为驱动光波导开关阵列实现信号的调制, 需要对较多数量光路进行电驱动。针对驱动电路电压调校过程 繁琐, 驱动电压精度不高等问题, 设计了一种基于STM32 的自动调校驱动电压的控制系统, 其主要包括主控 模块, 驱动模块和光接收模块。 驱动模块对光芯片进行驱动, 并可控制其输出调制信号; 光接收模块能实现可 调放大探测功能, 实时探测光芯片输出光功率, 并传送给主控模块中的模数转换器; 主控模块接收记录芯片的 输出状态, 并自动调节遍历驱动电压。 系统硬件部分以单片机最小系统及串口屏为主控单元, 通过数模转换器 模块实现光开关的驱动控制, 利用光接收模块接收光开关反馈; 软件部分以5mV 的精度对20V以内的电压 进行自动控制, 并实时采集光芯片的反馈以对校正电压记录。 利用该系统对光开关芯片的测量实验结果表明, 该设计可通过校正电压对光开关进行有效驱动, 降低了成本, 实现对输出信号实时检测与控制, 缩短了电压 调校时间, 有效提高了光开关阵列驱动电压精确度, 在片上光互联的开关阵列等方向具有良好的应用前景。

针对地震、 海啸等自然灾害发生时, 地面基站受损或卫星信号受干扰而无法提供准确的位置信息, 对 救灾搜索和灾后重建都造成了很大的阻碍的问题, 提出了一种 GNSS(Global Navigation Satellite System) 拒止 场景下目标节点无线定位方案。 该方案选用救援车作为参考节点, 使用单无人机围绕以参考点为圆心的固定 轨迹进行多点无线测距, 利用无人机的移动性, 将传统的多无人机悬浮测距过程改为单无人机移动多点测距, 有效解决了多无人机资源浪费、 时钟精确同步难以实现、 系统复杂度高等问题。 在测距过程中, 提出了一种 基于加权的双向测距方法(W-TWR: Weighted-Two Way Ranging), 该方法可以有效减小测距过程中的双向信道 误差和时钟偏移误差, 最后利用最小二乘法对多组测距信息进行解算, 获得目标节点到救援车的相对位置 信息。 仿真和实验结果表明, 该定位方式合理, 其性能优于传统方法。

近年来, 随着中国的经济和人们生活水平的迅速提高, 对能源开采和运输的需求日益增加, 油气运输管 道作为重要的能源运输方式之一, 其总长度有了巨大的增长。而管道泄漏检测技术是保证油气管道高效、稳定 运行的关键技术之一。为此, 首先对管道泄漏检测以及定位技术的发展历程和现有研究成果进行了总结, 并对 各种常见方法进行了归类。其次研究了多种常见管道泄漏检测方法的基本原理和操作方法; 然后根据实际 工业情况阐述了各个检测方法的特点和适用应用场景; 最后, 对管道泄漏检测技术存在的挑战和未来研究的 重心进行分析和展望。

为提高磁共振无线电能的传输( MCR-WPT: Magnetic Coupling Resonant Wireless Power Transfer) 效率, 基于现阶段国内外在中距离对电能的传输系统特性与效率方面取得的研究成果, 通过对磁共振无线电能传输 的电路原理进行较为详细的推导与分析, 提出一种改进型的粒子群寻优(PSO: Particle Swarm Optimization)算法 对系统的阻抗匹配进行优化, 经实验验证, 该算法可提高磁共振无线电的传输效率, 相比其他算法有一定 的优越性。

锂电池组的健康状态(SOH: State of Health)是电池寿命预测中最重要的参数。 由于电池组内部单体电池 的相互影响, 使电池组 SOH 难以准确预测。 因此, 采取了一种基于门控循环单元(GRU: Gated Recurrent Unit) 的锂电池组 SOH 的预测模型, 在不同连接结构下, 使用充电周期序列、电池容量序列和电池温度序列单体电池 和电池组指标预测电池组的健康状态。 研究结果表明, 在串联和并联连接方式下, 使用单体电池指标的预测 曲线可以更好地体现电池的退化过程, 预测结果优于使用电池组指标的预测曲线, 具有较低的预测误差。

针对传统方法在石油钻井领域由于检索词不标准、 语义模糊导致检索结果偏差较大的问题, 提出一种 基于BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)孪生网络模型的注意力池化方法以提高文献 相似度评估的准确率。 首先使用爬虫技术采集石油钻井文献并清洗整理, 然后利用 5 类石油钻井文献数据集 评估指标对样本进行打分标注, 最后结合钻井文献数据集特征, 提出基于孪生BERT网络的注意力池化方法, 对多特征样本进行整体语义表达。 实验结果表明, 相较于常规的池化方法, 该模型能提升石油钻井文献相似度 度量的效果, 并具有一定的泛化性能。

