“感知与人机交互”教学实践与PBL模式探索

机器人工程是在国家新工科发展战略背景下为了适应机器人专业人才需求而新近创建的专业。本文依托东南大学机器人工程专业教学体系，介绍了“感知与人机交互”课程的教学实践，探索了PBL教学模式在本门课程中的应用。具体介绍了课程教学内容设置、PBL教学方案例设计及存在问题分析等，可为自动化类机器人工程专业的相关课程教学实践提供参考。     

基于大数据的情报态势感知技术

文章以大数据技术为基础,在阐释了态势感知技术的前提下,将二者运用于情报工作的研究方向和发展现状做一说明。通过以大数据为基础的情报态势感知,可以使情报工作能够主动发挥优势,为决策提供可靠依据。     

电力监控系统高级持续性威胁感知研究

针对传统电力监控系统云模型不确定度的特征量之间无差异，导致其威胁感知误差较大的问题，研究一种新的电力监控系统高级持续性威胁感知方法。建立威胁态势模型，提取电力监控系统高级持续性威胁因子，输入带有自我属性值和矩阵输出的威胁指标向量值，通过分析控制系统检测到的威胁数据得到威胁系数，应用映射理论，描述电力监控系统形成持续性威胁的因素，并引用人工智能领域的云模型方法，建立电力监控系统的威胁云模型，在监控系统上建立一个多层次的防护体系，提高威胁感知准确性。实验结果表明，在多次感知中，所研究方法威胁提取效果更好，且误差小于传统方法，其应用有效性更高。     

基于贝叶斯压缩感知的毫米波MIMO信道估计

针对毫米波大规模多输入多输出(MIMO)通信系统中存在的硬件成本高、能耗大等问题,混合模拟-数字的收发机架构是一个很有前景的解决方案,然而系统的信道估计问题却成为一个挑战。在考虑正交频分复用和频率选择性衰落信道模型的前提下,提出了一种使用贝叶斯压缩感知理论来估计信道的方法。贝叶斯压缩感知算法可以在稀疏信道先验知识不完备的情况下,实现更高精度的信道估计。仿真结果验证了所提方法的有效性,与正交匹配追踪算法相比,在信噪比为30dB时,归一化均方误差降低了约25dB。