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新工科背景下通信电子线路基础实验课程改革探索

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实验科学与技术 2024年第1期22卷 107-113页

作者：薛睿王帅创高敬鹏林云杜正威哈尔滨工程大学信息与通信工程学院哈尔滨150001

针对目前通信电子线路实验内容设置单一、教学手段不够丰富、教学效果不够理想等问题,提出了以任务为主线、以教师为主导、以学生为主体的实验模式,并融入联想、启发、任务驱动、项目类比等多种教学方法。以高稳定度LC正弦波振荡器的设... 详细信息

针对目前通信电子线路实验内容设置单一、教学手段不够丰富、教学效果不够理想等问题,提出了以任务为主线、以教师为主导、以学生为主体的实验模式,并融入联想、启发、任务驱动、项目类比等多种教学方法。以高稳定度LC正弦波振荡器的设计为例,设计了“基本”“进阶”“扩展”3种实验任务与内容,以多样化“套餐”满足学生对于实验的不同需求;在一块电路板上实现克拉泼、西勒和并联型晶体振荡器电路,使学生更容易掌握3种电路的区别与联系;采用了项目类比教学法,通过本实验使学生掌握解决典型通信工程问题的流程与科学方法;任务引入与思政环节巧妙结合,树立学生科学兴国的意识,增强民族自豪感。

关键词：通信电子线路基础实验 LC正弦波振荡器实验模式教学方法

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混合滤波器优化的雷达信号调制识别算法

哈尔滨工程大学学报 2022年第10期43卷 1522-1531页

作者：高敬鹏毛新蕊吴若无卢毅哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨150001 电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室河南洛阳471003

针对传统雷达信号调制识别方法中存在样本数少,卷积神经网络难训练,导致调制识别率低的问题,本文提出一种基于混合滤波器优化的雷达信号调制识别算法。本文算法依据矩阵映射理论,设计混合滤波器,构建特征值映射网络模型,提取雷达信号特... 详细信息

针对传统雷达信号调制识别方法中存在样本数少,卷积神经网络难训练,导致调制识别率低的问题,本文提出一种基于混合滤波器优化的雷达信号调制识别算法。本文算法依据矩阵映射理论,设计混合滤波器,构建特征值映射网络模型,提取雷达信号特征,融合差分进化思想与柯西变异机制,提出混合蝴蝶优化算法,寻优支持向量机组合控制参数,实现雷达信号调制识别。仿真结果表明:类样本数仅为60的训练条件下,在0 dB下比传统算法识别率高5%左右,说明本文所提算法在低信噪比下能有效区分9种雷达信号的调制方式,具备良好分类和抗噪声性能,为电子对抗提供新思路。

关键词：调制识别雷达信号处理混合滤波器混合蝴蝶优化算法特征值映射网络差分进化柯西变异支持向量机小样本

基于异步合作更新的LSTM-MADDPG多智能体协同决策算法

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吉林大学学报(工学版) 2022年

作者：高敬鹏王国轩高路哈尔滨工程大学信息与通信工程学院北京航天长征飞行器研究所试验物理与计算数学国家级重点实验室

针对完全合作型任务中，多智能体深度确定性策略梯度(Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient，MADDPG)算法存在信度分配以及训练稳定性差问题，提出了一种基于异步合作更新的LSTM-MADDPG多智能体协同决策算法。基于差异奖励... 详细信息

针对完全合作型任务中，多智能体深度确定性策略梯度(Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient，MADDPG)算法存在信度分配以及训练稳定性差问题，提出了一种基于异步合作更新的LSTM-MADDPG多智能体协同决策算法。基于差异奖励与值分解思想，利用长短时记忆(Long Short-Term Memory， LSTM)网络提取轨迹序列间特征，优化全局奖励划分方法，实现各智能体的动作奖励分配；结合算法联合训练需求，构建高质量训练样本集，设计异步合作更新方法，实现LSTM-MADDPG网络的联合稳定训练。仿真结果表明，在协作捕获场景中，所提算法相较于QMIX的训练收敛速度提升了20.51%；所提异步合作更新方法相较于同步更新，归一化奖励值均方误差减小了57.59%，提高了算法收敛的稳定性。

