低复杂度水声多输入多输出正交时频空调制通信方法研究

在多输入多输出正交时频空调制(MIMO-OTFS)水声通信系统中,基于消息传递(MP)算法的MIMO-OTFS通信的计算复杂度较高,在实际应用中会增加设备成本。针对上述问题,该文提出一种基于2维虚拟时间反转镜(VTRM)的MIMO-OTFS均衡算法,该算法利用VTRM的时频空聚焦特性,有效提高了均衡性能,并通过改进的2维比例归一化最小均方(IPNLMS)算法进行信道估计,该算法利用时延-多普勒域信道的稀疏特性以较低的复杂度提高了收敛速度,最后通过2维自适应判决反馈均衡算法消除残余的码间串扰,进一步提高系统性能。仿真结果表明,所提均衡算法具有可行性,且在保证相同性能时,复杂度低于MP算法。

基于皮肤-脂肪模型的太赫兹体内多输入多输出信道特性分析与建模

为探究太赫兹(THz)频段体内多输入多输出(MIMO)通信系统的传输特性,该文在0.8~1.2 THz下构建了精确的皮肤-脂肪模型,对皮肤-脂肪模型中垂直方向和水平方向的链路进行全波电磁仿真,分析太赫兹体内信道特性,建立路径损耗模型。首先,结合太赫兹频段人体组织的介电特性和人体皮肤的解剖学结构构建皮肤-脂肪模型。其次,对比分析了3条链路的路径损耗和阴影衰落,提出带有等效吸收因子的太赫兹体内路径损耗模型。最后,对3条链路的莱斯K因子、均方根时延扩展、MIMO容量进行分析。仿真分析表明,带有等效吸收因子的太赫兹体内路径损耗模型可以更准确地描述加长距离垂直链路2的路径损耗,发射端在体表可以增强MIMO容量。该文的工作可以为太赫兹体内通信系统的设计和优化提供参考。

含有输入时滞的非线性系统的输出反馈采样控制

针对含有输入时滞和低阶非线性项的非线性系统,提出一种基于采样机制的无记忆输出反馈控制方法.该方法移除了传统预测控制方法预测映射难以确定的限制,同时避免了时滞依赖方法对过去时刻状态信息的依赖性,在实际中更易实现.首先,根据系统输出在采样时刻的信息,利用加幂积分技术和齐次占优思想设计了无记忆输出反馈采样控制器.然后,利用齐次系统理论提出了闭环系统的稳定性条件.最后,仿真结果验证了所提方法的有效性和优越性.

基于Raptor编码的多输入多输出光通信系统设计

为了提高可见光通信(Visible Light Communication,VLC)系统的复用增益,本文提出一种基于多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)的固定比例像素化VLC系统。系统首先执行空间角度映射,使数据的传送可在角域中进行;同时利用Raptor编码方法来跟踪由于窗口截断而引起的数据信道特性变化;然后对于使用高速相机捕捉到的一系列时变图像,利用散景效应获得所有链路距离上的固定比例图像。实验利用液晶显示器和高速相机,对所提出的VLC系统进行了验证。与传统的像素化MIMO系统相比,本文所提出的系统在未对准朝向的情境下具有更高的鲁棒性,从而在多路复用场景有着广泛的应用前景。

面向6G无线网络的全息多输入多输出技术综述

未来的第6代(6G)无线通信系统需要支持超大规模的用户需求,且对频谱效率和能源效率的要求越来越高。在此背景下,全息多输入多输出(MIMO)技术由于其具有智能可重构、电磁可调控、高方向性增益、成本低廉和部署灵活等潜力而愈发受到关注。在全息MIMO系统中,大量微小而廉价的天线单元被紧密集成,使其在低硬件成本的情况下能够实现高方向性增益,同时其可以对电磁波进行灵活的调控,从而有效提升了无线通信性能。该文从全息MIMO技术出发,首先简要介绍了全息MIMO的发展过程、技术现状、分类和特点,然后对全息MIMO在视距场景和空间平稳散射的非视距场景的信道模型进行了介绍,最后阐述了全息MIMO面对的挑战和未来趋势,并进行了总结。

