Analog space-time coding for multiantenna ultra-wideband transmissions

Ultra-wideband (UWB) transmissions have well-documented advantages for low-power, peer-to-peer, and multiple-access communications. Space-time coding (STC), on the other hand, has gained popularity as an effective means of boosting rates and performance. Existing UWB transmitters rely on a single antenna, while ST coders have mostly focused on digital linearly modulated transmissions. In this paper, we develop ST codes for analog (and possibly nonlinearly) modulated multiantenna UWB systems. We show that the resulting analog system is able to collect not only the spatial diversity, but also the multipath diversity inherited by the dense multipath channel, with either coherent or noncoherent reception. Simulations confirm a considerable increase in both bit-error rate performance and immunity against timing jitter, when wedding STC with UWB transmissions.     

风电场功率控制策略研究与应用

文章根据国家电网对风电场功率控制的需求,提出了风电场功率控制方案。主要描述了风电场功率预测方法、降功率策略以及浅限幅、深限幅的具体策略。该方案经过现场实测,各项指标均达到国家电网要求。     

Preparation and electrochemical performance of amorphous carbon coated tin-based anode materials

氧化锡因其较高的理论比容量颇受关注,在电化学研究应用中,与碳材料复合改性后可作为锂离子电池的负极材料。本文选用五水四氯化锡为锡源,氧化石墨烯和葡萄糖作为碳源,采用简单水解法、水热处理,可以大量合成SnO₂/C复合材料。通过对产物进行结构的表征、微观形貌的分析及电化学性能测试,结果表明,氧化锡纳米颗粒均匀分散于无定形碳之间,复合材料循环100圈后放电比容量为541 mA·h/g。相比于纯SnO₂纳米颗粒,无定形碳能够抑制氧化锡的体积效应,提高材料整体的导电性,同时改善材料的循环稳定性。     

TC4钛合金绝热剪切带的微观组织及织构

应用电子背散射衍射技术(EBSD)研究TC4钛合金绝热剪切带(ASB)的微观组织及其织构演化。原为等轴组织的小圆柱试样用Gleeble-3500热模拟试验机以相对低的应变速率热压缩获得ASB。结果表明,试样组织由基体、过渡区和ASB组成。基体为等轴α晶粒和晶粒间的β相;过渡区为内部包含亚晶的1~4μm宽的拉长组织;试样中心ASB由0.2~0.7μm的再结晶晶粒组成;接近试样边缘ASB存在剧烈拉长的条状组织、大量的亚晶和再结晶晶粒。极图表明,基体具有较强的{0001}1010织构;过渡区包含{1010}1120和{1122}1123织构;中心ASB没有取向集中;接近试样边缘ASB为{1120}1010织构。     

基于序列深度学习的数控机床热误差建模与预测方法

为提高数控机床热误差预测的准确性和适应性,提出一种基于序列深度学习网络的数控机床热误差建模和预测方法。提出一种基于LSTM的序列深度学习预测网络,构建包含历史序列数据的动态数据矩阵为模型输入;通过截断式训练方法降低深度预测网络中每项参数更新的复杂度,利用序列深度学习网络自动提取温度时间序列的时空特征,准确表征温度序列信号与热误差之间复杂的映射关系,采用Softmax输出层对热误差进行准确预测。实验结果表明：该方法解决了传统浅层方法因未考虑历史序列数据对当前输出的影响而存在的预测精度不高、鲁棒性差等问题,将热误差预测的均方根误差降低到2.5 μm以内,优于传统的SVM和BP等浅层神经网络预测方法,为数控机床热误差补偿提供了参考。     

基于深度学习特征匹配的铸件微小缺陷自动定位方法

针对射线实时成像检测中精密铸件微小缺陷自动定位的需要,提出一种基于深度学习特征匹配的铸件缺陷三维定位方法。模拟选择注意机制的中央-周边差算法,提出以视觉显著度为尺度,从射线图像复杂背景中检测出微小缺陷及其区域,以定义的区域中央点为待匹配点;然后,提出构造深度卷积神经网络自动提取微小缺陷区域的深度学习特征,通过深度学习特征矢量的相似度,实现在不同视角下投影图像中的同一微小缺陷点的自动匹配;最后,基于平移视差测距原理计算缺陷匹配点的三维空间坐标。实验表明,基于深度学习特征匹配的方法能够正确搜索平移前后投影图像中的同一缺陷点,以此为基础,利用视差测距原理实现了微小缺陷匹配点的自动准确定位,深度定位误差小于5.52%,能够满足对精密铸件微小缺陷智能评判的需要。     

机电一体化技术在机械工程上的应用及发展趋势

介绍了机电一体化技术的内涵及特点，并列举了机电一体化在机床改造，纺织机械等机械工程上的一些成功应用的例子，并指出其最新发展趋势。     

长三角区域合作类型、障碍和治理路径

长三角区域一体化发展战略实施以来,区域合作动力更为多元化,成效日益明显,类型更加多样化,如专题区域合作、跨区域园区合作和毗邻地区合作。研究发现,这几种区域合作过程行政分割的障碍表现为逆向选择或道德风险的问题。针对不同问题,采取不同对策方式,有利于达成成本共担-利益共享的合作。专题区域合作通过成立城市间部门联席会议形成常态化沟通机制,可以克服信息不对称的逆向选择问题;通过开展利益协商,处理双方因合作意愿不一致、成本-收益平衡困难而产生的不合作道德风险。跨区域园区合作还涉及到持续的成本投入、利益分享,当前主要通过建立成本分摊、利益分享的合作机制缓解合作协议法律效应缺失造成的"合而不做"道德风险。毗邻地区合作既需要高位制定高质量一体化协调的准则和专业内容,也需要加强实体协调机构专班与地方之间的协调衔接,降低信息不完全的逆向选择和交易成本的道德风险。     

超声波探伤时磁场对超声波信号的影响

设计了一种用于焊缝超声波探伤用的探头夹持工具,工具的关键部件为磁性探头套,磁场是否对超声波信号产生影响以及影响的程度是否对缺陷评定造成影响成了问题的关键.对声速的影响决定了缺陷定位,对波幅高度的影响决定了缺陷大小的评定.通过试验的方法从波幅和声速两个要素进行试验研究,重点论述超声波探伤时磁场对超声波信号的影响以及解决的...     

基于混沌电路的高精度重量测量系统设计

提出一种基于参数敏感性的混沌测量电路,应用于重量测量系统.其特点是直接将重量映射为二进制代码,从而避开了放大器和A/D转换器等中间环节对重量测量精度的制约和影响,大大提高了重量测量系统的精度和分辨率.分析了混沌重量测量原理,研究了相应的混沌电路实现方法,设计了以DSP作为控制器的混沌重量测量系统.理论计算和实验数据都表明,该重量测量系统精度高,方法可行.