基于3G和ZigBee的居民住宅数据无线采集传输技术研究

针对当前居民住宅数据采集中存在的布线复杂、安装成本高、查询实时性差等问题,设计了居民住宅数据无线采集平台。该平台借助射频模块无线采集住宅内电表、水表、燃气表、热能表以及温度表的实时数据,借助ZigBee无线网络和3G通信网络将数据上传给平台主控中心,主控中心对数据进行解析,存储并绘制相应数据曲线,同时把数据上传到网络服务器,用户可以通过PC机、手机等移动设备登陆网页实时查看住宅数据。本平台为公共事业管理部门提供了一种简单实用、高效稳定的住宅仪表数据采集方案。本文详细介绍了关键模块的系统结构、硬件组成和工作原理,阐明了各部分的数据格式,给出了系统实现低功耗的技术方法,并进行了实验分析。结果表明,该平台系统能耗低,工作稳定可靠,满足住宅数据无线采集的使用要求。     

基于分数阶傅里叶变换的LFM干扰抑制算法

针对利用分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform,FrFT)进行干扰抑制时门限阈值设定的难题,为有效抑制DS/FH系统中的线性调频(linear frequency modulated,LFM)干扰,通过深入分析DS/FH和LFM信号的FrFT性质,提出了一种新的LFM干扰抑制算法,该算法充分利用FrFT时频面坐标轴旋转性质,通过计算信号的不同阶次FrFT并搜索其峰值,确定信号最优FrFT阶次,完成对LFM干扰信号的判别,最后采用频域陷波来抑制LFM干扰。理论分析和仿真实验表明,该算法能够有效的剔除DS/FH系统中的LFM干扰信号,不需要阈值门限设定,算法具有较好的稳健性和普适性。     

油纸绝缘等效电路参数辨识与老化评估

基于介质时域响应的回复电压法（RVM）是通过外加电压获得电力变压器绝缘老化状态的非破坏性试验方法。采用扩展debye模型的介质响应等效电路分析油纸绝缘系统的复杂极化过程,推导出回复电压数学表达式;采用容易获得的回复电压曲线辨识等值电路参数,借助区间自适应粒子群灵活调节局部和全局搜索的能力,快速地寻找到油纸绝缘等效电路参数最优解;并通过实例仿真分析验证算法的优越性和适用性;最后分析不同绝缘状态的参数值对回复电压的影响,得到老化诊断评估方法。     

光电跟踪转台有限元模态分析

为了分析计算光电跟踪转台的模态以及振型,利用ANSYS有限元分析软件计算了光电跟踪转台的3阶模态,分析了整体结构以及各部件之间的刚性连接,在计算固有频率时对结构进行了简化.通过对结构进行模态分析,得出该结构的固有频率与振型,得出了结构在此频率范围内受外界或自身激励的影响规律.计算结果表明:1阶固有频率为93.16 Hz,2阶固有频率为100.84Hz,3阶固有频率为105.71Hz;外界激励频率在10~60Hz,可以避免结构发生共振.     

微粒群并行聚类在客户细分中的应用 *

提出了基于自适应微粒群优化的并行聚类算法 ,采用了任务分布方案和部分异步并行通信 ,降低了计算时间。这种并行自适应微粒群算法结合了并行微粒群算法的快速寻优能力和自适应参数动态优化特性 ,保持了群体多样性从而避免了种群退化。最后将该算法应用于电信客户细分中。实验证明 ,该算法在并行机群上具有了较好的准确性、加速性和可扩展性。     

一种网络入侵检测中的数据包采样方法 *

数据包采样方法是提升数据包处理能力很好的方法 ,在网络流量监测分析中得到了广泛应用。然而 ,传统的数据包采样算法应用在 IDS中会极大降低入侵检测率。针对入侵检测的特性 ,利用攻击流量和正常流量在时间上的连续性 ,提出了一种新的数据包采样方法 ,在保证检测率的前提下 ,极大地提升了 IDS的处理能力。     

基于VSM的文本相似度计算的研究*

文本相似度的计算作为其他文本信息处理的基础和关键,其计算准确率和效率直接影响其他文本信息处理的结果。提出改进的DF算法和TDIDF算法,一方面利用了DF算法具有线性的时间复杂度,比较适合大规模文本处理的特点,并通过适当增加关键词的方法,弥补了其对个别有用信息错误过滤的不足;另一方面,利用特征项在特征选择阶段的权重对TDIDF方法进行加权处理,在不增加开销的情况下扩大了文档集的规模,还提高了相似度计算的精确度。     

自适应ARQ系统中基于跨层设计的优化方法

针对IEEE 802.16e系统中的混合自动重传请求（HARQ）协议,将数据链路层的子包传输机制与物理层的自适应调制编码技术（AMC）有效地结合,提出一种基于跨层设计的自适应参数优化选择方法,该方法以最大化系统吞吐量为目的,研究了HARQ子包数目和调制编码方式的联合最优解.同时,还给出了考虑链路层HARQ协议的AMC切换门限准则.仿真结果表明,该参数优化方案能够更好地匹配信道的时变特性,在增加少量复杂度为代价的前提下,实现了系统吞吐量的进一步提高.     

基于物理约束U-Net网络的地震数据低频延拓

由于震源与采集技术的影响,地震勘探数据往往缺失低频信息,严重影响后续的反演和成像处理。现有的地震数据低频延拓方法,大多建立在时域数据分布特征的基础上,容易导致频率与相位信息严重损失。为解决该问题,文中提出一种基于地震波物理参数约束的U-Net深度学习网络进行地震数据低频延拓。首先,利用理论引导数据的思想组织样本,生成大量不同特征的地震数据;然后,通过结合残差跳跃连接改进的U-Net模型学习从中高频地震数据生成低频成分的非线性映射;最后,结合地震信号的物理参数约束提升对频率、相位的恢复效果。实验证明,文中所提方法对地震数据低频恢复具有较好的效果,并在频率与相位的保持上优于同类方法,对提高后续的处理与解释精度具有较高的实用价值。     

考虑基于变分模态分解的冲击载荷截止因数影响的管系响应

针对海上浮式装置力学分析中选用不同截止频率阈值得到重构的冲击载荷对结构响应结果有较大影响的问题,采用变分模态分解(Variable Mode Decomposition, VMD)方法得到冲击载荷各本征模态函数、对应频谱的特征频率和最大加速度幅值。选取不同的截止因数,重构得到不同的冲击载荷。数值仿真结果表明：当截止因数为0.01时,重构的冲击载荷动力学响应与原始冲击载荷动力学响应基本保持一致;在保证足够的安全裕度的前提下,当截止因数选0.20时,可获得更低的截止频率。