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本發(fā)明公開了一種3D?MIMO多小區(qū)下行自適應(yīng)傳輸方法，各基站采用均勻平面天線陣，各用戶設(shè)置一個(gè)優(yōu)先級(jí)。初始狀態(tài)時(shí)所有用戶優(yōu)先級(jí)設(shè)為1，隨后每一調(diào)度時(shí)隙，各小區(qū)利用用戶優(yōu)先級(jí)和已知統(tǒng)計(jì)信道信息選出本小區(qū)服務(wù)用戶集合并計(jì)算各用戶波束成形向量及發(fā)送功率，接著各小區(qū)對(duì)服務(wù)用戶利用大尺度衰落因子劃分與相鄰小區(qū)的邊緣用戶，對(duì)各邊緣用戶與相鄰小區(qū)進(jìn)行干擾協(xié)調(diào)。最后，將此調(diào)度時(shí)隙內(nèi)的服務(wù)用戶優(yōu)先級(jí)設(shè)為1，其余用戶優(yōu)先級(jí)加1直至達(dá)到最高優(yōu)先級(jí)，各小區(qū)僅對(duì)其服務(wù)用戶集合中的用戶進(jìn)行預(yù)編碼傳輸。本發(fā)明具有所需信息量小、計(jì)算復(fù)雜度低的優(yōu)點(diǎn)，可靈活設(shè)置門限滿足不同的用戶服務(wù)質(zhì)量，有效提升邊緣用戶服務(wù)質(zhì)量和用戶公平性。

本發(fā)明的調(diào)制方法為：將待發(fā)送數(shù)據(jù)分為多流進(jìn)行SSK調(diào)制，每一流采用不同的固定調(diào)制信號(hào)來區(qū)分，調(diào)制完成的多流數(shù)據(jù)按順序依次疊加，通過特定的調(diào)制符號(hào)選取準(zhǔn)則及疊加算法，使得多流信息疊加后不會(huì)出現(xiàn)發(fā)送信號(hào)的碰撞，使每一流數(shù)據(jù)都能承載log2Ntbits的傳輸數(shù)據(jù)，其中Nt為發(fā)送天線數(shù)。本發(fā)明還公開了適用于上述調(diào)制方法的解調(diào)方法。本發(fā)明的調(diào)制方法在不改變SSK系統(tǒng)天線配置的前提下通過增加多個(gè)傳輸流，極大提高了SSK系統(tǒng)的頻譜效率，并在相同頻譜效率的情況下，能獲得比傳統(tǒng)VBLAST系統(tǒng)以及增強(qiáng)型SSK系統(tǒng)更低的誤碼率。

自主導(dǎo)航技術(shù)是移動(dòng)機(jī)器人實(shí)現(xiàn)自主化的最為核心的關(guān)鍵技術(shù)。在現(xiàn)有的智能工廠環(huán)境中，工業(yè)AGV等多采用色帶、磁釘、磁條、二維碼、有反射板激光等自主導(dǎo)航技術(shù)，這類方法共同缺點(diǎn)就是需要對(duì)使用環(huán)境進(jìn)行大量改造，系統(tǒng)的建設(shè)周期較長、維護(hù)成本高且難以滿足智能工廠對(duì)柔性和靈活制造的要求。因此，目前AGV的導(dǎo)航模式逐漸從傳統(tǒng)的導(dǎo)航方式轉(zhuǎn)向了基于自然環(huán)境和SLAM技術(shù)的完全自主導(dǎo)航方式。但是，目前常規(guī)的基于激光傳感器的定位技術(shù)只能達(dá)到2-5cm的精度，并且對(duì)于環(huán)境要求較高，無法滿足工業(yè)環(huán)境高精度、強(qiáng)魯棒性的要求。針對(duì)上述難題，研發(fā)了利用激光、視覺、慣性傳感器等多模態(tài)傳感器，在動(dòng)態(tài)、視覺退化、非結(jié)構(gòu)化等自然環(huán)境中實(shí)現(xiàn)了高精度、高可靠性和高實(shí)時(shí)性的2D/3D自主定位與導(dǎo)航技術(shù)。

