多轨道角动量模式谐振环形行波天线设计

为解决目前轨道角动量(OAM)天线难以在同一频率下多模工作的问题,推动OAM在无线通信领域的实际应用,设计、加工并测量了一种基于单层板的谐振环形行波天线,引入4个馈电探针将不同相位差的信号馈入行波天线。经仿真分析和实际测量,该天线可以在3 GHz上谐振并分别产生了携带有OAM模式l=0,l=±1,l=-2的涡旋电磁波束。该天线结构简单并且可以在同一频率下产生多种模式OAM,能够有效增加无线通信的信道容量,具有一定的理论意义和实用价值。

混合小型化波导热疗天线设计

热疗天线由于体积较大,辐射的微波能量范围也较大,天线设计使用较为复杂,不适用于治疗体积较小的肿瘤。针对这一问题设计了一种小型化波导热疗天线来治疗小体积肿瘤,考虑到透热深度与天线体积的兼顾,选用了915 MHz的中心频率,使用混合小型化技术将天线小型化,即通过对天线加脊的同时加入短路探针将天线半径缩小到了19 mm,其高为36 mm。比吸收率仿真时馈入1 W的能量最高点能够达到45 W/kg,温度场仿真时馈入20 W能量加热30分钟后最热的区域温度可达45℃,体模实验结果与仿真实验相吻合,这些实验结果均表明其能够达到治疗乳房内部肿瘤的效果。

基于差分进化的热疗阵列天线能量聚焦优化

针对目前用于微波热疗中阵列天线存在的能量优化问题,提出了一种基于差分进化的能量聚焦优化算法(BP-DE)。通过使用BP神经网络结合差分进化算法优化阵列天线中每个阵元的振幅和相位来实现目标点位置的总能量最大化。为了验证算法的有效性与准确性,在多物理场仿真软件COMSOLMultiphysics中使用一个17阵元适形微波热疗阵列天线进行热场仿真验证。实验验证了该差分进化算法通过优化阵列天线馈源从而在目标点位置处精确聚焦能量的能力。同时为了验证所提出的BP-DE算法的优越性,与传统差分进化热疗结果进行对比,结果显示该BP-DE算法聚焦结果准确性平均高于传统差分进化算法23%。

基于Vocab-GCN的中文医疗文本分类方法

提出一种应用于中文医疗文本分类的基于词汇级的图卷积神经网络(Vocab-GCN)模型。该模型不仅可以直接对医学文本关系图进行学习,在图嵌入中保存关系图的全局结构信息,得到含有语义网络的深层病理关系,而且仅依靠两层卷积神经网络(CNN)就展现出了良好的学习优势。实验结果表明:基于Vocab-GCN的中文医疗文本分类方法相比于最优的深度学习方法提高了6.17%的分类准确率,适用于患者初步对疾病类型做出诊断。

一种基于图像分类与目标检测协同的番茄细粒度病害识别方法

番茄病虫害细粒度识别在实际农业生产中具有重要意义,其不仅能够及时、精准地发现病虫害,减少农业损失,而且有利于治疗过程中的精准用药,能够提升食品安全、减少环境污染。为了进一步提高番茄细粒度病虫害识别的精确度,创新性地提出了一种将图像分类技术与目标检测技术协同融合的细粒度病虫害识别方法,该方法由预处理模块、检测模块、分类模块、融合模块4个部分组成,其中检测模块在目标检测模型基础上增加了检测小目标的特征图,以提高对小病斑的检测能力,并通过设置阈值的方式引入了农作物病害的细粒度向量。分类模块对图像分类模型的下采样层进行改进,减少了病害图片像素的丢失。融合模块设计实现了一种将2类技术融合的方法,从而达到更好的细粒度识别效果。试验结果表明,该方法在番茄的16类细粒度病害识别中,相较于3组单纯依赖图像分类技术的方法,整体识别准确率分别提升了1.58百分点、1.90百分点、2.25百分点,细粒度识别准确率提升了0.28百分点、0.83百分点、1.19百分点。综上,本研究提出的协同方法在番茄细粒度识别中,效果明显优于传统图像分类方法,能够为农业生产起到更大的帮助作用。

基于BiLSTM-attention模型的NDVI预测研究

为给予牧民科学化养殖方案并对荒漠草原的宏观管理提供依据,针对现有预测模型常忽略其它气象因子的影响,无法实现对NDVI具体数据预测,以及模型的准确性差、适用性弱等局限性的问题,提出基于注意力机制的双向长短期记忆神经网络(BiLSTM-attention)的NDVI预测模型。结果表明,加入蒸发量、日照等影响因子可使模型的均方根误差降低20%左右,提升模型精度;提出的BiLSTM-attention预测模型能够有效利用多变量时间序列数据进行NDVI预测,与LSTM、GRU、BiLSTM和LSTM-attention预测模型相比具有较高的预测精度;最终实现2015年生长季逐月NDVI值的预测。上述模型可对农作物估产、产草量估算等研究提供有力的技术支撑,对草原生态系统未来制定生态保护策略,指导生态修复和管理也有重要的参考意义。

