基于自适应形态学的跳频信号参数联合盲估计

跳频通信的应用大大提高了军事装备的抗干扰和抗截获能力，使得跳频对抗技术面临严峻的挑战。为解决传统形态学跳频信号参数估计方法中结构元素选择困难问题并提高估计精度，提出了一种基于自适应形态学的跳频信号参数联合盲估计方法。首先，对跳频信号进行短时傅里叶变换获取谱图。然后，从其时间轴投影中获取结构元素尺寸的知识, 设计自适应形态学滤波器抑制谱图噪声, 提取跳频图案初步估计跳频参数。最后, 引入最小二乘估计方法, 对跳频周期和跳变时刻进行精估计。仿真结果表明，此方法能够同时估计出跳频频率、跳频周期和跳变时刻, 不需要其中某一种参数作为先验条件, 在复杂的通信环境也能够保持良好的估计性能。     

改进型DSC的并网锁相环直流偏移消除方法

针对在SRF-PLL的控制内环中使用延迟信号消除(DSC)算子，放缓了动态行为问题，提出了一种用于电网同步的三相PLL中的快速直流偏移抑制方法.通过使用改进型DSC运算器(MDSC)方法，改进了传统的基于DSC的PLL的动态性能.该方法能够有效地克服系统带宽给直流偏移消除带来的影响，并使系统响应速度得到提升.另外基于MDSC的PLL在相位跳变和频率阶跃变化的调整时间也很小.所提方法的有效性通过仿真实验结果得到证实.     

数字经济研究进展及对中国高质量发展的启示

数字经济已成为全球经济社会发展的重要动力源泉,也担负着实现我国高质量发展的重要使命.为了解数字经济的研究发展脉络,并分析其与经济社会发展的关系,本文以Web of Science核心数据库中2002～2019年发表的相关文献为数据来源,用Citespace软件进行了文献计量研究,并结合传统的文献阅读方法进行了梳理总结,获得研究结果如下:(1)数字经济是经济社会发展领域的研究焦点,而且自2015年起热度不断上升;(2)数字经济从创新、经济增长、劳动力市场、数字鸿沟和可持续发展方面对经济社会发展具有深刻影响,并据此梳理出数字经济发展促进我国高质量发展的作用路径;(3)数字经济是新技术和新思想的重要体现,由此获得一个启示:数字经济将成为我国更高质量、更有效率、更加公平和更可持续发展的新引擎.     

基于深度学习的多STBC盲识别算法

针对空时分组码(space-time block code, STBC)识别中多种编码类型难区分的问题, 提出了一种基于卷积神经网络的STBC盲识别算法。该算法首先将接收信号采用自相关函数的频域预处理, 输入到卷积神经网络中对信号特征进行提取, 全连接层对特征进行映射, 实现对6种STBC类型的识别。仿真实验结果表明, 在无信道和噪声等先验信息的条件下, 所提算法能够有效区分3种相似度高的STBC3码, 且将STBC可识别的编码类型由目前的4种扩充到6种, 识别准确率能达到96%。该方法的复杂度较低, 不需要利用大量样本数据, 实时性高, 具有较好的工程应用价值。     

数智化时代下的创业影响及政策转型

在综述数智化创业活动影响及创业政策需求的基础上,依据产业政策的经典分析框架讨论了数智化影响下创业政策调整的对象和过程。从个人、团队、团队间三个层次分析并总结数智化时代下的创业影响特征,同时提出了数智化对创业政策的新诉求,归纳创业政策的主体、政策适应过程、政策目标制定三方面新特征,为政府创业政策的转型提供方向。研究归纳的多层次主体资源整合、边界与过程融合、创造需求新起点等数智化转型特征与政策转变要点能够为创业政策转型提供理论参考。     

基于改进CLDNN的辐射源信号识别

传统辐射源信号识别方法往往需要人工提取特征,不仅对专业知识要求较高,而且人为选择的特征不能够保证适用于大多数类型信号的识别,识别精度和识别速度也不能兼顾。针对上述问题,将语音处理领域常用的深度学习模型——卷积长短时深度神经网络(convolutional long short-term deep neural network, CLDNN)引入到辐射源信号的识别中,并将该模型中的长短时记忆层改为双向门控循环单元层。模型的输入为原始时间序列数据,特征提取和分类识别过程均在网络中进行,避免了人工选择特征的不完备性。实验结果表明,所提模型在低信噪比情况下也能够有效识别信号类型,同时与其他模型相比,实现了识别精度和识别速度之间的平衡。     

在组织中实践基于模型的系统工程

 基于模型的系统工程（MBSE）要解决复杂系统工程的问题，需要通过信息、计算和软件来架设传统系统与各领域工程（嵌入式、安全、结构等）之间的桥梁。综合产品团队使MBSE的有效方式可以有效降低实践风险，同时MBSE工具链和集成开发环境的成熟度也是制约实践效果的重要影响因素。全面数字化趋势引领的第4次工业革命中，MBSE向数据主线/数字工程等演进的趋势日趋显著。面向未来，必须认识到MBSE和产品数据管理/产品生命周期管理集成，以及在数字工程和数字主线大背景下理解和再造MBSE的必要性。     

基于频控阵的递推最小二乘波束形成算法

频控阵通过在阵元间加入远小于载频的频率增量,使波束的空间分布距离角度二维相关。基于频控阵基本结构,引入两种接收信号处理机制,并对其进行理论推导分析,仿真表明两种机制均能有效接收信号。针对指向误差存在,导向矢量失配导致主瓣发生偏移问题,采用递推最小二乘波束形成算法处理。仿真结果表明,存在指向误差时,该算法在两种机制中均能在目标位置形成主瓣,在干扰位置形成零陷,验证了算法在频控阵中应用的稳健性。     

基于数据场联合PRI变换与聚类的雷达信号分选

基于脉冲描述字进行雷达信号分选时,传统聚类算法需要预先人工设定聚类中心和聚类数目。针对该问题,提出一种基于数据场理论联合脉冲重复间隔(pulse repetition interval,PRI)变换与聚类的雷达信号分选新方法。首先,依据数据场理论,基于势值大小实现干扰点剔除,而后利用PRI变换算法进行PRI估计,依据PRI估计值将归一化脉冲描述字数据预分类,进而以各类数据集中心间的欧氏距离小于辐射因子为准则进行类别合并,自动得到初始聚类中心和聚类数目,最后通过改进K-Means算法完成聚类分选。仿真实验表明:所提方法能够应对存在频率捷变,重频参差、抖动、参数交叠、局部脉冲丢失的复杂信号环境,分选正确率明显提升。     

矿山复杂巷道网络组件式三维建模方法

煤矿复杂巷道(曲线巷道、交汇巷道、变断面巷道)建模是巷道三维建模的难点.现有方法在基于导线测量数据重建复杂巷道网络、尤其是矿山常见的曲线交汇巷道仍存在不足.提出了一种巷道组件式三维建模方法.该方法针对煤矿巷道典型导线测量数据，通过巷道中心线建模、巷道双边线建模、巷道组件三维建模三个步骤，自动构建复杂巷道网络三维模型.实验结果表明，提出的方法鲁棒性好，建模时间随数据量增长呈线性稳定增长.建立的巷道网络三维模型可为智慧矿山建设中的空间、几何、力学等多种分析提供支持.