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非平坦信道下多光源多載波可見光通信系統(tǒng)的優(yōu)化方法
本發(fā)明公開了一種非平坦信道下多光源多載波可見光通信系統(tǒng)的優(yōu)化方法，包括如下步驟：(1)設(shè)置多光源多載波可見光通信系統(tǒng)的參數(shù)，包括信道參數(shù)、噪聲大小和最大光功率，以最大化數(shù)據(jù)速率R為目標(biāo)優(yōu)化；(2)對(duì)直流偏置b優(yōu)化，得到優(yōu)化后的直流偏置b*；(3)歸一化波束成形向量{uk}進(jìn)行優(yōu)化，k＝1,...,K?1，其中K是子載波的總個(gè)數(shù)，得到優(yōu)化后的歸一化波束成形向量(4)根據(jù)優(yōu)化后的歸一化波束成形向量得到近似最優(yōu)的波束成形向量ω*。本發(fā)明的優(yōu)化方法不需要額外改變系統(tǒng)硬件等外部條件，僅通過簡單的計(jì)算，就能大大提升系統(tǒng)性能；當(dāng)系統(tǒng)的最大光功率受限時(shí)，優(yōu)化后的系統(tǒng)光強(qiáng)能夠保持恒定，可以兼顧照明；本發(fā)明優(yōu)化方法收斂速度快，易于實(shí)現(xiàn)，魯棒性高。
東南大學(xué)
2021-04-11
基于諧振頻率的硅微諧振式加速度計(jì)在線溫度補(bǔ)償方法
本發(fā)明公開了一種基于諧振頻率的硅微諧振式加速度計(jì)在線溫度補(bǔ)償方法，在零加速度情況下標(biāo)定出兩諧振梁諧振頻率平方和與其諧振頻率差的單調(diào)變化關(guān)系曲線，然后在輸入加速度情況下對(duì)兩諧振梁諧振頻率和諧振頻率差進(jìn)行測量，結(jié)合先前獲得的關(guān)系曲線將溫度引起的諧振頻率差從測量得到的諧振頻率差中減去，完成溫度補(bǔ)償工作。本發(fā)明提供的硅微諧振式加速度計(jì)溫度補(bǔ)償方法，克服了傳統(tǒng)直接溫度補(bǔ)償方法中溫度場分布的不確定性和熱傳導(dǎo)延遲給補(bǔ)償結(jié)果帶來較大偏差的缺陷，能夠?qū)崿F(xiàn)實(shí)時(shí)的、高精度的溫度補(bǔ)償。本發(fā)明方法的溫度補(bǔ)償成本低，該方案全部基于FPGA實(shí)現(xiàn)，不需要額外增加傳感器和引入其它設(shè)備，僅利用已有電路器件即可實(shí)現(xiàn)。
東南大學(xué)
2021-04-11
基于MEMS傳感器和VLC定位融合的雙粒子濾波導(dǎo)航裝置和方法
本發(fā)明公開了一種基于MEMS傳感器和VLC定位融合的雙粒子濾波導(dǎo)航裝置和方法，包括MEMS傳感器、INS模塊、PDR定位模塊、VLC定位模塊、測姿粒子濾波器和定位粒子濾波器；本發(fā)明在測姿濾波器的設(shè)計(jì)中，三維姿態(tài)誤差和三軸陀螺儀漂移作為6維的狀態(tài)向量?；趹T導(dǎo)機(jī)械編排的誤差方程作為其系統(tǒng)方程，用于更新粒子狀態(tài)。觀測方程包括加速度計(jì)觀測量更新和磁力計(jì)觀測量更新，用于計(jì)算粒子權(quán)重。測姿濾波器輸出VLC接收器的姿態(tài)給VLC定位模塊以校正姿態(tài)的影響。在定位濾波器的設(shè)計(jì)中，二維平面的位置信息作為系統(tǒng)狀態(tài)向量，基于行人航位推算的誤差方程作為系統(tǒng)方程，而VLC的定位結(jié)果則作為定位濾波器的觀測方程。
東南大學(xué)
2021-04-11
基于MEMS傳感器和VLC定位融合的單粒子濾波導(dǎo)航裝置和方法
