基于卷积神经网络的5G蜂窝网络无线定位方法

5G蜂窝网络发展迅猛，其覆盖面积将逐渐增大，因此使用5G蜂窝网络进行定位是有研究潜力的研究方向。本文提出一种新的深度学习技术来实现高效、高精度和低占用的定位，以代替传统指纹定位过程中繁重的指纹库生成以及距离计算。该方法建立了一个特殊的卷积神经网络，并根据5G天线信号的接收信号强度指示、相位和到达角等特征量，选择合适的输入数据格式构造样本组建训练集，对该卷积神经网络进行训练。训练得到的卷积神经网络可以替代指纹定位中的庞大指纹库，非常有利于直接在5G移动设备端实现定位。虽然卷积神经网络在训练过程中需要大量时间，但在训练完毕后直接进行分类定位的速度非常快，可以保障定位实现的实时性。本文所实现的卷积神经网络权重与偏置所占内存不到0.5 MB，且能够在实际应用环境中以95%的定位准确率以及0.1 m的平均定位精度实现高精度定位。     

一种考虑设备可载性的输电线路动态应急增容方法

充分利用输电线路动态应急增容能力,对于避免设备因过载而损坏,保证系统可靠性和为调度调整预留时间意义重大。在现有研究工作的基础上,提出了一种考虑设备可载性的输电线路动态增容方法,在应急场景下,采用通道阻塞分析选取增容线路,并分析增容线路在线温、故障概率、失效贡献、个体损失等约束下设备可载性,并结合微气象信息针对不同应用场景进行应急增容方案的差异化分析。算例分析定量展现了可载性约束下线路应急增容策略的计算分析过程及设备可载性对应急增容策略的影响。该方法能充分响应设备状态、气象环境、系统工况对设备可载性的影响,并基于设备可载性实现线路的差异化应急增容,进而指导调度人员进行增容、限容操作。     

计及综合风险的油浸式变压器短期增容决策方法

电力变压器的动态增容有利于缓解长期供电矛盾,解决短期应急需求,现有研究主要围绕热点温度与故障率进行增容决策的制定。考虑运行风险提出了一种变压器短期增容决策方法,包括安全约束作用与经济风险校验2个阶段。首先基于热点温度与故障率约束生成满足安全性要求的预增容方案,然后通过计算增容利润与风险,搜索预增容方案与满载运行之间的经济性最优方案,生成最终决策。通过算例分析了变压器服役时间、计划增容时间等因素对短期增容计划的影响,最后与电网公司现行增容预案进行比较,结果表明所述方法可灵活应对实际工况进行变压器短期增容方案的制订,兼顾决策的安全性与经济性。     

微课程在党校干部培训中的应用研究

微课程因其短小精悍、针对性强、在线学习等优势,在党校干部培训中比较受欢迎,并且有着很好的发展潜力,所以对微课程在党校干部培训中的应用进行研究有着非常大的意义。本文首先分析了微课程及其理论基础,然后对党校干部培训的功能进行了分析,最终重点阐述了微课程在党校干部培训中的实际应用,以供广大读者参考。     

大数据环境下的数据隐私保护问题研究

在大数据时代,数据的收集和使用已经受到众多方面的威胁,本文主要就大数据环境下数据隐私保护存在的问题、解决的方法两个方面内容进行论述.     

基于区域协同的公交发车时刻表模型*

为提高城市公共交通系统的效率,对基于区域协同的公交发车时刻表问题进行了研究。综合考虑公交内部线路间的换乘衔接,以乘客在区域内的总换乘时间最小为优化目标,建立区域协同发车时刻表模型,针对模型特点,提出了求解该问题的改进遗传算法。在选择适当参数的基础上,通过算例验证了该模型及算法的合理性和有效性。     

红外头盔式眼动仪的瞳孔中心定位算法

为了提高瞳孔中心定位精度,降低运算复杂度,首先采用星射线方法获取瞳孔边界点,与对整幅图搜索相比,计算量大大减小.设定感兴趣区域,对眼皮、眼睫毛及光斑干扰产生的虚假特征点进行剔除,然后利用特征点通过随机化的椭圆拟合定位瞳孔中心.随机化椭圆拟合允许杂质点的存在,确保了拟合定位算法的准确性,对虚假点的剔除更进一步加快了拟合速度.在连续帧处理时通过瞳孔像素数的变化快速对眨眼进行检测,区分眨眼与伪眨眼.实验结果表明,该算法简单且鲁棒性好.     

一种高分辨图像跟踪器硬件实现方案

介绍了一种应用于高分辨率数字图像(1280×1024像元)跟踪的高速并行硬件平台的技术方案,给出了高分辨图像跟踪器的平台构架,分析了实现该平台的关键技术,计算了该平台的主要性能指标,论证了系统软件和分配方案。     

用热分析法测定低合金灰铸铁的抗拉强度和硬度

用ＴＣＳ热分析法测定低合金灰铸铁的抗拉强度和硬度,对铁液延长保温时间,可出现如下现象：１）抗拉强度和硬度瞬时下降后又明显上升;２）碳、硅含量较高时可用延长过热时间的方法提高抗拉强度和硬度;３）铁液经过过热,铸态石墨长度由１０－２０μｍ缩短到２μｍ左右;４）在碳、硅含量较低时白口范围增加（激冷层加厚）尤为显著;５）白口共晶温度Ｔｅｃ和孕育共晶温度Ｔｅｇ几乎不随过热时间变化,但实际共晶温度Ｔｅｏ则向白     

二相与四相无限折叠混沌扩频序列的相关特性分析

本文利用无限折叠迭代混沌映射产生二相与四相混沌扩频序列。分析了序列轨迹点具有的分布律与相关特性,模拟结果表明它们分别能获得比同等长度的二相与四相Logistic序列、四相Chebyshev序列、m序列、Gold序列更好的自相关与互相关性能,有利于解决CDMA移动通信中对相关性要求很严格的抗多址（多径）干扰、多用户检测等关键问题。