A novel distortion elimination method of power amplifier in wideband OFDM system

The nonlinear,memory and saturate distortion caused by power amplifier lead to low BER per-formance and low power efficiency in wideband OFDM system.To solve the related problems,a novel power amplifier based on combined amplification with multi power amplifiers is proposed in this paper.In addition,a novel simplified filter look-up table predistorter is proposed.The novel predistorter connects to a memoryless predistorter subsystem with an adaptive filter subsystem in cascade,and can eliminate the nonlinear memory distortion effectively.The simulation results indicate that the power efficiency and BER performance will be improved by using the novel amplifier structure together with the novel predistorter.     

基于跨层快速邻居感知的OLSR协议

提出了一种基于跨层快速邻居感知的OLSR协议——FS-OLSR,协议在采用hello消息进行链路感知和邻居探测的基础上,结合链路层反馈的信息对网络层邻居表进行更新,以增强节点的邻居感知能力;并将邻居节点的新鲜度作为MPR计算的依据,以提高拓扑消息中广播邻居节点的新鲜度,使之更加适合于快速移动场景。仿真结果表明,在快速移动场景中,FS-OLSR能够在增加少量路由开销的情况下,显著降低丢包率。     

脉冲噪声环境下宽带循环平稳信号DOA估计算法

针对传统二阶循环相关算法在脉冲噪声环境中的显著退化问题,本文以α稳定分布为噪声模型,提出基于分数低阶循环相关的波达方向(Direction of arrival,DOA)估计算法。利用分数低阶循环相关的相移特性,将宽带循环平稳信号的DOA估计问题转化为"中心频率"为ε的窄带问题,解决了宽带情况下DOA估计困难的问题。计算机仿真结果进一步验证了此算法的有效性,且性能优于传统SC-SSF(Spectral correlation signal subspacefitting)算法。     

基于计算的工业喷涂机器人基本参数设计方法

设计与确定机器人参数需要在各项性能之间进行折衷,常常是一个耗时的迭代过程。本文提出了一种工业喷涂机器人基本参数确定的一般方法。通过喷涂机器人的设计与开发过程,基于机器人建模方法,归纳出机器人基本参数对各项性能尤其是工作空间特性的影响因素与规律,并在此过程中上分析了其结构参数对机器人工作空间和性能的影响,从而得出了机器人工作空间特性与结构参数之间的内在联系,为工业机器人的设计提供依据。     

基于网络断层扫描的传感器网络链路丢包研究

文中提出了一种基于网络断层扫描的无线传感器网络链路丢包率测量方法,通过边界节点的丢包率来估计传感器内部链路丢包的情况。根据无线传感器网络数据聚合的特点,提出了网络逻辑拓扑和链路报文丢包模型,在将链路报文丢失率推测问题形式化为MLE问题的基础上,用引入修正因子的μ的EM算法来推测链路报文丢失率。NS2仿真结果证明,μ-EM算法推测的链路报文丢失率与预设值更加接近,特别是在大规模网络中μ-EM算法在精确度和有效性方面均明显优于EM算法。     

基于K-shell分解与邻居节点度去噪的链路预测方法

链路预测是研究复杂网络结构和演化机制的重要工具,提高链路预测的精度具有重要价值。针对传统的基于网络拓扑结构相似性算法预测精度偏低的问题,从网络优化去噪的角度进行分析,提出了一种基于K-shell分解与邻居节点度（KSDNN）去噪的链路预测方法。该方法首先从全局的角度通过K-shell分解对复杂网络中所有节点进行重要性排序,然后从局部的角度结合节点邻居节点的度对节点重要性进行综合评判,最后对网络数据进行优化后进行链路预测。通过在四个不同的真实网络进行验证,实验结果表明,所提方法预测精度优于K-shell去噪的方法,且相较于传统算法预测精度平均提升了2%左右。     

基于线性回归的无线传感器网络链路质量估计方法研究

针对无线传感器网络链路质量估计模型中回归算法复杂度高、缺少统一分类标准和公开数据集等问题,提出了一种基于EWMA和线性回归的链路质量估计方法ELR-LQE。以物理层获取的RSSI、LQI和SNR,以及包接收率PRR作为度量参数,分别在多种实验环境中采用不同的发射功率、竞争条件和部署方式采集数据,建立了链路质量估计数据集。通过最小值填充和EWMA对数据进行预处理,明显提高了回归模型的输入特征与链路质量的相关性。与现有方法相比,提出方法易于和网络层协议适配,并且复杂度较低,适合在资源有限的无线传感器网络节点中实现。实验结果显示,ELR-LQE具有较高的精度,在多种实验条件下平均的ME为4.6×10-2,R2为0.99。     

应用函数链神经网络测量管道内壁缺陷尺寸

基于图像测量管道内壁缺陷尺寸时,图像上单位像素所代表的实际尺寸与很多因素有关,如摄像机的内部、外部参数以及摄像机到管壁的距离等,是一个复杂的非线性关系。在摄像机参数固定的条件下,采用函数链神经网络来逼近图像上单位像素所代表的实际尺寸与管道内径之间的非线性关系,进而实现了无需标定摄像机参数的管道内壁缺陷尺寸测量。实验结果表明,这种方法具有易于实现、误差小等特点。     

Physiological arousal, dissonance, and attitude change: Evidence for a dissonance-arousal link and a "Don't remind me" effect.

Two experiments, with 80 undergraduates, replicated and extended research by R. T. Croyle and J. Cooper (see record 1984-11595-001) indicating that cognitive dissonance involves physiological arousal. In Exp I, Ss wrote counterattitudinal essays under conditions of high or low choice and, to assess arousal effects owing to effort, with or without a list of arguments provided by the experimenter. In high-choice conditions only and regardless of effort, Ss showed both arousal (heightened galvanic skin response) and attitude change. Arousal, however, did not decline following attitude change. The more effortful task (no arguments provided) produced increased arousal but not greater attitude change. In Exp II, the opportunity to change one's attitude following a freely chosen counterattitudinal essay was manipulated. As in Exp I, arousal increased following the essay but did not decline following a postessay attitude change opportunity. When Ss were not given an attitude change opportunity, however, arousal did decline. It is suggested that if dissonance is a drive state, drive reduction typically may be accomplished through gradual cognitive change or forgetting. (47 ref) (PsycINFO Database Record (c) 2010 APA, all rights reserved)     

接灯片级进模设计

分析了接灯片冲压工艺和采用级进模生产的可行性 ,介绍了排样设计、模具结构特点及其工作过程