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5G+eCPRI+4G+CPRI室内分布式射频共享技术方案的研究

5G+4G 联合部署和协同发展是 5G 大规模部署初期最主要的形态，并将长期存在。5G 共 享 4G 现有的核心网、无线接入网的基带单元 BBU 和射频单元 RU 等网络资源，是 5G+4G 联合部署并能够顺利演进到 5G 独立部署的关键技术之一。因此，总结基于 CPRI 前传接口的 5G+4G 一体式射频共享和基于 5G eCPRI+4G CPRI 前传接口一体式射频共享的技术方案，并借鉴 O-RAN白盒硬件化架构和工程实践，提出了一种基于 5G eCPRI+4G CPRI 前传接口的室内分布式射频共享的技术方案以及相应的硬件实现架构。该方案由一个前传网关数字处理单元 FHGW 和多个可以在一个小区中共享相同无线频谱资源的分布式射频拉远单元 pRRH 组成，使得 5G+4G 的部署更加灵活，射频单元的体积更小，安装更加方便，成本和功耗更低。

  • 2021-05-07
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基于5G+C-V2X的园区出行解决方案

面向科技冬奥园区（首钢园区）在大型体育赛事期间的智慧出行需求，构建了一套基于5G+C-V2X的智慧园区出行解决方案，并就无人接驳摆渡、无人物流派送、无人清扫进行重点剖析。本方案将在首钢园区的冬奥会测试赛和正式比赛中正式应用。因园区环境相对封闭、出行环节和主体也相对简单、运营主体相对明确，因此本方案的落地应用可为智慧园区、智慧城市的交通出行提供一定的示范和参考。

  • 2021-05-07
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智慧社区安防系统解决方案

近年来，随着外来人口的大量流入，城市人口状况呈现基数大、流动性高、居住位置分散、管控难度高的特点，由此衍生的各类治安、刑事案件以及其他社会问题也出现逐年上升趋势，给人民群众安居乐业、城市综合治理和XX"打、防、管、控"带来了巨大的考验和挑战,同时围绕社区层面的新型案件X查、XX等方面的需求也越来越迫切，因此亟需构建智能化、立体化的社区安全防控体系来提高社区安全治理水平，从而提高城市的综合管理能力。

  • 2021-05-07
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考虑新能源车的低碳集货模型与算法研究_史雨同

针对我国地理位置分散的制造供应链集货问题,考虑包含新能源电动车和传统柴油车等多种车型,建立最短路径和最小碳排放的多目标集货模型。根据模型特征,设计两阶段启发式算法求解:阶段1应用遗传算法找到路径最短的集货方案作为初始集货方案；阶段2基于节约算法的基本思想进行路径拆分,对有限数量的新能源车进行车辆匹配,并对剩余节点和车辆重新规划集货方法,以此优化碳排放量。仿真实验结果表明,所提模型和两阶段算法可以有效利用新能源车,同时满足集货过程中的经济效益与环境效益。

  • 2021-05-07
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基于似然函数的自适应Singer模型滤波算法_蒋冬婷

Singer模型滤波算法可以对机动目标进行有效跟踪,但其模型参数的确定依赖于先验知识,且一旦确定,将在滤波过程中不再变化.因此,当事先确定的参数与目标机动不匹配时,跟踪精度会变得比较差.针对模型参数失配时,传统Singer模型不能有效跟踪机动目标的问题,提出一种自适应Singer模型滤波算法.在滤波过程中,构造多模型的模型似然函数,并随着滤波过程实时计算模型似然函数,根据似然函数的变化,自适应调整Singer模型加速度参数.仿真表明,该算法能够有效跟踪目标不同的机动情况,滤波效果较固定参数的Singer模型算法和离散自适应Singer模型算法更优.

  • 2021-05-07
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Beta回归模型基于EM算法的变量选择方法_王玲

本文针对响应变量取值为（0,1）区间上的比例数据研究Beta回归模型的贝叶斯变量选择方法。首先通过选取合适的先验分布,基于贝叶斯随机搜索和EM方法提出了参数的估计算法；然后根据回归系数相应的指示变量后验分布提出了重要变量选择的门限准则,所提方法具有易实施、快速计算等特点；最后通过研究中国上市公司股息率实际数据的影响因素以说明所提方法的有效性。

  • 2021-05-07
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基于MILP算法的预制混凝土构件生产调度优化模型研究_刘猛

伴随着装配式建筑的迅猛发展,预制混凝土构件的种类和数量不断增多,导致预制构件生产调度越来越复杂。以往研究大多忽略了加班在生产调度中的作用,相关模型无法通过安排工人加班来避免预制构件延期交付,使得其生产调度缺乏足够的灵活性。通过分析预制混凝土构件生产流程的特点,运用混合整数线性规划（Mixed Integer Linear Programming,MILP）算法,建立了预制混凝土构件生产调度优化模型。模型旨在通过合理安排构件生产顺序和工人加班时间,在满足订单要求的前提下,缩短构件在生产线上的等待时间和机器空闲时间,提高预制工厂的生产效率,并通过案例对比,验证了MILP算法对提高生产效率的有效性和可行性。

  • 2021-05-07
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增广误差模型算法在目标跟踪中的应用_葛宝爽

针对目标机动运行过程中,滤波模型与机动状态模型失配的问题,提出了一种新的增广状态误差滤波模型。不同于现有增广方案,该模型从模型失配所致状态滤波误差的角度出发,将状态估计误差增广为一状态量,通过滤波估计后用其校正原状态量。算法分析表明,该增广滤波模型具有自适应调节多重渐消因子的等效特性,增强了对目标的跟踪能力。基于该增广状态误差滤波模型,给出了滤波算法设计并进行了仿真实验。实验结果表明,基于该模型的滤波算法在对机动目标进行跟踪时具有更强的鲁棒性。

  • 2021-05-07
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