基于网格的CSCL资源共享平台的研究

资源共享一直是协作学习研究的一个热点.本文针对当前协作学习系统在资源共享及管理方面存在的问题,运用网格计算技术搭建一个平台,实现资源的有效共享及统一管理,消除资源孤岛,优化资源调度.提出了系统的结构模型,讨论了其访问模型,并实现了网格管理器的四种网格服务.     

V型啁啾调频单脉冲激光测速测距方法与实现EI北大核心CSCD

为实现雷达远距离动目标实时跟踪探测,单脉冲线性调频脉冲压缩算法和V型啁啾调频脉冲压缩算法为快速获得运动目标的距离速度信息提供算法基础。结合脉冲压缩算法优势以及两种波形脉压算法的弊端,利用V型啁啾调频脉冲发射波形,提出采用三角调频滤波处理方法,以解决目标的距离、径向速度值及速度方向信息同时获取的难题,为单脉冲实现速度矢量信息的隐蔽探测提供解决方案。通过搭建脉冲激光相干测量实验平台,在接收镜头后连接17.618 km延迟光纤以延长目标往返距离,对转速从−3.67~3.67 m/s的转盘进行速度距离测量。在40 MHz调制带宽,4.096μs调制脉宽,2.5 GS/s采样率条件下成功实现单脉冲距离速度多维信息获取,并对测速准确性进行评估,距离测量精度达到0.33 m,速度测量精度为0.061 m/s。     

基于FPGA的宽带线性调频信号的产生与实现北大核心CSCD

随着激光雷达技术的迅速发展,激光雷达的作用距离、分辨力和测量精度等性能指标不断提高。为了提升测量精度和距离分辨力,要求发射信号具有大的带宽。宽带线性调频信号有助于提高激光雷达的距离分辨力。针对远程测距中激光雷达测距精度低的问题,本文首先分析和比较了几种产生宽带线性调频信号的方法,针对远程测距的应用场景,提出并设计了一种宽带线性调频信号的实现方法。通过Matlab仿真实验,证明实验实现的可行性。最后在FPGA上进行实现,产生了带宽为150 MHz,距离分辨力为1 m的宽带线性调频信号。     

后驱车动力传动系扭振分析

研究后驱车辆动力传动系扭转振动分析方法,根据实际工程问题,建立合适的仿真模型,计算传动系扭振模态频率,并与测试结果进行对比,验证该方法和仿真模型的正确性;在此基础上,分析了动系各部件对扭振模态的灵敏度,以便项目前期根据目标对扭振模态进行控制。本研究提供了一套有效的传动系扭振的分析方法,并取得良好的工程应用效果。     

柴油机高压油管自顶向下三维布置设计

一、前言 内燃机高压油管的三维设计往往是在发动机整个机体设计、装配完成之后进行的,因此设计时需要克服由于装配模型较大、对计算机性能要求高等困难,同时要考虑方便设计变更.     

BPEL流程动态调用Web服务的实现方法

为了实现BPEL流程在运行过程中对Web服务的动态调用,提出了一种通过服务代理为BPEL流程分配Web服务的方法.对传统的Web服务模型进行分析,指出其不足之处,将服务代理引入传统的Web服务模型,提出了基于代理的Web服务模型,描述了服务代理的功能和结构,以此为基础构建了基于代理的BPEL业务流程框架,实现了Web服务的动态调用,最后通过实例说明了该方法的可行性.     

多关系实体链计算与近似连接查询的研究

针对多个实体集关系,提出了链接属性及实体链有关概念,研究发现了具有相同或相似链接属性的实体链计算方法.多关系之间的实体链计算是近似连接查询的关键,该研究通过分析链接属性相似度,解决多关系之间数据冲突问题,设计了2-实体链和k-实体链计算算法,并运用扩展的SQL查询语言实现实体链计算的主要过程.实体链能够应用于多关系高效查询及动态查询,而且可以获得较高的查询准确率.     

传感器优化布置研究现状与展望

传感器优化布置是一个组合优化问题,在结构健康监N/检测系统中具有重要意义.优化方法的选择直接关系到优化计算的效率和可行性.基于不同优化方法的基本原理,对目前用于传感器优化布置的几种优化算法的研究进展进行了分类介绍,对传感器优化布置研究中存在的问题进行了分析,并对其发展趋势进行了展望.     

一种基于边界约束的流形展开方法

在流形学习的谱方法中, 流形展开被表述为优化问题. 这些优化问题的解是退化的, 即所有的样本将被嵌入到同一个点. 为了避免退化解, 谱方法对嵌入坐标人为地强加了一个单位协方差矩阵约束. 然而, 该约束往往导致流形展开的失真非常明显. 本文提出一种新的流形学习方法, 彻底抛弃了人为的单位协方差矩阵约束. 主要思路是先对流形边界进行嵌入, 然后再求流形内部的嵌入; 流形边界的嵌入位置被确定后, 流形内部样本的嵌入位置将被边界拉开, 使得它们不会都收缩到一个点上, 从而避免了退化解的出现. 将流形边界的嵌入位置作为边界条件, 求解一个线性方程组来得到内部样本的嵌入; 该线性方程组反映了尽量保持邻近样本间距离不变的要求. 流形边界的嵌入由简化流形的嵌入求出; 为此, 本文还设计了一种流形边界检测算法以及一种流形简化算法. 与目前代表性的几种流形学习方法进行了比较实验, 结果表明了本文方法的有效性, 其展开失真比谱方法明显要小.     

基于下肢角度特征的步态识别方法

基于人行走时的下肢角度变化包含丰富的个体识别信．幽观点,提出利用下肢角度特征进行步态识别的新方法。对每个步态序列,依据人体解剖学的先验知识定位下肢关节点,计算相邻关节点连线与竖直线的夹角,以此作为下肢角度;通过步态周期分析,提取一个步态周期的下肢角度变化序列作为特征向量表征步态。最后,采用针对小样本问题具有很好分类效果的支持向量机技术实现步态的分类决策。CASIA步态数据库上的仿真结果证明本方法具有较高的识别性能。