基于双螺旋结构的声卡同步输入输出

为了提高在声卡应用中实现的录音、播放的同步性,采用回调函数里交叉调用录音、播放的操作,设计了一种新颖的回调递归逻辑链。该方法表现在录音、播放的两个时间线上,两条回调递归模式的逻辑循环构成了美妙的双螺旋结构,这个结构恰似生命科学里经典的基因双螺旋模型。双螺旋结构的录音播放程序机制有更好的中和抖动的结果,比常规的录音播放调度模式易于获得更优的同步效果。方法可应用于需要多路音频信号同步的场合,如声学回声消除、声源定位和有源降噪等领域,以便获得更优的同步,从而助力于对应的音频算法的效果。

单输入单输出系统分数阶预测函数控制

基于分数阶微积分理论和预测函数控制理论,针对一类单输入单输出分数阶线性系统提出了一种分数阶预测函数控制方法。用Oustaloup近似法对分数阶系统近似的整数阶系统建立预测输出模型,并根据GL定义在代价函数中引入分数阶算子。该控制方法通过将控制输入结构化简化了控制器设计,引入分数阶算子增加了控制器的自由度。仿真结果表明:与传统预测控制器相比,分数阶预测函数控制器具有调节时间短、抗干扰能力强及鲁棒性强等优点,在模型失配的情况下也有较好的跟踪效果。

考虑输出约束和输入饱和的弹仓自适应控制

针对存在参数不确定性和外部扰动的某链式回转弹仓的位置跟踪控制问题,提出一种自适应控制方案。该方案基于神经模糊系统(Neuro-Fuzzy System,NFS)、非线性扰动观测器(Nonlinear Disturbance Observer,NDO)及障碍Lyapunov函数(Barrier Lyapunov Function,BLF),在实现高精度控制的同时满足输出约束和输入饱和的工程条件。通过BLF的设计,保证弹仓的位移跟踪误差约束在给定范围内。结合神经网络的函数逼近能力和模糊逻辑系统的推理能力,用于估计系统中的不确定性,减小对模型的依赖;两者结合的NFS作为NDO的一部分,进一步补偿估计误差和外部扰动,提高控制性能。此外,控制器设计考虑了运动过程中的执行器输入饱和问题。仿真结果表明,所设计的控制器在3种典型工况以及系统参数变化情况下均可实现弹仓的高精度位置跟踪控制,满足系统的约束条件。

典型冶炼厂大气沉降区农田耕层土壤重金属(Cd、Cu、Pb)输入输出平衡研究

为探究不同大气沉降区农田耕层土壤镉(Cd)、铜(Cu)、铅(Pb)的质量平衡特征,以距离贵溪冶炼厂34 km(背景区)、6 km(中沉降区)、1 km(高沉降区)的0~20 cm农田耕层土壤为研究对象,通过化学质量平衡方法对土壤重金属的主要输入途径(大气沉降、灌溉水、农药肥料)和输出途径(地表径流、土壤淋溶、籽粒带走)开展为期三年的监测与定量分析。结果表明:背景区、中沉降区、高沉降区由大气沉降导致的Cd年均输入通量分别为0.84、2.26、9.01 mg·m^(-2)·a^(-1),分别占比43.18%、38.33%、100%;Cu年均输入通量分别为17.62、99.68、747.6 mg·m^(-2)·a^(-1),分别占比80.76%、86.24%、100%;Pb年均输入通量分别为13.93、27.43、73.17 mg·m^(-2)·a^(-1),分别占比97.75%、92.36%、100%。背景区和中沉降区由灌溉水导致的Cd年均输入通量分别为1.05、3.60 mg·m^(-2)·a^(-1),分别占比54.62%和60.82%;农药肥料带入的重金属年均输入量占比小于5%,可忽略不计。不同沉降区土壤的主要输出途径均为地表径流和土壤淋溶,输出占比介于86.66%~100%;籽粒带走的重金属输出占比介于2.88%~13.34%。2019—2021年,背景区、中沉降区、高沉降区土壤Cd、Cu、Pb的年均净输入通量均大于0,Cd年均净输入通量分别为1.54、1.96、4.38 mg·m^(-2)·a^(-1);Cu年均净输入通量分别为12.72、28.02、184.0 mg·m^(-2)·a^(-1);Pb年均净输入通量分别为13.03、21.31、55.04 mg·m^(-2)·a^(-1)。综上,建议加强研究区域大气污染源和灌溉水质的长期监测并采取一定的控制措施,同时避免秸秆直接还田。本研究可为区域农田环境质量保护及重金属污染修复治理提供理论支持。

