机场站坪区域S模式信号接收效果仿真分析

针对多点定位系统进行机场站坪区域目标监控时检测率下降的问题,结合机场站坪区域地理环境,建立区域MLAT系统模型,仿真获得站点接收信号的波形,探讨多径信号影响S模式信号识别的机理,分析不同位置接收站在多径效应影响下可识别目标的分布,解释了大阪关西国际机场站坪区域的目标检测率较低的原因。从而得到多径效应导致多点定位系统定位性能不佳的结论,为抑制多径效应对系统定位性能的影响的评估提供帮助。     

概述直连网络中的动态自适应容错路由算法

主要针对计算机直连网络时发生了节点或者链路的故障进行简要分析。在发生上述现象时,系统需要保证能够在拥有一定网络性能的情况之下完成在线的网络重构。根据实际情况概述了直连网络中的动态自适应容错路由算法。通过这种算法,能够极为有效的承受时间以及空间上所出现的任何数量的故障组合,从而使得出现故障的计算机系统能够在极短的时间内就进行自动重构,并且维持良好的计算能力。该算法的应用不会牺牲系统中任何健康节点,仅占用较少的硬件资源。根据直连网络中的动态自适应容错路由算法进行模拟的实际结果来看,该算法能够在系统网络没有故障的情况下丝毫不影响系统的直连网络的性能,其数据结果也可以明显的看出该算法对于系统故障恢复的有效性和实时性较强。     

若尔盖高寒高原植被覆盖及变化研究

区域生态环境的质量可以通过植被覆盖度的高低反映出来,研究植被覆盖度,了解其时空发展变化,能够有效地评估区域的生态服务功能.本文以5年为时间间隔从2001-2016年中选取4期数据作为时间序列,以Landsat系列遥感影像为数据源,选取归一化植被指数NDVI,建立像元二分模型,结合均值法、差值法等方法分析区域的植被状况,得出若尔盖地区以高级植被覆盖度为主,植被覆盖变化较大,波动明显,总体处于退化趋势的结论.在各个时间段内退化程度不同,2006年植被覆盖状况最好,2011年退化最严重.作为黄河上游地区重要的水源涵养地,研究该地区的植被变化,对于调节区域气候,防控沙尘暴灾害,以及当地畜牧业的发展和生态平衡具有重要参考价值,为该区域的可持续发展提供理论支撑和科学依据.     

引入0-1整规划的电力系统故障方法研究与仿真

电力系统是复杂的系统,故障检测是保障其可靠运行的重要手段。将改进型的遗传算法应用到电力系统故障检测中,将问题转化为0-1整规划问题,并采取单点故障完全初始化种群等措施,优化求解算法,提高收敛性能。并在算法的迭代过程中对不完备信息进行判断,取得了较好的检测效果。算例结果表明,对于信息缺失等情况,改进后的遗传算法具有良好的信息处理能力,具有实用价值。     

广电网络光缆故障报警信息处理探讨

随着信息时代的到来,广电网络光缆系统得以长远发展,当前光缆系统已经覆盖到我国大部分区域,并且其覆盖面在不断拓宽,这使光缆故障报警工作越加重要,尤其是故障维护作业。本文就广电网络光缆线路故障、修复方法以及维护三方面分析了广电网络光缆故障报警信息处理,基于此,期望为未来的相关研究提供参考。     

小型多旋翼无人机发动机气路故障残差参数偏差值挖掘

随着发动机工作性能的不断提高,获取的数据信号种类和数量也随之增加,为判断发动机故障增加了较大的难度。提出基于改进支持向量机数据挖掘算法完成对发动机气路故障偏差值进行挖掘和分析。首先将发动机工作状态实时监测系统收集的数据信息输入到支持向量机训练集中,计算发动机气路参数偏差值并输出;然后将输出的数据作为初始样本进行分析后,判断此数据里包括的发动机故障信息属性,以此为基础,采用指数平滑算法对不属于异常点的突变数据进行平滑处理,输出结果即为小型多旋翼无人机发动机气路故障残差参数偏差值,完成气路故障残差参数偏差值的挖掘。实验证明利用改进后的支持向量机数据挖掘算法,可以准确地计算发动机偏差值数据,更加精确地反映发动机的气路故障,为后期数据平滑处理提供了数据支持。     

关中地区跨断层垂直形变特征及相关性分析

利用关中地区9个跨断层短水准场地20多年的垂直形变资料,从时间和空间对断层形变特征进行相关性分析。结果表明:关中地区断裂带垂直形变表现出时间准同步阶段和空间差异性运动;岐山-马召断裂带处于地震危险区,且表现出继承性运动,临潼-长安断裂带在区域内属于地震高频地带,且南北区域应力和活动方式出现分段活动的特征,建议两者应加以关注;秦岭北麓断裂带残差累计70 mm,推测未来几年蠕滑运动可能持续上升,并恢复到低活动水平;华山山前断裂带不同区域残差累计值正负差异,推测会继续保持继承性运动趋势。     

