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。

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。

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。

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。

“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5G的心血管区域介入云中心设计与研究

针对目前心血管介入领域存在的诸多不足,设计并实现了一个基于第五代移动通信技术(5G)的心血管介入云中心,用于结构化介入手术数据并进行统一的管理。系统已在多家医院上线应用,较好地提高了临床工作效率。基于5G的心血管区域介入云中心有着充足的实用价值,专科数据库的思路是未来医疗数据利用领域的必然方向,对推动医疗信息化发展有着重要意义。

可见光通信技术与无源光网络的结合方案探讨

元宇宙业务及应用前景广阔,高带宽、低延迟、无线缆连接等特性对用户终端带来巨大挑战。文章简要介绍VLC(可见光通信技术)的发展应用,讨论可见光通信技术与PON(无源光网络)的异构组网方案。得出可行的方案是让元宇宙终端下行采用可见光通信,上行的数据和信令传输使用Wi-Fi 6千兆无线连接。这种组合将为终端用户提供无线缆束缚的10 Gbit/s级别的可独享数据传输速率,并保障终端用户的沉浸式体验。

太阳能光伏发电系统最大功率点跟踪技术及仿真

为了确保最大功率点仿真技术能够普及推广并合理应用,科研人员应通过实践建立大量数据模型,验证太阳能光伏发电系统中的最大功率点跟踪技术的可行性和可应用性。基于此,本文对太阳能光伏发电系统最大功率点跟踪技术及仿真的相关内容进行分析,利用各类跟踪处理技术促使能源损耗有所降低后,更好地满足人们对太阳能的基本需求,确保太阳能资源相关价值被合理利用。

基于可见光通信技术的6G海洋水下通信方案

为了实现空天地海一体化通信的6G愿景,可以使用蓝绿激光进行水下通信。根据与潜航器通信的不同方式,将基于VLC(可见光通信)的6G海洋水下通信方案分为以下三种:岸边6G基站+无人机;卫星直联;卫星+船载6G基站。文章详细说明各方案的工作原理和流程,并对比不同方案在适用海域、现场部署速度、成本这三个方面的优劣。

数字孪生在智能家居领域的应用

简要介绍Digital Twin(数字孪生)的起源和定义,以及构建数字孪生体的五个主要步骤和关键技术。介绍数字孪生技术在智能家居领域中应用的案例,提出数字孪生助力提升室内无线信号覆盖等应用场景。以智能家居数字孪生体的构建为核心,系统化和智能化的思路贯穿数字孪生体构建过程的始终,实现虚拟智能家居的功能再造与系统重塑,达到数字孪生目标系统的仿真效果。

频率相位联合编码的低截获雷达波形优化设计方法

针对线性调频、相位编码等常规雷达信号易于被截获、分选、识别以及复制的突出问题,提出一种基于频率相位联合编码的雷达波形。首先,构建频率相位编码波形模型,分析模型的模糊函数;其次,针对连续相位编码序列,提出自相关峰值旁瓣和互相关积分旁瓣均衡的连续相位编码序列优化方法;最后,通过数值仿真定量分析了频率相位联合编码信号的自相关性、互相关性,验证了其标探测性能和信号低截获性能。

IRS辅助的新型无线PON园区宽带覆盖解决方案

文章把IRS(智能反射面)阵列集成到现有的无线PON(无源光网络)解决方案中,将无线PON的AP(访问点)设备装载在车上,支持若干距离的光纤接入并由车辆进行供电。同时,把IRS阵列也安装在车辆上,让IRS阵列与无线PON的AP设备共同协调、配合,为用户提供无线宽带服务。另外还设计专门的波束成形方案,来增强用户侧无线信号的增益。采用上述方法,可以打造一套IRS辅助的无源、可车载移动的无线PON园区宽带覆盖解决方案。

试分析智能感知关键技术应用于电力物联网的要点

电力行业内部工作设备越来越多,而且工作环境更加复杂,如果只是依靠人力投入的话,已经无法真正满足电力行业内部设备状态巡检的要求,所以需要将现代化智能感知关键技术加入设备当中,从而进一步提高工作水平与质量,确保设备在运行过程当中可以更加稳定。因此,本文主要对智能感知关键技术在电力物联网当中应用的要点进行认真的分析。

试分析5G专网及部署策略

随着5G的发展,通信行业迎来了新的机遇。许多运营商都在积极地探索5G专网模式和相关方案。故本文主要围绕5G专网和部署策略进行分析,以供参考。

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。