考虑输入时滞的舵机伺服系统自适应指令滤波输出反馈控制

针对舵机伺服系统运行过程中存在复杂非线性以及信号输入时滞、使系统的精度降低,严重时甚至造成系统失稳的问题,提出了一种考虑输入时滞的自适应指令滤波输出反馈控制策略。首先,将系统中存在的输入时滞考虑为控制器信号输入时滞,给出舵机伺服系统状态方程,选用梯度下降法设计时滞估计律对未知时滞进行估计;其次,将系统中存在的复杂非线性统一为扰动,选用扩展状态观测器(ESO)加以估计,将观测的系统状态值用于设计控制量实现输出反馈控制;然后,选用指令滤波将高阶求导过程转化为求积分,实现信号滤波以抑制微分噪声;最后,基于Lyapunov-Krasovskii泛函稳定性定理证明控制器实现系统有界稳定。仿真及实验表明,所提的控制方法与传统反步控制方法、自抗扰控制和比例微分积分(PID)控制方法相比,响应时间分别提升了92%、88%和51%,跟踪精度分别提升了90%、84%和26%。

历史遗留矿区农田土壤重金属输入输出平衡研究

为探究矿区农田土壤重金属输入与输出通量特征,本试验以长江下游某典型遗留硫铁矿区小流域为研究区域,分析研究区土壤重金属(Cd、Pb、Cu、Zn、Cr)的空间分布特征,并设置监测田块,核算研究区土壤重金属输入与输出通量及构建含量预测模型。结果表明:硫铁矿区小流域土壤重金属污染元素主要是Cd、Cu、Zn,分别有5.88%、33.99%和13.07%的土壤样品超过农用地土壤污染风险筛选值(GB 15618—2018),水稻籽粒中Cd和Cr超过《食品安全国家标准食品中污染物限量》(GB 2762-2017)中限量值的点位比例分别为36.00%和13.33%;土壤Cd、Cu、Zn的空间分布呈现上游矿坑周边及下游水库入口处含量高的趋势,且三者间存在显著正相关关系(P<0.01),而Pb和Cr的空间分布与之不同,其中Cr与其他元素呈现负相关关系;根据监测田块核算,研究区Cd、Cu、Pb、Zn、Cr的年输入通量分别为15.62、86.63、292.92、325.89、90.30 g·hm^(-2)·a^(-1),年输出通量分别为2.85、0.32、37.20、196.15、5.94 g·hm^(-2)·a^(-1),土壤重金属呈现不断累积的特征;预测Cd和Cu在未来20 a间含量会明显增加,Pb、Zn、Cr反之。综上,加强上游矿区的水源治理,提倡下游农田科学灌溉,减少灌溉水中Cd等重金属输入是土壤重金属污染源头防控的关键。

基于双输入输出卷积神经网络代理模型的油藏自动历史拟合研究

传统油藏自动历史拟合方法需进行多次计算耗时的油藏数值模拟,而深度学习代理模型可以实现高效且精度近似的油藏数值模拟替代计算。在基于深度学习代理模型的油藏自动历史拟合方法中,通常将采用油藏自动历史拟合方法进行调整的油藏不确定性参数作为深度学习代理模型的输入参数。现有的深度学习代理模型常为单一输入输出的神经网络模型架构,并未考虑油藏自动历史拟合方法需要对多个油藏不确定性参数进行调整,且需要训练多个深度学习代理模型以实现对油藏含水饱和度场分布及压力场分布的预测。为此,提出了一种基于双输入输出卷积神经网络代理模型的油藏自动历史拟合方法,将油藏渗透率场分布及相对渗透率参数作为输入,使用双输入输出卷积神经网络同时对油藏含水饱和度场分布及压力场分布进行预测,利用Peaceman方程计算产量,并耦合到多重数据同化集合平滑器(ES-MDA)方法中,对油藏渗透率场分布及相对渗透率参数进行反演更新,实现较为高效的油藏自动历史拟合求解。研究结果表明:双输入输出卷积神经网络代理模型在指定时间步的油藏含水饱和度场分布、压力场分布的预测精度均为93%以上。相较于传统油藏自动历史拟合方法,基于双输入输出卷积神经网络代理模型的油藏自动历史拟合方法避免了多次调用油藏数值模拟器的计算耗时问题,提高了拟合效率。

