面向6G移动通信的可重构智能反射表面技术研究综述

伴随移动通信技术的迅猛发展，复杂多变环境和高能耗将是当前以及未来移动通信面临的主要问题，低能耗、高效通信环境自适应调整将是移动通信技术发展的必经之路。可重构智能反射表面（Reconfigurable intelligent surface, RIS）技术的发展，为移动通信提供了低能耗、通信环境自适应可重构服务，满足了复杂通信场景下多样化设备服务需求。本文首先对RIS技术从原理、特点、优势等方面进行了概述；然后针对RIS具体的应用场景，对RIS技术优势进行总结；最后在现有工作基础上，总结了RIS技术可能面临的技术挑战，并进一步论述与展望RIS技术的发展方向。RIS技术将会进一步推动移动通信技术的变革，助力移动通信技术面向未来复杂、智能化场景应用需求。     

边缘网络下多无人机协同计算和资源分配联合优化策略

针对边缘网络环境下多人机之间存在计算负载不均，造成卸载任务失败的问题，提出了一种多无人机间协作的智能任务卸载方案。通过联合考虑多无人机任务分配、计算资源分配和无人机飞行轨迹，引入公平性指数建立了无人机公平负载最大化和能量消耗最小化问题。基于多智能体深度强化学习框架，提出了融合轨迹规划和任务卸载的分布式算法。仿真结果表明，所提出的多无人机协作方案可以显著提高任务完成率和负载公平度，并且有效适用于大规模用户设备场景。     

系留球和地面之间的自由空间光通信中继系统设计与验证（英文）

目前微波移动中继网络存在中继距离短、数据传输速率慢、功耗高、工作频率受限等问题。本文使用激光通信技术构建了一个中继系统，该系统实现了系留球和地面基站之间红外高清图像数据的实时转发，通信距离超过20 km。实验的成功为激光通信技术作为机载通信中继站的应用提供了技术参考。针对初始瞄准指向角度不可预测、平台姿态快速变化等特殊场景，提出了一种用于确定扫描角域的评估方法和姿态稳定性补偿的方案来解决这些问题。通过4阶Runge-Kutta迭代方法规避复杂的微积分计算，提高了扫描算法的精度。将基于目标空间位置和自身姿态变化的数据通过前馈补偿算法引入到闭环跟踪系统的速度环中，有效提高了系统的跟踪稳定性。未来将实现空对空的激光链路中继网络实验。     

SiamADN:用于无人机目标跟踪的孪生注意密集网络（英文）

基于深度学习的单目标跟踪技术在诸多计算机视觉应用中取得了卓越的效果。然而,现有跟踪器在图像目标变形、遮挡、移动等场景下的应用具有局限性。本文提出一种融合注意力机制和密集网络的孪生网络离线跟踪方法(SiamADN),重点针对无人机等小目标的跟踪任务。首先,算法应用密集网络来减少消失梯度,从而加强特征转移;其次,在密集网络结构中引入通道注意力机制,增强感兴趣的关注度;引入高级角点检测网络以改进持续跟踪过程。在OTB-2015、UAV123,LaSOT和VOT等跟踪数据集上进行了广泛的实验。实验结果表明,在UAV123上的准确率为78.9%,运行速度为每秒32帧,具有较好的实际应用效果。     

一种形态学与Canny算子融合的焊接熔池边缘检测算法

针对CO_2焊接熔池图像噪声干扰,边缘模糊等问题,以多尺度多结构数学形态学边缘检测算子为基础,结合Canny算子边缘定位准确,提出了将Canny算子与多尺度多结构形态学融合的熔池图像边缘检测算法,并将该算法应用于检测并提取CO_2焊接熔池图像的边缘。实验结果表明,与经典的Canny算子和单尺度形态学算法相比,提出的算法具有图像边缘连续完整、定位准确、图像细节保留较多等优点,为进一步焊接质量控制的研究奠定了基础。     

视觉及其融合惯性的SLAM技术发展综述

当前视觉同时定位与建图（Simultaneous localization and mapping,SLAM）技术已经成为导航定位领域重要的导航方式之一。为提升视觉SLAM全天候多场景的综合性能,融合多种信息的视觉SLAM技术得到了快速发展。本文系统综述了近年国内外视觉SLAM的研究成果。首先归纳整理了视觉及视觉/惯性SLAM中的前端里程计、后端优化、回环检测和地图构建关键环节。在纯视觉SLAM技术分析方面,围绕传统基于几何变换和现代基于深度学习的两大类视觉SLAM方法开展讨论,并梳理了相关具有代表性的视觉SLAM技术。在详细阐述视觉/惯性组合导航的多信息融合SLAM方法基础上,分析了近年基于异源图像的视觉及其与惯性组合的SLAM导航技术进展。最后对视觉SLAM的未来发展方向进行了针对性展望。     

