Shell粉煤气化炉的分析与模拟

以受限容器内多喷喷对置射流下的流体流动特征为基础，分析了Shell粉煤气化炉内的流场特征，发现炉内存在5个特征各异的流动区域，即射流区、撞击区、撞击扩展流区、回流区和管流区。从气化炉内主要的化学反应着手，结合流动、混合与化学反应的相互影响。分析了炉内各流动区域的化学反应过程，建立了气化炉的数学模型，对气化过程进行数学模拟，预测了工艺条件对气化结果的影响。结果表明，有效气(CO H2)产率随氧煤比的变化有一最佳值，随蒸汽深比不同，对应的氧煤比在O．54Nm^3／kg～O．56Nm^3／kg之间。有效气产率随蒸汽煤比的升高而增加。     

基于状态空间的惯性测量组合剩余寿命在线预测

实时准确的剩余寿命预测能够为惯性测量组合的维护策略安排提供有效的决策支持。由于反映惯性测量组合退化状态的性能指标不能直接监测或直接测量带有噪声,因此需要构建状态空间模型预测惯性测量组合的剩余寿命。考虑到惯性测量组合的性能退化指标随时间呈现非线性特征,首先采用基于非线性漂移的Brown运动(Brownian motion,BM)建模其退化状态,然后基于构建的状态空间模型,利用期望最大化(expectation-maximization,EM)算法和Kalman滤波(Kalman filter)实时估计和更新退化状态和模型未知参数。并且将状态估计的分布函数引入剩余寿命的预测过程,近似得到了剩余寿命分布的解析形式,实现了剩余寿命的实时预测与更新。最后,对惯性测量组合的剩余寿命实时预测问题进行了实验分析,结果表明该方法具有较高的预测精度与较小的预测不确定性。     

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。     

一种MIMO OFDM系统中的自适应比特和功率分配算法

分析了MIMOOFDM系统中的自适应调制问题,提出了一种BICM-OFDM系统中的自适应比特和功率分配算法。基于完整的信道状态信息和奇异值分解理论,该算法自适应的为各发射天线的各个子载波分配比特和功率。蒙特卡罗仿真表明在10-5的误码率条件下在2×2MIMOOFDM系统中该算法相对于不采用自适应技术有大约4dB的相对增益。     

合作博弈框架下的资源分配

提出一种多用户MIMO OFDM系统中的基于合作博弈框架的自适应资源分配算法,该算法在纳什讨价还价解（NBS）和Raiffa-Kalai-Smorodinsky讨价还价解（RBS）的Pareto最优解的基础上分配资源,使用户的速率能够最接近于Pareto最优解。仿真结果表明,该算法的性能明显优于固定分配方案,只是略逊于Max Rate方案,但是其公平性明显优于Max Rate方案和固定分配方案。     

MLP语音信号非线性预测器

讨论了MLP（Multi-Layer Perceptron)语音信号非线性预测器的实现。为了使MLP能够适用于语音信号预测,对MLP的误差准则进行了修正以减轻神经网络模型与语音模型之间的过匹配。为了提高MLP的训练速度,提出了一种线性化逐层优化（LOLL）MLP训练算法。实验结果显示该非线性预测器的预测信噪比约比线性预测器提高2dB,而且它还可以同时完成长时预测器的功能;误差准则修正使非线性预测器的预测信噪比提高了0.35dB。     

洛河地区高自然伽马砂岩识别及主控因素

为识别洛河区延长组长6与泥岩、凝灰质泥岩具有类似常规测井响应特征的高自然伽马砂岩,分析高自然伽马砂岩的成因与主控因素。综合分析高自然伽马砂岩的岩性、物性特征及对应测井响应特征,优选测井曲线敏感参数进行曲线重叠处理,快速识别高自然伽马砂岩,通过多敏感测井参数组合构建新指示参数进行交会,验证高自然伽马砂岩。结果表明：与常规砂岩相比高自然伽马砂岩中钍元素含量相对较高,铀和钾元素含量正常;高自然伽马砂岩纵向随机分布于三角洲前缘水下分流河道沉积旋回砂体的任何部位;高自然伽马砂岩平面展布整体与三角洲前缘水下分流河道砂体平面展布特征基本一致,受沉积微相控制。洛河区高自然伽马砂岩为同沉积期火山事件沉积的凝灰质叠加在三角洲前缘水下分流河道沉积中形成,高放射性主要来自高含量钍元素。     

M-AMDF基音提取算法

本文介绍了一种改进的基于LPC逆滤波的AMDF基音提取算法——M-AMDF基音提取算法。该算法重点在预处理和后处理上下功夫以提高基音提取的准确率。我们的介绍分为两个部分,一是算法介绍,另一是对算法的评价。算法介绍的重点是预处理和后处理,对算法的评价采用了四个客观评价标准。     

面向智能船舶的自校正加权融合估计算法

针对智能船舶多传感器系统因未知海洋环境干扰和设备间干扰等因素,导致一个或数个传感器产生间歇性随机故障,进而导致融合估计结果出现偏差甚至失真的问题,设计了一种自适应加权融合估值算法,并引入了衰减记忆因子降低旧测量数据对融合估计的影响权重.为增强融合估值器对于量测故障信号的容错性,添加了故障检测与校正模块对量测信号进行检测与校正.为了验证算法的容错性能和融合估计的精度,对带有间歇性随机故障的三传感器系统进行了仿真实验,并与改进前的自适应加权融合结果进行了对比.结果表明:对于带间歇性随机故障的多传感器系统而言,设计的自校正加权融合估计算法不仅具有鲁棒性,而且具有较高的融合精度.     

一种卫星固定业务上行频段无授权接入方案

为了提高卫星固定业务上行频段的频谱利用效率,提出了一种无授权接入该频段的方案.利用卫星的"空闲"信道构建认知无线电业务信道,同时采用宽带扩频信号,构建具有较低功率谱密度和较强抗干扰能力的公共协调信道.给出了Ad Hoc和星型两种基本的无授权接入模型,重点分析了认知无线电对卫星可能造成的干扰.理论分析和仿真结果表明,众多感知用户可以利用该方案,以低于1%的干扰概率避免对卫星接收机造成有害干扰,实现在卫星固定业务上行频段的无授权接入.