“黑灯工厂”是“上海智造”的方向

在浦江边一个工业园区内,一幢极具现代感的厂房里,正展现着一个＂忙碌＂的场景：智能机器按照预设的程序执行生产动作,各生产单元间,小机器人正来回穿梭,传递物料,运送成品,厂房无人值守,甚至无需照明,整个生产线的运行情况完全由后台监控。这个场景完美展现了一个＂黑灯工厂＂的运作。这种高端制造工厂是上海产业升级的发展方向,是上海科研成果用于实际生产的成果。

基于选择的移动群智感知反向拍卖激励机制

由于移动群智感知中工人和平台的自私性,社会福利和数据质量往往难以达到平衡,损害了基于移动群智感知的服务可用性和准确性。为了解决这一问题,本文提出一种基于选择的反向拍卖激励机制,分别研究反向拍卖中以工人为中心的任务选择和以平台为中心的工人选择,在最大限度提高社会福利的同时优化数据质量。首先,根据工人和任务的位置等属性评估工人与任务之间的匹配度,提出基于动态规划的任务选择算法,在工人资源约束下为每个工人选择具有最佳回报的任务进行投标;其次,使用多臂赌博机建模反向拍卖赢家选择过程,并设计了一种基于置信度上界的赢家选择算法,以确定最佳中标工人集;最后,实验验证本文所提出的激励机制能够同时有效提升社会福利和数据质量。

基于LBSN数据聚类分析的城市POI感知方法

城市POI的分布情况客观反映了一个城市各行各业的发展情况,传统获取POI的测绘手段成本高、更新周期长、时效性差,而基于位置的社交网络(Location-Based Social Network,LBSN)平台的发展为实现城市POI的感知提供了一种新思路。本文提出一种基于LBSN数据聚类分析的城市POI感知方法,首先,对LBSN数据进行预处理,包括清洗重复数据、删除无效数据、数据预分类等,以提高数据的有效性;其次,提出一种改进的DBSCAN算法,对处理后的数据进行聚类分析,从而得到准确度较高的城市各类POI分布情况。实验结果表明,与传统的DBSCAN算法以及K-means算法相比,本文提出的算法有更好的聚类效果,且在聚类指标上有更大的CH指数值和更小的DBI指数值。

用于光伏逆变器故障穿越的载波交叠调制优化

为了解决三电平光伏逆变器故障穿越时的中点电位平衡问题,在已有的脉宽调制和中点电位平衡方法基础上,提出一种新型的深度载波交叠调制法(deep carrier overlapping PWM,DCO-PWM)。该方法通过尽量增加上下层载波的交叠深度,削弱了中矢量对中点电位的影响,实现了在故障冲击和高无功电流工况下保持中点电位平衡和并网电流可控。针对DCO-PWM增加了功率器件开关次数的问题,开发了一种调制策略的分相切换方法,仅在中点电位差超出设定阈值时,将调制波中间相切换到DCO-PWM,其他状态仍然使用常规的载波同相层叠调制法(carrier phase disposition PWM,CPD-PWM),从而降低了并网电流的谐波含量和器件开关损耗。通过实验验证了上述方法在三电平逆变器低电压故障穿越过程中,可有效增强对并网电流和中点电压的控制,从而保证故障状态的安全可靠穿越。

5G UPF与固网BNG的融合思路、方案及实践

移动回传的承载网建设占用了大量投资,增加了跳数。该文分析了移网UPF与固网BNG组网功能的相似性,提出了集UPF、BNG功能于一体的融合网关FWA及组网方案,并基于现网搭建测试环境,验证了家宽CPE、个人UE接入互联网,园区政企客户融合组网等三种场景,采用FWA组网实现固、移业务的统一接入,为固、移网络的融合迈开了重要一步。

基于Trans-MIR模型的多模态图像重建

图像重建是光学计算成像的关键环节之一。目前基于深度学习的图像重建主要使用卷积神经网络、循环神经网络或生成对抗网络等模型。大多数研究仅通过单一模态的数据训练模型,难以在保证成像质量的同时又具备不同场景的泛化能力。为解决这一问题,提出了一种基于Transformer模块的多模态图像重建模型(multi-modal image reconstruction model based on the Transformer,Trans-MIR)。实验结果表明,Trans-MIR能够从多模态数据中提取图像特征,实现高质量的图像重建,对二维通用人脸散斑图像进行图像重建的结构相似度高达0.93,对三维微管结构图像的超分辨重建的均方误差低至10^(−4)量级。Trans-MIR对研究多模态图像重建具有一定的启发作用。

