基于射频指纹的卫星测控地面站身份识别方法

传统卫星测控通常采用加密认证安全机制，存在身份假冒、欺骗等安全问题，该文提出一种基于射频指纹的卫星测控地面站身份识别方法，并设计了一种面向星载平台的轻量化卷积神经网络。该网络首先使用IQ方向上的卷积层提取IQ信号相关特征，将2维数据降成了1维，再使用时序方向上的多层卷积提取信号的时域结构特征，之后使用最大池化层降低数据维度，在充分利用IQ信号中包含的原始特征信息的同时减小计算量，最后经过两层全连接层进行分类，实现对卫星测控地面站身份识别。仿真实验表明，该方法对21台发射机个体的平均准确率为93.8%，较传统的支持向量机方法提高了39.8%，较DLRF网络模型、ORACLE网络模型分别提高了11.5%,29.8%，且具有鲁棒性强、轻量化的优点。该文所提方法对于提高卫星测控链路安全性具有一定的理论参考和工程应用价值。     

让色彩在景观中唱起歌来——谈色彩与景观规划设计

通过实例,从心理学角度,该文阐述了景观中色彩带给人们的视觉心理;借助北京、青岛、杭州三个城市,从环境角度,分析不同城市的景观色彩特质;提出景观设计师应结合色彩的心理学特性,植根于城市景观色彩,为人们提供心灵的栖息地.     

体味创意产业园内的景观--以杭州"LOFT49"为例

LOFT49作为杭派创意产业园的代表,在杭州家喻户晓.LOFT49创意产业园中运用了传承场地文脉、艺术及生态的现代景观设计理念对旧工业场地进行了保护与再利用.LOFT49的景观具有特殊性,自发性的景观设计、建筑空间与景观空间的结合、不可缺少的工业元素以及独特的标示小品为其增色不少.LOFT49将为杭州的工业遗产保护与再利用提供借鉴.     

基于时间卷积网络的通信信号调制识别算法

针对基于深度学习的端到端调制识别方法存在识别率较低、神经网络参数量大的问题，提出了一种基于时间卷积网络(Temporal Convolutional Network, TCN)的调制识别算法。利用一维因果膨胀卷积，提取信号的时域和频域特征，并加入批归一化(Batch Normalization, BN)和Dropout提高算法的拟合能力；使用全局平均池化(Global Average Pooling, GAP)层替代Flatten层，整合向量特征信息，进一步实现信号的准确分类。在RML 2016.10a数据集上验证了TCN算法的识别性能，在不同信噪比(Signal to Noise Ratio, SNR)下对11种调制信号的平均识别率达到62.3%,与CNN,LSTM和SCRNN算法相比分别提高了10.5%、4.1%、1.1%,参数量分别降低了98.8%、82.5%、91.2%。所提方法对于通信调制信号识别的研究领域具有理论参考价值，对复杂环境下的空间信号智能分类的研究具有工程借鉴意义。