基于LoRa无线扩频通信的水情监测与预警系统

为解决目前水情监测系统中存在通信距离受限、功耗大、成本高、无法泛组网的问题,提出了一种基于LoRa（Long Range）扩频技术的水情监测与预警系统。通过采用新型的LoRa无线扩频技术,使用无线传感器网络自适应占空比协议优化网络性能与功耗,并结合当前流行的微控芯片、传感器与阿里云物联网（Internet of Things,IoT）平台,构建了一套覆盖范围广、低功耗、低成本、组网灵活简单、能远距离通信、抗干扰能力强的水情远程监测与预警系统。系统设计完成后,在长江水域重庆段对系统进行了测试,验证了系统设计的可行性、组网通信的有效性以及远距离传输数据的特性,为水文水情数据的自动化远程监测提供了一种新的技术方案。     

一种利用线性调频信号的新型扩频调制技术

根据上扫频和下扫频线性调频(LFM)信号的特性,针对传统的超宽带无线通信系统中线性调频扩频技术存在的调制效率低、误码率性能低、实现复杂高等问题,结合线性调频（Chirp）扩频以及循环移位编码(CCSK)扩频,提出了一种基于线性调频信号的循环移位线性调频扩频技术(CS-CSS)。首先,将输入数据映射在循环移位因子(CSF)上;然后,根据CSF数值对基带所产生的Chirp信号进行循环移位达到调制的目的;最后,在解调端经过加窗处理、快速傅里叶变换（FFT）得到与发射端对应的CSF,从而得到发送的数据。误符号率的仿真结果与理论推导公式相吻合,从调制效率和误码率性能上讲,该方案相比线性调频二进制正交键控(Chirp BOK)系统具有超过10 dB的误码率性能。因此,该方案具有更好的误码率性能、更高的调制效率及实现更低的复杂度。     

自动车辆定位系统中的FSK/FM组合调制解调特性分析

介绍了自动车辆定位系统中的技术体系结构。讨论了核心技术通信中的FSK／FM组合调制与非相干解调的基本方法，分析了影响系统误比特率的几个因素。给出了不同条件下的组合FSK／FM调制解调特性比较。     

一种短突发航空超短波调制解调算法及实现

针对项目对超短波航空通信的实际需求,提出并实现了一种短突发航空超短波通信调制解调器。首先分析了超短波航空通信信道特性,根据信道特性设计了短突发的信号帧格式,提出了适合短突发信号的载波同步和位同步算法,实现了适合信道特性编码调制算法,给出了工作原理和实现过程,最后分析了误码率性能和试验结果。相比长周期通信方式,所提的短突发通信调制解调算法易于实现、计算量小且具有较强抗信道衰落特性,试验和工程使用表明了该算法能很好地满足超短波航空通信的性能需求。     

非协同突发信号的检测与解调

根据典型的海事三代卫星通信帧格式,首先采用能量检测算法结合匹配滤波法进行有效的突发信号的检测,然后根据信号检测的结果进行了突发信号的频率估计和初相估计,再采用初相注入结合锁相环的方式实现突发信号的解调。理论推导和计算仿真表明,该方法能够适应较低信噪比、较大频偏和起伏动态的影响,当信噪比大于10 dB时,信号检测概率基本达到100%,解调误码率低于2×10-3。     

数字调制解调技术及其应用的研究进展

本文介绍了西欧国家的文官选拔制度在其发展过程中存在的缺陷和不足， 以及对此的修补和改革情况，并阐述了可供我国参考和借鉴的方面。从而服务于 我国的干部制度，并进而服务于我国的社会主义制度。     

强混响背景下LFM信号回波检测

混响是主动声纳检测的主要背景干扰,由于它是一种非平稳的有色噪声,使得工作在白噪声条件下的检测器性能受到极大限制。在混响背景下实现目标回波检测,常采用自回归（AR）模型对宽带回波预白化处理,但在强混响背景条件下,白化后直接进行匹配滤波检测的结果不甚理想。针对此问题,在AR模型预白化基础上,提出一种改进方法,对白化后信号先进行二分奇异值分解（SVD）处理,有效去除大部分混响干扰,然后再作匹配检测。仿真实验分析表明,相比于仅白化后的匹配滤波检测,该方法可提高信混比约3 dB,匹配检测效果得到了明显改善。     