本發(fā)明公開一種混凝土各向異性多尺度損傷變量量化方法，包括下述步驟：提取細(xì)觀微結(jié)構(gòu)中達(dá)到臨界損傷值的所有破壞點(diǎn)的坐標(biāo)，并對(duì)非破壞點(diǎn)計(jì)算出多尺度損傷變量的均勻部分，即分布式損傷張量；在微結(jié)構(gòu)中間隔角度設(shè)置投影坐標(biāo)軸，對(duì)每一投影坐標(biāo)軸等間距劃分、設(shè)置2n個(gè)空隙，遍歷所有投影坐標(biāo)軸，得到每一破壞點(diǎn)在投影坐標(biāo)軸上的相對(duì)坐標(biāo)；根據(jù)相對(duì)坐標(biāo)計(jì)算出破壞點(diǎn)在每一投影坐標(biāo)軸上占據(jù)的空隙編號(hào)，得到各投影坐標(biāo)軸上的有效空隙數(shù)，由此確定最大、最小損傷方向角以及對(duì)應(yīng)方向的面積缺失程度，最后得出各向異性多尺度損傷變量。該方法在提取混凝土細(xì)觀微結(jié)構(gòu)演化信息的基礎(chǔ)上，對(duì)混凝土材料各向異性損傷變量進(jìn)行量化，大大降低了計(jì)算量。

在國家“973計(jì)劃”等項(xiàng)目支持下，經(jīng)過十余年持續(xù)攻關(guān)，首次在國際上成功研發(fā)了適用于多溫區(qū)與含硫含砷等復(fù)雜煙氣的新型平板式高效SCR脫硝催化劑的核心配方與成套生產(chǎn)技術(shù)，包括平板式寬溫差/低溫、高溫、超強(qiáng)耐磨、抗砷中毒、抗堿金屬中毒、聯(lián)合脫硝脫汞等催化劑，解決了傳統(tǒng)脫硝技術(shù)難以適應(yīng)燃料多變、靈活調(diào)峰、復(fù)雜煙氣的核心難題；首次在國內(nèi)成功研發(fā)了V2O5-WO3(MoO3)/TiO2型平板式中溫SCR脫硝催化劑的核心配方、成型工藝與成套生產(chǎn)線，突破國外技術(shù)封鎖，形成了國內(nèi)首項(xiàng)具有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的成套技術(shù)，催化劑指標(biāo)優(yōu)于國外產(chǎn)品，整體達(dá)到國際領(lǐng)先水平；在常規(guī)SCR脫硝工程技術(shù)基礎(chǔ)上，攻克了脫硝系統(tǒng)減阻設(shè)計(jì)、SCR流場優(yōu)化等技術(shù)難題，同時(shí)創(chuàng)新性地開發(fā)了還原劑氨精準(zhǔn)制備、催化劑壽命精準(zhǔn)預(yù)測、脫硝系統(tǒng)智能化管控等技術(shù)，形成了高效低能耗SCR脫硝工程設(shè)計(jì)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了SCR脫硝系統(tǒng)的安全、高效、低能耗和穩(wěn)定運(yùn)行以及智能化精確管控，推動(dòng)我國平板式SCR脫硝技術(shù)由全面依賴進(jìn)口到國際領(lǐng)先的跨越。   圖1 新型多溫區(qū)低能耗平板式SCR脫硝技術(shù) 依托上述核心技術(shù)，成立了校學(xué)科性公司—北京華電光大環(huán)境股份有限公司（新三板掛牌上市），并成功進(jìn)行了大規(guī)模推廣應(yīng)用。公司旨在為燃煤發(fā)電、鋼鐵、化工等行業(yè)的復(fù)雜煙氣脫硝提供系統(tǒng)解決方案，目前已在浙江、湖北等地建設(shè)有3條平板式SCR脫硝催化劑生產(chǎn)線（圖2），年生產(chǎn)能力30000 m3以上，并且還可根據(jù)不同行業(yè)用戶的實(shí)際需求調(diào)整催化劑配方設(shè)計(jì)，優(yōu)化生產(chǎn)設(shè)備參數(shù)，打造量身定制式產(chǎn)品的售前、售中和售后“管家式”服務(wù)。   圖2 自主研發(fā)的平板式SCR脫硝催化劑生產(chǎn)線 目前，本技術(shù)和產(chǎn)品已成功應(yīng)用于火力發(fā)電、鋼鐵冶煉、廢棄物焚燒、化工等行業(yè)的脫硝工程，催化劑壽命超過24000小時(shí)?？萍既請?bào)兩次頭版報(bào)道了本技術(shù)及產(chǎn)品，人民日報(bào)、光明日報(bào)、中國能源報(bào)、北京電視臺(tái)、中國電力企業(yè)聯(lián)合會(huì)、人民網(wǎng)等媒體也進(jìn)行了跟蹤報(bào)道。技術(shù)成果通過了中國電機(jī)工程學(xué)會(huì)成果鑒定，整體達(dá)到國際領(lǐng)先水平，榮獲2019年度國家科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)、2018年度高等學(xué)?？茖W(xué)研究優(yōu)秀成果獎(jiǎng)（科學(xué)技術(shù)）一等獎(jiǎng)、第十五屆中國國際工業(yè)博覽會(huì)銅獎(jiǎng)、第七屆中國技術(shù)市場金橋獎(jiǎng)、第十六屆中國國際高新技術(shù)成果優(yōu)秀產(chǎn)品獎(jiǎng)等獎(jiǎng)項(xiàng)，創(chuàng)造了顯著的經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和環(huán)境效益，為打贏“藍(lán)天保衛(wèi)戰(zhàn)”、助力我國生態(tài)文明建設(shè)做出了重要貢獻(xiàn)。

