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本文從一組反向恢復(fù)電荷曲線和一組反向能耗曲線出發(fā),給出了晶閘管關(guān)斷模型反向恢復(fù)參數(shù)的一種新的計算方法.此方法的計算誤差在di/dt和IF較寬的變化范圍內(nèi),較其它的傳統(tǒng)方法小得多.因此,此方法具有一定的實際應(yīng)用價值.

該文針對多用戶MIMO-OFDM系統(tǒng)，基于最大化信號與干擾加噪聲比(Signal-to Jamming and Noise Ratio，SJNR)預(yù)編碼，提出了實用的自適應(yīng)資源分配方法。根據(jù)各用戶SJNR值，提出采用遞增(Incremental Algorithm，IA)和遞減(Decremental Algorithm，DA)兩種方法為各子載波選擇用戶集合，使各子載波被多個用戶最優(yōu)復(fù)用，實現(xiàn)多用戶分集，以達到最大化系統(tǒng)吞吐量的目的。此外，基于DA思想，給出了考慮不同用戶QoS要求下分配子載波的方法(QoS Decremental Algorithm，QDA)。分析和仿真結(jié)果表明，IA和DA在大大降低算法復(fù)雜度的同時使性能很好地接近最優(yōu)算法，QDA能在滿足不同用戶QoS要求的同時最大化系統(tǒng)吞吐量。

為了提高輕型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)在遙感圖像(RSI)場景分類任務(wù)中的精度，該文設(shè)計一個雙注意力(DA)與空間結(jié)構(gòu)(SS)相融合的雙知識蒸餾(DKD)模型。首先，構(gòu)造新的DA模塊，將其嵌入到ResNet101與設(shè)計的輕型CNN，分別作為教師與學(xué)生網(wǎng)絡(luò)；然后，構(gòu)造DA蒸餾損失函數(shù)，將教師網(wǎng)絡(luò)中的DA知識遷移到學(xué)生網(wǎng)絡(luò)之中，從而增強其對RSI的局部特征提取能力；最后，構(gòu)造SS蒸餾損失函數(shù)，將教師網(wǎng)絡(luò)中的語義提取能力以空間結(jié)構(gòu)的形式遷移到學(xué)生網(wǎng)絡(luò)，以增強其對RSI的高層語義表示能力?；趦蓚€標(biāo)準數(shù)據(jù)集AID和NWPU-45的對比實驗結(jié)果表明，在訓(xùn)練比例為20%的情況下，經(jīng)知識蒸餾之后的學(xué)生網(wǎng)絡(luò)性能分別提高了7.69%和7.39%，且在參量更少的情況下性能也優(yōu)于其他方法。

該文研究了低軌道(LEO)衛(wèi)星CDMA系統(tǒng)發(fā)信機的數(shù)字部分，介紹了其結(jié)構(gòu)、算法原理及其具體實現(xiàn)。重點介紹了發(fā)信機數(shù)字信號處理部分在FPGA的實現(xiàn)，主要包括信息數(shù)據(jù)流的處理及編碼、交織、成型濾波、CIC插值濾波和數(shù)字上變頻等。在設(shè)計上采用了基于多相濾波結(jié)構(gòu)和分布式算法(DA)的成型濾波器以及高效CIC插值濾波器，節(jié)省了系統(tǒng)的硬件資源，提高了系統(tǒng)的性能。

為了解決雜波環(huán)境下脈沖多普勒(PD)雷達的多目標(biāo)跟蹤問題，提出一種距離模糊情況下基于概率假設(shè)密度濾波(PHDF)和數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)(DA)的聯(lián)合解距離模糊和多目標(biāo)跟蹤方法。該方法使雷達采用一組脈沖重復(fù)頻率(PRF)交替變換的工作模式，并對雷達生成的模糊量測進行多假設(shè)，得到擴展量測集；然后，利用PHDF可以有效濾除雜波和避免目標(biāo)-量測數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的突出優(yōu)點，對擴展量測集進行濾波，得到粗略的目標(biāo)狀態(tài)估計；最后，對PHDF的濾波結(jié)果進行航跡-估計值關(guān)聯(lián)，給出多目標(biāo)航跡信息。仿真結(jié)果表明，該算法可以同時給出目標(biāo)個數(shù)和各目標(biāo)狀態(tài)估計，實現(xiàn)雜波環(huán)境和距離模糊條件下對多目標(biāo)的有效跟蹤。

裝載各種有效荷載的無人機(UAV)能夠?qū)崿F(xiàn)傳感、通信和計算等多任務(wù)，因而常被部署到數(shù)據(jù)采集(DA)和輔助計算等領(lǐng)域。但是到目前為止，絕大多數(shù)研究僅專注于單一功能的無人機輔助的通信網(wǎng)絡(luò)資源分配與軌跡優(yōu)化，對于面向多任務(wù)的資源分配和軌跡優(yōu)化問題還未解決。為此，該文提出一種綜合考慮無人機數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)廣播以及計算任務(wù)卸載的無人機輔助的通信網(wǎng)絡(luò)資源優(yōu)化的分配策略，旨在通過聯(lián)合優(yōu)化傳輸占空比、用戶發(fā)射功率與無人機軌跡，在滿足目標(biāo)位置采集數(shù)據(jù)實時廣播的前提下，最大化用戶卸載量。為了解決多變量耦合優(yōu)化問題，提出了基于塊坐標(biāo)下降(BCD)和連續(xù)凸逼近(SCA)的高效迭代優(yōu)化算法，將耦合優(yōu)化問題分解為3個子問題進行迭代優(yōu)化。最后，大量仿真結(jié)果表明，該算法在公平性和總卸載計算量方面都優(yōu)于其他測試方案。