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隨著我國(guó)高速鐵路的不斷發(fā)展，應(yīng)用在高速環(huán)境下的移動(dòng)通信系統(tǒng)日 漸成為研究的熱點(diǎn)。從系統(tǒng)設(shè)計(jì)的角度來(lái)看，信道估計(jì)可以看作一個(gè)系統(tǒng)狀態(tài) 估計(jì)問(wèn)題，信道響應(yīng)是系統(tǒng)中的狀態(tài)變量。若將時(shí)域變化的信道看作是一個(gè)非線(xiàn) 性的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，便可以利用擴(kuò)展卡爾曼濾波器(EKF)對(duì)其狀態(tài)變量求最小均方誤 差(MMSE)估計(jì)。迭代檢測(cè)譯碼(IDD)結(jié)構(gòu)是一種基于Turbo譯碼原理設(shè)計(jì)的接收 機(jī)結(jié)構(gòu)。在迭代接收機(jī)中，軟入軟出(SISO)的Turbo譯碼器與數(shù)據(jù)檢測(cè)器之間 有一條反饋通道，使得數(shù)據(jù)檢測(cè)器能夠利用軟譯碼器輸出的后驗(yàn)對(duì)數(shù)似然比(也 稱(chēng)作“外信息”)完成多次迭代的信道均衡和解調(diào)。針對(duì)高速移動(dòng)通信下快速時(shí)變信道估計(jì)的問(wèn)題，我們提出一種基于EKF的 聯(lián)合IDD信道估計(jì)方法(IDD-EKF) o采用自回歸(AR)過(guò)程對(duì)信道建模，在導(dǎo)頻 符號(hào)處采用最小二乘法(LS)估計(jì)，時(shí)域采用EKF插值，頻域采用離散傅里葉變 換(DFT)插值。通過(guò)聯(lián)合估計(jì)信道頻域響應(yīng)及信道的時(shí)域相關(guān)系數(shù)的方法追蹤信 道的信道頻率響應(yīng)(CFR)。同時(shí)為了消除EKF誤差傳播的影響，采用迭代接收機(jī)結(jié) 構(gòu)，利用Turbo譯碼器的碼元糾錯(cuò)能力，通過(guò)外信息更新EKF觀(guān)測(cè)方程中的加權(quán)矩 陣，從而輔助EKF更新，并進(jìn)行迭代信道估計(jì)。EKF工作在三種不同的模式下，三種模式分別對(duì)應(yīng)三種不同的構(gòu)造加權(quán)矩 陣的方法。通過(guò)后驗(yàn)對(duì)數(shù)似然比構(gòu)造的加權(quán)矩陣?yán)昧?Turbo譯碼器的檢錯(cuò)糾 錯(cuò)能力，使得構(gòu)造的加權(quán)矩陣更加接近實(shí)際發(fā)送的符號(hào)，則EKF能夠在更多的時(shí)頻域位置上提供MMSE估計(jì)值。

