Optimal pilot waveform assisted modulation for ultrawideband communications

Ultrawideband (UWB) transmissions induce pronounced frequency-selective fading effects in their multipath propagation. Multipath diversity gains can be collected to enhance performance, provided that the underlying channel can be estimated at the receiver. To this end, we develop a novel pilot waveform assisted modulation (PWAM) scheme that is tailored for UWB communications. We select our PWAM parameters by jointly optimizing channel estimation performance and information rate. The resulting transmitter design maximizes the average capacity, which is shown to be equivalent to minimizing the mean-square channel estimation error, and thereby achieves the Crame/spl acute/r-Rao lower bound. Application of PWAM to practical UWB systems is promising because it entails simple integrate-and-dump operations at the frame rate. Equally important, it offers a flexible UWB channel estimator, capable of striking desirable rate-performance tradeoffs depending on the channel coherence time.     

数字地球渲染中单精度浮点数误差改正

目的 针对全球大场景渲染中单精度浮点数的低精度导致的图像抖动和撕裂问题,提出了一套完整的解决方法。方法 首先,使用全球四叉树结构来寻找新的坐标原点,避免了现有算法需要频繁切换世界坐标原点的缺点;其次,在新坐标系下进行坐标转换和矩阵转换,解决了像素坐标计算的误差导致的抖动问题;最后,在GPU中使用基于对数的深度计算方式来提高深度的分辨率,解决了深度计算误差导致的Z-Fighting现象。结果 实验结果表明所提方法能很好地解决单精度浮点导致的渲染问题。结论 此方法具有适应性强、实现复杂度低、精度和效率可控等优点。     

基于粒子群算法的计算机网络路由优化研究

针对计算机网络规模日益扩大所带来的网络路由优化问题,将其数学本质规划为NP问题,提出使用粒子群优化算法求得路由优化的近似最优解.同时,为了提高粒子群算法的性能引入了变异机制,使粒子群算法的进化速度得到明显提升.仿真实验表明,提出的方法可以在较短时间内得到路由优化的结果,具有较好的有效性和实用性.     

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。     

细节保护的流体表面绘制方法

为了在流体仿真中实现逼真的可视化效果,有效地保护流体表面细节,提出一种面向粒子流体的表面绘制方法.首先定义了一个自适应标量场计算模型,用自适应的椭球型核函数取代传统的球型核函数,并通过约束校正的方法获得自适应的粒子半径;为了降低内存消耗,提出表面粒子提取方法,根据粒子的数量自动计算网格的分辨率,并仅在接近表面的粒子上生成标量场;在绘制阶段,将场景中物体的几何绘制与光照计算解耦和,在着色中采用屏幕空间的折射与焦散方法.实验结果表明,在不同规模的粒子流体场景中,该方法都具有很好的可视化效果和性能.     

融合用户需求和边界约束的平面图生成算法

平面图设计是房屋设计的重要过程,而现有的自动化平面图设计方法缺乏考虑用户需求和建筑边界的共同约束,存在生成房间形状缺角、房间之间遮挡严重以及房间超越边界的布局不合理问题。针对上述问题,提出一种融合用户需求和边界约束的房屋平面图生成对抗网络（GBC-GAN）,它由约束布局生成器和房间关系鉴别器构成。首先,将用户指定的房屋布局需求（包括房间数量和类型以及房屋之间的邻接方位关系）转化为约束关系图结构,之后对建筑边界和约束关系图分别编码并进行特征融合;然后,在约束布局生成器中引入边界框预测模块以将平面图生成问题转化为各房间对象边界框生成问题,并利用几何边界优化损失来解决房间之间遮挡严重、房间超越边界的问题;最后,将房间边界框布局和约束关系图输入到房间关系鉴别器训练生成符合房间对象及其关系的平面图布局。在大型真实建筑数据集RPLAN上,该方法的弗雷歇距离（FID）和结构相似性指数（SSIM）比House-GAN方法分别提升了4.39%和2.3%。实验结果表明,在不同用户需求和边界限制条件下,所提方法提高了房屋平面图的合理性和真实性。     

Fabrication of Fe3O4 Dots Embedded in 3D Honeycomb‐Like Carbon Based on Metallo–Organic Molecule with Superior Lithium Storage Performance

A novel metallo–organic molecule, ferrocene, is selected as building block to construct Fe₃O₄ dots embedded in 3D honeycomb‐like carbon (Fe₃O₄ dots/3DHC) by using SiO₂ nanospheres as template. Unlike previously used inorganic Fe₃O₄ sources, ferrocene simultaneously contains organic cyclopentadienyl groups and inorganic Fe atoms, which can be converted to carbon and Fe₃O₄, respectively. Atomic‐scale Fe distribution in started building block leads to the formation of ultrasmall Fe₃O₄ dots (≈3 nm). In addition, by well controlling the feed amount of ferrocene, Fe₃O₄ dots/3DHC with well‐defined honeycomb‐like meso/macropore structure and ultrathin carbon wall can be obtained. Owing to unique structural features, Fe₃O₄ dots/3DHC presents impressive lithium storage performance. The initial discharge and reversible capacities can reach 2047 and 1280 mAh g^?1 at 0.05 A g^?1. With increasing the current density to 1 and 3 A g^?1, remarkable capacities of 963 and 731 mAh g^?1 remain. Moreover, Fe₃O₄ dots/3DHC also has superior cycling stability, after a long‐term charge/discharge for 200 times, a high capacity of 1082 mAh g^?1 can be maintained (80% against the capacity of the 2nd cycle).     

聚乙烯醇复合膜的制备

以亲水性的聚乙烯醇为原料，采用机械涂敷法制备复合纳滤膜．考查了基膜、聚乙烯醇的浓度、交联剂的浓度及配比、涂层厚度、交联时间以及热处理等对膜分离性能的影响，确定了最终制备条件．在一定的温度和湿度条件下，在截留相对分子质量为100000的基膜上，通过5％的聚乙烯醇溶液与1％的戊二醛的交联反应，研制了截留相对分子质量为600的PVA复合纳滤膜。     

山西临县李家山村民居特征分析

山西省临县碛口镇南三公里处坐落着这样一个村庄，叫李家山村。文章从李家山村的修建方式、建筑色彩、建筑材料以及建筑装饰等方面对其民居的特征进行简要分析。     

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。