基于卷积神经网络的5G蜂窝网络无线定位方法

5G蜂窝网络发展迅猛，其覆盖面积将逐渐增大，因此使用5G蜂窝网络进行定位是有研究潜力的研究方向。本文提出一种新的深度学习技术来实现高效、高精度和低占用的定位，以代替传统指纹定位过程中繁重的指纹库生成以及距离计算。该方法建立了一个特殊的卷积神经网络，并根据5G天线信号的接收信号强度指示、相位和到达角等特征量，选择合适的输入数据格式构造样本组建训练集，对该卷积神经网络进行训练。训练得到的卷积神经网络可以替代指纹定位中的庞大指纹库，非常有利于直接在5G移动设备端实现定位。虽然卷积神经网络在训练过程中需要大量时间，但在训练完毕后直接进行分类定位的速度非常快，可以保障定位实现的实时性。本文所实现的卷积神经网络权重与偏置所占内存不到0.5 MB，且能够在实际应用环境中以95%的定位准确率以及0.1 m的平均定位精度实现高精度定位。     

基于1D CNN与XGBoost的恶意代码纹理检测

恶意代码数量已经呈现爆炸式增长,对于恶意代码的检测防护显得尤为重要.近几年,基于深度学习的恶意代码检测方法开始出现,基于此,提出一种新的检测方法,将恶意代码二进制文件转化为十进制数组,并利用一维卷积神经网络(1 Dimention Convolutional Neural Networks,1D CNN)对数组进行分类和识别.针对代码家族之间数量不平衡的现象,该算法选择在分类预测上表现良好的XGBoost,并对Vision Research Lab中的25个不同恶意软件家族的9458个恶意软件样本进行了实验.实验结果表明,所提的方法分类预测精度达到了97％.     

基于面元素重排的三维网格模型数据隐藏算法

目的 为了解决目前三维数据隐藏算法不能兼顾无失真和盲提取的问题，提出一种新的完全无失真的三维网格模型数据隐藏盲算法。方法 首先使用混沌逻辑映射选择嵌入与提取模式，保证数据的安全性。然后利用面元素重排，完全不会造成三维模型失真的性质，通过不同嵌入模式规则对三角面元素进行重排，以嵌入秘密数据。接收端则可根据相应的提取模式规则提取秘密数据。结果 仿真结果与分析表明，该算法不会对三维模型造成任何失真，嵌入容量为每顶点2比特，且能抵抗仿射变换攻击、噪声攻击和平滑攻击等。结论 这种三维数据隐藏盲算法无失真，容量大、安全性高、鲁棒性强，适用于三维载体不容修改的情形，如军事、医学、秘密通信和版权保护等。     

多机电力系统非线性自适应励磁控制器的设计

为了增强多机电力系统的动态稳定性,提升电力系统平抑负荷扰动的能力,本文提出了一种基于自适应反步技术的非线性自适应励磁控制方案.由于发电机的机械功率和阻尼系数受系统运行状态的影响,因此可以直接视为未知数,利用自适应定律估算出来这些未知量.根据李雅普诺夫(Lyapunov)函数的形式推导出自适应规律,保证发电机的转子角速度、机端电压、输出功率等不同物理量均收敛.然后在4机11母线的电力系统输电线路上仿真三相短路故障,测量转子转速偏差,对所提出的控制方案进行评估,并与现有的反步控制器和常规电力系统稳定器(CPSS)进行了比较.根据仿真结果,本文所提出的方法比现有的两种控制器的控制效果更有效.     

基于阶段注意力机制的电力线提取算法

电力系统维护是电力系统稳定运行的重要保障，应用智能算法的无人机电力巡检则为电力系统维护提供便捷。电力线提取是自主电力巡检以及保障飞行器低空飞行安全的关键技术，结合深度学习理论进行电力线提取是电力巡检的重要突破点。本文将深度学习方法用于电力线提取任务，结合电力线图像特点嵌入改进的图像输入策略和注意力模块，提出一种基于阶段注意力机制的电力线提取模型（SA-Unet）。本文提出的SA-Unet模型编码阶段采用阶段输入融合策略（Stage input fusion strategy， SIFS），充分利用图像的多尺度信息减少空间位置信息丢失。解码阶段通过嵌入阶段注意力模块（Stage attention module，SAM）聚焦电力线特征，从大量信息中快速筛选出高价值信息。实验结果表明，该方法在复杂背景的多场景中具有良好的性能。     

SND生物脱氮过程N_2O的产生与关键酶及其活性

废水生物脱氮是目前水处理中重要的去除含氮废水的方法。随着国内外学者的深入研究,一些新型的生物脱氮工艺被开发和应用到污水处理中,从而经济高效地去除废水中的含氮污染物,达到国家的排放标准。同步硝化反硝化(SND)是具有发展潜力的新型脱氮工艺,但在运行过程中不可避免地会产生N2O。N2O是最重要的三种温室气体之一,其温室效应约为CO2的300倍。因此,在注重SND的脱氮效率的同时,也应该关注其产生的气态物对大气环境的影响。文章阐述了SND脱氮过程中N2O产生的机理及相关酶,并分析了SND工艺过程中主要影响N2O释放量的工艺因素。     

一种双路输出不间断直流电源的设计

针对不间断中小功率电源的需求，设计了两路输出分别是4.2Ｖ和12Ｖ的不间断直流电源，主要由多路输出正－反激变换器、Buck充电电路、单环稳压控制电路及锂电池放电切换电路组成。具体实现方法是，市电正常供电时，通过UC3845芯片控制正－反激变换器实现三路电压输出，其中两路分别是4.2Ｖ 和12Ｖ的稳压输出，另一路输出由ARM控制给锂电池分 阶段充电，在市电断电时，通过ARM智能控制继电器使锂电池切换到放电状态，利用同一个变压器再次通过反激变换器方式实现两路稳压输出，并且由ARM控制器采用 PID算法实现主路输出的稳定，完成相应的仿真和实验验证，结果表明了电路设计和控制方法的正确性，实现了不间断双路输出直流电源各项技术指标。