本發(fā)明公開了一種基于MEMS傳感器和VLC定位融合的單粒子濾波導(dǎo)航裝置和方法，包括MEMS傳感器、INS模塊、VLC定位模塊、PDR定位模塊和測姿定位單粒子濾波器模塊；本發(fā)明中基于INS慣導(dǎo)機(jī)械編排的誤差方程作為融合濾波器的系統(tǒng)方程，用于對(duì)粒子群的粒子進(jìn)行更新。觀測方程包括VLC定位信息更新、PDR定位信息更新和磁力計(jì)觀測量更新，用于計(jì)算各個(gè)粒子的權(quán)重。輸出姿態(tài)信息給VLC定位模塊和PDR定位模塊。本發(fā)明首次在VLC定位領(lǐng)域使用融合測姿準(zhǔn)確估計(jì)VLC接收器的姿態(tài)信息，解決VLC定位容易受接收器姿態(tài)影響以及在光信號(hào)被遮擋情況下定位不連續(xù)的問題，并消除姿態(tài)對(duì)VLC定位的影響。
東南大學(xué)
2021-04-11
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蛋白質(zhì)nog1在調(diào)控植物產(chǎn)量和穗粒數(shù)中的應(yīng)用
本發(fā)明公開了蛋白質(zhì)nog1在調(diào)控植物產(chǎn)量和/或穗粒數(shù)中的應(yīng)用。所述蛋白質(zhì)nog1為氨基酸序列是序列表中序列2所示的蛋白質(zhì)；所述產(chǎn)量為單株產(chǎn)量；所述穗粒數(shù)為主莖穗粒數(shù)。實(shí)驗(yàn)證明，向Guichao 2中導(dǎo)入抑制所述蛋白質(zhì)nog1表達(dá)的物質(zhì)，得到轉(zhuǎn)基因植物乙；與Guichao 2相比，轉(zhuǎn)基因植物乙的單株產(chǎn)量減少和/或主莖穗粒數(shù)減少。將編碼蛋白質(zhì)nog1的核酸分子導(dǎo)入SIL176中，得到轉(zhuǎn)基因植物甲；與SIL176相比，轉(zhuǎn)基因植物甲的單株產(chǎn)量增加和/或主莖穗粒數(shù)增加。因此，蛋白質(zhì)nog1對(duì)調(diào)控水稻產(chǎn)量和穗粒數(shù)具有非常重要的作用。
中國農(nóng)業(yè)大學(xué)
2021-04-11
一種提高小球藻在養(yǎng)豬廢水中生物量的方法
本發(fā)明提供了一種提高小球藻在養(yǎng)豬廢水中生物量的方法，屬于微生物應(yīng)用領(lǐng)域。本發(fā)明將保藏編號(hào)為CGMCC NO.9225的小球藻與保藏編號(hào)為CGMCC NO.7724的類芽孢桿菌共培養(yǎng)于養(yǎng)豬廢水中，結(jié)果發(fā)現(xiàn)類芽孢桿菌能夠顯著提高小球藻在養(yǎng)豬廢水中的生物量，促進(jìn)作用達(dá)1.6倍。本發(fā)明方法解決了養(yǎng)豬廢水處理問題，降低環(huán)境污染，類芽孢桿菌的加入改善了養(yǎng)豬廢水中水體微環(huán)境，顯著提高小球藻生物量，降低了微藻生物柴油的生產(chǎn)成本，取得較好的經(jīng)濟(jì)效益，具有良好的市場應(yīng)用前景。
中國農(nóng)業(yè)大學(xué)
2021-04-11
一種用于檢測不同基因型雞新城疫病毒的試劑盒
本發(fā)明提供了用于檢測不同基因型雞新城疫病毒(NDV)的試劑盒，屬于RT?PCR檢測技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明的試劑盒含有一對(duì)特異性引物，其核苷酸序列分別如SEQ ID NO.1?2所示。本發(fā)明還提供了檢測不同基因型雞新城疫病毒的方法。本發(fā)明試劑盒和檢測方法具有高特異性、高靈敏度、高效率、通用性好、低成本的特點(diǎn)，可在6h內(nèi)對(duì)臨床病料進(jìn)行快速鑒別診斷，本發(fā)明為NDV的早期快速診斷和開展分子流行病學(xué)調(diào)查提供技術(shù)手段，以更好地指導(dǎo)養(yǎng)禽生產(chǎn)中對(duì)該病的防控。
中國農(nóng)業(yè)大學(xué)
