PIM Interference Analysis under Multi-band Multi-signal Input in Duplex Indoor Distribution System

This analysis focuses on PIM interference under multi-band multi-signal input in mobile communication system.Unlike single band system that only odd order PIM(especially 3rd order) should be concerned,in multi-band multi-signal case,both odd and even order PIM could be interference source because of more complicated intermodulation,more IMPs generated and more receive bands.Especially,the 2nd order PIM may interfere more serious to receiving channel for its strong magnitude.In duplex indoor distribute system,the PIM interference is a potential problem to GSM900,DCS1800,CDMA,and even 3G system wireless services,because the PIM frequencies may fall in receive bands and interfere to the receiving channels.In radio system design and wireless channel assignment,precautions must be taken to minimize the PIM level and to avoid interfere to receiving channels.For practical use,the lower order possible PIM interference to 2G and 3G systems is calculated.

都市圈轨道交通多网融合的信号系统方案研究

结合都市圈网络化、公交化特点,提出都市圈轨道交通信号系统融合的技术目标,即采用现有技术C2/C2+ATO与CBTC系统的融合以及采用新型互联互通技术的信号系统间的融合。分析现有信号主流的CTCS系统与CBTC系统的地面和车载设备在技术层面、工作机理、系统功能等差异的基础上提出“地对车兼容”和“车对地兼容”的互联互通方案,结合各目前相关单位在开展的研究情况,分析新型市域铁路互联互通技术路线。

基于车速引导和感应控制的干线协调优化方法

干线信号协调通常基于固定带速和时段性统计流量,但实际运行中,车辆的行驶车速和交通流量往往呈波动变化,导致信号方案与实际最优带速和交通流需求不相匹配,影响交叉口的通行效率。基于车路协同环境,运用Maxband模型,以绿波带宽最大、干线车辆延误、干线停车次数与次路方向延误最小为优化目标,建立了干线信号协调多目标优化模型,并采用改进的多目标粒子群算法对模型求解,获得协调路口全局控制方案参数;根据交叉口进口道车辆位置和信号状态提出了车速引导模型;根据干线交叉口进口道的车辆饱和度情况,应用感应控制策略在全局协调的基础上对各路口绿灯时间进行实时调整。仿真结果表明:优化模型将车速引导和信号协调相结合,考虑主线路口负荷度情况,动态调整绿灯时间,降低了交叉口处的延误和停车次数,有效提升了干线协调控制效率。

用于单片机实验教学的红外激光气体检测仪

为了实现科研反哺教学、促进教学与科研的深度融合,研制了一种基于嵌入式多核处理器和数字信号处理器的实验教学用红外激光气体检测仪。该检测仪包括光学系统和电学系统,其中电学系统包含光谱信息感知模块和嵌入式控制模块。利用研制的检测仪开展了氨制冷冷库现场的泄漏氨气浓度的检测应用。结果表明,与传统气体检测仪相比,该检测仪实现了检测仪的网络化与智能化,而且性能满足实验教学要求。

基于可微分架构搜索的多载波信号自动调制识别

针对城市多径信道下缺乏多载波信号通用数据集,以及传统信号特征与网络模型难以有效识别低信噪比下失真信号调制类型的问题,提出一种基于可微分架构搜索的多载波信号自动调制识别算法。首先,产生了常见OFDM、FBMC与OTFS多载波信号经过典型城市多径信道的接收信号数据集,选取对调制参数不敏感的信号时频图作为特征向量来训练神经网络;其次,采用可微分架构搜索方法自动搜索最佳网络结构,避免了网络结构设计的反复验证工作;最后,在特征学习过程中引入联合注意力机制,将失真信号特征进行空间转换以降低多径干扰影响,同时计算特征图各通道信息权重并排序,以提升相关特征图通道的分类效果。仿真结果表明,所提算法不仅能提升在城市多径信道环境下尤其是低信噪比时的识别正确率,而且对调制参数变化和小样本场景具有更好的鲁棒性。

