进行加权，取加权均值作为当前噪声像素的灰度估测值；用拉普拉斯算子对去噪图像进行边缘提取，将边缘图像与去噪图像进行线性叠加，以得到边缘增强的去噪图像。实验结果证明，所提方法具有更好的去噪效果，纹理结构和边缘细节恢复的更好。
2022年10期 v.52;No.401 1842-1847页 [查看摘要][在线阅读][下载 1327K] [下载次数：183 ] |[引用频次：5 ] |[阅读次数：1 ] - 韦泰丞;谭颖韬;
为了解决卷烟零售终端实际场景中文字识别准确率低、人工审核工作量大的问题，同时简化卷烟零售终端信息登记入网的过程，运用深度学习技术辅助提升工作效率并改善终端文字识别系统的准确率。提出了一种基于视觉语义关联的文字识别网络，在终端零售店招和许可证文字识别上分别获得了86.4%和94.1%的准确率，相比传统的CRNN算法，在店招和许可证图像识别上分别提升6.6%和3.6%。相比以往仅针对图像视觉的识别算法，提出的方法对于图像质量差、字体风格多样的场景有着更高的准确率和更好的性能。
2022年10期 v.52;No.401 1848-1856页 [查看摘要][在线阅读][下载 1398K] [下载次数：228 ] |[引用频次：5 ] |[阅读次数：1 ] - 韦泰丞;谭颖韬;
为了解决卷烟零售终端实际场景中文字识别准确率低、人工审核工作量大的问题，同时简化卷烟零售终端信息登记入网的过程，运用深度学习技术辅助提升工作效率并改善终端文字识别系统的准确率。提出了一种基于视觉语义关联的文字识别网络，在终端零售店招和许可证文字识别上分别获得了86.4%和94.1%的准确率，相比传统的CRNN算法，在店招和许可证图像识别上分别提升6.6%和3.6%。相比以往仅针对图像视觉的识别算法，提出的方法对于图像质量差、字体风格多样的场景有着更高的准确率和更好的性能。
2022年10期 v.52;No.401 1848-1856页 [查看摘要][在线阅读][下载 1398K] [下载次数：228 ] |[引用频次：5 ] |[阅读次数：1 ] - 肖嘉荣;刘霖;喻忠军;
针对位于合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)图像近岸区域中的密集船只难以有效区分的问题，采用了改进的多相水平集方法。该方法通过利用遥感图像中船只近似椭圆形状的形状特征与近岸船只排列的规律特征，将椭圆形状约束与排列分布约束引入到能量泛函函数中，通过改进的能量泛函演化椭圆区域变化方程，使各船只演化区域沿船只主轴方向对抗式生长，实现SAR近岸区域的多船只分割。在SSDD数据集上对算法进行验证，与其他方法进行对比，实验结果表明，所提方法可以有效分割SAR近岸区域中密集分布的船只，无需对图像进行预处理。
2022年10期 v.52;No.401 1857-1863页 [查看摘要][在线阅读][下载 1483K] [下载次数：182 ] |[引用频次：2 ] |[阅读次数：1 ] - 肖嘉荣;刘霖;喻忠军;
针对位于合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)图像近岸区域中的密集船只难以有效区分的问题，采用了改进的多相水平集方法。该方法通过利用遥感图像中船只近似椭圆形状的形状特征与近岸船只排列的规律特征，将椭圆形状约束与排列分布约束引入到能量泛函函数中，通过改进的能量泛函演化椭圆区域变化方程，使各船只演化区域沿船只主轴方向对抗式生长，实现SAR近岸区域的多船只分割。在SSDD数据集上对算法进行验证，与其他方法进行对比，实验结果表明，所提方法可以有效分割SAR近岸区域中密集分布的船只，无需对图像进行预处理。
2022年10期 v.52;No.401 1857-1863页 [查看摘要][在线阅读][下载 1483K] [下载次数：182 ] |[引用频次：2 ] |[阅读次数：1 ] - 韩松岳;郭基联;
计算卸载是移动边缘计算(Mobile Edge Computing, MEC)的关键技术和功能实现的核心环节。为了改善5G智慧教室入网设备多、流量高并发引起时延与能耗增加的问题，进行了理论研究、场景构建和需求分析，并建立了系统和通信模型，提出了能耗约束下时延最优化问题；将教学算法和粒子群算法融合，提出了一种融合教学机制的自适应粒子群(Teach&Learn Adaptive Particle Swarm Optimization, TLAPSO)算法，并仿真验证了其性能提升和复杂度控制；进行了仿真对比实验，得出结论：5G架构下部署MEC系统能实现降时延、省带宽和高隔离等目标，基于TLAPSO的卸载策略优于基于模拟退火算法、粒子群算法和本地卸载的策略，在任务量和能耗容忍度实验中，分别优化提升了55.90%和54.02%。
2022年10期 v.52;No.401 1864-1878页 [查看摘要][在线阅读][下载 2529K] [下载次数：194 ] |[引用频次：1 ] |[阅读次数：1 ] - 韩松岳;郭基联;
计算卸载是移动边缘计算(Mobile Edge Computing, MEC)的关键技术和功能实现的核心环节。为了改善5G智慧教室入网设备多、流量高并发引起时延与能耗增加的问题，进行了理论研究、场景构建和需求分析，并建立了系统和通信模型，提出了能耗约束下时延最优化问题；将教学算法和粒子群算法融合，提出了一种融合教学机制的自适应粒子群(Teach&Learn Adaptive Particle Swarm Optimization, TLAPSO)算法，并仿真验证了其性能提升和复杂度控制；进行了仿真对比实验，得出结论：5G架构下部署MEC系统能实现降时延、省带宽和高隔离等目标，基于TLAPSO的卸载策略优于基于模拟退火算法、粒子群算法和本地卸载的策略，在任务量和能耗容忍度实验中，分别优化提升了55.90%和54.02%。