3G环境下安全网关的实现与安全短信息系统

为保证3G移动通信系统中信息安全传输,提出了基于3G的安全网关及AAA机制的解决方案,设计了3G安全网关系统的功能,其由数据安全访问代理和AAA解决方案结合而成。安全网关系统主要采用加密认证技术、鉴别授权技术,同时融合了AAA解决方案技术。系统设计中加密认证采用了SSL技术。在安全短信息系统中针对基于短信业务的安全性,提出了一个高标准的安全短信息服务模式,以增强GSM／GPRS网络的短信息服务的安全性,保证重要信息在移动网络中交换的安全和可靠性,加强利用短信息进行小额付款和其它移动电子商务的实用性。     

CFM56—3发动机MEC可靠性分析

在实际机务维修过程中,针对飞机和发动机附件开展可靠性工作对节约维修费用和提高飞行安全有极大的作用,依据某航空公司最早引入的4架波音737－300自投入营运以来来的发动机上的主发动机控制器（Main engine control,MEC)故障数据统计,采用黑箱方法对MEC的可靠性进行了系统的分析,通过可靠性分析计算,为MEC的航材储备提供理论依据,并提出了对其进行视情检查维修的建议,分析中所采用的新平均秩法和图估法,对维修过程中的飞行机和发动机附件可靠性分析有一定的实用价值。     

无线传感网络中神经网络路由算法

针对大规模传感网络的特点,提出了一种新的神经网络的路由优化算法。该算法在满足时延约束条件下能快速选择出最小能耗的优化路由。同时文中给出能量函数各参数之间的关系,并证明了通过适当选取参数,可保证网络的可行解将是渐进稳定的。计算实例表明了该算法的可行性。最后通过不同规模的网络仿真,显示该算法可有效地用于大规模无线传感网络。     

基于自适应对抗学习的半监督图像语义分割

现有的自适应对抗学习方法采用固定惩罚因子在不同特征层进行监督学习,并采用FCN(Fully Convolutional Networks)作为判别器的基础框架,模型缺少泛化能力,在分割较复杂场景时易造成类感染和类漂移。针对该问题,提出了一种学习率自适应的对抗学习的图像语义分割方法。该方法设计了一种类似SegNet结构的网络判别器,采用最大池化进行非线性上采样,既继承了FCN的优势,可以输入任一大小的图像,又保留了相对精细化的特征相关性信息。由于提出的模型可以通过自适应学习率调整对抗损失与交叉熵损失的权值,从而更新生成器的分割网络,所以提高了语义分割的精度;此外,提出的模型在判别器中采用了SegNet框架代替FCN框架,克服了暴力池化问题,且能够将未标记目标数据集的边缘信息引入网络结构中,从而能有效纠正网络的边缘区域,较好地保持图像的边缘细节,从而使分割结果更为精细。在PASCAL VOC2012标准数据集进行实验,并与现有的性能较好的弱监督分割模型相比,实验结果表明:本文模型能够更精细地分割出较复杂背景的目标,有效地缓解类感染和类漂移,并且有效地保留了边缘细节。     

手机阅读平台发展策略探究

手机阅读是一种新的阅读方式,从开始出现就显现出蓬勃的生命力。中国的三大运营商也对这样的发展势头给予极大的重视,纷纷投入手机阅读的建设中来。随着4G技术的出现,对本来刚刚走向稳定的移动阅读市场带来了新的冲击,三大运营商们在这样的环境下也表现出明显的不足和缺憾,通过一些专业网站的分析调查数据可以看到运营商在移动阅读平台运营上具体的匮乏之处,并通过分析问题找到解决问题的方法。     

陕西省高校移动图书馆信息服务现状调查研究

以陕西省35所本科院校移动图书馆为调查对象,探讨了高校移动图书馆为读者提供信息服务的现状。调查结果显示：陕西省高校移动图书馆信息服务普及率低;移动图书馆信息服务功能比较简单;移动图书馆用户使用率偏低。建议学校应从实际出发,开展适合本校用户的移动图书馆服务;加大宣传力度,提高用户对移动图书馆的使用率;以用户需求为中心,扩展移动图书馆服务功能等。     

