简介：FQPSK调制已经被证实在AWGN信道中有很好的以牺牲较小的功率效率换取高带宽效率的性能。但深空信道却比AwGN信道复杂很多，天体公转运动时刻改变着通信受太阳闪烁影响的程度，从而使得深空信道特性随之成规律性变化。在研究这种变化的规律性的基础上，提出了可变Rician信道模型模拟深空信道，并对这种信道模型下FQPSK调制的性能进行仿真分析，以研究FQPSK在深空通信中的调制性能。仿真结果表明：在复杂的深空通信环境中，FQPSK不仅能保持高带宽效率，而且仍然具有较好的误码性能，有很好的应用前景。
简介：针对传统道路障碍物检测算法准确性和鲁棒性不强等问题,本文提出一种基于卷积神经网络的道路障碍物检测算法。该算法首先对车载图像预处理生成障碍物候选区域,再将障碍物候选区域输入到改进的卷积神经网络中,进行精确识别和剔除,区分道路障碍物和非障碍物。改进的卷积神经网络在原有网络的基础上,调整了卷积核的大小和个数、池化层的空间尺寸和神经网络的深度,并且在卷积层后选择性的加入池化层,提高障碍物的识别率。在不同场景中进行了测试,实验结果表明：本文提出的道路障碍物检测算法有效的提高了障碍物的识别率,识别率达到98.2%,并且拥有较高的鲁棒性。
基于深空通信的FQPSK调制性能分析与仿真
基于卷积神经网络的道路障碍物检测算法
