倒谱与相位模糊条件下的卷积码高容错识别

针对倒谱、相位模糊及误码存在条件下的不同码率卷积码识别问题，本文提出了一种容错能力较强的识别算法。以(133,171)卷积码为例，在QPSK调制方式下，首先推导出符号信息到比特软信息的转换关系，然后利用本文提出的校验向量求解算法得到各个条件下的校验向量，最后利用Walsh-Hadamard变换(WHT)、对数似然比(LLR)、似然差(LD)三种方法对校验向量的识别性能进行了测试。仿真结果表明，对于(133,171)卷积码，利用求得的校验向量能够在较低信噪比下有效识别各种码率、相位模糊以及倒谱，且将分析范围从56种情况减少至2种或4种情况，计算复杂度较低，能够适应实际环境需求。      

误码条件下LDPC码参数的盲估计

针对非合作信号处理中LDPC码（Low-Density Parity-Check）的盲识别问题,提出了一种容错能力较强的开集识别算法.该算法通过对码字矩阵进行高斯约旦消元找到汉明重量较小的"相关列",并根据"相关列"中所包含的约束关系求得LDPC码的校验向量,然后剔除"相关列"中为"1"位置对应的错误码字.若根据高斯约旦消元求校验向量和剔除错误码字进行迭代无法得到更多校验向量,则对得到的这些校验向量进行稀疏化,再进行译码纠错.最后,综合利用校验向量的求解,错误码字的剔除,校验向量稀疏化,LDPC码译码进行迭代,实现LDPC码校验矩阵的有效重建.仿真结果表明,对于IEEE 802.16e标准中的（576,288）LDPC码,在误比特率为0.0022时,本文算法仍可以达到较好的识别效果.     

创意产业与城市再生

探讨了创意产业与城市再生之间的关系,阐述了创意产业在城市再生中的四个作用:提高城市竞争力、增加城市就业、延续城市文脉、塑造城市景观特色,并指出创意产业园区是城市再生的新模式.     

基于VMD小波包能量熵的风电机组变流器故障诊断方法

变流器是实现风电机组并网运行的关键电力装备，在外界环境因素、内部电压电流应力作用下，其功率器件易发生机械或电气故障。该文提出一种基于变分模态分解(VMD)小波包能量熵与支持向量机(SVM)的永磁同步风电机组变流器故障诊断方法。首先，对风电机组网侧变流器的输出电流进行变分模态分解，得到多个固有模态分量；然后，利用小波包分解提取出各模态分量的小波包能量熵作为故障特征向量，以减少故障特征的维数。最后，将约简的故障特征向量输入SVM中进行训练和故障识别。研究结果表明，所提方法可对网侧变流器的典型单一和双开路故障进行诊断，对提升永磁同步风电变流器的可靠性和安全性具有现实指导意义。     

误码及随机交织条件下信道编码类型识别

信道编码分析是对编码参数逆向分析,在智能通信和信息截获领域具有重要作用。针对误码条件下采用随机交织的码字难以识别分析的问题,本文提出了一种基于搜索小重量向量的交织及编码类型识别算法。首先,随机选取部分码字并变换至对偶矩阵,再利用小重量向量搜索算法进行搜索,筛选剔除后得到部分有效校验向量;然后,根据LDPC译码原理,对码字进行类似译码并与前面步骤进行迭代,得到绝大部分校验向量;最后,统计校验向量的平均跨度以及离散度,判断交织存在性以及编码类型。本文算法克服了现有方法无法适用于随机交织码字的局限性。仿真实验以1/2码率卷积码和(15,11)汉明码为主,在误比特率为0.006时,本文算法对随机交织码字仍能够有效识别。