双槽型耦合腔行波管非线性注波互作用计算方法

建立了双槽型耦合腔行波管三维频域非线性注波互作用模型,推导出参与注波互作用电磁场及粒子运动方程组。根据模型与方程组编写非线性互作用计算程序,模拟注波互作用过程,得到输出功率、增益等性能参数。计算结果与X波段双槽型耦合腔行波管实测数据比较,以验证计算方法的准确性,并对互作用过程中的非线性现象进行分析,希望能够辅助行波管的设计。     

基于视频监控的电力设备防破坏预警系统的方法

随着现代化建设的加快,人们对于供电需求日益增大。为保证稳定的供电供应,需要阻止一切破坏电力设备的行为。因此文中提出了一种基于视频监控的电力设备防破坏方法,该方法的核心为目标跟踪算法,但由于传统的KCF算法具有窗口漂移丢失目标等缺点,文中提出了一种改进型目标跟踪算法C-KCF,在C-KCF基础上,结合距离判断和时间判断,实现对电力设备的破坏的预警。经过实验表明,该方法的成功率在90%以上。     

5G网络演进与双模5G基站

2020年5G网络将大规模商用,为更高效部署5G网络,在全面梳理5G网络架构与演进的基础上,重点研究了双模5G基站的原理,并结合外场测试数据,对双模5G基站的测试性能进行了分析,最后对后续电信运营商部署5G网络进行了建议。     

基于强散射点在线估计的距离扩展目标检测方法

传统的距离扩展目标检测一般在散射点密度或散射点数量先验条件下完成,在目标散射点信息完全未知时检测性能会大幅降低。针对这个问题,该文提出一种基于强散射点在线估计的距离扩展目标检测方法(OESS-RSTD),该方法利用机器学习中的无监督聚类算法在线估计强散射点数量以及首次检测门限,然后再结合虚警率,确定2次检测门限,最后通过两次门限检测完成目标有无的判决。该文分别利用仿真数据和实测数据进行了试验验证,并和其他算法进行了试验对比,通过虚警概率一定时的信噪比(SNR)-检测概率曲线验证了该文所提方法相对于传统算法有更高的稳健性,且该方法不需要目标散射点的任何先验信息。

     

智能网联交通系统的关键技术与发展

该文梳理了国内外针对智能网联交通系统的相关研究,阐述了智能网联交通系统的架构和关键技术,分析了外部环境感知技术、车辆自主决策技术、控制执行技术以及车路协同技术等几个重点方向的研究进展。在分析总结已有文献的基础上,该文描述了未来智能网联交通系统的方案及其工作原理。未来智能网联交通系统应具备全程路径规划和精准定位功能,运用实时动态定位(RTK)技术和合成孔径雷达(SAR)技术,对运动或非运动物体(包括未装载GPS的物体)进行探测和定位,并保证在GPS信号弱或无信号(如隧道、室内)环境下和近距离、非可视情况下探测信号的连续性。系统还将运用移动边缘计算(MEC)理论,解决低时延、大规模网络接入等关键问题,运用大数据、云计算、物联网(IoTs)和移动通信技术,实现具有全局性、网络化的智能网联交通系统。     

基于船载卫星通信三轴天线的跟踪搜索技术

针对船载卫星通信三轴天线跟踪系统,介绍了船载三轴天线的系统组成,提出了一种基于捷联惯导的船载三轴天线跟踪搜索技术。天线以目标地理角为中心,通过坐标转换将目标地理角转换为天线的目标甲板角,调整AEC三轴使其及时准确地跟随目标甲板角。目前,该方法已经成功应用于多种船载三轴天线。实践表明,该方法能够快速准确地搜索到目标卫星,并实现对目标卫星的稳定跟踪。     

基于卷积神经网络的光电导航图像超分辨率方法

本文设计了一种基于卷积神经网络的光电导航图像超分辨率系统,为飞机飞行或着陆、卫星图像提供可靠的导航信息。超清化的可见光图像能够为地面监控人员、飞行员或无人机提供可靠的图像信息。超清化方法可以降低导航系统对硬件设备、计算资源的要求,适用于普通民航客机与搭载低精度摄像头的小型无人机。本文以卷积神经网络作为框架,搭建接近实时计算的图像超分辨率模型。     

区域海面蒸发波导预报与监测试验对比分析

基于中尺度数值天气预报模式（The Fifth-Generation NCAR/Penn State Mesoscale Model,MM5）建立了大气波导预报平台,使用GFS数据对包含我国黄海、东海以及南海海域的区域蒸发波导分布进行预报.将2015年12月份海上航行过程中监测的不同时刻、不同海域处的蒸发波导高度同预报结果进行对比分析,结果表明二者具有较好的一致变化趋势.考虑到实时测量时间分辨率高以及数值预报预报区域广的特点,在实际舰船雷达效应评估中可充分利用两种数据,实现海上微波传播效应的预测和预报.     

能量采集型无线传感器网络的高能效路由算法

在能量采集型无线传感器网络中,虽然有能量吸收,但是因能量依然非常珍贵,如何优化路由协议,提高能量利用率,延长网络寿命仍然是值得研究的问题.为求解高能效的路由,提出了一种采用遗传算法的高能效路由算法,建立考虑节点的吸收能量、剩余能量、消耗能量和浪费能量的适应函数,用遗传算法寻找全局最优路径.将该适应函数与3种其他适应函数作对比,其他3种适应函数分别为只考虑路径能耗最小的适应函数,考虑路径能耗与路径上节点的吸收能量、剩余能量的适应函数以及考虑路径能耗与网络中所有节点的浪费能量的适应函数.采用遗传算法解出4种路由,通过仿真分析可知,所提出的路由算法能量利用效率最高.     

纵向打滑状态下的轮式移动机器人编队控制

针对轮式移动机器人车轮纵向打滑时的编队控制问题,提出一种基于滑移率补偿和模糊逻辑的多机器人编队控制器设计方法.首先,利用速度传感器获取机器人的实际速度信息,并进行滤波减少传感器噪声.结合速度输入指令信号得到滑移率估计值,用以描述机器人纵向打滑的程度.然后根据领航跟随法,设计补偿纵向打滑的编队控制策略,并采用模糊逻辑设计控制器参数.最后在Microsoft Robotics Developer Studio 4（MRDS4）中搭建3D物理仿真平台,进行编队控制仿真,验证了领航、跟随机器人发生打滑的情况下所提方法的有效性.