基于特征建模的TDD系统大气波导干扰控制体系研究

大气波导干扰是特定气象条件下发生的时分双工（time-division duplex，TDD）系统内干扰，是TDD移动通信系统大规模组网面临的顽疾。在总结分析大气波导干扰成因和分类等的基础上，对大气波导干扰进行建模和表征，验证了海量干扰源在时域和频域的功率集总特征，并结合大量4G/5G现网实测数据给出了典型条件下内陆波导和海面波导的量化干扰信号传播模型，对于干扰的预测和预防具有重要意义。基于干扰特征，给出了TDD系统预防大气波导干扰的帧结构与组网的4项设计原则，5G现网数据表明干扰控制方案有效，上行干扰下降10 dB以上，相关原则对于6G系统的设计也具有指导意义。     

装配式建筑电气设计关键技术分析

介绍装配式建筑电气设计中的管线分离SI体系、模块化机电设计、集成机电部品、装配式建筑防雷接地系统等关键技术,并进行简要分析.     

光波束形成中色散延时的非线性修正

光波束形成网络是光控相控阵雷达中的重要组成部分，有助于提升系统的宽带宽角扫描能力。利用光开关的切换，改变各收发通道间的相对延时量，从而实现波束指向的变化。在常用的技术中，色散延时是一种简洁的光波束形成实现方法，而色散线性项仅适用于色散量小且通道数少的情况。随着延时量的增加，非线性色散延时积累，会引起波束畸变。因此引入相对色散斜率（RDS）作为其非线性因子，并通过调整商用激光器波长来抵消色散介质的非线性效应。当RDS为0.003 nm?1时，激光器阵列的最大波长间隔从0.796 nm “拉伸”到0.862 nm，波长也整体“平移”?0.31 nm，修正波长与商用激光器波长的最大调整量为0.2 nm，可满足商用波分复用器的通带带宽，大扫描角时主瓣与副瓣之比从5 dB提升至12.9 dB。通过分析，RDS数值越小，激光器波长的修正量越小。因此，RDS是选择色散介质和调整激光器波长的重要参数，从而能够恢复波束畸变，以提升相控阵系统的成像、识别能力。     

毫米波三维异质异构集成技术的进展与应用

三维异质异构集成技术是实现电子信息系统向着微型化、高效能、高整合、低功耗及低成本方向发展的最重要方法,也是决定信息化平台中微电子和微纳系统领域未来发展的一项核心高技术。文章详细介绍了毫米波频段三维异质异构集成技术的优势、近年来的发展趋势以及面临的挑战。利用硅基MEMS 光敏复合薄膜多层布线工艺可实现异质芯片的低损耗互连,同时三维集成高性能封装滤波器、高辐射效率封装天线等无源元件,还能很好地处理布线间的电磁兼容和芯片间的屏蔽问题。最后介绍了一款新型毫米波三维异质异构集成雷达及其在远距离生命体征探测方面的应用。     

推进剂浇注智能化集成设计

针对固体运载发动机的生产需求,提出将传统的人工模式转变为智能模式的设想。智能视觉识别的防摇摆吊车定位技术,自动装卸混合锅、浇注装置的专用吊具,浇注罐内的机械锁叉式液压升降装置,胶管阀、二次料斗盖气压自动锁紧器具,接料机构和控制系统,将构成智能化浇注集成的主要组成部分。依据药浆流动原理,设计药浆压差为推进动力,药浆连续流入封闭的燃烧室内,实现浇注过程的自动化控制。针对大型燃烧室的组合式芯模,设计了可控制药浆流向的加压浇注装置,经原理机、样机试验,得到了表面无缺陷的药柱,并达到其它预期要求,实现了装药浇注工艺的智能化。     

基于密度聚类的光条中心线提取方法

为了解决线结构光3维测量中噪声光斑对提取精度的影响，采用了密度聚类灰度重心提取算法提取激光光条中心线。该方法由中心线预提取以及中心线最终提取两阶段组成，预提取阶段实现对激光与光斑两者中心线的同时提取，最终提取阶段采用基于连通性的密度聚类算法完整保留激光中心线并剔除噪声光斑。在仿真实验阶段，对大小为600pixel×600pixel、含有激光中心线的图像进行了加噪处理，并使用提取结果与真实中心线之间各点的均方根误差以及运行时间作为考察标准进行了实验研究。结果表明，该方法与传统灰度重心法相比，在高亮度各向异性光斑、高亮度小面积光斑、高亮度点噪声图像的均方根误差分别降低了12.59pixel，15.12pixel和83.36pixel，时间复杂度分别提高了0.383s, 0.412s和0.416s。该方法与传统灰度重心法相比具有更高的提取精度、近似的时间复杂度，且对噪声光斑具有较好鲁棒性，可以在噪声光斑图像中完整提取出光条中心线。     

基于集成DBN的肺部肿瘤计算机辅助诊断模型研究

针对目前肺部肿瘤计算机辅助诊断模型存在的识别精度不高和漏诊率、误诊率降低困难等问题,提出一种基于集成深度信念网络(DBN)的肺部肿瘤计算机辅助诊断模型。首先,探讨不同的隐层数和隐层节点数对DBN识别性能的影响,从而确定合适的网络结构,并以该网络结构在三个模态(CT,PET,PET/CT)肺部图像构成的样本空间构建三个单一DBN个体分类器(CT-DBN,PET-DBN,PET/CT-DBN);然后,探讨输入图像大小、RBM学习率、训练批次大小、反向传播次数对DBN识别性能的影响,从而确定合适的参数训练三个单一DBN个体分类器;最后,采用"相对多数投票法"对三个DBN个体分类器进行集成,得到该模型的最终结果。实验结果表明,基于集成DBN的肺部肿瘤计算机辅助诊断模型的整体性能优于三个单一DBN个体分类器。