2022年10期 v.52;No.401 1864-1878页 [查看摘要][在线阅读][下载 2529K] [下载次数：194 ] |[引用频次：1 ] |[阅读次数：1 ] - 崔若愚;牛调明;梅中磊;
天线的联合仿真是天线参数优化的一种有效手段。针对经典平面贴片八木天线设计中的参数优化，介绍了Python-HFSS联合仿真方法在天线设计中的应用及优势。基于传统粒子群(Particle Swarm Optimization, PSO)算法，详细阐述了联合仿真具体的实施步骤和逻辑实现，包括HFSS软件中脚本的录制、Python中对录制脚本的使用、PSO算法在优化天线时的算法逻辑以及改进点建议。进一步提出了一种改进型的适应度值预测粒子群(Fitness Estimate Particle Swarm Optimization, FEPSO)算法，并将其运用在天线优化当中。仿真结果表明，所提改进算法在精度相差不大的情况下，比传统的PSO算法减少了近一半在HFSS软件中的仿真次数，整体效率提升了40%以上。此联合仿真具有较好的应用价值，可以推广到其他类型天线的设计与优化当中。
2022年10期 v.52;No.401 1879-1886页 [查看摘要][在线阅读][下载 1255K] [下载次数：545 ] |[引用频次：12 ] |[阅读次数：1 ] - 崔若愚;牛调明;梅中磊;
天线的联合仿真是天线参数优化的一种有效手段。针对经典平面贴片八木天线设计中的参数优化，介绍了Python-HFSS联合仿真方法在天线设计中的应用及优势。基于传统粒子群(Particle Swarm Optimization, PSO)算法，详细阐述了联合仿真具体的实施步骤和逻辑实现，包括HFSS软件中脚本的录制、Python中对录制脚本的使用、PSO算法在优化天线时的算法逻辑以及改进点建议。进一步提出了一种改进型的适应度值预测粒子群(Fitness Estimate Particle Swarm Optimization, FEPSO)算法，并将其运用在天线优化当中。仿真结果表明，所提改进算法在精度相差不大的情况下，比传统的PSO算法减少了近一半在HFSS软件中的仿真次数，整体效率提升了40%以上。此联合仿真具有较好的应用价值，可以推广到其他类型天线的设计与优化当中。
2022年10期 v.52;No.401 1879-1886页 [查看摘要][在线阅读][下载 1255K] [下载次数：545 ] |[引用频次：12 ] |[阅读次数：1 ] - 刘冕;胡一皓;王晋阳;刘才瑞;梁显锋;
为了满足对远海浮标监测数据进行中继转发的需求，完成了搭载于低轨卫星的天海中继通信载荷数字基带电路单元的设计与实现。基带电路包括零中频接收模块、射频调制模块和信号处理模块。在信号处理模块内完成前向链路(载荷对海面浮标)以里德所罗门卷积级联(Reed-Solomon Convolution Concatenated, RS-CC)编码差分正交相移键控(Differential Quadrature Reference Phase Shift Keying, DQPSK)调制体制发送512 kb/s的星历数据，反向链路以7/8LDPC编码DQPSK调制体制转发接收到浮标端发送的8 Mb/s信息。载荷基带单元不仅实现上述2种数据模式的自动切换，也完成了反向链路8 Mb/s的数据接收解调。测试结果表明，基带单元发送512 kb/s和8 Mb/s速率数据时，DQPSK调制信号幅度误差和相位不平衡分别小于4%和5°;零中频解调单元实现了±50 kHz频偏时正确解调，灵敏度优于-80 dBm,动态增益可达79 dB。
2022年10期 v.52;No.401 1887-1894页 [查看摘要][在线阅读][下载 1530K] [下载次数：194 ] |[引用频次：1 ] |[阅读次数：1 ] - 刘冕;胡一皓;王晋阳;刘才瑞;梁显锋;
为了满足对远海浮标监测数据进行中继转发的需求，完成了搭载于低轨卫星的天海中继通信载荷数字基带电路单元的设计与实现。基带电路包括零中频接收模块、射频调制模块和信号处理模块。在信号处理模块内完成前向链路(载荷对海面浮标)以里德所罗门卷积级联(Reed-Solomon Convolution Concatenated, RS-CC)编码差分正交相移键控(Differential Quadrature Reference Phase Shift Keying, DQPSK)调制体制发送512 kb/s的星历数据，反向链路以7/8LDPC编码DQPSK调制体制转发接收到浮标端发送的8 Mb/s信息。载荷基带单元不仅实现上述2种数据模式的自动切换，也完成了反向链路8 Mb/s的数据接收解调。测试结果表明，基带单元发送512 kb/s和8 Mb/s速率数据时，DQPSK调制信号幅度误差和相位不平衡分别小于4%和5°;零中频解调单元实现了±50 kHz频偏时正确解调，灵敏度优于-80 dBm,动态增益可达79 dB。
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