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本發(fā)明公開了一種大規(guī)模天線場(chǎng)景下基于統(tǒng)計(jì)信道信息的下行 傳輸方法，包括：(1)采用 K 均值聚類法將用戶按照統(tǒng)計(jì)信息相似度分 組，分組后組中心作為外層預(yù)編碼；(2)對(duì)每個(gè)組利用外層預(yù)編碼降維 后用戶等效信道選出調(diào)度用戶集合，獨(dú)立計(jì)算內(nèi)層預(yù)編碼(3)將整個(gè)下 行預(yù)編碼表示為內(nèi)編碼與外編碼和乘積，并進(jìn)行下行傳輸。本發(fā)明利 用大規(guī)模天線的特性，提出了一種分步的預(yù)編碼策略，該策略分為外 層預(yù)編碼和內(nèi)層預(yù)編碼。外層預(yù)編碼用來消除組間干擾并且降低信道 維度，減小導(dǎo)頻和信道反饋開銷；內(nèi)層預(yù)編碼用降維后的瞬時(shí)等效信 道信息消除本組用戶間的干擾，不同組內(nèi)層預(yù)編碼過程可獨(dú)立進(jìn)行， 此過程降低了傳統(tǒng)大規(guī)模天線系統(tǒng)集中式計(jì)算復(fù)雜度。 

