电子
首先提出基于WIPT的两路中继协作underlay认知无线电网络,其中次用户系统采用两路协作中继传输,中继采取功率分裂协议进行能量采集和信息解码,利用所采集的能量转发信息。然后通过数学推导得出系统用户的中断概率精确表达式和次用户系统遍历容量以及能量效应。最后数值仿真探讨了次用户发射功率对系统性能的影响,结果表明两路中继协作有效地降低了数据传输的中断概率,且当功率分配系数取0.5时,系统的容量和能量效应达到最优。
无摘要
在原子和腔场衰减系数相等的特殊情况下数值计算方法子间并且关键词:中图分类号:O431.2,两腔场间随衰减系数增大;文献标识码:A衰减加快量子光学原子衰减腔场衰减、,、,。;;研究了耦合腔系统中两子系统间的几何量子失谐,通过解薛定谔方程,,给出了系统态矢演化规律研究结果表明。。几何量子失谐耦合腔文章编号:1005-0086(2021)01-0064-06;Theinfluencesoftheatom-decayandthecavity-decayongeomet-ricalquantumdiscordbetweentwosubsystemsinthecoupled-cavitysystemLUYong-xiang1*,LUDao-ming2(1.
通过激光选区熔化技术使用优化后的工艺参数成形了,3。在,650℃检测了疲劳测试样件的孔隙情况CT部分参数试样存在约式结果表明,随工艺参数改变无明显的变化趋势,样的裂纹源均位于试样表面同时存在脆性与塑性断裂两种机制,疲劳性能
在利用振动加速度信号检测柴油机工作状态时,为在仅提取较少时域特征参数的前提下获得相对较高识别率,提出适用于往复机械状态检测的正交振动信号法在气缸盖顶部和侧部互相垂直方向上。分别安装振动加速度传感器,采集振动信号,提取时域特征参数将只考虑单一方向振动信号同时考虑。、)的输入特征向量,对多种工况下个方向振动信号,所对应特征参数分别作为广义回归神经网络(实验表明:采用发动机缸盖顶部和侧部互相垂直方向上的这一对正交振动加GRNN2发动机工作状态进行识别速度信号是一种具有较大工程应用价值的往复机械工作状态检测方法
调制传递函数()是评价红外热成像系统性能的一个重要参数。本文分析了常用的MTF测试方法,并对其中倾斜刀口法的测试系统构成、测试原理、测试步骤进行了详细的介绍,最后通过Matlab实现倾斜刀口法测试MTF的方法,并使用该测试方法对某国产凝视热像仪进行了测试,其测试结果与国外某测试设备的测试结果最大相差0.04。
对于通过经验和肉眼观察的传统诊断方法,可能引发误诊和漏诊的情况。为了精确的诊断口腔疾病,设计了一种基于卷积神经网络的口腔牙齿疾病诊断系统。该系统利用基于STM32的图像显示平台采集口腔图像,并使用GoogLeNet网络模型对图像进行特征提取与识别。采用TensorFlow框架对模型进行训练,结果表明,相比于传统的全连接网络,所提出的系统具有较高识别率。
AlGaInP是GaAs(565~575nm),有源区主要材料基因其材料组成较接近间接带隙LED载流子损耗为主非复合辐射中心损耗、、型掺杂层掺杂浓度对发光光衰的影响、P型层前端插入一层厚度20nm广泛应用于黄绿光至红光波段的,但在短波段尤其是目前黄绿光功率衰减量子阱相同厚度、生长温度及,1.7×1018cm-3浓度的高掺杂层三种方案可以改善黄绿光发光二极其发光效率和稳定性存在问题,所以研究相同生长温度不同阱垒厚度。发现较薄的阱垒厚度较高的LED。MQWMQW。。、黄绿光波段以俄歇复合损耗不同生长温度后端P-space管光衰性能P。发光二级管;黄绿光;光衰;多量子阱
物联网设备因资源受限,需要兼具安全性、灵活性的轻量级密码模块保障安全,白盒密码能够满足物联网设备的安全需求。在常见的白盒密码实现方法中,往往密钥和查找表是绑定的,因此每次更换密钥都需要重新生成并更换查找表,这在实际应用中不够灵活。为了解决该问题,提出了一种基于AES的动态白盒实现方法,即DWB-AES。该方法通过改变轮与轮之间的边界,将加解密过程的所有操作均通过查找表来实现,并对表和密钥分别进行混淆,使整个加解密过程不会暴露密钥信息,且每次更换密钥时不需要更换查找表,所以DWB-AES更加灵活和实用。通过对DWB-AES的安全性分析表明,DWB-AES具有较高的白盒多样性和白盒含混度,且能够有效地抵御BGE和Mulder等常见的白盒攻击方法。
随着国网信息化建设,国家级、集团式网络安全威胁层出不穷,形成适合电网的量子级安全可靠通信技术解决方案尤为重要。文章从多终端量子密钥应用角度出发,提出了一种基于量子保密通信技术的手持抄表解决方案,实现技术升级换代。首先,从技术理论和应用领域,介绍分析了量子保密通信技术的现状及其与经典设施相结合的可行性;然后,以量子密钥管理系统为核心,设计实现了量子密钥安全存储和业务安全流程应用模型;最后,在搭建量子密钥分发整体环境的基础上,实现多终端量子密钥应用验证架构设计,验证了量子密钥业务应用流程,有效提升了系统的整体安全性。
碲镉汞雪崩光电二极管是第三代红外焦平面探测器的主要发展方向之一.提出一种利用离子束刻蚀工艺制备碲镉汞雪崩光电二极管器件的方法,并研究了截止波长、耗尽区厚度与器件增益的关系.利用此方法制备截止波长4.8μm的中波器件在17V反向偏置下增益可达1000.对器件进行了噪声频谱测试,计算了其过剩噪声因子.