有损介入热疗的挽袖圆顶天线设计

目的设计一种用于有损介入热疗的天线,并研究天线的结构参数对天线性能产生的影响。方法针对人体肌肉组织微波热疗模型,采用有限元法对工作在2450MHz下的不同结构参数的挽袖圆顶天线的反射系数和特定吸收率(specific absorption rate,SAR)进行了数值计算,优化出一种有损介入热疗的挽袖圆顶天线。结果制作天线并通过人体组织模型实验,测量了天线的反射系数和热图分布,验证了仿真结果。结论设计的挽袖圆顶天线热图分布与天线插入组织的深度无关,反射系数大大降低,顶部能量分布合理。

莱特准则改进算法的呼伦湖环境信息采集系统的设计

由传感器采集后经ZigBee上传到数据中心的环境数据已经被广泛地使用到工业应用的各个领域,但是由于ZigBee采集的信息数据受到硬件和外界环境因素的影响会随机出现野值,这导致最终数据的偏离或者错误。提出改进的莱特准则剔除野值算法,该算法通过与最大误差和标准差的比较,得出需要保留的数据,最后剔除错误数据。通过对改进算法剔除的系统误差数据进行分析,与传统莱特准则算法相比,改进算法提高了剔除野值的准确性。现场试验结果表明,改进莱特准则算法对采集到的数据进行处理,得到的环境信息数据更加准确。

天线在微波热疗中的应用研究综述

微波热疗天线是微波治疗癌症的关键因素之一.近年来,微波热疗天线技术得到了广泛的关注与研究,但本领域内相关综述鲜有报道.基于此,对现有的微波热疗天线技术进行整理,从介入式热疗、平面螺旋式、波导式、微带式、透镜式天线等主要方向对现有研究进行了归纳总结,阐述了各研究热点的模型特点和关键方法.最后,对微波热疗天线技术进行了总结梳理,并探讨了未来的研究热点方向.

RFID系统动态帧时隙ALOHA算法的改进

为了提高射频识别(RFID)系统的多目标识别效率,研究了识别中的标签冲突,并对主流防冲突算法——根据标签数动态调整帧长的动态帧时隙ALOHA算法(DFSA算法)进行改进,建立了基于3级随机数适时选择机制的改进算法的数学模型。这种新的改进算法通过3级随机数优先级的划分,解决了碰撞时隙的重新利用,提高了算法的时隙利用率,也在DFSA算法的基础上大幅提高了算法吞吐率,解决了DFSA算法最高吞吐率36.8%的瓶颈。仿真结果表明,此改进算法可以使系统识别效率提高到69.35%,从而验证了此算法的有效性,为以后防碰撞算法的研究奠定了基础。

改进Apriori算法在荒漠草原的应用

为高效分析荒漠草原信息数据并及时给予牧民科学化养殖方案,提出基于荒漠草原数据多样性关联规则改进的Apriori算法。在经典Apriori算法的基础上,增加判断数据集,减少候选项集的产生,减少大量的时间消耗,提高改进的Apriori算法的效率。实验获取内蒙古苏尼特左旗多个地区的荒漠草原信息数据进行数据预处理,基于改进的Apriori算法分析荒漠草原羊体重增长因素。研究结果表明,改进的Apriori算法可以有效减少运算时间,解析了荒漠草原羊体重的增长受到品种、性别、载畜量、劳动力人数等因素的影响。

基于改进TF-IDF算法的牛疾病智能诊断系统

传统的TF-IDF(Term Frequency&Inverse Documentation Frequency)算法提取的关键词不能合理地代表某疾病的症状,降低智能诊断系统的性能。对此,提出一种改进的TF-IDF算法,并将其应用在牛疾病诊断系统中。系统将用户描述的文本内容转换成向量的形式,用TF-IDF算法提取关键症状词,利用余弦定理和可信度计算给出可靠的疾病推荐和治疗方案。实验结果表明,该算法在疾病诊断中准确率和可信度两方面都具有更好的效果。与传统TF-IDF算法相比,平均可信度提高约4%。

基于ZigBee和GPS的草原牛群监测系统的设计

通过ZigBee技术、GPS定位追踪技术和远程无线通信技术,设计一款在没有人工干预的情况下,能自动监测草原牧场上牛群数量和牛群位置的系统,并提出一种提高系统监测准确率的策略。该设计不仅能解决牧民远距离统计牛群数量的问题,而且还通过GPS技术获取经纬度数据,根据这些经纬度数据估算出牛群在生长过程中走过的所有路程,为草原散养牛肉提供间接证明。

