0 引言
城市轨道交通是城市中的公益性交通基础设施，是城市百年大计的建设运营项目，也是目前正在蓬勃发展的行业。轨道交通项目一旦投入运营，就必须保持整个系统日以继夜的正常运行。而整个系统的正常运营，必须要以设备安全运行为前提和保障。
地铁设备主要有以下几个部分：车辆，供电系统，通信设备，信号设备，机电设备，工务设备等。为保证系统中所有设备安全、良好运行，必须有一套能协调各专业、行之有效的检修方案。
1 设备检修分类及内容
设备检修计划，按检修的目的，可以分为设备预防性检修计划、改善性计划检修、故障检修计划；按检修的深入程度，可分为大、中、小修、二级保养等；按编制的时间点，可分为年度检修计划、月度检修计划、日检修计划、临时检修计划。
在南京地铁运营分公司，在每日坚持对设备状态进行巡查的基础上，把信号设备的保养检修分为月检查、二级保养、小修、中修等几种等级，检修的时间间隔分别为月、季、半年（年）、10年。
1.1 月检查
月检查的检修间隔为每个月，针对对重要的（损坏后果很严重）、使用频率高、易损坏的零件进行例行检查，比如处于关键位置的道岔。月检查主要包括以下几个检修内容：⑴检查基本状态、检查紧固零件；⑵检查调整零件；⑶检查润滑及冷却系统；⑷检查启动和传动装置；⑸修理或更换易损件；⑹处理检查出来的缺陷，排除故障；⑺做好检修数据记录。
1.2 二级保养
二级保养的检修间隔为一个季度，检修内容与月检查几乎相同，检修的对象更全面。
1.3 小修
小修通常以半年(一年)为检修间隔，是对易损元件或者设备的一般缺陷进行维护性的检查和修理，以保证设备的正常运行。通常检修的项目比较多，检修的时间比较长，主要包括以下几个检修内容：⑴检查基本状态、检查紧固零件；⑵检查调整零件；⑶检查润滑及冷却系统；⑷检查启动和传动装置；⑸修理或更换易损件；⑹更换阀门；⑺更换填料和垫片；⑻处理检查出来的缺陷，排除故障等；⑼基本功能测试；⑽做好检修数据记录。以地铁信号系统的转辙机为例的检修内容如表1所示。
表1 室外的转辙机小修检修内容
序号
检修对象
转辙机的小修检修内容
1
检查基本状态、检查紧固零件
各部螺栓、锁轴检查、紧固；老伤裂纹检查
2
检查调整零件
道岔密贴(2mm/4mm试验)、锁闭、开程及表示缺口检查
3
检查润滑及冷却系统
锁闭框、锁闭钩、锁闭杆检查及油润
4
检查启动和传动装置
手摇转辙机交通论文，阻力检查；摩擦联结器、滚珠丝杠、动作杆检查；电机及速动开关组检查
5
修理或更换易损件
开口销、绑扎线检查
6
更换填料和垫片
转辙机盒子密封性检查
7
基本功能测试
手摇转辙机，阻力检查；转换力检查；道岔方正、磨卡别劲检查
8
处理检查出来的缺陷，排除故障等
排除检查出来的故障
现代通信环境日益复杂，通信信号的密度成倍增加，电磁信号样式复杂多变，使得通信信号的识别变得异常困难[1]。信号检测设备通过对待识别通信信号的特征参数的观测，与数据库中己知信号的特征参数进行匹配，从而确定待识别通信信号的类型。
本文提出利用灰色关联算法获得各证据体的BPAF，然后利用基于证据理论[2，3]对证据进行融合。理论分析和仿真结果表明，该方法识别率高、可靠性强，适合于复杂下的通信信号识别。
一、灰色关联分析基本原理
三、算法的步骤
本文所提出的识别算法步骤如下：
（1）构造通信信号识别框架U
定义所有通信信号的类型U={R1，R2，…，RN}。
（2）获取证据的BPAF
计算比较数列与参考数列的灰色关联度，然后采用式（7）计算BPAF。
xij=xij+滓ij×randn（5）
xij、滓ij分别为第i类信号的第j指标的均值和方差，randn为均值为0、方差为1的正态随机分布。
假设三种传感器的测量方差如表2所示，根据表2和式（5）可以模拟来自于辐射源b1的观测样本。其中，信号侦察设备获取三个周期的样本，ELINT系统二个周期的样本，利用ESM一个周期的样本，获得的观测样本序列如表3所示。
利用灰色关联算法获得BPAF，如表4所示。
按照相同侦查设备融合的结果，如表5所示。
按照不同侦查设备融合的结果，如表6所示。可见，本文的方法可以正确的识别出的信号b1。
五、结论
针对复杂环境下的信号识别问题，本文研究了一种利用灰色关联算法获取BPAF，利用证据融合模型进行识别的方法。理论分析和仿真结果表明，该方法可以正确的识别出信号的类型。
参考文献
[1]林象平.雷达对抗原理.西安：西北电讯工程学院出版社，1985.6：171-175.
[2] Dempster AP. Upper and Lower Probabilities Induced by a Multivalued Mapping [J].The Annals of Mathematical Statistics， 1967，38（4）：325-339.
[3] Waltz E， Lilnas J. Multisensor data fusion [M]. Boston： Artech House， 1990.
[4]肖新平，宋中民，李峰.灰色技术基础及其应用[M].北京：科学出版社，2005：27-35.