针对多层异构网络中基站簇造成的干扰问题,本文提出了一种对用户设备#useeequipment,UE)进行分类建模的方法`首先,将处在通信热点区域的毫米波双层异构网络中密集部署的微微基站、毫微微基站以及UE构建成独立的非齐次泊松簇过程"然后,根据毫米波的特点建立了扇形天线模型和视距球传播模型并给出了簇内和簇间干扰的分布距离;此外,通过干扰的拉普拉斯变换以及信号与干扰加噪声比推导出基于UE分类和无UE分类的下行链路频谱效率解析表达式`仿真结果表明,所提出的基于UE分类方案的性能优于无UE分类方案的性能,显著提升了频谱效率'
多维特征检测技术是提高海面小目标检测的有效途径。为了进一步提升海面小目标检测性能,本文提出基于多域多维特征融合的检测方法。首先,从时域、频域、时频域、极化域等多域,充分挖掘海杂波和含目标回波的差异性,并将这些差异性表征为多维特征,构建高维特征空间。其次,通过极化域和特征域的多维特征线性融合,将多维特征压缩到3D特征空间中,获得高维度信息的同时减少维度计算代价。然后,结合凸包学习算法获得3D判决区域,实现异常检测。最后,基于IPIX实测数据的实验结果表明:相对现有的极化检测器,提出的检测器具有25%以上的显著性能提升。
为了提高嵌入容量和实现解密与提取信息的可分离性,文章将希尔伯特曲线和同态加密的特性运用到密文域可逆信息隐藏中。首先,图像拥有者对原始图像进行预处理,并在加密后构造密文镜像点。然后,信息隐藏者通过同态加法对目标像素点进行秘密信息嵌入。最后,接收方不仅可以提取秘密信息,还可以无损地恢复原始图像。实验证明,文章方案不但能够实现解密与提取信息的可分离性,而且在保证图像质量的前提下,最大嵌入容量可达到69120bitso
对三七的研究具有着现实意义维荧光光谱对其难以进行定量分析粉水溶液样本的三维同步荧光光谱诊断算法组分荧光特征峰区间(CoreConsistencyDiagnostic)。,,,但是三七含有几十余种化学成分是典型的多组分物质本文应用荧光光谱仪测量了。结合二阶校正算法以及分半信度法FLS92022等分析确定三七粉水溶液的平行因子模型组分数为(SplithalfMethod)、,因此,普通二个不同浓度的三七核一致第一3。λEx=380~390nm,λEm=465~475nm;第三组分荧光特征峰区间475nm,λEm=515~525nm;三组分荧光可能是人参皂苷结合二阶校正算法进行分析整体荧光特性
为模拟人类触觉感知功能,实现智能触觉,研制了一种基于聚偏氟乙烯(PVDF)压电薄膜的多信息触觉检测系统,初步实现了对物体表面柔软度、黏性、纹理粗糙度、纹理规律性、热度5种维度信息的检测识别。该触觉检测系统利用凸点型压电薄膜传感器获取物体表面信息,上位机对采样信号进行数字滤波、特征提取及特征分类,最终得到物体表面特性信息,并绘出物体表面特性五感图。其中纹理粗糙度采用主频率识别方法,利用傅里叶变换(FFT)进行特征提取。实验结果表明,该系统能够有效区分被测物体表面信息。
水下图像是水下信息的重要载体和呈现方式,对海洋资源的探索、开发、利用具有至关重要的作用。然而,由于客观成像环境和设备的限制,水下图像质量总是差强人意,具有对比度低、细节模糊、颜色偏差等退化现象,严重制约相关领域的发展。因此,如何通过后期算法对退化的水下图像进行增强和复原越来越受到学者们的关注。近些年,随着深度学习技术的快速发展,基于深度学习的水下图像增强与复原技术取得了巨大进展。为了更加全面、立体地对现有方法进行梳理与归纳,紧跟最新研究进展,本文着重对深度学习驱动的水下图像增强与复原的方法和模型进行介绍,详细整理现有的水下图像数据集,分析现有基于深度学习方法的关键问题,并对未来发展方向进行展望。
为了快速准确完成网络安全数据分类聚类算法通过初始中心选取和K参数值的确定聚类分析网络安全数据K-means络数据的不相关特征属性并利用领域粗糙集算法提取特征,采用随机森林算法完成聚类数据预处理,去除冗余数据后,并利用网格搜索法自动优化选择参数,Booster平均召回率高网络安全数据分类应用中平均查准率、数据分类聚类算法
为解决微波激发等离子体参数诊断存在的困难问题,提出利用二端口传输反射法测量微波激励产生的低温等离子体的等效相对复介电系数。使用有限元方法设计了基于BJ22标准波导的样品测试结构,该结构能在较大的介电系数范围内,保证介电系数和端口的|S11|,φS11和|S21|参数保持较好的单调性,避免产生多值问题;通过人工神经网络对计算获得的各介电系数对应的S参数进行训练,达到足够的精确度;最后通过实验,将测量获得的S参数利用神经网络反演获得待测物质的相对复介电系数。该方法对今后测量类似等离子体、复介电系数实部为负的特殊材料的介电常数具有一定的指导意义。
无摘要