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简要介绍了光子产业的发展历史、现状、特点和趋势,初步研究了光子产业的发展模式和领域,对确立光子产业在西部发展中的战略地位有较高的参考价值。 相似文献
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事物未来的状态仅仅受事物现状的影响,而与过去的状态无关,也就是具有马尔可夫性。用马尔可夫链的理论与方法,对具有马尔可夫性产品的可靠性进行预测,既为产品的可靠性设计和产品售后服务的经济性分析提供了参考,也为马尔可夫模型的实际应用拓广了范围。通过实例说明在数学软件的帮助下这种预测方法的简单可行性。 相似文献
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机载短波通信是CNI(通信/导航/识别)体系内不可或缺的组成部分。运用短波通信理论分析了机载短波通信通信频率与通信距离之间的关系,鉴于通信距离在实战中的的重要性,提出了一种预测短波通信频率的方法。方法主要为以下2点:一、特定时间和路程下的最高可用频率;二、每一频率在每一时段的信噪比及可用性百分比。方法主要经由理论分析、软件辅助计算,并结合电磁环境的监测结果和实际地面互联互通经验对预测结果进行修正,给出每一时刻的最佳通信频率。最后,通过真实飞行试验对该方法的可行性进行了工程验证。 相似文献
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Nicolas Jeannin Laurent Castanet Isabelle Dahman Vivien Pourret Batrice Pouponneau 《International Journal of Satellite Communications and Networking》2019,37(1):43-55
The use Q/V band spectrum for the feeder links of high throughput satellites and the need to cope with the significant propagation impairments at those frequencies motivate the development of smart diversity techniques. Those techniques aim at improving the availability level of the overall feeder link with a limited level of redundancy. The combinatorial gain of availability provided by those techniques can be obtained only if efficient switching methodologies are developed, performing the best trade‐off between system flexibility and channel prediction accuracy. This paper proposes various propagation forecast mechanisms for the control of switching between gateways in smart diversity, corresponding to various system assumptions in terms of required anticipation time for the triggering of the switches. The performances of those algorithms are then assessed against measured attenuation and meteorological data. It enables to evaluate the performance degradation regarding an idealized case. 相似文献
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针对稀疏分布有限波长转换能力的光突发交换(SWCC-OBS)网络容易出现的高丢包率和负载不均 衡问题,建立了稀疏分布OBS全网丢包率的数学模型。为了克服模型求解过程中多 变量带来的非 线性问题,对影响全网突发丢包率的参变量进行分解预估和反馈更新,求得全网对应业务流 模型下的优化 路由路径,获得了全网突发数据的近似最低丢包率。仿真实验表明,在SWCC-OBS网络中, 本文提出的路由 选择模型及分解协调的路由选择算法,不仅能有效地避免突发数据包间的相互冲突、降低了 全网丢包率,而 且能很好地适应突发数据业务的动态变化,保证了网络的负载均衡和较低的丢包率。 相似文献
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光伏发电功率存在波动性,且光伏出力易受各种气象特征影响,传统TCN网络容易过度强化空间特性而弱化个体特性。针对上述问题,文中提出一种基于VMD和改进TCN的短期光伏发电功率预测模型。通过VMD将原始光伏发电功率时间序列分解为若干不同频率的模态分量,将各个模态分量以及相对应的气象数据输入至改进TCN网络进行建模学习。利用中心频率法确定VMD的最优分解模态分解个数。在传统TCN预测模型的基础上,使用DropBlock正则化取代Dropout正则化以达到抑制卷积层中信息协同的效果,并引入注意力机制自主挖掘并突出关键气象输入特征的影响,量化各气象因素对光伏发电的影响,从而提高预测精度。以江苏省某光伏电站真实数据为例进行仿真实验,结果表明所提预测方法的RMSE为0.62 MW,MAPE为2.03%。 相似文献
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