基于EMA和Lorenz系统同步的网络攻击检测

对新型网络攻击信号进行准确有效检测的问题已有许多研究。网络攻击信号更新变化迅速,严重影响了网络环境的安全稳定,传统的网络攻击信号检测算法如ARMA模型算法检测性能不够理想。采用非线性信号处理的方法,基于期望最大化算法的高斯混合模型,结合Lorenz混沌系统进行同步控制,提出了一种改进的网络攻击检测算法。对网络数据流进行建模并检测,将差值这个特征作为混沌同步控制量,进行检测和判决。仿真结果表明改进的检测算法能有效检测网络攻击信号数据库中最新的5类攻击信号,与ARMA算法进行检测性能比较,检测概率同等条件下提升幅度明显,最高为15%以上,在网络攻击安全防御中展现优越的应用性能和前景。     

基于覆盖集和逆高斯变异的AFSA算法在WSN中的覆盖研究

针对人工鱼群算法(AFSA)对节点能量以及分布考虑不足的情况,本文在无线传感优化覆盖中,引入了覆盖集和逆高斯变异概念,通过在AFSA的觅食阶段采用覆盖集,使得个体人工鱼的选择的效率得到提高,在聚群阶段使用逆高斯变异,将个体人工鱼的活动区域进行了合理的分布,使得探寻食物的效率得到了提供。通过经典函数测试,本文的算法在性能上优于AFSA算法,通过仿真实验证明,本文算法在节点能量消耗上和节点覆盖效率上有了进一步的提高。     

基于划分可测控区域的配电网故障定位研究与探讨

正1研究背景故障诊断也是故障恢复的先决条件之一,所以应快速、准确的隔离故障区域。因此,本文提出的基于粗糙集理论、贝叶斯公式、蚁群算法、小波多判据融合的故障定位方法,可以为现场工程应用提供技术支撑。2理论基础2.1研究基于贝叶斯和粗糙集理论的配网故障定位方法将配电网自动化水平较高的区域归类为可测控区域,对由FTU和SCADA系统传回的故障信息进行采集成库,研究基于贝叶斯公式的配电网故障定位方法;针对配网自动化水平较低的非测     

东亚垂直分工对中国对外贸易隐含碳的影响研究——基于MRIO-SDA方法跨期比较

随着中国在东亚垂直分工体系中角色日渐凸显,其产业及贸易结构产生了重要的变化,这对中国贸易隐含碳排放的影响不容忽视。本文利用可比价格的全球投入产出表,构建了一个包含中、日、韩、印尼、马、菲、新、泰、中国台湾、越等东亚国家(地区)的多区域投入产出(MRIO)模型,运用MRIO-SDA技术对1997-2002年、2002-2007年、2007-2012年中国对东亚地区出口隐含碳进行了跨期比较。研究表明:1东亚垂直分工导致了中国隐含碳排放增长,而且虽然中国能源利用效率的提高对隐含碳的增加有缩减效应,但减幅明显收窄。贸易结构恶化与贸易规模扩张是中国对东亚地区出口隐含碳增长的重要因素;2由于隐含碳排放区域溢出,中国碳排放受到东亚垂直分工体系影响最大,与东亚垂直分工体系同步性越来越强;32008年金融危机对东亚垂直分工体系产生了结构性的影响,东亚垂直分工体系有低碳化的趋势;4中国要加强对于高能耗贸易品出口的监管,同时要充分利用东亚垂直分工体系区域溢出对减排的正面作用,避免成为国际碳排放倾销的目的地。     

Lorenz混沌异步跟踪深度伪装网络攻击信号最优检测

提出采用Lorenz混沌系统异步跟踪优化期望最大化高斯混合模型算法实现对低信噪比下深度伪装的网络攻击信号最优检测。通过提取待检测网络数据流参数向量和正常数据流参数向量的差值为特征,使用高斯混合模型并与期望最大化算法相结合,设计Lorenz混沌异步跟踪检测算法,对网络数据流进行建模和检测。仿真结果表明改进的检测算法能有效去除不是攻击信号的伪峰,相比Hough变化检测算法,能更加正确地检测非法攻击信号,信噪比为-15dB下,不同异步攻击中的检测概率就能达到100%,实现检测性能最优,尤其适用于信噪比极低的深度伪装网络攻击环境中对攻击信号的检测。研究成果为网络安全防御及应用具有巨大的理论参考价值。     

