OFDM-PON系统中基于混沌映射的密钥保护和PAPR降低的加密算法

针对正交频分复用-无源光网络(OFDM-PON) 传输系统中的数据安全与高峰均功率比(PAPR)问 题,提出一种基于混沌映射的PAPR降低与数据加密算法。该加密算法,首先利用拉格朗日多 项式隐藏混 沌映射初值实现密钥保护;然后,利用混沌映射生成二值序列,通过正向异或与反向异或对 明文进行加密 得到动态密文,以抵抗选择明文攻击;最后,采用混沌加密的恒包络零自相关(CAZAC)矩 阵与OFDM符 号相乘降低PAPR。实验结果表明,该加密算法可实现密钥的隐藏,且生成的动态密文能够有 效抵抗选择明 文攻击。同时,相较于普通的OFDM-PON系统,该算法能够实现~2.4 dB(PAPR=10－3 )的PAPR降低与~1dB(BER=10－3)的接收灵敏度提升,进一步提升了传输性能。     

变频器在暖通空调行业中的应用

本文提出中央空调系统的一种变频调速改造方案，介绍了该系统的结构组成及运行原理，对系统各部分的作用进行了讨论。     

基于支持向量机的时深建模方法

为了解决海上勘探初期地震资料解释过程中的时深关系问题,提出基于粒子群和支持向量机的时深建模方法,利用粒子群算法来优化支持向量机的参数。首先由合成地震记录标定得到每口井的时深关系;然后利用支持向量机方法建立时间与深度之间的关系模型;最后以此模型对时间域等T0图进行转换,从而得到深度域的构造图。实际测井数据和三维地震资料试验结果表明,该方法建立的时深关系模型适用于整个研究区,且时间域转换深度与井分层深度、构造深度之间的误差较小,能够满足精细构造解释的精度要求。     

"动中通"变极化系统研究

根据任意极化波可由空间两个正交的线极化波合成的理论,提出了一种终端电控变极化的方案,通过控制两个正交线极化波的幅度和相位,可以获得任意取向线极化波,可实时对极化角进行稳定性处理,有效解决移动通信中的极化失配现象,改善通信质量。     

齐鲁PE100级燃气管专用料的研制

对齐鲁PE100级燃气管专用料DGDB2480HBK的力学性能、耐慢速裂纹增长性能、熔体强度等进行了研究与分析。结果表明,DGDB2480HBK的耐慢速裂纹增长性能在500h以上;熔体强度在1.0MPa以上;200℃氧化诱导期在65min左右;具有良好的加工性能,专用料的性能完全满足国内生产燃气管的要求。     

一种基于无线射频通讯的共享雨伞系统

目前,以资源优化可利用和绿色出行为理念的共享经济蓬勃发展,基于此,本发明针对用户遇到突发性降雨天气时对雨伞临时需求,本文设计并实现了一款共享雨伞。本设计发明设计一类伞上装有电子标签的雨伞及雨伞借还系统,使用射频识别技术读取电子标签,使用Java技术编写微信小程序,利用STM32单片机控制伞桩的内部运行,便捷用户突遇突发性天气时及时满足用户对伞的需求,还提高社会资源的利用率。     

基于分解的多目标进化算法的异构无线网络业务接入控制

异构无线网络接入控制问题包含多个优化目标,现有算法考虑不全面且多是将其转换为单目标求解,限制了各目标的相对关系,无法适应不同的实际需求。该文提出一种直接采用多目标进化算法的接入控制算法。首先将优化目标扩展为3个,分别是最小化阻塞率、最小化占用总资源和负载均衡;其次引入基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)并设计进化策略,进行初步寻优;最后通过非支配排序得到Pareto最优解集,即最佳接入方案。仿真结果表明,所提算法可以提高各优化目标的求解精度,从而提高业务接入成功率和网络资源利用率,并且为决策者提供多种接入方案,可根据实际需求进行最优选择。     

基于朗伯模型参数估计的VLC室内定位优化算法

为实现高精度室内定位,本文设计了一种可见光 通信(VLC)室内定位系统,并通过 结合优化的朗伯模型、码分多址技术(CDMA)、三边定位算法而有效提升了定位精度和系统 扩展性。首先,每个发光二极管(LED)的ID信息经过直接序列调制后加载到LED驱动电路上 ,LED发出带有自身ID信息的灯光信号。在接收端通过光电探测器(PD)接收灯光信号,并 根据扩频码的正交性恢复出ID信息及接收信号强度(RSS),以此提高信道容量并增强系统 抗干扰能力。然后,根据朗伯光源模型,由三边定位算法得出待定位点的定位估计坐标。为 进一步提高精度,引入k最近邻(KNN)思想,采集适当的指纹点并由指纹点信息对每盏灯在 定位估计坐标处的朗伯光源模型参数进行估计,由优化后的朗伯模型计算出精度更高的定位 坐标。在1m×1m×1.35 m的空间区域中,进行本VLC室内定位系统 的实验测试。结果表明,提 出的高精度VLC室内定位系统的平均定位误差降低至2cm左右,其定位精度相比于传统三边 定 位算法提升了30%。此外,该系统方案所采用基于指纹点信息优化朗 伯模型参数的方法具备良好的实用扩展性,可实现广阔的应用场景。     

车载激光多普勒测速仪的卡尔曼滤波算法研究

为了减小随机误差和野值对车载激光多普勒测速仪测速精度的影响,提出了一种自适应卡尔曼滤波算法。以"当前"统计模型为基础,结合车载测速仪实际特点建立了系统的状态空间模型,并利用速度观测值与预测值之间的偏差进行加速度方差自适应调整,同时根据卡尔曼滤波算法中新息的正交特性和速度估计误差,给出了能够剔除野值并实时反映路面特征的观测噪声方差自适应算法。仿真结果表明该算法的滤波收敛速度和估计精度都明显优于"当前"统计模型算法,实验结果证明该算法能够显著提高测速仪的测速精度与稳健性。