隨著我國(guó)高速鐵路的不斷發(fā)展，應(yīng)用在高速環(huán)境下的移動(dòng)通信系統(tǒng)日 漸成為研究的熱點(diǎn)。從系統(tǒng)設(shè)計(jì)的角度來(lái)看，信道估計(jì)可以看作一個(gè)系統(tǒng)狀態(tài) 估計(jì)問(wèn)題，信道響應(yīng)是系統(tǒng)中的狀態(tài)變量。若將時(shí)域變化的信道看作是一個(gè)非線(xiàn) 性的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，便可以利用擴(kuò)展卡爾曼濾波器(EKF)對(duì)其狀態(tài)變量求最小均方誤 差(MMSE)估計(jì)。迭代檢測(cè)譯碼(IDD)結(jié)構(gòu)是一種基于Turbo譯碼原理設(shè)計(jì)的接收 機(jī)結(jié)構(gòu)。在迭代接收機(jī)中，軟入軟出(SISO)的Turbo譯碼器與數(shù)據(jù)檢測(cè)器之間 有一條反饋通道，使得數(shù)據(jù)檢測(cè)器能夠利用軟譯碼器輸出的后驗(yàn)對(duì)數(shù)似然比(也 稱(chēng)作“外信息”)完成多次迭代的信道均衡和解調(diào)。 針對(duì)高速移動(dòng)通信下快速時(shí)變信道估計(jì)的問(wèn)題，我們提出一種基于EKF的 聯(lián)合IDD信道估計(jì)方法(IDD-EKF) o采用自回歸(AR)過(guò)程對(duì)信道建模，在導(dǎo)頻 符號(hào)處采用最小二乘法(LS)估計(jì)，時(shí)域采用EKF插值，頻域采用離散傅里葉變 換(DFT)插值。通過(guò)聯(lián)合估計(jì)信道頻域響應(yīng)及信道的時(shí)域相關(guān)系數(shù)的方法追蹤信 道的信道頻率響應(yīng)(CFR)。同時(shí)為了消除EKF誤差傳播的影響，采用迭代接收機(jī)結(jié) 構(gòu)，利用Turbo譯碼器的碼元糾錯(cuò)能力，通過(guò)外信息更新EKF觀(guān)測(cè)方程中的加權(quán)矩 陣，從而輔助EKF更新，并進(jìn)行迭代信道估計(jì)。 EKF工作在三種不同的模式下，三種模式分別對(duì)應(yīng)三種不同的構(gòu)造加權(quán)矩 陣的方法。通過(guò)后驗(yàn)對(duì)數(shù)似然比構(gòu)造的加權(quán)矩陣?yán)昧?nbsp;Turbo譯碼器的檢錯(cuò)糾 錯(cuò)能力，使得構(gòu)造的加權(quán)矩陣更加接近實(shí)際發(fā)送的符號(hào)，則EKF能夠在更多的時(shí)頻域位置上提供MMSE估計(jì)值。 相對(duì)于傳統(tǒng)的信道估計(jì)方法，在NMSE方面，IDD-EKF的信道估計(jì)方法在高速 環(huán)境下具有8dB的信噪比增益。而在BER方面，IDD-EKF在低速環(huán)境下相對(duì)于傳 統(tǒng)算法信噪比增益為5dB,而高速環(huán)境下，其信噪比增益達(dá)到了將近lOdBo通 過(guò)仿真分析證明了這一設(shè)計(jì)的有效性。 該成果可以進(jìn)一步推廣到5G通信終端接收機(jī)以及拓展應(yīng)用到飛行器之間 的高速通信中，提高通信性能。

常規(guī)食物過(guò)敏原檢測(cè)采用免疫化學(xué)原理，不能反映體內(nèi)真實(shí)生物活性(致病活性)，嗜堿性粒細(xì)胞激活試驗(yàn)?zāi)軌驒z測(cè)結(jié)合型 sIgE 的生物活性，但需要采集新鮮外周血，不適合批量檢測(cè),臨床實(shí)驗(yàn)室不容易推廣。本發(fā)明采用嗜堿性粒細(xì)胞系(KU812f)為指示細(xì)胞，先用待檢血清致敏 KU812，再用過(guò)敏原激發(fā)，采用流式細(xì)胞術(shù)檢測(cè) KU812CD63 的表達(dá)，判斷食物過(guò)敏原sIgE 抗體的生物活性。