基于多传感器信号的主轴回转误差在线回归预测方法研究

通过对主轴回转误差形成机理分析,基于多传感器信号构建了主轴回转误差回归预测模型。首先,使用LMD分解方法和皮尔逊相关系数算法对主轴回转误差密切相关的主轴前轴承振动信号、主轴电流信号和前轴承声发射信号进行特征量提取和寻优降维,克服了以往机床主轴回转误差预测中原始信号类型过于单一的问题。其次,针对各监测信号与机床主轴回转误差之间的非线性问题,利用支持向量机模型特有的RBF核函数实现多输入量下的非线性预测、找到数据之间的复杂关系,但模型中宽度系数σ、惩罚因子C和不敏感损失系数ε的有效确定是建立其RBF核函数的难题,为此建立了基于粒子群算法的支持向量机模型对主轴回转误差进行回归预测。再次,为评价该模型的有效性,提出了基于均方误差、平均绝对误差和决定系数的主轴回转误差回归预测模型评价方法。最后,使用i5m4数控加工中心对上述预测模型进行了实验研究,结果表明:该PSO-SVM回归预测模型的均方误差为0.19%,平均绝对误差为4.58%,决定系数为0.9237,相对于优化前模型,该PSO-SVM回归预测模型可准确有效实现主轴回转误差的预测。

跟网型变换器的小扰动同步稳定机理分析与致稳控制

弱电网下,跟网型变换器易出现因阻尼不足导致的小扰动同步失稳问题。为此,该文借鉴复转矩分析理论,计及复杂控制耦合,建立跟网型变换器的复转矩模型。量化多环控制耦合、线路阻抗、控制参数等因素对系统阻尼转矩的影响,从阻尼的角度揭示跟网型变换器的小扰动同步失稳机理。根据理论分析,提出一种基于相位补偿的锁相环阻尼重塑控制策略,通过补偿多环控制耦合引入的负阻尼,增强变换器的小扰动同步稳定性。最后,开展相应的仿真与实验,验证理论分析的正确性与改进控制策略的有效性。

部分多聚焦叠加方法在准噶尔盆地低信噪比地震资料中的应用

多聚焦叠加是目前已知的最佳零偏移距叠加成像方式。对多聚焦叠加方法做改进,利用得到的波场参数来提高叠前地震资料的质量。利用多聚焦波场参数做部分多聚焦叠加,对菲涅尔带内的多个相邻CMP(共中心点)道集做倾角、曲率等校正后合并为一个道集即多聚焦超道集(部分多聚焦叠加),可以补齐缺失地震道,实现叠前数据规则化,并提高信噪比,从而使得叠前道集中的同相轴尤其是来自深层的反射轴有更好的连续性,有利于识别和追踪。提高质量后的叠前道集可用于后续的速度分析、叠加、偏移等常规处理中,效果好于原始CMP道集。模型和实际地震数据的处理结果验证了该方法的正确性和有效性,该方法在低信噪比地震资料处理中将会有广阔的应用前景。

连续振动载荷在线复现控制技术研究

提出一种主从分布式振动试验方法,建立了连续振动载荷在线复现控制技术,研制了系统样机。其中,提出一种信号分帧处理与重构技术,解决了长时连续振动载荷的在线波形复现难题;提出一种基于多量级样本库构建与加权平均的传递函数动态估计方法,抑制了系统非线性对控制精度的影响;采用谱误差反馈修正方法,改善了系统的频域控制精度。开展了“1主2从”联台试验,结果表明:时域和频域控制精度良好,整体延迟时间在亚秒量级,全程总均方根值误差在1%以内,为主从分布式振动试验提供了关键技术支撑。

脑电情感识别中多上下文向量优化的卷积递归神经网络

目前的脑电(EEG)情感识别模型忽略了不同时段情感状态的差异性,未能强化关键的情感信息。针对上述问题,提出一种多上下文向量优化的卷积递归神经网络(CR-MCV)。首先构造脑电信号的特征矩阵序列,通过卷积神经网络(CNN)学习多通道脑电的空间特征;然后利用基于多头注意力的递归神经网络生成多上下文向量进行高层抽象特征提取;最后利用全连接层进行情感分类。在DEAP(Database for Emotion Analysis using Physiological signals)数据集上进行实验,CR-MCV在唤醒和效价维度上分类准确率分别为88.09%和89.30%。实验结果表明,CR-MCV在利用电极空间位置信息和不同时段情感状态显著性特征基础上,能够自适应地分配特征的注意力并强化情感状态显著性信息。

