频率选择性衰落信道下的STBC调制识别技术

针对频率选择性衰落信道下空时分组码(Space Time Block Codes,STBC)信号的调制识别问题,改进了一种基于四阶时延矩的调制识别算法.研究的调制方式主要包括BPSK,QPSK,8PSK和16QAM四种典型调制星座,在单接收天线条件下,首先对STBC信号及频率选择性衰落信道进行建模,计算接收端STBC信号四阶时延矩的理论值;然后采用阈值检测方法,将四阶时延矩的估计值同理论值的阈值区间对比,从而自动判别出信号的调制方式.推导和仿真结果表明,上述算法不需要噪声、空时分组码类型等先验信息,在较低信噪比条件下,对四种调制方式也具有良好的识别性能,且对频偏、多普勒频移和时延的鲁棒性能好,计算量较低,具有较高的实用价值.     

FGSC-23：面向深度学习精细识别的高分辨率光学遥感图像舰船目标数据集

目的 基于光学遥感图像的舰船目标识别研究广受关注,但是目前公开的光学遥感图像舰船目标识别数据集存在规模小、目标类别少等问题,难以训练出具有较高舰船识别精度的深度学习模型。为此,本文面向基于深度学习的舰船目标精细识别任务研究需求,搜集公开的包含舰船目标的高分辨率谷歌地球和GF-2卫星水面场景遥感图像,构建了一个高分辨率光学遥感图像舰船目标精细识别数据集（fine-grained ship collection-23,FGSC-23）。方法 将图像中的舰船目标裁剪出来,制作舰船样本切片,人工对目标类别进行标注,并在每个切片中增加舰船长宽比和分布方向两类属性标签,最终形成包含23个类别、4 052个实例的舰船目标识别数据集。结果 按1：4比例将数据集中各类别图像随机划分为测试集和训练集,并展开验证实验。实验结果表明,在通用识别模型识别效果验证中,VGG16（Visual Geometry Group 16-layer net）、ResNet50、Inception-v3、DenseNet121、MobileNet和Xception等经典卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）模型的整体测试精度分别为79.88%、81.33%、83.88%、84.00%、84.24%和87.76%;在舰船目标精细识别的模型效果验证中,以VGG16和ResNet50模型为基准网络,改进模型在测试集上的整体测试精度分别为93.58%和93.09%。结论 构建的FGSC-23数据集能够满足舰船目标识别算法的验证任务。     

一次变色龙哈希函数及其在可修正区块链中的应用

提出了称作一次变色龙哈希函数的新密码学原语:同一哈希值的2个原像(一次碰撞)不会暴露任何陷门信息,而同一哈希值的3个原像(二次碰撞)则会暴露部分陷门信息,但足以导致严重的安全危害.基于经典的RSA困难问题构造了简单高效的一次变色龙哈希函数方案,并在随机预言模型下证明了其安全性.应用该一次变色龙哈希函数方案,进一步高效实现了对每个区块仅允许至多一次修正的可修正区块链,而任何区块的二次修改都将导致区块链崩溃的惩罚.对区块链进行有效治理是网络空间安全治理的关键领域,而可修正区块链则构成了区块链监管和治理的最核心技术.所提出的可修正区块链方案具有高效和修正权限契合实际需求的两大特点,有望为区块链监管(尤其是链上有害数据的事后治理)提供有力的技术参考.     

基于级联生成对抗网络的遥感图像去雾方法

针对图像训练对的去雾算法难以应对遥感图像中训练样本对不足,且模型泛化的问题,提出一种基于级联生成对抗网络（GAN）的遥感图像去雾方法。为解决成对遥感数据集的缺失,提出了学习雾生成的U-Net GAN（UGAN）和学习去雾的像素注意GAN（PAGAN）。所提方法通过UGAN学习如何使用未配对的清晰遥感图像和带雾遥感图像集在保留遥感图像细节的同时对无雾图像进行加雾处理,然后引导PAGAN学习如何正确地对此类图像进行去雾。为了减少生成的带雾遥感图像和去雾后遥感图像之间的差异,在PAGAN中加入自我注意机制,用生成器从低分辨率图像中所有位置的细节线索生成高分辨率细节特征,用判别器检查图像远端部分的细节特征是否彼此一致。与特征融合注意网络（FFANet）、门控上下文聚合网络（GCANet）和暗通道先验（DCP）等去雾方法相比,级联GAN方法无需大量成对数据来反复训练网络。实验结果表明该方法能够有效地去除雾和薄云,在目视效果和定量指标上均优于对比方法。     