本届年会将以“智能化驱动下的会计发展与变革”为主题，研讨智能化应用与会计学科各领域的交叉问题，同时会议将继续深入研讨会计信息化相关议题。具体议题如下：
（1）智能化会计系统的价值研究
（2）智能化应用与会计学科各领域交叉问题研究
（3）政府会计信息化
（4）财务会计与管理会计信息化
（5）审计信息化
（6）内部控制信息化
（7）XBRL与业财融合
（8）会计信息化教学与人才培养
二、征文事项
1.征文截止日期
年会征文提交截止日期为2017年5月6日（以论文在线提交时间为准，或以论文投稿邮件发出日期为限）。年会组委会遴选后在2017年6月6日前发出正式的会议论文录用通知和参会邀请函。参会回执请务必于2017年6月20日前发至会务组。
2.征文注意事项
（1）应征论文应当是未公开发表的论文。
（2）应征论文被会议录用后，根据个人意愿可在中国会计学会网站、中国会计视野论坛――中国会计学会会计信息化专业委员会学术讨论版网站上登载，同时将被中国学术期刊（光盘版）电子杂志社的“中国重要会议论文全文数据库”收录，并向《会计研究》、《中国管理信息化》等杂志推荐。
3.提交论文的内容与格式要求
（1）页面设置A4纸；
（2）文章标题（居中，三号黑体，上下各空1行）；
（3）文章作者（小四宋体，居中，作者之间用空格）；
（4）单位、邮政编码（小五号宋体，居中，后面空1行）；
（5）“摘要”（五号黑体，顶格），摘要内容（小五号宋体）；
（6）“关键词”（五号黑体，顶格），关键词（小五号宋体，下空1行）；
（7）以上项目的英文内容，使用Times New Roman字体，字号与中文部分相同，文题、“Abstract”、“Key Words”加粗；
（8）正文（五号宋体，单倍行距），标题（黑体），图表分别按顺序编号；
（9）“参考文献”（五号黑体）；
（10）作者个人信息单独占一页，内容包括：作者姓名、性别、职称、工作单位、通讯方式（联系地址、邮编、电话、传真、E-mail地址）。
4.论文提交要求
通过在线平台或电子邮件提交Word格式论文。在线论文提交地址：https：//sojump.hk/jq/11723765.aspx，论文提交电子信箱：。邮件主题为“中国会计学会第十六届全国会计信息化年会征文”。
联系人：饶艳超老师：021-65904088；18918508003
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胡傈纹老师：021-65904360；13177774700
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主 办：中国会计学会会计信息化专业委员会
1 引言
伴随着雷达对抗干扰技术的发展，对电子干扰设备的性能提出了越来越高的要求，雷达信号瞬时带宽的提高也要求DRFM的带宽越来越高，传统的DRFM带宽扩展技术包括信道化带宽扩展和自适应带宽扩展方法，本文主要研究了基于纯信道化带宽扩展技术的DRFM带宽扩展方法。分析了纯信道化的DRFM带宽扩展技术的可行性，为其工程实现提供理论依据。
2 纯信道化带宽扩展DRFM系统结构
基于纯信道扩展技术的DRFM系统如图1所示，系统由6部分组成：功分器、下变频混频器、低通滤波器、DRFM子模块、上变频混频器、合路器。系统工作原理为：当模拟信号通过前端放大后由功分器分成多路信号，再将每一路信号分别与相应的本振信号进行混频，然后通过低通滤波之后取下边带，经过采用保持由相应的DRFM子模块进行采样进行存储或者回放。当要对数据进行回放时，每个DRFM子模块将存储的数据取出通过DA之后再此与相应的本振信号进行上变频，最后通过合路器将多路回放信号合成一路信号有天线发出去。
3 纯信道化带宽扩展技术数学模型
雷达干扰机接收到信号后，对信号进行放大，假设信号频段为～，在经过功分器之后在通过混频和滤波电路将信号频率平均分成n段，假设每一段信号的带宽均为B，则低n段信号频率为：
因此，在每个通道的信号经过滤波器之后的带宽都为B，假设功分器之前的信号为x（t），合路器输出为y（t），同时，假设整个带宽扩展系统的系统函数为h（t），则可得到：
为了便于讨论，我们采用复信号，针对第m个子通道，假设参与混频的本振信号的角频率为，设带通滤波器的系统函数为，输出信号的数学表达式为，则有
则可以得到，再假设本振信号的频率间隔也是B，也就是说h（t）在接收通带内全通，所以有y（t）=x（t）。
4 结论
论文分析了纯信道化带宽扩展DRFM系统结构，推导了纯信道化带宽扩展DRFM系统的数学模型，分析了纯信道化带宽扩展DRFM系统的可行性，为工程实现提供理论依据。
参考文献：
[1]杨小牛，楼才义，徐建良.软件无线电原理与应用.北京：电子出版社，2001。
中图分类号：G4 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2016）07（a）-0153-02
目前，几乎所有的工程技术领域都会涉及到信号处理问题，而数字信号处理由于具有精度高、可靠性强以及便于大规模集成等特点，已成为发展最快、应用最广泛的学科之一[1]。《数字信号处理》作为通信、电子类专业的一门重要专业课程，目前已广泛应用于语音、图像、雷达、通信、控制、声纳、航空航天、故障检测、遥感遥测、生物医学、地质勘探、自动化仪表等领域[2]。但是，《数字信号处理》课程目前的教学模式仍侧重于理论讲授，不能充分体现工程应用性，不利于应用型人才的培养。因此，《数字信号处理》课程的改革与实践势在必行。
