深入学习和努力实践邓小平教育思想

全党、全军、全国人民敬爱的邓小平同志与我们永别了。我们缅怀小平同志的丰功伟绩，继承小平同志遗志的最好行动就是高举小平同志建设有中国特色社会主义理论的伟大旗帜，加快建设社会主义现代化强国。邓小平同志的教育思想是建设有中国特色社会主义理论     

聚焦城镇土地使用税

11月28日,上海发布了<上海市城镇土地使用税实施规定>,要求城镇土地使用税按年计算,实行按月、季度或者半年分期缴纳,税额分为6级,最高为每年每平方米30元,最低为每年每平方米1.5元.     

健康住宅问答

什么叫健康住宅？由于受“非典”影响，有关“健康住宅”问题引起社会的广泛关注。根据世界卫生组织的定义，所谓“健康”就是“在身体上、精神上、社会上完全处于良好的状态，而不是单纯的指疾病和病弱。”据此定义，“健康住宅”就是指能使居住在身体上、精神上、社会上完全处于良好状态的住宅。     

DCME（数字电路倍增设备）

ＤＣＭＥ（数字电路倍增设备）张更新（通信工程学院南京２１００１６）ＤＣＭＥ是英文ＤｉｇｉｔａｌＣｉｒｃｕｉｔＭｕｌｔｉｐｌｉｃａｔｉｏｎＥｑｕｉｐｍｅｎｔ的缩写，即数字电路倍增设备，也有翻译成数字话路倍增设备的。１９８８年ＣＣＩＴＴ的建议Ｇ．７６３中...     

如何构建职业化英语教学体系研究分析

目前学校英语教学存在脱离社会实际需求、忽视职业发展需求、缺乏实用性和职业性等问题,学校对学生英语能力的培养无法满足企业的需求。要保证学生的就业,学校亟需构建职业化英语教学体系,将英语教学内容和专业需求紧密结合,完善教师队伍建设,推进职业化英语教育模式改革,培养具有完善职业化英语水平的高水平人才。     

IE中托利多电子秤与计算机通信的研究

介绍了在IE浏览器中利用OCX控件实现托利多8142电子秤与计算机数据通信的技术。     

Python与Matlab语言在测绘程序设计中的对比研究

测绘科学近年伴随着“3S”技术设备的快速发展衍生,不断与前沿科技相接轨。文章以不同坐标系统之间的坐标数据转换为研究内容,利用伪代码并结合布尔莎七参数模型经程序设计。针对两种语言对于测绘数据处理的不同能力和各自的优缺点,将其进行对比与优化。其结果表明：（1）对于大量的矢量数据,Matlab相较于没有自带数据处理模块的Python而言,运算能力与稳定性更强。（2）前者数据转换的精度与算法、代码编辑息息相关。反观Python对第三方库有较强依赖性,处理结果精度可能因此而异。（3）对于数据文件操作,Python语言具有明显优势。可通过代码直接针对不同格式文件进行操作,极大的提升了操作工作效率。（4）良好的第三方软件兼容性,使Python语言具有很强的灵活性。结合其丰富的第三方模块库,更适合用于脚本开发及程序设计。     

智能超表面辅助低轨卫星通信技术综述

卫星通信能够提供超视距、大容量的通信服务,但在城市区域、峡谷森林等视线受遮蔽严重的区域,会出现视距衰落严重、多径效应显著等问题,影响通信质量。近年来出现的智能超表面(RIS)可以通过动态控制反射单元的电磁性质,构建可控电磁环境,为改善低轨(LEO)卫星通信质量提供新的思路。本文基于RIS基本原理与优势,对RIS用于LEO卫星通信中信道建模、信道估计、波束成形等关键技术进行探讨,最后分析了目前RIS在实际应用中面临的主要挑战,以期为LEO卫星场景下的RIS研究提供参考。     

实测卫星频谱占用状态拟合与预测方法

由于在不同时间、不同空间卫星接收数据底噪是动态起伏的,传统建模固定门限的方法存在缺陷。本文在时间维度上对卫星频谱感知数据的频谱占用模型进行分析,利用自适应阈值法确定噪声门限,对卫星频谱数据进行预处理,得到卫星频谱占用长度序列。为对卫星频谱的态势进行有效的统计分析,利用泊松分布和指数分布方法对频谱占用时间长度序列的概率密度曲线进行拟合,得到了适用于卫星频谱占用时间序列的概率分布模型。基于所得的卫星频谱占用状态模型,通过两状态马尔可夫链计算出卫星信道某一频点的状态转移矩阵,从而预测出信道占用和空闲的概率。利用卫星频谱感知数据构建的数据集进行反向传播(BP)神经网络训练,预测某一频点的占用长度。通过计算BP神经网络与传统的长短期记忆(LSTM)神经网络预测法的均方根误差(RMSE),得到LSTM神经网络的RMSE为2.208 1,BP神经网络的RMSE为0.172 8。评估结果表明,BP神经网络准确度高。     

基于TDD的低轨卫星跳波束资源分配算法

低轨(LEO)卫星跳波束技术可以灵活分配系统资源,适用于业务分布不均匀的场景。时分双工(TDD)方式可以减少星载和地面终端设备的天线数量,有效降低其复杂度,并有利于开展上下行非对称业务。本文提出一种基于TDD的LEO卫星跳波束资源分配算法,在满足业务需求的基础上,以最小化时域资源消耗为目标,建立支持跳波束和多频时分多址接入(MF-TDMA)机制的LEO卫星反向链路资源分配模型;综合考虑星地动态时延补偿,采取一种多层次的跳波束时隙架构设计,以最大化可用时隙为目标,建立上下行时隙切换模型,并提出一种基于TDD的跳波束时隙排布优化方法。仿真结果表明,对比于传统的MF-TDMA资源分配方法或固定多波束均分算法,本文提出的算法能有效提高系统的时隙利用率和吞吐量。