Design of the broadband microstrip array antenna for blast furnace surface monitoring

Aiming at the requirements of high-resolution imaging and high integration of the blast furnace radar,this paper presents a method for designing a wideband microstrip array antenna,which broadens the antenna bandwidth through the design of parasitic patches and air layers.By combining multi-input multi-output (MIMO) radar and synthetic aperture radar (SAR) imaging principles,a linear MIMO array is designed,and a near-field simulation imaging experiment is performed on the simulated feed line through the wave number domain imaging algorithm.Simulation results show that the gain of the main lobe of the antenna can reach 14.05 dBi,the reflection coefficient is less than -10 dB,the absolute bandwidth is 5.25 GHz,the operating frequency is 20.67~25.92 GHz,and the range resolution is increased to 3 cm compared with the existing blast furnace radar.The average error of the azimuth direction of the simulated material line imaging is 0.008 m,and the range direction is 0.0011 m.Compared with the traditional microstrip array antenna,this antenna effectively widens the bandwidth,and the range resolution is higher than that of the traditional blast furnace radar.It can accurately obtain the shape information on the simulated material line,and has an engineering application value for blast furnace surface monitoring.     

小秦岭NNE向金矿脉构造变形特征与成矿关系

小秦岭金矿田位于华北克拉通南缘的华熊地块北缘,发育有产出于不同走向剪切带内的金矿脉。但是,目前研究和认识对矿脉和剪切带、以及不同方向矿脉之间的构造关系并不清晰。选择小秦岭中部善车峪一带的典型NNE向矿脉开展构造变形与矿化特征研究。结果表明:NNE向金矿脉以右阶排列的石英脉透镜体为特征,主体产状为120°∠70°; 矿脉产出于与之近平行的左行逆冲剪切带内,并改造了早期近EW向剪切带,其所处构造应力场环境为近EW向水平伸展; 矿体的主要矿石矿物为方铅矿、黄铁矿、闪锌矿等多金属硫化物,这些金属矿物多呈条带状或条纹状沿剪切面理或小角度斜交的张剪性面理贯入,显示与左行逆冲变形同期形成的特征。构造变形序列和矿化特征对比分析显示,小秦岭地区NNE向矿脉叠加改造了近EW向矿脉,其构造应力场环境分别与早白垩世和晚三叠世区域应力场特征一致。前人对于岩浆作用、成矿流体和成矿时代等方面的研究结果认为,小秦岭地区经历了印支期和燕山期两期构造与成矿作用的叠加,从而推测NNE向金矿脉应形成于燕山期陆内构造变形阶段,而近EW向矿脉可能形成于印支期华北板块和扬子板块碰撞拼贴阶段。     

基于MODWT和BP神经网络的微电网故障诊断方法

近年来,随着微电网技术的持续发展,电力用户对其供电可靠性的要求也不断提高,因此微电网故障诊断研究也变得越来越重要。提出了一种基于极大重叠离散小波变换(MODWT)和反向传播(BP)神经网络的微电网故障诊断新方法,并通过仿真与算例进行了验证。结果表明:该方法能快速、准确地识别出故障类型,且不受故障初始相位角和过渡电阻等因素的影响;与现有的基于离散小波变换和反向传播神经网络的诊断方法相比所提出的方法可以提供更好的故障分类精度。     

基于卡尔曼滤波的电力虚假数据注入攻击检测方法

能源互联网的主体是基于状态估计下的电力系统。虚假数据注入攻击（FDIA）通过恶意篡改或注入电力数据,进而引发错误的状态估计结果。这种攻击方式存在引发大面积停电事故的风险,严重影响能源互联网的正常运行。在matpower 4.0中的IEEE-14节点系统上,利用以残差方程为基础的标准残差检测法和目标函数极值法,对FDIA进行了检测实验。提出了一种基于卡尔曼滤波的FDIA检测方法,并在MATLAB上进行了验证。实验结果表明,该方法可以在短时间内发现FDIA的发生。     

