车载电台作为车载通信系统的核心部件之一,易受车内复杂电磁环境干扰,导致通信质量下降或性能丧失。文中采用试验数据,建立可描述车载电台受干扰程度的量化模型与评估方法,研究了车载电台在车内复杂电磁环境中的受干扰程度。通过分析接收机减敏机理,基于某型号超短波电台试验测试数据,建立了接收机减敏量与天线端口干扰电压的量化模型,并利用所建模型,采用层次分析法提出表征受扰车载电台通信效能的评估方法。实测数据验证表明,文中所建模型具有较高精度,超过85%的测试频点量化误差在6 dB限值内,说明所提出的评估方法具备有效性与可行性。

针对卫星通信中5G天线安装空间和结构尺寸存在限制的问题,文中基于梯形振子结构和L形弯折方式实现了星载5G天线的小型化设计。通过将对数周期天线的振子由矩形转变为长度更短的梯形,采用两个梯形结合1个90°扇形结构进一步合成该天线,优化振子结构,实现天线尺寸的横向缩减和小型化设计。文中将所设计天线应用于某型卫星平台中,研究不同摆放位置下的天线耦合度。结果表明,相较于传统结构,该小型化LPDA的横向尺寸从90 mm缩小到了65 mm,拥有更好的端口阻抗匹配特性和辐射性能,可以较好地满足5G卫星通信中载荷紧凑化、轻量化和频带集约化的应用要求。

RLWE加密方案是后量子时代格密码系统中最有潜力的候选方案之一。针对RLWE加密处理器存在的高延迟、低吞吐率的问题,文中提出了一种高性能RLWE加密处理器硬件架构。该结构采用了两个NTT模块和4个蝶形模块的并行结构。在预计算和后计算过程中,利用4个蝶形模块中的乘法器进行并行计算。在加密过程中,NTT运算与密文计算并行处理。在NTT以及INTT运算的处理过程中,将数据的读写过程及计算过程进行乒乓操作,从而隐藏数据的读写周期,降低RLWE加密处理器的延迟,提高了RLWE加密处理器的吞吐率。设计资源复用的硬件架构,在加密、解密过程复用蝶形模块中的乘法器和加法器,INTT复用NTT的电路结构,从而降低加密处理器硬件资源消耗。在Spartan-6 FPGA开发平台上实现了参数为n=256,q=65 537的加密处理器。实验结果表明,文中提出的加密时间仅为12.18 μs,吞吐率为21.01 Mbit·s^-1,解密时间仅为8.65 μs,吞吐率为29.60 Mbit·s^-1。与其他加密处理器的对比实验表明,文中所提出的加密处理器的延迟和吞吐率均得到了改善。

矩阵分解是矩阵求逆中重要的运算之一,被广泛运用在神经网络、数字信号处理、无线通信技术等领域中。针对传统的分解算法运算不利于硬件实现的缺陷,文中在一种列向量优化QR分解算法的基础上,提出了一种一维线性矩阵分解结构,并完成了其ASIC设计。该分解器支持2~32阶矩阵分解运算,在TSMC 28 nm工艺下工作主频为700 MHz。仿真和FPGA测试结果表明,该分解器与MATLAB运算结果的相对误差小于10^-12。在执行12阶级以上规模矩阵分解时,该分解器的运算周期相比传统一维线性结构具有2.3倍的加速比。在执行32阶矩阵分解时,该分解器的运算周期相比于NIVIDA RTX2070具有22.8倍的加速比。

为提高直流变换器输出电压的响应速度和稳定性,文中提出了一种采用蚁狮优化算法改进双有源桥型直流变换器分数阶PI^λD^μ控制器的方法。将待优化的参数看作是蚁狮个体所处的空间位置,并以双有源桥型直流变换器误差性能指标ITAE作为目标函数,采用蚁狮优化算法搜索待求分数阶PI^λD^μ控制器参数的全局最优解,进而实现对输出电压的控制优化。对传统工程经验整定整数阶PID、粒子群算法整定分数阶PI^λD^μ和蚁狮优化算法整定分数阶PI^λD^μ的双有源桥直流变换器输出电压性能进行仿真和实验对比。结果表明,文中所提方法可缩短调节时间,提高响应速度,增强系统抗干扰能力,证明了优化方法的有效性和可行性。

为实现地铁隧道智能巡检中裂缝病害的自动化检测,文中提出一种基于纹理特征分析的地铁隧道裂缝检测方案。首先对原始扫描图像采取腐蚀、对比度拉伸、加权邻域滤波等预处理以改善图像质量;然后对图像进行分块,并对分块区域采用改进的最大类间方差法来将裂缝从背景图像中分割出来;接着利用纹理特征分析滤除虚假裂缝信息,并进行图像细化以得到裂缝骨架图像;最终实现地铁隧道裂缝的自动化检测。实验结果表明,文中所提方案能够高效、准确地检测地铁隧道裂缝信息,并自动标识裂缝区域,检测效果优于现有方案。

针对在特殊情况下传统镜框尺寸测量方法存在不适用性的问题,文中提出了一种基于图像的非接触测量方法,利用图像处理技术对镜框轮廓进行提取测量。采用ERT定位人脸并根据特征点定位人脸镜框区域,在预处理和轮廓检测过程中使用改进的Canny算法得到更完整的镜框轮廓。镜框识别模式采用最小外接矩形法进行校正,提高了对镜框的提取精度,也便于后续对镜框轮廓进行尺寸测量。以瞳距为参照物得到镜框轮廓的实际尺寸信息。PC端的算法实现结果表明,文中所提的测量算法复杂度小、精确度高、测量速度快,可以在移动设备上对镜框轮廓尺寸进行快速准确的测量。

