P码直接捕获的算法研究

本文对GPSP码在低信噪比和较大多普勒频移情况下的直接捕获算法进行了研究、分析,对直接平均法、匹配滤波法和FFT辅助部分相关捕获法这三种算法进行了仿真,并对它们的捕获性能和实现进行了比较。通过比较可知FFT辅助部分相关捕获方法将二维搜索转为一维搜索,具有较好的抗噪声能力和较快的捕获时间,更适合工程使用。     

10.6 μm脉冲激光对多晶硅探测器干扰损伤实验

用10.6 μm脉冲CO2激光辐照多晶硅光电探测器,进行了干扰与损伤阈值实验研究,得到了对多晶硅探测器的干扰、损伤阈值;分析了不同干扰能量的干扰效果,研究了干扰损伤机理,依据受干扰程度对干扰等级进行了划分;通过干扰激光能量与干扰光斑面积的关系,重度饱和后探测器随时间恢复情况,探讨了各干扰等级下10.6 μm脉冲激光对红外成像系统的干扰效果。     

一种基于高速弹性分组环的线性逼近公平算法

弹性分组环(RPR)中最关键的技术之一是环路分布式公平算法.IEEE802.17工作组制定的RPR草案中关于公平算法存在一些待完善的问题,比如在高速的网络中存在较长的收敛时间,同时对于非平衡流带来的永久性震荡现象也无法消除.本文针对上述这些问题提出了一种新的公平算法.仿真结果表明算法不仅能够消除非平衡流问题,而且能够公平地控制站点之间带宽的分配.     

AMOLED灰阶补偿算法研究

为了解决一种小型AMOLED显示屏由灰阶丢失导致的图像变形问题,提出了一种AMOLED灰阶补偿算法。首先测试不同亮度下AMOLED显示灰阶时亮度变化的数据,然后依据测试数据建立亮度变化与灰阶丢失的映射关系,最后使用非线性灰阶压缩的方法对输入图像进行变换,补偿灰阶丢失引起的图像失真。通过软件仿真和硬件测试表明,该算法可以有效地补偿由于AMOLED亮度变化而无法正常显示的灰阶的问题,使图像能够正常显示。因此该算法可以保证小型AMOLED显示屏在不同亮度下工作时能够正常显示灰阶。     

无线传感器网络基于置信因子的数据分发机制

无线传感器网络中节点的能量大部分用来传输数据,为减少数据的传输量,同时不增加数据包的延迟,提出了基于置信因子的数据分发概念。由于置信因子由传感器节点根据所感知的数据产生,反映了数据的真实性和重要性,由于设计了一种基于置信因子的发送退避策略和传输过滤器,解决了保证重要数据的优先信道访问权和减少冗余数据传输量的问题。大量仿真证明,这种数据分发机制在减少网络能耗和重要数据的时延方面是有效性的。     

基于能量成型的双足机器人解耦控制

研究带有膝关节和髋关节的双足机器人在3D (three-dimensional)空间稳定行走的控制器设计.通过构建概循环拉格朗日函数,将双足机器人的3D动态系统解耦成前向和侧向两部分,对前向部分设计势能成型控制器,使前向获得稳定行走步态;用输出零动态控制器控制侧向,满足系统的动态解耦条件.仿真结果表明了所提出方法的有效性.     

解钾菌解钾作用研究进展

根据钾的化学形态和植物营养有效性总结土壤中的钾素形态并阐述其循环关系;归纳近5年从不同土壤中分离出来的解钾菌,分析解钾菌的种类、矿物类型和培养基中矿物含量对解钾能力的影响,以及培养基中菌体和上清液的含钾情况;对解钾菌的解钾机理进行探讨,阐明这些微生物介导钾的生物地球化学循环作用的不同机制,包括直接增溶、间接增溶、多糖分...     

新深101D井钻遇裂缝性地层气液多相流模拟

为预测石油钻井钻遇裂缝性地层所产生的气液置换现象,对新深101D井须家河组某井段钻遇某处裂缝性地层建立多相流模型进行数值模拟,分析裂缝大小、钻井液密度对气液置换现象的影响,分析模拟井段气液置换带来的井底压力变化规律.结果表明:所预测气液置换现象具有良好的可行性,裂缝大小及钻井液密度越大,相同时间内气液置换现象发生得越缓慢;裂缝-环空接触面上端置换速率最快,气液交界面挤压严重;钻井液密度为1800 kg·m-3时井底压力变化波动较小,呈线性趋势增长至稳定,但由于密度过大可能会损害其他薄弱地层,因此选取气液置换发生稳定且不压漏地层的钻井液密度,会使气液置换发生缓慢,减小井筒内外压差波动影响,有利于井控安全.     

指纹图谱技术在药用植物提取物质量控制中的应用

指纹图谱技术具有系统性、整体性、独特性等特点,现已广泛应用于药用植物鉴定及其质量评价。本文就药用植物提取物的指纹图谱主要研究技术和国内外研究进展进行了综述,并对其应用前景进行了展望。     

基于Gath-Geva算法和核极限学习机的多阶段间歇过程软测量

间歇过程具有较强的非线性,多阶段、慢时变及批次间存在变化,采用单一预测模型不能反映间歇过程的多阶段特性及阶段间过渡特性。提出一种基于Gath-Geva聚类和核极限学习机（kernel extreme learning machine,KELM）的多模型软测量方法。首先采用主成分分析（principal component analysis,PCA）对输入做特征提取,然后利用Gath-Geva算法对间歇过程进行多阶段工况划分,根据生产工况特性划分为不同的操作阶段后,分别建立局部KELM模型。对任一待预测样本,分别计算其对应各局部模型的预测值,最后采用贝叶斯集成,将其隶属于各局部模型的模糊隶属度作为权重和预测值融合得到最终预测值。以青霉素发酵数据进行实验测试,结果表明所提多模型算法相较于单一模型,具有更高的预测精度。