2024年低空智能网联体系参考架构 低空智能网联体系是指在一定空域内，以智能航空器为主体，通过无线通信和网络连接，实现信息交换和智能化协同作业的系统。该系统能够有效提升低空飞行器的操作效率和安全性，是新一代信息技术与航空技术深度融合的产物。低空产业联盟在2024年发布的参考架构，旨在梳理国内低空领域装备技术及其发展方向，对主流产品和技术进行调研总结，并对行业内现有成果进行深入分析，推动行业形成共识，促进技术创新。 低空智能网联体系的编制涉及多方面的研究和讨论，包括但不限于机载终端与基础设施层、数据与服务支撑层、应用系统层、标准体系、安全体系和外围设备与数据等方面。其中，机载终端与基础设施层是体系的物理基础，提供了必要的通信和导航支持；数据与服务支撑层则是体系的核心，负责数据的处理、存储和分发；应用系统层包含具体的应用场景，如空中交通管理、应急救援等；标准体系和安全体系保障体系的正常运作；外围设备与数据则是体系的重要组成部分，为整个体系提供数据支持。 体系的参考架构突出了低空运行从单体智能向网联化群体智能演进的关键阶段。在这个阶段，低空飞行器、基础设施、管控平台等装备及相关技术面临重大变革，低空运行模式呈现出高密度、大频次的飞行，复杂、高风险的运行环境，以及异构、多样化的飞行器等特征。 发展建议方面，报告提出鼓励跨行业深度合作，促进标准规则的统一兼容，积极开展试点示范，并发挥行业组织的作用，以此来推进低空智能网联体系的建设和完善。 报告还指出，低空产业作为低空经济的物质载体，对于培育新质生产力和新经济增长点具有重要战略意义。未来低空产业的发展将伴随着数字化、网络化、智能化、绿色化的“新四化”趋势，形成高密度、大频次、复杂、高风险、异构和多样化的飞行场景。 编制过程中，低空产业联盟得到了200余家行业内企业、科研院所和高校的指导与支持，20余家成员单位参与编写和讨论，体现了行业在体系框架和技术发展方向上的共识。 2024年的低空智能网联体系参考架构旨在为低空产业的健康发展提供理论指导和技术支持，其内容的丰富性和深度，不仅对低空产业的发展具有重要的指导意义，而且对相关行业和领域的研究和实践也具有一定的参考价值。通过智能网联体系的建设和完善，未来低空产业有望成为推动经济增长和社会进步的重要力量。

