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。     

轨道交通高频充电机应用研究

设计了一种轨道交通用的高频充电机,该充电机采用基于移相控制的全桥零电压开关（zvS）变换器的拓扑结构。对该充电机主要参数进行计算和系统建模,仿真结果满足系统要求。主控芯片采用TMS320F28335,算法采用带有电流前馈的比例积分（PI）控制方式,并设计了针对蓄电池负载的充电逻辑,样机试验结果满足系统要求。     

用于分布式能源并网的DC/DC换流器设计与研究

针对目前应用于直流配电网领域的DC/DC换流器造价高、控制复杂以及不具备直流短路故障穿越能力的缺点，为了实现不同电压等级直流分布式负荷有效接入直流配电网，提出了一种混合DC/DC换流器拓扑，采用电流源换流器(current source converter, CSC)连接直流电网，电压源换流器(voltage source converter, VSC)连接直流分布式负荷。提出的换流器拓扑具有结构简单、控制方式灵活以及具备直流短路故障穿越能力的优点。在分析换流器数学模型和运行约束条件的基础上，给出了换流器的参数设计方法，提出了一种CSC侧功率闭环控制，VSC侧交流电压幅值闭环控制的DC/DC换流器闭环控制策略。最后，在RTDS半实物仿真平台上搭建了1 MW/2 000 V/750 V混合DC/DC换流器试验模型，开展了额定运行工况、功率变化工况和直流短路工况试验。额定运行工况试验结果表明提出的拓扑可以实现1 MW额定功率的运行，功率变化工况试验结果表明提出的拓扑可以实现功率由1 MW到-1 MW的平滑反转，直流短路工况试验结果表明换流器能够平稳穿越直流短路故障。     

焊接电流对超声波焊接加工质量的影响

在使用超声波焊接加工塑料等高分子聚合物材料时,焊接电流对焊接效果的影响很大。实验采用单因子分析的方法,研究了焊接电流对超声波焊接加工质量的影响。结果表明:在焊接电流较小,容易产生虚焊、焊接不牢固等问题;焊接电流过大则会产生材料熔着现象。实验给出了某种塑料的焊接质量随焊接电流的变化情况及合理的焊接电流区间,为进一步探究超声波焊接加工质量影响因素提供了理论依据。     

智能混凝土施工及其应用

随着时代的发展,相关从业者对智能混凝土的研究越来越深入.在实际工程推进中,智能混凝土施工的优势非常明显,可以很好地提高混凝土的性能,并根据施工的需求做好混凝土的优化控制工作,让施工单位可以结合项目的实际应用需求,有针对性地选择对应的智能混凝土施工工艺.