智能無(wú)人系統(tǒng)能自主的完成復(fù)雜任務(wù)，具有自主性、智能性、協(xié)同性等特征，覆蓋了智能機(jī)器人、智能無(wú)人機(jī)、無(wú)人駕駛、群體智能等領(lǐng)域，是人工智能的主要研究方向之一。賀威教授團(tuán)隊(duì)長(zhǎng)期致力于智能無(wú)人系統(tǒng)的控制理論與方法研究。本次申請(qǐng)吳文俊人工智能自然科學(xué)獎(jiǎng)項(xiàng)的項(xiàng)目成果研究歷時(shí)六年，針對(duì)柔性無(wú)人系統(tǒng)的高精度控制、具有多約束條件的智能控制和不確定系統(tǒng)的自適應(yīng)控制三個(gè)方面展開(kāi)了深入地研究與探索，提出了智能無(wú)人系統(tǒng)基于偏微分方程的建模方法和邊界控制方法、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能控制方法以及基于狀態(tài)和輸出反饋的自適應(yīng)控制方法，推動(dòng)了智能無(wú)人系統(tǒng)控制理論與方法的發(fā)展。本項(xiàng)目的20篇主要代表性論文均發(fā)表在IEEE匯刊及Automatica等本學(xué)科著名期刊上，SCI他引1705次，其中15篇入選ESI高被引論文。8篇代表性論文，SCI他引923次，全部入選ESI高被引論文，其中4篇SCI他引超100次，單篇最高SCI他引318次。

制造永磁電機(jī)轉(zhuǎn)子的方法，包括制作轉(zhuǎn)軸、永磁體、前端蓋、后端蓋、和磁軛單元，磁軛單元包括多個(gè)極靴部和一個(gè)鐵心部，極靴部圍繞鐵心部設(shè)置；每個(gè)極靴部與鐵心部之間通過(guò)一對(duì)連接條帶連接；制成的轉(zhuǎn)子隔板，轉(zhuǎn)子隔板上設(shè)有允許永磁體貫穿的永磁體通孔；所有磁軛單元的定位孔與轉(zhuǎn)子隔板的永磁體通孔對(duì)位形成永磁體通道；將永磁體插入永磁體通道內(nèi)；插入拉緊螺栓分別用拉緊螺栓的兩端連接螺母鎖緊磁軛單元和轉(zhuǎn)子隔板，磁軛單元上的連接條帶相互重疊；將每個(gè)連接條帶的中間部分切除，極靴部疊合形成轉(zhuǎn)子極靴，鐵心部疊合形成轉(zhuǎn)子鐵心；前后兩段分別固定安裝前端板和后端板。本發(fā)明具有能夠制造出機(jī)械強(qiáng)度高，適用于高速旋轉(zhuǎn)永磁電機(jī)的優(yōu)點(diǎn)。

乙酰水楊酸的合成方法,涉及化學(xué)合成技術(shù)領(lǐng)域,先將ZrOCl2·8H2O固體溶于去離子水中,再加入偏鎢酸銨水溶液,尿素水溶液,回流后冷卻,以氨水調(diào)節(jié)pH值,經(jīng)超聲處理并陳化后抽濾洗滌,干燥后經(jīng)焙燒制得WO3/ZrO2固體超強(qiáng)酸催化劑;再在反應(yīng)容器中加入水楊酸,乙酸酐和催化劑,加熱,待反應(yīng)結(jié)束后趁熱抽濾;取濾液經(jīng)水解過(guò)量乙酸酐,靜置冷卻,析出白色晶體,以冰水冷卻至完全結(jié)晶;將白色晶體經(jīng)抽濾,冷水洗滌,得到乙酰水楊酸粗品,再用乙醇和水混合溶劑重結(jié)晶得到乙酰水楊酸.本發(fā)明改進(jìn)了WO3/ZrO2固體超強(qiáng)酸的制備工藝,引入超聲處理,催化劑回收再生容易,可保持高活性重復(fù)使用,對(duì)環(huán)境友好.

