123,123,123

設(shè)計(jì)應(yīng)用

基于CNN和GRU的高阶调制自动编码器研究

基于CNN和GRU的高阶调制自动编码器研究[其他][其他]

基于深度学习的自动编码器是替代传统通信发射器和接收器的一种新方法。提出了一种基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network， CNN）和门递归单元（Gate Recurrent Unit， GRU）的自动编码器，集成了星座映射和信道编码功能。设计了一种并行CNN结构，并将输入比特流进行分段的one-hot编码。这样做有两个优点：（1）与不分段的one-hot编码相比，数据的维度降低了；（2）数据的稀疏性降低，这使网络可以更快更好地收敛。此外，引入GRU以实现信道编码。所提出的模型可以应用于高阶调制如4096QAM信号，在加性高斯白噪声（AWGN）信道和瑞利信道下都有着优于传统方法的性能。

發(fā)表于：2023/5/12 上午11:53:41

旋转变压器软解码算法分析研究

旋转变压器软解码算法分析研究[其他][其他]

永磁同步电机矢量控制当中，需要获得电机转子准确的电角度，在工业控制当中电机位置传感器常采用旋转变压器获取电机转子位置。旋转变压器位置解码常采用专用解码芯片获取电机转子位置，但解码芯片增加硬件开发成本，故对旋转变压器的位置解码进行软件算法设计分析。针对传统二阶角度跟踪器对加速度跟踪效果不佳的问题进行优化设计，提出对二阶跟踪器进行前馈校正装置设计以达到更好的角度跟踪效果。通过MATLAB/Simulink对软件算法进行仿真验证。采用MCAL配置TC275外设DSADC解码旋变信息，通过实验进进行结果验证方案的可行性。

發(fā)表于：2023/5/12 上午11:25:50

基于强化学习的自适应编码调制策略

基于强化学习的自适应编码调制策略[通信与网络][5G]

NTN（Non-Terrestrial Network）是面向卫星通信和低空通信的重要应用场景，标志着5G技术应用从陆地通信走向了空间通信，可以预见卫星网络将是未来6G通信网络中重要组成。为了满足卫星通信质量要求、最大程度地增大系统容量，需要应用自适应编码调制技术根据信道状态信息在不断变化的通信环境下动态调整调制阶数和编码码率。人工智能在解决卫星高动态场景下信道条件快速变化所产生的问题具有明显的潜力。采用基于强化学习的低轨卫星自适应编码调制策略，解决了卫星通信环境的变化造成的门限表与实际信道不匹配的问题，与传统ARIMA （Autoregressive Integrated Moving Average）算法相比提升达到20%以上。

發(fā)表于：2023/5/12 上午11:09:10

基于FXLMS算法的直升机旋翼主动噪声控制的研究

基于FXLMS算法的直升机旋翼主动噪声控制的研究[其他][其他]

为了降低直升机旋翼噪声，采用FXLMS算法建立了直升机旋翼噪声主动控制系统模型。采用离线辨识方法对次级声路径进行辨识。利用旋翼转速信号构造声源参考信号，从而避免次级声源对参考信号的干扰。结合归一化算法与G-SVSLMS算法，提出一种改进的变步长算法。该算法不仅具有收敛速度快、稳态误差小的优点，而且适应参考信号时变的特点，参数选择方便。仿真研究了旋翼噪声，与G-SVSLMS算法相比，该算法具有更快的收敛速度，对参考信号变化的适应性更好，与归一化算法相比具有更小的稳态误差。结果表明，该算法能有效降低直升机旋翼噪声，在一定频率下降噪效果可达24.8 dB，同时提高了系统的稳定性。

發(fā)表于：2023/5/12 上午11:03:52

基于显微成像系统最优聚焦函数选取

基于显微成像系统最优聚焦函数选取[其他][其他]

与光学成像系统不同，光学显微的成像系统景深较小，在聚焦过程中的主要核心问题在于聚焦评价函数的选取。针对目前常用的8种聚焦评价函数进行实验，并对聚焦评价曲线进行定性分析，采用灵敏度因子、清晰度度比率、平缓区波动量以及运行时间进行定量分析，结合分析数据选取出适用于显微成像系统的最优聚焦评价函数。