不同阶数的FIR数字滤波器的DSP实现

在分析了FIR数字滤波器主要特点的基础上,采用最大误差最小化准则的等波纹迫近法,来设计FIR数字滤波器。然后通过Matlab程序设计语言中Remez函数和Remezord函数计算FIR数字滤波器的系数,并基于美国德州仪器公司生产的TMS32 0 C5 4 0 2芯片的数字信号处理功能,应用DSP汇编语言编程实现了该滤波器,使不同阶数的FIR数字滤波器都可以用Matlab所得到的结果来修改DSP程序中的数据子程序。

基于改进BP算法的电磁涡旋成像方法

针对现今日益复杂的电磁环境和各种高新技术的涌现,不断出现了一些新概念、新体制雷达,来解决传统雷达成像性能瓶颈等问题。电磁涡旋雷达是近几年提出的一种新型雷达。携带轨道角动量(OAM)的涡旋电磁波具有特殊的螺旋形相位波前,可以为雷达成像带来更加丰富的自由度,以突破传统雷达成像分辨率限制,实现超高分辨率成像。根据合成孔径雷达(SAR)的特点,研究了电磁涡旋雷达成像的理论基础,重点剖析了电磁涡旋在SAR成像中的应用,建立了多收多发电磁涡旋SAR(EMV-SAR)成像模型,并对传统的反向投影(BP)算法进行了改进,提出了一种适用于涡旋电磁波的新型SAR成像方法。实验结果表明,EMV-SAR系统可以极大地提高方位向成像分辨率,随着OAM模式数的增大分辨率逐步提升,并且混合多模的涡旋电磁波可以有效地解决引入电磁涡旋后方位向旁瓣电平增高的问题。

多径环境下阵列波达方向估计及互耦校正

在阵列信号处理的研究中,多径环境会降低接收机的定位精度,传统的多重信号分类算法的性能会大大降低,空间平滑算法能有效地进行解相干。当阵列天线存在互耦效应时,传统的空间平滑算法的测向性能会大大下降。针对多径环境下的均匀线阵,利用互耦矩阵的复对称带状的结构特点,结合空间平滑算法,提出了一种可以进行互耦校正的波达方向估计算法。该算法通过求解线性约束下的二次规划问题,利用谱峰搜索得到入射信号的DOA。数值仿真结果验证了该算法的有效性。

基于海量牧区羊群轨迹的区域属性挖掘研究

现代畜牧业在实际放牧中依靠定位设备对牲畜进行管理。为了从牧区牲畜海量日常移动轨迹中挖掘出潜在的有用价值,提出一种新的基于轨迹速度扰动划分与聚类方法。该方法首先将连续定位轨迹以所设速度阈值进行划分;然后以聚类方法将所划分轨迹数据进行地理位置聚类,识别出牲畜不同生活区域。为处理海量数据,以云计算进行数据挖掘。最后为展示各区域不同强度,以核密度分析法对不同轨迹聚类区域进行可视化。理论与实验表明,提出的方法可以有效从海量牲畜定位轨迹中发现其不同生活区域及强度关系,并对后续草场分布及牲畜习性研究具有指导意义。

电磁场与波课程体系教学的探索与实践

电磁场与波课程是自然科学和技术科学的重要基础,也是通信工程与电子信息工程专业的重要专业基础课程之一。由于该课程数学基础要求高,要求学生掌握微积分、向量分析、场论等相关数学知识的基础,物理基础要求高,概念性强、内容抽象,难学、难记、难理解,我们提出从五个方面改进教学方法和教学手段,并建设电磁场电磁波实训系统,通过一系列的实验和实训课程,实现形象化教学,把抽象的电磁现象,用实验呈现在学生面前,让学生真实感受到电磁场电磁波的存在,从而产生学习研究的兴趣,提高教学效果。

一种加权稀疏约束的Capon波束成形算法

针对Capon波束成形器旁瓣较高及零陷不深的问题,对降低旁瓣及零陷的方法进行了研究,提出了一种加权稀疏约束Capon波束成形算法。首先利用旁瓣阵列流型矩阵与协方差矩阵的相关运算,得到干扰和噪声能量在不同方向的粗略后验分布情况,其次根据得到的结果对不同的方向加权不同的值,并对干扰进行约束。仿真结果表明,该算法有效降低了波束图的旁瓣及零陷深度,增加了抑制噪声及抗干扰的能力,且在期望信号误差和阵列误差情况下均保持较好的顽健性。

基于BD/GPRS高续航能力的远程放牧监控系统

以草原畜牧业溯源追踪为背景,设计一套以北斗二代为定位方式,通过GPRS实现定位数据远程传输的系统。为了保证系统的高续航能力,采用低功耗设计方案,并且给出一套智能电源管理策略以增强系统的续航能力。整个系统通过超低功耗芯片MSP430F149进行控制。实验结果表明,该系统实现了无人监管长时间运行,具有很高的应用价值。