本技術(shù)成果公開了一種采用多特征融合的圖像自動(dòng)標(biāo)注方法和系統(tǒng)，標(biāo)注方法是使用多種特征類型來 表示圖像內(nèi)容，引入多特征表示的特征簽名，結(jié)合K-Means聚類算法得到基于多特征融合的圖像語義統(tǒng)計(jì) 模型，用于對(duì)圖像自動(dòng)標(biāo)注

本發(fā)明是一種多段進(jìn)料式反溶劑噴射結(jié)晶器及其噴射結(jié)晶方法，該結(jié)晶器為豎直設(shè)置的管式結(jié)晶器，在所述管式結(jié)晶器的上部設(shè)有主管入口(1)，從上到下沿主管壁的不同高度位置處開有對(duì)稱分布的小孔或者狹縫(2)，相同高度位置的小孔或者狹縫(2)的周圍設(shè)置有緩沖室(3)，每一個(gè)緩沖室設(shè)置有側(cè)進(jìn)料口(4)，在所述管式結(jié)晶器的下部設(shè)有主管出口(5)。將雜環(huán)類有機(jī)藥物顆粒、無機(jī)鹽或者氧化物、硝基類含能材料的顆粒P溶解于良溶劑S配置成一定濃度的溶液體系A(chǔ)，采用管式結(jié)晶器對(duì)粗品顆粒P進(jìn)行重結(jié)晶，溶液體系A(chǔ)和不良溶劑快速混合，不斷形成晶核并繼續(xù)生長，最終在噴射結(jié)晶器的出口得到含有細(xì)顆粒P的懸浮液。通過本方法得到的顆粒產(chǎn)品具有粒徑大小及分布可控、粒徑分布窄等優(yōu)點(diǎn)。

