一种提高无线网络语音通话数量的方法

语音通话(Voice over IP)已经成为无线局域网中的一种重要的应用,并且近年来得到了越来越广泛的关注.分析了无线局域网所能支持的语音通话的最大数量,并在网络仿真器NS2上建立了IEEE 802.11语音通话的仿真模型根据仿真分析结果,提出一种自适应传输间隔接入控制方法,提高了IEEE 802.11无线局域网支持语音通话的数量.在自适应传输间隔接入控制方法中,基站(Base Station)通过监测网络冲突概率,自适应的改变网络中语音通话的传输间隔,使网络始终工作在非饱和状态.仿真实验结果表明,提出的白适应传输间隔接入控制方法不仅能够保证IEEE 802.11无线局域网中语音通话的质量,还可以增加网络所能支持语音通话的数量.     

CaO掺杂对熔盐储能耦合污泥热解焦油产物生成特性影响研究

熔盐储能耦合污泥热解是一种污泥新型热处理方法,通过构建快速、均匀的热解环境有望同步实现污泥减量处置和热解焦油回收。通过高精度宽升温速率热解实验台架模拟了熔盐储能耦合污泥热解过程高升温速率热解环境,解析了升温速率、CaO掺杂比对污泥快速热解焦油产物生成特性的影响。结果表明:升温速率在低热解温度下对污泥热解焦油产率影响较大,热解温度为350℃时,升温速率从60℃/min提升到6 000℃/min,焦油产率相对增加了约14%;同时,CaO的掺杂会使焦油产率大幅下降,掺杂质量分数10%的CaO会致使焦油产率下降约39%～43%;CaO掺杂比对焦油内多组分相对质量分数影响显著,这主要是由于CaO可以在热解过程中充当催化剂和传热阻滞剂。研究成果有助于熔盐储能耦合污泥热解技术热解工况调控,获取高附加值污泥热解焦油产品。     

含高渗透率分布式光伏配电网的网络分区与电压协调控制

为了解决大规模分布式光伏并网导致的电压越限问题,提出一种含高渗透率分布式光伏配电网的网络分区与电压协调控制方法。首先根据改进的模块度函数分区算法将配电网划分为若干分区。再以光伏有功削减量、节点电压偏差和网损之和最小为目标构建各分区子优化控制模型。然后,根据区内信息采集和区间信息交互,采用同步交替方向乘子法协调求解各分区的子模型,经过多次迭代后将最优解输出,实现各分区并行控制。最后,将分区方法和电压控制策略应用于贵州省某地实际馈线系统,得到了良好的效果,在保证配电网经济运行的同时提高电压质量,减少功率倒送。     

融合双注意力机制的人群计数算法

针对背景复杂、遮挡、人群分布不均等人群计数常见问题,提出了一种结合联合损失的空间-通道双注意力机制卷积神经网络模型(joint loss-based space-channel dual attention network, JL-SCDANet).该网络前端进行图像粗粒度特征提取,中间加入空间注意力机制以及通道注意力机制突出图像重点区域,后端使用可加大感受野且不丢失图像分辨率的空洞卷积提取深层二维特征.此外,该模型结合联合损失函数进行训练,以增强模型的鲁棒性.为了验证模型的改进效果,在3个公共数据集(ShanghaiTech Part B、mall和UCF＿CC＿50)上分别进行了对比实验,在ShanghaiTech Part B数据集中平均绝对误差(MAE)和均方误差(MSE)分别达到了8.13和13.13;在mall数据集中MAE、MSE达到了1.78和2.28;在UCF＿CC＿50数据集中MAE、MSE分别达到了182.12和210.24,实验结果证明了该网络在提高人数统计准确率上的有效性.     

矿用变频器功率器件选型及其驱动保护设计

分析了煤矿井下设备对变频器功率器件IGBT的需求和在IGBT选型时需要考虑的电气参数,介绍了基于2SD315模块的IGBT驱动保护电路的设计。实际应用表明,采用文中介绍的方法选用的IGBT和设计的驱动保护电路后,变频器运行稳定,IGBT驱动有效,保护完善。     

综采工作面全自动联合采煤机组的设计

为提高综采工作面的自动化水平和生产效率,提出了一种综采工作面全自动联合采煤机组的设计方案。该机组采用可视化计算机监控系统通过CAN总线控制组合开关、电牵引采煤机、液压支架、输送机、工作面沿线扩音电话及智能乳化液泵站等成套设备。实际应用表明,该机组实现了全套综采设备的远程、集中监控和管理功能。     

具备网络编码感知的能耗友好WSN路由策略

为均衡及降低无线传感器网络(WSN)的路由能耗并最终延长网络的寿命,提出一种具备网络编码感知且能耗敏感的WSN路由策略。该策略通过对WSN环境中存在的网络寿命限制、数据流限制、广播流量限制3个重要因素的分析,对能耗最优路由进行建模,最后归结为对最优化问题的求解获得最佳路径。仿真实验表明该路由策略能够较好地均衡节点的能耗,从整体上显著延长WSN的生存期。     

基于Adaboost-CSHG的特定类目标跟踪识别

目标跟踪识别是计算机视觉领域的热点研究对象。首先采用基于Adaboost的目标检测算法,训练得到了特定类目标坦克模型的级联分类器,对图像中的坦克目标完成了 “粗检测”;通过构建类属超图(CSHG)模型,采取Adaboost与CSHG相结合的方式,有效滤除了大量虚警,实现了对坦克目标的“精检测”,同时完成了对目标的跟踪;最后利用基于类属超图的目标识别原理对目标进行识别,实验结果表明该方法在简单背景和复杂背景图像条件下均具有可行性。     

BAT:一种资源受限DTN中的高效数据传输策略

在延迟容忍网络(DTN)中,已有的数据传输研究通常只考虑了节点的移动对数据转发的影响,而没考虑节点缓存等资源的限制因素。如何有效利用有限的节点资源进行高效的数据传输是一个需要重点研究的问题。提出了一种在资源受限DTN网络中高效数据传输的策略BAR(Buffer Aware Transmission Policy for DTNs)协议,BAR利用节点的相遇概率信息来提高中继的方向性,还利用当前缓存信息来提高资源的利用效率。仿真实验比较了BAR和现有的几种主流传输策略的传输性能,结果表明BAR在投递率、传输延迟和资源消耗等方面都具有明显的优势。     

一种基于群体智能的多主体聚类算法*

目前聚类算法普遍存在对初始化参数和异常数据敏感,难以找到最优聚类以及聚类的有效性等问题.利用群体智能和多主体系统具有的自组织性、健壮性、可扩展性和简单性等优点,给出了一种新型的优化聚类算法.在三维空间搭建主体运行环境,丰富主体的记忆、通信以及信息协调能力,增强主体的分析和判断能力.实验证明,该新型聚类算法具有运行速度快,准确性高以及对数据的输入顺序不敏感,能应付异常数据,处理高维、高复杂性数据等优点,可应用于图像处理、模式识别、文档归类等多个领域.