基于测距权重的蒙特卡罗定位改进算法

针对传统蒙特卡罗定位算法采样效率低,对锚节点密度要求高的特点,本文基于蒙特卡罗定位算法MCL提出一种改进的移动传感器网络的节点定位算法IMCB.该算法利用历史锚节点信息和RSSI测距,以及运动模型的改进对待定位节点的位置采样范围进行了进一步限制,对有效采样点的权重进行了区分.仿真结果表明:该算法的定位精度相比MCB算法提高了16.6%.     

大规模MIMO系统中的双向搜索天线选择算法

大规模MIMO(Massive MIMO)拥有众多天线,如果按照传统的方式配备等量的射频链路,势必会大幅度增加硬件成本及系统复杂度.天线选择技术能够在不损害多天线系统优势的前提下,使射频链路成本明显下降.天线选择的主要方法其思想是在全部天线中选出部分天线传输数据,从而使射频链路成本不再成为限制因素,在实际的无线信道中,信道状态变化多样,为了达到所需性能指标,通信系统需要选择不同数目的天线进行数据传输,而现有的天线选择算法往往只适用于固定天线数的场景.本文针对多变的信道状态,基于递增选择算法与递减选择算法提出了双向搜索天线选择算法,能够灵活应对不同的天线数需求,并且保持了较低的计算复杂度.     

一种用于室内定位的线性规划算法

针对基于ToA定位中存在的信标节点较少和发送时间不能提前预知的问题,提出了一种新的应用于无线传感网络室内定位的线性规划算法.通过考虑测量值的最小平均绝对值误差,利用线性逼近方法,将一个复杂的、非凸的室内定位问题转换为一个简单的线性规划问题,并用迭代求精的方法求出最优解.仿真结果表明,提出算法计算复杂度低,收敛速度快,可以快速地求出未知节点的坐标;通过和已有的定位算法相比,提出算法在信标节点较少的情况下,仍能保持很好的定位精度,利用较少的节点资源达到比已有算法更好的定位性能.     

Experimental and numerical study on plasma nitriding of AISI P20 mold steel

In this study, plasma nitriding was used to fabricate a hard protective layer on AISI P20 steel, at three process temperatures (450°C, 500°C, and 550°C) and over a range of time periods (2.5, 5, 7.5, and 10 h), and at a fixed gas N₂:H₂ ratio of 75vol%:25vol%. The morphology of samples was studied using optical microscopy and scanning electron microscopy, and the formed phase of each sample was determined by X-ray diffraction. The elemental depth profile was measured by energy dispersive X-ray spectroscopy, wavelength dispersive spectroscopy, and glow dispersive spectroscopy. The hardness profile of the samples was identified, and the microhardness profile from the surface to the sample center was recorded. The results show that ε-nitride is the dominant species after carrying out plasma nitriding in all strategies and that the plasma nitriding process improves the hardness up to more than three times. It is found that as the time and temperature of the process increase, the hardness and hardness depth of the diffusion zone considerably increase. Furthermore, artificial neural networks were used to predict the effects of operational parameters on the mechanical properties of plastic mold steel. The plasma temperature, running time of imposition, and target distance to the sample surface were all used as network inputs; Vickers hardness measurements were given as the output of the model. The model accurately reproduced the experimental outcomes under different operational conditions; therefore, it can be used in the effective simulation of the plasma nitriding process in AISI P20 steel.     

基于多属性分块决策的 5G 切换算法

为了解决5G异构网络在切换过程中单一处理切换参数的片面性问题,提出了一种适用于5G的新的切换算法,该算法基于多属性分块决策（modular multi-attribute decision making,M-MADM）理论,把切换参数分为2个模块,采用TOPSIS与层析分析相结合的方法选择最优网络QoS（network QoS,NQ）模块,其次利用模糊逻辑得到用户偏好（user preference,UP）模块,再对最终满意度（degree of satisfaction,DS）模块作一次模糊处理,选择最优结果执行切换。仿真结果表明,M-MADM算法与传统算法相比,可减少时延,降低切换失败率,并能快速准确地切换至最优网络,提高用户满意度。     

有源滤波器的个人计算机辅助设计

本文给出一种有源滤波器的个人计算机辅助设计方法及实现程序和设计实例。     

设计磁耦合并联谐振变换器的新方法

对磁耦合并联谐振变换器进行状态空间分析,可导出电路的时域稳志解,并以此作力设计曲线的依据,提出一种简便、优化的设计方案。电路分析中,考虑了磁耦合器件寄生参数的影响,使设计方案更为充分有效。     

基于神经网络的管道泄漏检测方法及仪器

研究了管道泄漏后形成多相湍射流所引发的应力波在管壁中的传播机理,分析了泄漏引发的管道横振、纵振和圆环振动,提出一系列应力波特征提取指标及其离散数据算法。首次提出了以泄漏信号特征指标构造神经网络输入矩阵,建立对管道运行状况进行分类的神经网络模型以检测管道泄漏故障的发生。实验研究了这一新理论的有效性并设计了适用于工业应用的管道检测仪器。     

神经网络BP算法用于三类基本波形分类时训练样本输入方式的研究

为了进一步研究神径网络BP葬法用于摸式分类时网络的性能,本文采用了四种方式向多层神经网络提供训练样本,并相互进行比较,结果衣明:随机输入法和部分输入法的输入方式为较佳,从而说明了训练样本的翰入方式对神经网络的性能有着直接的影响.     

“虚拟电路”新概念及其在大规模网络撕裂分析中的应用

该文提出了"虚拟电路"新概念,并将其应用于大规模电路撕裂分析中,这一概念把支路撕裂、节点撕裂和混合撕裂三种不同的方法统一起来,而且根据"虚拟电路"可以直接建立标准的BBD (Bordered Block Diagonal)形式撕裂方程.该文提出的方法对于大规模网络任何一种撕裂都是适用的.