本發(fā)明公開了一種基于多光譜圖像的植物葉片水分含量的檢測方法及系統(tǒng)，檢測方法包括以下步驟：a、獲取樣本植物葉片的綠光波段、紅光波段和近紅外波段的單色圖像；b、獲取單色圖像的灰度信息，并獲取所述樣本植物葉片的灰度紋理特征量；c、將灰度信息轉(zhuǎn)化為樣本植物葉片的反射率信息，通過反射率信息獲取葉片植被指數(shù)值；d、以灰度紋理特征量和葉片植被指數(shù)值為輸入向量，以樣本植物葉片的實(shí)測水分含量值為輸出向量，建立模型；e、按照步驟a～c的操作獲取待測植物葉片的灰度紋理特征量和葉片植被指數(shù)值，帶入步驟d中模型，即得待測植物葉片的水分含量值。該方法能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)植物葉片的水分含量進(jìn)行準(zhǔn)確、快速、無損、實(shí)時(shí)的檢測。

成果介紹火電機(jī)組深度調(diào)峰改造是消納可再生能源的有效途徑，深度調(diào)峰就是在自動(dòng)控制的情況下將機(jī)組的負(fù)荷調(diào)節(jié)下限從原來的50[[[[%]]]]Pe下調(diào)至30[[[[%]]]]Pe，甚至更低?？刂齐y點(diǎn)在于：當(dāng)機(jī)組處在低負(fù)荷工況時(shí)，機(jī)組被控過程的動(dòng)態(tài)特性具有快速變化的特征，常規(guī)控制策略難于有效控制。本項(xiàng)成果采用多模型智能預(yù)測控制技術(shù)，分別提出了適合于亞臨界和超（超）臨界機(jī)組深度調(diào)峰的多模型智能預(yù)測控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了在低負(fù)荷或超低負(fù)荷工況下的平穩(wěn)控制。市場前景本項(xiàng)成果已成功應(yīng)用于華能丹東、華能大連、華能營口、華能井岡山、華能大壩、國投欽州、大唐當(dāng)途、中鋁銀星、國信射陽港、國華籌光等電廠近30臺(tái)300MW亞臨界、600MW和1000MW超（超）臨界機(jī)組的深度調(diào)峰中。特別是，已成功將華能營口電廠#4 600MW超超臨界機(jī)組的負(fù)荷深調(diào)到15[[[[%]]]]Pe，并實(shí)現(xiàn)了機(jī)組”干態(tài)/濕態(tài)”的一鍵轉(zhuǎn)換控制，達(dá)到了國內(nèi)外最先進(jìn)的深調(diào)水平。目前，在國內(nèi)已完成的機(jī)組深度調(diào)峰改造中，大部分均采用了本深調(diào)優(yōu)化控制技術(shù)，得到了廣大用戶的一致好評(píng)。

其他成果/n一種基于分布式多線圈耦合的無線充電裝置，包括發(fā)射模塊和接收模塊，發(fā)射模塊包括設(shè)置在管狀塑料圓筒內(nèi)的多個(gè)發(fā)射線圈組、發(fā)射端頻率調(diào)節(jié)模塊；多個(gè)發(fā)射線圈組沿管狀塑料圓筒軸向每間隔一定距離L布置一組，每個(gè)發(fā)射線圈組由六個(gè)發(fā)射線圈沿管狀塑料圓筒的圓周平面間隔60°均勻分布，發(fā)射端頻率調(diào)節(jié)模塊設(shè)置于某個(gè)發(fā)射線圈組的圓周中心；接收模塊包括接收線圈、接收端頻率調(diào)節(jié)模塊、電池連接電路，通過集成封裝在一塊芯片上，芯片設(shè)置于電子產(chǎn)品終端內(nèi)部；當(dāng)接收頻率和發(fā)射頻率一致時(shí)，由所述無線充電裝置給電子產(chǎn)品終端的電池充電。該無線充電裝置可以集中大量的發(fā)射線圈，使充電裝置小型化和實(shí)現(xiàn)大功率充電應(yīng)用，滿足大功率傳輸需求。