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文章研究了驯化捷酶群处理农药废水,降低废水COD和氨氮含量,以达到安全排放的标准。农药生产废水具有有机物浓度高,毒性大,污染物成分复杂,难生物降解物质多,水质、水量常有波动等特点。针对农药废水的以上特点,设置了好氧驯化、厌氧驯化,串联驯化等多组驯化方式,均验证了捷酶群处理农药废水有很好的效果。好氧捷酶群驯化成功后,能将农药废水COD降为100 ppm左右,氨氮降为50 mg/L左右。如果将2组好氧驯化串联,效果更理想,COD降为50 ppm左右,氨氮降为20 mg/L左右。厌氧捷酶群驯化成功后,能将废水COD降为100 ppm左右,氨氮降为20 mg/L左右。厌氧与好氧驯化串联起来,效果更明显,出水COD为50 ppm左右,氨氮为15 mg/L左右。 相似文献
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随着近些年来通信领域各种技术的高速发展,UAV因为其体积小、灵活性强、可快速部署等优点,越来越受到通信领域相关学者的青睐。同时,由于UAV在各个领域的应用逐渐增多,UAV网络的容量优化问题变得越来越重要。针对未来大规模用户的通信需求,提出了一种基于服务质量的多UAV容量优化方法。首先将服务质量设置为权重参数,联合用户调度、轨迹和功率分配,利用连续凸优化技术和块坐标下降算法,提出多UAV通信系统中的的容量优化算法。仿真结果证明该算法的收敛性,同时表明在相同条件下基于用户质量的多UAV容量算法能够使系统达到更高的平均传输速率。 相似文献
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介绍了应用于无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)中的一种数据传输方案--压缩网络编码(Compressed Network Coding,CNC)。在WSN中,通常应用网络编码(Network Coding,NC)来适应拓扑结构的动态变化并提高数据传输效率。考虑到传感器网络中节点测量值之间的相关性,与随机线性网络编码(Random Linear Network Coding,RLNC)方案中的编码操作与压缩感知(Compressed Sensing,CS)中随机投影操作之间的相似性,CNC方案将CS引入到NC中,通过对测量值数据包以及NC局部编码向量的设计,来解决传统NC译码存在的“全有或全无”问题。在汇聚节点收集到的数据包个数小于网络中源节点个数的情况下,CNC方案仍能以高概率精确重构感知数据。仿真结果表明,在合理的误差容许范围内重构测量值,所需的数据包个数仅为传统NC方案所需个数的一半,与传统NC技术相比,CNC方案将数据传输效率提升了20%以上。 相似文献
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为了抑制超密集网络中小小区基站的密集化部署带来的干扰,并提高系统的吞吐量,本文研究了频谱共享超密集网络中的功率分配策略.首先,针对非凸的系统和速率最大化问题,采用非合作博弈模型将其转化为每个用户效益函数最大化的凸子问题,并通过设计一种动态定价使得非合作博弈模型的纳什均衡点(NE)是原优化问题的驻点.其次,为了保证宏小区用户的服务质量(QoS),模型中引入了干扰功率约束条件来抑制宏小区受到的干扰.最后,在此非合作博弈论框架下,设计了一种迭代式的基于全局信息的功率分配算法.每次迭代通过求解KKT条件获得每个用户的最优发射功率,通过理论推导证明了迭代算法可收敛到博弈模型的NE.此外,为了减少迭代算法的信令开销、提高资源利用率,还提出了一种基于局部信息的功率分配算法.仿真结果表明,所提出的基于全局信息的功率分配算法比对比方法具有更好的传输性能,所提出的基于局部信息的功率分配算法在保证较好的传输性能的前提下有效地减少了信令开销. 相似文献
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压缩感知(CS)理论是目前信息工程相关领域研究的前沿热点之一。它打破了传统的奈奎斯特采样定理,相比于其要求的最小采样频率,CS理论证明了能够从更低数目的采样中以高概率完整地恢复原始信号,在保证信息特征不丢失的前提下节省了数据采集和处理的时间成本。压缩感知理论本质上可以视为处理线性信号恢复问题的工具,因此在求解信号和图像的逆问题上有着显而易见的优势。图像退化问题便是其中之一,恢复相应的高质量图像的过程即为图像优化。为推动压缩感知理论的学术研究与实际应用,该文介绍了其基本原理与方法。根据图像优化技术的现存研究工作,分别从去噪、去模糊和超分辨三大主流方面研究了基于CS理论的优化技术。最后探讨了所面临的问题和挑战,分析了未来的发展趋势,为将来研究工作的展开提供借鉴与帮助。 相似文献
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