《数字信号处理》课程以《高等数学》《线性代数》《信号与系统》等课程为基础，同时又作为《随机信号处理》《图像处理》《自适应信号处理》等后续课程的基础，具有承上启下的作用[3]。该课程具有较强的理论性，涉及到的公式推导繁多，对学生的数学基础有一定要求[4]。因此，应结合应用型地方本科院校的特点和需求，对《数字信号处理》课程进行教学改革与实践。
1 数字信号处理课程传统教学存在的问题
1.1 传统课堂缺乏师生间的有效互动，不利于学生自主学习
传统课堂以教师讲、学生听为主，这种满堂灌的教学过程缺乏师生间的有效交流和沟通，无法持续激发学生的自主学习动机，亦不能将学生学习过程中存在的问题及时反馈给教师，从而导致教师无法掌握学生对授课知识的理解和应用程度，学生的学习积极性也不高，缺乏自主学习的动力。
1.2 授课偏重理论，缺乏应用性
《数字信号处理》课程的理论性较强，公式推导多，需要具备一定的数学基础和《信号与系统》课程基础。目前的教学体系偏重理论知识的讲解，而忽视了理论结果的物理意义以及在工程实践中的应用，导致学生感到抽象和枯燥。部分同学由于前期基础课程学得不够好，缺乏自信心，对《数字信号处理》课程产生畏难情绪，从而缺乏学习热情和学习动力，学习积极性不高。
1.3 目前的教学模式多为自底向上，学生对课程的整体把握不足
当前的教学模式主要采用自底向上的方法授课，即将整门课程的知识点分解细化，分块讲述各部分知识点，此教学模式容易使学生只见树木、不见森林，即只掌握单独的知识点，却不能从整体上把握课程的核心思想。
1.4 授课方式单一，学生理解困难
目前的授课方式要不采用传统的黑板板书的形式，要不完全采用多媒体课件讲授，板书授课方式容易使学生陷入仅重视理论推导而不重视应用的误区，完全采用多媒体课件授课的方式则忽略了重要结论的理论推导，不利于基础知识的掌握[5]。
2 基于微信公众平台的数字信号处理智慧课堂建设
针对传统课堂师生间缺乏有效互动的问题，通过开发微信公众号，以微信公众平台为载体，微信用户可以利用微社区进行互动，并设定固定时间进行教师在线答疑。针对学生反馈的共性问题和重点难点知识点录制微课视频，并将录制好的微课视频上传至腾讯视频，在微信公众平台制作关键词回复，通过回复关键词就可以观看相应的微课视频，从而使学生随时随地打开微信公众号，即可实现在线答疑解惑。一方面可以增加学生的参与性，从而激发学生的学习热情，提高学生的学习积极性和自主学习的能力；另一方面教师可以通过后台数据，掌握学生反馈的问题和学习情况，从而以问题为导向开展课堂教学，实现智慧课堂平台建设。
针对《数字信号处理》课程理论性较强、不易理解的问题，通过开发MATLAB图形用户界面，将典型的数字信号处理算法和实际案例通过MATLAB图形用户界面演示给学生，使学生通过工程案例加深对数学概念和物理概念的理解和掌握；并将开发好的MATLAB图形用户界面加载到微信平台，使学生亲自参与到数字信号处理算法的验证和实际工程案例的应用中，从而将理论与工程应用联系起来，真正做到物理概念、数学概念和工程概念的有机统一。
针对自底向上的教学模式导致学生对课程整体把握不足的问题，在课堂上，结合学科发展的最前沿，以具体工程实例导入，引出所涉及的理论知识，让学生从整体上把握理论知识。在课后，布置结合前沿科技的思考题，让学生了解最新研究成果，追踪学科前沿动态，并对整体内容进行归纳总结，帮助学生对所学知识进行整体把握。在制作配套教材的多媒体课件时，采用自顶向下的设计思路，从实际应用问题出发梳理课程的整体构架和知识体系，将涉及到的知识点以“知识链”或“知识树”的形式进行层层分解演示，将知识点串接起来，使学生对课程有一个整体把握，并将制作好的多媒体课件，加载到微信公众平台，供学生参考学习，从而使学生对课程整体构架和知识体系有更好把握。
单一的授课方式要么过于重视理论知识的讲解，要么缺乏对重要结论的理论推导，容易陷入极端，不利于学生综合素质的提高。因此，有必要研究能提升教学效果的多元化授课方式。对于重要公式的推导，采用板书，板书能够帮助学生跟随教师的思路领悟具体的推导过程，从而加深对公式的理解和掌握。对于不易理解的内容和具体案例的讲解，采用多媒体，通过图像、动画的演示，将抽象的概念形象化、具体化，以加深对理论的理解，并启发学生的思维。同时，将MATLAB软件应用于教学，淡化理论教学与工程实践的界限，通过编写程序可以简化繁琐的计算过程，并直观观察各种参数对结果的影响，进一步理解工程算法的应用，达到事半功倍的教学效果。
通过搭建微信公众平台，将在线辅导答疑、MATLAB图形用户界面演示、微课视频、多媒体课件整合起来，实现数字信号处理移动智慧课堂的建设。基于微信公众平台可以实现师生间的实时反馈，不仅有利于教师及时修正完善教学方式和教学内容，而且增加了学生的参与性，提高了学习的积极性，实现了师生教与学的双赢。
3 结语
通过将现代教育资源整合到微信公众平台，实现《数字信号处理》课程的智慧课堂建设，是“互联网+教育”的一个重要应用。该文的研究成果扩展性强，可以根据教学需要，灵活添加教学资源，使传统的封闭课堂走向开放，利用开放的互联网平台，可以将该文的研究成果更便捷推广到其他专业的教学中。
参考文献
[1] 高西全，丁玉美.数字信号处理[M].西安：西安电子科技大学出版社，2008.
[2] 王恩亮，张丽华.应用型高校“数字信号处理”课程教学改革与实践[J].科技经济市场，2012（12）：98-99.
