基于卷积神经网络的5G蜂窝网络无线定位方法

5G蜂窝网络发展迅猛，其覆盖面积将逐渐增大，因此使用5G蜂窝网络进行定位是有研究潜力的研究方向。本文提出一种新的深度学习技术来实现高效、高精度和低占用的定位，以代替传统指纹定位过程中繁重的指纹库生成以及距离计算。该方法建立了一个特殊的卷积神经网络，并根据5G天线信号的接收信号强度指示、相位和到达角等特征量，选择合适的输入数据格式构造样本组建训练集，对该卷积神经网络进行训练。训练得到的卷积神经网络可以替代指纹定位中的庞大指纹库，非常有利于直接在5G移动设备端实现定位。虽然卷积神经网络在训练过程中需要大量时间，但在训练完毕后直接进行分类定位的速度非常快，可以保障定位实现的实时性。本文所实现的卷积神经网络权重与偏置所占内存不到0.5 MB，且能够在实际应用环境中以95%的定位准确率以及0.1 m的平均定位精度实现高精度定位。     

沉积物磷的连续提取法的优化

基于沉积物磷的连续提取法存在沉积物磷回收率低的问题,采用沉积物标准样品(GBW 07333)进行重复提取,从而确定最优的浸提次数.结果表明,二次浸提的总磷(TP)回收率从一次浸提的50.6％～59.4％增加至93.8％～95.1％,二次提取能有效提高沉积物磷的萃取率.并且将最优提取方法应用于向家坝水库采集的实际样品,实验表明仍有较好的提取效果,证明了该方法的可行性和合理性.     

滇黔相邻区二叠系宣威组富稀土黏土岩综合研究进展

在滇黔相邻区峨眉山玄武岩之上，二叠系宣威组下部广泛分布一套富稀土黏土岩。作为一种新类型的潜在稀土资源，诸多学者对其进行了研究，包括成矿条件、赋存状态，富集规律、综合利用方式等多个方面都有了较大的进展。该类型稀土具有非常大的资源潜力，区域连续性好、集中程度高，富含高价值的稀土元素镨、钕、铽、镝，经济价值和开发利用潜力巨大。本文全面总结了宣威组稀土目前的研究进展和存在的关键问题，提出了下一步研究方向。当前对于宣威组富稀土黏土岩中稀土元素的富集机理尚未明确，进一步开展成矿理论研究是找矿突破的关键；赋存状态的研究亟待突破，对该新类型稀土的综合利用技术突破，后期绿色勘查开发具有重要的意义；综合利用方面，经济可行的绿色选冶技术、伴生的铝、铌、锆、镓、钛等有价元素的综合回收、尾矿的资源化消纳等方面是下一步的主攻方向。      

风力发电机组全功率试验台搭建及应用

为了降低风力发电机组现场调试的高成本和高风险,在车间完成对机组整机性能的测试,采用数字仿真模型与全功率拖动平台联合实时测试的方法搭建了风力发电机组全功率试验平台.其中,数字仿真模型使用基于多体动力学的线性变参数(LPV)建模方法对叶片以及塔架等柔性部件进行详细建模,采用仿真计算出的高精度模拟信号作为系统的输入;拖动平台采用伺服拖动系统模拟风轮的气动输入作为系统的执行机构.测试表明,该试验平台能够在不增加复杂装置的情况下,将叶片模态以及塔架模态纳入到测试系统中,使测试结果更加接近现场实际情况,保证机组装机后安全稳定的运行.     

悬浮抱杆组塔无线监测系统的设计与应用

抱杆系统是悬浮式内拉线抱杆分解组塔施工安全的决定性影响因素，但由于其受力复杂且难以实时感知，造成铁塔组立施工难度过大甚至产生事故。为此，结合当前发展的无线物联技术，提出了一种基于无线传感器网络的悬浮抱杆组塔无线监测系统。通过对悬浮式内拉线抱杆分解组塔工艺的分析，获取了抱杆系统的安全薄弱点，从而明确了系统功能原理与模块组成。针对抱杆及其拉线系统的受力、倾角、风速、高度、距离等数据特点，选择相应传感器进行实时数据监测与采集；并针对监测点分布广、层级多的特点，采用LoRa树型组网模式，形成以上位机为网络总节点的一主多从无线传输方式。系统采用阵列巡检应答通信模式，各信道通过时分进行有序利用，数据延迟控制在ms级以内，并通过临限预警功能将各危险点数值控制在安全范围之内，保证施工全过程的安全稳定。     

一种提升光伏微逆变器功率获取率的均压器结构

单个光伏模块由3～4个子模块组成,在1个或多个子模块受局部阴影影响时,即使每个光伏模块配备一台微逆变器也会导致光伏功率损失。在桥式光伏微逆变器的基础上,增加了一个LC谐振单元以及与子模块数量匹配的倍压整流器,形成了一个不需单独控制的均压器结构。该均压器可以对受局部阴影影响的子模块补偿电流,使得各子模块输出电压尽量保持接近,从而实现光伏模块输出功率稳定在最大功率点。分析了均压器的工作模态以及参数设计准则,通过仿真与实验样机验证了均压器在提升光伏模块功率获取率上具有显著的优势。