首次使用炔烴作為卡賓前體完成了一例不對(duì)稱(chēng)Si-H鍵插入反應(yīng)，高效構(gòu)筑了一類(lèi)新型手性有機(jī)硅化合物。該反應(yīng)使用手性羧酸雙銠催化劑，首先促進(jìn)羰基-烯-炔底物發(fā)生分子內(nèi)環(huán)化現(xiàn)場(chǎng)生成雙芳基金屬卡賓，該金屬卡賓中間體進(jìn)而對(duì)硅烷的Si-H鍵發(fā)生高對(duì)映選擇性的插入反應(yīng)，給出相應(yīng)的手性有機(jī)硅化合物。該反應(yīng)的條件溫和，底物適用范圍廣，大部分產(chǎn)物的ee值都能達(dá)到90%以上。所得的手性烯丙基硅產(chǎn)物能夠進(jìn)一步轉(zhuǎn)化，例如發(fā)生烯丙基乙酰化反應(yīng)，對(duì)映選擇性能夠得到很好的保持，因此在有機(jī)合成中具有一定的應(yīng)用潛力。動(dòng)力學(xué)實(shí)驗(yàn)表明，反應(yīng)對(duì)雙銠催化劑、硅烷展現(xiàn)出一級(jí)動(dòng)力學(xué)效應(yīng)，對(duì)底物則表現(xiàn)出零級(jí)動(dòng)力學(xué)特征，說(shuō)明銠卡賓對(duì)Si-H鍵的插入步驟是反應(yīng)的決速步，這與動(dòng)力學(xué)同位素實(shí)驗(yàn)的結(jié)果（KIE=1.5）相一致。本研究表明炔烴作為卡賓前體同樣可以發(fā)生高對(duì)映選擇性的Si-H鍵插入反應(yīng)，結(jié)合炔烴化學(xué)在從簡(jiǎn)單原料構(gòu)筑復(fù)雜產(chǎn)物上的優(yōu)勢(shì)，為結(jié)構(gòu)多樣性有機(jī)硅化合物的合成提供了新的方向。

本技術(shù)成果研發(fā)了一種麥芽七糖的化學(xué)制備方法，本方法以β-環(huán)糊精為原料，通過(guò)酸性條件下的可 控水解反應(yīng)制得高純度的麥芽七糖。 本技術(shù)成果制得的麥芽七糖產(chǎn)品可廣泛應(yīng)用于生物、醫(yī)藥、食品、保健、化工、農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域。

一種納米氮化釩粉體的制備方法，工藝步驟依次為：(1)前驅(qū)體的制備，以V2O5和草酸為原料，V2O5與草酸的重量比為1∶1～1∶3，將所述配比的V2O5和草酸放入反應(yīng)容器并加水，然后在常壓、40℃～70℃進(jìn)行攪拌，直到V2O5和草酸的還原反應(yīng)完成為止，還原反應(yīng)完成后，將所獲溶液蒸干即得到前驅(qū)體草酸氧釩；(2)前驅(qū)體的氨解，將所獲前驅(qū)體草酸氧釩放入加熱爐，在流動(dòng)氨氣氛圍中加熱至600℃～750℃進(jìn)行氨解，保溫10分鐘～3小時(shí)后關(guān)閉加熱爐電源，保持爐內(nèi)氨氛圍，待分解產(chǎn)物冷卻至100℃以下取出，即獲得納米氮化釩粉體。

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于可視程度的Web對(duì)象檢索方法。對(duì)具有空間屬性的海量Web對(duì)象建立IR樹(shù)索引;用積分式可視性度量方法符合人體視覺(jué)感知特征;設(shè)計(jì)環(huán)繞遮擋圖結(jié)構(gòu)作為Web對(duì)象及IR樹(shù)節(jié)點(diǎn)對(duì)象的可視性計(jì)算引擎;針對(duì)用戶(hù)可視Web檢索需求設(shè)計(jì)查詢(xún)匹配度度量函數(shù),融合Web對(duì)象相對(duì)于用戶(hù)位置的可視性與相對(duì)于查詢(xún)關(guān)鍵詞的語(yǔ)義相關(guān)性;利用IR樹(shù)索引,對(duì)提出的環(huán)繞遮擋圖結(jié)構(gòu)以及查詢(xún)匹配度度量函數(shù),采用增量式的方法獲得K個(gè)與用戶(hù)查詢(xún)匹配度最高的Web對(duì)象。本發(fā)明充分利用了IR樹(shù)索引結(jié)構(gòu),無(wú)縫融合Web對(duì)象的空間屬性與文本屬性,基于積分式可視性度量的環(huán)繞遮擋圖結(jié)構(gòu)保證了查詢(xún)的高效性。