特种车辆多维载荷谱加速方法及在振动环境模拟试验中的应用

目的 解决车辆多轴轴耦合台架试验耗时长、花费大以及振动环境模拟精度低等问题。方法 将雨流投影方法运用到多维载荷加速处理中,利用传统雨流滤波法和多轴雨流投影滤波方法分别对特种车辆部件实际所受的多轴载荷进行加速处理,对加速后的多维载荷信号开展基于时域波形再现的振动环境模拟,以更有效地利用轮式车多轴轴耦合试验台开展加速疲劳试验。结果 对比加速前后的多维载荷信号,在时域、频域、损伤域基本一致的前提下,多维载荷信号时间压缩了50%,多轴振动环境的模拟精度大于80%。结论 采用该方法开展车轮加速疲劳试验,能够精确再现被试件的实际振动环境。通过实际试验验证,可以很好地再现故障出现的时间和形式,与实际野外路试结果十分吻合。

基于多分量LFM信号时频分析的水声多普勒和时延估计研究

在水声多普勒因子和时延估计研究实用化的进程中,利用多分量线性调频(LFM)信号实现估计的算法研究越来越普遍。针对多分量LFM信号时频域存有交叉项时各分量参数估计不准确的问题,提出基于非完全残差与脊线段匹配的自适应模态分解方法。该方法采用非完全残差函数保留了交叉点处的部分时频信息,利用脊线段匹配方法提供更精确的预设时频脊线,改进了各分量LFM信号调频斜率和起始频率的估计精度。联合两个估计量进一步给出了多普勒因子和时延估计的算法。仿真结果表示,较现有模态分解算法,所提改进方法有效解决了估计分量过程中交叉区间断裂带来的估计误差;水声多径的条件下,该方法的多普勒因子和时延估计精度优于对比的现有方法。

基于四电极多频率扫描的生物阻抗法人体成分测试仪设计

生物阻抗包含丰富的人体病理和生理电信号,可以作为医务人员准确判断病人症状和治疗疾病的主要依据。基于此,提出一种基于Cole-Cole理论的人体多种参数测量系统。构建人体阻抗模型,通过碳纳米材料电极对人体阻抗进行采集分析,得到人体的各种成分参数。通过信号发生电路产生注入人体的低频信号,利用幅度检测电路检测流经人体电流产生的电压,采用分段检测法测得人体不同分段的阻抗信息;信号经放大电路输入RT1052微处理器,对数据和人体成分参数相关性进行分析,得到人体各种成分参数并显示测量结果。通过对系统进行测试分析,得出所设计系统能够准确地对人体蛋白质、脂肪等参数进行测量,误差范围可以控制在5%以内,具有很好的应用前景。

综合能源系统源-荷能量的多时间尺度预测

为应对可再生能源利用和用户负荷的不确定性,提出一种多时间尺度预测方法。预测过程分日前、日内滚动和实时3个阶段进行,时间尺度分别为1 h、15 min和5 min。首先,采用基于差值统计的预测方法完成气象参数的3个阶段预测;其次,在负荷预测的日前和日内阶段,建立了信号分解与机器学习相结合的回归预测模型,实时阶段建立了机器学习时间序列预测模型;接着,以测试集的预测精度指标为依据确定了日前和日内滚动阶段对典型日负荷的最佳预测方法;最后,将预测方法应用于典型日的能量预测,验证了方法的可行性。研究结果显示:3个阶段典型日气象参数预测结果的决定系数R~2都在0.8以上;在日前和日内滚动阶段,多元负荷的预测任务应采用不同的信号分解方法,实时阶段负荷预测结果的R~2值均超过0.9,平均绝对误差百分比(mean absolute percentage error, MAPE)接近0。

欠采样下的多频带通信信号高精度载频估计

为根本解决当前主流的基于调制宽带转化器(MWC)的欠采样频率估计方法存在的3个问题,即采样通道数目多、载频估计精度低、信源频带分布稀疏度条件高,该文提出基于互素谱相位差校正的通信信号载频估计方法。通过将两路互素欠采样取代多路调制宽带转化器欠采样,克服了其耗费欠采样通道数目多的缺陷;基于此,既推导出全景谱谱峰位置与两路互素输出IDFT支路序号对的映射关系,又推导出相邻快拍下该序号对的IDFT相位差与载频值的解析关系,从而克服了主流方法的载频估计精度低的缺陷;通过将最小尺寸全相位滤波器对半分解方法融入原型滤波器设计,构造出两路并行互素谱分析器,还彻底克服了对信源频带分布稀疏度条件高的依赖。仿真表明,相比于主流方法,该文方法仅需耗费不足其1/2的样本数量,载频估计的相对误差降至其1/20以下。

