微带线耦合馈电的低RCS微带天线设计

设计一种微带线耦合馈电的低雷达散射截面(RCS)微带天线,天线工作频带为BD2 B3。通过提高介质基板的介电常数使天线小型化,并采用微带线耦合馈电技术,经仿真和实测结果表明,天线结构简单,调频容易,辐射性能优于同轴探针馈电微带天线,并有效地缩减了天线频带内的RCS,最大缩减量达到了30dB。

应用知识图谱的电力设备产品质量预测研究

常规电力设备产品质量预测效果不佳,为此提出基于知识图谱的电力设备产品质量预测方法。根据当前测定需求及标准的变化,先进行基础预测指标的设定,采用多阶的方式打破预测覆盖范围受到的限制,构建多阶交叉预测结构,后设计知识图谱电力设备产品质量预测模型,采用图谱回归测定的方式来实现质量预测处理。实验结果表明:在该文提出的方法应用后,质量预测的最终F1值可以达到0.8以上,具有更好的预测效果和实际应用价值。

基于微服务的中小型B2C电商抢购系统的设计与实现

限时抢购等促销活动产生的峰值流量导致电商系统出现系统崩溃、响应缓慢等问题,需要在资源有限情况下提高系统对峰值流量的承载能力,并保证限时抢购活动进行时数据的一致性。通过微服务架构提高系统对峰值流量的承载能力需要将原有的单体架构电商系统按功能拆分成若干个微服务,以降低代码耦合度,并解决峰值流量下的商品超卖问题。论文首先设计了系统微服务架构以实现系统的水平扩展;在解决方案中,使用Redis哨兵模式分布式缓存集群提高系统对于峰值流量的承载能力;并根据Redis单线程执行命令的特性解决限时抢购过程中商品超卖问题。

基于改进卷积神经网络的肺部肿瘤检测

肺部肿瘤目前是致死率最高的疾病之一。其初期的形状一般非常微小,且和正常的组织类似,哪怕是经验丰富的医生也无法确保能够精准地确定肿瘤所在位置,因此使用计算机辅助检测是一个不错的选择。在研究深度学习目标检测算法YOLOv5的基础上,针对上述难点,从以下三个方面改进YOLOv5算法来进行肺部肿瘤检测。首先,根据数据集中所有肿瘤大小重新设计了初始检测框的大小;然后,利用主干特征提取网络中的特征图,并新添加了一个检测层,该检测层的特征图只经过了两次下采样,能更好地保留肿瘤的细节信息;最后,选择CBAM注意力机制加入FPN结构,进一步提高模型的检测效果。通过在LUNA16数据集上进行实验,发现改进算法的精确率、召回率和mAP分别达到了96.81%、94.94%和96.6%,比改进前分别提高了15.18%、18.02%和13.46%,且与近三年同类算法相比,也具有较好的检测性能。所以此改进算法能有效地对肺部肿瘤进行检测。

基于机器学习的无低内存解析器异味检测方法

代码异味是指影响代码维护过程并降低软件质量的糟糕代码设计或实现。因此,代码异味检测在软件重构中非常重要。文章使用五种传统机器学习模型,对Android特有代码异味进行检测。为了获取机器学习模型所需的大量样本数据,文章构建了一个Java代码异味数据集,该数据集包含14,000个样本,并从源代码中提取46个特征。此外,还使用开源Android应用程序进行实验验证。结果表明,随机森林是检测无低内存解析器异味中性能最好的模型,实现了最高的F1值0.928。

基于激光点云的输电杆塔坐标提取方法

激光点云数据在输电线路中逐渐应用频繁,从冗杂的数据中提取输电杆塔坐标具有一定难度。文章首先通过均匀下采样大大降低点云数量,然后采用DBSCAN算法过滤噪声点,粗提取出杆塔,最后过滤地面点精提取输电杆塔坐标。本文的杆塔提取方法高效便捷,提取效果较好,有助于后续无人机用于杆塔精细化巡检的三维航迹规划。