該項(xiàng)目是863計(jì)劃項(xiàng)目，現(xiàn)處于實(shí)驗(yàn)室研究階段。項(xiàng)目成果受專利保護(hù)。 1、項(xiàng)目概述 本項(xiàng)目針對(duì)高速公路進(jìn)出城路段交通擁堵嚴(yán)重、事故頻發(fā)，以及高速公路監(jiān)控系統(tǒng)和城市快速路監(jiān)控系統(tǒng)各自為政、協(xié)同性差的普遍現(xiàn)象，構(gòu)建了基于互聯(lián)網(wǎng)的分布式交通特征信息共享平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了不同監(jiān)控系統(tǒng)的信息共享；借助信息共享平臺(tái)，系統(tǒng)分析了結(jié)合部的動(dòng)態(tài)交通特征，提出了適應(yīng)不同交通條件的短時(shí)交通特征預(yù)測(cè)技術(shù)；采用分層遞階控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的方法，研發(fā)了多匝道的協(xié)同控制系統(tǒng)軟件，并實(shí)現(xiàn)了結(jié)合部道路交通系統(tǒng)的微觀仿真。 2、技術(shù)創(chuàng)新點(diǎn) 在監(jiān)控系統(tǒng)的信息共享研究方面，初步建立了交通特征信息共享的平臺(tái)，其中對(duì)異構(gòu)監(jiān)控系統(tǒng)之間交通特征級(jí)信息共享的內(nèi)容和模式進(jìn)行了系統(tǒng)分析，對(duì)異構(gòu)信息進(jìn)行了融合處理，實(shí)現(xiàn)了特征級(jí)信息的發(fā)布。 在短時(shí)交通特征預(yù)測(cè)研究方面，已對(duì)京津塘高速公路及北京市快速環(huán)路監(jiān)控系統(tǒng)的海量交通流實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行了特征與關(guān)聯(lián)分析，完成了短時(shí)交通特征的預(yù)測(cè)，并實(shí)現(xiàn)了交通擁擠的預(yù)判。 在結(jié)合部的協(xié)同控制方面，利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模和學(xué)習(xí)方法，對(duì)高速公路多匝道控制系統(tǒng)算法進(jìn)行設(shè)計(jì)，并進(jìn)行了控制效果仿真。   3、能為產(chǎn)業(yè)解決的關(guān)鍵技術(shù) （1）基于服務(wù)水平的特征級(jí)交通動(dòng)態(tài)信息融合技術(shù) 針對(duì)目前高速公路和城市快速路監(jiān)控系統(tǒng)所采集的交通流基礎(chǔ)數(shù)據(jù)格式和像素級(jí)融合技術(shù)都有所不同，控制目標(biāo)參數(shù)不統(tǒng)一的現(xiàn)實(shí)情況，項(xiàng)目提出的交通特征信息共享平臺(tái)首先要處理現(xiàn)有高速公路和城市快速路服務(wù)水平判定標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一的問題，其次需要解決區(qū)域交通監(jiān)控系統(tǒng)的特征級(jí)數(shù)據(jù)融合問題，尋求基于服務(wù)水平的動(dòng)態(tài)信息融合技術(shù)和方法。 （2）交通特征信息共享平臺(tái)的設(shè)計(jì)技術(shù) 針對(duì)集中式信息共享平臺(tái)投資大、實(shí)施困難的缺點(diǎn)，提出采用成熟的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，以及分布式技術(shù)建立交通信息共享平臺(tái)，為異構(gòu)監(jiān)控系統(tǒng)的信息共享模式提供了一種新的建設(shè)思路。不需要增加額外的硬件投資、操作方便，就現(xiàn)有的管理體制來說，也容易實(shí)現(xiàn)。 （3）基于關(guān)聯(lián)分析和智能控制技術(shù)的短時(shí)交通特征預(yù)測(cè)模型 將時(shí)間序列理論與關(guān)聯(lián)理論引入交通狀態(tài)分析，并根據(jù)不同交通條件建立的短時(shí)交通預(yù)測(cè)模型，在很大程度上提高了預(yù)測(cè)方法的實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性和可靠性，有利于預(yù)測(cè)技術(shù)的應(yīng)用和推廣。 （4）高速公路和城市快速路結(jié)合部實(shí)現(xiàn)協(xié)同控制的關(guān)鍵技術(shù) 基于區(qū)域道路交通網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)信息采集系統(tǒng)數(shù)據(jù)資源的綜合利用與共享，在交通服務(wù)水平判定技術(shù)的支持下，運(yùn)用系統(tǒng)論、控制論的思想以及智能交通系統(tǒng)工程的理論方法，實(shí)現(xiàn)高速公路和城市快速路結(jié)合部的協(xié)同控制。 4、相關(guān)的行業(yè)發(fā)展水平，以及同類技術(shù)產(chǎn)品或成果比較 目前，我國已建設(shè)的交通信息系統(tǒng)中，各子系統(tǒng)基本上是作為一個(gè)個(gè)分支存在的，不僅子系統(tǒng)自身的數(shù)據(jù)尚未實(shí)現(xiàn)充分融合，集成度很低，而且系統(tǒng)之間存在行政分割問題，異構(gòu)情況嚴(yán)重；在信息共享平臺(tái)設(shè)計(jì)上，大都采用集中式為主，需要新建一個(gè)監(jiān)控總中心，投資大，操作困難。 與本項(xiàng)目所提出的預(yù)測(cè)思路及預(yù)測(cè)方法相比，現(xiàn)有預(yù)測(cè)方法的適用性方面還存在不少缺陷。 目前，我國高速公路和城市快速路交通控制所采取的區(qū)域控制策略尚未形成較成熟的控制模式，高速公路和城市快速路的協(xié)同控制模式更是處于起步階段，尚未形成成熟的技術(shù)產(chǎn)品。 應(yīng)用范圍： 本課題針對(duì)的主要對(duì)象是高速公路與城市快速路的結(jié)合部，課題研究成果不僅充分利用了現(xiàn)有的道路監(jiān)控系統(tǒng)硬件資源，節(jié)省了建設(shè)成本，而且可以滿足結(jié)合部的交通控制與管理需要，具有較強(qiáng)的應(yīng)用和推廣價(jià)值。在實(shí)際的應(yīng)用和推廣中，還需進(jìn)一步擴(kuò)充和細(xì)化協(xié)同控制目標(biāo)，優(yōu)化大范圍內(nèi)的多匝道協(xié)同控制模型及其算法，并對(duì)具體的控制策略和控制設(shè)施進(jìn)行詳細(xì)設(shè)計(jì)，以提升協(xié)同控制的實(shí)際效果。 預(yù)期效果： 運(yùn)用系統(tǒng)論和其他相關(guān)領(lǐng)域研究的最新成果，探索建立區(qū)域高速公路和城市快速路交通信息共享平臺(tái)的新思路和新方法，并在系統(tǒng)平臺(tái)的基礎(chǔ)上研究協(xié)同控制的策略和方法，并形成整套協(xié)同控制系統(tǒng)算法和軟件。在實(shí)踐中，研究成果能夠得到較好的應(yīng)用，并且能夠部分解決高速公路和城市快速路結(jié)合部的交通問題。

