基于PC/104总线的捷联惯性测量组合数据采集系统

针对导弹捷联惯性测量组合的输出特点,基于嵌入式PC/104总线和可编程定时/计数器82C54芯片,设计了一个惯性测量组合数据采集系统,并利用复杂可编程逻辑器件(complexprogrammablelogicdevice,CPLD)设计了数据采集的接口电路,实现了对捷联惯性测量系统输出数据的动态、实时采集。实验证明,该采集系统方案是可行的,达到了设计要求。     

差分空时调制中酉信号星座的优化设计

为了获得差分空时调制系统中酉信号星座的设计参数,该文将旋转酉信号星座中信号矩阵的对角设计参数与旋转因子进行联合编码,提出一种基于遗传算法的设计参数联合优化算法.当信号星座或发射天线数目较大时,旋转酉信号星座的误码性能明显优于对角信号矩阵,该算法能够获得接近最优解的设计参数.     

MIMO OFDM中基于合作博弈模型的资源分配算法

提出了一种多用户MIMO OFDM系统中基于合作博弈模型的资源分配算法,该算法在满足每个用户的最大发送功率、最大和最小传输速率需求的基础上获得了纳什讨价还价解,使系统的收益达到最大,并满足了用户的公平性要求.仿真分析表明:该算法获得的系统吞吐量略逊于Max-Rate方案,但用户公平性明显优于Max-Rate方案,能够在系统吞吐量和用户公平性之间获得较好的折衷.     

一种基于合作博弈框架的跨层资源分配算法

针对多用户MIMO-OFDM系统的下行链路提出了一种基于合作博弈框架的跨层资源分配算法,结合MAC层的QoS要求得出用户速率限制条件,建立了基于RBS议价方案的优化模型.以 RBS 的 Pareto 最优解为目标,在满足用户的最大和最小速率基础上使得用户速率尽可能接近Pareto 最优解.仿真表明,算法较好的平衡了用户速率与公平性,并满足了MAC层的丢包率要求.     

多用户OFDM系统中子载波和比特联合分配算法

研究了多用户正交频分复用(OFDM)系统中的自适应调制算法。针对现有算法将子载波和比特分配分开考虑、优化效率不高且没有考虑每个用户的性能要求不同的不足,提出了子载波和比特联合分配的自适应算法。在满足每个用户性能要求的条件下,该算法自适应分配子载波和比特使系统的发射功率达到最小,而且每个用户能公平利用系统资源。仿真结果显示:该算法计算速度快,性能大大优于贪婪算法,和最优算法相比,性能仅相差0.3 dB。     

基于退化数据的贮存设备最优检测策略

性能测试是保证设备可靠性的重要手段。早期的维护模型都是围绕定期检测展开研究,不能够很好地反映设备的实际工作情况,且数据来源大都为寿命数据,数据样本少,可信度不高。针对退化过程符合Wiener过程的设备,提出了工作前检测和定期检测相结合的维护决策模型。首先,基于Wiener过程进行退化建模,建立基于Wiener过程的退化模型,然后引入变点的概念,得到设备的寿命分布。最后,结合所提维护决策模型,确定对设备进行最优检测的间隔。     

基于贝叶斯估计的超声红外复合测距系统

针对单一传感器在复杂环境中测量数据可靠性差以及同一类型多传感器测距盲区无法补偿的问题,提出了一种基于贝叶斯估计的不同类型多传感器复合测距方法。该方法综合了超声与红外2种传感器的优点,利用红外传感器对超声传感器的测距盲区进行补偿,解决了单一类型传感器存在的测距盲区问题。对同一类型多个传感器同时获取的数据动态建立置信距离矩阵,应用椭圆曲线表示的支持程度关系矩阵确定各传感器测量结果中的有效值,并对其应用贝叶斯估计的方法进行数据融合,使测距准确度进一步提高。基于超声红外复合测距移动机器人的仿真实验表明,采用贝叶斯估计方法在保证实时性的前提下提高了测距的准确度,误差为±1 mm,达到了设计要求,为移动机器人的研究提供了参考。     

钢表面激光熔覆铁/镍基合金熔覆层的组织与性能研究

针对提高20Cr13不锈钢的表面性能,采用激光熔覆技术在基体表面制备M2铁基和Ni60A镍基合金熔覆层;通过使用光学显微镜、显微硬度计以及电化学工作站对两种熔覆层进行金相组织、显微硬度和电化学腐蚀性能差异性研究;结果表明:铁基、镍基熔覆层与基体结合界面均有明显的白亮带,无气孔、裂纹等缺陷;铁基涂层微观组织主要由等轴晶和胞状晶组成,镍基涂层微观组织主要由和树枝晶组成;铁基涂层的显微硬度为5417 HV,镍基涂层的显微硬度为5923 HV,约为基体显微硬度（2207 HV）的2~3倍;铁基、镍基涂层均与20Cr13钢基体表面形成了较好的冶金结合,二者表面硬度均有了有显著提升,在熔覆区采用Ni60A镍基材料时的显微硬度要比采用M2铁基材料时的显微硬度高,而在热影响区部位两者显微硬度相差不大;铁基涂层的自腐蚀电位（-021 V）略高于镍基涂层的自腐蚀电位（-023 V）,铁基涂层的耐腐蚀性优于镍基涂层。     

基于客流规律的地铁车站客流风险分析

地铁车站类型识别和客流风险识别对地铁安全运营管理有着重要的作用。基于深圳地铁AFC(automatic fare collection)系统数据,采用无关值和异常值清理、聚合、均值滤波、标准化、主成分分析等数据清洗步骤,提取不同时段客流比例、不同天数客流比例和换乘客流比例等特征。运用Gauss混合模型(GMM)对工作日和周末客流进行聚类,分析客流出行规律,辨识车站类型及其对应的客流风险时段,提出车站客流风险分析方法,通过大数据分析对车站类型和客流风险进行识别。分析结果对掌握车站大客流风险情况,避免大客流冲击造成的拥挤踩踏等群体性事件的发生,保障乘客安全具有指导意义。     

关于XJ01-300 kW起动柜V形接线错误的简单分析

V形接线是一种适用于一切三相平衡负荷电路的测量,计量与保护的电路。由于该电路采用的元件少,接线简单,因此应用相当普遍广泛。现结合中职教材《旋转相量与相量》,分析关于XJ01—300KW起动柜的V形接线错误。