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1.
低轨互联网星座是当前全球研究和发展的热点,互联网星座支持随遇接入遥感卫星和信息在轨直接处理的应用前景备受期待,但由于轨道高度不同会产生双向高动态异构星座的接入互联问题。首先,通过设定低轨卫星互联网星座在不同轨道特性、不同卫星数量情况下的随遇接入仿真场景,重点探讨了时空非连续可视性和多普勒频移问题对遥感卫星接入性能的影响;其次,基于遥感卫星随遇接入互联网星座场景的特点,分析了不同时延性在轨处理任务的流程及其星地功能分配;最后,对当前在轨智能处理算法存在的问题和未来研究重点进行阐述,为未来低轨互联网星座及遥感卫星的发展和联合组网应用提供可靠的理论支撑。 相似文献
2.
目前管道泄漏检测方法可有效检测突发泄漏,对于缓慢泄漏则存在检测灵敏度低、定位不准确等问题。基于此,提出了一种基于信号增强的缓慢泄漏检测方法。通过信号压缩(抽取及移位)克服缓慢泄漏压力信号下降平缓的缺点;根据声波信号具有波形尖锐突出、对突发泄漏敏感的优点,通过建立以压力为输入、虚拟声波为输出的声波信号变送器模型,将压力信号转换为声波信号,克服了泄漏压力信号容易被淹没在管道压力波动及背景噪声中的缺点,实现了缓慢泄漏信号的增强;利用临近插值方法重构虚拟声波信号,基于延时互相关分析实现了缓慢泄漏的准确定位。实验结果表明,该方法具有显著的信号增强效果和定位精度,实现了缓慢泄漏的准确检测。 相似文献
3.
睡眠期间连续且准确的呼吸量监测有助于推断用户的睡眠阶段以及提供一些慢性疾病的线索。现有工作主要针对呼吸频率进行感知和监测,缺乏对呼吸量进行连续监测的手段。针对上述问题提出了一种基于商用无线射频识别(RFID)标签的无线感知用户睡眠期间呼吸量的系统——RF-SLEEP。RF-SLEEP通过阅读器连续收集附着在胸部表面的标签阵列返回的相位值及时间戳数据,计算出呼吸引起的胸部不同点的位移量,基于广义回归神经网络(GRNN)构建胸部不同点的位移量与呼吸量之间的关系模型,从而实现对用户睡眠期间呼吸量的评估。RF-SLEEP通过在用户肩膀处附着双参考标签,消除用户睡眠期间翻转身体对胸部位移计算造成的误差。实验结果表明,RFSLEEP对不同用户睡眠期间的呼吸量连续监测的平均精确度为92.49%。 相似文献
4.
5.
6.
文章介绍了新一代IP骨干网上的IP QoS实现技术,论述了集成业务(IntServ)与差分业务(DiffServ)解决方案的特点,详细介绍了相关的队列管理与排队机制。并结合多协议标签交换(MPLS)技术的最新发展,阐述了综合多协议标签交换流量工程与DiffServ技术体系端到端IP QoS的实现。 相似文献
7.
8.
为了提高非稳定渗流计算的计算精度 ,通过数学分析得到了水位传导系数随时间变化时 ,一类非稳定渗流井流模型的半解析解 ,并进行了计算比较 相似文献
9.
10.
SUNShou-qun ZHAOSan-xing ZHANGWei CHANGXin-long 《国际设备工程与管理》2003,8(2):80-87
The multi-fault phenomena are common in the turbo-rotor system of a liquid rocket engine.As it has many excellent qualities,the neural network might be used to solve the problems of multi-fault diagnasis of a turbo-rotor system.First,the feature expression of a common turbo-rotor fault was studied in order to build up the standard fault pattern and satisfy the need of neural network studying and diagnosing.Then.the turbo-rotor fault identification and diagnosis problems were investigated by using a BP(back-propaga-tion)neural network.According to the BP neural network problems,the parallel BP neural network method of multi-fault diagnosis and classification was presented and investigated.The results indicated that the parallel Bp neural network method could solve the turbo-rotor multi-fault diagnosis problems. 相似文献