为了精准获取河南省冬小麦空间分布及面积数据,基于2003—2021年250 m MODIS-NDVI时间序列遥感数据集,通过设置不同的阈值条件获得高质量的样本数据,采用深度神经网络(DNN)、随机森林(RF)和支持向量机(SVM)算法,自动从NDVI时序数据中提...为了精准获取河南省冬小麦空间分布及面积数据,基于2003—2021年250 m MODIS-NDVI时间序列遥感数据集,通过设置不同的阈值条件获得高质量的样本数据,采用深度神经网络(DNN)、随机森林(RF)和支持向量机(SVM)算法,自动从NDVI时序数据中提取冬小麦特征,分别训练出非线性模型,在250 m尺度对河南省冬小麦分布和面积进行识别。结果表明,基于DNN算法的河南省冬小麦面积识别模型精确率为97.26%,总体一致性为97.97%;基于RF、SVM算法的精确率分别为91.51%和89.31%,总体一致性均在90%以下。和RF、SVM算法相比,DNN算法在精度上有明显的提升,能够更好地反映河南省冬小麦的时间变化趋势和空间面积分布。该研究说明,运用中等分辨率长时间序列影像结合DNN算法,在一定程度上可以更准确识别大区域的农作物信息。展开更多
车联网(Vehicle to Everything,V2X)通信被认为是未来无线通信网络最重要的应用之一。然而,车辆在高速移动时引起的高多普勒频移会严重恶化V2X通信链路的性能。正交时频空(Orthogonal Time Frequency Space,OTFS)调制技术可以将时间和...车联网(Vehicle to Everything,V2X)通信被认为是未来无线通信网络最重要的应用之一。然而,车辆在高速移动时引起的高多普勒频移会严重恶化V2X通信链路的性能。正交时频空(Orthogonal Time Frequency Space,OTFS)调制技术可以将时间和频率选择性信道转换为时延-多普勒(Delay-Doppler,DD)域的非选择性信道,从而显著提高无线通信系统在高移动性场景下的性能,在V2X通信中具有重要的应用价值。但OTFS调制技术极大地增加了系统接收端的复杂度,研究低复杂度信号检测算法成为了新一代无线通信系统采用OTFS调制的关键问题之一。为此,综述了面向车联网V2X通信的OTFS信号检测算法。首先介绍了OTFS系统模型,然后概述了现有的低复杂度OTFS信号检测算法,并将其分为线性检测算法、消息传递(Message Passing,MP)检测算法及其改进算法、基于神经网络的检测算法3类,最后探讨了V2X通信中OTFS信号检测目前所面临的技术挑战与未来的发展趋势。展开更多
文摘为了精准获取河南省冬小麦空间分布及面积数据,基于2003—2021年250 m MODIS-NDVI时间序列遥感数据集,通过设置不同的阈值条件获得高质量的样本数据,采用深度神经网络(DNN)、随机森林(RF)和支持向量机(SVM)算法,自动从NDVI时序数据中提取冬小麦特征,分别训练出非线性模型,在250 m尺度对河南省冬小麦分布和面积进行识别。结果表明,基于DNN算法的河南省冬小麦面积识别模型精确率为97.26%,总体一致性为97.97%;基于RF、SVM算法的精确率分别为91.51%和89.31%,总体一致性均在90%以下。和RF、SVM算法相比,DNN算法在精度上有明显的提升,能够更好地反映河南省冬小麦的时间变化趋势和空间面积分布。该研究说明,运用中等分辨率长时间序列影像结合DNN算法,在一定程度上可以更准确识别大区域的农作物信息。
文摘车联网(Vehicle to Everything,V2X)通信被认为是未来无线通信网络最重要的应用之一。然而,车辆在高速移动时引起的高多普勒频移会严重恶化V2X通信链路的性能。正交时频空(Orthogonal Time Frequency Space,OTFS)调制技术可以将时间和频率选择性信道转换为时延-多普勒(Delay-Doppler,DD)域的非选择性信道,从而显著提高无线通信系统在高移动性场景下的性能,在V2X通信中具有重要的应用价值。但OTFS调制技术极大地增加了系统接收端的复杂度,研究低复杂度信号检测算法成为了新一代无线通信系统采用OTFS调制的关键问题之一。为此,综述了面向车联网V2X通信的OTFS信号检测算法。首先介绍了OTFS系统模型,然后概述了现有的低复杂度OTFS信号检测算法,并将其分为线性检测算法、消息传递(Message Passing,MP)检测算法及其改进算法、基于神经网络的检测算法3类,最后探讨了V2X通信中OTFS信号检测目前所面临的技术挑战与未来的发展趋势。