多无人机基站在应急场景下的空中组网覆盖解决方案

随着无人机技术的不断发展,其在各个领域的应用日益广泛,特别是在应急通信领域,无人机搭载通信装备能够快速、灵活地建立通信网络,完成空对地的信号覆盖,为抗灾救援提供可靠的通信支持。当灾害发生时,陆面通信基础设施可能受到损坏,特别是在“断路、断电、断网”的三断场景中,传统的应急通信基站车,不能第一时间赶赴灾害现场,为受灾区域提供通信救援保障。而无人机可以搭载4G/5G基站、非视距Mesh等装备,通过中星16、中星26、亚太6D等高通量卫星建立传输通道,快速开展空中通信组网,为救援区域提供广覆盖、高容量的通信服务,确保救援人员、指挥中心和受灾群众之间的信息畅通,提高救援效率和指挥决策的准确性。

智能制造车间数据通信传输带宽分配方法

当前车间数据通信传输带宽分配模型多为单一分配结构,分配效率较低,导致时延增加。为此,文章提出智能制造车间数据通信传输带宽分配方法。根据当前带宽分配需求,先进行数据传输需求分析,计算出链路带宽配置。以此为基础,采用多阶段的方式,设计传输带宽多目标分配模型,提升分配效率。采用最优平衡修正的方式进一步修正分配结果,实现最终分配。测试选定3条制造车间生产线所形成的数据,与初始的带宽时延标准比对可知:此次所得出的时延被控制在0.5s以下。说明此次所设计的数据通信传输带宽分配方法更为高效、精准,针对性较强,具有实际的应用价值。

多阵面拼接雷达方向图优化研究

增大雷达天线的孔径是提升雷达探测距离、测角分辨率和测角精度最直接的方法。但是增大雷达的天线孔径除了需要考虑载体平台的物理结构限制之外,还必须要考虑对雷达机动性的影响。为兼顾雷达的机动性、雷达的威力和测角分辨力,考虑将多个可便携的阵面拼接合成一个大阵面,为避免拼接后的方向图产生高副瓣,首先对阵面间距与合成方向图栅瓣产生关系进行研究,接着在阵面间距保证阵面不会出现栅瓣条件下,使用凸优化算法对拼接后方向图的高副瓣进行抑制,并通过仿真试验验证了本文方法的正确性。

基于深度学习的冬虫夏草品质鉴定

针对目前市面上的虫草参差不齐以及以次充好的问题,文章在自建冬虫夏草品质数据集的基础上,采用深度学习的方式来鉴定虫草品质。首先收集了3种不同品质的虫草图像样本,共计4500张,为了使模型拥有更好的泛化能力,使用图像增强策略扩充数据集。然后训练ResNet模型并部署在智能开发板-Jetson Nano上,实现虫草品质的智能鉴定。实验结果表明:该模型的准确率为96.20%。

一种新型智能喷涂机器人的研究与设计

人工喷涂普遍存在效率低下、均匀性欠佳、材料浪费耗损严重、对施工人员有健康安全隐患等问题。针对这一现象,提出了一种新型智能机器人的解决方案,并从硬件结构、软件功能、工作流程几个方面对机器人进行了相应的设计。该机器人无需额外人工干预,即可根据设定目标自动完成喷涂施工任务,大大提升了喷涂施工的效率。

光纤配线设备屏尾纤自动收纳装置研究

近年来电网智能主配电网建设规模快速发展,电力光缆在主网变电站、配网自动化开关站、环网柜三遥点和办公楼、营业厅等生产和管理场所已广泛应用,随着各主配网站点和办公场所光缆承载的重要生产和管理业务光路快速投运,在各站点光纤配线设备屏需要敷设大量尾纤完成光路跳接,但传统光纤配线设备屏在实际运行中存在传统绕线筒在敷设大量尾纤后,尾纤的查找、确认、更换和退运相当困难,容易发生误操作导致光路非计划中断,屏柜内尾纤积压严重、难于整理等问题。本文结合智能主配电网站点光纤通信建设和运维实际,研发了一种可灵活安装于标准19英寸、21英寸屏柜内,与ODF单元一对一或一对多使用,实现灵活扩容,跳纤用尾纤在闲置时,全部收缩存放在自动收纳装置内,需要开通光路时,抽出跳纤用尾纤两头敷设连接至设备端口,抽出的跳纤用尾纤余长可实现自动收缩存放至自动收纳装置内,实现屏柜内尾纤敷设整齐美观,同时,尾纤接口形式多样、容量标准、灵活扩容,尾纤查找、确认、新增及退运操作简单等,可有效消除光纤配线设备屏现场作业误操作风险,保障网省地电网运行安全。