基于遗传进化专家系统的电气故障检测应用

通过对电气系统设备异常故障检测分析,构建电气系统的故障检测专家系统,实现电气设备安全运行和安全供电。传统的电气故障检测系统采用遗传进化系统,由于信号数据分析的时间与判断的依据非常模糊,导致检测性能不好。提出一种基于改进的遗传进化专家系统的电气系统故障检测模型,通过信号处理和特征提取方法,提取电气故障数据集合,设计三层遗传进化神经元结构,构建故障检测专家系统,得到检测系统的硬件电路模型,通过算法改进提高检测性能。仿真实验研究表明,该模型实现对电气故障检测,能有效提高对电气设备的故障检测准确率,准确检测率提升34.3%,系统稳定可靠。     

改进的蚁群引导电网系统云数据聚类故障检测

传统的蚁群算法在迭代过程中产生逆转变异,新的结点与链路也可能在任意时刻加入到云中,给电网系统云数据的云计算和故障数据预测检测带来很大难度,出现拥塞控制,导致聚类效果不好。结合云计算处理数据的特点,对传统的蚁群算法进行改进,提出一种改进的蚁群引导电网系统云数据聚类和故障检测算法,根据基因位随机数大小决定输出概率的精度,更新状态类别充分统计量,得到故障特征观测概率和初始概率,执行聚类中心更新规则。搭建的Hadoop集群云计算原型系统,在开源的云计算平台框架和HBase电网系统数据库下进行数据采集和算法实现。仿真结果表明,算法在数据聚类和故障检测中具有较好的应用性能。     

基于ZF-V-BLAST算法的收发天线数量对系统的影响

随着人们对无线通信系统高品质服务需求的增长,通信系统的研究者们提出了许多空时信号处理技术和算法来实现系统容量的增长。实践表明分层空时码在无线通信中的应用具有极大的优势。本文研究多入多出(MIMO,Multiple-Input-Multiple-Output)系统中不同个数的接收天线和不同个数的发射天线在准静态瑞利环境中满足互不相关条件下的抗衰落和抗噪声的性能。仿真主要是对ZF-V-BLAST算法的误码率性能进行比较和分析。该文对提高下行链路中的接收机的性能、系统容量和覆盖有很好的指导作用。     

微损小波分解航空行星齿轮故障特征及诊断

提出基于dbN小波算子小波变换分解行星齿轮故障特征的故障检测算法,算法可以在轻微损坏时就较好地判断出齿轮故障。通过分析行星齿轮的故障成型,以及故障的冲击振动传播路径,建立其故障模型,在利用小波变换方法对其故障信号进行分析,检测方法可以较好地进行故障识别与检测,对比传统的傅里叶变换,新算法可以对微弱信号识别,能同时判断缺陷轮齿的频率和出现的时间,在排除故障时能准确分析故障位置,以及故障类型。仿真实验表明改进算法小波变换,具有弱信号检测能力强,准确判断故障出现时间,为尽早发现故障与解决故障问题提供了保障,故障检测概率提高了15%。具有较好的工程实用性。     

浅析改进的解相关成比例自适应滤波算法

分析了针对稀疏系统进行辨识的自适应滤波算法,主要研究的是能够改善辨识稀疏系统性能的成比例自适应算法。对于有色输入信号,引入解相关原理改善了成比例自适应算法对稀疏系统辨识的性能。但固定步长使得解相关成比例自适应算法在收敛速度和稳态误差方面存在矛盾,为此,引入凸组合可有效解决此问题。通过仿真实验验证了凸组合解相关成比例自适应算法的优越性。     

数据挖掘中关联规则算法的研究

Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法。通过对Apriori算法的基本思想和性能的研究分析,提出了一种基于垂直事务列表的树形结构的挖掘算法,减少了候选频繁项集的数量,提高了挖掘算法的效率。实验结果表明新算法具有良好的性能。     

变电站自动化系统调试与维护的研究

伴随着计算机技术与信息技术越加成熟,变电站自动化系统得到了快速发展建设。变电站自动化系统在不断发展过程中,我国变电站在运行及性能上面都已经发生了较大的改变,特别是我国近几年在快速发展建设过程中,分层分布系统在网络内应用越加广泛,变电站自动化系统在结构与性能上面已经发生了显著性改变。本文在对于变电站自动化系统分析研究过程中,主要对于变电站自动化系统内的调试故障进行分析研究,进而提出针对性的调试及维护措施。     

汽轮机卡涩故障的诊断分析

从辨识算法的角度出发分析了时间常数和反馈斜率对诊断精度的影响机理,结果表明反馈斜率是辨识精度的决定因素。为此。针对原调节系统构造了一个输出变换,使得变换后系统的故障诊断结果对反馈斜率变化不敏感,即提高了诊断算法对非故障特征参数变化的鲁棒性能。