非线性Resilient函数的构造

研究了非线性Resilient函数的构造问题，分别给出了利用Resilient函数与其分量函之间的关系构造Resilient函数和由线性纠错码构造非线性Resilient函数，以及通过置换由线性Resilient函数得到非线性Resilient函数的方法。     

基于信息蒸馏级联伸缩网络的图像超分辨率重建

针对图像超分辨率重建算法在图像高频信息恢复过程中特征提取不充分、利用效率不高、重建高频细节能力不足等问题，本文提出了一种基于信息蒸馏级联伸缩网络的图像超分辨率重建算法.首先，构建特征可伸缩的信息蒸馏块，通过扩大信息蒸馏中输入信息的特征感受野，以及采用通道注意力提取感兴趣信息，解决了信息蒸馏的图像超分辨率重建非线性映射过程中特征提取不充分的问题；然后，设计级联残差叠加映射块，该块将多个残差块组合在一起，通过将残差结构中的残差部分引出并采用级联叠加的方式，增加了信息蒸馏块间信息的传递，使提取的特征信息包含更多细节.实验结果表明，本文算法重建图像相比其他对比算法更为清晰，峰值信噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM）均有较大的提升.     

级联正交/PN码直扩系统在相关衰落信道下的性能

分析了级联正交/长PN码的互相关和自相关特性.分析的结果用来计算在这种新的扩频方案下直接扩频系统在多用户和多径衰落下的系统性能.多径衰落信道为相关Nakagami信道.接收端采用最大比率分集接收机.     

融合子集特征级联预学习的封装方法研究

机器学习领域中的特征选择算法可简化模型输入，提高可解释性并帮助避免维度灾难及过拟合现象的发生.针对基于封装法进行特征选择时，评价模型通常将搜索出的特征子集直接作为输入，导致算法对特征利用和评估效果受限于评价模型的特征学习能力，限制了对更适特征子集的发现能力等问题，提出一种基于级联森林结构的子集特征预学习封装法.该方法在搜索算法与评价模型之间添加多层级联森林，重构待评价特征子集为高级特征集，降低评价模型模式识别难度，提高对子集性能的评价效果.实验对比了多种搜索算法及评价模型组合，本方法可在保证分类性能的前提下，进一步降低所选特征数量，同时维持了封装法的低耦合性.      

混合级联 H 桥低压单元功率均衡策略

目的 三单元直流侧电压比为 1 ∶ 1 ∶ 2 型的混合级联 H 桥逆变器,在采用传统调制策略下,虽能够输出较好的 电能质量,但逆变器低压单元在全调制度下会存在输出功率不均衡的问题,基于此,提出一种新型调制策略。 方法 基 于传统的混合频率调制策略,首先对低压单元第二层载波进行重构,并利用重构后的载波特性为低压单元提供逻辑信 号;其次通过对两个低压单元的脉冲信号进行逻辑运算控制,以获得低压单元功率开关器件的实际驱动信号,实现对 低压单元脉冲信号的重新分配;为减少逆变器高压模块的开关损耗,对高压单元采用阶梯波调制方法。 结果 仿真结 果表明:新型混合调制策略可以解决逆变器在全调制度下低压单元输出功率不均衡的问题,并且通过实验验证了新型 调制策略可使低压单元输出功率达到近似 1 ∶ 1 的效果;仿真分析表明:采用新型调制策略的逆变器总谐波畸变率 (Total Harmonic Distortion,THD)值有所降低。 结论 新型调制策略能够减少载波数目,均衡开关损耗,并且在保留传统 混合频率调制优势的基础上,降低逆变器的 THD 含量,提高逆变器的电能输出质量,同时在两个载波周期内解决了低 压单元全调制下输出功率不均衡的问题。     

基于CESO的SIDO Buck-Boost变换器自抗扰控制策略

针对单电感双输出Buck-Boost变换器两输出支路va和vb间存在交叉影响，暂态性能差等问题，提出一种基于级联扩张状态观测器（CESO）的自抗扰控制（ADRC）策略.首先，根据ADRC理论将主路和支路分别拟合为相互独立的系统，减少支路间的交叉影响；其次，设计CESO对系统总扰动进行估计，消除因传统扩张状态观测器不完全估计而造成的观测残差，并利用CESO对电路传感器高频噪声的抑制作用，进一步提高观测值的估计精度；然后，将观测值作用于ADRC的状态误差反馈控制率，以提高系统的暂态性能；最后，利用Lyapunov理论证明了控制系统的闭环稳定性.仿真结果表明：本文所提控制策略有效减小了两输出支路va和vb间的交叉影响，同时提高了系统的暂态性能.     

循环码的像构造2类新量子码

文章给出2类循环码的像是厄米特自正交码的充分条件；对得到的2类厄米特自正交码，使用厄米特构造方法得到2类新的量子码；2类新量子码与同长度已有量子码对比，有更大的最小距离或更高的码率。     

基于网约车数据的级联城市区域分析框架研究

针对城市区域的复杂性和多变性，提出了一个级联城市区域分析框架(cascaded urban area analysis framework, CUAAF),用来对城市区域进行时空聚类分析.首先，将城市区域划分为多个地理栅格.其次，采用新的区域时空行为指标(area behavior index, ABI)评估任意2个栅格之间的相关性.接着，用Louvain算法对相应的栅格网络进行分析，得到聚类区域.在得到聚类区域后，可再次将该区域输入CUAAF框架，进行级联分析，得到更多分层信息.级联实验可以采用多种指标分析城市区域，从不同层次了解城市区域，获得更详细的城市区域信息.最后，分别用周中周末的数据做了对比实验，结果显示本文方法具有稳健性和数据敏感性.     

新的最优非对称量子纠错码的构造

非对称量子纠错码是量子纠错码中一类重要的码。因为量子比特翻转的错误概率小于量子相位翻转的错误概率，所以量子纠错需要考虑到非对称的量子信道。文章利用有限域上的经典常循环码，通过非对称量子纠错码的CSS构造法构造了2类非对称量子纠错码。所构造的非对称量子纠错码是新的，同时达到了非对称量子纠错码的Singleton界，因而也是最优的。     

城市群客运网络动态分配策略应急疏散仿真

研究负载分配策略有助于引导客流在面对突发事件时的有序疏散，降低突发事件对交通网络的破坏程度和影响范围。本文构建了城市群综合客运网络模型，对网络级联失效现象进行研究，提出了基于局部负载率的流量分配策略。使用MATSim仿真软件，研究呼包鄂榆城市群不同疏散策略下客流疏散和网络稳定情况。结果表明：城市群综合客运网络中突发事件对某一节点的破坏会对其他节点客流造成影响；基于局部负载率的动态分配策略能降低级联失效的发生强度与传播范围。