TDRSS接收机码分多址干扰抑制方案设计

为了在跟踪与数据中继卫星系统（TDRSS）中实现码分多址（CDMA）应用,需要完成多用户检测（MUD）及码分多址干扰（MAI）抑制。采用减性多级迭代对消算法,在数字信号处理芯片中完成信号再生、延时校正、时域相减对消,可以完成至少12通道的多用户检测,并能将多址干扰抑制至最小1 dB以内。该算法可作为通用MUD算法的有效补充,并能应用于各类非最优的CDMA系统中,具有迭代级数可选、通道扩展性强、工程实现性好的优点。     

不同调制方式下高斯信道容量的计算

计算不同调制方式下的信道容量对实际通信系统的信道编译码设计具有重要的理论意义。首先从Shannon信息论出发,介绍了平稳无记忆连续信道与加性白高斯噪声信道容量的定义。接着利用互信息与微分熵的相互关系,推导了几种常用的不同调制方式下高斯信道的容量,并给出了相应的信道容量闭合计算表达式。通过将电力卫星通信信道模拟为高斯信道,对采用无速率信道编码联合不同调制方式的卫星通信进行了数值仿真。仿真结果显示,通过推导得到的闭合表达式计算信道容量,能对实际卫星通信的编码速率、译码启动条件的确定起到很好的理论指导作用。     

电离层闪烁对跟踪测量的影响分析及规避策略

针对某南方卫星测控站测控信号频繁被干扰的情况展开研究。首先介绍国内外对电离层闪烁原理及监视预警方面的研究成果,然后分析电离层闪烁的时空效应原理,通过计算对比电离层强闪烁监测预报数据和卫星测控站的实时观测数据,发现电离层闪烁与卫星测控站跟踪测量信号的幅度、相位抖动以及接收机失锁之间的相关性,最后提出相应的规避策略,期望为后续测控设备的电离层闪烁防护预警研究提供一定的借鉴和参考。     

基于星上自适应FEC的卫星数据分发

为了解决卫星数据分发系统中雨衰对下行链路的异构性影响,建立了基于再生转发器和多波束技术的卫星数据分发系统简化模型,提出了采用星上自适应分组级FEC（Forward Error Control）的下行链路差错控制方法,针对下行链路的降雨等级自适应选择纠错码率,在不占用上行共享链路的情况下,实现对下行链路差错控制的动态调整,给出了采用RSE码的星上自适应FEC的算法公式,通过MATLAB软件和端到端的FEC技术进行了仿真比较分析,结果表明,当下行链路降雨率小于50%时,网络吞吐率可提高12%~25%。该策略可以为多波束宽带卫星数据分发系统的设计提供参考。     

卫星通信新技术现状与展望

卫星通信技术已成为陆海空天一体化信息网络系统的重要组成部分。介绍了卫星通信新技术中星上载荷、物理层传输、卫星通信天线和更高频段卫星通信等技术的现状,深入分析了它们的发展趋势,提出了有待进一步研究的关键技术,为我国卫星通信系统设计提供借鉴和思路。     

Tourism theory and the earth

Given that tourism is an “earthly business”, why is it that the Earth rarely explicitly appears in tourism studies and tourism theory? In an attempt to grapple with this paradox, this paper seeks to contribute to a conceptual re-cognition of the Earth in tourism theory by probing some theoretical obstacles and possibilities. The paper demonstrates how the Earth has been conceptually erased in tourism theory by a privileging of the mapping of tourism and tourists onto the reference plane of the social. As an alternative the paper seeks to provide a geo-philosophically informed conceptualisation of the Earth as a primary plane of reference of which tourism is a particular form of de/re-territorialisation.     

