多信息水声传输方式及其应用研究

介绍“抗强噪声水层深度遥测装置”专利中,采用频分PPM(Pulse-Position modulation)方式进行多信息水声传输的研究和工程设计,并着重阐述产生PPM数字信号的新方法和应用特殊的数字选频滤波接收的先进技术,并提出所设计的有关电路。     

基于多尺度排列熵和正则化RVFL的高压隔膜泵单向阀故障诊断

高压隔膜泵单向阀运行工况复杂,运行时产生的振动信号具有非线性、非平稳特性,导致信号特征提取困难,故障状态难以识别.为了提取单向阀运行状态的非线性动力学特征,提升故障诊断模型的识别精度和泛化能力,提出了一种基于多尺度排列熵（Multi-scale Permutation Entropy,MPE）和正则化随机向量函数链接（Random Vector Functional Link,RVFL）网络的单向阀故障诊断方法.首先,对工况下采集的单向阀振动信号进行变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）获得既定的若干本征模态函数（Intrinsic Mode Function,IMF）分量;然后,计算IMF分量的多尺度排列熵,构建表征单向阀运行状态的特征值向量;最后,基于运行状态的特征值向量,建立正则化随机RVFL的故障诊断模型,并应用于单向阀的运行状态监测与识别.实验结果表明,构建的故障诊断模型能够精确地识别单向阀的故障类型,准确率达到98.89%.     

技能映射通过析取模型诱导的多分知识结构

基于程序性知识的评估,提出由项目自身的状态结构诱导多分知识结构的方法,以建立适用于问题解答的多分评估体系.首先,根据各项目的解答或操作步骤设定响应值集,通过项目状态转移函数定义项目状态空间;然后,用操作程序表示技能,由过程函数导出析取的技能映射;最后,讨论技能映射通过析取模型诱导的多分知识结构.结果表明：技能映射通过析取模型诱导的多分知识结构是多分知识空间.     

基于两类循环码构造3-设计

信道编码理论中最热门的课题之一是利用组合设计和群论等数学知识构造新的循环码.由于循环码具有良好的代数结构,被广泛应用于工程和通信等领域.构造在F_7^m上两类循环码族,第一类码的参数为[q+1,q-7,d],其中d≥6,m≥2且为整数;第二类码参数为[q+1,8,q-9],其中m≥2且为整数.设q=7^m,由已给出的两类循环码的任意非零权重的码字的支撑集在一般射影线性群PGL(2,q)下是不变的,且一般射影线性群PGL(2,q)在射影直线PG(1,q)上的作用是3-传递的,从而可以验证对应的关联矩阵构造3-设计.     

涂装车间漆雾过滤设备内流场数值模拟与设计优化

涂装车间在喷涂过程中会产生大量含有漆雾的喷涂废气,在处理喷涂废气之前需对其中的漆雾进行预过滤,在干式喷房中纸盒式漆雾过滤器由于更经济环保,越来越多地被投入使用。针对运行参数对过滤器过滤效率的影响,利用计算流体力学对折流板式纸盒过滤器的过滤效果进行了数值模拟研究,对过滤器的设计参数提出了优化建议。结果表明:设计参数对过滤器过滤效率的影响较大,过滤器对10 μm以下的漆雾颗粒过滤效率在10%~20%,过滤效率较低,对于10 μm以上的漆雾颗粒,过滤效率随粒径的增大而升高,对60 μm及以上的漆雾颗粒过滤效率达99%以上,部分大颗粒漆雾掉落至过滤器内,可实现漆雾储存;过滤器过滤效率随进口流速的增大而降低,随漆雾浓度的增大而升高,设备进出口压差随进口流速的增大而增大,但远低于喷房压阻限制。     