目前高速公路拥堵状况发生频率越来越高, 为给驾驶者提供便利的出行路径, 减缓道路交通拥堵状态, 以流量统计为基础, 设计了基于改进遗传算法的高速公路交通拥堵状况预测模型。 利用固定与移动检测技术 采集流量、 密度以及速度等宏观交通流量数据, 针对冗余数据、 缺失数据以及错误数据等异常类参数, 采取 不同的识别与处理方法, 得到有效且完整的流量数据; 利用反向传播神经网络与支持向量机回归网络改进遗传 算法, 建立两个子预测模型; 通过加权处理两个模型权重构建混合预测模型, 根据子预测模型拥堵预测偏差, 结合最优权值组合策略修正混合预测模型的权值系数。 实验结果表明, 设计模型能划分目标高速公路的交通 拥堵状况等级, 可依据流量、 速度以及占有率等数据预测拥堵状况, 且模型预测精度较高, 具有理想的预测 有效性与准确性。

针对当前网络延迟测量相关研究成果在测量准确性等方面性能有待提升的问题, 提出了基于边缘计算的 物联网数据包传输延迟测量技术。 基于测量网络边缘位置流量数据及边缘测量结果对物联网中各条链路流量 数据进行评估。 将数据包传输延迟部署规划划分成数据中心和内容分发网络以及边缘网络等尺度范围各异的 测量体系, 基于边缘流量估计, 通过探测工具探测按一定顺序跳步的路由链路, 依据路由器地址连接各路由 路径, 获取全局连通网络拓扑结构, 根据物联网地址路由规则得到节点之间路由路径和相应数据包传输延迟。 实验结果表明, 该测量技术精度高, 测量性能优于目前现有成果。

目前病理组织学分析是诊断乳腺癌最广泛的方法, 而将众多的病理图像诊断分析分类, 需要病理学专家 通过显微镜对组织学样本进行目测识别, 采取人为方法识别特征费时费力。 为此, 针对乳腺癌病理图像数据集BreaKHis的不同放大倍数分为良性、恶性样本的二分类进行识别, 提出了基于DenseNet网络和迁移学习的 乳腺癌图像识别方法, 并将该方法过程与VGGNet、ResNet、DenseNet等深度学习模型进行了对比实验。实验 结果表明, 该模型学习能力强, 识别效果最好, 在此数据集上准确率可达到98%以上。

针对现有基于LSB(Least Significant Bit)的量子图像隐写方案嵌入容量较低的问题, 提出了一种基于格雷 码规则的彩色图像量子隐写方案。 首先将秘密信息置乱, 然后将其划分为6比特段, 最后使用格雷码规则将前3位嵌入载体图像 RGB(Red Green Blue)通道的第2LSB 中, 其余3位嵌入到载体图像RGB通道的LSB中。 按照嵌入规则, 隐写图像的LSB与嵌入秘密比特的差异高达近50% , 提高了嵌入信息的安全性; 提取是嵌入的 逆过程。设计了相关操作的量子线路, 在经典计算机上的仿真结果表明, 该方案的嵌入容量高达每像素6bit, 不仅在嵌入容量方面优于现有方案, 同时也有较高的安全性, 这表明采用格雷码规则实施量子隐写的研究方案 是可行的。

由于地球物理勘探环境的复杂性, 采集的地震数据常被现场的随机噪声覆盖, 如何对地震数据去噪成为 关键问题, 为此将基于卷积循环生成对抗网络(CycleGAN: Cycle Generation Adversarial Network)引入地震数据 去噪中, 该方法的关键是构建良好的生成器与判别器的结构并且优化合适的网络参数。 该网络输入数据与 标签数据是双向生成, 形成环状网络结构, 故而能引入循环一致性损失使网络参数训练的精度更高; 将非局部 神经网络模块作为CycleGAN生成器的残差链接以提高特征提取能力。以实际地震数据进行实验, 通过对数据 可视化、峰值信噪比和均方误差的对比, 验证该方法的可实行性。结果表明, 与普通生成对抗网络(GAN: Generation Adversarial Network)、残差神经网络(ResNet: Residual Network) 去噪效果相比, 该方法在不同噪声 水平下去噪性能更好, 峰值信噪比较高, 数据成像更清晰, 对实际生产工作有一定的指导意义。

随着数据中心网络流量剧增, 导致异常流量攻击事件频繁发生, 严重威胁了用户数据安全, 为此, 提出 一种基于软件定义网络( SDN: Software-Defined Networking) 技术的数据中心网络异常流量检测算法。该算法 采用SDN 技术网络框架与时间、 频率集合方式构建数据流量传输流程, 利用模糊C均值聚类、 四元组、反向 传播(BP: Back Propagation)神经网络等算法提取数据流量特征, 利用主成分分析算法建立流量特征子空间, 并使用矩阵方式向子空间投影, 最后采用设定阈值和投影周期数据向量判断数据中心网络是否存在异常流量。实验结果表明, 所提算法不仅计算简便, 还能保证异常流量检测计算结果的精度, 有效维护数据中心网络稳定 与安全。

