基于QPSK图传链路信号的多径信道BER仿真

对于无线通信,衰落是影响系统性能的重要因素,而不同形式的衰落对于信号产生的影响也不相同。本文在分析移动多径信道特性的基础上,建立了不同信道模型下多径时延效应的计算机仿真模型。不仅针对不同信道衰落条件下多径衰落引起的多径效应进行仿真,而且进一步阐述了多径效应的影响,用Matlab对有3条固定路径的AWGN多径信道中的QPSK系统进行BER性能仿真。     

低压电力线通信信道的多径效应分析

针对低压电力线信道的多径衰减效应,在分析低压电力线信道噪声、衰减和多径特性的基础上,提出采用分集技术降低通信系统误码率的解决方案,并使用矩阵实验对其模型进行仿真验证。仿真结果表明:最小频移键控的电力通信系统采用分集技术可抵抗多径效应。     

低压电力线载波通信信道特性研究

低压电力线信道特性复杂,严重影响载波通信的质量。为了准确地了解低压电力线信道特性,根据测量数据对500 kHz～30 MHz频段下的低压电力线载波通信信道的阻抗特性、噪声特性和衰减特性进行分析。利用数理统计方法分析不同类型噪声,获得噪声特性参数并建立模型。依照自顶向下的信道建模技术建立了低压电力线多径衰落模型,根据负载线路的谐振特性对模型改进。仿真验证采用威布尔分布描述脉冲噪声频率分布特性是合理的,利用两种方法建立信道模型并与实测数据进行比较分析,结果表明改进后的模型能准确地反映低压电力线信道的特性并提高模型的精确性。     

基于几何随机的非平稳车载信道建模及相关性分析

车载(V2V)通信系统是未来智能交通系统的重要组成部分,其非平稳特性已经在信道测量中得到验证。针对V2V多入多出通信系统,提出一种非平稳双环几何随机信道模型。为了描述信道的非平稳性,将到达角(AOAs)和离开角(AODs)的时变特性引入模型中,推导了模型的空间互相关函数(CCF)和时间自相关函数(ACF)等时变统计特征。此外基于修正等面积法(MMEA),开发了相应的仿真模型,研究了散射环境、移动端的移动状态以及天线偏角对信道统计特性和非平稳性的影响。仿真结果表明,所提模型可以有效模拟V2V信道非平稳性,平稳状态下信道的统计特性与平稳双环模型的统计特性具有一致性,验证了本模型的正确性。     

瑞利衰落信道模型的综合验证方法

现有的信道模型验证方法大多只能验证衰落模型的一阶统计特性,即信号包络的幅值特性和相位特性。 由于衰落信道 模型的复杂性和多样性,已有的一阶统计特性验证方法不能对信道模型进行精确分类,提出一种瑞利衰落模型的综合验证方法。 首先通过一阶统计特性验证是否服从瑞利分布,然后由多普勒功率谱分布验证属于何种瑞利衰落模型,提取衰落信道复序列的多 普勒功率谱密度函数,计算与理论多普勒功率谱密度的对数均方能量误差(LMSEE),利用 LMSEE 判定多普勒功率谱分布类型,从 而完成对给定衰落信道模型的验证。 进行了大量仿真实验和实物验证,将输入信号通过各衰落信道模型后得到输出信号,分析输 出信号的统计分布,验证对常见瑞利衰落模型的识别性能,实验结果显示识别正确率超过 98%,表明了方法的有效性。     

低压电力线信道计算机仿真模型的设计

本文根据无线信道的模型,从衰弱特性、移相特性、背景噪声、窄带干扰、脉冲干扰等五个方面建立了低压电力信道传输特性的仿真模型。     

PLC宽带通信技术及应用性能研究

提出了PLC接入网络的拓扑模型，根据电力线既传输电能又传输数据的特性，分析了低压电力线系统的信道特性与电磁兼窖特性，对OFDM技术的抗干扰特性和抗多径效应特性进行了研究，并对PLC接入稳定性进行了测试，结果表明PLC在恶劣的环境下能提供稳定的宽带接入性能。     

基于OFDM技术的电力线通信系统建模与仿真

正交频分复用(OFDM)技术是电力线通信常用的调制技术之一;电力线通信的信道条件复杂,信道特征是电力线通信的重点模块,两者都是电力线通信研究的重要组成部分。在深入研究OFDM基本原理和电力线信道特性的基础上,在OFDM原有的发射与接收模型中,加入了电力线的信道特性,从而建立了相对完整的电力线通信系统模型,并利用MATLAB对该模型进行仿真,仿真结果体现了电力线信道特性以及OFDM技术应用于电力线通信的优越性。     

低压电力线宽带载波通信信道建模及误差补偿

低压电力线宽带载波通信信道特性研究是实现用电信息高速采集和泛在电力物联接入的首要任务。为准确反映宽带载波信号在配电网低压电力线环境中的传输特性,该文提出基于误差反馈算法的低压电力线宽带载波信道模型,采用导行波理论改进传统传输线模型,提出平均误差反馈算法来修正实测模型参数。测量和仿真结果验证修正后的信道模型能准确描述低压配电网下宽带载波信道的传输特性,具有广泛适应性。     

