基于射频能量采集的Underlay CRN的能效优化

提出一种基于射频(RF)能量采集的认知无线电网络(CRN)架构。次用户(SU)消耗的总能量必须等于或小于采集的总能量,以保护主用户(PU)不受干扰。在满足次用户的服务质量前提下,确定在射频能量采集认知无线网络中最大化能效的最优传输时间和功率分配。在能效最大化过程中,引入吞吐量约束,找到服务质量和能源消耗之间的平衡。能效优化是一个非线性分式规划问题,使用坐标上升将其分成2个子问题,即给定传输时间下的功率分配与给定功率分配下的传输时间选择,然后使用Charnes-Cooper变形方法将非凸问题转化为一个等价凹问题。仿真结果表明,该方案能够实现有效的能效优化。     

基于统计自然语言分析的九宫格输入法最优键盘布局

九宫格输入法是手机端常用的中文输入法之一,可将26个英文字母按顺序布局在8个数字键上,每个键上有3～4个字母.然而顺序布局显然不是最优的.本文采用统计自然语言处理计算键盘布局的平均击键次数,并采用模拟退火算法优化,在搜寻键盘数据时,对其实行哈希计算,避免重复搜索,最终找到九宫格输入法的最优键盘布局方案.结果显示,本文的最优键盘布局方案比顺序布局的输入效率明显提升,可以提高生活的便利程度和工作效率.     

毫米波车地通信的小型化波导螺旋阵列天线设计

高速磁浮列车毫米波车地通信系统要求其车载天线具有小型化、宽频带、圆极化和辐射扇形波束等特点。为更好地满足这些要求,设计一种中心馈电的小型化波导螺旋阵列天线。该天线馈电系统采用同轴波导中心馈电、4路矩形波导并馈的形式,通过改变馈电波导尺寸、耦合探针长度以及末端采用波导同轴转换器等形式,实现了所有单元的等幅馈电;天线单元由低剖面螺旋天线构成,采用顺序旋转技术改善天线的圆极化性能。利用全波电磁仿真软件设计了一款中心频率为38 GHz的28单元波导螺旋阵列天线,并进行了实验测试。测试结果表明：在37~39 GHz频带范围内,天线驻波比小于1.41,增益大于21.7 dB,轴比小于3.6 dB,俯仰面波瓣宽度为4.5°~4.7°,方位面波瓣宽度为29°~29.7°,满足毫米波车地通信系统车载天线的设计需求。     

基于激光定位与扫描的钢包温场测量方法

钢包是连接炼钢与浇注环节的容器,即将承接炼钢炉的注入钢水的钢包容器内壁温度直接决定了炼钢炉的出钢温度,与企业节能降耗密切相关.钢包在装盛钢水前的热修工位由行车吊装放置,其放置后的绝对位置难以固定,从而导致温场分布无法确定.针对此现状,本文提出了一种激光定位与扫描的钢包温度场测量方法,先利用定位激光确定被测钢包所处的空间坐标,再由主测量平台执行机构带动扫描激光与红外测温传感器扫描钢包内壁面获取钢包内壁各被测点的测距与温度值,根据空间坐标关系,将被测点测距值映射为钢包坐标数值,从而得到钢包内壁各点坐标与温度值,即温场分布.现场实验表明：该方法可实现钢包温场的获取,坐标定位不确定度≤ 3.0mm;温度测量最大误差4.7℃,最小误差0.5℃,平均误差小于3.3℃,达到较高定位与测量精度,为基于温度信息的冶金工艺控制提供重要参数信息.     

基于像素偏振片阵列的实时水下目标成像技术

借助偏振成像可以增强水下目标的探测效果。传统的偏振成像方法需要光学检偏器的机械转动来实现,这限制了其在水下的实时探测性能。采用基于像素偏振片阵列图像传感器开发的相机设计了一种水下实时成像系统。系统通过阵列上排布的四向微偏振片一次性捕获四向偏振图像,从而全局估算背景杂散光的偏振角和偏振度。然后利用偏振信息反解得到杂散光光强,最后借助水下成像物理模型得到去散射后的目标增强图像。实验结果表明,将像素偏振片阵列图像传感器应用到水下成像能够有效增强水下图像的对比度,且成像处理过程实时快速,进一步提高了水下目标的探测效率。     

