精准识别关键问题,快速提升移网用户满意度

针对江苏联通移动网络用户满意度相对落后的现状,江苏联通对低感知用户进行深度剖析,精准识别关键问题,将移动网络五大类问题作为主要矛盾进行重点攻坚,从问题分析、方案制定、动作实施以及效果检查等多维度制定全流程的问题管控措施,通过开展"U悦"行动推进方案落地,力争实现移网用户感知提升和移网满意度评分提升的目标.     

全IP电视直播节目的即时回看技术

介绍了已运用于实践中的一种全IP电视直播节目即时回看技术,用户通过遥控器一键实现直播节目的即时回看,极大地提升了用户的观看体验。通过在临汾市智慧广电全IP融合业务网建设实践项目中的使用,技术的先进性和有效性得到实践验证。     

基于双时间点检测的毫米波雷达人流量监测方法

针对现有基于视频监控的人流量统计方案成本高、算法复杂且不利于个人隐私保护的局限性，利用毫米波雷达体积小、成本低、分辨率高的特点，提出了一种基于双时间点检测的人流量监测方法。该方法先获取人体目标散射点位置和多普勒频移信息来构成点云数据，然后根据多普勒频移正负来判断人体的运动方向，并筛选具有高多普勒频移值的点云数据以降低干扰点对聚类结果的影响；在双时间点对特定区域内人员数量进行统计，并根据双时间点之间所获取的点云数据聚类结果对所统计人员数据进行修正。实验结果表明，该方法能够用匿名的方式以较高的正确率统计人员进出。     

基于VMD和BSA-KELM的高陡边坡位移预测模型研究

边坡位移的时间序列曲线存在复杂的非线性特性,传统的预测模型精度不足以满足预测要求。为此提出了基于变分模态分解的鸟群优化-核极限学习机的预测模型,并用于河北省某水泥厂的边坡位移预测。该方法首先采用VMD把边坡位移序列分解为一系列的有限带宽的子序列,再对各子序列分别采用相空间重构并用核极限学习机预测,采用鸟群算法优化相空间重构的嵌入维度和KELM中惩罚系数和核参数三个数值,以取得最优预测模型。最后将各个子序列预测值叠加,得到边坡位移的最终预测值。结果表明：和KELM、BSA-KELM、EEMD-BSA-KELM模型相比,基于VMD的BSA-KELM预测精度更高,为边坡位移的预测提供一种有效的方法。     

链路增益平坦度对OTA测试准确性的影响分析

空口(OTA)测试已广泛应用在无线通信领域,提高测试结果的准确性是OTA测试当前急需解决的问题.文章从影响OTA测试结果准确性的因素链路增益平坦度入手,使用衰减器对测试链路进行增益削剪,分析测试了不同链路增益平坦度对被测件的EVM(误差矢量幅度)、BER(误码率)、TIS(总全向灵敏度)三项性能指标的测试误差与测试不确定度的影响.测试结果表明,增大链路增益平坦度会导致EVM、BER参数发生偏移,降低测试系统的通信质量;当系统的链路增益平坦度为1.82 dB时,测试误差与不确定度接近CTIA测试标准中规定值.最后,提出一种使用增益均衡器降低链路增益平坦度的方法,在链路增益平坦度为3.25 dB的测试系统中可将其控制在0.5dB以内.     

矢量语音传感器微阵列

人工智能的普及促进了语音交互技术的发展,语音传感器阵列作为智能语音交互的硬件前端,成为语音交互领域的前沿研究方向.矢量语音传声器自有的偶极子指向性、零点深度以及阵列体积小便于集成的特点特别符合语音交互技术对硬件设备的要求.基于此,通过采用两组矢量敏感单元"共点正交"形成矢量微阵列实现声源空间锐化波束指向,其不受瑞利限与空间采样率限制,与传统空间离散分布的声压麦克风阵列有着本质区别,是矢量微阵列的核心优势所在.矢量微阵列传声器弥补了现有双麦阵列的不足,具有更为广阔的应用前景,作为智能语音交互的硬件前端,对推动智能语音交互领域的发展具有重要意义.     

岩移沉降观测中数据缺失的一种估算方法

在矿区的岩移沉降观测过程中,由于环境、人为等原因导致观测数据缺失问题,损害了整体观测数据的完整性,影响后续沉降趋势预测.文中提出了一种最大期望算法,通过计算极大似然估计,交替执行E步和M步,最终得到观测缺失数据填补值.利用某矿区实测数据进行实验,对比分析发现最大期望算法对缺失数据填补更接近实际测量值,在实际应用中有一定参考价值.