实际环境中, 因信号衰减、阴影以及干扰等原因, 节点的通信区域并非是规则的圆形。同时, 不同锚节 点产生的测距精度也不尽相同, 为此, 提出基于锚节点优先级的质心定位算法( PACL: Priority-Anchor node-based Centroid Localization)。首先, PACL 算法在定位过程中考虑了节点通信区域的不规则性, 并建立基于不规 则程度的信号传输模型。然后, 计算锚节点的平均跳距, 并依据锚节点平均跳距值设定锚节点的优先级, 使优 先级高的节点优先参与定位阶段, 进而提高定位精度。仿真结果表明, 与传统的非测距定位算法相比, PACL算法降低了平均定位误差。

为揭示国际云计算安全技术领域的总体态势、主要参与国家地区、主要资助机构、主要主持机构、优势 学科的研究现状和热点, 以及我国云计算安全科研主攻方向的统计与分析。以全球科研项目数据库中云计算 安全技术领域科研成果为研究对象, 采用文献计量法对 2011-2020 年立项的相关科研项目数据进行统计与 分析。结果表明: 近10年云计算安全科研项目呈波动式下降趋势, 美国和欧盟的科研投入最多, 科学研究以 医学科学和信息学科为主导方向。

针对二维雷电监测系统中心站软件定位算法简单、 数据处理量小、 模块功能局限、 可视化交互性较低等 问题, 为满足三维雷电探测数据的接收处理需求, 采用 C/ S 架构和 C++builder 编程开发三维雷电监测数据处理 中心系统。 通过设计中心系统接收处理软件, 实现了接收数据按日期分类存储, 解算三维定位结果并存储为定 位文件, 发送状态数据给监视子系统和存储子系统, 发送各类统计信息给监视子系统等主要功能。 利用省级三 维雷电监测网搭建实验平台, 进行了系统运行和软件功能测试。 结果表明: 数据接收处理软件的算法设计准 确、 数据处理流畅, 系统功能完备、 用户界面友好、 移植便利性高, 符合三维雷电监测定位系统的功能需求。

针对在电力物联网中用户侧数据处于相对孤立的位置, 导致数据关联规则挖掘难度增加的问题, 提出了 基于关联规则映射的电力物联网用户侧数据深度挖掘方法。 该方法以用户侧数据网状拓扑的有向图结构为 基础, 根据关联属性组分析数据集的关联映射关系, 利用相互关系矩阵挖掘数据集的关联规则。 引入极值规范 化策略与径向基函数神经网络, 构建无量纲方法与离散聚类方法, 通过隐藏层神经元网络中心获取与连接权重 计算等训练阶段, 按照 K 均值聚类流程完成数据预处理, 根据显性与隐性的不同用户侧数据类型以及用户鄄 项目评分矩阵与兴趣度矩阵, 实现数据深度挖掘。 实验结果表明, 该方法可以用较短的时间完成挖掘任务, 不同规模数据集处理效果更好, 且能在较小的内存空间内完成数据深度挖掘。

为解决儿童电子绘本的交互问题, 实现真正为儿童阅读而进行设计与制作, 以双重编码理论为基础, 提出一种基于 IOS( Input Output System)平台技术下的绘本设计方法, 引入数字媒体、 动画和音效等多种制作 手段, 实现了一种具有更好的交互性的新型电子绘本。 通过基于 IOS 系统下的移动设备实现了儿童绘本知识 可视化的展示和智能推荐。 通过验证分析, 该系统解决了儿童电子绘本缺乏交互性的问题, 提高了儿童电子 绘本的智能推送精准度。 为今后儿童绘本设计开发提共借鉴。

为解决因大数据环境不断扩大而导致的信息储存高功耗、 低效率问题, 提出一种基于 LSM(Log Structured Merge)树的数据云储存节能优化算法。 根据数据存储的数量、 大小、 网络带宽及链路长度等信息差异性特点, 建立数据分片储存判定模型, 计算数据在发送和接收时的时间延迟, 对比既定参数判定是否需要分片储存。 对需要分片储存的数据, 通过时间延迟阈值明确在各个节点下所需的服务器功耗、 静态功耗以及动态功耗, 对 平均功耗较大的数据实施分类传输, 完成存储节能优化。 仿真实验证明, 采取所提方法后的云储存环境中冗余 数据量明显减少, 且处理稳定性较强, 平均耗用低于设定阈值, 整体算法性能较为优异。

