采用信道估计法的基站VSWR实时检测

为解决无线基站宽带工作频带内电压驻波比(Voltage Standing Wave Ratio,VSWR)的实时测量，提出了一种采用信道估计法的测量方案。该方案实现简单，在基带处理单元高速率位置发送数据，依次抓取射频通道反馈和反射数据，分别求取信道响应序列，结合工厂装备测试数据，计算驻波反射系数和反射点位置。发送信号采用宽带正交频分复用信号，能检测到工作频段内任何频点处的驻波异常。有用信号前加循环前缀，并引入峰值抵消核，能正确检测到多个反射点驻波。仿真结果表明，该方案驻波测量精度和单回波点位置精度达到预期，多回波点测量能抓准外部主要故障点，在基站VSWR实时测量中具有良好的应用前景。     

残差增强的图像描述符

针对增大视觉码书在提高图像全局描述符——局部特征聚合描述符(VLAD)精度的同时会增加VLAD存储开销的问题,提出一种基于2层结构层次视觉码书生成残差增强的图像全局描述符EVLAD.离线码书生成阶段,首先通过K-means算法生成第1层视觉码书,然后基于量化残差最小化原则非均匀地生成第2层各视觉子码书.在线EVLAD生成阶段,图像局部特征首先面向细粒度的第2层视觉子码书生成量化残差;然后面向第1层视觉码书进行聚集生成各子向量,EVLAD即为各子向量的串联结果,为了抑制特征空间爆发现象,各子向量和串联结果分别进行了L_2归一化.实验结果表明, EVLAD精度优于VLAD和其他各种改进方法.     

基于位串内容感知的数据分块算法

针对基于内容的可变长度的分块CDC算法中数字签名计算需要耗费大量CPU开销的问题,提出了一种基于位串内容感知的数据块分块算法。算法利用每一次失败匹配尝试所带来的位特征信息,最大限度地排除不能匹配的位置,从而获得最大的跳跃长度,减少中间计算和比较的开销。实验结果表明,本算法减小了数据分块过程中数字签名计算的开销,降低了确定块边界时的CPU资源消耗,从而优化了数据分块的时间性能。     

[工程应用]智能制造场景的5G应用展望

为满足智能制造领域物联网当前发展的需求，研究了相应制造场景的5G应用技术。介绍了5G的关键技术，包括5G支持的应用场景、网络切片、网络功能虚拟化（NFV）/软件定义网络（SDN）、多接入边缘计算、设备对设备通信技术等；给出了基于扩展的信息物理系统5层框架，基于该框架分析了多个智能制造场景的5G应用（包括人机界面和生产信息技术、流程自动化、工厂自动化、物流和仓储、设备监控和维护等）；给出了以上应用的5G边缘计算开发框架，以集成上述场景；探讨了5G应用于智能制造场景所面临的多个挑战，以助于5G使能智能制造的落地应用。     

可视化技术在智能制造中的应用

智能制造系统集人工智能,物联网等于一体,能够实现自主学习、自主决策,不断优化。但由于制造过程的复杂性,现阶段的智能制造系统仍然离不开人机交互与协同,可视化是人机交互的基础,可视化设计与制造技术在智能制造中具有广泛的应用前景。