大坝安全自动化监测系统无线通讯网络层协议设计

大坝安全监测系统中,基于一种不具备跳频功能的无线数传机作为无线通讯的硬件平台,规划设计了无线通讯管理协议,以实现主控机与各个子网的无线收发节点之间的数据交换.     

精细化工中的催化加氢反应

介绍了精细化工中加氢催化剂的类型及其制备方法,以及精细化工中加氢反应的实际应用。     

管式压力生物膜反应器的同步脱氮除磷效能

以开发小城镇污水高效脱氮除磷分散处理设备为目标,在管式压力生物膜反应器中构建同步脱氮除磷系统,并探讨其处理效能.反应器在温度为20 ～ 25℃、压力为0.1 ～0.12 MPa、有机负荷为2.6 kgCOD/(m3 ·d)、氮负荷为0.4 kgTN/(m3·d)、磷负荷为0.04 kgP/(m3·d)及无污泥外排条件下运行30 d后,出水COD、PO3--P、NH4+-N、TN分别为35、0.9、7、7.5 mg/L,去除率分别为90％、76％、78％、83％;系统运行30 d共损失磷约0.87 kg,生物膜中磷含量为2.14％,污泥中结合态磷化氢含量为0.012 mg/kg,为非聚磷菌除磷途径;PCR-DGGE分析表明,接种污泥和反应器内成熟生物膜的种群相似度为52.3％.     

CPM 编码调制系统的基本性能限

针对CPM系统的信道容量研究结果进行了综述,并推导计算了Rayleigh衰落信道下CPM的容量分析方法与计算结果。首先回顾了CPM系统的基本概念及其有限状态马尔可夫模型,并对AWGN信道下CPM的可达信息速率计算方法进行了讨论;然后将其推广到Rayleigh衰落信道,推导出在该信道下计算CPM容量的算法。考虑了接收端已知信道状态信息及未知信道状态信息2种情况。在导出容量计算的算法后,通过Monte Carlo仿真给出了在AWGN及Rayleigh衰落信道下几种典型CPM方案的容量曲线。     

中国重点地区二叠系海陆过渡相页岩气勘探前景

我国海陆过渡相页岩气勘探至今仍未取得较大的突破。通过对重点地区二叠系海陆过渡相页岩的分布特征、有机地球化学特征和储集特征等方面的研究,并与海相和陆相页岩进行对比,分析预测了我国海陆过渡相页岩气的勘探前景。中国海陆过渡相页岩分布面积大,但具有单层厚度薄、岩性变化快的特点;干酪根类型以Ⅲ型为主,除碳质泥岩外,页岩总有机碳含量整体偏低,生烃潜力最小;孔隙类型以无机质孔和微裂缝为主,有机孔不发育,孔体积和比表面积低于海相页岩,储集空间相对不足,气体吸附能力较差;泥页岩黏土矿物含量极高、脆性矿物较少,低孔低渗,储层物性差,不利于后期开发。研究表明,海相页岩仍是页岩气最有利的勘探区域,海陆过渡相页岩气勘探前景在某些方面不如演化程度高的陆相页岩气。     

改进的YOLO模型及其在舰船目标识别中的应用

针对传统目标识别方法资源消耗大、精度和可靠性低、泛化能力不强的问题,提出了一种基于改进YOLO（You Only Look Once）模型的舰船目标识别方法。通过精简YOLO模型,设计了一个10层的卷积神经网络用于舰船目标的自动特征提取和分类识别,模型训练过程中引入迁移学习的概念防止模型过拟合并加速模型参数的训练。在自建舰船目标图像测试集上的实验分析结果表明,该方法能够正确识别出航母、除航母外的其余军舰及民船三类舰船目标,识别精度达到93.7%且识别效率较高,验证了所提舰船目标识别方法的有效性。     

一种基于视觉感知的舰船目标智能化识别方法

为有效识别视觉系统采集的可见光图像中的舰船目标,提出了基于YOLO（You Only Look Once）网络模型改进的10层的卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）用于水面舰船目标的智能识别,通过反卷积的方法可视化CNN中不同卷积层提取到的舰船目标特征。按照传统目标识别方法提取了舰船目标的四类典型人工设计特征,将所提CNN的舰船目标识别结果与YOLO网络模型及四类人工设计特征结合支持向量机用于舰船目标识别的结果进行比较。实验结果表明,与YOLO网络模型相比,综合精确率、召回率和效率3个舰船目标识别的性能指标,改进后的CNN性能更好,从而验证了所提方法的有效性。不同数据量下采用典型特征识别舰船目标与基于深度CNN识别舰船目标的识别结果比较说明了不同类型目标识别算法的优劣势,有利于推动综合性视觉感知框架的构建。     

多元LDPC编码调制系统中低复杂度的似然概率生成算法

在采用多元LDPC码的通信系统中,尤其当使用高阶调制方案时,输入到译码器中的似然概率计算复杂度非常高。其主要原因是由于似然概率通常是关于信道输出的复杂函数,其计算需已知信道参数。针对上述问题,提出了一种低复杂度的近似似然概率生成算法。依据接收信号和星座点之间的欧氏距离,将星座点所对应的有限域GF(q)上域元素的似然概率进行分块逼近,能够以较低复杂度快速生成译码器所需要的概率度量。仿真结果表明,所提出的分块似然概率逼近生成算法在译码性能上损失较小且极大降低了似然概率生成的计算复杂度,是一种适用于高速多元LDPC译码器前端实现的候选算法。     

三维重构的参数估计

三维重建主要包括特征点配准和摄像机标定。本文采用灰度相关法和RANSAC法剔除误配准点求得基本矩阵,以及利用摄像机自标定得到的内参数矩阵求出本质矩阵,最后采用SFM重建算法求得空间点坐标。实验结果表明,配准算法对于轮廓较为明显,景深较大的物体效果更好,并可以计算出物体的三维空间点坐标。