基于Lissajous曲线拟合的EFPI光纤传感器腔长解调

为提高非本征光纤珐珀传感器(Extrinsic Fabry-Perot Interferometric, EFPI)腔长解调的精度，基于EFPI传感器反射光谱近似余弦函数的特性，设计了一种基于李萨如图形(Lissajous-Figure)与标准形式椭圆曲线拟合的解调方法。将两组光强信号经过坐标变换拟合为标准椭圆曲线，以减少求解参数；并通过经验模态分解对数据进行分析，去余项后将得到的极值点代入椭圆曲线求解。将离散数据点分别移动5、10、15、20、25个点测试五组不同相移对解调结果的影响并选取其中误差最小的一组对EFPI传感器进行横向负载实验，分别施加5~25 N的应力，通过拟合椭圆曲线的解调方法将计算腔长差与理论腔长差相对比。结果表明，实际腔长差随负载成正比，平均误差值为5.690%左右，可以准确获取 EFPI 的腔长。     

基于Massive MIMO及频谱叠加的5G SA网络上行优化方法

大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)可以有效提升5G SA网络的上行链路数据传输速率以及可靠性。针对5G SA网络上行链路速率和覆盖不均衡的情况,提出了基于大规模MIMO的分组算法,将发送信号矢量进行分组,组内采用最大似然检测,组外采用基于正交三角分解(QR分解)的干扰消除检测,并且结合5G频谱的叠加策略,在降低算法复杂度的同时,有效提升网络覆盖和速率。通过5G SA现网实测,通过MIMO降低分组数量能够提升分组检测性能,结合上行低频段频谱叠加策略能够有效提升5G SA网络上行覆盖30%,提升5G SA网络上行平均速率40%~80%,特别是弱覆盖边缘的网络速率,最高可达600%。     

广义正交码索引调制系统的性能分析

摘 要：为了提高码索引调制（code index modulation，CIM）系统的传输效率，提出了一种具有更低复杂度的单输入单输出（single input single output，SISO）的广义正交码索引调制（generalized orthogonal code index modulation，GQCIM）系统。CIM 系统使用扩频码和星座符号传输信息，但只能激活两个扩频码索引和一个调制符号。而 GQCIM 系统以一种新颖的方式克服了只激活一个调制符号的限制，同时充分利用了调制符号的正交性，增加扩频码索引以传输更多的额外信息位，提高了系统的传输效率。此外，分析了GQCIM系统的理论性能，推导了误码率性能的上界。通过蒙特卡罗仿真验证了GQCIM系统的性能，对比发现GQCIM系统的理论和仿真性能一致。而且在相同的传输效率下，结果显示GQCIM系统的性能优于同样具有正交性的调制系统，如广义码索引调制（generalized code index modulation，GCIM）系统、CIM系统、码索引调制-正交空间调制（code index modulation aided quadrature spatial modulation，CIM-QSM）系统、码索引调制-正交空间调制（code index modulation aided spatial modulation，CIM-SM）系统、脉冲索引调制（pulse index modulation，PIM）系统。     

激光切割镍基合金的工艺研究

镍基合金是一种重要的航天航空材料，所以研究激光切割镍基合金的工艺参数对航天航空制造业有重要的价值。首先，采用正交试验法进行激光切割镍基合金，评估不同工艺参数的切割质量，直观分析优化工艺参数，得出优化值为80.175。然后，采用反馈式神经网络对切割质量进行训练拟合，预测17、18号样本的切割质量，误差百分比分别为3.14%、2.20%。最后，以此预测模型为基础，进行遗传算法的极值寻优，通过概率为0.4的交叉操作和概率为0.2的变异操作寻找种群范围内最优适应度值及对应变量值，此迭代进化过程为100次，得出的理论评分为89.076,验证试验得出的实际评分为89.150,误差仅为0.074。相比正交法直观分析优化，该方法只做少量试验样本，就可以快速找到最优工艺参数。     

利用FDM和随机共振检测风机主轴承微弱旋转信号

轴承作为风力发电机设备中重要部件,其健康状态直接影响风力发电机运行的稳定性和现场的安全可靠性.由于风力发电机特殊的工作环境,导致采集到的振动信号中包含大量的噪声干扰,难以准确提取轴承振动信号包含的信息成分,给评估主轴承健康状态带来困难.因此本文采用将傅立叶分解(Fourier decomposition method,FDM)和随机共振(Stochastic resonance,SR)相结合的方式提取信号中微弱的轴承振动信息.首先用FDM将原始信号自适应地分解为一系列包含轴承振动特征的傅立叶频带函数,然后找出相关性大的频带函数进行重构,最后采用SR对重构信号进行分析获得特征频率,判断轴承的健康状态.结果 显示,将两种方法相结合能有效提高输出信噪比,提升特征频率检测的精度,为实现风机轴承早期微弱故障诊断提供帮助.     

基于外部载荷位置预测的光纤传感器故障信号识别技术

为了解决传感器故障识别过程中识别效率低和精度低的问题。提出了基于外部载荷位置预测的光纤传感器故障信号识别方法。通过合成外差算法和傅里叶变换解调和去噪传感器信号；采用本征模函数提取不同故障下信号特征。并将其分为状态信息和扰动分量两部分。计算二者之间的近似性。结合线性模型提取故障信号特征向量；利用系统灰色性故障识别方法和外部载荷位置预测传感器多角度负载并进行融合处理。构建灰色关联矩阵计算其与标准数据之间的贴近度。完成光纤传感器故障信号识别?仿真分析结果表明。所提方法在故障信号解调、去噪以及识别方面均具有明显的优势?对深入研究传感器起到了一定的推动作用?     

一种基于SVD的改进LTS气动数据异常检测方法

用稳健的最小截平方和(LTS)估计检测气动数据中的异常,但气动数据是海量和高维的,使得LTS要求解的矩阵维数很大,造成巨大的时空开销.为此,引入迭代的奇异值分解(ISVD)求解LTS的最小二乘问题,实现更快的异常检测.实证分析采用某飞行器外形数据,分别运用OLS,FastLTS以及ISVD-FastLTS对数据集进行异常检测和对比分析.实验证明,相比于传统方法,ISVD-FastLTS能更加快速且准确地识别异常值.     

基于GIS的征迁安置补偿信息管理一体化平台建设

旧城改造、道路建设、市政配套项目建设过程中都需要房屋征迁安置管理工作。将房屋征迁管理工作和安置房源管理工作相结合,集成对征收人员的档案信息管理,利用GIS技术搭建征迁安置补偿信息管理一体化平台。平台通过地图展现征迁项目和安置房源的空间关系和位置,为被征收人员提供直观有效的征收补偿方案选择;为区市级管理部门提供征收安置工作实时动态进展情况、房源调拨实时动态使用情况。根据项目全过程的动态数据信息的采集、统计和监察,提高征收、安置工作的精准度,保证征收、安置的公平、公正、公开,提供领导决策依据。