一种利用优先经验回放深度Q-Learning的频谱接入算法

针对认知无线传感器网络中频谱接入算法的频谱利用率不高、重要经验利用率不足、收敛速度慢等问题，提出了一种采用优先经验回放双深度Q-Learning的动态频谱接入算法。该算法的次用户对经验库进行抽样时，采用基于优先级抽样的方式，以打破样本相关性并充分利用重要的经验样本，并采用一种非排序批量删除方式删除经验库的无用经验样本，以降低能量开销。仿真结果表明，该算法与采用双深度Q-Learning的频谱接入算法相比提高了收敛速度；与传统随机频谱接入算法相比，其阻塞概率降低了6%~10%，吞吐量提高了18%~20%，提高了系统的性能。     

一种基于微波雷达回波信号的车型分类方法

车辆类型识别方法是智能交通系统的关键技术之一。利用深度学习的高维特征泛化学习能力，将改进的LeNet-5卷积神经网络用于基于交通微波雷达的大小车型分类识别。首先，以雷达触发前的N帧信号为基础，对雷达的回波信号进行分析并构建数据集；然后，分析LeNet-5卷积神经网络的特点；最后提出一种改进的LeNet-5卷积神经网络。实验结果表明，与传统的支持向量机方法相比，所提方法能够智能学习大小车的雷达时频信号特征，大小车型识别准确率达到97%以上，可为交通场景下的车型识别研究提供新的技术途径。     

蜂窝网络自组织研究及展望

自组织网络技术是提高蜂窝网络运行效率、降低运营成本的重要工具，已作为基本功能在4G标准化初始版本获得引入并得到不断发展。在复杂度更高的5G网络中实现网络自动化管理的需求将进一步增强。回顾了蜂窝网络自组织技术的基本概念、分类和主要用例，分析了主要研究方法；总结了学术界、标准化组织及研究机构的研究进展，重点介绍了基于机器学习的最新研究成果；调查了工程应用现状，分析了自组织网络面临的主要挑战，同时指出了新的研究方向。     

基于图论的认知无线网络频谱动态分配

在认知无线电网络中，图论与量子遗传算法相结合的频谱分配策略能够提高频谱利用率，但存在早熟和收敛精度不够等缺点。为了解决该问题而实现算法的优化，对图着色理论的频谱分配模型进行数学建模，并针对该模型提出了改进的量子遗传算法。首先，通过使用小生境技术初始化种群，使种群分布更加广泛、算法的收敛度更高；其次，根据进化代数对量子旋转角进行实时动态调整，对染色体进行阈值变异，防止个体陷入早熟，跳出局部解；然后，对干扰约束条件进行重新设计，有效地避免盲目性，提高了网络的公平性和网络效益。仿真结果表明，所提算法有效地提高了频谱利用率，极大地增强了网络系统的性能。     

大跨度天基数据链的TDD时隙调度分析与优化

针对天基数据链系统卫星间的传播时延较大且节点间距离变化较大等特点，提出了一种提高时频资源利用率、提升系统容量、减小时延的方法。在时分多址与空分多址相结合的接入方式下，进行了时隙调度的分析与优化，利用卫星星座的空间复用与大跨度传播时延特性，采用时隙编排、收发状态调整、帧格式优化等手段，将信道利用率和系统容量提升了1倍，将卫星节点在某一方向获得服务的平均等待时间缩短为原来的1/4，提高了天基数据链系统的服务质量。     

基于卷积神经网络自编码器结构的空时分组传输方案

为提高现有端到端通信系统的泛化能力和可靠性，提出了一种基于卷积神经网络的空时分组码（Space-Time Block Coding，STBC）多输入多输出通信系统物理层方案。该方案将通信系统物理层表述、调制和解调过程联合起来形成端到端自编码器系统，引入多层一维卷积层，分别构建发射机和接收机，并扩展为多天线模式。为进一步提高系统可靠性，合理规划网络结构和参数，联合信号的调制和编码方案，优化了系统模型。仿真实验表明，针对瑞利相关衰落下多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output，MIMO）信道应用场景，训练模型可以实现传统STBC系统的误码性能，两发两收系统在发送端相关系数为0和0.9时分别优于传统系统0.5 dB和1 dB。此外，经过优化后的系统可获得采用卷积编码的性能改善效果，其两发两收不同工作方式优于传统1/2码率卷积编码STBC系统1~3 dB。     

“北斗”救生终端海上自适应功率退避算法

受海况、浸水、结冰、对星等因素影响，飞行员海上遇险后报位可靠性较低，工作时长较短。为此，提出一种自适应功率退避方法，在对报位影响因素分析基础上，利用深度神经网络，通过对经纬度、高度、俯仰角、方向、加速度、速度、浸水、信号、电量等多维度数据进行学习，拟合出覆冰、浪涌、液面等信号特征与环境特征联想模型，自适应控制信号发射时机，实现功耗的有效控制。试验表明，该方法将通信成功率及工作时长分别由36.3%、6.0 h提升至73.3%、8.6 h。     

Political risk in private participation projects: The effects of political discretionality and corruption

This article investigates the impact of political risk on the performance of private participation infrastructure projects in emerging markets. Previous studies have shown that firms in regulated sectors are prone to employ political capabilities in their investments overseas. Our analysis of 32,257 projects in 114 emerging countries from 1997 to 2013 shows that higher political discretionality in the host country is negatively associated with project completion. In contrast, a higher level of corruption in the host country is positively associated with project completion. The study makes a contribution to the literature on political risk in foreign direct investments.     

平台经济视域下的商家投机行为治理——基于平台主动治理视角

平台型网络市场的虚拟性与隐蔽性导致商家隐瞒、欺骗消费者的行为愈演愈烈，衍生了新的治理难题。基于交易成本理论和社会交换理论，立足平台主动治理视角，文章探索平台主动治理中的事前商家规范机制、事中交易保障机制和事后争议处理机制对商家强、弱投机行为的影响，以及平台声誉对其影响的调节作用。基于消费者视角开展问卷调查，对数据进行结构方程模型分析和分层回归分析，结果表明：弱投机行为对强投机行为具有显著正向影响；商家规范机制和争议处理机制对强、弱投机行为均具有抑制作用；而交易保障机制对弱投机行为具有促进作用；平台声誉对交易保障机制、争议处理机制和弱投机行为之间的关系具有负向调节作用。     

全球价值链下中国增加值贸易的核算及网络特征研究

基于投入产出模型和社会网络分析，利用世界投入产出表相关数据，对2000—2014年中国的增加值贸易进行核算，并分析全球增加值贸易的网络特征。研究结果显示：（1）从出口目的地来看，中国向美国、日本、德国等国家的增加值出口较大；（2）从行业来看，中国的纺织业、除汽车和摩托车之外的其他产品批发业、采矿业等行业的增加值出口较大；（3）根据网络密度的计算结果，世界范围的各国（地区）贸易联系程度在增强；（4）中国的相对点度数和点强度有上升的趋势，而日本和美国有下降的趋势，说明中国在世界增加值贸易格局中的地位在提升，不过美国仍在世界增加值贸易格局中占据主导地位；（5）核心边缘分析结果表明核心国家（地区）的数目经历了先增加后减少的过程，边缘国家（地区）数目则先减少后增加。其中，中国的核心度一直在增加，日本和美国的核心度呈现下降的趋势。因此，为了扩大增加值贸易，增强国际贸易的话语权，中国政府有必要采取调整进出口税率等政策，并重视与美国等国家的双边贸易合作，以实现双赢的结果。