航空电子通用自动检测系统的设计与实现

基于GPTS平台的航空电子通用自动检测系统(以下简称检测系统)是机载航电系统的地面检测系统;该检测系统采用面向信号的ATLAS编程语言和尽可能少的平台物理资源,最大程度地覆盖被检测信号,由矩阵开关系统建立虚拟资源与平台物理资源的映射关系,通过设计的测试接口适配器和层层调用的模块化测试软件,完成了对机载航电系统的检测,灵活地实现了系统重组、资源复用和测试软件与硬件无关;系统已投入工程应用,满足设计要求,达到了预期的设计目标。     

基于DCC-GARCH的海上风电场出力空间相关性分析及预测

多座海上风电场出力之间存在一定的空间相关性,构建合适的风电出力相关性模型有助于提高风电出力的预测精度。针对空间相关性具有时变特性以及难以描述和衡量,提出基于动态条件相关广义自回归条件异方差（DCC-GARCH）模型的海上风电场出力相关性模型。利用多维正态分布和DCC-GARCH模型拟合多风电场的皮尔森相关系数,求解随时间变化的风电场出力空间相关系数,在准确表征空间相关性大小的同时体现空间相关性的时序变化特征。基于DCC-GARCH模型建立多座风电场出力动态空间相关性短期预测模型。基于江苏省盐城市海上风电场数据进行算例分析,结果验证了所提方法的合理性和有效性。     

声透镜指向性换能器研究

该文利用声学透镜使声波能量聚焦,实现小尺寸换能器窄波束声辐射。利用有限元方法分别建立了单凹面声透镜及双凹面声透镜仿真模型,优化了声透镜结构参数,设计并制作了双凹面声透镜指向性换能器,并在消声水池内对换能器样机和声透镜进行了性能测试。换能器样机辐射面积直径?120 mm,设置声透镜后,提高发送电压响应级4 dB,发射指向性-3 dB波束开角由76°变为约30°(@10 kHz),与仿真计算结果相符。实验结果表明,声透镜有效减小了换能器发射波束宽度,提高了换能器主瓣发送电压响应,验证了双凹面声透镜对优化换能器指向性的效果。     

人工噪声辅助的多用户安全传输方法

针对传统人工噪声辅助的安全传输方法无法适用于发射天线数等于接收天线数的多用户(Multiuser, MU)多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)系统的问题,提出了一种人工噪声辅助的多用户安全传输新方法。通过合理设计人工噪声与预编码矩阵,该方法可在同时满足所有用户传输需求的基础上,显著提升发射天线数等于接收天线数的MU-MIMO系统的安全性。同时,针对提出的方法进行了检测算法与平均保密速率的推导与分析。理论分析与仿真结果表明,所提方法可有效提升无线通信系统的安全性,在信噪比为20 dB时,该方法较传统方法的平均保密速率提升达到120%。     

网罩式全不锈钢冷风机的开发

针对海产品、肉制品加工车间采用铜管铝翅片冷风机使用中存在的问题进行技术改进,设计了网罩式全不锈钢冷风机。为了减少不锈钢换热性能较差的缺点,在设计和制造加工中改进工艺,强化不锈钢的换热性能。采用唯一变量法进行对比实验,结果表明网罩式全不锈钢冷风机较铜管铝翅片冷风机的换热性能低20%。由于具有优良的耐腐蚀性,网罩式全不锈钢冷风机特别适用于高湿度及有酸碱腐蚀性环境的场合。     

基于仿真的P2P直播系统的研究

随着互联网技术的不断发展,基于P2P技术的网络视频直播和点播系统受到广大科研人员和用户的关注。与传统的C/S结构的视频播放系统相比,P2P直播系统可以用户提供更加流畅、更加清晰的视频服务。本文分析P2P直播系统的参数和工作原理,提供同构网中服务器负载的分析。     

基于形式概念分析与分类树法的Web应用测试方法

Web应用软件开发周期短,时间和资源条件有限,要求有高效的测试。应用分类树法从Web应用导航模型自动生成测试用例,并应用形式概念分析对生成的测试用例集进行精简,在满足给定覆盖标准的前提下,得到较小的测试用例集,提高测试效率。     

采用密度k-means和改进双边滤波的点云自适应去噪算法

采用相移结构光测量系统得到的三维点云,不可避免存在噪声.通过密度k均值(k-means)聚类算法将点云分为大尺度噪声点和小尺度噪声点,设定邻域大小以及点的数量来去除孤立噪声点;使用类内距离和类间距离的比值作为评价函数,得到最佳聚类数去除小片噪声点云;对于混杂在真实点云中的小尺度噪声点,采用鲁棒性更强的改进型双边滤波器进行点云光顺.实验验证表明:采用基于密度k-means和改进双边滤波结合的点云去噪算法可以有效去除各类噪声点,保持点云特征,相比平均曲率算法和基于特征选择的双边滤波算法,去噪效率分别提高了24％和16％.     

基于RFM模型的半监督聚类算法

客户分类作为客户关系管理（CRM）的重要管理方法,是企业进行市场营销的重要依据.通过对客户进行分类,有利于对客户价值进行准确评估,方便进行精准营销.本文通过对RFM模型数据集本身潜藏的先验结构化信息进行研究,标记出两组客户数据作为先验类别标记,进而得到两个初始聚类中心.基于传统K-means算法使用自适应方法确定K值和初始聚类中心.引入Must-link和Cannot-link两种约束将类别标记转换为成对约束信息,基于HMRF-KMeans成对约束,引入约束惩罚项和约束奖励项,实现对聚类引导和聚类结果的调整.使用改进的半监督聚类算法（RFM-SS-means）对标准数据集进行了测试,同时使用Food mart数据集对比了RFM-SS-means算法与传统K-means算法、two-steps算法的聚类效果.由实验结果可知,RFM-SS-means的CH系数最大,无需事先确定K值和初始聚类中心,聚类效果良好.