2021-04-11
一種基于有功功率波動(dòng)性的洗衣機(jī)運(yùn)行非侵入辨識(shí)方法
本發(fā)明公開了一種基于有功功率波動(dòng)性的洗衣機(jī)運(yùn)行非侵入辨識(shí)方法，該辨識(shí)方法包括如下步驟：在一定的采樣頻率范圍內(nèi)，對(duì)總電源進(jìn)線的電壓和電流進(jìn)行采樣，形成電壓信號(hào)采樣序列u和電流信號(hào)采樣序列i，并計(jì)算平均功率序列P；對(duì)平均功率序列P構(gòu)造一個(gè)大窗口W，該大窗口可以劃分為m個(gè)均勻的小窗口wk每個(gè)小窗口包含n個(gè)離散有功功率點(diǎn)；求取大窗口內(nèi)小窗口wk最大值與最小值的差值，定義為極差Dk，給定閾值D0，統(tǒng)計(jì)大窗口W內(nèi)滿足Dk>D0的小窗口個(gè)數(shù)M；如果M>m/2,則定義該大窗口為波動(dòng)窗口；統(tǒng)計(jì)連續(xù)3個(gè)大窗口，如果有兩個(gè)大窗口為波動(dòng)窗口，則判斷洗衣機(jī)運(yùn)行。本發(fā)明大大提高了洗衣機(jī)辨識(shí)度和準(zhǔn)確度。
東南大學(xué)
2021-04-11
基于有功功率波動(dòng)性和周期性的洗衣機(jī)非侵入辨識(shí)方法
本發(fā)明公開了一種基于有功功率波動(dòng)性和周期性的洗衣機(jī)非侵入辨識(shí)方法，包括在一定的采樣頻率范圍內(nèi)，對(duì)總電源進(jìn)線的電壓和電流進(jìn)行采樣，形成電壓信號(hào)采樣序列u和電流信號(hào)采樣序列i，并計(jì)算平均功率序列P；構(gòu)造長度為N的滑動(dòng)窗Wn，并計(jì)算滑動(dòng)窗內(nèi)有功功率序列的標(biāo)準(zhǔn)差Sn；求取序列Sn的子區(qū)間的最小值位置序列Mt，記錄最小值所在位置；計(jì)算序列Mt差分序列ΔMt，根據(jù)ΔMt的周期性來判別是否為洗衣機(jī)運(yùn)行，并計(jì)算啟停時(shí)間。本發(fā)明提綜合利用洗衣機(jī)的周期性以及波動(dòng)性這兩個(gè)特性，提出了有效的洗衣機(jī)辨識(shí)方法，將平均有功功率序列轉(zhuǎn)換成標(biāo)準(zhǔn)差序列，避免了偶爾情況下現(xiàn)實(shí)工況帶來的功率波動(dòng)而會(huì)被誤辨成洗衣機(jī)的情況。
東南大學(xué)
2021-04-11
一種基于錯(cuò)位度評(píng)價(jià)的城市中心區(qū)土地利用方法
技術(shù)創(chuàng)新點(diǎn)及參數(shù)針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中存在的問題與不足，本發(fā)明提供一種基于錯(cuò)位度評(píng)價(jià)的城市中心區(qū)土地利用方法，本發(fā)明針對(duì)城市中心區(qū)土地利用同質(zhì)化的現(xiàn)實(shí)情況，在土地利用結(jié)構(gòu)模型的基礎(chǔ)上，構(gòu)建錯(cuò)位度評(píng)價(jià)模型，從而達(dá)到中心區(qū)土地的高效利用的目的。市場前景由于是對(duì)既有中心區(qū)土地利用的調(diào)整，所以應(yīng)充分考慮現(xiàn)狀的可行性。在城市中心區(qū)現(xiàn)狀條件的限制下，土地利用的調(diào)整方案是有限的，因此通過對(duì)各調(diào)整方案的錯(cuò)位度指數(shù)的計(jì)算及比較，能夠求得在現(xiàn)有條件下城市中心區(qū)土地利用錯(cuò)位度指數(shù)的最大值，在此條件下，各中心區(qū)發(fā)展差異性最大，最能發(fā)揮各自優(yōu)勢(shì)，達(dá)到土地利用效率的最大化。
東南大學(xué)
2021-04-11