一种防空服务质量模型下的集中式多输入多输出雷达三维机动跟踪功率分配方法

针对防空作战中现有多功能雷达功率资源利用率低的问题,提出一种基于服务质量(Quanlity of Service,QoS)模型的三维机动跟踪功率分配方法以差异化标准提升多目标跟踪性能。将目标三维机动模型建立为自适应当前统计模型,通过将加速度协方差与估计误差协方差矩阵相关联以实现自适应调整。在此基础上,对三维跟踪下的贝叶斯克拉美罗下界进行推导,并将其作为跟踪误差衡量指标。通过构建关于目标威胁度与期望跟踪精度的函数关系,建立防空QoS模型下的闭环功率优化分配机制。证明所构建功率优化分配模型是凸优化问题,并进一步转化为半正定规划问题进行求解。仿真结果表明,相对于传统功率分配方法,所提方法能显著提高全局跟踪效能。

大规模多输入多输出可见光通感一体化系统的信道状态信息还原和定位

得益于丰富的频谱和光源,可见光通信感知一体化(IVLCP)系统为解决高性能通信定位的室内无线网络需求提供强有力的技术支撑。同时,大规模多输入多输出(m-MIMO)技术能有效提高IVLCP网络的服务范围和质量。然而,m-MIMO赋能的IVLCP网络的信道环境更加复杂且先验信息更易变化,这使得传统方法难以快速准确地完成信道估计和定位。针对此,该文提出一种信道状态信息还原和定位(CSIRP)网络,该网络不仅能够有效地捕捉复杂分布的可见光通信信道特征,同时能够应对信道状态的时变性,从而提高信道和位置估计的鲁棒性和动态适应性。具体而言,CSIRP网络首先基于条件生成对抗思想自适应训练生成器和鉴别器,进而实现根据接收信号进行信道估计,接着结合长短期记忆网络(LSTM)从估计的信道中获取接收终端的位置估计值。仿真结果表明,采用CSIRP网络所获得的信道状态准确度和定位精度均优于现有的深度学习参考方法,这为m-MIMO赋能的IVLCP系统提供了可靠和精准的信道状态信息和位置感知能力。

低冗余高可靠模块化输入并联输出串联电源系统及其控制方法

为了使输入并联输出串联电源系统同时具备模块级和系统级冗余能力,提出低冗余高可靠超宽电压范围电路结构及其控制方法。基于两级式电路和多模块串并联实现电源系统超宽电压输出,通过模块级部分子电路冗余设计,实现模块级和系统级N+X双重冗余,使得功率模块部分失效或多个模块全部失效时系统仍具有全电压、全功率输出能力。进一步提出模块化电源系统的分布-集中混合式控制策略,分布式自主控制保证了模块间应力均衡、并使得输出电压在目标值范围内,集中控制确保总输出电压精度。该文详细分析所提电路结构及其控制策略的原理、特性和实现方案,并通过0~1000 V/50 kW输出电源系统实验,验证了所提方案的有效性。

苏南太湖流域农田土壤重金属输入输出清单构建及风险预警

为指导产地环境管理策略、巩固污染防治成果,以公开数据为基础构建了苏南太湖流域农田土壤重金属的输入输出清单,探究了土壤中八大重金属元素(As、Cd、Cr、Cu、Hg、Ni、Pb和Zn)的累积现状并预测了未来发展趋势.其中,输入途径主要包括大气沉降、畜禽粪便、灌溉水和化肥农药施用,输出途径主要包括作物收获和土壤渗流.结果表明,As、Cd、Cu、Cr和Hg元素主要通过灌溉用水输入农田,Ni主要通过大气沉降、化肥施用和灌溉水输入农田,Pb和Zn主要通过大气沉降进入农田;As、Cr、Cu、Hg和Pb主要通过土壤渗流输出农田,Cd和Zn主要通过作物收获输出农田.Cd是苏南太湖流域农田土壤中最需关注的重金属元素,在短期内其可能达到风险阈值,其余重金属元素均存在不同程度累积但远未达到风险阈值.