关键词：人工智能多智能体协同决策深度强化学习信度分配异步合作更新

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改进DDPG无人机航迹规划算法

计算机工程与应用 2022年第8期58卷 264-272页

作者：高敬鹏胡欣瑜江志烨电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室河南洛阳471003 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院哈尔滨150001 北京航天长征飞行器研究所试验物理与计算数学国家级重点实验室北京100076

针对无人机飞行过程存在未知威胁使智能算法处理复杂度高,导致航迹实时规划困难,以及深度强化学习中调整DDPG算法参数,存在时间成本过高的问题,提出一种改进DDPG航迹规划算法。围绕无人机航迹规划问题,构建飞行场景模型,根据飞行动力学... 详细信息

针对无人机飞行过程存在未知威胁使智能算法处理复杂度高,导致航迹实时规划困难,以及深度强化学习中调整DDPG算法参数,存在时间成本过高的问题,提出一种改进DDPG航迹规划算法。围绕无人机航迹规划问题,构建飞行场景模型,根据飞行动力学理论,搭建动作空间,依据非稀疏化思想,设计奖励函数,结合人工蜂群算法,改进DDPG算法模型参数的更新机制,训练网络模型,实现无人机航迹决策控制。仿真结果表明,所提算法整体训练时长仅为原型算法单次平均训练时长的1.98倍,大幅度提升网络训练效率,降低时间成本,且在满足飞行实时性情况下,符合无人机航迹质量需求,为推动深度强化学习在航迹规划的实际应用提供新思路。

关键词：深度确定性策略梯度算法无人机航迹规划深度强化学习人工蜂群算法

MIMO-OFDM系统的SAGE-ISD联合估计检测算法

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中南大学学报（自然科学版） 2013年第10期44卷 4094-4100页

作者：高敬鹏赵旦峰黄湘松钱晋希 f哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨150001

针对采用最小均方误差估计MIMO-OFDM系统信道时计算复杂度高,以及采用期望最大化算法存在收敛速度慢等缺陷,提出一种新的联合估计检测算法,将线性最小均方误差信道估计、广义空间迭代期望最大化算法和改进球形译码检测算法相结合进行联... 详细信息

针对采用最小均方误差估计MIMO-OFDM系统信道时计算复杂度高,以及采用期望最大化算法存在收敛速度慢等缺陷,提出一种新的联合估计检测算法,将线性最小均方误差信道估计、广义空间迭代期望最大化算法和改进球形译码检测算法相结合进行联合估计检测,采用线性最小均方误差信道估计对信道进行信道初估计,并利用联合迭代技术结合广义空间迭代期望最大化算法及改进球形译码检测算法进行信道估计校正和信号检测,从而提高系统的可靠性。理论研究和仿真结果表明:在相同误比特率下,算法性能优于传统的检测算法,其与理想信道估计下的最大似然检测算法仅平均相差0.5 dB。该算法在较少的迭代次数下,可获得较理想的信道估计和检测结果,并以较低系统复杂度的代价,逼近理想信道估计下的最大似然检测算法。

关键词： MIMO-OFDM 联合估计检测广义空间迭代期望最大化算法改进球形译码算法信道估计

基于改进粒子群优化的MIMO-OFDM信号检测

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哈尔滨工程大学学报 2015年第2期36卷 262-266页

作者：高敬鹏赵旦峰黄湘松哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨150001

针对MIMO-OFDM系统中,基于粒子群优化的信号检测算法易于陷入局部极值和收敛精度较低的问题,提出了一种基于改进粒子群优化的MIMO-OFDM信号检测算法。该算法将粒子群优化算法进行改进,并与遗传算法的杂交技术和极值扰动机制相结合,对MIM... 详细信息

