RF干扰对卫星导航接收机性能影响分析及研究

对卫星接收机的干扰主要包括人为干扰和无意干扰,干扰的方式主要为压制式和欺骗式,一定的范围下,对卫星导航接收机的影响主要表现在对跟踪的状态的改变,即对跟踪的载噪比、伪距和载波相位的影响,从而使卫星导舷接收机的定位精度下降或失锁而达到干扰的目的。     

MMX技术在视频编码中的应用

在视频编码中,高压缩率的追求使得运算复杂度大大增加,影响了视频应用实时性的要求;本文在对H.263编解码算法分析的基础上,采用MMX技术对编码程序进行了优化,取得了显著的效果。     

基于强化学习的无人机电磁干扰感知与抗干扰传输方法

无人机对于无线信道的依赖性和无线传播环境的开放性,导致其通信易受到恶意的电磁干扰。针对其中恶意的信道跟随干扰,在感知干扰信道信息的基础上,将无人机的发射功率和信道选择策略建模为马尔科夫决策过程(Markov Decision Process, MDP),利用强化学习算法对该通信系统的抗干扰方法进行智能优化,提出了基于赢或快学习策略爬山算法(Win or Learn Fast Policy Hill-climbing, WoLF-PHC)的抗干扰算法。仿真结果证明,所提算法能够将用户干信比降低至0.1以下,将用户可达速率在初始值基础上提升14%,与Q学习算法和PHC算法相比具有更好的抗干扰传输性能。     

纳米颗粒强化TETA溶液富液解吸CO2的实验研究

为探究纳米颗粒对TETA溶液富液解吸CO_2的影响,采用两步法配制了相同基液质量分数、不同纳米颗粒的纳米流体,以电热套和鼓泡床为解吸实验装置,分别检测了在富液中加入不同纳米颗粒及分散剂后,不同反应时刻,富液中CO_2的残余量,并与空白富液解吸结果作对比,得出纳米颗粒的种类、固含量和粒径及分散剂对解吸转化率、解吸增强因子和解吸能耗的影响。实验结果表明:添加TiO_2和Al_2O_3纳米颗粒可以显著地加快解吸的传质速率,解吸增强因子随固含量及粒径的增加先增大后变小,即存在最佳固含量和最佳粒径;SiO_2纳米颗粒对解吸过程的促进作用并不明显;纳米流体中加入分散剂后,促进传质能力增强,且解吸能耗降低,具有较好的经济性。结合纳米流体促进传质机理对实验结果做出了解释和分析。     

新型分布式计算系统中的异构任务调度框架

随着大数据和机器学习的火热发展,面向机器学习的分布式大数据计算引擎随之兴起.这些系统既可以支持批量的分布式学习,也可以支持流式的增量学习和验证,具有低延迟、高性能的特点.然而,当前的一些主流系统采用了随机的任务调度策略,忽略了节点的性能差异,因此容易导致负载不均和性能下降.同时,对于某些任务,如果资源要求不满足,则会导致调度失败.针对这些问题,提出了一种异构任务调度框架,能够保证任务的高效执行和被执行.具体来讲,该框架针对任务调度模块,围绕节点的异构计算资源,提出了概率随机的调度策略resource-Pick＿kx和确定的平滑加权轮询算法.Resource-Pick＿kx算法根据节点性能计算概率,进行概率随机调度,性能高的节点概率越大,任务调度到此节点的可能性就越高.平滑加权轮询算法在初始时根据节点性能设置权重,调度过程中平滑加权,使任务调度到当下性能最高的节点上.此外,对于资源不满足要求的任务场景,提出了基于容器的纵向扩容机制,自定义任务资源,创建节点加入集群,重新完成任务的调度.通过实验在benchmark和公开数据集上测试了框架的性能,相比于原有策略,该框架性能提升了10%-20...     