1.引言
随着社会发展，人们的生产生活对语音信号质量不断提出更高要求，而语音信号传输过程中不可避免的要受到噪声污染，因此，加强语音信号降噪研究，对改善语音信号质量，提高语音信号清晰度，具有重要的现实意义。语音信号降噪时需先将其变换到临时的域中，对语音信号进行降噪处理再进行恢复，变换的关键在于实现语音信号与噪声信号的良好分离。这种变化的实现需要借助专门的技术如小波变换、经验模态分解（EMD）以及短时傅里叶变换等，其中小波变换具有多尺度、多分辨率等优点，在语音降噪中效果明显。EMD降噪的实现原理主要是借助其滤波特性，其中阀值法和尺度滤波法是常用的降噪方法。
2.含噪声信号去噪模型
语音的产生是随机的，具有非平稳性、时变性特点。众所周知，语音信号传输需进行编码处理，并通过介质完成传输的整个过程，期间受多种因素影响形成多种类型的噪声，与干净的语音信号进行叠加，给语音信号造成干扰，由此便得出含噪声信号的去噪模型：干净的语音信号f（t）与噪声n（t）叠加形成的x（t），并经过语音增强系统处理得到含有噪声语音信号y（t），其中这里的噪声为高斯白噪声，方差为σ，服从正态分布N（0，σ2），表达式为：x（t）=n（t）+f（t）。
3.两种降噪理论分析
3.1小波降噪
为此，人们提出一种基于幅度的阀值去噪方法，即，在小波域中语音信号能量较为集中，主要存在几个系数中，而这个几个系数是有限的。与语音信号不同的是噪声信号分布较为广泛，涵盖整个小波域。信号进行小波分解处理后，语音信号的小波变换系数较噪声的大，由此便可确定一阀值用于判断系数的影响因素。当小波系数较阀值小时，噪声是影响小波系数的主要因素，反之，是语音信号影响小波系数，因此，确定合理的阀值，便可达到语音信号去噪的目的。
在确定阀值时，软阀值函数、硬阀值函数应用比较普遍，其中前者具有平滑性、续性特点，当小波系数较高时，进行阀值处理后的小波系数和原始语音小波系数之间存在误差，影响重构语音信号质量；后者在保持边缘特性上效果较好，但受整体不连续性影响，降噪处理后的语音信号会引入新的噪声。为保证降噪质量，在对软阀值函数进行分析的基础上，提高函数的阶次，形成新的阀值函数：
其中公式a的取值在0～1之间。
新阀值函数在其他阀值不连续的点可平滑过渡，并且在小于阀值范围内保留相关信号。
3.2EMD降噪
EMD降噪的实现主要通过自适应产生IMF分量将原始信号替代掉，其不积分、不应用窗函数，高校、直接，在语音降噪上效果显著。
EMD降噪的实现基于其算法理论，该理论本质上属于逐渐筛分的过程，通过筛分将语音信号分解成多个基本模态分量以及一个余项，即：
经EMD分解处理后的IMF频率、时间尺度分别为从高到低、从小到大。但是噪声能量主要集中在高频位置，因此，噪声在前几个IMF分量中较为集中，而语音信号能量主要集中在低频部分的IMF分量中，不需要处理所有分量。在综合分析EMD滤波特性的基础上，依据相关要求合理取舍IMF即可。
利用EMD阀值进行语音信号降噪处理时，确定待处理分量需对IMF分量的平均周期关系以及能量密度进行计算，在认真分析不同IMF分量能量分布含噪置信度的基础上，当IMF分量落在置信区间时确定为主噪IMF分量，当未落在置信区间中的主信IMF分量。与置信区间距离较远的分量信号具有较高的信任度。将主噪分量置零，使用阀值函数处理主信分量，得到ci和余项rn。
4.仿真与结果分析
为了解两种降噪算法的语音降噪效果，接下来进行仿真实验，并对降噪结果进行分析。
4.1小波降噪结果分析
以通信中收集的某一语音信号为对象，使用小波对含有高斯白噪声的语音信号进行分解处理，当信噪比达到5db时，进行三层的小波分解得到小波系数。其中噪声标准差的估计依据第一层小波系数，新阀值函数a的值取0.8。
分析降噪语音信号处理结果可知，误差曲线幅值未超过0.05，而且在0.15s之后误差幅值在0.01范围，误差达到0.02仅出现两处，由此可知，经降噪处理后语音信号的时域波形获得一定程度的改善，保留了语音信号的大部分能量，不过采用小波阀值法进行降噪，丢失部分高频能量，语音有所失真。
4.2EMD降噪结果分析
使用EMD对语音信号进行降噪处理，经过十次的迭代得到IMF分量十个、余项一个。对信噪比为5dB含噪信号进行分解处理，结果被分解成处理方便、简单的分量，分析分量图结论不难得出，语音信号主要集中在第三～第五的分量中，而噪声能量主要分布在第一、第二分量中。
确定阀值处理分量时，需综合分析不同分量的含噪状况，本文仿真时依据白噪声IMF分量的平均周期和能量密度关系，实现对含噪置信度的确定。计算信噪比为5dB含噪信号的IMF分量的含噪置信度得知，第一、第二分量分布线具有较小的置信度可进行置零。仿真中将新阀值函数参数的值取0.8，此时其和软阀值较为接近，不过因新阀值具有较好的连续性，一定程度上保证了语音信号的真实度。
使用EMD阀值法即新阀值函数处理5dB信噪比的含噪信号，结果误差曲线幅值在0.05以内，和采用小波变换处理的误差曲线相比，误差曲线具有较大变动，在0～0.2s中误差最大值为0.48，在0.22s～0.33s、0.53s～0.63s误差均为超过0.02，而在0.33d～0.5s段内最大误差达到0.12。采用EMD分解阀值法对含噪语音信号进行处理，获得较好的信号时域波形，不过改善均匀性不好，即，误差幅值较平均值偏离大。
5.结论
在当前通信领域，语音信号的降噪处理是研究的热点，本文对语音信号的降噪研究得出以下结论：
（1）语音信号的噪声形成于语音信号形成、传输等相关环节，严重影响语音信号质量，对含有噪声的语音信号抽象为x（t）=n（t）+f（t）这一模型。
（2）对语音信号进行降噪需借助的一定算法理论，文中主要讨论了小波降噪、EMD降噪两种理论，其中小波降噪理论需确定阀值，虽然软阀值与硬阀值函数较为常用，但存在一定不足，为此，本文提出的新阀值函数，其不仅在不连续的点能够平滑过渡，而且对小于阀值范围内可实现对信号的保留。
（3）通过仿真试验两种算法均改善了信号的时域波形，但与小波变换相比EMD去噪因保留了部分高频能量，语音降噪效果较好，语音信号机会无失真。
参考文献：
[1]赖联有，金福江，吴浩瀚.语音信号的量子随机滤波降噪方法[J].信息与控制，2015，05：598-603.