基于WWW的分布式计算

介绍了基于ＷＷＷ（Ｗｏｒｌｄ ｗｉｄｅ ｗｅｂ）服务，在Ｃｌｉｅｎｔ／Ｓｅｒｖｅｒ计算模式上采用分布对象技术和ＣＯＲＢＡ（Ｃｏｍｍｏｎ ｏｂｊｅｃｔ ｒｅｑｕｅｓｔ ｂｒｏｋｅｒ ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ），并采用分布式计算语言Ｊａｖａ进行编程实现的企业分布式计算模型。Ｊａｖａ增强了ＷＷＷ的交互性，但它并不是一种解决Ｃ／Ｓ系统中互操作对象透明性的有效方法。当Ｊａｖａ和分布对象技术结合起来时，形成了     

移动通讯中互调干扰的分析

从信号通过非线性系统产生失真出发，推导出移动通讯系统产生互调干扰的一般原理，并对发射机互调、接收机互调以及移动通讯频段与广播电视频段的互调干扰进行进行了分析。     

基于可移动代理的RPC实现机制研究

基于客户机－服务器的超大规模分布计算和可移动计算模式在数据量大、网络带宽较窄、且延迟较大的情况下，难以获得更高的工作效率。本文提出了基于可移动智能代理的ＲＰＣ实现机制，即基于可移动代理技术的三种方案：ＭＩＡ并行执行方案、ＭＩＡ携带服务器列表串行“移动－执行”方案、ＭＩＡ自适应“移动－执行”方案，并给出了查找网络中各服务器上运用用户情况的ＲＰＯ例程。     

一种基于元路径拥塞模式挖掘的移动对象位置预测方法

路网上移动对象位置预测是许多位置相关服务的基础。目前移动对象位置预测方法没有充分考虑到轨迹数据中所蕴含的道路拥塞信息,而路网上的道路拥塞状态对移动对象的位置更新会产生巨大影响。提出基于元路径拥塞模式挖掘的方法(Meta-congestion-pattern mining,MCPM)。在离线挖掘阶段,从历史轨迹的频繁路径(元路径)的紧集中挖掘当地的拥塞模式,并对运动模式进行建模,其中采用基于k均值的聚类算法解决数据稀疏性问题。在线预测阶段根据挖掘的拥塞模式和运动模式依概率进行预测。最后通过理论分析和实验验证得出了算法的有效性,与相同条件下的精度预测(WhereNext,WN)方法相比,平均预测准确性提高了近20%,预测时间平均缩短了近50%。     

网格移动定位服务及关键技术

分析了网格移动定位服务的技术定位。在分析当前移动定位服务应用模式不足的基础上,提出了网格移动定位服务的应用模式,并基于移动定位服务的产业链,构建了网格移动定位服务的体系结构。深入研究了面向网格移动定位服务的元数据服务、资源代理服务以及资源副本服务三个关键技术。实现了基于网格移动定位服务的公交导航服务,并阐述了网格移动定位服务的应用前景,故对未来移动定位服务的应用提供理论和技术参考。     

移动Ipv6的安全威胁及对策

移动计算的环境及其特点,决定了它比普通计算具有更多的潜在威胁,针对移动Ipv6的设计,将潜在的安全问题进行分类,阐述源于不同拓扑位置的威胁,提出相应的对策以减少或消除这些安全隐患。     

面向货物运输的移动平台设计与无人直升机追踪控制

由于无人直升机具有垂直起降、机动性好的特点，使其可用于移动平台之间的货物运输，因此，提出了无人 直升机跟踪移动平台的货物运输方法。设计了一套用于无人直升机追踪实验的动平台，动平台上可放置物品，无人直升机在追踪动平台过程中同时完成物品的拾起和码放。动平台系统由移动小车平台、运动控制器、引导装置以及地面监视软件等组成，采用MEMS-SINS/GPS组合导航系统作为引导装置的核心部件，完成对移动小车平台的位置和速度估计。提出了由单点GPS测量点提供多个目标点位置的方法，可使无人直升机方便快捷地知道需要拾起和码放物品的目标点。设计开发了一套操作简便、显示友好的地面监控软件，辅助移动平台正常运行，能有效监控引导装置与无人直升机的通信。     

基于分层式强化学习的移动机器人导航控制

针对未知环境下的移动机器人导航问题,本文提出了一种基于分层式强化学习的混合式控制方法。利用栅格-拓扑相结合的环境表示及地图学习方法,通过分层式强化学习在不同控制层次的扩展设计移动机器人的反应式和慎思式导航控制,实现了全局导航和局部导航控制的协调优化。实验及测试结果证明,该控制方法能实现导航任务的全局优化,避免陷入局部极小,并对未知动态环境具有较强的适应性。