关于无人机“低慢小”飞行器侦测反制系统的技术比较分析

为解决民用无人机非法使用带来的安全威胁,通过整合“低慢小”飞行器探测环节面临的技术难题,引入压制式无线电干扰、欺骗式反制、物理式反制三种技术方案进行比较分析,并围绕雷达探测、频谱分析等侦测技术进行最优方案比选,最终建立一种侦测+反制技术组合形式,实现对“低慢小”目标飞行器的有效防御,为同类无人机防控系统开发提供重要参考价值。     

低信噪比突发信号载波频差估计方法研究

为了解决低信噪比突发信号载波频差估计精度低的问题,该文提出了一种新算法,该算法仅进行一次离散傅里叶变换就可实现载波信号的高精度频差估计,通过构建信号检测特征量和使用频率差值算法完成频差的估计。测试结果表明,在低信噪比下,RMSE的值都在1‰符号速率以下,并且算法运算简单,可以进行实时处理,具有较强的实用价值。     

基于最短路径的配电网孤岛划分策略研究

该文针对现有配电网孤岛划分方法没有有效利用联络开关和网络损耗较大等不足,提出了一种基于最短路径的配电网孤岛划分策略,采用Dijkstra算法计算最短路径确定重要负荷是否可以划入孤岛,确定初步孤岛后根据节点优先级最大限度扩大孤岛范围,保障孤岛运行的安全性和稳定性。采用PG&E69节点系统进行算例分析,验证了该文孤岛划分方法的正确性和有效性。     

OptiX 2500+传输设备低阶交叉容量分析

OptiX 2500 被广泛应用于各大运营商的传输网络,但是这种设备由于受内部硬件设计的限制,可以配置的低价业务数量非常有限.随着业务的不断增长,OptiX 2500 低阶交叉容量饱和以及TUPP入总线饱和的问题已经越来越明显,一旦出现溢出,将无法再增加新的低阶业务,给网络的扩容带来极大的影响.虽然因为硬件条件的限制,难以从根本上改变这种瓶颈,但可以通过对设备原理的深入研究,摸索出节约低阶交叉总线的可行性方法,定i计算出各种组网配置下低阶交叉总线的占用数量,从而做到在接近低阶容量饱和时提前控制,解决潜在的网络隐患.     

二级城市移动通信数据网络资源配置分析

对二级城市移动通信数据网络资源配置算法进行了研究,并通过对现网的分析,总结了适合二级城市建设GPRS/EDGE网络资源配置的原则、思路和方法,提出了相应的配置原则和调整方法,并给出了二级城市典型数据业务场景下的资源配置方法.     

非凸环境下基于约束控制的机器人集群算法

针对传统质心维诺算法在非凸环境中划分的局限性,文中提出了一种在非凸多边形环境中机器人集群的控制方法,结合模型预测控制对机器人运动轨迹加以约束。该控制方法以障碍物边界及维诺细胞边界作为约束条件引导质心生成的位置,对每个机器人自身模型进行运动学约束,控制机器人集群运动至非凸环境中的目标位置。仿真及实验结果表明：文中算法可对非凸环境进行有效划分,保障集群机器人与环境之间的安全;能够对机器人的运动轨迹做出优化,保证代价函数最优的同时使得跟踪误差最小化,约束机器人的速度的同时进一步保障机器人的运动安全,验证了文中算法的有效性。     

一种非视距环境下改进的组合定位算法

为解决基于UWB技术的室内定位算法在测距时存在非视距误差以及异常值,而导致定位精度以及稳定性下降问题,文中提出了一种能够鉴别非视距环境以及消除非视距误差的组合定位算法。该算法通过二项假设检验鉴别非视距环境,在扩展的卡尔曼滤波算法中的待估计的状态向量之中引入非视距转换因子,利用迭代算法消除非视距误差对定位估计的影响,最后通过CTK算法对定位进行精确计算。实验结果表明,该算法针对非视距环境在约95%的定位结果中的误差仅为0.04m左右,相比于CTK算法,定位精度效果提升了13%左右,定位结果更加准确,可以更好满足室内移动机器人的定位要求。     

一种融合卡尔曼滤波的室内组合定位算法

为了提高室内移动机器人的定位精度,提出一种抑制定位误差的Chan-Taylor-Kalman组合定位算法。该算法在Chan-Taylor协同定位算法基础上,引入权重因子,再融合卡尔曼滤波算法优化定位观测数据,从而得到最终的目标估计值。实验结果表明：相比Chan-Taylor协同定位算法,Chan-Taylor-Kalman组合定位算法的定位均方根误差静态环境下在7.54 cm,下降了约13.2%,动态环境下则集中在9 cm,定位性能更稳定,能满足室内移动机器人定位精度的要求。     

EDGE网络的规划及资源配置研究

本文在现有网络分析的基础上,进行了EDGE数据网的规划,并通过仿真对规划结果进行了验证,最后对语音和数据网络的资源配置方法进行了研究,提出了相应的资源配置方法。