针对高光谱图像分类过程中分类精度低和样本数量较少的问题,文中提出了一种基于网格法分集和主动学习的图像分类方法。该方法利用网格法将主成分空间划分成若干网格,在每个含有样本的网格中随机挑选一个样本,并将其原始光谱数据归入训练集;随后,采用主动学习方法,在其余样本中用K-近邻法选择不确定性最大的若干样本并入训练集,从而扩充了训练集,并使数据集具有代表性,提升了分类精度。同时,在数据处理过程中,联合运用主成分分析和线性判别分析对光谱数据进行降维,进一步提高了运算速度。实验结果表明,在Indian Pines高光谱数据集中,在少量训练集样本的情况下,该方法相较于随机分集和非主动学习,分别将总体分类精度提升了12.24%和19.76%。

服务组合是服务计算领域内的经典研究问题,在工业及学术领域内受到广泛关注。随着云原生和微服务技术不断普及,服务组合领域涌现出一系列富有创新性的研究。随着计算机技术和人工智能的快速发展,深度学习、强化学习等机器学习算法被越来越多地应用于传统服务组合问题中。文中介绍了服务组合问题常见的分类及面临的挑战,并对近年来涌现的机器学习算法在服务组合问题中的应用进行了归纳介绍。此外,文中还总结了基于机器学习算法解决服务组合问题时所面临的问题,并对今后的发展方向进行了展望。

针对现有差分隐私聚类位置保护方法存在初始值敏感、离散数据不适用、误差较大的问题,文中提出了一种差分隐私模糊聚类位置保护方法。首先,通过高斯核函数将点映射到特征空间,由于核函数计算量相对较小,计算效率有了显著提升;然后,将差分隐私与改进的模糊C均值聚类算法相结合,使得每一组输入数据不再仅隶属于某一特定的类,而是以隶属程度来表现;最后,文中将满足差分隐私约束的拉普拉斯噪声添加到聚类集合的质心点中,得到每个点的扰动位置,并使用扰动位置进行查询。实验结果表明,在保障位置隐私安全的前提下,差分隐私模糊聚类位置保护方法降低了查询误差,提升了算法效率。

为了提高随钻测量中井眼轨迹计算的精度,文中提出一种基于磁惯性测量的分段式井眼轨迹测算方法。在钻头停钻时,使用工具面角模型识别法对测段进行一次井眼轨迹模型识别,按照实时测量数据中的井深变化量生成一次模型约束下的测段的分测点。然后,使用磁惯性测量数据对分测点数据进行校正,将校正后的分测点进行分段轨迹模型识别。最后,将各分段对应的模型进行轨迹计算。实验结果表明,采用新方法后,坐标增量的绝对误差从单一模型算法的0.840 m降低至0.146 m,说明相对于单一模型的井眼轨迹计算方法,分段式井眼轨迹计算方法的误差较小,分段式的井眼轨迹计算方法能够提高井眼轨迹的测算精度。

微电网内分布式电源存在发电功率不稳定的问题,当微网与大电网并联运行时会对大电网系统的稳定性产生影响。为了消除微网内功率波动对大电网的影响,需对并网接口做出改进。文中提出了一种可平抑微网内功率波动的柔性并网接口,将配电网与微电网进行柔性互联。该接口以背靠背变流器为雏形,将混合储能技术运用在并网技术上,计算出微网内功率的波动量,再通过并网接口中的混合储能环节进行平抑,消除了微网功率波动对配网功率的影响,并简化了微网内微源的控制方式。利用MATLAB/Simulink仿真平台进行实验,验证了柔性并网接口可有效平抑微网功率波动的能力以及微网运行模式切换时并网接口可有效简化微网内控制方式的作用。

通过电催化两电子氧还原反应生产过氧化氢是替代传统集中式蒽醌工艺的一种有效方法,但这种工艺依赖一种低成本、高活性和高选择性的催化剂。近年来,单原子催化剂由于其近100%的原子利用效率、可调控的电子结构和优异的催化性能,被认为是一种潜在的氧还原产过氧化氢催化剂。然而,对单原子催化剂活性的调控仍然是一个挑战。文中从氧还原反应的机理出发,阐明了活性金属中心与*OOH的结合强度对氧还原反应途径的影响,并从金属中心原子、配位原子和活性中心周围环境等3个方面来系统性地说明调控单原子催化剂的结构对金属中心与*OOH结合的影响,揭示了产过氧化氢的活性和选择性来源。

为进一步优化机械制造过程中的加工精度,基于有限元的计算机模拟、分析与仿真等技术自提出以来便受到广泛的关注,取得了丰富的研究结果。有限元技术的快速普及与推广有效地提高了机械制造的加工精度,而机械制造过程的实验研究又推动了有限元技术的优化与改进。文中梳理了残余应力预测和有限元分析的研究历程,总结并归纳了机械加工精度的提升策略和方法。同时还详细阐述了当前有限元分析技术的缺点及不足,提出机械加工领域中有限元技术后续研究的问题与方向。

针对传统的瞬时特征参数识别法在低信噪比下识别信号种类少、识别率低等问题,文中提出了一种基于瞬时特征参数与功率谱熵联合的调制识别方法。该方法通过改进后的瞬时幅度及相位特征参数对调制信号进行识别,并引入了功率谱熵特征参数,可进一步实现对更多信号的类内识别。在信号类内识别方面,采用决策树分类方法,选取合适的门限值对常用的9种数字调制信号{ASK、4ASK、2FSK、4FSK、8FSK、BPSK、QPSK、8PSK、16QAM}进行识别分类。蒙特卡洛实验结果表明,相较于现有的识别方法,文中所提出的方法增加了识别信号的种类,还提高了低信噪比情况下的信号识别准确率。