中空纤维膜组件分离烟气中CO2模型研究

为方便电厂烟气CO_2膜分离过程的工程计算,对中空纤维膜组件分离过程建立了简化模型。该模型不考虑浓差极化现象和渗透侧的压力损失,将膜内流动近似为逆流并采用变化的渗透速率参数。在不同的原料气总流量、原料气CO_2浓度和原料气压力等条件下,将模拟结果与实验结果进行了对比,并分析了相对误差的变化规律。结果表明,模型的相对误差随原料气CO_2浓度和原料气压力的增大而增大,随原料气总流量的增大而减小。在工程允许的误差范围内,该模型所得的模拟值可以近似地反映实际结果。     

GPS接收机PLL与卡尔曼跟踪环路性能分析

本文重点研究传统 PLL 环路和卡尔曼跟踪环路理论性能分析方法，理论上分析比较两种跟踪环路的跟踪灵敏度和动态应力性能，并通过 GPS 软件接收机仿真验证得出结论，相对于 PLL 环路，卡尔曼跟踪环路灵敏度最大可提高 3dB 左右，动态性能最大可提高 27g/s 左右。     

新型时空众包平台中的在线三维稳定匹配问题

近年来,时空众包平台正逐步走入人们的生活,并受到研究者的广泛关注.在时空众包平台中,任务分配是一个核心问题,即在满足时间和空间的条件约束下,如何为不同用户分配合适的工人来进行服务.现有的工作往往将最大化任务匹配个数或效用值之和作为研究目标,这些方法关注全局的解决方案,但是没有考虑用户和工人的偏好来提高他们对于分配的满意程度.此外,现有工作大多只考虑用户和工人两种角色,即工人移动到用户当前位置进行服务.但是,新型时空众包平台的中往往包含用户、工人和工作点三种角色,即为用户和工人分配一个工作点来进行服务.基于以上不足,三维时空稳定分配问题被提出.但是,此问题只关注了静态场景,而时空众包平台往往是在线的,即工人和用户发出的任务都是实时出现的.因此,提出了面向新型时空众包平台的三维在线稳定匹配问题和一种基础算法.通过分析基础算法的不足,结合人工智能的方法提出一种改进算法来解决这个问题.采用大量的真实数据和合成数据集来验证算法的高效性和有效性.     

结合跨尺度特征融合与瓶颈注意力模块的轻量型红外小目标检测网络

提出一种结合跨尺度特征融合与瓶颈注意力模块的轻量型单帧红外小目标检测网络。该网络在不引入额外神经元的前提下,直接在编码层和解码层之间进行高频多尺度特征交互,从而维持小目标在网络深层的响应幅值,实现小目标浅层空间结构特征与深层高级语义特征之间的交互融合。同时,该网络在编码器瓶颈处级联轻量型混合注意力模块,进一步增强目标特征在网络深层的响应幅值。实验结果表明,该网络能有效抑制复杂背景杂波,并以较低参数量实现红外小目标检测。     

基于事件的社交网络上的双边偏好稳态规划

在基于事件的社交网络中,一个经典的问题是为用户规划其感兴趣的事件.现有的工作仅仅考虑用户的喜好,仅从用户的角度出发,为其安排尽可能感兴趣的事件来参加.然而,从事件主办者的角度出发,他们亦希望为事件安排的用户尽可能有更大的影响力,用户的可靠性尽可能高,以保障事件能够顺利开展,并取得预期的效果.本质上来说,基于事件的社交网络上的规划问题是一个双向选择的问题,而现有的所有工作均未从用户和事件的双边偏好考虑问题.因此,提出一种双边偏好稳态规划问题来解决这种双向选择问题.该问题首次提出,因此现有工作中未有相关算法可供解决该问题.对比之前只考虑用户偏好的规划,在考虑用户和事件双边偏好时,面临着问题更复杂、约束条件更多的困难.因此,提出两种基础算法和一种改进算法来高效、高质量地解决这个问题,并用大量的实验验证所提出算法的高效性和有效性.