LDPC调制系统中迭代解调解码信息的线性优化

在中短码长低密度奇偶校验（LDPC）码编码的比特交织编码调制系统（BICM）中,由二分图短圈导致的置信传播（BP）解码器输出外附信息之间的相关性是降低迭代解调/解码性能的主要原因,因此有必要对解码器输出外附对数似然比（LLR）信息进行优化。针对该问题,提出了一种简单有效的LLR线性优化算法。该算法首先基于匹配LLR值应满足的连续性条件,并结合BP解码器输出外附LLR信息的统计特性,对解码器输出LLR信息的条件概率密度函数（PDF）的计算进行简化,推导出了乘性优化因子,据此对解码器输出外附信息进行线性优化。仿真结果表明,与未优化方案相比,对于(504,252) LDPC 码编码的BICM系统,所提优化算法可获得0.6~0.8 dB 的信噪比增益;和推广互信息（GMI）优化方法相比,两者的误码性能接近,所提算法仅差0.1 dB,且具有更小的运算复杂度。     

一种线性调频引信抗卷积调制干扰处理方法

作为一种针对脉冲压缩接收机的灵巧干扰信号,卷积调制干扰能够对线性调频引信造 成有效的欺骗干扰效果。为了使引信正常工作,有效抑制卷积干扰,首先通过推导卷积调制 干扰的数学模型,分析了卷积干扰的干扰机理;然后从数学理论上推导了卷积干扰信号与引 信回波信号存在正交的关系特点,提出通过正交投影技术对卷积干扰的抑制方法,在保持有 效回波信号的情况下,对脉内多假目标欺骗干扰产生有效的抑制作用;最后以线性调频脉冲 压缩信号为例进行仿真分析,验证了正交投影技术对卷积调制干扰的有效抗干扰效果。研究 表明正交投影技术能够有效抑制卷积干扰对线性调频引信的干扰。     

AM调制与解调建模及仿真研究

调制与解调是通信系统中的核心问题之一,可以起到提高频谱效率、提高通信质量等等重要作用,因此对其进行精确的建模及仿真分析于实际应用有重要的指导意义。主要研究发射载频的普通AM调制解调。     

一种优化的卷积神经网络调制识别算法

针对非合作接收条件下信号的调制识别问题,提出了一种基于循环谱特征和深度卷积神经网络的自动调制分类算法。该算法首先利用二值化、形态学操作等技术对循环谱数据集预处理,提高网络泛化能力;然后将数据集输入到卷积神经网络模型中,经过网络的特征提取实现分类识别。在网络中添加残差块网络增大感受野,提高特征提取能力。采用Dropout、优化函数等技术优化网络结构,防止训练过拟合。仿真结果表示,与传统方法和现有的一些深度学习调制识别方法相比,该算法在低信噪比条件下有更高的准确率,具有明显的抗噪声优势,是一个有效的调制识别算法。     

Home Automation—A Fast - Expanding Market

In recent years, a host of companies have tried to bridge the technology gap between home automation systems. This collective effort has led to the development of technologies that have triggered the beginning of device interoperability. A seamless ecosystem is being created that aims to improve comfort for dwellers, improve efficiency of homes, and, as an additional result, will create a massive market for home automation devices. Our research revealed that the home automation market has been growing at an enormous pace and additional integration of technologies would continue to stimulate demand even more, further diminishing costs and thereby reducing the exclusivity of the market by bringing them to the masses. © 2016 Wiley Periodicals, Inc.     