1.引言
数字调制解调技术的发展不断更新，如今在现实中应用的数字调制系统大部分都是经过改进的，性能较好的系统，但是，作为理论发展最成熟的调制解调方式，对ASK，FSK，PSK的研究仍然具有非常大的意义，而且这样可以更容易将其仿真结果与成熟的理论进行比较，从而验证仿真的合理性。PSK系统干扰性能优于ASK和FSK，而且频带利用率较高，故在中、高带数字通信中应用广泛。
因此，本论文主要研究二进制相移键控（2PSK）调制解调系统的实现，仿真完成对数字信号的调制及解调。
2.二进制相移键控（2PSK）原理
相移键控是利用载波的相位变化来传递数字信息。在2PSK中通常用初始相位0和π分别表示二进制“0”和“1”。这种以载波的不同相位直接去表示相应二进制数字信号的调制方式，称为二进制绝对相移方式。
因此，2PSK信号的时域表达式为：
（1）
是表示第n个符号的绝对相位。因此，式子（1）可以改写为：
（2）
2PSK信号的调制原理框图如图1所示。在2ASK中f（t）是单极性的，而在2PSK中f（t）是双极性的基带信号。2PSK信号的解调通常采用相干解调法。
图1 2PSK信号的调制原理图
3.2PSK调制解调的仿真分析
（1）2PSK信号的调制解调仿真
产生十个随机数作为信号源，如图2所示;将信号源与载波相乘，实现对信号源的2PSK调制;模拟加入一个高斯白噪声，得到通过高斯白噪声信道后的调制信号;然后对调制信号进行解调，经过相乘器、低通滤波器、抽样判决器，得到接收信号。
图2 二进制序列
图3 2PSK的解调过程
图4 误码率曲线
2PSK的解调过程如图3所示。
分析：通过调制信号的时域波形图，可知原信号经过2PSK调制，再经过解调后的信号与原信号大体一致，这与理论相符合。
（2）误码率仿真分析
我们假设同一幅度的信号，分别经过2ASK相干解调、2ASK非相干解调、2FSK相干解调、2FSK非相干解调、2PSK解调后，比较信噪比和误码率的关系，如图4所示。
分析：随着信噪比的增大，各种方式的误码率都会减少。在误码率相同的情况下，所需要的信噪比2ASK最高，2FSK其次，2PSK最小;反过来，若信噪比一定时，2PSK系统的误码率比2FSK的小，2FSK系统误码率比2PSK的小。
4.结束语
信号调制解调的仿真可以实现对现实中信号进行调制解调，本论文设计运用了MATLAB实现了2PSK调制解调过程的仿真，在调制解调过程中观察了各个环节时域和频域的波形，并对比了2ASK、2FSK、2PSK三种误码率情况。由于误码率与信道信噪比之间的关系可以反映出调制系统的调制性能，根据误码率的分析，可以很好的反映出调制系统的调制性能。仿真结果的分析说明该2PSK仿真模型是成功的、符合理论的。
参考文献
中图分类号：TN911.7 文献标识码：A
成对载波多址技术（PCMA， Paired Carry Multiple Access）是近年来广泛采用的一种新型卫星通信多址接入技术。该技术在1998年由美国Viasat公司最先提出。与其它多址接入技术相比，采用PCMA的卫星通信系统能允许互相通信的两个地球站在时域和频域上完全重叠，也即互相通信双方的地面站可以采用完全相同的频域，时隙及扩频码字，所以使用PCMA后空间段频率的资源节省了50%，即提高了一倍卫星通信的频带利用率。同时，PCMA通信系统拥有很高的保密性和抗截获性，而相对的付出成本却很低，对系统的误码率影响很小。
1 PCMA的原理
采用PCMA的卫星通信系统必须满足以下几个基本条件：
1. 卫星系统必须以回路方式进行工作。即系统任何一个终端所发送的信号经卫星转发器返回后既能被自身终端所接收到，也能被网内的其余终端所接收到。采用全球波束的卫星通信系统和单波束覆盖范围内能互相通信的各个终端都可以看作是满足回路工作的条件，可将PCMA运用于其中。而一些要对回路进行抵消的卫星通信系统则不适用于PCMA。
2. 转发器必须采用透明转发器。当转发器接收到地面站发送的上行信号后，仅对其进行低噪声放大，带通滤波、变频及功率放大的工作并将其转发至各地面站，而不对其进行解调或重新调制等星上处理工作。
采用PCMA的卫星通信系统中，由于地面站发送的信号能被自身接收，因此地球站能同时接收到对方的发射信号和本站发射的经透明转发器转发后的返回信号。尽管两者可能在时域和频域上完全重叠，但由于用户已知自身发射信号的内容，因此可以采用干扰抵消算法在一定程度上消除干扰信号。常用的PCMA应用模式分为对称模式和非对称模式。非对称模式中，主站的发射功率远大于小站的发射功率，因此小站一端接收到的有用信号功率远大于干扰信号发射的功率，可直接对有用信号进行解调，而主站一端所接收到的有用信号功率远小于自干扰信号的功率，必须采用干扰抵消算法将干扰信号进行消除。而对称模式恰好相反，该模式下，主站与小站双方的发射功率基本相等，并且由于接收到的两个信号的特征一致，波束范围内的其它接收站无法对信号进行解调，因此与一般的多址技术相比，PCMA具有较强的抗截获能力。本文所构造的PCMA信号都是基于对称模式下的PCMA信号。
为了抵消干扰信号，需要对干扰信号的幅度，频偏时延等参数进行估计。目前国内外的文献主要是对单个干扰信号参数进行估计。然而在实际情况中，往往存在多个干扰信号参数未知的情况，此时我们必须对多个未知参数而非单个参数进行估计。本章讨论了在频偏、幅度、相移三者都未知的情况下，采用最大似然估计法对多个未知参数进行联合估计，得出各估计量的估计表达式，并对估计性能进行仿真。
2 参数的联合估计
假设接收到的PCMA信号中，干扰信号幅度、频偏、相移三者都是未知参量。本节采用最大似然估计法对这三个未知参数进行联合估计。为了推导方便，先采用实信号来表示PCMA信号（即干扰信号，有用信号与噪声都采用实信号表示）。
最大似然估计算法的核心是通过使似然函数最大来求得参数的估计值。给出PCMA信号的概率密度函数如下式：
综上，各待估计参数的估计表达式可由式（17），（18）与（19）给出。不难看出，为求得各参数的估计值，首先必须通过式（17）求得频偏的估计值，再通过求得的频偏估计值来获得相移的估计值，最后通过求得的频偏与相移估计值来得到幅度的估计值。
3 仿真实现
假定有用信号与干扰信号的实际幅度比为0.98，考虑实际情况，即系统受到相移和频偏的影响。干扰信号与有用信号两者的相对相移为（1/4）pi，固定频偏Δf为3.85KHZ。采用QPSK调制方式进行调制，采用升余弦滤波器作为成形滤波器，设定滤波器的滚降系数为0.3，内插倍数为8倍。假设有用信号与干扰信号完全同步，固定数据长度为500，信噪比为10dB，为求得矢量参数的估计表达式，首先必须求得频偏的估计值。如上文所说，频偏的估计值即通过使得 最大所对应的Δf来确定。因此改变信噪比，通过不同信噪比下式（16）的最大值所对应的频偏来得到频偏的估计值。比较不同信噪比（SNR，Signal-to-Noise Ratio）下估计频偏与渐进频偏的关系如图1所示：