基于深度学习的轻量化图像风格迁移方法研究

由于传统图像风格迁移方法在风格化过程中会造成图像显著区域扭曲,导致艺术视觉效果不佳,为此文章研究基于深度学习的轻量化图像风格迁移方法。在图像风格迁移中,利用平滑处理、特征提取操作预处理风格化图像。通过显著区域检测,保留原始风格化图像中的显著区域。引入注意力机制结合轻量化卷积网络SqueezeNet,设计一个轻量化风格迁移模型。在INIT数据集上的定性与定量测试实验结果表明,文章设计迁移方法生成的风格化图像具有良好的视觉效果,验证了该方法的性能优越性。

5G与局域网融合组网方案探讨

实现5G网络与企业局域网融合组网是推进5G行业应用面临的重要问题。文章提出利用5G网络对非3GPP网络接入的兼容性和MEC的部署,实现5G专网与无线、有线企业局域网融合组网,并探讨了该组网方案在工程应用的部署策略,为5G专网建设和行业应用提供参考。

面向业务的端到端拨测能力体系研究

拨测告警是通过采用仿真现网设备、部署探针等方式模拟实际业务的端到端业务全流程,采集流程涉及的重要信令,统计重要指标,以告警的形式上报至网管。通过监控拨测告警,维护人员能够直接获取业务的实时状况,在网络性能下降、业务质量劣化初期或用户投诉发生前,及时发现并快速定位网络异常问题,保障网络正常运行,提升客户感知。

一种基于5G+北斗的无人农场解决方案

在5G+北斗的新基建时代,智慧农业获得了新的助力,农机自动驾驶、无人植保、农机作业无人化等取得了巨大进步。尽管如此,智慧农业仍存在一些痛点,比如水/肥/农药使用难以精准控制、作业效果对农机驾驶员依赖程度较高且目前农民老龄化问题日趋严重、农业生产成本居高不下且难以精准管控、农产品品质管控和溯源手段缺乏等。基于此,结合多项智慧农业项目的实施经验,文章提出了一种基于5G+北斗的无人农场解决方案。

无人机自组网低时延改进OLSR协议

无人机自组网路由协议OLSR(Optimized Link State Routing)在一些网络拓扑变化频繁的场景下,链路容易中断导致通信失败,数据包丢失,进而致使通信时延较高,影响网络性能。针对此问题,研究通过优化TC消息的数据包格式维护链路稳定性,以及将最短路径的路由算法进行改进,以提高数据传输成功率,进而降低总时延。仿真结果表明,相较于OLSR协议,改进协议提高了发包成功率,降低了端到端时延。

分布式存储在超融合架构方案中的应用

随着信息技术的迅猛发展,传统的存储架构在满足大规模数据存储和高性能计算的需求方面存在一定的局限性。分布式存储作为一种新兴的存储方式,逐渐得到了广泛应用。分布式存储作为一种相对较新的存储方式,其特点是将数据分散存储在多个节点上,并通过合理的算法进行数据分布和冗余备份,从而提高了系统的整体性能和可用性。然而,分布式存储也面临着挑战,如数据一致性、访问效率和故障恢复等问题。超融合架构是一种集成计算、存储和网络功能于一体的新型架构,它为分布式存储提供了理想的部署环境。文章通过对分布式存储在超融合架构中的应用进行深入探讨,旨在探索其对存储性能提升和数据可靠性保障的作用。

基于6G的应急通信组网技术和网络架构

针对应急通信系统在灾害和紧急事件中的重要性,介绍了6G技术如何赋能应急通信组网。首先综述了应急通信系统的现状和不足之处。接着,重点阐述了智能超表面、通信感知计算一体化、空天地一体化、边缘计算以及无线携能通信等6G技术在应急通信中的潜在应用,这些技术将显著增强应急通信网络的性能和响应能力。最后探讨了基于6G的应急通信网络架构,提出了未来应急通信系统的设计建议。

交通标志识别综述

准确且快速的交通标志识别系统是无人驾驶邻域所亟需解决的问题。而交通标志识别的过程主要为对交通标志的预处理以及检测识别。文章首先对交通标志预处理的重要性以及近年来预处理方法进行阐述,之后对交通标志检测和识别方法进行了综述,重点介绍了基于特征提取和深度学习的交通标志识别方法。最后对交通标志识别技术在现实应用中的不足做出总结。