Blind identification of space–time block codes based on deep learning

Deep Learning(DL) has important applications to both commercial and military communications, such as software-defined radio, cognitive radio and spectrum surveillance. While DL has been intensively studied for modulation recognition, there are very few investigations for blind identification of Space-Time Block Codes(STBCs). This paper proposes a Residual Network(RN)-based model for identifying 6 kinds of STBC signals with a single receiving antenna, including the same length of coding matrix. I...     

基于混合现实技术的民机驾驶舱仿真平台

为了满足民机驾驶舱设计早期多方案对比和快速优化迭代的需求,研发了面向民机驾驶舱的混合现实仿真平台。以实体场景模块、可视化模块和运行逻辑模块为依托, 构建了仿真平台的系统框架; 在此基础上, 研究了高精度动态虚实融合技术, 解决了混合现实平台中操控部件和人的数字孪生问题; 为了验证混合现实仿真平台的可行性和有效性, 在物理驾驶舱仿真平台和混合现实驾驶舱仿真平台开展相同的试验,采用主观评估和客观测量相结合的方法对驾驶舱操纵部件可达性、布局合理性、仪表显示可视性和可读性方面进行人机工效分析, 并将两组试验的试验数据进行对比。试验结果表明,混合现实平台与物理平台的测试效果基本一致,能够为驾驶舱设计早期多方案对比评估提供有效的测试平台。     

顾及动态物体感知的增强型视觉SLAM系统

传统的同步定位与制图（Simultaneous localization and mapping, SLAM）系统在复杂环境下工作时，无法分辨环境中的物体是否存在运动状态，图像中运动的物体可能导致特征关联错误，引起定位的不准确和地图构建的偏差。为了提高SLAM系统在动态环境下的鲁棒性和可靠性，本文提出了一种顾及动态物体感知的增强型视觉SLAM系统。首先，使用深度学习网络对每一帧图像的动态物体进行初始检测，然后使用多视图几何方法更加精细地判断目标检测无法确定的动态物体区域。通过剔除属于动态物体上的特征跟踪点，提高系统的鲁棒性。本文方法在公共数据集TUM和KITTI上进行了测试，结果表明在动态场景中定位结果的准确度有了明显提升，尤其在高动态序列中相对于原始算法的精度提升在92%以上。与其他顾及动态场景的SLAM系统相比，本文方法在保持精度优势的同时，提高了运行结果的稳定性和时间效率。     

无人机空中冲突探测与避撞研究

近年来，无人机运输业迅猛发展，其飞行过程中的冲突探测与避撞问题成为亟需解决的关键问题。在无人机周围建立合理的三维空间模型，优化包括紧急避撞区域、一般避撞区域、监视及提前避撞区域的三级避撞区域系统，并利用ADS-B 报文提供的无人机位置、速度等信息，基于无人机一般二维平面上的冲突探测与避撞算法，通过增加垂直方向上的冲突识别来改进冲突探测算法，对比调速、调向两种避让方案在各避撞区域的成功率。结果表明：改进算法能在无人机数量大幅增加的情况下有效识别冲突无人机，同时采用先调速后调向的避让方案，避撞成功率达到99.75%，可为保障无人机的飞行安全提供有效策略。     

EPDM/CR并用橡胶绝热层性能研究

不同种类的橡胶并用是提高制品性能的有效途径之一。通过在三元乙丙橡胶（EPDM）中混入部分氯丁橡胶（CR），研究了并用橡胶绝热层性能的影响规律。结果表明，在EPDM橡胶中并用适量CR橡胶可以改善其性能。当EPDM/CR并用橡胶中CR用量不大于30份时，并用橡胶的硫化特性、耐热性能和拉伸力学性能可以得到明显改善，而并用橡胶的玻璃化转变温度、制备工艺等基本特性并不会发生本质改变；此外，烧蚀试验结果表明，CR橡胶的混入增加了基材烧蚀后在芳纶纤维表面的沉积量，有利于提高绝热层的耐烧蚀性能；应用结果表明，EPDM/CR并用橡胶绝热层的拉伸强度和烧蚀性能优于单一EPDM橡胶绝热层。