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101.
矿山动目标定位系统为煤矿智能化建设提供基于位置的服务。而传统的矿井定位系统中定位信标与定位标签之间大多采用单一或组合通信技术,结构不灵活,覆盖范围受限,鲁棒性不高,定位精度有限;使用单一或组合测距技术,无法根据使用场景的不同自适应选择最优测距技术;位置求解算法固定,无法根据使用场景的不同和信号变化自适应选择最优求解算法。提出了全源矿井定位新范式,可根据定位环境和目标承载平台的变化,从所有可用定位信号测量设备中动态选择满足当前需求的最优设备组合,自适应地从可用的测距算法、位置解算算法、结果优化算法中选择最优的算法组合,计算出目标节点的最优位置。给出了全源矿井定位系统架构,探讨了矿井中可用的定位信号测量设备和可用于定位的测量属性值类型,对比了单一矿井定位与全源矿井定位在定位服务器方面的功能差异。研究了全源矿井定位中的3项关键技术:统一定位框架技术,旨在解决全源定位的模块化、组合式、可扩充需求;全源定位信息融合技术,对测量属性值进行有机组织,达到提高定位精度的目的;通信定位一体化技术,通过无线通信网络本身所具有的定位能力,简化全源矿井定位系统的设计并提高定位精度。提出了基于“端-边-云”的全源矿井定位系统实施架构,以便与煤矿智能化的主流建设模式相适应,大幅降低实施难度和系统成本。 相似文献
102.
针对现有无线单播重传存在有效性低、频谱效率低等问题,提出了一种改进的网络编码单播重传方案。该方案的基本原理:在重传阶段,发送端将首次传输有误的数据包与新的数据包分别以不同的速率编码后进行合并,然后再将对应的混合数据包发送到接收端;接收端将收到的重传数据包与首次传输的数据包进行软合并及译码处理,以恢复出所传输的原始数据包信息,同时被合并的2个数据包在重传过程中共享能量、空间和时间。仿真结果表明,相比于传统的数据包独立自动请求重传方案,该网络编码单播重传方案的误比特率更低,有效提高了无线单播链路的传输效率。 相似文献
103.
基于网络的数字视频传输技术得到广泛的重视和应用.作者结合煤矿工业电视监视系统的实际,设计了一种基于RTP(real-time transport protocol)的煤矿数字视频监视系统模型,在文中介绍了该模型及其关键技术,并提出了一种具有自适应功能的丢包修复技术AFEC(adaptive forward errorcorrection),测试结果验证了该技术的有效性. 相似文献
104.
针对塔中隆起缝洞型碳酸盐岩油气开发面临开井率低、单井累计产量低、高效井比例低等生产问题,依据高精度三维地震资料开展大型断裂构造解析,深化了北东向深大走滑断裂控储控藏地质认识,创新性形成缝洞型碳酸盐岩油气藏三级描述技术。攻关发现不同断裂带活动强度差异大,油气藏开发特征差异大,同一断裂带可划分为一个开发单元;同一断裂带不同段储层展布、油气性质差异大,分段特征明显,同一段可分为一个地质储量单元;一个地质储量单元内具有同一流体性质、同一油水界面、同一压力系统可分为一个油气藏单元。缝洞型碳酸盐岩油气藏三级精细描述技术创新,强力支撑了井位部署、储量评价及老井治理,推动了缝洞型碳酸盐岩油气藏效益开发。 相似文献
105.
综合岩心、测井、岩溶古地貌等资料,研究塔中北斜坡鹰山组古岩溶多期次潜水面的识别方法、分布及控储模式。研究区鹰山组自下而上可识别出第1、2、3等3期潜水面,相应水平潜流带的典型判识特征分别为:囊状溶蚀孔洞层或近水平溶缝等单一岩溶组构,出现小型洞穴及不同岩溶组构之间的叠置组合,多层洞穴及孔径更大的不同岩溶组构的叠置组合。平面上,阶段上升的海平面使得岩溶洼地、斜坡、高地分别发育第1期、第1、2期、第1、2、3期潜水面,受控于岩溶期鹰山组近水平的地层产状,3期岩溶潜水面及之下水平潜流带内的缝洞体与各亚段地层夹角极小,导致岩溶储集层呈"区域穿层、局部顺层"的展布特征。各期的潜水面与不整合面之间距离、水平潜流带厚度、储集层平均厚度等参数均具有随着岩溶地貌升高而变大的趋势,具有2~3期潜水面及更大厚度水平潜流带的岩溶高地和斜坡,储集层套数更多、厚度更大,Ⅰ、Ⅱ类储集层更发育,是有利的勘探区域。 相似文献
106.
107.
针时实时数据传输时服务质量(QoS)的特殊需要,提出一种基于实时传输协议(RTP)的能修复单包丢失的具有自适应特性的前向差错校正法(AFEC).该方法通过动态调整差错编码参数(差错编码分组长度),跟踪网络拥塞变化,保证传输服务质量.分析推导和实验表明:所用AFEC能够较好地适应网络拥塞变化情况,对丢包具有较强的修复能力,比一般的实时传输前向修复丢包方法具有更高的编码效率和更小的额外带宽需求. 相似文献
108.
109.
110.
通过对数据流分类中的概念漂移问题的研究,提出了一种在线装袋(Online Bagging)算法的改进算法——自适应抽样参数的在线装袋算法AdBagging(adaptive lambda bagging)。利用在分类过程中出现的误分样本数量来调整Online Bagging算法中的泊松(Poisson)分布的抽样参数,从而可以动态调整新样本在学习器中的权重,即对于数据流中的误分类样本给予较高的学习权重因子,而对于正确分类的样本给予较低的学习权重因子,同时结合样本出现的时间顺序调整权重因子,使得集成分类器可以动态调整其多样性(adversity)。该算法具有OnlineBagging算法的高效简洁优点,并能解决数据流中具有概念漂移的问题,人工数据集和实际数据集上的实验结果表明了该算法的有效性。 相似文献