移动衰落信道特性分析和卷积编码π/4DQPSK的性能仿真

文中对移动衰落信道的统计特性进行了研究,建立了计算机仿真的信道模型,并在此基础上对卷积编码π/4DQPSK数字链路在衰落信道中的误码特性进行了仿真。     

基于改进Mask R-CNN的建筑工地实例分割算法

实例分割对排除建筑工地不规则机械设备带来的安全隐患以及监测工人具有重要意义。然而当前主流的实例分割模型存在着边界检测精度不高的问题。结合实例分割的特点，提出了一种基于全局上下文通道注意力（GCCA）机制多阶段细化掩码的改进Mask R-CNN模型。首先，在Mask头部以多阶段的方式逐步融合细粒度特征，细化高质量掩码。其次，为了更好的融合细粒度特征，构建了GCCA注意力机制，其通过简化的全局上下文模块聚合全局特征，并利用一维卷积实现无降维的局部通道交互。实验结果表明，在COCO和MOCS数据集上均取得了较好的效果。其中，相较于Mask R-CNN模型，此算法在检测和分割的平均精度分别提高了2.4%和7.6%。     

高光谱图像去噪的稀疏空谱Transformer模型

现阶段Transformer模型的应用提升了高光谱图像去噪的性能,但原始Transformer模型对图像空间-光谱耦合关联性的利用仍存在不足;对空间特征的处理存在过于平滑,容易丢失小尺度结构的现象;同时在光谱维度上也过于关注全部通道特征,缺乏对不同光谱波段间差异性的利用;为了应对这些问题,本文提出了一种新的稀疏空谱Transformer模型,提升了对空谱耦合关联性的利用。在空间维度,引入局部增强模块增强空间特征细节,应对过平滑问题;同时在光谱维度上提出了Top-k稀疏自注意力机制,自适应选择前K个最相关的光谱通道特征进行特征交互,从而能够有效捕获空谱特征。最终通过稀疏空谱Transformer的层级残差连接实现高光谱图像的去噪。在ICVL数据集上分别对高斯噪声和复杂噪声进行去噪处理,峰值信噪比分别达到40.56 dB和40.19 dB,证明了本文提出的稀疏空谱Transformer模型优越的性能。     

基于图卷积网络改进的人体动作识别模型

针对双流自适应图卷积动作识别网络2S-AGCN模型忽略了人体动作识别中特征的长距离信息以及通道之间的依赖的缺点，设计了一种双重注意力机制对2S-AGCN模型的图卷积模块进行改进，实现精度的提升。双重注意力机制包含了空间注意力机制以及通道注意力机制，其中空间注意力机制有选择性地聚集上下文，通道注意力机制分为两个并行的模块，第1部分提高了特征的可辨性，第2部分在捕获特征远程依赖的同时，保留了精准的位置信息。结果表明，以双流自适应图卷积动作识别网络2S-AGCN模型为基础网络，融入了双重注意力机制模块的模型在Kinetics数据集上的Top-1和Top-5分别提升了0.6%和1.3%,在NTURGB+D120数据集的CS和CV上的Top-1分别提升了1.2%和0.5%,在NTURGB+D数据集的CS和CV上的Top-1分别提了0.2%和0.1%。     

长江重庆河段平面二维非恒定水沙数值模拟

本文针对长江重庆河段复杂的水沙运动特点和地形条件，考虑悬移质和推移质运动，采用有限元方法建立了平面二维非恒定水沙数学模型，对重庆河段的水流运动和泥沙冲淤进行了模拟。模型中采用张红武提出的不平衡输沙理论以及引入符合重庆河段水沙特点的悬移质挟沙力公式和推移质输沙率公式，对现有三峡库区数学模型进行了改进，并利用重庆河段正态模型试验和原型观测资料对模型进行了验证。结果表明，模型计算的沿程水位、断面流速分布和河床冲淤变化与资料符合较好。     

用于骨架行为识别的时空卷积Transformer网络

针对基于图卷积的骨架行为识别方法在建模关节特征时严重依赖手工设计图形拓扑,缺乏建模全局关节间依赖关系的缺点,设计了一种时空卷积Transformer实现对空间和时间关节特征的建模。空间关节特征建模中,提出一种动态分组解耦Transformer,通过将输入骨架序列在通道维度进行分组并为每个组动态生成不同的注意力矩阵,允许建模关节之间的全局空间依赖关系,无需事先知道人体拓扑结构。时间关节特征建模中,通过多尺度时间卷积实现对不同时间尺度行为特征的提取。最后,提出一种时空-通道联合注意力模块,进一步对所提取到的时空特征进行修正。在NTU-RGB+D和NTU-RGB+D 120数据集的跨主体评估标准上达到了92.5%和89.3%的Top1识别准确率,实验结果表明了所提方法的有效性。     