本数据为2024年中国省市县行政区划矢量数据（含审图号，仅供地图可视化），该数据包含省界、市界、县界，坐标系为GCS_WGS_1984。 数据来源：国家地理信息公共服务平台 天地图 审图号：审图号：GS（2024）0650号 注： 1、数据更新时间：2024年1月 2、该数据仅供地图可视化使用 2024年中国的省市县行政区划矢量数据是地理信息系统（GIS）中非常重要的数据资源，它包含了中国所有省份、城市和县的行政界限信息，这些信息以矢量图形的形式展现，能够精确地在地图上绘制出各个行政区域的边界。这类数据对于进行区域分析、资源规划、城市规划、交通规划等具有重要意义，尤其在公共管理和决策支持系统中，为管理者提供了直观的地理信息参考。 本数据集不仅覆盖了省级、市级和县级三个行政级别，而且按照国家的行政区划进行了详细划分，保证了数据的完整性和准确性。使用GCS_WGS_1984坐标系统，这是国际上广泛使用的一种地理坐标系统，能够确保数据与其他国际地理信息系统数据的兼容性，方便进行全球范围内的地图可视化和数据整合。 数据的来源是国家地理信息公共服务平台——天地图，这是一个权威的地理信息数据服务平台，能够提供包括地图服务、位置服务、地理编码服务等多种形式的地理信息服务。确保了数据的专业性和权威性。 在使用这些数据时，需要注意的是数据的使用目的。根据数据描述中提到的“仅供地图可视化使用”，这意味着该数据集不得用于除地图可视化之外的其他目的，比如商业开发、出版印刷等。此外，数据中包含了审图号GS（2024）0650号，这个审图号表示该数据已经通过了国家相关部门的审核和批准，可以在法律允许的范围内使用。 值得注意的是，数据更新时间是2024年1月，这保证了数据的时效性，反映了最新的行政区划调整情况。这对于需要追踪最新行政区划变更的研究人员和相关工作人员来说尤为重要。 由于数据是以矢量形式存在，它比栅格数据具有更高的灵活性和可编辑性。用户可以根据自己的需要进行拉伸、缩放、旋转等操作，而不会损失图像质量。矢量数据还便于进行属性数据的附加和查询，可以通过属性信息（如地区名称、行政级别等）来对特定区域进行检索。 在实际应用中，这类行政区划矢量数据可以应用于多种GIS软件中，如ArcGIS、MapInfo、SuperMap等，也可以在Excel中进行数据管理和分析，尤其是当需要将行政区划数据与其他统计数据结合进行地理分析时。用户可以根据需求将数据导入相应的GIS软件中，进行地图的绘制、分析和输出。 尽管压缩包文件的文件名称列表中只提供了一个名为“资料数据_444_first.zip”的文件，但可以推测该压缩包内包含了2024年中国省市县行政区划矢量数据的所有相关文件，可能包括了不同格式的矢量文件（如.shp、.mif等），以适应不同的GIS软件和应用环境。用户在解压并使用这些数据之前，应当检查数据的完整性和可用性，并按照软件的要求进行数据格式转换或导入操作。 2024年中国省市县行政区划矢量数据集作为地理信息的重要组成部分，不仅具有权威性和时效性，而且在数据来源和使用许可方面也做了明确的规定。这些数据对于进行地理空间分析和可视化具有重要的应用价值，有助于提高公共决策的科学性和准确性。

2024年省、市、县三级行政区划数据由国家基础地理信息中心发布，通过《2024版国家地理信息公共服务平台（天地图）》正式对外提供。这份数据涵盖了最新的省市县三级行政区划信息，更新于2024年1月，提供了详细的矢量数据下载服务。数据格式原为GeoJSON，已被转换为更广泛使用的shp格式，便于GIS应用和分析 一、数据介绍 数据名称：2024年省、市、县三级行政区划数据0650号 数据年份：2024年 样本范围：省、市、县、九段线 数据格式：地图格式-shp、geojson 二、指标说明 包括省、市、县三级，增加了九段线数据。数据的更新时间为2024年1月，数据格式为GeoJSON，审图号为GS（2024）0650号，坐标系为GCS_WGS_1984。 三、数据文件 省市县三级的行政区划数据-Geojson.zip；省市县三级的行政区划数据-shp.zip

2DPSK系统仿真实验报告的知识点可以分为以下几个方面： 在系统仿真目的中，本实验意在理解数字频带传播系统的构成和工作原理，尤其是抗噪声性能；掌握通信系统的设计和参数选择原则；并熟练使用SystemView软件进行通信系统的仿真。这些目标帮助学生全面理解数字通信系统，为未来可能的实际应用打下基础。 接着，在系统仿真任务方面，具体包括设计2DPSK数字频带传播系统并进行仿真，获取信号的时域波形、功率谱以及滤波器的单位冲击响应和幅频特性曲线，并对系统进行抗噪声性能分析，得出误码率曲线。这些任务深化了对2DPSK调制解调技术的理解，并强调了性能评估的重要性。 原理简介部分介绍了PSK信号的基本概念，包括绝对移相和相对移相的定义及其在通信系统中的应用。2DPSK作为改进的PSK方式，通过前后码元的相对相位变化来表达数字信息，解决了2PSK信号解调中的180度相位模糊问题。通过具体的数字信息序列和相位关系实例，该部分清晰阐述了2DPSK信号的工作原理。 在系统构成框图及图符参数设立部分，详细描述了2DPSK模拟调制及差分相干解调系统的构成，解释了各个图符的功能，如发送序列的绝对码生成、相对码序列生成、载波信号产生等。同时，提供了各图符参数的设置，如幅度、偏移量、速率等，以确保仿真环境与实际通信环境尽可能吻合。 各点波形部分分析了系统各关键点的时域波形，直观展示了信号在各个处理阶段的变化。例如，发送端和接收端的信号波形，以及信号经过滤波器后的波形等，有助于理解信号处理过程中发生的变化。 重要信号的功率谱密度部分则进一步提供了频域视图，说明了信号功率如何随频率分布，为分析信号特性和设计滤波器提供了重要参考。 滤波器的单位冲击响应及幅频特性曲线部分，详细说明了滤波器对信号频谱的影响，从而确定其对系统性能的影响。 系统抗噪声性能分析部分，通过实验数据和图表，展示了系统在不同信噪比条件下的误码率变化，验证了2DPSK系统抗噪声能力的强弱。 实验心得体会部分，强调了通过实验所获得的知识和经验，以及在实验过程中遇到的问题和解决方案，这有助于学生深化理论知识并提高工程实践能力。

