基于压缩感知的高阶MIMO系统信道估值算法

针对通信网络中的天线数量巨大，很难完成对信道的有效计算与估值。借助于高阶多输入多输出（MIMO）系统的可靠性，提出了一种基于压缩感知的信道估值高阶MIMO系统。设计了一种简单的导频结构，以降低计算复杂度；利用导频序列长度可以随着信道稀疏度变化情况自适应的调整，从而节省了导频资源的开销。仿真实验表明，与传统的信道估计算法比较，在相同的信道估计精度条件下，HMCE-CS算法可以降低平均导频序列长度；或者在相同的导频序列长度条件下，HMCE-CS算法可以提高信道估计精度，验证了该算法的有效性。     

某矿1404工作面水文地质特征及顶板涌水量预计

分析了某矿1404工作面水文地质特征，基于混沌时间序列，根据工作面试采阶段的顶板涌水量实测值，构造了多维相空间，预测的2017年5月21日-5月25日5 d内的顶板涌水量为0.63~0.82 m³/min，与该时间段内的涌水量实测结果较接近。分析结果可为该工作面顶板涌水治理提供可靠依据。     

轴流压气机叶型的类/形函数表示方法及气动优化

利用分析函数表示叶型中弧线与厚度分布,结合准三维流动求解器以及序列二次规划算法对高负荷级的动叶和静叶进行了以减小落后角和气动损失为目标的气动优化。初始叶型为NACA 65叶型,中弧线采用广义抛物线表示,只用最大拱度和最大拱度位置控制;厚度分布采用一阶类/形函数表示,只用一个比例因子KR控制。叶型几何只用3个参数变量,实现对初始叶型的表达。优化后动叶和静叶设计点损失分别下降19%和7.4%,工作范围均有增加,静压比提高,优化叶型的气动分布符合可控扩散叶型的设计思想。     

基于序列模型的无线传感网入侵检测系统

随着物联网(IoT)的快速发展，越来越多的IoT节点设备被部署，但伴随而来的安全问题也不可忽视。IoT的网络层节点设备主要通过无线传感网进行通信，其相较于互联网更开放也更容易受到拒绝服务等网络攻击。针对无线传感网面临的网络层安全问题，提出了一种基于序列模型的网络入侵检测系统，对网络层入侵进行检测和报警，具有较高的识别率以及较低的误报率。另外，针对无线传感网节点设备面临的节点主机设备的安全问题，在考虑节点开销的基础上，提出了一种基于简单序列模型的主机入侵检测系统。实验结果表明，针对无线传感网的网络层以及主机层的两个入侵检测系统的准确率都达到了99%以上，误报率在1%左右，达到了工业需求，这两个系统可以全面有效地保护无线传感网安全。     

基于经验模态分解的冷水机组能耗预测模型

针对实际工程中采集的磁悬浮冷水机组的功率时间序列多为非线性、非平稳信号的问题,提出基于经验模态分解的机器学习能耗预测模型,此模型从信号本身尺度特征出发对信号进行分解,具有良好的局部适应性。将基于经验模态分解的机器学习模型预测结果与原始机器学习模型的预测结果进行比较,结果表明,采用经验模态分解的磁悬浮冷水机组能耗预测模型能够提高预测精度。