Large-scale real-world radio signal recognition with deep learning

In the past ten years, many high-quality datasets have been released to support the rapid development of deep learning in the fields of computer vision, voice, and natural language processing. Nowadays, deep learning has become a key research component of the Sixth-Generation wireless systems (6G) with numerous regulatory and defense applications. In order to facilitate the application of deep learning in radio signal recognition, in this work, a large-scale real-world radio signal dataset is created based on a special aeronautical monitoring system - Automatic Dependent Surveillance-Broadcast (ADS-B). This paper makes two main contributions. First, an automatic data collection and labeling system is designed to capture over-the-air ADS-B signals in the open and real-world scenario without human participation. Through data cleaning and sorting, a high-quality dataset of ADS-B signals is created for radio signal recognition. Second, we conduct an in-depth study on the performance of deep learning models using the new dataset, as well as comparison with a recognition benchmark using machine learning and deep learning methods. Finally, we conclude this paper with a discussion of open problems in this area.     

Influence of sub boundary layer vortex generator height and attack angle on cross-flows in the hub region of compressors

It has been recently shown that Sub Boundary layer Vortex Generator (SBVG, abbreviated as VG hereafter) can suppress the Cross-Flow (CF), and therefore, can eliminate corner separation and increase aerodynamic loading when installed on the end wall inside middle-load compressor passages. However, when VGs are applied in high-load compressors, it is difficult to achieve ideal results. This is because the definition of the VG attack angle in the presence of CF in existing research is confusing, and the stronger CF in high-load compressors worsens the problem and results in an improper design and optimization range of VG attack angle. Therefore, this paper clarifies the definition of the VG attack angle in the presence of CF and reveals the CF controlling mechanism of VG on a flat plate. The differences in the flow phenomena around a VG both with and without CF are also studied. The numerical results show that a larger height or attack angle of the VG generates a greater CF suppression effect. However, the cross velocity increases when surmounting the primary vortex induced by the VG, except that this enhanced CF is less conspicuous for larger VG heights. Compared to the cases without CF, the VG suffers an additional loss because of the stronger separation and primary vortex loss caused by the CF.     

变推力液体火箭发动机推力调节技术研究综述及发展趋势

系统梳理了国内外变推力液体火箭发动机调节控制技术的研究历程及研究现状，并结合我国航天动力研究基础，指出通过在主系统或副系统管路上设置液体或燃气流量调节装置、通过可调结构的针栓式喷注器同步对流量与压力进行匹配调节仍然是实现大范围变推力调节的两种主要手段；分析了变推力液体火箭发动机推力调节的关键技术及其解决途径，预测了未来一段时期内变推力液体火箭发动机及其调节技术发展趋势，提出了若干适合我国国情的研究建议，为我国低成本、可重复使用天地往返运输技术的发展和有关研究者开展研究工作提供一定的参考。     

深度学习技术在空间激光通信中的应用

与射频通信相比，空间激光通信具有传输速率高、保密性能强、终端功耗低等优点，目前已成为当前通信领域的一个研究热点。同时，空间激光通信也面临着一些严峻的技术挑战，如大气湍流导致空间激光通信的信道情况十分复杂，复杂的信道会引发信号光强度起伏剧烈，信标光跟踪与瞄准困难，接收端的信号光场波前畸变严重等。为了提升空间激光通信在复杂信道环境中的性能，学者们将深度学习技术引入到空间激光通信系统中。多项研究表明，深度学习在空间激光通信的诸多方面表现出了优越的信息处理能力。对近年来深度学习技术在空间激光通信信号处理与检测，信标光捕获与跟踪以及波前畸变探测与校正等方面的应用做一全面梳理，并对用于空间激光通信的深度学习技术的前景进行展望。     

基于PSK调制的数字通信信号仿真分析技术

基于PSK调制的数字通信系统在无线通信工程实践中有着广泛的应用，由于受到各种条件的限制，从实际工程系统接收到的PSK数字通信信号在教学科研中不易获得，而PSK调制仿真数据则可以自己产生。在掌握通信原理和仿真技术的基础上利用Matlab实现对BPSK、DPSK、QPSK、DQPSK、8PSK、π/4-DQPSK、OQPSK等数字通信信号源的模拟仿真，可对调制体制、工作频率、传输码率、采样频率、信道特征等参数进行灵活设置，并按要求生成规定格式的DAT数据文件，可作为调制方式识别软件的训练和测试样本。结合模方谱、平方谱、四次方谱、八次方谱等谱线参数特征，同时结合星座图和眼图进行基于PSK调制的数字通信信号的调制体制判别和验证。     

小波阈值去噪法在MEMS陀螺信号处理中的应用

近年来MEMS陀螺发展迅速，应用广泛，但性能参差不齐。为改善MEMS陀螺的输出信号性能，综述了近年来小波阈值去噪法在该领域内的研究进展情况。重点从阈值函数的不同改进形式、阈值选取方式的不同以及分解层数三方面对比分析各小波阈值去噪法之间的优缺点。通过现阶段的去噪效果评判标准，结合MEMS陀螺信号的特点，对近年来小波阈值去噪的应用情况进行分析说明，总结小波阈值去噪法在不同使用条件下对MEMS陀螺信号处理上的优势与不足，为后续相关研究提供一定的参考价值。     

基于高频光电导法半导体少数载流子寿命测量系统的设计与实现

基于高频光电导衰减法半导体少数载流子寿命测量基本原理，设计了半导体少子寿命测量系统，并在二极管检波电路的基础上，对信号处理系统进行了改进。该信号处理系统采用反馈式检波电路，相比于传统二极管检波电路，运用运算放大器的反馈原理减小了检波二极管压降产生的误差，同时结合二极管嵌位作用，减小了运算放大器压摆率带来的影响，提高了测量系统的检波能力。通过实验，验证了该检波电路的可行性，测试结果表明，有效提升了测量系统的准确性。     

往复节流式正脉冲发生器性能分析CSCD

在石油开采与钻探领域,脉冲发生器作为旋转导向系统井下信号传输系统的重要组成部分,提高压力脉冲幅值有助于提升旋转导向系列产品的市场竞争力。为了揭示其工作原理及提高压力脉冲幅值,基于计算流体动力学,利用用户自定义函数(UDF)、动网格技术、非牛顿流体模型,借助Fluent平台对往复节流式正脉冲发生器进行了动态数值实验。利用离散形式的动量方程将主阀体与电磁阀的被动运动转变为主动运动,选择适用于k-ε湍流模型的赫-巴非牛顿流体本构方程描述泥浆,提高了计算的收敛性与运动的可控性。基于非牛顿流体的流固耦合方法,更真实地模拟了脉冲器在井下工作过程。结果表明限流环内径越小或入口排量越大,则压力脉冲幅值与信号发生频率越大。     

基于EMD-TFPF的仿生偏振光罗盘去噪方法

为了提高仿生偏振光罗盘定向精度,降低罗盘在进行航向角测量时存在的高斯白噪声,基于经验模态分解(EMD)和时频峰值滤波(TFPF),设计了一种用于仿生偏振光罗盘的EMD-TFPF联合去噪方法.在去噪过程中,首先将含噪声的航向角信号分解为不同的模态,对不同模态采用不同窗长进行时频峰值滤波,进而改善了单一窗长去噪对有用信号造成的衰减,有效提高了去噪算法的自适应能力.经过机载实验验证,采用该方法去噪后的仿生偏振光罗盘可以实现定向精度0.3259°,比原始信号精度提升了18.4％.