Dijkstra算法在肾脏移植交换系统中的应用

在肾脏移植过程中,经常存在一个病人的亲属愿意将自己的一个肾脏捐赠给此病人,但是他们的肾脏匹配不够好,只能放弃的情况,这明显是一种资源的浪费.一个可行的方案就是肾脏交换系统.在这篇论文中,我们提出了两种解决方法,分别代表了解决此问题的两个解决方向.给一些相应的组织,如美国的OPTN,一定的改进建议,并对其他国家建立类似的组织起到一定的指导作用.     

基于单片机的潜水泵控制器的设计

针对潜水泵的常见故障,结合潜水泵在线故障诊断系统的智能化研究,设计了一种用于潜水泵综合监测保护的控削器,详细分析了潜水泵故障信息的检测方法与原理,以AT89S51单片机为控制核心,采用模块化设计,能对潜水泵的温度、温度及机械密封进行在线监测.     

基于双向出行链的电动汽车平抑电网波动策略

针对电动汽车(electric vehicle,EV)时空转移随机性造成的电网波动问题,计及车主的性别差异、车主实时出行目的地不同和车辆双向行驶,提出了一种基于出行随机性双向出行链的EV充放电调度策略。考虑车主实际出行过程,建立EV双向出行链模型;考虑到男女车主出行过程中的性别差异,确定男女实时出行概率模型;以降低电网的波动为目标函数,考虑车主实时出行需求和EV实时荷电状态(state of change,SOC)建立调度模型,并依据所建立模型对EV进行充放电调度。在约280 m²的区域进行仿真分析,结果表明：双向出行链模型更接近用户实际出行规律,其调度策略能够在满足用户实际出行需求的同时,更好地抑制电网波动性。     

引入特征交互的红外与可见光图像自适应融合北大核心CSCD

在图像融合领域,现有的基于卷积神经网络(CNN)或Transformer架构的方法存在两个局限性:首先,浅层纹理特征与深层语义特征之间无法有效聚合;其次,红外与可见光特征的权重比例无法自适应变化。本文提出一种引入特征交互的红外与可见光图像自适应融合方法。首先,构建一种基于Transformer的特征交互模块,聚合跨尺度特征信息,增强特征表达能力。其次,设计一种融合模块,自适应地调整特征权重比例。所提出的融合方法通过两阶段训练策略完成。第一个阶段,应用创新的特征交互概念训练编码器,增强特征表达,重建特征图像。第二个阶段,基于设计的权重自适应调整模块训练红外与可见光特征融合任务。公开数据集的实验结果表明,与现有方法相比,本方法在主观和客观的评价方面均优于其他典型方法。     

基于量子级联激光的机动车尾气遥测系统设计北大核心CSCD

量子级联激光凭借其高灵敏度,高输出功率,窄线宽等特点应用于各类气体的遥感检测。本文采用波长调制光谱(WMS)技术设计了一种基于量子级联激光器的机动车尾气遥测系统。激光器的调制驱动信号由低频锯齿波和高频正弦波叠加而成,可有效抑制背景噪声,极大提高了检测灵敏度。系统以波长为632.8 nm的连续激光作为信标光,精确调节合束镜和反射镜之间的角度,保证信标光束与四台量子级联激光器发出的中红外激光光束同轴,实现光源可视化对瞄。光源穿过开放光路中尾气后的光强信号被红外探测器所采集并转换为电信号,经I/V放大后,通过锁相放大器将与被测气体浓度成正比关系的二次谐波分量提取出来,实现对一氧化氮、碳氢化合物、一氧化碳及二氧化碳四种尾气组分同时检测并避免相互干扰。经测试,系统探测信号与气体浓度表现出极强的相关性,系统动态测试的相对误差绝对值小于5%,检测光程可达16 m,至少满足三车道同时检测。     

