为了解决大气电场数据预报雷暴虚警率高的问题,将集成经验模态分解（EEMD）方法和二阶差分法结合应用于大气电场资料的分析,提出了一种雷电预警分析方法。该方法先用EEMD分解出晴天天气和雷暴天气大气电场的不同时间尺度变化分量,然后...为了解决大气电场数据预报雷暴虚警率高的问题,将集成经验模态分解（EEMD）方法和二阶差分法结合应用于大气电场资料的分析,提出了一种雷电预警分析方法。该方法先用EEMD分解出晴天天气和雷暴天气大气电场的不同时间尺度变化分量,然后对包含雷电信号的高频模态分量IMF1（本征模态函数）进行二阶差分分析。晴天无雷暴发生时,地面大气电场的差分值集中在-0.5-0.5 k V/m3之间;雷暴过程中,差分大气电场出现剧烈变化,雷暴发生前,IMF1二阶差分量的增幅会明显变大,所对应的电场频率在0.016 5-0.045 5 Hz之间跳跃。经过仿真试验,结合雷达回波资料进行验证,得到雷电探测概率（probability of detection,POD）为85.1%,预警平均时间为30.2 min。展开更多
本文针对高温环境下传感器节点存在误报、漏报、工作状态异常等问题,提出了融合长短时记忆网络模型(long short term memory,LSTM)和改进A^(*)算法的火灾逃生路径规划研究方法。根据LSTM自适应学习火灾实时态势信息,建立异常节点数据预...本文针对高温环境下传感器节点存在误报、漏报、工作状态异常等问题,提出了融合长短时记忆网络模型(long short term memory,LSTM)和改进A^(*)算法的火灾逃生路径规划研究方法。根据LSTM自适应学习火灾实时态势信息,建立异常节点数据预测模型,实现异常节点的温度、一氧化碳浓度等威胁态势的预测;基于室内火灾实时态势信息,搭建火势威胁态势蔓延模型,利用改进的A^(*)算法动态规划逃生路径,获取异常情况下火灾最佳安全逃生路径。结果表明,该方法在不同火灾时期均能规划出最佳安全逃生路径,为人员的撤退争取宝贵的时间,具有实际应用价值。展开更多
文摘针对超密集网络(ultra dense network,UDN)中基站密集部署导致的严重层间干扰问题,构建了考虑频谱复用和共信道干扰条件下最大化系统总吞吐量问题模型,提出了一种基于块坐标下降(block coordinate descent,BCD)法的联合频谱资源优化(joint resource optimization based on BCD,JROBB)方法。该方法将原问题分解为分簇、子信道分配和功率分配三个子问题,通过BCD法迭代优化子信道分配和功率分配,逼近原问题的最优解。仿真分析表明,在复杂度提升有限的情况下,系统总吞吐量比现有典型算法平均至少提升22%,可以有效提升频谱利用率。
文摘为了解决大气电场数据预报雷暴虚警率高的问题,将集成经验模态分解（EEMD）方法和二阶差分法结合应用于大气电场资料的分析,提出了一种雷电预警分析方法。该方法先用EEMD分解出晴天天气和雷暴天气大气电场的不同时间尺度变化分量,然后对包含雷电信号的高频模态分量IMF1（本征模态函数）进行二阶差分分析。晴天无雷暴发生时,地面大气电场的差分值集中在-0.5-0.5 k V/m3之间;雷暴过程中,差分大气电场出现剧烈变化,雷暴发生前,IMF1二阶差分量的增幅会明显变大,所对应的电场频率在0.016 5-0.045 5 Hz之间跳跃。经过仿真试验,结合雷达回波资料进行验证,得到雷电探测概率（probability of detection,POD）为85.1%,预警平均时间为30.2 min。
文摘本文针对高温环境下传感器节点存在误报、漏报、工作状态异常等问题,提出了融合长短时记忆网络模型(long short term memory,LSTM)和改进A^(*)算法的火灾逃生路径规划研究方法。根据LSTM自适应学习火灾实时态势信息,建立异常节点数据预测模型,实现异常节点的温度、一氧化碳浓度等威胁态势的预测;基于室内火灾实时态势信息,搭建火势威胁态势蔓延模型,利用改进的A^(*)算法动态规划逃生路径,获取异常情况下火灾最佳安全逃生路径。结果表明,该方法在不同火灾时期均能规划出最佳安全逃生路径,为人员的撤退争取宝贵的时间,具有实际应用价值。