用求得的频偏估计值来对相移进行估计，得到不同SNR下估计相移与渐进相移的关系如图2所示：
最后通过求得的频偏与相移估计值来得到幅度的估计值。得到不同SNR下估计幅值与渐进幅值的关系图如图3所示：
图1、2与3的共同特点是在数据长度一定的情况下，随着信噪比SNR的不断增加，各估计量的估计均值越发趋近于实际渐进均值，满足最大似然估计的渐进特性。
在参数的联合估计中，幅度的估计表达式受频偏的估计值与相移的估计值影响。为了进一步说明频偏与相移的存在对幅值估计性能的影响，图4比较了存在相移与频偏时幅度的相对误差与无相移与频偏时幅度的相对误差，仿真图如图4所示：
比较图4的两条曲线可知，当存在相移与频偏时，通过估计相移与估计频偏求得的幅度估计值对应的相对误差明显高于不存在相移与频偏时幅度估计的相对误差。
结语
由于涉及到相对繁琐的数学运算与矩阵求逆，因此多个参数的联合估计一直是目前PCMA研究的难点与热点所在，目前国内外对该方面的相关研究也很欠缺。论文讨论了在频偏、幅度、相移三者都未知的情况下，采用最大似然估计法对多个未知参数进行联合估计，得出各估计量的估计表达式，并对估计性能进行仿真。从估计表达式中可以看到，为求得各参数的估计值，首先必须求得频偏的估计值，其估计值可通过求式（17）的最大值来得到，再通过求得的频偏估计值来获得相移的估计值，最后通过求得的频偏与相移估计值来得到幅度的估计值。通过仿真图得到，当数据长度固定时，三种估计量的在低SNR时，其估计均值与实际渐进均值相差很大，然而，随着SNR的不断提高，估计均值渐近达到于其实际均值，符合最大似然估计的渐近特性。
论文最后还比较了存在相移与频偏和不存在相移与频偏时幅度的相对误差，通过仿真说明前者的相对误差明显大于后者。
参考文献
[1]Bai Dong，Yi Na.Estimation of interference Amplitude in PCMA System.Vacuum Electronic.February 18，2003.
[2]Mark Dankberg. Paired Carrier Multiple Access for Satellite Communications. First Present At Pacific Telecommunions Conference.USA： Honolulum Hawaii. January 13，1998.
[3]P Djuric，J Kotecha，J Zhang.Applications of particle filtering to selected problems in commu-nications[R].Spain：Springer，2003.
在我院电子信息工程专业的培养方案中，通信原理课程是一门重要的专业基础课，对培养学生通信理论分析与综合应用能力有着非常重要的作用。该课程是一门综合性较强的专业基础课，它系统地运用了高等数学、概率论、随机过程、线性代数等专业数学知识，以及信号与系统、数字信号处理等分析方法，重点讲授点到点通信系统的基本知识框架。通过本课程的学习，应该理解点到点通信系统的基本理论和基本规律，掌握通信系统模型化分析的思维方法；培养学生运用数学工具分析通信系统的抽象思维能力、总结归纳能力和严谨求实的科学作风；了解通信领域的前沿发展现状和趋势；为进一步从事通信领域具体工作打下必要的基础；培养学生自主学习和终身学习的意识，使其具有不断学习、适应发展的能力。
工程教育认证是来源于国外的教育质量评价制度，目前是国际通行的高校工程专业进行质量评价评估的重要手段，基于此可以实现工程教育领域各国之间的互相认可。开展工程教育认证，能够推进高校工程类专业的国际化，增强本校工程专业在国际上的竞争力，并能够保证工科毕业生的质量，对我国高等教育和工程教育的进展有着重要意义。
通过学习工程认证的核心理念和认证考核标准，本文作者反思了“通信原理”课程的课堂教学中存在的问题，主要包括以下几点：1）在当前的教学大纲中，每一章节的教学目标大多设定为学生对重要概念和重要通信理论的识记和理解，而没有考虑学生在学习和掌握某个知识点的过程中如何提高分析、解决复杂工程问题的能力的；2）在教学内容的安排和组织方面，侧重于数学公式的推导或计算，对公式提出的背景、公式隐含的物理意义缺乏深刻的讲解和剖析，导致学生知其然而不知其所以然，甚至有些数学程度差的学生可能因为公式推导的障碍而失去对这门课的学习兴趣；3）课堂教学的主体仍然是老师，上课以老师讲学生听为主，过于强调教学内容编排的逻辑性和完整性，而没有对学生学习新知识时的接受能力和易于接受的方式进行考量分析，在讲解一些重点难点知识时由于缺少学生的积极参与而效果不佳；4）为了帮助学生巩固所学知识，通常布置一定量的课后习题，要求学生完成作业。但课外作业的目的仍然是考查学生对重要知识点的理解、识记或计算能力，缺乏生动的能调动起学生学习积极性，启发学生创造性的课外练习。总之，当前的通信原理课堂教学中还存在较多的问题，这些问题的存在不利于提高学生分析解决复杂工程问题的能力，因此亟待引入新的教学理念和教学方法。
基于学习产出的教育模式（Outcomes-based Education，OBE）是工程教育认证的核心理念，学习产出定义要可操作化和具体化，在工程教育认证标准中详细定义了毕业生预期学习产出，即毕业要求。为了达到认证标准中设定的毕业要求，需要将毕业要求分解到各门课程中，在教学中综合体现并最终达成毕业要求。依据毕业要求，我院设定“通信原理”课程对毕业要求的支撑体现在：“掌握电子信息工程专业核心知识，并能够用于解决复杂工程问题。能够针对具体的电子信息工程问题选择合适的数学模型，并达到适当的正确性和可用性要求。能够针对所选模型的正确性进行严谨推理，并给出解”。本文以最佳接收为例，对“通信原理”教学中OBE理念进行了有益的探索与实践。
一个通信系统的优劣很大程序上取决于接收系统的性能，数字接收技术的优劣直接影响系统的误码率，最佳接收理论是以接收问题作为研究对象，研究从噪声中如何最好地提取有用信号。在通信原理课程中最佳接收是需要学生重点掌握的内容。以OBE理念为指导，本文从以下几个方面进行了课堂教学内容和方法的探索与实践。
1 锻炼学生利用随机过程和概率论知识分析解决通信复杂工程问题的能力
