摘要：为判定高速数字通信系统的通信质量,该文根据等效时间采样技术的取样示波器的同步延迟采样工作原理,使用cy7c68013芯片设计USB通信模块进行通信,上位机发送指令给示波器配置相关工作参数,示波器将采集数据传递给上位机,进行波形/眼图绘制,并实现参数运算,实现通过眼图测量方式对通信信号进行相关参数测量的功能。该方案设计的仪器可在采样率较低的情况下,实现对高速信号的评估,速率测量误差在1%以内,因此开发成本低、功能扩展性强、使用方便、应用灵活,具有一定的实用价值。

摘要：利用隧道磁阻(TMR)效应设计了一种结构相对简单的磁栅式高精度微位移传感器。首先,介绍了磁栅式隧道磁阻位移传感器检测原理,凭借隧道磁阻传感器高灵敏度的特点检测磁栅敏感轴上方的空间磁场,接着利用COMSOL有限元仿真软件对磁栅结构进行仿真设计,验证了磁栅的磁场分布特性。通过搭建四桥路检测电路能够使TMR传感器有效抑制外部磁场干扰以及温度对TMR传感器的影响;得益于90°移相电路模块的加入,得到两路相位相差90°的标准正余弦信号,解决了传统的由于空间非正交引起的相位和幅值等误差问题,为超高倍数的细分插值技术奠定了基础,最后结合细分因子为9600的插值电路,理论上可实现208 nm的高分辨率位移检测,在20 mm量程范围内能达到0.15%的位移测量精度。

摘要：为了实现高频信号在欠采样条件下的波形重构,递进延时超窄触发信号的产生成为顺序等效采样技术用于触发取样系统进行高频信号采样的关键。为此,设计了一种可编程延时触发序列产生及调理电路,在FPGA数字电路的控制下,通过计数器与延时模块产生可调延时触发序列,利用阶跃恢复二极管特性对产生的触发序列进行调理,产生一种延时步进可调、边沿极窄的脉冲信号。通过对该电路进行测试,结果表明,输出脉冲信号步进范围0~-2.4 ns可调,分辨率可达1 ps,且边沿跳变时间可以达到120 ps内,幅度可达到8 V左右。该延迟脉冲和调理电路可应用于通信、雷达等信号探测设备中,对于高频信号的获取与分析具有重要意义。

摘要：针对静态知识图表示方法不能对时间进行建模的局限性,从时序图谱实际应用的需求出发,设计了基于关系聚合的时序图谱表示学习方法来描述和推理动态知识图谱的时间信息.与离散的快照时序网络不同,将时间信息视为实体间的链接属性,提出利用时间感知的关系图注意力编码器来学习时序图谱的实体表征.将中心节点的邻域关系和时间戳融入图结构中,然后分配不同的权重,高效地聚合时间知识.在公开的时序知识图谱数据集上运行,结果表明,与传统的时序图谱编码框架相比,面向注意力聚合的时序图谱表示学习方法在补全和对齐任务的性能上都有较强的竞争优势,尤其对高时间敏感度实体更加显著,体现出算法的优越性和强鲁棒性.

摘要：地铁运营中,精准高效的列车间冲突预测是调度员行车调整的依据和基础。因此,精准高效地预测列车之间对行车资源请求的冲突一直是行业内持续研究的问题。列车实际运行状态的动态性导致列车间冲突的不确定性。针对目前普遍对于列车间冲突确定性的预测方式,引入地铁列车间冲突不确定性的预测方式,利用样本平均近似法(SAA)对列车运行状态的不确定性进行描述,继而表述列车之间对行车资源请求冲突的不确定性,然后提出一种列车间冲突不确定性的预测模型,并针对模型的预测结果设计验证其预测精度的方案。最后,利用南京地铁3号线列车运行实绩数据进行算例验证,验证结果表明模型预测结果具有较高的准确性。

摘要：轨迹子段匹配是轨迹数据挖掘的重要手段,针对其计算复杂度较高、受噪声影响大的问题,提出了一种融合自适应希尔伯特地理网格编码的多层级轨迹编码树结构,在可接受的建树代价下,形成了从轨迹整段到最小片段的层次化组织形式和子段从属关系表达结构,并在轨迹片段编码树的基础上,设计了相似子段匹配算法,将复杂的空间计算转化为空间编码的字符串前缀匹配操作,极大地降低轨迹子段匹配的计算复杂度。实际轨迹数据的实验表明,在不影响匹配准确率的前提下,提出的子段匹配方法的效率与基于经典距离的相似性度量方法相比,有超过一个数量级的性能提升。

摘要：针对主流方法难以满足多层级实时可视化的需求,提出面向大规模地理矢量线数据的多层级实时可视化技术。建立面向多层级瓦片绘制的自适应可视化模型,设计像元四叉R(pixel quad R, PQR)树空间索引和基于PQR树的自适应可视化算法,分别用于支撑模型的数据组织和可视绘制。在10亿规模数据集上的实验表明:该技术在0.57 s内可计算任一层级上的可视结果,并且计算耗时大幅小于主流方法。当数据规模急剧增长时,该技术在各显示层级上仍具有较好的可视性能,最低可视速率超过100张/s,大幅优于主流方法。该技术在单机条件下即可支撑大规模地理矢量线数据的多层级实时可视化,在空间大数据探索分析领域具备较好的应用前景。

摘要：针对电磁探测卫星的特点,考虑其主要约束条件,建立了多星联合规划数学模型,提出了基于遗传算法的电磁探测卫星多星规划算法。为处理遗传算法迭代过程中产生的不可行解,引入了基于罚函数法的约束处理方法。针对罚函数法中惩罚系数难以确定的特点,设计了惩罚系数自适应调整的动态罚函数机制。根据模拟的数据进行实验及分析,表明该方法能有效解决电磁探测卫星多星规划问题。

摘要：空间连接聚集是一种常用并且非常耗时的空间数据库操作,特别是在面对大规模空间数据集时,单机运行环境难以满足其对时空开销的需求,如何设计高效的面向云计算环境中的分布式空间连接聚集算法越来越受到人们关注。Map-Reduce作为云计算的核心模式受限于其扁平化的串行扫描操作模型,常被用来加速非索引的空间连接操作,现有工作尚无将Map-Reduce和R-树索引结合来处理空间连接聚集。因此,提出了基于R-树索引的Map-Reduce空间连接聚集算法(RSJA-MR)来更高效地返回连接聚集结果。提出一种分布式R-树索引结构以支持大规模空间数据的索引,RSJA-MR算法利用分布式R-树生成任务集,任务集的执行满足无依赖并行计算模式,很容易在Map-Reduce框架中进行表达。文中提出一种实时缓存策略以支持索引并发访问。实验结果表明:相比非索引的Map-Reduce连接聚集算法,在空间交叠连接聚集查询上,时间性能最少提升8%,在空间包含连接聚集查询上,时间性能最少提升近35%。

摘要：在分析任务特点和卫星约束的基础上给出了多星协同任务规划问题的数学模型。引入约束惩罚算子和多星联合惩罚算子对卫星Agent原始的效用值增益函数进行改进,在此基础上提出了一种多卫星Agent强化学习算法以求解多星协同任务分配策略,设计了基于黑板结构的多星交互方式以降低学习交互过程中的通信代价。通过仿真实验及分析证明该方法能够有效解决多星协同任务规划问题。