针对传统方法对教学资源的共享往往存在资源分类不明确、 共享效率低等问题, 提出了基于 VEM (Variational Expectation Maximization)框架的教学资源共享平台设计方案。 平台由对协同工作完成对教学资源 的预处理、 特征提取、 分类以及共享 4 个层次组成。 在预处理阶段, 删除冗余信息, 减少系统存储空间; 特征 提取模块运用语义邻接矩阵, 计算资源中词汇的特征度值, 挑选出特征度值较大的词汇; 在分类模块, 运用上 下位关系构建分类框架, 计算每个词对之间的关系强度, 根据强度的不同实现分类; 对完成分类的资源编号 分别存储, 教师可直接查找完成资源共享。 实验结果表明, 该教学资源共享平台的分类准确性为 98. 6% , 资源 共享平均用时为 1.15 s, 表明设计的教学资源共享平台的准确性和效率较高。

针对目前采用的算法对云计算 QoS(Quality of Service)任务进行调度时, 存在调度时间较长且用户满意度 低的问题, 在考虑用户需求的基础上, 引入生产函数构建云计算 QoS 任务调度目标函数。 采用离散粒子群优化 算法通过调度运算和截止时间约束的搜索空间, 建立适应度函数并获取最优值。 通过求解目标函数获取最优 调度方案, 实现云计算 QoS 任务的调度。 实验结果表明, 所提算法的用户满意度高和调度效率都得到提高。

由于线上教学的教学效果受教学手段和内容的局限性, 导致体育线上教学效果评价的准确性较低, 为此, 基于模糊K均值聚类算法设计了多指标的评价方法。 首先构建体育线上教学效果多指标评价模型, 划分 影响体育线上教学质量的关键元素, 求解指标权重, 采用模糊K均值聚类法将体育线上教学效果评价指标参数 进行聚类与合并, 使具有非线性时间序列特性的教学能力收敛指标参变量约束处理后, 得到定量递归结果, 从而避免教学环境的干扰, 完成高精度体育线上教学效果评价。实验结果表明, 所提方法评价可以在保证体育 线上教学效果高精度评价的基础上, 提高运算速率。

地空通信数据链在地面与空中信息传递中具有重要作用, 为准确分析数据链信息交换情况, 提出基于 粒子群和减法聚类的数据链信号特征量识别算法。 将包络改变情况作为数据链信号划分依据, 利用求平方谱 策略提取信号载频、 带宽和码元速度等基础特征。 使用小波变换明确信号小波能量谱, 引入能量聚点理念分析 信号特征量性质, 选择能量谱差别明显的频段, 创建数据链信号特征量模型。 融合粒子群和减法聚类方法搜索 重建星座图, 明确粒子最佳解与全局种群最佳解, 计算星座图最佳减法聚类半径, 输出最佳聚类为最终的信号 特征量识别结果。 实验结果表明, 所提方法信号特征量识别精度较高, 抗干扰性强, 可实现快速准确的 VoIP (Voice over Internet Protocol)模式地空通信数据链实时信息交互。

为大范围高效率地解决现有民用电梯智能化改造问题, 设计了一种基于 STM32 的外加式安装、 可语音 交互的按键系统。 该系统以 STM32F103RCT6 为控制核心, 由语音交互和机械按键相配合实现轿厢内非接触式 按键。 其外加式独立辅助按键装置的特征, 保障了在不拆轿厢改造、 不影响原电梯手动按键使用的条件下切断 “人鄄物鄄人冶式交叉感染途径。 实践证明, 该系统具有安装及使用简易快捷、 生产成本低等显著优势, 能准确 实现电梯轿厢内的语音识别与楼层选择, 可广泛满足电梯改造、 轿厢防疫相关应用。

针对目前常见的高空作业吊篮大都只能实现竖直方向移动, 工作面积和效率受到极大限制的问题, 设计 了二线制垂直空间移动系统并提出了基于两线制的横纵向连续作业高空吊篮。 在楼顶两端分别固定一个电机 作为定点, 利用三角函数计算绳索和定点距离之间的关系, 并转化为电机转动的角度, 实现吊篮在垂直空间内 的二位移动。 通过理论计算和模拟仿真检验算法的可靠性以及装置的合理性。 实验结果表明, 该装置成本低, 具有在保障安全系数的同时可以平稳高效移动、 大幅度提高工作效率等特点。

为实现不同身份的用户访问指定的信息资源, 拒绝未授权的非法用户访问网络资源, 从而保护网络参与 者的信息安全, 针对身份认证及密钥协商协议难以实现用户匿名性、 三因子安全性及前向安全性的问题, 提出了一种新的三因子认证及密钥协商协议。 该协议可应用于多服务器网络环境。 对其安全证明和性能分析 表明, 该协议安全实用, 并且能有效抵御各类已知攻击。