在通信理论分析中经常用到随机过程和概率论知识。因此有必要让学生体会到。提出问题，直接给出解决方案，即最佳接收机原路框图，要求学生自学解决方案的推导过程。对于推导过程的难点给予帮助。启发学生认识到带噪声的数字信号的接收，实质上是一个对随机信号进行统计接收问题，或者说信号接收过程是一个统计判决过程。因此应从随机过程和概率论的观点对数字通信系统进行建模和分析。要求学生总结解决问题的思路，体会数学理论是如何解决工程问题的。
2 锻炼学生利用信号与系统知识解决通信复杂工程问题的能力
信号与系统的思想和方法在通信原理中大量应用，从系统设计的角度启发另一种解决问题的思路，即从最佳接收的概念出发，设计匹配滤波器实现最佳接收。这种方案不需要对信号进行复杂的概率统计公式推导，而是从信号和系统的角度进行分析，设计出匹配滤波器的传输函数。在实际教学中，直接给出匹配滤波器的传输函数，要求学生运用信号与系统课程所学知识自己尝试推导。
3 锻炼学生总结和归纳的能力
引导学生对比分析两种最佳接收解决方案的异同点。相同点是：通过公式推导证明匹配滤波法和相关接收法完全等效，都能实现系统最小误码率，都是最佳接收方法。不同点是：相关接收法能够推出理论数字信号接收误码率的最佳（最小可能）值，从最佳接收机的误码率公式可以得到启发，即在信号能量和噪声环境不变的情况下，误码率大小由发送信号波形之间的相关度决定，这一结论可以指导工程设计，即对发送信号码元波形集进行设计，使得集合中各波形两两之间的相关系数最小，能够取得最小的误码率。匹配滤波接收法的最大输出信噪比和信号波形无关，只决定于信号能量与噪声功率谱密度之比，所以这种匹配滤波法对于任何一种数字信号波形都适用，不论是基带数字信号还是已调数字信号。匹配滤波器传输特性与信号频谱有关，而信号频谱的幅频特性通常不为常数，因此匹配滤波器的幅度特性通常是不理想的，信号通过匹配滤波器会产生严重的波形失真。因为匹配滤波器会使传输波形产生严重的失真，所以它不能用于模拟信号的接收。
本文通过具体的实例，探索了“通信原理”课堂教学中OBE理念的应用，在实践中发现以OBE理念为导向设计课堂教学内容，能够启发学生的工程探索意识，增强学生运用数学知识解决复杂工程问题的能力。
【参考文献】
[1]Crawley.重新认识工程教育――国际CDIO培养模式与方法[M].顾佩华，沈民奋，陆小华，译.北京：高等教育出版社，2009.
【中图分类号】G642 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089（2016）10-0251-01
1.引言
“通信原理” 是通信工程专业的主干课程， 该课程要求学生掌握通信系统的基本理论、 性能分析方法和设计思想。这门课在整个通信工程专业课程体系中起着承上启下的作用， 同时也是学习现代通信系统和技术的必备理论基础。这门课程的特点是理论性强，高度抽象[1]。由于该课程交叉和渗透各学科的基础理论，学生普遍感到对通信系统的基本理论、基本分析方法不能很好地理解与掌握。SystemView是一种较为常用的通信系统仿真软件，使用者无需与复杂的程序语言打交道，不用写代码就可以完成各种系统设计与仿真，非常适合初学者[2]。将SystemView仿真应用于通信原理课程，作为辅助理论教学的工具，能为学生提供具有可视化、互动性的通信仿真教学平台，帮助学生理解抽象的理论技术，理论联系实际，激发学生的学习兴趣，参与课程讨论，有效提高课堂及课后教学效果。
2.SystemView软件简介
SystemView 是美国ELANIX公司推出的，基于Windows环境的用于系统仿真的可视化软件工具[3]。它界面简洁，使用方便。SystemView仿真软件主要用于电路与通信系统的设计和仿真，能满足从数字信号处理、滤波器设计、直到复杂的通信系统等不同层次的设计、仿真要求。可以构造各种复杂的模拟和数字系统，还可以用于线性和非线性系统的设计和仿真。SystemView以模块化和交互式的界面，在大家熟悉的Windows窗口环境下，为用户提供一个嵌入式的分析引擎。使用SystemView只需要考虑项目的设计思想和过程，不必花费大量的时间和精力去编程来建立系统的仿真模型。用户只需要点击图标即可完成复杂系统的建模，设计，测试。
3.利用SystemView进行通信原理辅助教学的实例
本文以 FSK 系统的 SystemView 仿真为例， 详细阐述了SystemView仿真在通信原理课堂教学中的重要作用。
通信原理课程涉及大量原理方框图和波形图， 教学过程中采用课件进行讲述时，图形是静止的，而 SystemView仿真软件中都有现成的图符，只需用鼠标进行点击、 拖动和连线即可得到原理图，对系统和各图符设置好参数后，用波形观察窗口就可以观看系统各部分的波形图和频谱图，并能对各图形进行分析和计算。
图1给出了基于相干解调的2FSK通信系统。仿真过程中参数设置如下：仿真时间：5s；基带信号频率：20Hz；载波频率：50Hz，100Hz；已调信号幅值：1V；噪声标准差：0.5V；带通滤波器：30-70Hz，80-120Hz；低通滤波器：20Hz；信噪比3dB。
图2、图3和图4分别给出了2FSK调制信号的时域波形，2FSK调制信号的功率谱及叠加噪声后的2FSK传输信号。通过改变2FSK信号的调制频率，信号的时域波形和功率谱密度也会发生相应的变化，提高信道高斯白噪声的噪声方差，传输信噪比降低，其影响也会反应在最后的解调结果中，传输误码率增大。通过SystemView仿真可以看到，一方面，SystemView仿真能非常直观的给出信号的变换过程，使抽象的信号处理过程直观化；另一方面，2FSK信号功率谱密度的理论推导较为复杂，尤其在多进制FSK中，其数学推导相当繁琐超出了本科生的学识范围， 所以在通信原理教材中除个别作了不太严格的解释外， 其他的都直接给出公式[4]，SystemView仿真可以弥补数学上的不足，直接给出信号的功率谱密度，让学生能有一个感性的认识。
4.总结
将SystemView仿真引入通信原理理论教学环节，增强课堂的互动性，使教学方式多样化，吸引学生的注意力，提高学生学习的积极性。同时在课外时间里，学生遇到问题时，也可以首先通过SystemView仿真研究问题，提出自己的见解和看法，然后与老师进行讨论。通过这种教与学的互动，帮助学生更好的掌握抽象的理论知识，将理论知识与实际相结合，使学生能更牢固的掌握和运用专业知识，从而为今后的工作与学习提供有力的支持。
参考文献：
[1]邹丹. SystemView在现代通信原理课程中的应用[J]. 华东交通大学学报2007年12期.
