LTE系统多小区上行联合功控算法

针对传统的小区内开环功率控制算法通常以提升本小区的吞吐量性能为目标，忽略了当前小区用户对邻小区用户同频干扰的问题，为提升边缘用户性能的同时兼顾系统整体性能，提出了一种LTE系统小区间上行联合功率控制（UJPC）算法。该算法采用单基站三扇区为系统模型，以最优化系统吞吐量比例公平函数为目标，首先根据最小信干噪比（SINR）约束值和用户最大发射功率这两个约束条件得到相应的数学优化模型，然后采用连续凸近似的方法求解优化问题得出各个基站所管辖的小区内所有用户的最优发射功率。仿真结果表明，与基准的开环功控方案相比，联合功控方案在保证系统平均频谱利用率的情况下能够较大幅度地提高小区边缘频谱利用率，其最佳性能增益能达到50%。     

一种近似秩排序的无线传感器网络分簇路由算法

为了延长无线传感器网络(WSN)的生存期,能量有效的路由算法至关重要。以分配网络中的业务负载为目标的传感器节点聚类是解决无线传感器网络能量均衡的有效方法。文中为无线传感器网络提出一种基于近似秩排序(ARO)的分层和基于距离的组合聚类方法,并使用多跳数据传输。仿真结果表明,ARO-WSN在能耗和网络生存期方面优于经典的LEACH算法、LEACH-C算法和K-means聚类算法,能有效地延长网络的生存期。     

基于致动线模型的风力机尾流场数值研究

针对致动盘模型存在的不足,使用非定常计算,提出了致动线方法,在致动盘模型的基础上改进了体积力的分布方式,利用体积力代替风力机叶片,结合不可压缩N-S方程,采用均匀分布和高斯分布两种不同体积分布方式,在FLUENT中对Nibe A型风机尾流进行模拟计算,研究了尾流区域的速度变化与湍流强度等,并将计算结果与试验数据进行比较。结果表明,体积力的分布方式对致动线方法的计算结果有一定影响,尤其是远尾流区域差异明显,高斯分布下的模拟结果更加接近试验数据,优于均匀分布;致动线方法用于风力机尾流场的计算基本能满足工程需要,但在远尾流场的模拟计算上精度还不够,需结合实际对模型作进一步改进。     

基于日志活动捆绑挖掘隐变迁

研究隐变迁挖掘问题,提出了过滤低频日志的预处理方法.其中,使用编辑距离函数计算日志序列与初始模型行为子集的总体近似适合度及其上下界;同时,放宽适合度的区间定义,仅去除最可能是噪声的日志,而留下符合正常流程的低频日志.此外,提出了日志活动捆绑的定义,为找到有效低频序列中每个活动的直接输入和输出捆绑活动集,进而挖掘出模型中合理的隐变迁提供理论支撑.     

双重不确定条件下危险品运输的多目标优化

针对危险品运输路径优化问题,考虑危险品终端需求量和人口中心的不确定性影响,构建了双重不确定条件下以运输成本和风险系数的期望值最低为目标的随机优化模型。设计了基于优先权的多目标粒子群遗传混合算法结合样本平均近似法对随机模型进行求解,并进一步采用基于动态拥挤距离的精英解集更新。通过算例分析和算法对比验证了模型的可行性和算法的有效性,并进一步对不同样本规模下的结果进行了稳定性分析,对需求量和人口数量两个不确定条件进行灵敏度分析。实验结果表明改进的多目标粒子群算法可有效解决该问题,且具有很好的收敛性和多样性,不同样本规模和不确定性条件均会对路径规划产生影响,所得结果可以为决策者提供参考。     

随车起重机伸缩臂截面多目标优化

为了提高某火箭炮弹药装填车随车起重机伸缩臂的结构刚度,减轻结构质量,建立了随车起重机伸缩臂参数化模型,并对伸缩臂在水平受载状态下进行仿真分析。以伸缩臂截面尺寸参数为设计变量,借助最优拉丁超立方试验设计建立样本空间,构造响应面多项式函数近似模型。在此基础上,利用NSGA-Ⅱ型遗传算法对伸缩臂自身重量、挠度进行多目标优化。优化结果表明:伸缩臂质量减轻了24.5%,减重效果明显。文中所采用的将参数化建模、有限元分析和数值寻优相结合的优化方法,可为起重机伸缩臂截面优化提供一定的参考。     

求解Kuramoto-Sivashinsky方程的有限体积二次元方法

Kuramoto-Sivashinsky方程是一个非线性四阶偏微分方程,常被用于反应扩散系统的动力过程建模。在文章中,首先引入一个新变量,将方程转化为一个低阶的方程组,然后采用有限体积二次元方法对其空间变量进行离散近似,时间积分采用显式2阶Runge-Kutta格式,在数值实验中采用所提出的方法分别对激波解以及混沌现象进行数值模拟。结果表明提出的有限体积元方法能够对以上各种现象进行有效模拟。     

一种混合多边缘型LDPC码密度进化算法

在二进制输入加性高斯白噪声信道下，研究了基于多边缘型低密度奇偶校验码（Multi-edge Low Density Parity Check，MET-LDPC）的密度进化算法。针对高斯近似算法在前期迭代中的不准确问题，提出了一种改进算法。在分析MET-LDPC码的密度进化的基础上，将全密度进化与高斯近似算法结合，通过设置切换限制条件，弥补早期迭代的不准确，提高编码阈值估计的准确性。仿真结果表明,与MET-LDPC全密度进化算法相比，所提算法可以有效提高编码阈值估计的准确性，对LDPC编码的设计有一定的参考价值。     

基于整数多项式环的多对一全同态加密算法

针对传统公钥加密模式多数只能由单发送方将消息发送给单接收方的限制,基于整数全同态加密方案,设计一种基于整数多项式环的一对一全同态加密算法。在此基础上,通过修改一对一全同态加密算法的密钥生成方式,扩展加密方个数,提出基于整数多项式环的多方加密一方解密的全同态加密算法。给出该算法的正确性和同态性证明,并在随机预言机模型下,基于离散子集求和问题和近似最大公因子问题证明该算法的安全性。性能比较结果表明,该算法可扩展加密方个数,提高解密方效率。     

指数故障/维修背景下串联系统可用度置信限

系统可用性是综合反映系统可靠性及维修性的一种测度,如何利用现场获取的各组成单元的故障数据和维修数据进行系统可用性综合及评定恰是可靠性及维修性工程中的难题。考虑到串联模型具有普遍性以及指数信息更具通用性的工程背景,依据信息等价转换原则,从现场记录中提取、挖掘或折算出以时间和次数为特征的指数故障和指数维修的基本信息,并探讨了指数故障/指数维修的串联可修系统可用度概率估计的数值解析方法。基于极大似然估计深入研究了经典方法的置信区间;基于Bayes定理深入研究了单元和系统可用度一阶矩、二阶矩,又利用不完全Beta函数、β分布与F分布分位数间的关系,最终求解出串联可修系统可用度的经典近似置信限和Bayes近似置信限,研究成果有效地解决了串联可修系统可用性综合及评定的难题。这两种方法可适用于所有串联模式的复杂机电系统,而且伴随系统的运行,各组成单元故障/维修数据信息也在发生变化,据此可以实时地进行可修串联系统可用性综合及评定。以我国某风电厂风力发电机组为工程应用实例,验证了该方法的可行性与适用性。