Performance analysis for range expansion in heterogeneous networks

In this paper, the uplink and downlink performance of a two-tier heterogeneous network （HetNet） with range expansion （RE） is analyzed. Different from previous works, base stations （BSs） are modeled as a spatial Poisson point process. This model can not only capture the irregularity of the BS deployment but also lead to closed form expressions. With the analytical results, the impacts of several key parameters on the coverage and throughput performance are investigated. Our results justifies the effectiveness of RE and Pico deployment. Based on our analyses, certain attention should be made on the RE design to balance the uplink and downlink performance. Our analyses are corroborated by simulations and can thus serve as a flexible and quick guidance for system design without complicated and time-consuming system-level platform construction and simulation.     

基于改进细菌算法轨道电路室外设备故障分析

故障检测是近年来的热门话题,大数据环境下,原有算法在计算量和效率上已不能满足当前的需求,智能算法应用越来越广泛,将其应用于故障检测有较好的效果,细菌算法是新兴的全局优化智能算法,但其原有算法有一定的局限性.将细菌算法结合自适应理论,优化了细菌算法中趋化步长和繁殖步骤,对比传统BFO最优值有7个数量级的提高,在收敛性方面提高了一倍,并且将其与贝叶斯网络结构学习相结合解决轨道电路故障诊断的问题.     

面向信息SNP选择的聚类算法

SNP数据在人类遗传病诊断与治疗中存在重要作用,但SNP原始数据存在大量冗余,因此需要选择出信息量大的SNP,完成SNP数据的降维.针对常用聚类算法应用到信息SNP选择时未考虑单个SNP与SNP子集之间相似度的问题,采用一种新的相似度度量方法,提出了一种改进的聚类算法K-MIGS,并将其应用到SNP选择中.K-MIGS算法解决了传统K-means不能挖掘出SNP位点与SNP子集之间的强相关性问题,并在医院提供的临床数据实验中表明,K-MIGS具有更高的非信息SNP子集重构度.最后使用支持向量机、决策树和神经网络对构造的SNP子集进行分类实验,对比K-means、特征加权K-means、ReliefF和MCMR,结果表明K-MIGS分类准确率和F1指标上提升了10％和15％,充分说明K-MIGS在信息SNP选择中具有更好的效果.     

Fast method for SAR echo simulation of a three-dimensional ground scene

Due to huge calculation of SAR echo simulation of a three-dimensional (3D) ground scene, a fast simulation method is proposed. First, the data of a 3D ground scene are fractionally interpolated based on the Fractional Brownian Motion (FBM) model. Second, the data interpolated are divided into lots of small facets whose precision meets the simulation requirement, the backscattering coefficients of the small facets are calculated. Third, the shaded area is judged by the comparison method of overlook angles. Three parallel levels are analyzed and the kernel function is designed. Finally, the computing method of reduction adding and external thread are also utilized under the framework of GPU in order to get high efficiency. With the methods mentioned above, the imaging result of experimental DEM data verifies the validity and superiority of the proposed method.     

地震反演地震地质储层参数转换应用——以歧口地区为例

针对同一研究区不同研究目标,对地震反演方法进行优化组合后,得到相应的波阻抗反演体,再进行储层参数转换。测井曲线重构波阻抗反演及多门槛制法砂体厚度预测相结合,有效提高了歧口地区深层砂体厚度预测的准确性。根据原始波阻抗反演结果,结合Fillippone法计算地层压力系数理论,提出断陷盆地不同埋深地层压实差异影响因素下地层压力系数计算方法,通过歧口地区异常压力预测可能的深层天然气富集区,预测与实际钻井结果相符。     

某抽水蓄能电站水淹厂房的应急处理措施

针对某抽水蓄能电站地下式厂房的特点,对水淹厂房事故发生的风险因素及预控措施进行了详细分析,并重点阐述了不同类型水淹厂房事故的处理措施,可防止电站发生水淹厂房的情况,并提高其处置能力。     

多车道环形交叉口车头时距分布模型

为了描述不同控制类型的环形交叉口中车头时距的分布特性,基于对无信号和信号控制环形交叉口的不同区段、不同车道的车头时距数据采集,采用8种不同的模型对交织区和环流区的车头时距的分布形式进行了分析。并利用最大似然估计方法和Levenberg-Marquardt法对分布模型中的参数进行了估计,利用单样本Kolmogorov-Smirnov检验法对模型的拟合度进行了检验。最后通过双样本Kolmogorov-Smirnov检验对不同类型环形交叉口的车道之间以及同种类型不同车道之间的分布情况进行了验证。结果表明:不同类型的环形交叉口的车头时距分布存在显著差异,同一控制类型下不同区域的车头时距也存在不同,且Johnson SB分布和移位对数正态分布对车道的拟合效果较优。     

金龙铝土矿晶体化学和嵌布特征

采用XRD、原矿化学多项分析、镜下鉴定及扫描电镜等对广西金龙铝土矿的物质组成、化学成分、晶体化学和嵌布特征进行了系统研究.结果表明:矿石以一水硬铝石为主(36.5%),含三水铝石、黏土矿物、赤铁矿等;Al2O3平均品位约44%,铝硅比均值约3.57,属于低品位铝土矿石;一水硬铝石属斜方晶系双锥体类,在矿石中嵌布主要呈自形和半自形晶、豆状和鲕状、隐晶质和微晶集合体3种形式,与高岭石、叶腊石等嵌布伴生;高岭石属三斜晶系的层状结构硅酸盐矿物,多以隐晶质致密状或土状集合体形式嵌布;叶腊石属单斜晶系的二八面体结构含水铝硅酸盐矿物,以隐晶质细小鲕片状集合体形式嵌布,伴有赤铁矿、金红石等.     

基于BP神经网络的高精度基波频率检测方法研究

电力系统谐波检测过程对基波频率的检测精度要求越来越高。针对这一需求,在对比了各种常用基波检测方法后,提出一种基于BP(Back Propagation)神经网络的高精度基波频率检测方法。既通过充分有效地学习和训练,构建出了合理的BP神经网络模型,并利用Matlab软件对其进行仿真验证。结果表明,算法对频率测量精度达10-3~10-5,并且任一频率(50 Hz除外)BP神经网络算法的频率测量都比加汉宁窗的FFT算法高2~3个数量级。     

建筑用热轧奥氏体304不锈钢管力学性能

为了解热轧无缝不锈钢管材料性能,分别对取材自奥氏体304 Φ216×16 mm热轧不锈钢管的光滑和缺口圆棒试件进行单调和循环加载两类试验,获取了应力-应变关系及基本材料参数,得到滞回和骨架曲线,标定钢材循环强化参数,并观察了断面微观破坏特征．研究表明:国产热轧不锈钢管加工工艺对中厚管材性影响不大;奥氏体304不锈钢在循环荷载作用下具有良好强化效应和耗能性能;宜采用随动-等向混合强化材料模型描述其行为,所标定循环强化参数可用于复杂应力状态下的数值模拟;不锈钢材微观破坏特征异于普通低合金或低碳钢．