基于ROAMP-Net的大规模MIMO系统智能信号检测方法

针对大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)系统存在的信号检测计算复杂度高、检测精度不足等问题,参考OAMP-Net算法思想,引入残差结构,提出了一种新的智能信号检测网络模型ROAMP-Net。将正交近似消息传递(orthogonal approximate message passing,OAMP)估算信号的迭代过程展开为深度学习网络,同时引入残差结构,分别对各网络层的线性和非线性估计值进行逐层修正,有效防止估计误差的前向传播和过程积累,避免网络模型随着网络层数增加而发生性能退化,从而提高最终信号检测的准确度。针对不同调制方式和不同天线阵列的系列仿真实验结果表明,不同调制方式和天线阵列下ROAMP-Net在检测准确度上均有不错的性能表现。     

“碳中和”目标下企业绿色核心技术创新策略研究——基于SD演化博弈分析

运用前景理论,构建企业与学研方绿色核心技术创新合作策略的动态演化博弈模型,采用系统动力学数值仿真模拟博弈双方决策过程,探究企业与学研方博弈的影响机理。结果表明,博弈双方初始合作意愿和政府补贴价值感知对企业绿色核心技术创新具有正向促进作用,双方参与合作成本价值感知具有负向调节作用。最后提出增强企业社会声誉价值、规制核心技术合作及拓展政府绿色补偿渠道的对策建议,为企业提供进行绿色核心技术创新的有利条件。     

海岸带城市蓝绿空间碳汇基础设施网络分析——以广西北部湾为例

为探讨蓝绿基础设施(Blue-Green Infrastructure,BGI)碳汇服务功能有益于指引城市碳中和目标建设,本研究以广西北部湾海岸带城市为例,运用形态学空间格局分析(Morphological Spatial Pattern Analysis,MSPA)法、连通性分析法以及电路理论,构建蓝绿基础设施碳汇网络,讨论对应的固碳增汇对策。结果表明：2020年研究区蓝绿空间碳汇总量为735 524.09 tC·a^-1,其中绿色空间碳汇总量为588 680.06 tC·a^-1,蓝色空间碳汇总量为146 844.03 tC·a^-1,单位面积碳汇量“蓝”高于“绿”;共提取63个碳汇源地斑块,20个核心源地斑块,绿色空间核心源地总面积为6 814.31 km²,蓝色空间为899.05 km²,核心源地主要分布在东西两侧及南部沿海地带;共提取出24条生态廊道,绿廊共长122.21 km,蓝廊为52.75 km,呈环状分布,中南部地区分布较密,连通性强。本研究结果可为“碳达峰与碳中和”(简称“双碳”)背景下海岸带城市的保护与可持续发展提供建设思路。     

基于深度学习GRU网络的UWB室内定位优化

为减少信号传输质量和距离估计算法等因素对定位精度的影响,将深度学习应用于超宽带（ultra wide band,UWB）室内定位系统,利用门控循环单元（gated recurrent unit,GRU）网络代替传统UWB室内定位系统中的三边测量过程,以提高UWB室内定位精度。在得到定位标签到基站的距离信息后,将距离信息输入GRU网络中,输出最终位置坐标。GRU作为循环神经网络（recurrent neural network,RNN）的变种,既含有RNN处理时序数据的优势,又解决了RNN中的长程依赖问题。对GRU网络模型中不同学习率、优化器、批量大小、网络层数、隐藏神经元数量参数进行调整和训练。结果表明,基于GRU网络模型的UWB室内定位系统显著提高了定位精度,平均定位误差为6.8 cm。     

