可重构智能面辅助的低精度量化大规模MIMO系统的信道估计

针对可重构智能面辅助的低精度量化的大规模多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)系统中信道估计问题进行了研究。该系统的信道估计难点在于可重构智能面由近无源反射天线构成, 没有基带信号处理能力。系统观测值通过低精度的模数转换器量化使信道估计问题变得更富挑战性。本文基于基站-可重构智能面-用户的级联信道推导出等效信道, 并证明在虚拟角域上，该有效信道是结构稀疏信号。提出了基于期望最大化的近邻学习广义近似消息传递算法，从低精度量化的观测值中恢复等效信道。仿真结果表明所提出算法比传统算法具有更好的性能表现。     

一类非对称三次Lienard系统的全局动力学

本文研究了一类非对称三次Lienard系统的全局动力学，其中的参数不要求充分小. 在分析了所有平衡点的定性性质并讨论了极限环和异宿轨道的存在性后, 本文在Poincare圆盘上给出了全局相图的完整分类，并结合已知结果给出其在参数空间中对应的分岔图.     

一种压缩空气与抽水蓄能耦合的新型储能系统及热力学分析

提出一种压缩空气与抽水蓄能耦合的新型储能系统，包括压缩空气部分(CAES)和抽水压缩空气部分(PHCA),可实现压力能的梯级利用，改善两部分的各自运行工况，具有较高的电-电转化效率，同时也为浅层废弃隧道及洞穴利用提供了新途径。针对该系统的结构特点，首先对系统进行了热力学分析，分析表明：新型系统的电-电转化效率为53.82%,能量转化效率为41.06%;PHCA部分具有较高的效率，CAES部分具有较高的容量和储能密度。随后，对能量运转较为复杂的CAES部分进行了分析，结果表明：CAES部分的主要输入能量来自于压缩机(76.05%),最大损失发生在高压储气空间的节流(23.33%)和蓄热器的蓄热(22.9%)过程。最后，对该系统进行了敏感性分析，结果表明：增加两储气空间的压力差和提升再热温度均可以提升系统的性能，而提升再热温度的收益最大，系统的电-电转化效率最高可达77%。     

基于Android系统的粗骨料图像处理方法及试验研究

应用四点透视变换的理论及其方法,开发了Android系统的粗骨料图像处理及分析"应用"(APP).该应用通过对骨料图像边缘的提取,获得骨料颗粒最小外接矩形的长、宽及投影面积等骨料几何信息,并对骨料的级配及圆度、轴向系数等形状参数进行分析计算;在级配及形状参数分析计算的基础上,利用蒙特卡洛算法,模拟分析计算骨料的密实度.试验研究表明,该应用的检测与分析计算结果误差较小,与传统的筛分方法、固定相机3D、2D测试方法的测试结果均有较高的吻合度.其中,与传统的筛分方法相比,级配的最大误差为5. 76%,密实度的最大误差仅为0. 96%,测试分析精度完全能满足实际应用的要求.该应用还具有灵活易操作、成本较低、便携性良好等优点,是骨料质量与粒形测试分析手段的智能化发展创新.     

高楼抛撒物智能监控系统研究

城市高层建筑抛撒物关系到人身安全和事故责任追究。以监控摄像机为终端,构建一套完整的针对高楼抛撒物的监控系统。一旦发生事故可通过查看视频准确定位高空坠物抛撒位置,从找到事故责任人承担法律责任。     

随机和认知混合不确定系统的全局灵敏度分析方法

为计算具有随机不确定性和认知不确定性的混合不确定系统灵敏度,提出一种基于证据理论和条件概率理论的全局灵敏度分析方法.用证据理论对认知不确定性变量进行表征,并提出两种基于证据理论的随机采样方法,包括一次随机抽样法和二次随机抽样法.运用条件概率理论,提出存在认知不确定性条件下混合不确定系统的Sobol'全局灵敏度指标,经过理论推导给出一阶灵敏度及总灵敏度的计算公式,并设置单循环的拟蒙特卡罗方法实现灵敏度的近似数值计算.开发了灵敏度分析程序,并给出了典型应用实例.实例表明,新方法的分析结果正确,计算工作量可控.