The Internet of Things and new business opportunities

Since the Internet of Things (IoT) is an emerging phenomenon, there is a lack of holistic understanding of what IoT is and what business opportunities it can offer for entrepreneurs and existing companies. This article has three main parts. First, it introduces IoT as a broad, socio-technical phenomenon. As a part of this goal, the article covers various elements within the technological, physical, and socioeconomic environments that comprise IoT. Second, this article proposes two approaches for creating new business models using IoT: a sustaining approach and a disruptive approach. The article concludes with a brief reflection on the extent to which the future of IoT can be predicted. This discussion brings up the limitations of the approach for creating new business models outlined in this article and provides guidelines on how this approach should be used. The ultimate goal of this article is to stimulate thinking, creativity, and entrepreneurship in relation to the IoT.     

物联网燃气表系统的设计与实现

针对现有远程抄表系统的不足,结合计算机及通信领域的最新科技成果,提出了一种基于LoRa(Long Range)和GPRS(General Packet Radio Service)相结合的网络化远程抄表系统。其无线智能燃气表终端采用超低功耗微处理器MSP430进行智能化设计,完成气表数据采集与处理;采用LoRa技术进行测控组网;集中器和管理中心通过GPRS无线通信网络实现数据的远程交互。最后,给出了抄表系统的可靠性解决方案。实验结果表明,该系统比传统的远程抄表系统能耗低,且更快捷、可靠、方便,可广泛应用于无线远程抄表领域。     

Bringing dark data into the light: Illuminating existing IoT data lost within your organization

Companies are making substantial investments in placing sensors out in the field and within products and equipment. These Internet-of-Things (IoT) technologies provide an unprecedented opportunity to harness data-driven insights to improve business performance. While the IoT is often framed as a next-generation technology, many businesses already are awash in these data because their existing operational technologies and other equipment generate substantial amounts of data. These data, along with the insights they generate, remain dark—out of sight and unused. Many managers are unaware of the existence and uses of such data. To shed light on the business opportunities afforded by exploiting dark data, this article provides managerial advice and demonstrative case studies in four strategic categories: improving returns on assets, reengaging customers, creating new products and business lines, and transforming business models.     

广义空间调制系统的正则化OMP检测算法

在广义空间调制（GSM）系统中,最大似然（ML）检测可以取得最优的检测性能,然而其计算复杂度随激活天线数的增加急剧增长。针对这一问题,提出了一种基于稀疏重构理论的低复杂度检测算法——正则化正交匹配追踪（ROMP）算法。该算法首先根据信道矩阵和当前残差的内积选取多个候选激活天线索引,接着对候选天线索引按正则化标准进行可靠性验证,剔除错误索引,缩小信号的搜索空间,最后通过求解最小二乘问题估计信号。仿真结果表明,与经典的正交匹配追踪（OMP）算法相比,所提算法以少许复杂度的增加为代价极大提升了检测性能,能够在检测性能与复杂度之间取得更好的折中。     

认知无线网络中基于Stackelberg博弈的功率控制新算法

针对认知无线网络中存在的干扰问题和功率消耗过大问题,提出了一种新的基于斯坦克尔伯格(Stackelberg)博弈的功率控制算法。建立了主次用户双层网络模型,将主用户设置为领导者,次用户设置为追随者,并对次用户产生的总干扰进行定量分析。在次用户多次博弈的过程中,动态地调整主用户单位干扰价格,在保证主用户自身正常通信前提下,尽量使得收益最大化,提高主用户的参与积极性。仿真实验表明,该算法在保证主次用户的服务质量（QoS）前提下,有效地减小了次用户的发射功率,而且能获得更高的系统容量。     

一种改进的RSSI测距定位算法

针对接收信号强度指示(Received Signal Strength Indication,RSSI)定位模型易受环境影响导致测距误差较大的问题,提出了采用天牛须搜索(Beetle Antennae Search,BAS)优化后向传播（Back Propagation,BP）神经网络拟合测距模型,克服了对数衰减模型易受环境干扰、参数取经验值等问题。首先,利用卡尔曼滤波对RSSI值进行校正,将校正后的数据输入BAS-BP网络拟合出测距模型并通过测距模型输出距离值;然后,利用极大似然估计法求解未知节点的坐标。实验结果表明,与BP模型和粒子群优化的BP模型相比,改进方法收敛速度快,定位精度提高更加明显。