针对MIMO-OFDM系统中,基于粒子群优化的信号检测算法易于陷入局部极值和收敛精度较低的问题,提出了一种基于改进粒子群优化的MIMO-OFDM信号检测算法。该算法将粒子群优化算法进行改进,并与遗传算法的杂交技术和极值扰动机制相结合,对MIMO-OFDM系统进行信号检测。理论研究和仿真结果表明,在相同误比特率情况下,所提算法性能优于基于遗传和粒子群优化的MIMO-OFDM信号检测算法性能,与理想信道下的最大似然检测算法性能相比,信噪比仅有1 d B的损失;在较少的迭代次数下,该算法有效地提高了系统的信号检测性能,有较强的全局搜索能力,是一种实用的信号检测方法。

关键词： MIMO OFDM 信号检测改进粒子群优化算法杂交算法

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MIMO-OFDM系统的联合估计检测算法

吉林大学学报（工学版） 2014年第3期44卷 861-866页

作者：高敬鹏赵旦峰周相超付芳哈尔滨工程大学信息与通信工程学院哈尔滨150001

针对最大似然检测算法复杂度高,最小二乘信道估计性能较差等缺陷,提出了一种SAGE-IGQS联合估计检测算法,该算法使用LS算法进行信道初始化,采用SAGE算法进行信道迭代估计,并结合改进的Grover量子搜索算法进行信号检测,从而提高了系统的... 详细信息

针对最大似然检测算法复杂度高,最小二乘信道估计性能较差等缺陷,提出了一种SAGE-IGQS联合估计检测算法,该算法使用LS算法进行信道初始化,采用SAGE算法进行信道迭代估计,并结合改进的Grover量子搜索算法进行信号检测,从而提高了系统的有效性。理论研究和仿真结果表明:该算法在降低系统复杂度的情况下,误比特率性能优于传统的联合检测算法,与理想信道估计下的最大似然检测算法相接近。

关键词：信息处理技术多输入多输出-正交频分复用联合估计检测 SAGE算法改进的 Grover量子搜索算法信道估计

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LDPC码研究及其硬件实现

LDPC码研究及其硬件实现

作者：高敬鹏哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

低密度奇偶校验（Low-Density Parity-Check，LDPC）码是一种接近Shannon极限的信道编码，在极低的信噪比环境下仍能获得优异的误码率性能，目前已成为编码界的热门研究课题之一。本论文从理论研究和硬件实现两个方面对LDPC码进行了深... 详细信息

低密度奇偶校验（Low-Density Parity-Check，LDPC）码是一种接近Shannon极限的信道编码，在极低的信噪比环境下仍能获得优异的误码率性能，目前已成为编码界的热门研究课题之一。本论文从理论研究和硬件实现两个方面对LDPC码进行了深入研究，并最终完成了LDPC码的编、译码硬件设计。在理论研究方面，论文首先研究了LDPC码的结构和几种校验矩阵的构造方法，包括Gallager码、半随机LDPC码、准循环LDPC（QC-LDPC）码，和非正则LDPC码。然后，详细分析了几种传统的编码算法以及基于近似下三角阵的有效编码算法。最后，在译码方面重点分析了和积译码算法和对数域的和积译码算法，并对译码过程中的量化问题进行了深入的研究，提出了一种有效的译码量化实现方案。该方案能够大大降低LDPC码译码硬件实现复杂度，且获得接近浮点译码的优异性能。在硬件实现方面，论文首先利用Matlab软件编程完成了LDPC码校验矩阵和生成矩阵的构造，然后对LDPC码编、译码进行了计算机仿真，并对所提出的译码量化方案进行了仿真验证。最后，运用Verilog HDL编程语言在ISE软件平台上，完成了LDPC内部并行编码器和基于对数域的和积译码器的硬件设计。

关键词：低密度校验码和积译码译码量化硬件实现