一种小型化微带高定向耦合器的设计方法

耦合器在无线移动通信系统中是必不可少的元器件之一。使用经典耦合器理论设计的微带耦合器,尺寸一般会随着频率而变化大约1/4波长。它的定向性指标一般较差,文中仿真只有5 dB左右。本文从理论上分析了影响耦合器尺寸和方向性的因素,提出了一种小尺寸高定向性微带耦合器的设计方法,通过更改微带耦合线的结构,可以在保证端口驻波性能的情况下,定向性指标超过20 dB,使用仿真软件HFSS分析并实际制作验证了其预期效果。

Wi-Fi7关键技术分析综述

迄今IEEE已经制定了下一代Wi-Fi7标准(即802.11be)的主要内容。Wi-Fi7标准作为Wi-Fi技术性能演进的标杆,预计2024年以后支持Wi-Fi7的产品将逐渐成为市场主流。首先概述Wi-Fi7的关键技术指标和特征,然后着重介绍与分析多链路同传技术和多资源单位的工作原理以及对Wi-Fi技术带来的变化或影响,并且阐述了Wi-Fi7物理层的调制方式和带宽的变化,接着对Wi-Fi7到Wi-Fi8的潜在技术演进进行分析和探讨,最后对Wi-Fi技术发展做总结和展望。

5G终端抗自干扰射频接收前端设计

以发射机非线性为主的自干扰普遍恶化5G终端接收机性能。为此,设计了一款抗自干扰射频接收前端。从典型架构和设计要求入手,提出抗自干扰因素分解法,通过实际场景的指标分解,分别讨论隔离度和线性度等因素,利用理论分析及公式推导给出了设计要求与射频接收前端各指标之间的关系,从而提供了在已知设计要求条件下的产品设计准则。经产品投产和实物测试,测试结果与设计要求吻合,验证了该套设计方法的有效性。与国际通用标准相比,该产品的抗自干扰能力提升15 dB以上。

NR-U与其他非授权频谱共存的下行信道填充方法

针对当5G非授权频谱与其他非授权频谱共存时,现有下行信道频域分配方法可能遇到的占有信道带宽(Occupied Channel Bandwidth,OCB)问题,提出了一种基于隔行填充伪数据的下行物理信道频域资源分配方法,并将分配颗粒度下调至物理资源块(Physical Resource Block,PRB)级别,满足了OCB规范要求,有助于非授权频谱共存,同时明显地降低了能耗,达到了节能的目的。最后,通过举例5 GHz非授权频段的计算数据分析,验证了所提方法的有效性。

基于Python语言的基站自动化校准系统

为适应多方通信的需求,复杂无线通信系统对射频单元功率控制有较高要求。要明确射频单元的收发功率,必然要对接收和发射模块分别进行校准。详细介绍了校准原理和校准步骤,并给出了一个校准结果样例。使用Python语言实现了收发模块校准自动化。这种校准方法具有较高的可靠性,可以推广到有功率控制要求的其他射频单元中。

基于AI的5G下行增益控制算法

针对5G无线射频下行链路增益控制要求,在规范定义的极限高温或低温环境里、吞吐量满负荷或零负荷等各种场景下能够保持下行链路增益稳定的问题,提出一种基于人工智能(AI)的5G射频下行链路增益控制算法。该算法综合开环控制和闭环控制的优点,利用AI技术构建的模型,同时引入实时数据及时修正制参数,满足射频下行链路系统的增益稳定的要求,明显提高了系统处理速度,达到了节能的目的,最后通过数据验证了算法的有效性。

基于分布式光纤传感技术的道路监测系统

公路的实时状态监测事关人民群众的生命安全。文章采用点(星链无人机)线(光纤)结合的思路,使用分布式光纤传感线性阵列实时监测公路全线,一旦检测到有滑坡、路面塌陷等异常情况发生,立即用光纤实时上传给后台系统,后台系统会自动分析并报警,同时提供报警地点的坐标位置。然后,针对具体报警地点,后台系统会派出星链无人机优先对高报警等级的报警点进行现场低空超清视频拍摄,并使用卫星宽带网络进行超清视频的实时回传。

