采用传播图论建模方法的Massive MIMO室内场景传播特性

大规模多天线(Massive MIMO)技术在基站端配置大规模天线阵列,能够大幅度提升数据传输速度和系统容量,实现无线传播信道中的空间和时间资源的最大化利用.有关Massive MIMO无线传播信道的研究,对大规模多天线的应用、系统的设计与部署具有重要意义.本文采用传播图论信道建模的方法,研究Massive MIMO在实际传播信道中的性能表现,既能很好的避免信道实测带来的繁重工作,又能有效反映Massive MIMO的无线信道衰落特性.分别在高频点6GHz和低频点1.472 5GHz对选定的室内传播场景进行了信道建模与仿真,由传播图论建模方法得到了信道冲激响应,并进行参数提取,分别从角度域和时延域分析了大规模多天线系统的信道传播特性,并通过分析信道奇异值扩展的分布,证明了实际传播环境中天线数目增多信道的正交性显著增强.     

一种基于动态词典的英文文本压缩算法

传统的压缩算法LZ77、LZ78以及改进的LZW都是以单字符为单位进行处理的.这种处理模式降低了对多字符词汇相关性的适应速度,从而直接导致压缩效率的降低.为了提高压缩效率,在LZW压缩算法的基础之上,结合以词汇为单位的处理模式的设计思想,提出了一种基于词汇模式的LZW算法.实验结果表明,这种以词汇为基础的文本压缩算法比原来的LZW算法具有稳定的、更高的压缩效率.该压缩算法可直接推广应用到其他语言的文本压缩中去.     

土粒流运动图像模糊退化的恢复

分析了潜土逆转旋耕被抛土粒流运动图像模糊退化机理,依据土粒流运动图像的特点,针对不同的退化机理分别采用了不同的恢复方法。该文采用带最优窗的维纳滤波恢复方法,对土粒流运动模糊退化图像适当进行分区,确定了合适于各自图像区域的点扩展函数,获得了较为满意的恢复效果,为降低后续处理的难度和提高处理精度提供了可靠保证。     

Rayleigh型时滞平均曲率方程的周期解问题

本文讨论了一类Rayleigh型时滞平均曲率方程 并应用Mawhin重合度扩展定理我们证明了此方程至少存在一个T-周期解。     

基于分层线性离散模型的FGM板断裂力学分析

为对功能梯度材料(FGM)板进行断裂力学分析,提出了施加温度场建立FGM板分层线性离散模型的方法.采用该方法、梯度有限元法和常规有限元法对FGM板的应力场和位移场进行对比分析,结果表明该方法简便可行.在所提方法的基础上,采用扩展有限元法求解含裂纹FGM板的位移场,再利用位移外推法计算裂纹尖端的应力强度因子,通过上述方法对不同材料梯度参数、裂纹尺寸、裂纹倾斜角的FGM板裂纹尖端应力强度因子进行数值模拟.计算结果表明,合理地选择FGM板的梯度参数并控制裂纹尺寸能有效降低裂纹尖端应力强度因子.所提出的方法可推广应用于材料梯度分布为任意连续变化的FGM板断裂力学分析.     

英语报刊语篇中的词汇衔接研究

词汇衔接是衔接的主要部分。本文以韩礼德等语言学家的衔接理论为基础，对英语报刊语篇进行具体分析，指出词汇衔接能使语篇达到统一的语境，是构建语篇主题以及使语篇连贯的主要手段。     

Camassa-Holm方程和Degasperis-Procesi方程的显式精确解

提出了寻找非线性色散偏微分方程多个精确特解的一种新方法--扩展sinh-cosh方法.选取标准的Camassa-Holm方程和Degasperis-Procesi方程以展示这种方法的具体格式.获得了Camassa-Holm方程和Degas.peris-Procesi方程的尖孤立波解和具孤立波模式的新精确解.给出了一个事实:出现在可压缩弹性杆中的非线性色散波方程没有像Camassa-Holm方程和Degasperis-Procesi方程那样的具孤立波模式的精确解.文献中的结果可以看作本文结果的特例.     

基于模态扩展的变速器箱体振动识别及辐射噪声优化

提出一种基于模态扩展技术的变速器箱体振动识别方法.以某变速器为例,应用有限元方法计算出变速器箱体的模态频率和特征向量,通过试验测得箱体在运行工况下部分点的振动加速度,将振动加速度映射到有限元模型上,得到各阶模态的参与因子,依据模态参与因子与特征向量识别箱体有限元模型中所有节点的振动加速度.研究表明,识别出的加速度值与实测值的最大平均残差为9.7%,基于模态扩展技术的箱体振动识别方法有效.最后根据识别的加速度计算变速器箱体辐射声功率,确定了3个辐射声功率较大的区域并进行优化,优化后的变速器箱体辐射声功率最大下降1.8dB.     

Sharma-Tasso-Olver方程的对称分析及精确解

利用Lie群分析方法得到了Sharma-Tasso-Olver方程的对称、最优系统,并结合扩展的G′/G-方法得到了Sharma-Tasso-Olver方程的一些精确解.     

基于扩展能力评价值的多机器人系统任务分配

在分析了基于行为主义和基于协商主义的任务分配方法的适用性后,提出一种基于扩展能力评价值的多机器人系统任务分配算法,定义了扩展能力评价值的概念.首先对机器人能力、任务需求能力、历史经验、信用度进行数值化描述,在此基础上定义了扩展能力评价值的概念,并建立了扩展能力评价值的数学模型,包含能力匹配函数、历史经验、信用度3个因素.最后在足球多机器人系统仿真平台上进行实验仿真,结果表明了算法的有效性,实现了任务到机器人的最佳映射.