基于多维度数据的网络服务质量的综合评估研究

随着现代社会经济的迅猛发展,计算机网络被广泛应用到各行各业中,并且发挥着无可替代的重要作用,与此同时,人们对计算机网络服务质量提出了更为明确的要求,如何也网络服务质量一直是互联网领域的研究热点.文中分析了目前网络服务质量综合评估研究的缺陷,同时考虑到传统的数据处理方法在面对数据量庞大、数据类型繁多的情况时缺点会被无限放大,利用稀疏自编码网络模型对多维度数据进行数据降维和特征提取,然后以特征数据集作为实验数据,采用改进灰色关联分析-逼近理想解排序法对网络服务质量进行综合评估,为多层次、多准则综合评估系统提供新的思路.     

基于Spark的航空信息服务平台

针对大数据时代下,海军航空部队存在的种种数据治理问题,设计了一种基于Spark的航空信息服务平台,平台实现了航空数据的存储,分析与挖掘等功能.平台采用4层体系架构,使用了HDFS分布式文件存储框架和Hive数据仓库工具实现了数据的存储和管理.最后,通过仿真实验,比较在不同数据量下航空信息服务平台与传统航空数据仓库的性能优劣.通过海军航空信息服务平台建设,可以有效为海军航空部队实训提供数据支撑,为平台使用者提供辅助决策.     

基于信号经验模态分解与分集合并的齿轮故障诊断

为了准确地进行齿轮故障诊断,结合信号经验模态分解与分集合并,提出了一种新的故障诊断方法;首先,运用经验模态分解对齿轮振动信号进行分解得到若干个分量;其次,根据分量的峭度大小以及相邻分量的峭度是否接近,筛选、合成有效分量;然后,运用等增益分集合并技术对有效分量进行合并,即将其包络进行叠加;接着,使用快速傅立叶变换得到信号包络和的频率谱;最后,根据该频率谱进行故障诊断;通过对仿真信号和齿轮断齿故障振动信号的分析,验证了方法的有效性.     

基于"MOOC+SPOC+雨课堂+QQ课程群"的统一建模语言UML课程的混合式教学改革

针对统一建模语言UML课程在传统教学模式下存在的问题,深入分析原因,提出采用基于"MOOC+SPOC+雨课堂+QQ课程群"的混合式教学模式开展教学改革,阐述如何进行混合式教学设计,以"类图"知识单元为例介绍混合式教学实施过程,最后说明效果以及需要持续改进的地方.     

论“天人合一”观念的生态智慧

“天人合一”是中国古典美学的核心范畴之一,萌芽于西周时期。经过长期的演变发展,“天人合一”的思想内涵具有丰富博杂的特点,可以概括为知性通天、天人和谐、以人顺天、天人感应等主要方面。“天人合一”范畴蕴含着天人一体的生态整体观、万物与我为一的生态平等观、尊重与敬畏自然的生态伦理观和遵循客观规律的生态实践观,对于正确处理人与自然和人与社会的关系,实现社会和谐,具有重要的参考价值。     

砂土地基上圆形浅基础三维破坏包络面的理论研究

对砂土地基上圆形浅基础在竖向荷载V 、水平荷载 H 及力矩 M 复合加载条件下的承载力进行了系统的三维有限元分析。在分析中,砂土假定为纯摩擦材料,遵循基于 Mohr-Coulomb 破坏准则的理想弹塑性本构关系。首先,对圆形浅基础的竖向承载力进行了有限元计算,并与滑移线解法进行了对比,两种方法所得结果比较吻合。进而探讨了砂土内摩擦角对于基础在 V-H 、V-M荷载平面与V-H-M 三维荷载空间内的破坏包络轨迹的影响。计算结果表明,与不排水情况下软黏土地基上基础破坏包络面相比,砂土地基上圆形浅基础的破坏包络面形状有较大差异,但V-H 和V-M 平面内的破坏包络面形状仍具有较好的归一化特性。基于有限元计算结果,建立了圆形浅基础在V-H-M 三维荷载空间内的破坏包络面方程,该方程可用来合理评价复合加载条件下砂土地基上圆形浅基础的整体稳定性。