业务网络布控的多用户方案实现研究

运营商、军队、政企等网络需要采集多种维度的信息,往往涉及多套后向用户系统。用户系统所需的流量需通过汇聚分流器实现低价值数据过滤、高价值流量的汇聚收敛,并复制给多个用户使用。针对不同用户系统的采集规则不统一的问题,文章提出四种多用户实现方案,其中基础功能版多用户实现较复杂;高级功能版可直接定义多用户;分流器级联方案、前后向分光方案,均为物理手段实现多用户。

与星载基站直连的系留无人机应急通信系统

为了克服现有系留无人机应急通信系统的缺陷,文章介绍与星载基站直连的系留无人机应急通信系统解决方案,利用主系留无人机具有的长时间电源供应、优秀的卫星信号接收条件等优势,让与星载基站直连的主系留无人机作为一级无线信号中继通信站,辅以从属无人机作为二级无线中继通信站配合。另外,方案还引入选择性合并及RIS(可重构的智能反射面)技术,以改善灾区复杂地形下的信号覆盖。

基于动态规划的电子资源采购决策支持模型研究

针对目前市场上电子资源提供商种类繁多、图书馆经费有限的现状,提出一种面向电子资源采购的决策支持模型。首先根据图书馆自身情况建立电子资源评价体系,为每个数据库确定评分;然后,以各个数据库的评分、价格,以及图书馆的总预算作为输入,在预算范围内通过动态规划技术寻找使资源结构最优化的采购方案,从而为图书馆的采购人员提供决策参考;最后,以西南大学图书馆为实例,验证模型输出结果的有效性。利用德尔菲法确定该图书馆的资源评价体系,并编码实现决策支持模型系统,以计算得出推荐方案。综合对比人工决策结果,证明动态规划决策支持模型可以获得更优的资源配置。

基于共识机制的数字阅读用户激励策略研究

通过面向数字阅读的激励策略促进用户积极阅读、创作并推广内容,形成一个良性循环的阅读生态圈。通过创区规则设置实现由用户主导的内容推广机制,有效提升其阅读和创作优质内容的积极性;采用允许服务方有限参与的混合中心化系统架构,在实现用户活动自治的同时也能对阅读内容进行有效管理。在实验环境中证实了该策略对阅读推广的积极作用,根据试运行经验制定了一系列治理措施确保系统的数值平衡。

基于半监督学习的多示例多标签改进算法

多示例多标签学习框架是一种针对解决多义性问题而提出的新型机器学习框架,在多示例多标签学习框架中,一个对象是用一组示例集合来表示,并且和一组类别标签相关联。E-MIMLSVM^+算法是多示例多标签学习框架中利用退化思想的经典分类算法,针对其无法利用无标签样本进行学习从而造成泛化能力差等问题,使用半监督支持向量机对该算法进行改进。改进后的算法可以利用少量有标签样本和大量没有标签的样本进行学习,有助于发现样本集内部隐藏的结构信息,了解样本集的真实分布情况。通过对比实验可以看出,改进后的算法有效提高了分类器的泛化性能。

基于微服务的通用性系统日志评估方案及应用

针对系统日志类信息譬如系统运行日志、命令行文本输出等信息的分析评估,提出了一种基于微服务的通用性评估方案.该方案中的框架采用微服务构架,单控制节点/多工作节点模式,各个节点都具备相同的能力.节点角色控制节点或工作节点是按需进行配置,工作节点的数量可灵活扩展以支持大数据分析能力,支持TB级的系统日志分析评估.相对于目前流行的ELK等开源技术,本方案除具有类似日志提取、分析和图表呈现等功能外,还设计和实现了基于配置驱动的系统日志的通用性评估模型.该模型采用规则与引擎分离的原则,适用于各种系统日志类信息的处理.基于提出评估方案,采用Spring Boot/Spring Cloud微服务框架实现了一套PON网络健康检查系统.该系统在全球多个PON网络评估服务中得到了很好的应用,极大地提高了服务效率.

基于微服务架构的临床医学教学管理系统

综合性附属医院临床医学教学管理系统信息化改造具有以下难点:临床课程教学形式和方法多样,排课难度和工作量大;各专业临床轮转和实践课程同步进行,管理难度大;需要有可视化的学生成长轨迹分析和庞大的临床教师个人和团队的教学绩效评价、科学分析和即时性读取,具有挑战性。利用微服务架构所具有的小型化、自治性、轻量级通信、技术中立、灵活部署等特点,也利用容器技术的优点,研发了一套基于微服务架构的临床医学教学管理系统。该系统使临床医学教学管理的各项功能智能化,还具有部署灵活、管理简便、容易维护和扩展等优点,有着重要的实用价值和推广价值。