跳频信号的归一化多普勒频差最大似然估计

针对双站定位涉及的跳频信号多普勒频差估计问题，提出了归一化的频差最大似然估计算法，利用两个定位站接收到的跳频脉冲串信号，构建一个关于基准跳频频率多普勒频差的似然函数，通过网格搜索得到使似然函数最大的多普勒频差估计，既解决了跳频信号在不同跳频频率上多普勒频差不一致的问题，又充分利用在不同频率的脉冲串信号提高了多普勒频差估计精度。通过仿真对算法的性能进行了评估，结果表明，与基于子空间的算法比较，在脉冲数达到240个时，所提算法执行效率提升30%以上。     

城市化进程中的乡村衰落现象：成因及治理——“乡村振兴战略”实施视角的分析

党的十九大报告提出了“实施乡村振兴战略”。乡村振兴是“中国梦”不可或缺的组成部分，城市化进程中的乡村衰落现象不容忽视，乡村问题的解决关系到乡村振兴战略能否实现和现代乡村能否建成。为此，剖析了我国乡村衰落的成因，探索了乡村振兴战略落实的办法，提出了现代乡村建设的可能路径。     

利用信道状态信息的室内定位技术

多径效应导致基于信号接收强度（RSSI）的室内定位方法精度不高，采用更细粒度的物理层信道状态信息（CSI）可以区分不同路径，提高定位精度。在已有基于CSI室内定位方法的基础上，通过改进对数距离路径损耗模型，得到CSI与传输距离的关系，并结合目标位置所测得的CSI值回归出目标与发射端的距离，最后通过三边定位法预测出目标的位置坐标。实验表明，相比基于RSSI的定位方法以及已有的基于CSI的定位方法，所提方法2 m以内的误差概率提高了将近40%和20%，有效提高了定位精度。     

新时期我国金融周期的时变性特征分析

本文首先利用主成分分析方法合成了与我国金融基本状况相符合的金融周期指数,随后利用马尔科夫状态转换模型来探究我国金融运行周期的时变性特征。模拟结果表明:总体来看新时期我国的金融运行周期具有反周期特性。具体来看,通过概率平滑与状态持续时间显示出我国金融周期具有十分明显的非对称性现象。通过数值模拟发现,衰退期的波动性略大于繁荣期,总体上我国金融运行的波动状况较小,这与我国强大的宏观调控政策具有明显的关联性。     

中国劳动力市场就业与真实工资的动态波动

通过带有随机波动的时变参数向量自回归(TVP-VAR)模型,揭示不同宏观经济冲击对中国劳动力市场就业和真实工资波动的时变动态特征。为寻求经验证据的理论解释,进一步构建包含劳动力市场摩擦的NK-DSGE模型,研究结果表明:中性技术冲击对就业的响应存在明显的抑制效应,但却能有效提高真实工资水平,而投资专有技术冲击对就业和工资的响应都存在抑制效应;扩张性(紧缩性)货币政策冲击能够有效促进(抑制)劳动就业与真实工资水平的变动,且脉冲响应的时变特征明显;此外,在理论模型中引入劳动力市场摩擦机制和名义粘性,对有效解释中国劳动力市场的波动特征具有至关重要的作用。     

一种带辅助译码比特的Polar码译码方法

在传统的Polar码译码的基础上，引入辅助译码比特，构造了一个辅助的Polar码字以提高译码性能。辅助比特由信道选择辅助窗口内的信息位决定。接收端如译码失败，将进行二次译码尝试。译码方案分两阶段进行：基于相同结构的扩展生成矩阵，将辅助译码比特译出；结合译出的辅助比特，对原码字进行译码，提高译码成功率。仿真结果显示，使用所提方法进行译码，其译码性能明显优于普通串行抵消译码方法；与两种传统的自动重传请求方案相比，能分别获得1 dB和1.9 dB的性能增益。     

大规模MIMO系统中基于CNN的延迟CSI反馈改进算法

在大规模多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output，MIMO）系统中，基站根据用户反馈的信道状态信息进行自适应编码调制以提高频谱效率，因此需要将用户侧估计到的信道状态信息反馈到基站。由于反馈过程存在的延迟会降低系统性能，因此在考虑延迟的情况下，对基于深度学习的信道状态信息自编码器CsiNet进行改进，使用下行信道的延迟状态信息作为信道状态信息自编码器的期望输出信号来对自编码器进行训练，减少了反馈延迟误差的影响。仿真结果表明，在延迟为1时隙时，所提方案的归一化均方误差(Normalized Mean Square Error,NMSE)仅为自回归-主成分分析方案、基于压缩感知的方案和基于卷积神经网络的CsiNet方案的1/8~1/7，并且随着时隙增加，NMSE性能提升越明显。     

利用频移动态特征的辐射源目标盲分选

利用辐射源目标的频移动态特征进行盲分选时，针对已有的分选方法不能很好解决非合作接收数据非周期、间断、交叠的问题，提出了一种改进的逻辑回归分选算法,将信号分选转化为轨迹分类的问题来处理。首先，借鉴多目标航迹起始模型中的M/N逻辑法的框架，设计新的数据关联门限，以建立目标起始曲线；其次，采用最小二乘拟合方法替代卡尔曼滤波，设计新的外推规则，建立载频变化预测曲线；分析新的接收数据与预测曲线的关联性，不断迭代回归或形成新的分支，最后获得目标分选结果。仿真与实测试验表明，利用逻辑回归分选算法，对不同运动目标搭载的同频辐射源可进行自动分选，4个仿真目标与2个真实目标的分选正确率达到100%。同时，该方法拓展了辐射源目标盲分选中的动态频移特征应用，为辐射源个体识别提供了新的支持。