5G NTN关键技术研究与演进展望

5G非地面网络（non-terrestrial network,NTN）技术是5G通信系统面向卫星通信和低空通信等新应用场景的重要技术，标志着5G技术应用从陆地通信走向了空间通信。首先分析了5G NTN和地面5G的差异点，包括网络架构、时频同步、HARQ和移动性管理等。进而介绍了3GPP Release 17的5G NTN标准进展及关键技术点与3GPP Release 18的5G NTN增强技术。最后展望了未来空、天、地一体化的技术演进。通过对5G NTN技术研究和标准分析，明确了5G和卫星通信融合的技术路线，并为后续6G空、天、地融合系统研究和设计提供基础。     

基于单光子计数激光雷达的Bayesian检测研究

在单光子计数激光雷达检测领域,目前的检测方法在低信噪比情况下虚警概率会增加,同时也无法适应噪声变化的问题。针对这些问题,提出了一种基于Bayesian的检测方法,该方法首先通过雷达方程估计回波信号光子数的范围,将其作为先验信息,而后结合二项分布建立了累计概率模型,基于Bayesian判决准则计算得到检测阈值,此阈值能够在检测概率与虚警概率中间择其平衡。这种方法不仅克服了低信噪比检测困难的情况,还减少了先验信息的获取难度。实验结果表明,对比固定阈值其虚警概率降低了10倍。对比“恒虚警”其检测概率提高了约20。验证了方法具有良好的检测效果,具备一定的可操作性。     

潮湿煤体压缩破裂过程中红外辐射演化特征研究

为探寻水分对煤体破裂过程表面温度分布的影响,对不同含水率试样进行加载破裂试验,研究其表面红外辐射温度的演化特征,并以平均红外辐射温度AIRT、温度极差R、分形维数D、红外热像特征进行分析研究.结果 表明:干燥、潮湿试样表面平均红外辐射温度总体上均表现为随载荷增加呈下降趋势,但在临近破裂时出现了明显异常:干燥试样表现为升温前兆,潮湿试样为降温前兆;干燥试样温度极差R与载荷的变化呈负相关,表现为随载荷增加呈下降趋势,在变形进入破裂阶段,R曲线出现了局部跳跃突增点,而潮湿试样温度极差R与载荷的变化步调基本一致,具有良好的同步性;随着试样含水率的提高,分形维数N表现为下降趋势,平均红外辐射温度曲线的波动幅度也就越小,水分对煤体的红外辐射变化起到了抑制作用;潮湿试样在加载过程中热像出现了非均匀性变化,上部出现了条带状的辐射强度分异现象,热像特征变化相对平静,而干燥试样加载到破裂的整个过程中,试件中部出现"O"形蓝色高温区域,热像特征变化明显.该研究为预测含孔隙、裂隙煤体特别是含水情况下变形破裂失稳提供了新内容.     

南水北调中线总干渠藻类的生态调度

南水北调中线总干渠无在线调蓄水库,对藻类生态调度过程中出现的问题开展生态调度实现策略和实施方式研究。主要实现策略包括:划定自身的调蓄区,隔离生态调度对下游的影响;采用高效的渠池运行方式,减少生态调度时蓄量的反复调整;综合考虑安全、快速、平稳等需求,设定生态调度实施进程和方式。具体实施方式包括:将总干渠划分为流速调控区、调蓄区和正常运行区,分别实施等体积、控制蓄量和闸前常水位方式运行;将生态调度过程划分为充水阶段和泄水阶段,基于流速调控目标值、持续时长和水位降幅约束条件,确定各阶段时长和各分区的闸门群调控方案等。基于2018年3月输水工况,采用明渠一维非恒定流模型,仿真总干渠上游15个渠池的藻类生态调度过程。结果表明,生态调度可在3.5 d内完成,各渠池的平均流速由0.48 m/s增至0.93 m/s,持续时间超过2 h。在整个生态调度过程中,水位变化平稳,水位变幅符合安全阈值要求,下游渠道的正常运行未受生态调度明显影响。     

基于超声导波SC-DTW的金属板微损检测方法

针对金属板材的质量控制与服役性能评估问题,在对金属板材微损伤进行超声导波检测的基础上,结合形状上下文(shape context,SC)与动态时间规整方法对其损伤劣化程度进行量化评估.该方法以无损Lamb波信号为基准,采用动态时间规划(dynamic time warping,DWT)算法对损伤信号进行相似匹配分析对比,确定基准信号与损伤信号的最佳匹配路径.引入SC的轮廓识别方法对Lamb波的局部波形信息进行统计分析,以波形形状距离代替传统欧氏距离匹配方法,解决DTW相似匹配中的病态对齐问题.最后,将无损Lamb波与损伤Lamb波信号间SC-DTW匹配距离作为损伤程度的量化指标,采用随机闭合裂纹的有限元仿真模型和铝板弯折实验对所提出方法进行验证,结果表明,基于Lamb波SC-DTW的损伤量化指数对铝板早期裂纹具有较高的敏感性和较好的量化表征能力.该方法无需对波包进行识别,也不必进行复杂的特征提取,具有简单高效和抗噪声能力强等优点,在金属板服役性能评估与质量控制中有较好的实用性和推广价值.     

基于网格化的移动通信网络资源与业务发展评估分析

目前移动通信网络建设全面转向5G，4G网络建设投资大幅缩减。为保障4G网络投资效益长远、后续资本开支合理，对现阶段4G网络资源与当地市场发展情况进行合理、精准评估变得尤为重要。通过对特定区域内网络资源与业务发展匹配情况分析，结合市场发展需求，精准定位该区域网络能力提升与业务发展方向的重点。助力打造“技术先进、运营高效、质量领先”的高品质智慧精品网。进而强化“网随业动、业随网进”，驱动“网络优势”转化为“市场优势”。     

5G核心网业务模型的智能化预测研究

摘 要：核心网业务模型的建立是5G网络容量规划和网络建设的基础，通过现有方法得到的理论业务模型是静态不可变的且与实际网络存在偏离。为了克服现有5G核心网业务模型与现网模型适配性较差以及规划设备无法满足用户实际业务需求的问题，提出了一种长短期记忆（long short-term memory，LSTM）网络与卷积LSTM （convolution LSTM，ConvLSTM）网络双通道融合的 5G 核心网业务模型预测方法。该方法基于人工智能（artificial intelligence，AI）技术以实现高质量的核心网业务模型的智能预测，形成数据反馈闭环，实现网络自优化调整，助力网络智能化建设。     

基于误差估值累加开环校正的诱导式欺骗检测方法

诱导式卫星欺骗干扰可诱导航空器逐渐偏离预定航迹，难以被发现，因此及时有效地检测干扰是飞行安全的保障。在现有紧组合导航体制基础上，设计了一种基于误差估值累加开环校正的紧组合导航结构，并证明了其性能与传统闭环校正紧组合导航性能等效。在此结构中，将紧组合导航系统与自适应序贯概率比检测方法结合，提出了一种基于误差估值累加开环校正的诱导式欺骗检测方法，融合紧组合导航信息与其他不受欺骗影响的导航信息，构建欺骗检测统计量进行诱导式欺骗检测。仿真结果表明，开环校正结构可避免随时间累加的惯性导航系统误差所导致的组合导航滤波器发散问题，同时欺骗检测方法可进一步提高算法对“最坏”情形下微小诱导式欺骗的检测效果。