中图分类号:U491.51 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2012)06(c)-0016-02
1 研究背景
随着工业化和城市化在全世界的发展,许多城市都面临着日益严重的交通拥堵问题。而在城市道路网中,最易发生交通拥堵的地方就是交叉口,若能有效的提高交叉口的通行能力则会在很大程度上解决城市交通拥堵问题。将干道上连续若干个交叉口的交通信号通过一定的方式连接起来,同时对各交叉口设计一种相互协调的配时方案,各交叉口的信号灯按此协调方案联合运行,使车辆通过这些交叉口时,不致经常遇上红灯,称为干线交叉口信号协调控制,也叫做绿波信号控制[1]。
1.1 绿波信号控制的理论模型
目前,关于绿波信号控制的理论模型主要集中在信号周期与相位差的优化算法上。主要有图解法[2]、进口对称放行[3]、进口单独放行[4]算法等。而上述理论为了简化计算与分析,大都基于固定车速、单一车种、无过街行人、无转弯车辆等与现实相差较远的假设,而这常导致理论计算所得到的绿波信号控制方案在实际中无法收到良好的效果。因此,本文针对秦皇岛市河北大街中段的实际道路与交通状况,使用具有交通仿真功能的、专门对信号配位配时进行优化的Synchro系统对绿波信号控制方案进行制定。
1.2 Synchro软件系统
Synchro系统是由美国Trafficware公司开发的,以HCM2000为基础的信号配时优化的交通仿真软件[1]。专门用于信号配位配时优化、干线或区域协调控制方案的制定,并可以对方案给出相应的评价。另外,其运算速度快,采用自由设定步长的穷举法能够在较短时间内对较大的路网给出信号配时优化方案。其仿真系统中还充分考虑到了道路线形、行人等对交叉口通行状况的影响,仿真结果具有极高的工程参考价值。在我国,除了文献[5]之外,运用Synchro系统对干线交叉口进行绿波信号控制方案制定的研究非常少。
2 现实与模型的差别
在实际应用方面,Synchro系统要比理论模型更有优势。因为系统在制定绿波信号控制最佳方案时会充分考虑到实际道路与交通状况,并且采用穷举法把有限的控制方案列举出来再逐一比较。本章主要从交通拥挤、转弯车辆、车辆性能、车道变换、过街行人等5个方面,详细分析了Synchro系统较理论模型的优越性。
2.1 交通拥挤(Traffic Congestion)
在理论模型中,假设所有车辆均按照路段的设计车速进行行驶。而在现实中,随着车流量的增加,车辆的行驶车速逐渐下降,这就是交通拥挤效应。并且在一天不同的时间段内,交通拥挤程度是不一样的。因此,若不考虑交通拥挤对车辆行驶车速的影响,则有可能导致绿灯信号相位差(由交叉口间距与行驶车速计算得出)的计算出现偏差,进而影响绿波信号控制的实施效果。
2.2 转弯车辆(Turning Vehicles)
在交叉口处,无论何种信号相位设置,左转车辆都要在一定程度上对对面直行车辆和信号周期长度产生影响。特别是许可型左转相位下的左转通行能力是依据可插间隙理论进行计算的,这将涉及到车头时距、驾驶员心理及行为分析。而理论模型中,因缺少上述分析,只能简单的认为左转车辆对直行车辆没有影响或其影响为一个定值。
2.3 车辆性能(Vehicle Performance)
实际道路上所行驶的车辆并非均为同种车辆,而是由某种车辆为主的混合车队。不同车辆在车长、平均载重量、加减速度等性能方面均不相同。这些车辆在行驶的过程中往往表现出不同的性能,这不仅与车辆本身的物理特性有关,还与驾驶员的心理密不可分,而这些在绿波信号控制的理论模型中均没有体现。
2.4 车道变换(Lane Changing)
部分理论模型中,对车辆的行驶速度进行了统一化的假设,即所有车辆均按照路段的设计车速进行行驶,没有变换车道现象。而在现实中,因超车而变换车道的现象并不少见。这样就整体而言,车辆的到达是随机性的,而非按照一定时间间隔的均匀达到。并且,这种随机性的程度是受到交通流量大小影响的。
2.5 过街行人(Pedestrian)
理论模型均没有对过街行人、最小绿灯时间、等待绿灯时间等方面进行研究。而在周期一定的情况下,次干道的最小绿灯时间与主干道的绿波带宽度呈现此消彼长的关系。因此,在保证行人安全与畅通过街的前提下,尽量缩短次干道的绿灯时间,增加主干道绿波带宽度是提高绿波信号控制效果的有效途径。
2.6 其他
除上述差别外,道路线形、机非混行车道、交叉口处车速、行人违法行为(横穿马路)、重车混入率、信号灯控制模式等也会对绿波信号控制的实施效果产生很大的影响。且这些因素都是直接作用于车辆行驶车速,进而使相位差与绿波带宽度的计算出现偏差,影响绿波信号控制的实施效果。
3 影响因素分析与改善
3.1 概述
