基于动态聚簇结构的无线传感网络在海上通信中的应用

无线传感网络在海上无线通信系统中的应用越来越广泛,而受到海上环境的影响,网络的能量消耗及生命周期是衡量海上无线传感网络最重要的性能参数。传统无线传感网络的数据传输在单个节点之间进行传递,效率较低,而现有的基于簇结构的无线传感网络,把传感网络中的所有传感器节点按照一定的逻辑结构进行划分,增加了系统的传输效率。本文在研究现有的无线传感网络基础上,提出一种基于动态聚簇结构的无线传感网络,并进行仿真。     

海上多跳无线自组网路由协议仿真研究

海事卫星通信由于其高昂的价格,难以得到广泛应用。为提高海上船舶通信的效率和经济性,有学者和企业提出了海上多跳无线自组网。然而,由于海面特殊的地理条件,波闭塞效应往往会干扰无线通信所需要的稳定链路,造成连接中断和通信质量下降。为解决以上问题,本文提出一种集合路径路由方法,通过对海上通信链路建模和特征分析,将多个海上节点组织为虚节点,使用虚节点之间的路由方法来增强通信链路的可靠性和稳定性,并利用仿真证明本文提出方案的可行性和高效性。     

基于无线传感器网络的运动目标检测动态聚类图

有效的目标跟踪需要积极的传感器节点对运动目标群实行跟踪。与单目标跟踪相比,聚类在效能上有显著提高。本文提出准确的相干和非相干运动模式下目标的聚类,采用隐式动态时间框架来评估在创建连接组件加权图的目标关系史。该算法采用目标跟踪中定位算法的关键特征,即估计当前和预测的位置来确定移动目标的方向和距离的关系。模拟结果显示,通过动态调整历史窗口大小和预测目标之间的关系,可以显著提高聚类的准确性并减少运算时间。     

基于改进粒子群算法的PMSM多参数辨识

针对标准粒子群优化算法对永磁同步电机多参数辨识精度低与收敛慢的问题,设计了一种自适应自治群组粒子群优化算法进行辨识,并在Matlab/Simulink中搭建参数辨识模型.仿真结果表明:改进后的算法对永磁同步电机多参数辨识的整体精度更高,收敛速度更快.     

电液自动舵受控对象数学建模及参数辨识

电液伺服舵机和船舶本身为船舶自动操纵控制系统中的被控对象。本文讨论电液伺服舵机的数学模型和船舶运态数学模型,并提出对这种数学模型参数进行辨识的工程实用方法,为采用伪微分反馈控制技术研制船舶自动操纵系统提供数学模型。     

基于子空间的ASM电涡流控制系统辨识

通过采用子空间辨识方法对ASM电涡流控制系统进行辨识。建立了适用于ASM测试的电涡流加载控制器的系统辨识方法,并获得了相应的数学模型,进行了辨识试验设计,并通过时域验证辨识模型精度。辨识试验结果表明,试验获得的数学模型,其仿真输出与加载减速运行试验数据基本一致。     

城市轨道交通5G公专网无线覆盖方案研究

[目的]城市轨道交通5G公专网是5G公网在城市轨道交通行业的垂直应用,其无线覆盖方案与5G公网仅需满足公众乘客对移动通信的需求存在较大差异。因此需研究城市轨道交通5G公专网无线覆盖方案。[方法]以城市轨道交通无线通信业务需求为前提,针对城市轨道交通的复杂应用环境,明确了5G公专网无线覆盖范围,提出了不同应用场景下无线覆盖技术指标要求;设计了隧道区域、地面区域和室内区域不同场景下的无线覆盖方式;探讨了无线网络容量优化和覆盖优化措施。[结果及结论]所形成的以业务需求为导向的城市轨道交通5G公专网无线覆盖方案是全场景、连续性的解决方案。城市轨道交通5G公专网无线覆盖方案还应统筹考虑运营商不同制式、多频段无线系统共建共享及系统之间干扰问题,以为城市轨道交通用户提供良好的5G公专网服务。     

基于神经网络的感应电动机特性辨识新方法

提出并论证了一种基于神经网络的感应电动机特性辨识新方法,只需测得电机两相电流数值便可以辨识出电动机转矩和转速,用改进的Levenberg-Marquardt算法对神经网络进行学习和训练,构建了适合电动机转矩转速观测的BP神经网络。由于RBF神经网络无论是在逼近能力、函数拟合和学习速度方面都优于BP网络,也利用RBF网络进行了辨识。该方法较已经提出的方法相比,需要的检测量少,辨识方法简单。仿真研究表明,RBF神经网络辨识效果优于BP神经网络。     

客运码头企业双控体系建设分析

深入分析客运码头企业安全生产特点和规律,制定双控体系建设流程,划分评估区域,编制风险辨识和管控信息汇总表.根据风险辨识和管控信息汇总表,客运码头企业可以按照不同的风险等级选取合适的管控手段,做到有效的风险分级管控.客运码头企业双控体系的建立不仅可以夯实安全生产基础,提升安全管理水平,而且还可以促进企业健康发展.     

基于文本挖掘的道路运输安全风险源辨识模型

为了解决当前道路运输安全风险源辨识工作中数据短缺和人员工作量较大的问题,从文本挖掘的角度出发,提出一种能够自动辨识道路运输过程中安全风险源的模型.该模型首先对道路运输文本进行因果句提取,并对因果句进行分词操作,实现安全风险源特征的增强;其次,进行适应卷积神经网络(convolutional neural network...