一种面向非视距环境的涅尔区全息多点聚焦方法

菲涅尔区多点聚焦已成为一种应用广泛的电磁能量聚合方法。然而,多点聚焦的能量传输效率受无线环境特别是非视距(Non-Line of Sight,NLOS)环境的影响较大。针对该问题,首先研究了可编程超表面的功能模型,在此基础上,提出一种基于可编程超表面的菲涅尔区全息多点聚焦方法;然后,针对该方法中的超表面结构单元、可编程超表面及其聚焦和准直特性进行了仿真分析。仿真结果表明,在相同的NLOS环境下,不采用可编程超表面的方法传输效率不高于5%;而所提方法允许针对不同无线设备以最适宜的方式进行电磁传播规律的编程定制,最高具有近60%的传播效率。因此,所提方法能够有效突破NLOS环境的限制,大大提高菲涅尔区多点聚焦的传输效率,有望应用在医疗超声、光学成像、无线能量传输、新一代移动通信等多个领域。     

重载车辆联合制动系统电液比例阀非线性仿真及试验分析

分析了系统主要控制元件——电液比例减压阀的控制特性,建立了电液比例阀控制制动缸系统的非线性数学模型,并运用PID对系统控制特性进行校正,给出了仿真结果,根据所选的比例阀和系统参数进行了联合制动台架试验,结果表明,所选控制策略切实可行,液压缸输出响应较快,稳定性良好,达到了标准要求。     

杆系结构的动力稳定性及桩基基础动力非线性研究进展

阐述了杆系结构的动力稳定性及桩基础动力非线性研究的工程应用背景 ,详细论述了国内外这方面研究的发展概况 ,介绍了近年来作者所研究的成果内容 ,并对今后结构的动力稳定性能研究提出了设想和建议。     

半刚性端板连接节点有限元模拟分析

运用通用有限元软件ANSYS对试验进行非线性有限元分析,通过与试验结果进行对比,验证了有限元方法能够很好地分析计算端板半刚性连接钢框架的受力特性,可给试验研究和工程应用带来极大的方便。     

一种室内定位中NLOS误差抑制算法

在无线定位系统中,尤其是在室内定位中,非视距(NLOS)误差的存在使定位性能急剧下降。为克服非视距传播带来的定位误差,提出了一种针对NLOS环境下的基于卡尔曼滤波器(KF)的动态跟踪定位算法,将广泛应用于雷达系统和飞机导航系统的成熟的卡尔曼滤波器应用于室内定位中。实验结果表明,该方法可以满足室内环境下无线定位的需求,即使在恶劣的NLOS环境下也能够获得很高的定位精度,是一种可行的无线局域网定位技术。     

双曲正切非线性函数和加均值量化算法对BP神经网络图像压缩处理的影响

为了有效改善整个网络神经元的信息处理的特性,采用了双曲正切S形非线性传输函数和加均值量化算法,建立了BP神经网络图像压缩处理系统。由实验分析发现采用双曲正切传输函数的神经网络对图像处理的质量有所改善,并证明了这种传输函数的有效性。在此基础上又采用了加均值量化算法来提高神经网络图像压缩处理的训练速度。经过实验证明这种方法不仅不影响神经网络图像处理的质量而且缩短了网络传输图像的时间,由此证明了所提出算法的可行性。     

免电源线安防监控传输系统的设计与制作

主要阐述免电源线安防监控传输系统的设计、制作、样机鉴定与工程使用效果。该系统包括信号电源混合器、同轴电缆、信号能量补偿器、信号电源分离器4个部分,传输中不需要电源线,仅仅使用一根同轴电缆就能同时传输电源、视频、音频和数据信号,节省大量传输材料,降低工程造价和维护成本,缩短施工工期。     

无线传感器网络节点定位误差的估算方法

针对无线传感器网络节点定位时非直线传播误差的影响,提出一种基于信号单径到达时间和接收能量比的NLOS(Non-line of sight)估计算法。本算法以单径到达时间为基础,结合接收能量衰减状况,建立了基于信号传播路径损耗模型的NLOS估算式,并结合天线系统方向性的影响对估计结果进行必要的修正。实测数据表明:经NLOS校正后节点定位误差能控制在45 cm以内,可满足各种无线传感器网络的节点定位需要。     

基于薄壁结构理论的三维空间钢结构整体稳定跟踪分析

从三维空间钢结构的整体稳定分析要求出发，基于更新的Lagrange构形虚位移原理，本文推导了一种新型的三维空间薄壁构件切线单元刚度矩阵，推导中考虑了截面翘曲的影响，对于拉、压、弯构件，分别取其微分方程的解作为形函数，并编制了相应的非线性分析计算程序(XJDAAST-HB)，该程序可以用来进行三维空间钢结构的整体稳定分析，也可以用来进行三维空间钢结构的荷载-位移曲线跟踪分析。经算例比较，表明了该方法的有效性和对钢结构整体稳定分析的适用性。     

非视距环境下的超宽带室内定位算法

为了进一步提高超宽带技术在非视距室内环境中的定位精度,研究了抑制非视距误差的定位算法。首先,对非视距环境下的TDOA定位模型进行重构;其次,推导出非视距情况下均方根时延拓展的统计模型,获得附加时延参数的估计值,对TDOA测量误差参数校正;最后,通过最小二乘法初步估计出目标节点位置,将其作为粒子群算法的初始值进行智能粒子群算法求最优解,惯性权重在迭代中按照高斯函数的策略变化。仿真结果表明本文提出的优化算法可有效减弱非视距误差在复杂室内环境中定位的影响,进一步提高定位精度和算法的收敛速度。