基于经验小波变换的多通道微弱电流信号噪声控制

多通道微弱电流信号受很多噪声因素的干扰,导致输出的微弱电流信号与原始信号之间的相对误差增加,控制效果变差,为此提出基于经验小波变换的多通道微弱电流信号噪声控制方法;采集多通道微弱电流信号,利用经验小波变换技术分解采集到的微弱电流信号,判断电流信号中是否存在噪声并确定噪声类型;设计微弱电流信号噪声控制器,根据电流信号中的噪声量与噪声类型生成控制指令,对不同通道微弱电流信号噪声进行控制;在两种不同噪声强度的实验环境下,该方法控制下的多通道微弱电流信号信噪比较高,输出信号与原始信号间的相对误差较低,控制任务完成时间更短;以此证明该方法的多通道微弱电流信号噪声控制效果更好,可以广泛应用至电流信号噪声控制领域。

基于Barker码脉冲压缩技术的钢板多阵元Lamb波电磁超声换能器设计与优化

为了解决传统Barker码脉冲压缩技术受脉冲功率放大器额定参数(占空比,最大脉冲宽度等)限制而导致的脉冲压缩效果下降、检测速度降低等问题,提出一种基于Barker码脉冲压缩技术的多阵元Lamb波电磁超声换能器(EMAT)。建立了基于tone-burst信号激励-Barker码脉冲压缩技术的多阵元Lamb波EMAT检测过程的有限元模型,分析了永磁体的配置形式、阵元序列长度、激励信号周期数、曲折线圈匝数等因素对脉冲压缩后的主旁瓣比和主瓣宽度的影响,并进行了实验验证。结果表明:曲折线圈匝数为4和Barker码序列长度为13位的多阵元EMAT在配置3对外置永磁体后,其信噪比(SNR)可提高9.8 dB。综合考虑检测回波的空间分辨率和SNR,多阵元Lamb波EMAT最佳参数为:曲折线圈匝数为10、激励信号周期数为11、Barker序列为13位,并配置3对外置永磁体。

多场耦合下RF组件的焊点信号完整性

随着集成电路和5G技术的迅猛发展,射频(RF)组件作为关键设备被广泛使用。RF组件需要在复杂多变的工作环境下服役,而焊点作为RF组件封装中相对脆弱的部分,其稳定性和可靠性尤为重要。介绍了焊点在多场耦合下的性能表现。RF组件焊点需要有效传输高频信号,从电气性能和信号完整性两方面对其进行概述,对多场耦合下的焊点信号完整性进行了总结,探讨了在高频条件下对焊点的机械性能和信号完整性进行综合研究和优化的必要性。

表面肌电与三轴信息融合的运动判断实验

为了提高基于表面肌电与三轴加速度信号的运动识别准确率,提出了一套多源信息融合处理的实验流程与方法。该方法利用5层离散小波变换对表面肌电信号进行分解,充分提取不同运动产生的肌电信号中各频域的特征信息;再将分解后的表面肌电信号与三轴加速度信号通过滑动窗口的方法进行特征融合,构造融合肌电与空间运动特征的特征图;最后用融合特征图对深度学习模型进行训练,并结合自动状态机进行最终运动状态的识别。实验结果表明,多源信息融合处理方法可以提高运动识别的准确性,总体识别精度分别达到了95.4%和89.2%。该方法在实时性与准确性上均有良好表现。

基于改进樽海鞘群算法的含瓦斯煤破裂过程信号特征识别

针对标准樽海鞘群算法存在的计算精度不足、易陷入局部停滞等缺陷,提出一种多策略融合的樽海鞘群算法。在初始化阶段,引入线性同余法随机发生器;利用野马算法优化樽海鞘领导者位置;采用金豺算法改进樽海鞘种群追随机制。通过测试函数寻优对比实验,证明多策略融合的樽海鞘群算法相比于其他智能算法在鲁棒性与稳定性方面均有显著提升。将多策略融合的樽海鞘群算法应用到含瓦斯煤破裂过程信号特征识别,实验结果表明:提出的含瓦斯煤破裂过程信号特征识别模型具有更好的表现,准确率可达93.33%,相比其他识别模型,识别率更高。