Tent混沌粒子群算法及其在结构优化决策中的应用

首先对Tent混沌序列加以改进,将其引入粒子群算法中;然后提出一种基于改进的Tent映射的粒子群算法.采取分阶段更新的优化策略,使其在搜索初期更具遍历性,在搜索后期,通过人为更替最差粒子的速度和位置,使算法具有更快的收敛速度与更好的全局搜索能力.构建一种资源配置结构优化模型,并将改进的Tent映射粒子群算法引入资源配置结构优化决策中,在寻优速度,精度和成功率等方面均显示出良好的优化效果.

     

一种无线传感器网络节点操作系统设计

无线传感器网络节点操作系统是无线传感器网络的控制核心,与传统的嵌入式操作系统相比有着很大的不同。阐述了无线传感器网络的特点及其对操作系统的要求,介绍了操作系统SOS,并与当前最流行的操作系统之一TinyOS做了对比分析;并在本实验室设计的用于研究月球车等移动目标定位导航的无线传感器网络节点上设计了基于SOS内核的操作系统。     

移动智能网基于CAMEL4体系的业务设计与实现

CAMEL4是3GPP组织为适应3G承载与信令分离的特点以及用户对业务需求快速增长的特点所提出的新一代的移动智能网体系.研究分析CAMEL4体系中新增特性,详细设计阐述了基于CAMEL4体系的新业务实现方案,对CAMEL4体系的应用进行了初步探索.     

基于 FEF-DeepLabV3+的电力金具锈蚀分割方法

金具锈蚀在输电线路航拍图像中细节丰富且分布不规律,为克服分割检测过程中局部信息丢失、精度低和速度慢等问题,提出基于DeepLabV3+的金具锈蚀语义分割模型。替换其主干网络为轻量化改进MobileNetV3网络加快运算速度,并提出自适应特征金字塔(adaptive feature pyramid, AFP)结构融合多尺度。结合FRN层提出特征融合空洞空间金字塔池化(feature fusion atrous spatial pyramid pooling, FEF-ASPP)结构,能够在加强像素间联系的同时不降低分辨率。最后优化损失函数,提高算子的有效性。实验表明,mIoU和mPA分别达到了87.15%、96.64%,相较于原模型提高了3.09%、4.29%。参数量仅为原模型的48%,推理时间仅为15.94 ms,降低了对设备算力的要求,实现高效高精度、轻量化的输电设备锈蚀缺陷分割检测。     

使用多智能体反馈神经网络实现的数字预失真器

近年来,深度学习（Deep Learning,DL）在通信场景中的应用逐渐兴起,其中就包括射频发射机的数字预失真（Digital Predistortion,DPD）处理。然而,由于射频功率放大器（Power Amplifier,PA）固有的非线性失真和记忆效应特点,如果直接应用传统DL算法去实现DPD会出现拟合效果不佳、自适应性差等现象。针对这个问题,本文提出了一种由多智能体反馈神经网络实现的数字预失真器（Multi-Agent Feedback Enabled Neural Network for Digital Predistortion,MAFENN-DPD）,该网络引入了具有高纠错能力的反馈智能体结构,其主要特点是基于Stackelberg博弈理论去加速网络训练和收敛,同时我们还应用信息瓶颈理论指导网络超参数设计以增强MAFENN-DPD对PA记忆效应变化的动态适应能力。我们进行了一系列的实验来验证MAFENN-DPD的有效性。与使用典型前馈网络实现的DPD方案相比,基于MAFENN-DPD的方案在相邻信道功率比（Adjacent Channel Power Ratio,ACPR）指标上提高了约5 dB。同时,在没有通信过程中的大量先验知识的情况下,MAFENN-DPD实现了与使用记忆多项式方法建模的DPD方案十分接近的ACPR性能。仿真结果说明MAFENN-DPD相比传统神经网络可进一步提升ACPR性能,同时相比记忆多项式方法具有更好的自适应建模能力和通用性,并且具有多智能体反馈结构特征的神经网络未来在其他的通信场景中也具有应用推广的潜力。      

高功率涡旋拉曼光纤激光器EI北大核心CSCD

近年来,携带轨道角动量的涡旋光束在激光加工、光学微粒操纵、超分辨成像、大容量光通信等领域应用广泛,目前已在稀土掺杂光纤激光器中得到了广泛研究。基于声致光纤光栅,实验搭建了全光纤结构拉曼光纤激光器,实现LP_(01)模与LP_(11)模的有效调控,并进一步通过偏振控制实现环形径向偏振光和拓扑荷数l=±1的涡旋光束输出,最高输出功率~70 W,中心波长为1134 nm。文中提出的激光器有利于拓宽涡旋光束输出波段,在多维光通信、光场和物质相互作用等领域具备较大研究价值和应用潜力。     

基于GAN的导频配置和信道估计联合优化算法

随着通信设备的爆炸式增长,信道环境变得愈加复杂,传统信道估计方法需要进一步增加导频开销以维持现有信道估计精度。然而,这会导致系统吞吐量的下降。首先,提出了一种基于GAN的信道估计方法以在OFDM通信系统中解决这一问题。然后,采用GAN模型去学习从低维的潜向量到真实信道样本的映射关系。最后,在此基础上进行联合的导频配置优化。     

基于振动信号的干式变压器状态监测与故障诊断系统研究

研制了一套基于振动信号的干式变压器状态监测与故障诊断系统,详细介绍了装置的组成结构和工作原理,振动信号分析机理与方法,以及系统架构和主要功能。该系统能够有效预判干式变压器内部主要故障,对提升配电网的安全稳定运行具有实际意义。     

识别薄板中兰姆波和体波的阶梯板方法

斜探头在某些频率下激励出的兰姆波,其群速度与体波的传播速度相近,所以通过判断传播速度不易区分出兰姆波和体波。通过数值模拟和实验,分别研究了激励频率为2 MHz的纵波和S0模态兰姆波在阶梯板上的反射特性,发现:在阶梯板上入射S0模态兰姆波时,有反射回波;而入射纵波时,无反射回波。基于这种反射特性的差别,提出了一种利用阶梯板区别薄板中兰姆波和体波的方法,该方法可用于确认探头的激励特性。     

江南园林文化因子提取及设计应用研究

目的构建江南园林文化因子的提取模型,科学而理性地挖掘与提炼具有识别性的设计元素,结合实践以验证方法的可行性和可靠性。方法建立江南园林文化因子提取及应用研究框架,采用定性和定量相结合的方法提取花窗、洞门、色彩、意蕴4个设计因子,计算各因子的重要性并将研究成果应用于产品设计。结论使用科学的因子提取方法能够提取特征鲜明的江南园林文化设计因子,提升产品的文化内涵,以系统、科学、合理的方法指导创意产品设计实践。