频域时间反转多用户系统的信干噪比和误比特率分析

为了更有效地将时间反转技术应用到正交频分复用系统中,推导了多天线频域时间反转预编码多用户系统的平均信干噪比和误比特率的表达式。通过推导信号功率均值的表达式和用户间干扰信号功率均值的近似表达式,得到用户的平均接收信干噪比的近似表达式,进而得到二进制相移键控调制下的平均误比特率的一个下界和近似表达式。仿真结果表明,推导的平均信干噪比的近似值与仿真结果很接近,近似BER值与仿真得到的平均BER值较为接近;通过增大速率回退因子和天线数,可明显提高平均信干噪比,降低误比特率。     

〔23，12，7〕Golay码的改进译码算法

ＭａｒｉｏＢｌａｕｍ和ＪｅｈｏｓｈｕａＢｒｕｃｋ提出了一种基于［２３,１２,７］Ｇｏｌａｙ码校验矩阵＂设计＂特性的译码算法,和其它的Ｇｏｌａｙ码译码算法相比,这种译码算法的复杂度最小,但它不便于用集成器件实现和不便于完全集成化,作者对该算法进行了改进,使其易于集成实现;同时使［２３,１２,７］Ｇｏｌａｙ码译码算法进一步简化．对其复杂度分析证明,当误码率≤１０％时,作者所设计的译码算法优于其它译码算法。     

基于新型相似日选取和VMD-NGO-BiGRU的短期光伏功率预测

光伏功率预测在现代电力系统调度和运行中起着重要作用.针对光伏发电功率的多变性和复杂性,提出了一种基于新型相似日选取和北方苍鹰算法（Northern Goshawk Optimization, NGO）优化双向门控循环单元（Bidirectional Gated Recurrent Unit, BiGRU）的短期光伏功率预测方法.首先,利用斯皮尔曼相关系数选取主要气象因子,通过变分模态分解（Variational Mode Decomposition, VMD）将原始光伏功率和最大气象因子分解重构为一系列子信号.其次,通过构建新的评价指标筛选出相似日数据集,利用一组BiGRU建立以相似日子信号为网络输入的深度学习模型,并利用NGO对每个BiGRU网络的超参数进行有效优化.最后,对各子信号的预测结果进行综合,得到最终的光伏功率预测值.仿真结果表明,所提混合深度学习方法在预测精度和计算效率方面均优于其他方法.     

利用射影Cap构造极大纠缠的纠缠辅助量子纠错码

依据经典四元线性码理论和纠缠辅助量子纠错码理论,由四元线性码的生成矩阵给出四元线性码稳定极大纠缠的纠缠辅助量子码的几何特征。在给定几何特征基础上,由射影空间的Cap理论,设法用组合数学方法和搜索算法构造出给定几何特征的Cap,确定Cap码的参数。利用所得到的参数优良的Cap码,结合纠缠理论,构造出一些参数优良的极大纠缠的纠缠辅助量子码。其中,所构造的极大纠缠的纠缠辅助量子码有许多是最优码,还有一些纠缠辅助量子码改进了前人所得到的纠缠辅助量子码的参数,这些纠缠辅助量子纠错码是无法用已有方法得到的。这也证明了结合组合与搜索的方法来构造极大纠缠的纠缠辅助量子纠错码是有效的。     

基于旋转准正交空时分组码的LDPC编码性能

为了提高空时分组码在多输入多输出通信系统的性能,提出一种新的准正交空时分组码,并且结合星座旋转设计和交织技术。通过星座旋转准正交空时分组码,以牺牲一定解码的简单性,来避免当天线数目大于2时,正交空时分组码码率下降的缺点;并与LDPC码进行级联编码,来降低系统误码率及提高系统的可靠性要求。多输入多输出通信系统可以很好地解决多径效应,获得很高的分集增益。仿真结果表明:与没有经过星座旋转的准正交空时分组码系统相比较,这种新的编码方法可以有效地降低误码率,提高系统的性能。在误码率10-5时,CRQOSTBC级联LDPC码与QOSTBC级联LDPC码相比有1.8dB的信噪比改善,CR-QOSTBC级联LDPC码相对于未级联LDPC码的QOSTBC在10-3时有5.3dB性能提升。