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%。     

基于依赖最大化和稀疏回归的多标签特征选择

针对基于稀疏回归的多标签特征选择方法中数据的特征和标签之间线性关系假设不成立的问题,提出一种基于依赖最大化和稀疏回归的多标签特征选择方法 (multi-label feature selection with dependence maximization and sparse regression,DMSR)。构建数据的低维子空间,最大化低维空间与数据的标签空间之间的依赖性,使用希尔伯特-施密特独立性准则作为依赖性的计算依据,将数据从特征空间映射到该低维空间,设计一种交替优化的算法对稀疏回归模型进行求解,得到用于特征选择的投影矩阵。在多个不同类型的多标签数据集上的实验结果表明,所提算法的性能优于其它对比算法。     

基于拟静力试验的桥梁高桩承台基础抗震延性分析

在桥梁工程安全设计中,研究桥梁高桩承台基础抗震延性具有十分重要的意义.对高桩承台基础进行相似性分析并基于拟静力试验建立高桩承台基础拟试验样件,基于线弹性基础条件针对结构法向应力和试验件反应位移进行无量纲分析,确定研究对象和试验样件按8∶1缩小比例.通过较为严密的试验件加工工艺有效降低了试验测试误差.试验结果表明,基于拟静力试验的高桩承台基础可提高桥梁高桩承台基础抗震延性,并降低工程检测成本.     

基于深度信念网络的滚动轴承特征迁移诊断

滚动轴承的故障智能诊断研究多是针对同源数据进行，而不同型号、不同工况下的滚动轴承，由于时、频特征差异，加之背景噪声的影响，导致识别准确率偏低。为了解决这一问题，笔者以6307和6205两类深沟球轴承为研究对象，建立了以深度信念网络（deep belief network，简称DBN）为核心的迁移诊断模型，构造了以波形指标、峭度指标、近似熵及分散熵为代表的特征识别参数。为了抑制信号传递路径（共振频带差异）和背景噪声的影响，引入最大相关峭度反卷积（maximum correlated kurtosis deconvolution，简称MCKD）方法，并对其关键参数实施了自适应选取。结果表明，由MCKD与DBN联合组成的迁移诊断模型，在3类不同数据源之间的诊断准确率均超过了95%，为滚动轴承的迁移特征诊断提供了一条可行的途径。     

基于归一化水体指数及其阈值自适应算法的水体遥感反演效果分析

归一化水体指数（NDWI）是水体遥感反演的一种重要指标，其阈值及修正直接影响反演结果的精度。基于Landsat-8与GF-1光学多光谱影像，使用归一化水体指数法阈值0（TH₀）、最大类间方差法（OTSU）自适应阈值（TH_otsu）与均值漂移聚类算法（Mean-Shift）自适应阈值（TH_MS）分别对典型正常水体、云雾覆盖水体、富营养化水体、高含泥沙水体进行水体遥感提取与效果分析，结果表明：正常水体以TH₀为阈值提取精度最高，THMS提取精度次之，TH_otsu提取精度最差；而云雾覆盖水体、富营养化水体以及含泥沙水体使用THMS提取精度最高，尤其少量云雾覆盖下的水体，TH_MS具有更明显的优势，TH₀提取精度次之，TH_otsu提取精度最差；对于不同的阈值，Land?sat-8比GF-1总体表现出更高的水体提取精度。Mean-Shift算法应用于NDWI阈值修正与水体遥感反演具有快速、水质适应性强、效果稳定的优势，对尤其是复杂条件下的水体信息遥感反演具有较好的提取效果。     

带消能连梁的矩形空心双柱式高墩抗震性能试验研究

基于震后功能可恢复的设计理念，按1/20几何缩尺比设计和制作了矩形空心双柱式高墩和带消能连梁的矩形空心双柱式高墩模型，开展了低周往复荷载作用下的拟静力试验研究，分析了试件的破坏形态及过程，比较研究了试件的强度、累积滞回耗能、墩柱曲率和位移延性等抗震性能参数。试验结果表明:与普通的矩形空心双柱式高墩相比，带消能连梁的矩形空心双柱式高墩具有更好的耗能能力、承载能力和位移延性能力，消能连梁可有效减小墩柱曲率，从而有效降低了墩柱的地震损伤。因此，带消能连梁的矩形空心双柱式高墩具有更优良的抗震性能。     

基于条件信息卷积生成对抗网络的图像识别

传统的图像识别方法需要大量有标签样本进行训练，且模型训练难以达到稳定。针对这些问题，结合条件生成网络和信息最大化生成网络的结构优势建立了条件信息卷积生成网络（C-Info-DCGAN）。模型增加图像的类别信息和潜在信息作为输入数据，然后利用Q网络去更好地发挥类别信息和潜在信息对训练的引导作用，并且利用深度卷积网络来加强对图像特征的提取能力。实验结果表明，该方法能够加快模型训练收敛速度，并有效提高图像识别的准确率。     

新型井下牵引器步进机构动态特性分析

针对井下牵引器步进机构滚珠丝杠副做运动分析的传统计算方法并未考虑滚动体惯性载荷的问题,采用矢量分析法对滚珠丝杠副进行了运动学分析,得出其轴向运动的影响因素,并运用球轴承拟静力学的分析方法,结合往复作业的实际工况,建立了只受纯轴向力的滚珠丝杠副拟静力学简化分析模型,解出相关影响参数,并研究了不同轴向载荷和转速下步进机构的运动规律。研究结果表明:丝杠轴向移动速度曲线呈现负正弦变化趋势,且转速对其影响显著,轴向载荷一定时,转速与轴向移动速度成倍增长;而对比轴向载荷的影响就略小,一定转速下,在机构的带载能力范围内,随着轴向载荷的递增,轴向移动速度会产生极小的差值;与传统计算方法对比,该轴向速度数值及变化规律有明显的出入。研究结果对于牵引器在水平井井下作业的精确进给和控制具有一定的指导意义。