瓯江口航道治理工程水沙环境问题研究

基于现场实测资料,对瓯江口的水沙特征、冲淤演变、航道的淤积特点及原因进行了分析。建立了波浪潮流泥沙数学模型和台风骤淤数学模型对瓯江口航道二期治理工程正常航道年泥沙淤积和台风泥沙骤淤进行了计算,对其对周围水沙环境的影响进行了分析。研究结果表明：1）瓯江口航道二期治理工程对周围水沙环境的影响很小;2）瓯江口航道的泥沙淤积主要是大风骤淤,瓯江口航道治理二期工程方案可以通过控制三角沙达到航道减淤的目的,采用北导堤和三角沙西堤作为整治方案有明显的减淤效果。     

基于多尺度特征增强DHTCN的电力系统短期负荷预测研究

为充分挖掘蕴含在电力负荷数据中的多尺度时序信息,提升短期电力负荷预测精度,提出了一种多尺度特征增强的改进时间卷积神经网络(improved temporal convolutional network with multi-scale feature enhancement, ECA-MS-DHTCN)模型。首先,使用4种不同尺寸卷积核的因果卷积提取负荷数据特征,并在特征提取层中嵌入高效通道注意力(efficient channel attention network, ECA)模块实现不降维的局部跨通道交互,得到带有通道注意力的多尺度负荷特征。然后,利用双混合扩张卷积层改进基本时间卷积神经网络(temporal convolutional network, TCN)残差块结构,克服TCN模型中扩张卷积结构存在的信息不连续及远距离信息不相关问题,兼顾负荷特征浅层细节及深层联系。最后,将ECA优化的多尺度特征提取层与改进TCN模型结合搭建ECA-MS-DHTCN负荷预测框架,完成短期负荷预测任务。经实际电网负荷数据仿真,结果表明所提出的ECA-MS-DHTCN模型可以在保持较快训练速度的同时有效地提高预测精度。     

Positive discharge development in insulating oil: opticalobservation and simulation

Results of optical investigations of positive discharge channel development in transformer oil under divergent field configuration and impulse voltages to 650 kV are presented. The propagation of two different discharge structures (bush-like, tree-like) and the transition between these structures were observed. The conditions of their development and boundary of the bush-to-tree transition were determined. Anomalous behavior of the breakdown time dependence on applied voltage, consisting of a sharp drop in time at a critical voltage, was found. The dielectric breakdown model modified by introducing the varying channel conduction is presented. In the model discharge channel propagation is described by stochastic development of current and field instabilities. The model describes adequately the main spatial and temporal features of the various discharge structures observed in the experiments. The current and field characteristics of the simulated discharge channels which belong to different structures are compared. The bush-to-tree transition and the anomalous dependence of the breakdown time on voltage were explained by current instability in bush-structure channels     

基于Inception-DLSTM双通道的滚动轴承故障诊断方法

卷积神经网络(CNN)对空间特征具有敏感性，而Inception相比CNN具备多尺度提取特征优势；长短时记忆网络(LSTM)对时间特征具有敏感性，而深层长短时记忆网络(DLSTM)比LSTM具备更深层次提取特征优势。为了多尺度充分提取滚动轴承振动信号在空间和时间上的特征，实现滚动轴承故障诊断，提出了一种Inception通道和DLSTM通道结合的Inception DLSTM双通道滚动轴承故障诊断模型。对于Inception通道，把轴承振动信号经过小波变换生成的时频图作为输入，利用Inception网络多尺度提取时频图的空间特征信息；对于DLSTM通道，直接把轴承振动信号作为输入，利用DLSTM网络充分提取信号的时间特征信息。然后把两个通道输出的特征信息连接成一个时空特征向量，最后利用分类器进行轴承故障诊断识别。对轴承故障数据进行对比实验可得，Inception DLSTM双通道的故障识别准确率可达100%，具备良好的故障诊断和特征提取能力。     

无线紫外光与射频混合链路中继协作方案性能分析

将无线紫外光通信与传统射频通信进行优势互补结合,针对双链路异构组网时的中继协作混合传输问题,采用建模与数值计算分析的方法,对比分析了不同策略和参数条件下系统的中断概率和误码率性能。基于无线紫外非直视散射信道和射频无线衰落信道的各自特点,建立了描述双链路并行传输中继与协作问题的模型,给出了3种典型情况下的传输策略。通过理论分析和数值计算的方法,给出了不同策略下混合链路中继的中断概率和误码率表达式,并在不同信道参数条件下对系统性能进行了对比分析。研究结果表明,相比于无线紫外光单链路传输,混合链路的中继协作策略在不同距离和不同参量条件下获得更低的系统中断概率。在误码率为1×10^-6条件下,双链路中继传输可以在不同湍流强度和不同莱斯因子情况下可获得约0.4～6.1 dB的信噪比增益改善。