环境分权对低碳发展的异质性影响——基于省级面板数据的实证研究

优化配置生态环境治理权责是实现绿色低碳发展的基础支撑。立足于我国省级面板数据，采用局部性分析视角揭示环境分权对低碳发展的异质性影响。基于莫兰特征向量的空间滤波随机效应模型表明，尽管两者之间非空间异质性不显著，但存在显著的空间异质性，呈现出“东北-西南”方向性差异，即东北方向倾向于加剧效应，而西南方向则表现为抑制效应。该发现回应了全局性分析中存在的 “效应抵消”问题，同时也为当前环境治理体制改革提供了更具地域性的思路，有助于避免政策的“一刀切”问题。     

机场跑道图像去雾增强算法及其实现

机场跑道场景下，由于雾、霾等恶劣天气以及大气散射的作用，使拍摄的图像对比度降低，颜色退化，物体特征难以辨认，影响机场跑道图像的异物检测与识别，带来一些安全隐患。针对上述问题，提出基于双线性插值和中值滤波的改进的引导滤波算法，提高图像对比度和处理速度，利于机场跑道异物检测与识别。仿真结果表明，改进的引导滤波算法与已有算法相比，处理速度提高了2~3倍，且图像彩色值分布更广，直方图更均匀。该算法拥有良好的边缘保持性，在细节增强方面有很好的指导意义。随后将改进的引导滤波算法移植到数字信号处理器(DSP)平台上，以满足实际工程应用对小型化的需求。     

基于L频段数字航空通信系统1的F-OFDM波形设计

随着航空飞行器种类和数量的激增以及第五代（5G）移动通信系统和物联网（IoT）时代的到来，下一代航空无线通信系统面临着高安全性、大传输容量、低延时、强鲁棒性、高灵活性和综合业务提供等新的挑战。为此，提出了一种基于L频段数字航空通信系统1（L-DACS1）的滤波正交频分复用（F-OFDM）波形设计方法并探讨了可能的技术演进路径。首先引入了认知无线电、非连续载波干涉码OFDM和滤波器的思想，然后针对不同航空飞行器用户动态自适应配置波形参数。仿真结果表明，该方法得到的系统波形具有较低的带外辐射功率、优良的块误码率性能和较高的吞吐量增益。     

一种改进的交互多模型算法

针对交互多模型(IMM)算法对目标加速度估计误差较大的不足,提出了一种改进的交互多模型算法,通过对交互多模型输出的加速度信息进行均值滤波提高对加速度估计的精度.计算机仿真表明,与交互多模型相比,该方法对匀速目标特别是机动目标具有更好的加速度估计能力,且便于工程实现.     

一种改进的粒子滤波算法

在粒子滤波中,防止粒子退化的两个关键因素是选择适当的采样建议分布和重采样算法.针对建议分布的选择条件,提出了一种改进的粒子滤波算法,该算法采用强跟踪扩展卡尔曼滤波方法构建其建议分布.强跟踪扩展卡尔曼滤波可在线调节参数,从而使得系统具有更好的自适应性和鲁棒性,对高机动目标具有更强的跟踪效果.仿真结果表明,该算法的性能优于其它几种非线性滤波算法.     

改革开放以来中国入境旅游周期波动的阶段性变迁分析全文替换

入境旅游是我国现代旅游产业体系的关键组成部分，正确认识入境旅游周期波动规律，对于准确把握我国入境旅游发展态势、制定合理产业发展政策、促进入境旅游市场稳定快速增长具有重要意义。通过运用HP滤波和马尔科夫区制转移模型，对改革开放以来我国入境旅游周期进行波动测度与阶段性变迁分析的结果表明，我国入境旅游在研究期内表现出总量不断攀升但增速波动起伏的发展态势，在其增速动态变化过程中存在低速增长、中速增长和高速增长三种区制状态，并在“低速增长区制”和“高速增长区制”表现出更强的稳定性和持续性；我国入境旅游人次增长率在“低速增长区制”“中速增长区制”和“高速增长区制”之间存在着往复的阶段性变迁情况，且“高速增长区制”和“低速增长区制”将通过“中速增长区制”实现“软着陆”和“稳扩张”。从发展趋势来看，2005年以后，我国入境旅游一直处于低速收缩状态，且未来维系低速推进的可能性较大。最后，为扭转低迷的入境旅游市场并推动我国入境旅游业的逆势复苏，提出了相应的政策建议。     

宽带信号数字信道化及跨信道重构侦测技术

针对在无源探测大带宽信号的过程中会产生跨信道失真问题，提出了一种跨信道可重构的信道化方法。首先经过均匀滤波器组粗滤波，再引入检测时间自适应的双门限能量检测机制，对粗滤波信号进行跨信道判决，之后对各个跨信道信号分别进行可重构信道化设计，从而恢复出原始信号。与传统的数字信道化方法相比，该算法能够更新能量检测门限对跨信道信号进行实时判决，对跨信道信号的重构准确率高于98.3%，实现了对跨子信道带宽信号的近似无失真重构。Matlab仿真结果验证了算法的有效性。     

UFMC系统在多径衰落信道中的干扰消除

通用滤波多载波(UFMC)是5G通信系统中的关键技术，能够降低带外泄露。但是在多径衰落信道下UFMC系统会受到符号间干扰（ISI）和多普勒效应产生的载波频率偏差的影响，从而使系统的性能下降。为了消除系统中的干扰，提出了一种迭代最大似然算法。该方法主要通过迭代最大似然算法（ML）计算出载波频率偏差，把估计出的结果作为初始值并运用迭代的方法得到最终的载波频率偏差，当达到收敛区间时，迭代结束；最后利用相位旋转的概念补偿载波频率偏差并运用最小二乘算法更新信道响应信息，减少该系统干扰。仿真结果表明，在信噪比大于10 dB时，随着信噪比的增大，算法能够有效地抑制系统中的干扰，提高UFMC系统的性能。     

一种简化的拟蒙特卡洛-高斯粒子滤波算法

提出了一种简化的拟蒙特卡洛-高斯粒子滤波（QMC-GPF）算法（SQMC-GPF）,以解决将QMC方法应用于GPF时计算复杂度高、运算量大的问题。该算法中，在连续的迭代滤波过程开始之前，首先利用QMC采样产生单位拟高斯分布粒子集，然后用其线性变换产生GPF算法中需要的高斯分布粒子集，省去了重新进行QMC采样步骤。该算法简化了新粒子集的产生过程，减少了运算量和滤波时间，增强了算法的实时性。将粒子滤波算法（PF）、GPF 算法、QMC-GPF算法和SQMC-GPF算法用于单变量非静态增长模型（UNGM）和二维纯角度跟踪模型（BOT）的仿真结果表明，SQMC-GPF算法的滤波性能与QMC-GPF算法的滤波性能相近，但有更为明显的速度优势，具有重要的实际应用价值。