高效的基于数据与模型的信道估计算法

针对正交频分复用(OFDM)系统,提出一种新型的数据与模型联合驱动下的信道估计算法.该算法结合一种可在线训练的低复杂度学习型估计方法与线性最小均方误差(LMMSE)估计,既赋予信道估计器通过在线训练提升了估计性能的能力,又借助模型解决了在线生成训练数据会造成额外导频开销的问题,提升了系统效率.仿真结果表明,所提算法在低...     

在线学习辅助的智能接收机设计与实现

为了解决复杂场景下的可靠通信问题,设计了一种在线学习辅助的正交频分复用（OFDM）智能接收机。该接收机能够判断信道环境是否发生改变,并在线收集样本数据进行训练,形成当前环境下最佳的接收参数。在OFDM系统的信道估计模块中,设计了基于样本含噪均方误差（MSE）的性能比较器作为信道环境变化的判断依据,并采用轻量化的神经网络结构以实现快速在线训练。最后,通过通用软件无线电外设（USRP）进行了实现和验证。仿真和空口实验表明,所提接收机能够有效感知并适应新的信道环境,并且在导频数量受限的情况下,接收性能和收敛速度均优于现有的机器学习方法。     

标准扭矩传感器校准系统的研制

介绍了静重式标准扭矩传感器校准系统,该校准系统以砝码、杠杆产生标准力矩,配以力矩平衡装置,由计算机自动处理数据并给出相应测试报告;分析了各部件的技术要点,并以实际工作和数据证实了该校准装置能够保证量值准确、可靠。     

基于平衡迭代规约层次聚类的无线传感器网络流量异常检测方案

针对现有网络流量异常检测方法不适用于实时无线传感器网络(WSN)检测环境、缺乏合理异常判决机制的问题,该文提出一种基于平衡迭代规约层次聚类(BIRCH)的WSN流量异常检测方案。该方案在扩充流量特征维度的基础上,利用BIRCH算法对流量特征进行聚类,通过设计动态簇阈值和邻居簇序号优化BIRCH聚类过程,以提高算法的聚类质量和性能鲁棒性。进一步,设计基于拐点的综合判决机制,结合预测、聚类结果对流量进行异常检测,保证方案的检测准确性。实验结果表明,所提方案在检测效果和检测性能稳定性上具有较为明显的优势。     

交叉件GTA填丝增材制造弧压检测与成形控制

基于电弧电压与弧长的关系特征,提出GTA填丝增材制造弧压检测与成形质量控制方法,以解决交叉结构件成形稳定性差和堆积路径交叉处产生严重凸起的难题。考虑到弧压干扰的影响,采用基于小波包的防脉冲干扰滑动平均滤波方法,有效滤除原始弧压波形中的杂波信号,并保证波形的平滑性。针对复杂且时变的GTA填丝增材制造系统,设计积分分离PID控制器并整定其参数,对比研究恒规范和闭环控制试验下的交叉件成形质量。结果表明,弧压实时检测与送丝速度闭环调控策略,可有效增强交叉件GTA填丝增材制造稳定性并解决交叉点凸起难题,弧压信号检测准确,成形控制精度高。     

基于机器学习的面心立方高熵合金弹性性能预测（英文）

提出预测面心立方高熵合金弹性性能的机器学习模型。数据集来源于第一性原理计算得到的186组样本。测试集体积模量(B)和剪切模量(G)预测值的拟合优度(R²)分别达到0.81和0.84。根据机器学习结果,Co Ni CuMoW在等主元高熵合金(G/B≤0.57)中具有最高的B、G和弹性模量(Y)和良好的塑性。第一性原理计算结果表明,当W含量增加时,(CoNiCuMo)_1-xW_x合金的弹性各向异性提高,且塑性下降。差分电荷密度分析结果表明,W—W和W—Mo键存在明显的电荷聚集,表明W原子与邻近原子间存在共价键作用。     

基于Deform的航空发动机叶片金属锻造仿真

针对航空发动机叶片形状复杂、材料变形困难,导致锻造过程中材料利用率较低,且工件完整度不高的问题,提出基于Deform的航空发动机叶片金属材料锻造仿真.结合叶片工件制造状态与功能,构建状态模型,将锻造演化过程分为毛坯态、中间态与成形态,建立信息组织原则,有助于对不同锻造阶段数据做综合管控;研究刮板与温度对成形的影响,通过...     

面向TVOS的智能终端关键业务承载技术的研制

东方有线作为国内首个采用TVOS的广电运营商,在开展面向TVOS的DVB＋OTT相关终端及业务时,以东方有线TVOSDVB智能终端为承载平台。通过技术突破和集成创新,在TVOS DVB智能终端、CA系统软件和智能操作系统的基础上通过引入多个智能应用,提高有线智能电视终端的整体市场及服务的竞争力。     

基于不充分知识下的电缆故障检测与诊断方法

为了解决传统电缆故障检测诊断方法的精度,提高电力系统的运行稳定性,提出基于不充分知识下的电缆故障检测与诊断方法.分别从电缆类型、电缆结构、电缆参数和传播特性等方面,构建电缆分布结构模型.安装电缆故障检测装置,收集电缆实时运行数据.在电缆分布结构模型下,获得电缆故障等效电路,利用不充分知识理论提取电缆故障信号特征.并通过...     

Crystallization behavior of polymer derived silicon carbide sintered through microwave heating technique

A self-crosslinkable liquid highly branched polycarbosilane(LHBPCS) with 5.07% vinyl group and a C/Si ratio of 1.33 was used as the precursor to prepare Si C ceramic material. Microwave heating technique and conventional heating method were applied for the heating treatment process. It was found that, compared with conventional heating method, microwave heating technique could enhance the crystallinity of Si C ceramic material with small grain size at much lower curing temperature and within shorter time. In addition, the SiO_2 additive could lead to less α-Si C and excess carbon, but worsen the crystallinity of β-Si C in the final samples.