一种新型跨时钟域边沿检测同步器

传统的边沿检测同步器由触发器构成,被同步的数据至少需要在新时钟域的1个时钟周期内保持有效。提出一种新型边沿检测同步器,由两相无重叠时钟产生电路、5个锁存器等构成。理论分析结果表明,新型边沿检测同步器中数据稳定时间的极限值为新时钟域的0.75个周期。基于Nuvoton 0.35 μm 2P3M CMOS工艺,采用Verilog_XL工具进行仿真验证。结果表明,新型边沿检测同步器的时序与理论分析一致。采用0.8个新时钟域周期的实例,验证了新型边沿检测同步器的工作正常,同步器的分辨率有所提高。     

基于联合平动补偿的InISAR 成像方法研究

图像配准是干涉逆合成孔径雷达(InISAR)成像的关键步骤。针对传统InISAR 三维成像方法在图像配准步骤计算量过大、限制条件过多等问题,提出了一种基于联合平动补偿的InISAR 三维成像算法。该算法通过距离向和方位向的联合平动补偿,在得到二维逆合成孔径雷达(ISAR)图像的同时,完成了不同ISAR 图像的精确配准。与传统的基于相关图像配准的三维成像方法相比,该算法简单易行,计算效率更高。仿真结果验证了不同信噪比条件下该算法的有效性和稳健性。     

基于激光诱导击穿光谱积分信号的水稻种子鉴别研究

基于LIBS技术结合BP神经网络技术,对6类水稻种子进行类型鉴别研究。对水稻种子的LIBS全谱和分段光谱进行积分,再输入BP神经网络,得到:全谱积分前的识别率为81.02%,积分后识别率为93.40%,识别率提高12.38%;分段光谱积分后识别效果较好的是中心波长为405 nm、570 nm、810 nm的光谱,将这三段光谱进行组合,组合光谱的识别率均超过94%,其中405-570-810 nm组合识别率最高达到97.67%;从该组合光谱中提取特征光谱输入神经网络,识别率为97.35%,识别时间为原组合光谱的53%。结果表明:LIBS积分信号下的组合光谱法识别迅速可靠,适用于水稻种子的快速批量检测。     

多波束赋形在非正交多址接入技术中的应用研究

为解决非正交多址接入(NOMA)技术在毫米波Massive MIMO系统中用户的分组受限于基站波束宽度的问题,提出了一种能够产生指向多个方向的波束的波束赋形方案.基于该多波束波束赋形方案,建立了多小区多用户场景下的用户资源分配的数学模型.为降低计算的复杂性,采用两阶段的资源分配算法.在第一阶段中,在给定的功率分配条件下将模型转化为联盟博弈中联盟的生成问题,并提出一种通过迭代确定用户分组和天线单元分配的算法;在第二阶段中,通过将非凸的数学优化问题转化为DC规划问题,提出用户功率分配的算法.仿真结果表明,本文所提多波束波束赋形方案能够有效产生指向多个方向的波束,且所提资源分配算法能够有效提高系统的性能.     

挺进深蓝:从单体仿生到群体智能

近年来,群体智能作为一项多学科融合的新技术在各领域的研究成果斐然,例如共享出行、蜂群无人机系统、水下多智能体平台等,但与水下场景结合的群体智能技术缺乏系统的归纳,有必要对水下群体智能技术的发展现状和趋势进行讨论和分析.本文对群体智能理论进行了详尽的分析,给出了群体智能的完整概念、具体算法以及应用领域.文中指出,为解决海洋复杂环境对探测、通信等造成的一系列困难,需要将群体智能技术应用于水下场景.本文就国内外水下群体智能技术的研究现状进行了总结,对水下群体智能存在的环境复杂、通信受限、信息获取困难、系统能力不足以及能量供应受限的难点进行了评述.针对这些难点,本文对结合群体智能理论的时变环境感知技术、传感网络设计、协同导航定位技术、路径规划技术、水下编队控制以及分布式自主决策技术进行了分析,并在文末给出水下群体智能技术未来在跨域通信、多平台异构、自主作业能力革新方面的发展趋势和展望.