无线互联网的QoS改进技术研究

无线互联网在过去的几年里得到了飞速的发展,各种无线网络技术层出不穷,这极大的推 动了无线互联网的建设。但是,与此同时无线互联网也暴露了网络时常拥塞、无线链路可靠性不强、服 务质量参差不齐等一系列问题。文章从无线互联网的体系结构出发,重点讨论了改善网络服务质量的若 干思路和技术。     

一种提高积雪深度估算精度的D-InSAR方法

积雪深度(雪深)是反映积雪时空变化规律的重要参数,是全球及区域气候变化与水文循环等研究不可或缺的观测变量.差分合成孔径雷达干涉(differential interferometric synthetic aperture radar, D-In SAR)技术利用降雪前后微波穿透积雪层形成的差分干涉相位与雪深建立几何函数关系,被广泛地应用于区域小尺度雪深估算研究.然而,其估算精度受干涉像对相干性、局地地形和积雪介电常数等因素的影响.本研究基于高分辨率Sentinel-1 SAR数据,通过引入高相干系数区域、Sentinel-2光学影像、Google Earth影像和地表覆盖类型选取地面控制点优化雪深差分干涉相位解缠精度,利用卫星局地入射角和实测积雪密度降低斜距-相位关系模型经验误差,估算得到青藏高原东北部八宝河流域2021年消融期雪深时空分布,同时根据卫星同步积雪实测资料详细探讨了雪深估算误差来源.122个地面雪深实测数据(气象站点+野外测量)验证结果表明,优化后的D-In SAR差分干涉处理能提高雪深估算精度, RMSE为3.9 cm, MAPE为20.03%, R²     

灌注桩绿色泥浆制备及泥皮的渗透特性

泥浆在地基处理、泥水盾构等工程中起重要角色,增稠剂是泥浆质量的关键所在。传统泥浆使用的增稠剂主要为羧甲基纤维素钠(CMC),这种泥浆降解难度大,很容易污染环境。针对以上问题,采用瓜尔胶和黄原胶来取代传统泥浆添加剂进行绿色泥浆配置。通过配比实验和改进滤失实验研究泥浆的最优配比以及其新型泥皮的渗透特性。结果表明：瓜尔胶：黄原胶最优配比为1：5。通过增加试验压力,可以减小泥皮孔隙比,从而有效降低泥皮的渗透系数。CMC和新型添加剂对泥浆改性效果大致相同,在膨润土添加2.5g瓜尔胶与0.5g黄原胶得到的泥皮渗透系数比同质量分数纯膨润土泥浆小3个数量级。新型天然添加剂对泥浆的改性效果较好,添加高分子材料会使形成的泥皮厚度变小。试验和理论分析结果证明了新型绿色泥浆在桩基工程应用的可行性,可推广应用。     

三维技术在石化企业的应用

介绍了三维技术在石化领域各个方面的应用,包括在企业规划,地下管网管理,机械造型设计的应用和研究现状。总结了当前三维技术在石化企业已取得的一些技术成果,分析了目前存在的困难和今后的研究重点。     

填料冷却水对水泵性能的影响

填料密封是水泵密封的一种形式,填料在运行过程中需对其进行冷却润滑,冷却水的水量和水质直接关系到填料的密封性能,对水泵的性能造成重要影响。     

一种基于模糊互补判断矩阵的群体决策方法

对群体决策中,偏好信息以偏好次序型给出的情形进行了分析.利用定义2.1可把每位决策者给出的偏好次序型偏好信息转化为该决策者的模糊互补判断矩阵,并证明了此模糊互补判断矩阵是模糊一致性互补判断矩阵,再利用群组互补判断矩阵的行和归一化,对决策方案进行排序择优,并说明了此排序方法是强条件下保序的,最后给出算例.     

基于经验模态分解空域相关滤波的脉冲星信号消噪

针对脉冲星信号信噪比极低,且信号中有色噪声成分远大于高斯白噪声的特点,提出了一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)的脉冲星信号空域相关滤波消噪方法。首先建立脉冲星信号的分形高斯噪声模型,根据双对数功率谱密度估计分形高斯噪声的Hurst参数值;然后,结合脉冲星累积信号的窗口辐射特性和分形高斯噪声经EMD分解后的噪声分布特点,估计脉冲星信号各层内蕴模态函数(intrinsic mode function,IMF)中噪声的方差;最后,以IMF噪声方差为基础,建立EMD空域相关滤波方法并应用于脉冲星累积轮廓消噪。实验结果表明,与经典的平移不变小波阈值消噪法、平移不变小波空域相关滤波消噪法以及EMD模态单元比例萎缩消噪法相比,改进的EMD空域相关滤波消噪法在抑制脉冲信号中的噪声和保留更多的微脉冲特征细节信息方面更加有效。     

基于LINUX平台下的入侵检测系统

入侵检测系统是继传统安全保护措施后新一代的安全保障技术. 本文分析了入侵检测系统的原理, 设计了一个Linux平台下符合CIDF的入侵检测系统, 同时对系统进行了测试, 验证了实验结果.     

卡尔曼滤波修正的风电场短期功率预测模型

针对数值天气预报模型输出的气象参数存在系统误差而导致风电场功率预测精度受到制约的问题,提出了一种基于卡尔曼滤波修正的风电场短期功率预测模型.使用卡尔曼滤波算法对数值天气预报输出的风速数据进行动态修正,并结合其他气象数据形成新的用于风电功率预测的修正气象数据集合;根据原始气象数据和修正气象数据这2个训练集分别建立了风电场功率输出的原始神经网络、修正神经网络的预测模型.经同一时间区间内的实测数据与模型分析数据的对比分析表明:通过卡尔曼滤波修正的风速数据能够很好地跟踪实际风速数据的变化趋势,平均误差与绝对平均误差比较小;所提模型能够显著降低预测结果的均方根误差,使其从未修正前的17.73%降低至11.32%,证明预测精度得到了明显提高.     

论日本化工企业节能减排的措施及经验

近年来,国家一再对我国企业的环保标准提高要求,而国内的部分企业不能将环保及节能减排工作落到实处。在这一点上,日本企业的一些措施及经验对国内企业来说具有一定的借鉴作用。