LTE-Advanced异构中继网络研究

文中提出一种LTE-Advanced异构中继网络架构,并设计合理的中继接入/退出机制,确保用户通过中继传输获得通信质量的改善;提出了中继传输用户的切换机制,有效避免切换过程中用户数据在回程链路上重复转发的问题,大大减少了中继切换过程中的网络延时;最后,结合Full Buffer业务模型对该中继系统用Opnet进行仿真分析,证明在加入中继并合理设置中继接入控制阈值后有助于充分发挥中继系统的作用,使系统性能得到极大改善。     

基于径向基网络的WSN跨应用能耗控制方案

针对无线传感网节点资源受限,以及很难更换电池等问题,如何有效降低节点能耗成为研究关键点。现有文献大多针对单一应用单独设计解决方案、单独评价方案效能,而实际上单一节点通常执行多个应用,因此需要研究基于跨应用的最优化能耗控制方案,使用基于神经网络径向基函数的k均值聚类自组织算法估算聚类中心、并使用最小均方差算法调整和修正聚类中心到输出点的权重矩阵以改善收敛速度,最终实现数据融合、设计跨应用资源调度方案,可以实现节点能耗控制。仿真实验结果表明,随着节点运行轮次增加,本文算法的节点能耗显著降低。     

线路单相断线造成终端变主变保护动作的分析

根据在工作中遇到的一起单相断线造成终端变主变保护动作的事故案例,结合故障波形分析,利用不对称故障分析计算方法,简要分析了单相断线电压序分量之间的关系以及对主变零序保护的影响,并提出了具体解决办法,以保证主变零序保护能够正确动作。     

面向电信承载网的监控系统设计与实现

面对电信承载网连接的日益增长的海量终端设备，运营商需要结合网络拓扑对终端设备产生的数据进行高效的汇聚统计、异常分析、故障定位处理等操作。针对已有系统存在的操作困难、分析效率低等问题，设计与实现了一个面向电信承载网的高效监控系统，提供实时与离线数据分析和多维可视化分析的能力。对网管、认证、终端等系统及设备采集的数据进行结构化存储，对采集的数据进行拓扑相关性和时间序列方法分析，根据分析结果实现基于动态阈值控制的异常实时告警、定位等操作，并提供多维度可视化分析对网络状态进行实时监控。实际应用结果表明，该系统性能优异，具有良好交互性，能较好地满足承载网运维人员业务分析需求。     

深部近距离煤层开采底板破坏规律实测对比研究

基于大屯矿区地质和水文地质条件的分析与研究,奥灰水是深部7、8煤层开采底板突水的最主要威胁源,8煤底板破坏特征影响奥灰水防治设计。以矿区徐庄矿8199工作面为例,建立物理模拟模型,对单采8煤层及先采7煤后采8煤两种开采条件下底板破坏特征进行了模拟。并利用直流电法对该工作面开采过程的底板破坏规律进行了实测。发现压煤开采规范中经验公式预估和塑性力学理论预估获得的底板破坏深度值比直流电法实测值偏大,与单采8煤的物理模拟结果较为接近;物理模拟先采7煤后采8煤的底板破坏深度与直流电法实测值较为接近。基于以上分析对矿区新设计深部开采近距离煤层工作面底板破坏深度预估方法提出了建议。     

单层柱面网壳火灾温度场分布研究

为了研究火灾下大跨度柱面建筑内部烟气在蔓延过程中各参数的分布特征,开展了基于FDS软件仿真的建筑火灾温度场研究.首先应用FDS软件对文献中的火灾试验进行仿真,验证了建模及仿真结果的可靠性.在此基础上,建立柱面建筑火灾仿真模型,分别改变火源功率、矢跨比及火源位置等参数,获得了各参数变化对柱面建筑内部温度场的影响规律.     

超大断面开切眼锚网索支护参数研究

针对上湾矿12煤埋深浅、煤层厚、地应力小的特点,采用理论计算及数值模拟分析的方法对12402工作面超大断面开切眼支护结构进行了研究,提出了合理的锚网索支护参数,在现场予以实施,并对超大断面开切眼变形进行了监测,监测结果表明:该支护结构能控制开切眼变形,保证开切眼整体稳定。在保证安全的前提下能提高掘进效率,节省支护投资,对同类型超大断面开切眼支护有一定指导意义。     

基于STM32的开环霍尔电流传感器的温度补偿研究

研究了一种基于软件补偿结合恒流源补偿的改进温度补偿方法,应用单片机、恒流源、数字温度传感器、乘法器等硬件电路,对传统软件补偿进行了优化,补偿效果较传统恒流源补偿有了明显提升,“温漂”整体下降了约13.7%。在传统的温度补偿方法如热敏元件补偿、恒流源补偿、软件补偿等方式上做了补充,对于霍尔电流传感器精度的提升及实际生产需求的满足有重要意义。     

P-IoT自组网模式研究

为降低专网物联网(P-IoT)的建网成本,实现灵活部署和增强抗毁性以满足行业用户的应用要求,需对P-IoT自组网模式进行研究。首先,阐述了P-IoT自组网模式的重要性;在此基础上,从系统架构、支持的拓扑类型、协议栈设计以及技术优势对P-IoT自组网模式加以分析;最后,分析了P-IoT自组网模式在智能抄表与智能林防领域的创新应用。P-IoT自组网模式在多种应用环境下都能很好地满足行业用户的需求,在未来专网市场P-IoT自组网模式必将具备极强的竞争力。     

基于灵敏度计算和多维泰勒网的随机时变非线性系统辨识

针对随机时变非线性系统的建模问题,提出一种基于最优结构多维泰勒网的辨识策略。首先将多维泰勒网权值作为时变参数,由寻求最优步长的增量梯度法进行训练以响应系统输入-输出的快速变化;然后为满足高实时性要求,利用改进的灵敏度计算方法剪除网络冗余输入变量和中间节点,实现最佳的泛化能力;最后用算例仿真结果验证了方案的有效性。