基因转录调控中的输入输出关系研究

细胞对环境变化的感知和响应是生命活动的核心。基因转录是细胞将外部信号转化为基因表达输出的关键环节,是理解细胞行为的关键。为了解析转录动力学和建立动态的输入输出关系,研究者提出多种转录模型来探究基因对动态调控信号的响应机制。本文将介绍常见的转录模型,展示其计算框架,并详细阐述对应的mRNA数量和转录事件持续时间的分布,这对于深入理解输入输出关系和探索潜在的响应机制有重要意义。本文综述不同类型的启动子、同一启动子在不同染色质环境中以及不同网络基序下的响应策略,揭示其调控输入输出关系的规律。对于信道容量接近理论值的系统,信息论的最优解可以揭示转录因子浓度的动态范围、输入输出关系以及基因表达分布的对应关系。通过这些多角度的分析,本文揭示了调控动态输入输出关系的关键因素,促进人们更好地理解基因对转录因子信号的响应机制。定量研究输入输出关系可以识别关键的调控因子、预测基因表达模式的变化,并设计干预措施以调节细胞的功能和行为。

基于DNN模型输出差异的测试输入优先级方法

深度神经网络测试需要大量的测试数据来保证DNN的质量,但大多数测试输入缺乏标注信息,而且对测试输入进行标注会带来高昂的人工代价。为了解决标注成本的问题,研究人员提出了测试输入优先级方法,筛选高优先级的测试输入进行标注。然而,大多数优先级方法都受到有限情景的影响,例如难以筛选出高置信度的误分类输入。为了应对上述挑战,文中将差分测试技术应用于测试输入优先级,并提出了基于DNN模型输出差异的测试输入优先级方法(DeepDiff)。DeepDiff首先构建一个与原始模型具有相同功能的差分模型,然后计算测试输入在原始模型与差分模型之间的输出差异,最后为输出差异较大的测试输入分配更高的优先级。在实验验证中,我们对4个广泛使用的数据集和相应的8个DNN模型进行了研究。实验结果表明,在原始测试集上,DeepDiff的有效性比基线方法平均高出13.06%,在混合测试集上高出39.69%。

CDIO教学模式下高职院校英语输入技能培养转向输出技能培养的研究

随着我国国际地位的提升和国际贸易的发展,社会对职业技术人才的需求越来越大。高职院校的传统英语教学模式已无法适应当今社会人才培养的需要,高职英语教学过多地依靠传统教学方式,强调语言的输入,忽视语言的输出,导致高职学生的英语表达能力发展受到了极大的限制。为更好地为企业和社会提供应用型人才,本文以CDIO教学模式为基础,对CDIO在高职英语教学中的运用及其实际意义进行探讨,对目前高职英语教学面临的困境进行分析,并进行了英语输入技能培养转向输出技能培养的策略探索。

输入串联输出并联型三电平双有源桥变换器功率与电压平衡控制策略

针对三电平半桥型输入串联输出并联(ISOP)型双有源桥(DAB)变换器的各模块参数差异而导致的模块功率不均衡传输问题,该文首先分析多模块功率不平衡原因,然后提出基于三重移相(TPS)调制的串联侧功率平衡策略。针对ISOP系统多模块间参数差异问题,提出多模块参数差异估计方法,该方法无需增加额外的电流或电压传感器,通过注入强制分量作为扰动而采集反映模块差异的特征量变化,对控制量进行补偿实现多模块功率平衡。仿真和实验结果表明,在多种扰动条件下,所提功率平衡方法可实现样机串联侧均压,在输出电压24V工况和10~435W功率范围下,系统在所提控制策略下能明显提高串联侧的电压平衡,工作效率达到90%以上。