基于深度强化学习的无人机间通信链路智能决策

由于无人机组网灵活、快速、低成本的特性,空中基站被视为在未来无线通信中有前景的技术。无人机集群可以通过相互协调和合作,完成的复杂任务,具有重大的研究和实用价值,而无人机间的高效通信是当下面临的重大挑战。为了在满足无人机间通信速率的前提下,尽可能节省发射功率,本文提出基于深度强化学习的集群方案和功率控制的智能决策算法。首先,本文设计了三种无人机集群方案,以对地面用户提供无缝的无线覆盖;然后,本文提出了基于深度Q网络（Deep Q-network）算法的集群方案和功率控制决策算法,用深度神经网络输出不同条件下联合决策的无人机集群方案和发射功率,并研究了重要性采样技术,提高训练效率。仿真结果表明,本文提出的深度强化学习算法能够正确决策无人机集群方案和发射功率,与不带强化学习的深度学习（Deep Learning Without Reinforcement Learning, DL-WO-RL）算法相比,用更低的发射功率满足无人机之间的通信速率要求,并且重要性采样技术能够缩短DQN算法的收敛时间。      

超超临界直流炉协调控制策略设计与应用

论文在分析超超临界机组控制特点及借鉴以往调试经验的基础上,设计一套较完善的协调控制策略,在某电厂 660 MW超超临界机组上得到应用.协调控制系统投运后运行稳定,在450 MW～660 MW之间进行负荷扰动试验,试验结果表明该协调系统的调节品质符合部颁标准,能够满足机组运行和电网的要求,为大型超超临界机组协调控制系统的设计及新建大型火电机组纳入电网AGC控制提供借鉴.     

14%虫螨腈·虱螨脲悬浮剂的高效液相色谱分析

利用高效液相色谱仪,以甲醇-0.1%磷酸水（体积比85∶15）为流动相,使用C18为填料的不锈钢柱和DAD检测器,在254nm波长下对14%虫螨腈·虱螨脲悬浮剂中的有效成分进行定性和定量分析。该方法条件下,虫螨腈、虱螨脲的相关系数、标准偏差、变异系数以及加标回收率等方法学验证指标均满足相应要求,证明该方法适用于虫螨腈和虱螨脲复配而成的农药制剂分析。     

高效液相色谱法测定甲氧基丙烯酸酯类杀菌剂中间体3-异色酮的质量分数

针对目前国内暂无对甲氧基丙烯酸酯类杀菌剂活性基团的重要合成中间原料 3-异色酮检测方法的相关研究及报道,本试验建立了一种测定 3-异色酮质量分数的检测方法。采用高效液相色谱仪,以乙腈-超纯水为流动相,使用 ODS-SP 为填料的不锈钢色谱柱和二级阵列管检测器,在 210 nm 波长下对合成甲氧基丙烯酸酯类杀菌剂重要中间体 3-异色酮进行分离和定量分析。当 3-异色酮的质量浓度在 0.5～20 mg·L^-1时,分析方法的线性关系良好,相关系数 R²为 0.999,检出限为 3.55×10^-1 mg·L^-1,定量限为 1.18 mg·L^-1,土壤和水体中加标回收率均在 80%以上。该检测方法分离效果好,线性关系、精密度和回收率均符合要求,可作为 3-异色酮环境安全性评价时的质量分数测定方法,也可用于农药合成和生产环节的质量控制方法。     

一种利用HPLC-MS/MS监测水环境中的唑嘧磺草胺的分析方法

采用HPLC-MS/MS,以乙腈-0.1%甲酸水为流动相,使用Agilent Eclipse Plus C18为填料的不锈钢色谱柱和MSD检测器,对Smart and Barko培养基中的唑嘧磺草胺进行定性和外标法定量分析。当唑嘧磺草胺的质量浓度在0.21~21.27μg·L-1时,分析方法的线性关系良好,相关系数R2...     

基于计算机视觉的输电线路金具锈蚀识别

金属锈蚀环境复杂,生锈部位及形状差异较大,使得锈蚀难以检测。随着无人机逐渐应用于线路巡检,计算机视觉也应用于金具锈蚀识别。针对目前锈蚀检测存在的问题,提出了使用基于深度学习的Faster RCNN目标检测模型和锈蚀HSI颜色特征相结合的锈蚀检测方法,用于解决数字图像处理适用性差且效率不高和深度学习方法目标特征无法准确提取等问题。实验结果显示该方法对于常见的几种锈蚀情况都有较好的识别效果,都可识别出图像中锈蚀区域的主体部分,且深度学习算法与HSI颜色特征结合的方法判断锈蚀有无的正确率和召回率达到了较高水准,漏识别率也符合现实要求。因此,该方法符合实际需求,为电气行业相关金属的日常管理养护提供了技术支撑。     

MSK信号的最大似然非相干检测算法研究

针对最小频移键控(MSK)信号,本文研究了一种性能优异的低复杂度最大似然非相干检测(MLNCD)接收模型,通过利用有限的几个符号构成的观测序列检测中间符号解调信息。本文给出了MLNCD模型的判决表达式,并推导了基于MLNCD算法的MSK信号软解调简化表达式,降低了实现复杂度。本文还仿真分析了采用MLNCD算法的无编码MSK系统和有编码MSK系统的误码率(BER)性能,结果表明MLNCD算法比传统MSK非相干解调算法具有显著的BER性能优势,与MSK相干解调性能接近,而且软信息的简化几乎没有造成系统性能损失。