發(fā)表于：2023/5/12 上午10:46:50

基于(Δcos(ϕ))⁄ΔI因子的步进电机驱动电流优化控制研究

基于(Δcos(ϕ))⁄ΔI因子的步进电机驱动电流优化控制研究[其他][其他]

脉冲步进指令控制的传统步进电机具有开环定位的特点，无需位置传感器。而开环控制的缺点在于当发生过载时容易导致失步，为了降低失步发生的概率，步进电机通常以最大电流工作，这会影响其工作效率。针对上述问题，提出了一种基于(Δcos(ϕ))⁄ΔI因子的优化步进电机驱动电流的控制算法，该算法结合步进电机的特性及其步进指令脉冲，适用性强，计算过程简单，无需额外设置步进电机的机械或电气参数。利用混合式步进电机的实测数据进行了数据仿真实验，证明了所提出算法的有效性。

發(fā)表于：2023/5/12 上午10:27:38

面向6G的通信感知一体化

面向6G的通信感知一体化[通信与网络][5G]

通信感知一体化作为6G的重要特征和关键使能技术，实现了通信和感知的信息共享和协同增益。首先介绍了通信感知一体化技术的研究现状，从学术研究和标准化进展两方面进行了梳理，进而在网络架构、组网和波形设计三方面对于通信技术和感知技术的一体化设计问题进行了深入探讨和总结分析。最后展望了通信感知一体化技术在6G的中发展趋势并分析了可能面临的挑战。

發(fā)表于：2023/5/12 上午10:20:28

一种基于双历史站的数据库存储结构的设计与实现

一种基于双历史站的数据库存储结构的设计与实现[模拟设计][工业自动化]

在DCS系统中，历史站承担着历史数据的收集、存储以及查询功能，而实时和历史数据库存储结构的设计则是组态软件的核心技术。设计了一种基于双历史站的实时和历史数据库存储结构的设计和实现方法，分别介绍了系统体系设计、数据采集、实时数据数据库设计、历史数据库设计、数据同步策略、历史数据库对外接口等。该系统实时性高、存储空间节约、查询速度快，已经广泛应用于多个领域的工业控制系统。

發(fā)表于：2023/5/12 上午9:56:10

面向临床决策支持系统的医疗文本分析模型

面向临床决策支持系统的医疗文本分析模型[其他][医疗电子]

医疗文本的特征提取及分析在建设临床决策支持系统方面具有较大的实用价值。针对包含各种术语和缩写的原始医疗文本难以提取特征的情况，提出了一种基于BERT与Word2vec的医疗文本分析模型。该模型对医疗病历中关键医疗实体进行识别，基于知识建立权重评分机制，对医学文本进行语义分析。实验数据表明，模型在医疗文本特征提取方面具有一定优势，对高血压性脑出血病历的分析诊断性能良好，能有效应用于临床决策支持系统。

發(fā)表于：2023/5/12 上午9:49:10

基于增强语义信息理解的场景图生成

基于增强语义信息理解的场景图生成[其他][其他]

场景图生成（SGG）任务旨在检测图像中的视觉关系三元组，即主语、谓语、宾语，为场景理解提供结构视觉布局。然而，现有的场景图生成方法忽略了预测的谓词频率高但却无信息性的问题，从而阻碍了该领域进步。为了解决上述问题，提出一种基于增强语义信息理解的场景图生成算法。整个模型由特征提取模块、图像裁剪模块、语义转化模块、拓展信息谓词模块四部分组成。特征提取模块和图像裁剪模块负责提取视觉特征并使其具有全局性和多样性。语义转化模块负责将谓词之间的语义关系从常见的预测中恢复信息预测。拓展信息谓词模块负责扩展信息谓词的采样空间。在数据集VG和VG-MSDN上与其他方法进行比较，平均召回率分别达到59.5%和40.9%。该算法可改善预测出来的谓词信息性不足问题，进而提升场景图生成算法的性能。

發(fā)表于：2023/5/12 上午9:43:26