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。     

大规模MIMO系统基于多分辨率深度学习网络的CSI反馈研究

快变信道环境下,采用频分双工模式下的大规模MIMO系统,用户通过反馈链路将信道状态信息(Channel State Information,CSI)发送给基站,为适应信道快速变化保证系统性能,要求降低反馈时延及减少反馈开销.提出一种基于深度学习的多分辨率信道状态信息网络(Multi-resolution Channel State Information Network,MCSINet),对反馈的信道状态信息进行压缩及预测,能够显著减少信道状态信息捕获与反馈开销,及降低时延.MCSINet模拟信道状态信息编解码系统,采用残差网络从信道样本中学习并完成信道预测,并通过多分辨率的卷积操作以及针对不同压缩率改变网络结构,从而更好预测信道状态.实验结果表明:与LASSO,TVAL3,CSINet等方法相比,MCSINet可以显著提高恢复信道状态信息,并且具有更低的误码率,复杂度和时延.     

基于机器阅读理解的商品属性识别

属性抽取的目标是从非结构化文本中抽取与文本实体相关的属性和属性值，然而在电商场景下基于序列标注的模型缺少应对大规模属性抽取任务的可扩展性和可泛化性能力。本文提出基于阅读理解的商品属性抽取模型，通过额外加入问句来强化模型对属性的理解，结合双仿射注意力机制捕获问句和文本之间的语义特征，进一步提高模型的抽取性能。本文在电商数据集上对不同类型问句和不同解码器进行了对比实验，结果表明本文提出的方法优于多个基线模型，相较于OpenTag和SUOpenTag模型，属性抽取的F1值分别提升7.70%和3.26%，未登录词识别的F1值分别提升15.51%和8.12%。     

大规模新能源接入弱同步支撑直流送端电网的运行控制技术综述

随着我国科学技术水平的不断发展与进步,开辟新能源成为当前需要关注的重点问题。本文主要从频率调节、无功电压控制及次同步振荡机理与抑制技术这三个方面对运行控制技术进行综述,并针对新能源大规模发展过程中的一些盲点提出亟待研究的内容,对新能源大规模发展的前景进行展望。     

商标侵权惩罚性赔偿的现状及反思

商标侵权惩罚性赔偿制度规定在我国《商标法》第63条第1款,新《商标法》施行近4年来,商标侵权惩罚性赔偿的具体适用及其对司法实践的影响越来越受到重视。通过对中国裁判文书网上111份有效判决书梳理研究,发现司法实践中对惩罚性赔偿条件即"恶意"及"情节严重"认定不清;惩罚性赔偿与法定赔偿关系不明。故在此基础上,探究惩罚性赔偿中"恶意"和"情节严重"的具体认定以及惩罚性赔偿与法定赔偿的关系。     

大规模连片式边坡治理原则及其监测技术研究

依托都匀北站南延线边坡治理工程,开展大规模连片式边坡治理原则及其监测技术研究,得到以下结论。对于大规模连片式边坡治理工程,不能按照传统单个边坡的治理方式进行防护治理,应将其中边坡进行统筹考虑。引入边坡风险预测的理念将依托工程边坡划分为重点防护区、次重点防护区和一般防护区,使得在边坡治理过程中有主有次,即可保障工程项目顺利进行。此外,依据边坡等级划分,采取了针对性的边坡治理措施和监测措施,取得了较好的效果。     

利用改进牛顿-拉夫逊法的高速圆柱滚子轴承打滑分析

在考虑油气阻力和保持架与滚子之间的摩擦力的基础上,推导了圆柱滚子轴承拟动力学分析模型。提出采用改进的牛顿拉夫逊法求解大规模非线性方程组,可以克服传统算法对初值要求较高、方程组规模较大时迭代很难收敛的问题,在分析高速滚子轴承打滑时具有较好的效果。通过与已有的分析和实验结果进行对比后发现:滚动轴承保持架打滑与轴承所受径向载荷有关,在一定范围内增大径向载荷,可明显抑制打滑现象;在高速滚动轴承非承载区,滚子转速与保持架转速相关,且随保持架转速的增加而增加,而当保持架转速接近理论转速时,滚子打滑程度与径向载荷无关。     

基于改进量子粒子群算法的无分流换热网络综合

用数学规划法求解换热网络优化问题,当换热网络模型考虑所有分流情况时,会包含大量的连续和离散优化变量,因此对大规模换热网络的优化求解非常困难。相比有分流模型,无分流的网络模型结构简单,变量少,求解难度低。本文以分级超结构模型为基础,建立了无分流换热网络模型,以年综合费用为优化目标,提出用单层改进量子粒子群算法综合无分流换热网络,即在生成无分流换热网络结构变量的同时,生成换热负荷变量。相比有分流同步综合模型,不考虑分流的同步综合模型的复杂度和求解时间显著降低。采用两个典型算例对该方法的有效性进行了验证。     

基于大规模实验的低压脱扣器电压暂降脱扣特性研究

结合国标GB/T17626.11—2008和国内外相关研究成果,设计了低压脱扣器电压暂降脱扣特性的实验方案,搭建了相应的实验平台,对当前市场上主流的10种型号低压脱扣器进行大规模实验,测试了低压脱扣器在不同电压暂降幅值、持续时间、相位等特征量组合作用下的脱扣特性,发现电压暂降幅值、持续时间及相位共同决定低压脱扣器的电压暂降脱扣特性.通过对实验结果进行极值化处理,采用曲线拟合方法,分别从相位、幅值维度上形成幅值与持续时间、相位与持续时间之间的函数关系,建立了低压脱扣器的电压暂降脱扣特性模型.