2GHz频段城区无线信道的测量与分析

本文介绍了作者在2GHz频段按照WCDMA规范进行的无线移动信道测量,给出了由实测数据得到的分析结果,并在此基础之上,提出了一种新型信道仿真器的设计方法,这种仿真器产生的信道仿真数据在验证无线通信系统的编码、调制、信道估计等算法的实用性和鲁棒性上有很高的应用价值.     

萤石选矿新进展

近年来,国内外许多选矿工作者,对萤石的分离浮选工艺进行了大量的试验研究,取得了长足的进展。工艺方面,由过去的单一磨选发展到阶段磨选和粗精矿再磨再选工艺。过去为了提高精矿质量,只有增加精选次数,有的长达七次之多,精选尾矿顺序返回上一作业,现改进为精选尾矿集中返回粗     

日本回收贵金属有新法

日本广岛大学开发了一种新方法,可从含金废溶液中高效地回收金属金。该法是利用络合物对金属离子有选择吸附性,形成金属络合物这一化学反应而进行的。其提取过程大致是:将 pH 值在1以下的强酸性金混合溶液中,加入溶解在三氯甲烷中的环状聚胺化合物,搅拌30分钟后,使金和环状聚胺化合物充分反应,生成金的络合物。此络合物与其它金属混合溶液在反应容     

适应长春-吉林高速铁路建设的公路诱增客流量预测方法

分析了长春-吉林高速铁路的修建对吉林省区域公路旅客运输方式的影响,通过分析相关数据,确定了长春-吉林高速铁路公路诱增客流量的变化规律,并采用适当的计算模型预测高速铁路建设项目影响区域范围内的公路诱增客流量。研究结果不仅能为长春-吉林高速铁路建设项目的可行性研究提供理论依据,而且能为受该铁路影响,公路旅客运输系统做相应的调整提供技术支持。     

社会资本支持矿产资源勘查开发的路径与举措

文章剖析了中国矿产资源勘查开发面临的战略机遇和风险挑战,从行业运行规律、宏观管理政策、资本市场发展等方面分析了资本支持矿产资源勘查存在的突出问题,在此基础上,提出了新形势下资本市场支持中国矿产资源勘查、助力国家资源安全的思路框架和路径举措：（1）统筹谋划,为社会资本支持矿产资源勘查开发提供战略指引。（2）改革创新,持续打造更加良好的矿业发展营商环境。（3）试点先行,建立完善以中国特色风险勘查资本市场为核心的多层次矿业资本市场。（4）银企联动,创新完善矿产资源勘查开发间接融资支持体系。（5）精心培育,弘扬企业家精神,加快建设风险勘查经营主体。（6）扩大开放,建立更高水平开放型勘查开采新体制。（7）综合保障,加快完善矿产资源勘查开发综合服务体系。     

基于CART改进模型的驾驶员路径选择行为估计方法

针对目前驾驶员路径选择估计精度不高的问题,考虑地区、城镇类型、性别、年龄、是否已婚、学历、职业、是否从事全职工作、收入水平、交通拥挤程度、排队长度、延误时间、道路熟悉程度、路径长度、替代路径节省时间等多方面因素,设计了一个驾驶员路径选择行为调查方案,并对驾驶员群体开展了网上调查.利用Logit模型及Probit模型分析了驾驶员路径选择行为的影响因素,得到性别、年龄、是否从事全职工作、延误时间、道路熟悉程度、路径长度、道路拥挤程度等因素的影响显著.利用改进的分类树(classification and regression tree,CART)模型设计了驾驶员路径选择行为估计模型,重点针对驾驶员路径选择行为的特点对传统CART模型的递归划分与剪枝2个主要算法进行了改进研究.样本测试结果表明:模型的估计精度可达82%,相比现有模型的估计精度至少提高了6%.研究成果可为交通诱导方案的制定提供有效的技术支持.     

基于带偏好 DEA 模型的长株潭城市群公路交通效率评价

从城市群公路交通系统的输入和输出角度出发,给出城市群公路交通效率的输入输出指标体系,建立数据包络分析(data envelopment analysis,DEA)模型及带偏好DEA(A-prefer-DEA,PDEA)模型,进而对长株潭、长三角和珠三角城市群公路交通效率进行有效计算和综合评价.传统DEA模型的评价结果表明:长株潭城市群公路交通效率为DEA弱有效,长三角和珠三角公路交通效率为DEA有效;PDEA模型评价结果更直观,长三角、珠三角和长株潭公路交通效率值分别为1.678 2、1.577 9和0.866 2,长株潭公路交通效率与长三角和珠三角的差距比较明显.     

锂离子电池健康状态评估方法研究进展

电化学储能是现代电力系统中不可缺少的一环,其特点是能量密度大、响应速度快、转换效率高、建设周期短、站址选择多等.储能电站的应用场景非常宽泛,如在电源侧平滑出力波动及处理跟踪、电源调频辅助服务、备用电源等;电网侧用来参与电网调峰调频、优化电网潮流分布、改善电能质量、虚拟电厂、延缓输电设备拥堵升级、微网等;用户侧可以完成削峰填谷、智能交通、社区储能、需量电费管理等.储能电站在快速发展的同时,安全是第一要素.而储能系统安全的关键在于电池系统的安全,在于如何精确预估电池的健康状态.储能电站电池的健康状态评估对电站的日常维护成本、健康运行及运维工作量等起关键性作用.综述了电池健康状态SOH(state of health)的影响因素,分析了线性误差预测方法、粒子群结合BP神经网络法、动态贝叶斯网络法的研究过程及结论验证,探讨了不同评估方法的可行性.在完善电池健康状态评估算法理论体系、实际应用技术研究方面具有潜在价值.     

基于自调节粒子群算法的盲检测

以往基于粒子群优化的盲算法能成功实现信号盲检测,但具有算法收敛速度慢、容易陷入局部最小的缺点。文中通过分析粒子群算法的机能及参数的设置,提出一种改进的基于自调节粒子群优化的盲检测算法。算法构成思想是：基于MIMO系统的盲检测系统模型将盲检测问题转化为二次优化问题,利用改进的自调节粒子群优化算法对此优化问题进行寻优。仿真表明,改进算法具有全局收敛性好、收敛速度快、误码率低的优点,能够更好地解决盲检测问题。