基于数字图像处理的控制系统动态性能测量

针对目前位置控制伺服系统动态性能较难准确测量的问题,提出了一种基于激光和数字图像处理的测量思路,实现了对运动轨迹的数字化监测,并以某火炮检修中的位置控制伺服系统为例,详细介绍了系统组成、软件处理系统及相应的试验结果.这是开展位置控制伺服系统动态性能准确测量的有益尝试.     

无线Mesh网络路由协议的研究进展

在简要介绍无线Mesh网络特性的基础之上,对路由协议中若干关键技术的研究状况进行了总结和综述,重点讨论面向无线Mesh网络的路由度量的设计思路、多信道多无线接口环境下节点的自适应信道分配策略以及结合无线介质的广播特性的寻路算法的分析.详细讨论了上述因素对于路由协议性能的具体影响,深入分析了当前研究的优缺点.同时,鉴于无线链路上传输的不可靠和高误码率,详细介绍了跨层协议设计的相关内容.     

一种过程支持向量机及其在动态模式分类中的应用

针对一般SVM在机制上难以直接对动态模式进行分类的问题,提出了一种基于函数正交基展开的过程支持向量机.该模型的输入为时变函数,输出为模式类别.在输入函数空间中选择一组适当的正交函数基,将输入函数在该组函数基下进行有限项展开,把展开式系数作为核函数的输入.由于时变函数在基函数映射下与展开式系数一一对应,从而可利用SVM的变换机制实现动态模式分类.给出了基于SMO的求解算法,实验结果验证了模型和算法的有效性.     

[a,b]-缩减生成器

利用两个反馈移位寄存器（LFSR）构造了一类新型的缩减生成器——［a,b］-缩减生成器,证明了其输出序列的周期、线性复杂度、重量复杂度、k-错线性复杂度及其0、1个数。理论分析和局部随机性检验表明这类缩减生成器序列具有好的统计特性,适合流密码系统的使用。     

基于SOA的数据业务服务总线的研究设计

各种数据业务平台在功能和实现方面有较多相似之处.本文在SOA(Service-Oriented Architecture,面向服务的体系结构)思想基础上,研究设计了数据业务服务总线框架,并分析了该框架的安全性和通信性能.该框架通过Web Services技术实现了软总线结构的消息中间件,提供了业务逻辑的灵活加载、消息流量控制和与传输协议无关等特性.     

铃铃音管理系统的设计与实现

彩铃业务的市场规模日益扩大。在彩铃平台中,彩铃铃音占据十分重要的地位。本文深入分析了彩铃业务对彩铃铃音的要求和彩铃业务运营过程中彩铃铃音出现的问题,提出了一种新的彩铃铃音管理系统。该系统的铃音列表生成模块以后台脚本的形式定时生成铃音列表文件,相比一般从数据库直接获取数据的方式,大大减少了忙时占用的数据库服务器资源数,提高了数据获取的速度。铃音文件处理模块,降低了彩铃平台与铃音相关故障的发生率。该铃音管理系统在整个彩铃平台中具有相对独立性,因此,对其他类似实体的管理系统具有很强的借鉴意义和参考价值。     

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.     

改善开环谐振器间电耦合系数色散现象的微扰结构设计

以耦合矩阵综合方法设计的交叉耦合滤波器由于谐振器间耦合系数的色散现象,使滤波器的实际响应与理论综合得到的响应存在差异。针对此情况,首先研究了开环谐振器间电耦合系数随频率的变化趋势及其对交叉耦合滤波器中传输零点位置的影响,随后设计了一种加载于谐振器间的U型微扰结构,通过调节其物理尺寸及位置可以降低耦合系数的色散现象,优化滤波器带外传输零点的分布。基于上述思路,分别设计了传统CQ结构以及加载微扰结构的CQ结构滤波器,其中心频率和通带带宽分别为20.6 GHz和1.4 GHz,加载有微扰结构的滤波器其低频端带外零点相较于传统滤波器从18.6 GHz移动至19.4 GHz,且带内特性和高端传输零点均未受到影响,最终实测结果与仿真结果基本一致。     

基于气象资源插值与迁移学习的广域分布式光伏功率预测方法

针对广域分布式新能源普遍缺乏新能源资源监测装置,而导致功率预测精度不足的问题,提出一种基于气象资源插值与迁移学习的广域分布式光伏功率预测方法。首先,基于地理信息和粗颗粒气象数据,对广域范围下的气象资源数据进行网格化插值;其次,依据插值结果对具有相同气象特征的光伏电站进行自组织映射(self-organizing maps,SOM)网络聚类,并对每一类中的光伏电站进行迁移学习的源域和目标域的划分,以保证预测精度;然后,结合长短期记忆(long short term memory,LSTM)网络,引入误差修正环节,建立源域至目标域的双迁移模型;最后,以浙江省绍兴市的分布式光伏电站为实例验证该方法的有效性。相比于对各个光伏电站单独建模,所提方法能将目标域光伏电站的训练速度提高10倍以上,且在预测精度方面也有显著提升,具有一定的推广应用价值。     

基于动态门控特征融合的轻量深度补全算法

稠密深度图在自动驾驶和机器人等领域至关重要,但是现今的深度传感器只能产生稀疏的深度测量,所以有必要对其进行补全.在所有辅助模态中, RGB图像是常用且易得的信息.现今的许多方法都采用RGB和稀疏深度信息结合进行补全.然而它们绝大部分都是利用通道拼接或逐元素求和简单的对两种模态的信息进行融合,没有考虑到不用场景下不同模态特征的置信度.提出一种以输入深度稀疏分布为指导,结合双模态信息量的动态门控融合模块,通过动态产生融合权重的方式对两个模态特征进行更高效的结合.并且根据不同模态的数据特征设计了精简的网络结构.实验结果表明所提出模块和改进的有效性,提出的网络在两个有挑战性的公开数据集KITTI depth completion和NYU depth v2上,使用了很少的参数量达到了先进的结果,取得了性能和速度的优秀平衡.