成果簡介： 成果在國家科技支撐計(jì)劃、星火計(jì)劃等項(xiàng)目的資助下，以動(dòng)態(tài)的視角，獨(dú)創(chuàng)性地提出了新農(nóng)村信息化理論體系，科學(xué)界定了新農(nóng)村信息化建設(shè)體系框架，明確了農(nóng)業(yè)信息化和農(nóng)村信息化的聯(lián)系與區(qū)別，提出了農(nóng)業(yè)信息化建設(shè)3×3架構(gòu)和農(nóng)村信息化“一才三務(wù)”推進(jìn)模式及農(nóng)村綜合信息服務(wù)“九機(jī)并進(jìn)”實(shí)踐策略，為開展適合中國特色的現(xiàn)代村鎮(zhèn)信息服務(wù)奠定了理論基礎(chǔ)；面向文本、圖片、音頻、視頻等類型信息，從獲取、傳輸、存儲(chǔ)、處理到發(fā)布利用的全過程，形成了多方位、低成本的新農(nóng)村信

本發(fā)明公開了云存儲(chǔ)系統(tǒng)中基于溯源信息的視頻共享方法。系統(tǒng)客戶端收集視頻溯源信息，客戶端上傳共享的視頻及相關(guān)視頻溯源信息，服務(wù)器根據(jù)客戶端上傳的視頻溯源信息建立溯源圖。云存儲(chǔ)系統(tǒng)服務(wù)器接收到視頻下載請(qǐng)求后，在溯源圖中查找所述請(qǐng)求下載視頻的起始視頻，若查找到起始視頻存在于云存儲(chǔ)系統(tǒng)中，則根據(jù) BFS(廣度優(yōu)先遍歷)算法選擇一條從所述起始視頻到所述請(qǐng)求下載視頻的代價(jià)最小的路徑，依照該路徑重新生成所述請(qǐng)求下載的視頻并發(fā)送給客

本發(fā)明公開了一種基于電力系統(tǒng)底層故障信息的復(fù)雜故障串聯(lián) 整合方法。包括以下步驟：獲取底層故障的底層故障信息，將按各底 層故障第一排序時(shí)刻先后順序列于時(shí)間軸上；并將時(shí)間窗口的起點(diǎn)置 于首個(gè)底層故障的第一排序時(shí)刻處；辨識(shí)時(shí)間窗口內(nèi)底層故障兩兩之 間的關(guān)聯(lián)性，區(qū)分復(fù)雜故障的類型；對(duì)辨識(shí)出的第一排序時(shí)刻非相鄰 的連鎖故障和保護(hù)隱藏故障進(jìn)行修正；將時(shí)間窗口起點(diǎn)移動(dòng)至下一個(gè) 相鄰底層故障的第一排序時(shí)刻處，對(duì)該時(shí)間窗口內(nèi)底層故障的關(guān)聯(lián)性 進(jìn)行辨識(shí)；重復(fù)上述步驟，直到所有底層故障的關(guān)聯(lián)性辨識(shí)完畢，得 出復(fù)雜故障的串

本發(fā)明公開了存儲(chǔ)系統(tǒng)中基于溯源信息的文件元數(shù)據(jù)查詢方法。 在系統(tǒng)客戶端收集溯源信息，通過分析得到文件相關(guān)性信息并傳遞給 元數(shù)據(jù)服務(wù)器；元數(shù)據(jù)服務(wù)器根據(jù)文件之間的關(guān)系信息實(shí)時(shí)維護(hù)關(guān)系 圖；建立基于關(guān)聯(lián)感知的元數(shù)據(jù)索引樹；接收到查詢請(qǐng)求后，先在索 引樹中查找到種子結(jié)果集，然后在關(guān)系圖中查找，得到初始結(jié)果集， 最后對(duì)初始結(jié)果集根據(jù)查詢條件進(jìn)行排序和精簡得到最終結(jié)果發(fā)送給 客戶。本發(fā)明還提供了相應(yīng)的文件元數(shù)據(jù)查詢系統(tǒng)。本發(fā)明