D3DQN-CAA:一种基于DRL的自适应边缘计算任务调度方法

为解决已有基于深度强化学习的边缘计算任务调度面临的动作空间探索度固定不变、样本效率低、内存需求量大、稳定性差等问题,更好地在计算资源相对有限的边缘计算系统中进行有效的任务调度,在改进深度强化学习模型D3DQN（Dueling Double DQN）的基础上,提出了自适应边缘计算任务调度方法D3DQN-CAA.在任务卸载决策时,将任务与处理器的对应关系看作一个多维背包问题,根据当前调度任务与计算节点的状态信息,为任务选择与其匹配度最高的计算节点进行任务处理;为提高评估网络的参数更新效率,降低过估计的影响,提出一种综合性Q值计算方法;为进一步加快神经网络的收敛速度,提出了一种自适应动作空间动态探索度调整策略;为减少系统所需的存储资源,提高样本效率,提出一种自适应轻量优先级回放机制.实验结果表明,和多种基准算法相比,D3DQN-CAA方法能够有效地降低深度强化学习网络的训练步数,能充分利用边缘计算资源提升任务处理的实时性,降低系统能耗.     

Yolov7-pose识别运动员姿态时关键点异常的消除方法

本研究首先构建了深度聚合网络（deep layer aggregation,DLA）,用于替换Yolov7-pose算法中原有的特征融合网络,增强了特征的表达;其次,将高效聚合网络（efficient layer aggregation Net, ELAN）和尺度感知注意力网络（scale-aware attention Net, SAAN）融合在一起,引入到Yolov7-pose算法中;然后,引入尺度因子到Yolov7-pose算法的损失函数中,并通过实验确定尺度因子最佳值。实验结果表明,经过本法改进的方法识别篮球比赛视频流中的多名运动员姿态时,不再出现关键点异常现象,姿态识别的精度达到95%以上,运行效率达到24 FPS以上,综合性能显著优于原始Yolov7-pose算法等算法。     

飞机结构强度试验中碳纤维增强树脂基复合材料无损检测技术

新型飞机大量使用碳纤维增强树脂基复合材料(CFRP)作为结构用材,为确定CFRP结构强度试验后的最终损伤状态,必须制定相应的无损检测方案与损伤评定方法。针对强度试验后CFRP工件表面粘接物对检测效率的影响、变厚度弧形CFRP结构原位检测损伤识别以及CFRP结构冲击损伤定量基准波选取等关键技术,结合强度试验中无损检测的特点,采用现场检测典型信号分析的方法,提出了CFRP结构强度试验中的无损检测方案和损伤评定方法,最后通过实验验证了检测方案和评定方法的有效性。     

θ环填料塔中单乙醇胺吸收CO2传质性能研究

在乱堆θ环不锈钢填料的自制填料塔中,使用单乙醇胺(MEA)作为吸收剂,研究MEA脱除CO2的去除率和总体积传质系数KGav,考察了贫液中CO2负载量、吸收剂浓度、液体流量、吸收温度等不同参数对总体积传质系数的影响.实验结果表明,KGav随贫液中CO2负载量的增大而减小,随吸收剂浓度、液体流量的增大而增大;且进料温度在3...     

基于虚拟现实技术的援潜救生仿真系统研究

援潜救生是一项必要而又复杂的系统工程,存在着很多不确定因素,为了对救援方案进行评估、验证,提高救援能力,应用虚拟现实技术,建立了援潜救生仿真系统。系统采用离散调度方法获取初始调度方案,通过人因工程分析、动力学及流体力学计算等反映实体的物理行为,利用人机接口与系统进行交互,验证与完善初始救援方案。构建了数据输入、场景建模与场景驱动的系统框架,并对系统的关键技术进行了详细描述。该仿真系统的实现为海上救援提供了必要的理论依据及直观的视觉表现。     

CO2浓度升高对三江平原典型湿地土壤活性有机碳的影响

选择三江平原典型草甸化小叶章湿地为研究对象,利用开顶箱控制CO2浓度,模拟CO2浓度升高对湿地土壤活性有机碳的影响。结果表明,CO2浓度升高对土壤微生物量碳的影响受土壤氮素水平制约。不施氮和常氮处理,CO2浓度升高对其影响不显著;高氯处理,土壤中可利用的氮相对充足,微生物活性不受氮素限制,土壤微生物量碳显著增加。置于CO2浓度升高环境中的土壤水溶性有机碳含量有增高的趋势,但没有达到统计上显著水平（P〉0．05）。施氮均促进了土壤微生物量碳和水溶性有机碳的增加。图2,参13。