利用Lyapunov理论研究了鲁棒H∞滤波问题。对所有的时变不确定性，设计了一个稳定的滤波器使滤波误差满足指定的H∞性能。为了简化问题的推导过程，引入了辅助系统，并给出了滤波器存在的充分且必要条件。通过矩阵变换得到了设计滤波器的LMI方法，利用LMI工具箱可以方便地得到滤波器的表达形式。最后，数值算例说明了所设计方法的有效性和可行性。

人体的腹部脂肪含量按深度可以分为皮下脂肪SFA(Subcutaneous Fat Area)和内脏脂肪VFA(Visceral Fat Area)，两种脂肪的含量对人体健康具有一定的影响，为了避免测量不同深度的腹部脂肪含量造成的相互干扰。设计了一种基于多频生物电阻抗法BIS(Bioimpedance Spectroscopy)测量人体腹部脂肪的装置，该装置采用四电极多频率的生物电阻抗测量系统，主要包括程控信号发生器模块和幅度相位检测模块。根据选择的最佳的电极相对固定位置及合适的测量方案，可以计算出相应深度

TerraClimate全球0.041°的月尺度nc数据集，时间范围1958-2023年。基于该数据，本资源提供了基于矢量文件的批量裁剪与重投影。参考数据的下载见代码，可用记事本打开。 仅需修改备注部分即可

包含车辆数量 公路等级 道路类型 限速 交叉口 照明情况 天气情况 路面情况 伤亡数量 事故严重程度

matlab匹配滤波代码期末项目 年度项目-电子与通信工程（2013-2017） 该存储库包含用于频谱传感及其模拟的不同技术的matlab代码 提出了一种基于人工智能的决策技术，以集中频谱感知技术（在软结合技术中）在融合中心做出决策。在我们的工作中，我们分析了三种人工智能技术，例如ANN（人工神经网络），Fuzzy -逻辑，模糊神经网络（FNN）来决定通道的占用情况（通道状态）。 在这些FNN中，给出了有关频谱空缺的有效决策。 这些神经网络是根据诸如能量检测，匹配滤波器，PU与SU之间的距离，SNR，频谱效率等参数进行训练的。 在本文中，我们用GLRT组合代替了一种有效的频谱感知方案，即空间虚警，将其与GLRT相结合，以提高鲁棒性，恢复力并缩短感知间隔。 协作频谱感知技术用于减少噪声不确定性和隐藏节点问题，并在二级用户（SU）的虚警概率（PFA）和检测概率（PD）方面实现高性能。 模拟和结果 我们提出的方法的架构 所用技术的流程图 仿真结果 最终结果

在双抽汽轮机热电负荷协调控制问题的研究中,输出电负荷、抽汽高压热负荷和低压热负荷之间存在着严重的耦合关系,每个负荷的变化都会对其他负荷产生不同程度的影响,引起热、电负荷的频繁波动,从而影响到整个系统的控制性能.为了解决上述问题,提出了一种将简单的前馈补偿解耦和模糊神经网络相结合的改进多变量解耦控制方案.前馈补偿实现动静态解耦,神经网络实时调整模糊控制规则,从而提高了系统的控制效果和自适应能力.MATLAB仿真结果表明,改进的解耦控制方案解决了热电负荷的强耦合问题,提高了系统的鲁棒性和自适应能力,具有较强的