一款小型化S频段高谐波抑制功率放大器的设计

为了确保卫星系统电磁兼容性满足要求,设计了一款应用于卫星测控通信系统的小型化S频段高谐波抑制功率放大器。通过在功放输出端设置谐波抑制网络改善了电路的谐波抑制性能。采用集总与分布参数元件相结合匹配形式,实现了电路的小型化设计。电路尺寸38.5 mm×28.2 mm。通过对功放腔体结构进行细化建模仿真,确保了功放电路的稳定性。实测结果表明,当工作频率为2.52 GHz时,功放1 dB压缩点大于31 dBm,谐波抑制度大于61 dBc,功率附加效率高于35%,1 dB带宽大于320 MHz。与国内外同类产品相比,该功放在谐波抑制性能等方面具有明显优势。     

The dynamics of tourism’s carbon footprint in Beijing,China

Abstract

Beijing is an important hub for global tourism, but the extent of tourism’s contribution to Beijing’s carbon footprint remains unclear. We integrated an environmentally extended multiregional input–output model and the tourism satellite account in a study to estimate the dynamics of Beijing’s tourism-related carbon footprint in the post-financial crisis period. Our findings indicate that from 2007 to 2012, whereas the carbon footprint of inbound tourists in Beijing steadily decreased, that of domestic tourists increased. The composition of carbon footprints for the consumption activities of inbound and domestic tourists differed substantially. We also traced the spatial distribution of carbon sources associated with tourism consumption in Beijing. In light of our findings, we offer recommendations to target the adoption of low-carbon consumption patterns by domestic tourists, and energy optimization of service suppliers by increasing energy use efficiency and the renewable energy ratio. In addition, we recommend that public and government should seek to lower energy costs and reduce carbon emissions throughout the life cycle of commodities. We conclude that the government and tourism authorities should actively promote carbon and wider environmental awareness, and that producers must seek to improve the efficiency of their energy use by reducing carbon emissions at source.     

基于多时相遥感数据提取水稻种植面积的研究

该文以江苏省为例,探讨MODIS时间序列数据在水稻种植信息获取中的应用,并进行精度评价.首先利用MODIS数据构建了归一化差值植被指数(NDVI)、增强型植被指数(EVI)和陆表水指数(LSWI).根据植被指数的时间序列变化特征,结合水稻的生长发育规律,确定江苏省水稻种植面积.对比统计数据,该方法提取水稻种植面积的误差为16％.同时,对环境卫星遥感影像进行监督分类,提取水稻种植区域.对比二者提取结果,面积相对误差为5％,空间一致性达到60％以上.研究表明,在平原区域利用MODIS数据监测大尺度水稻种植面积是可行的.     

基于深度学习模型的种植结构复杂区农作物精细分类研究

目的 卫星遥感技术具有覆盖范围广、探测周期短、调查成本低等优势而广泛应用于大区域农作物分类。然而在种植结构复杂区（如城乡结合部）,因其地块破碎、同期生长的作物种类多且分布分散,利用传统的统计分类或机器学习方法进行农作物分类时仍存在精度不高的问题。为提高种植结构复杂区农作物分类精度。方法 文章选取河北省廊坊市广阳区为研究区,以GF-1 PMS全色多光谱融合影像为数据源,采用U-Net、PSPNet及DeepLabv3+,3种深度学习模型进行农作物分类研究。分析模型参数对农作物分类精度的影响,评价3种深度学习模型的农作物分类精度,优选农作物精细分类方法。结果 （1）学习率与3种深度学习模型的分类精度呈正相关关系,较大的学习率（0.01,0.001）下,3种模型收敛速度快,分类精度高。批样本量与模型分类稳定性相关,批样本量设为100时,3种模型的分类稳定性最好。（2）相比PSPNet、DeepLabv3+模型,U-Net模型分类效果最好,总体分类精度为89.32%。（3）GF-1 PMS影像结合U-Net模型可有效提升种植结构复杂区农作物分类精度,大宗作物春玉米、夏玉米的分类精度在80%以上,花生、红薯、蔬菜小宗作物分类精度在60%以上。结论 该研究可为准确获取种植结构复杂区的农作物类型、面积及空间分布信息提供参考依据。