一、項(xiàng)目分類 顯著效益成果轉(zhuǎn)化 二、成果簡介 在茶園管控方面，取得以下成果： （1）探明了太陽天頂角、高度角以及太陽光譜中夫瑯和費(fèi)線對(duì)于田間光譜采集的影響規(guī)律，提出了融合高光譜和深度圖像技術(shù)的茶樹生理信息定量檢測(cè)方法。其中，茶樹氮肥吸收利用檢測(cè)方法處于國際領(lǐng)先水平； （2）將共聚焦顯微拉曼光譜技術(shù)應(yīng)用于茶炭疽病早期診斷中，可在顯癥前24h診斷出病害； （3）研制出茶葉信息的快速高通量遠(yuǎn)程測(cè)量系統(tǒng)及裝備，開發(fā)了茶園實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與精細(xì)化管理物聯(lián)網(wǎng)云服務(wù)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了茶園水肥精準(zhǔn)管理和病害防控。 在茶葉加工方面，取得以下成果： （1）探明了流水線上堆積狀茶葉幾何形態(tài)差異、緊實(shí)度對(duì)于光譜測(cè)量的影響機(jī)制，提出了融合圖像灰度共生矩陣和指紋光譜特征的品質(zhì)在線檢測(cè)新方法； （2）研制了鮮葉含水率、色素、老嫩度等品質(zhì)指標(biāo)的無損快速檢測(cè)裝備，實(shí)現(xiàn)了堆積狀茶葉品質(zhì)指標(biāo)的動(dòng)態(tài)檢測(cè)； （3）發(fā)明了基于生產(chǎn)線上茶葉原料實(shí)時(shí)品質(zhì)信息的加工工藝自適應(yīng)系統(tǒng)，為茶葉加工智能化奠定了技術(shù)基礎(chǔ)。 在茶葉生產(chǎn)加工信息管理方法，取得以下成果： （1）提煉設(shè)計(jì)出名優(yōu)綠茶機(jī)械炒制的核心作業(yè)機(jī)構(gòu)，把扁形名優(yōu)綠茶加工過程拆分成數(shù)道機(jī)械炒制流水工序； （2）探明了扁形名優(yōu)綠茶機(jī)械炒制的關(guān)鍵工藝參數(shù)，建立了扁形名優(yōu)綠茶機(jī)械制茶工藝指標(biāo)數(shù)據(jù)庫和標(biāo)準(zhǔn)； （3）發(fā)明了融合傳統(tǒng)工藝與現(xiàn)代化信息集成控制的綠茶數(shù)字化連續(xù)加工智能控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)從“憑經(jīng)驗(yàn)做茶”到“看數(shù)字制茶”。

各地基建物資設(shè)備的海量信息檢索與搜索引擎攻關(guān)

本發(fā)明公開了一種基于用戶的統(tǒng)計(jì)信道狀態(tài)信息的預(yù)編碼方法及系統(tǒng)。該方法包括如下步驟：根據(jù)用戶的信道狀態(tài)，將用戶分為統(tǒng)計(jì)用戶和瞬時(shí)用戶，基站獲取所有統(tǒng)計(jì)用戶的統(tǒng)計(jì) CSI 和所有瞬時(shí)用戶的瞬時(shí) CSI；對(duì)每個(gè)統(tǒng)計(jì)用戶，計(jì)算其正交于其他用戶的信道空間的正交子空間，并利用該正交子空間設(shè)計(jì)該統(tǒng)計(jì)用戶的預(yù)編碼向量；獲取所有瞬時(shí)用戶正交于所有統(tǒng)計(jì)用戶的信道空間的正交子空間，并利用該正交子空間設(shè)計(jì)所有瞬時(shí)用戶的預(yù)編碼矩陣。該方法僅利用用戶的統(tǒng)計(jì) CSI，不限定基站服務(wù)的用戶數(shù)目，能夠同時(shí)服務(wù)于僅有統(tǒng)計(jì) CSI 的用戶和有瞬時(shí) CSI 的用戶，并且能夠有效避免兩類用戶之間的干擾。