基于改进ECC的含电动汽车用户负荷信息保护方案

在智能电网的大趋势下,电力公司与用户之间的数据传输交换愈加频繁高效。通信网络经常遭受网络攻击或窃听,为确保用户的用电数据在传输过程中不被恶意篡改,提出一种面向电动汽车用户的信息保护方案。通过改进加法运算和标量乘运算对传统椭圆曲线加密算法（elliptic curve cryptography, ECC）做轻量级优化,克服电网双向互动环境中智能电表资源有限的问题。在此基础上,设计负荷分解算法作为加密方案的检验工具,分解加密后的电力数据。最后,通过仿真算例分析,验证了所提方案的可靠性和安全性。     

区块链技术在多元融合高弹性电网中的应用初探

多元融合高弹性电网通过构建源网荷储全向交互机制,显著提升了电网的互动与自愈能力。区块链技术采用去中心化理念和分布式记账模式,保障数据可信,打破信任壁垒,为电网多端友好互动提供了核心技术支撑。基于现有理论研究与工程实践,区块链的技术特征与高弹性电网的形态架构具有较强的理念契合性和技术互补性,区块链有潜力成为多元融合高弹性电网的重要赋能技术。面向多元融合高弹性电网的建设目标,刻画了区块链技术与高弹性电网深度融合的应用场景,梳理了建设高弹性电网过程中的关键痛点,阐明了区块链之于高弹性电网的技术赋能要素及匹配关系。面向高弹性电网的建设需求,提出了区块链系统的设计原则、评价指标以及设计流程,并以需求响应为例进行系统设计与性能测试,为区块链技术在高弹性电网中的应用提供理论支撑。     

固体激光器晶体吸收光场的设计仿真

设计了3类8种二极管侧面泵浦结构,构建了相应的泵浦光学理论模型,采用有限元分析方法,计算了不同结构下的吸收效率和矩阵元素标准差。首先,在给定泵浦总功率、芯片间距、掺杂浓度等前提下,随着泵浦距离在0～5 mm内递增,8种泵浦结构中激光晶体的吸收效率呈降低趋势,矩阵元素标准差也逐渐减小,其中部分结构在近距离(0～0.3 mm)泵浦时矩阵元素标准差变化程度较大,在实际应用中应避免泵浦距离处于近距离区间。其次,在相同结构参量下,随着晶体掺杂浓度在0.6%～1.0%内增加,激光晶体的吸收效率提高,同时,掺杂浓度提升也是造成截面中心峰值降低或半径方向上光场凹陷的原因。因此,掺杂浓度和泵浦距离的匹配将是提升半径方向上均匀性分布的有效手段。     

用于高能物理实验电子读出芯片的低噪声锁相环芯片设计

基于TSMC 180 nm工艺设计并流片测试了一款用于高能物理实验的电子读出系统的低噪声、低功耗锁相环芯片。该芯片主要由鉴频鉴相器、电荷泵、环路滤波器、压控振荡器和分频器等子模块组成,在锁相环电荷泵模块中,使用共源共栅电流镜结构精准镜像电流以减小电流失配和用运放钳位电压进一步减小相位噪声。测试结果表明,该锁相环芯片在1.8 V电源电压、输入50 MHz参考时钟条件下,可稳定输出200 MHz的差分时钟信号,时钟均方根抖动为2.26 ps(0.45 mUI),相位噪声在1 MHz频偏处为-105.83 dBc/Hz。芯片整体功耗实测为23.4 mW,锁相环核心功耗为2.02 mW。     

一种应用DS证据理论的雷达目标与IFF点迹关联方法

针对目标数量多、目标构成复杂环境下雷达目标与敌我识别(Identification Friend or Foe, IFF)点迹关联不准确的问题,提出了一种基于DS(Dempster-Shafer)证据理论的关联方法。基于区间灰数模型完成雷达目标与IFF点迹的灰关联度计算,并据此生成DS证据理论中辨识框架的基本概率赋值;利用Dempster规则对证据进行组合,当证据之间存在冲突时采用改进Murphy方法对数据进行处理;最终通过概率转换方法完成关联判决,形成对目标敌我属性的判定。典型场景下的仿真结果表明,该方法能够实现雷达目标与IFF点迹的有效关联,通过多次询问及关联过程,可提升不同场景下的关联正确率。