面向车辆高速移动的频谱感知算法研究

为了解决多普勒效应对于车联网中频谱检测速度与精度的影响,研究了在车辆高速移动情况下的频谱感知算法。首先通过引入认知无线电技术以及车联网技术,构建认知车联网网络,针对频谱利用率低下的问题提出一种频谱感知算法。实验结果表明,该算法可以很好的消除多普勒频移效应,提高了频谱检测的性能,解决了车辆在高速移动状态下信号失真等问题。     

基于抽象原则和模型检测的网络协议安全分析

提出了一种可以缓解状态空间爆炸的抽象原则,对模型设计过程中的辅助变量、报文字段、自动状态机数量进行科学约简,在尽量不影响验证结果准确度的前提下,降低了模型的复杂度.在此基础上,提出了一种半自动化建模框架,只需用户提供少量必须的输入,不需要学习语法,就可以自动生成具有统一规范的模型,方便研究人员查阅和使用.实验结果表明,采用所提的抽象原则和半自动化建模框架创建的模型,可以验证网络协议的相关属性.     

车联网基于信任度的RSU识别及资源分配算法

在车联网中,由于部分路侧单元（RSU）的位置比较偏远,无法得到网络管理员的及时维护,可能遭到攻击,变为不可信任的路侧单元,降低了车辆的通信质量和网络能效.为了有效地识别RSU的可靠性,提出了一种基于信任度的路侧单元识别及资源分配算法,将路侧单元识别、传输模式的选择和功率分配联合建模为网络能效的优化问题,并分成3个子优化问题,分别求解.首先,采用基于信任度的RSU识别算法,识别出可信任和不可信任的路侧单元;其次,优化车辆资源块配置和链路选择;最后,通过次梯度算法优化传输功率,最大化网络能效.理论分析和仿真结果表明,所提算法具备较低的复杂度,可以达到较高的路侧单元识别准确度,并有效地提升网络总能效.     

一种面向目标的情感极性分析方法

面向目标的情感分析是细粒度情感分析的重要任务之一,旨在预测句子中给定目标实体的情感极性.当前大多数研究方法忽略了句法结构信息,在情感判别时往往会关注无关词汇,从而使分类性能下降.为此,设计了一种新的引入句法结构的模型,该模型利用双向预训练编码器和作用于依存句法树的图卷积网络分别捕获文本的上下文信息和句法结构信息,并使用多头注意力机制进行信息聚合得到目标的情感分类表征.此外,还将该模型与现有的领域自适应方法相结合,同时向模型中引入领域知识和句法结构知识,进一步提升了模型效果.在几个常用的标准数据集上的实验结果表明了上述模型的有效性.     

多小区多播无线携能通信鲁棒信干噪比平衡

针对非理想信道多小区多播协作网络中的供能问题,提出了一种鲁棒的无线携能通信优化方案,该方案以最差用户信干噪比最大化为目标、以每用户能量采集和每小区功率为约束,在保证用户能量采集约束和系统功率预算的前提下实现最差用户服务质量最优化.为了求解优化问题,采用半定松弛和S-引理将原始问题转化为拟凸优化问题,进而采用二分迭代算法得到问题的最优解.仿真结果表明,所提系统设计正确,迭代算法收敛特性良好.     

基于区块链的D2D辅助的MEC资源共享架构

随着终端设备智能化发展与设备到设备（D2D）通信技术的逐渐应用,终端设备可以通过直连链路进行资源共享.为提升网络边缘整体服务能力,提出了一种基于区块链的D2D辅助的多接入边缘计算资源共享架构（BD-MEC）.在BD-MEC下,综合考虑时延、能耗和支付开销等因素,设计了一种基于博弈论的多用户卸载方案,以满足不同用户的服务需求.其次,针对拒绝服务或付款等恶意行为,提出了一种基于智能合约的资源共享协议与争议事件处理方法,利用区块链来强制共享双方遵守资源共享协议,以实现安全的资源共享.仿真结果表明,BD-MEC能有效地降低计算任务的时延、能耗和支付开销.