一种基于场强差的移动台定位改进算法

为了解决传统的移动台定位过程中信号的传播误差对定位精度的影响,提出了一种基于移动台与服务基站之间的场强差来确定移动台位置的改进算法。小波变换在信号消噪处理中可以取得良好的效果,通过选择合适的小波函数和分解层数,对测量得到的场强差进行分解和重构,然后用经典Chan算法确定移动台位置,大大降低了传播误差对定位精度的影响。仿真表明,该算法能很好地抑制传播误差,其定位效果比直接使用Chan算法更加稳定。     

基于复杂网络的国民经济动员链风险传播研究

国民经济动员链的目标是在危态下保证应战应急资源的超常规供给,在其运行过程中的风险传播会降低动员链整体稳定性甚至破坏动员链的连通结构。以国民经济动员链为研究对象,依托复杂网络理论与方法系统地研究动员链风险传播问题。首先,构建国民经济动员链的复杂网络模型作为风险传播研究的载体。其次,改进SIRS疾病传播模型,建立具备动员特征的国民经济动员链风险传播模型。最后,以汶川特大地震医用物资动员任务为实际案例,模拟风险传播演化过程,探索相关变量对于动员链风险传播的影响。结果表明,不同的状态转换概率会对风险传播范围和风险传播时长造成影响。     

基于脉冲调制的GSM语音信道数据传输方法

针对全球移动通信系统 (GSM) 的安全机制不能实现端到端安全通信问题,提出了一种低复杂度基于脉冲调制的数据传输方案及优化方法。分别设计了基于脉冲位置调制及脉位结合极性调制的类语音信号,给出了基于跳时脉冲的帧同步方法。搭建了基于脉冲调制的GSM语音信道数据传输仿真平台,分析比较了不同调制阶数和不同自适应多速率编码 (AMR) 码率下系统的性能。为了提高系统可靠性,引入卷积码进一步降低了系统误码率。仿真结果表明,4阶脉冲调制最适用于语音信道,所提脉冲调制方法与传统低复杂度频移键控 (FSK) 调制方式误码率近似,但传输速率高,且提出的脉位结合极性调制进一步提高了传输速率,总提高比例达到36%。     

基于PSO-BP算法的无线传感器网络定位优化

在研究现有定位算法的基础上，针对基于接收信号强度指示(RSSI)定位模型中的参数易受环境影响等问题，提出了一种新型的粒子群优化(PSO)算法与后向传播（BP）神经网络相结合的算法。BP网络算法权值的修正依赖于非线性梯度值，易形成局部极值，同时学习次数较多，需先通过粒子群算法进行优化。为了提高定位精度，首先采用速度常量法滤波处理，然后通过改进的混合优化算法对BP神经网络初始权值和阈值进行优化，并分析算法的性能。试验中隐层节点个数采用试错法，从12到19变化，以确定合适数目。实验结果表明，与一般加权算法和传统BP算法相比，改进的混合优化算法可大幅改善测距误差对定位误差的影响，同时可使25 m内最小定位误差小于0.27m     

全金属定向宽波束L波段干扰机天线阵列设计

为了提升干扰机天线的功率容量、工作带宽和方位辐射覆盖角度，分析归纳了地面设备对空中目标的卫星导航干扰天线设计需求，提出采用顶端加载折叠、加载金属背板的单极子天线作为阵元，设计了1×4线形排列的天线阵列。采用HFSS有限元仿真分析该天线阵列的性能指标，通过观察S参数中S₁₁随天线各调谐参数的变化，进行优化设计分析。结果表明：天线的输入参数对于结构参数变化均会产生一定的影响，但大多数参数的变化对整个带宽的影响并不是很大，而天线距离底板较近则会产生新的频点；提出的天线阵列经过优化后，方位角宽度为158°,俯仰角宽度为26°,最大增益达到9.4 dB,能够实现宽频段、宽角度的定向集中辐射。所设计的全金属宽波束L波段干扰机天线阵列具备结构简单、小型化的特点，十分适合地面卫星导航干扰机天线应用，可为低慢小无人机的一体化干扰天线设计提供借鉴。     

复杂通信网络的地理位置聚集性社团发现和可视化

针对以通信网络为代表的一类复杂网络地理位置信息的聚集性与网络结构一定程度上的正相关性，探讨了将地理位置信息带入特定的复杂网络的社团发现和可视化任务中，改进传统的标号传播和力导引算法，提前进行网络的地理位置聚类分析，并对标号传播的和力导引的迭代过程引入基于地理位置的限制性条件，避免无意义的振荡。实验证明，提出的方法既可以加快社团发现和可视化算法的收敛速度，也可以通过地理位置对社团分布的影响提高快速社团发现算法的性能。针对存在地理位置聚集性的复杂网络数据，该方法无论在收敛时间还是社团发现结果（Q值）上都有较大提升。     

Social effects of topic propagation on Weibo

Weibo, China’s largest microblogging platform, has become one of the key information-sharing platforms in modern society. This study examines topic propagation in relation to microblogging from the perspective of the “peer effect.” Using data of hot topics from Weibo, we analyze how the social effect and propagation pathway influence the topic propagation process. We propose a spatial and temporal heterogeneity diffusion model that includes endogenous and exogenous social effects and is based on but different from the Bass diffusion model. We find that most propagation pathways end after a single level of propagation. The endogenous social effect in microblogs primarily influences the inflow of topics. Such endogenous social effect, combined with the multiplier effect, motivates most users to share a microblog topic in a short period of time. The exogenous social effect primarily influences the outflow of topics, and therefore, the microblog topics of a small number of popular users’ account for most of the share volume. Our results are robust to potential serial correlation, reflection problem, and potential self-selection due to user status.The findings reveal that group characteristics affect individuals’ behaviors and choices in relation to the topic propagation process on microblogging platforms. The use of a spatial and temporal heterogeneity diffusion model and the robustness of the analysis process provide new information for scholars in this field.     

改进萤火虫算法在Okumura-Hata模型修正中的应用

针对Okumura-Hata模型在不同区域对电波传播衰减的预测与实测难以匹配的问题，提出了一种Okumura-Hata模型修正方法。提取Okumura-Hata模型的各参数作为带约束条件的优化变量，以预测值与实测值的均方根误差和平均误差的加权和构造适应度函数，运用萤火虫算法进行优化实现Okumura-Hata模型在西安市区的本地化。在萤火虫算法中引入了“基因突变”和“优胜劣汰”操作，形成了一种改进型算法。基于大量实测数据的模型修正结果表明，所提方法可使电波损耗的预测值与实测值的均方根误差达到理论最小值9.585 9 dB，具有可行性。与基本萤火虫算法相比，改进的算法全局搜索能力更强，收敛速度更快。