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面向太赫兹通信的改进OTFS波形调制与设计

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无线电通信技术 2024年第3期50卷 535-540页

作者：龚晔刘瑞霖慕镐泽侯延昭北京邮电大学信息与通信工程学院北京100876

太赫兹(Terahertz,THz)通信在6G网络中展现了潜在的重要性,具有高传输速率、强抗干扰能力和易于信号检测等优点。回顾了已有的THz信道建模工作,分析了关键参数如分子吸收效应和传播距离的早期模型,以及基于纳米网络小粒子散射效应的时... 详细信息

太赫兹(Terahertz,THz)通信在6G网络中展现了潜在的重要性,具有高传输速率、强抗干扰能力和易于信号检测等优点。回顾了已有的THz信道建模工作,分析了关键参数如分子吸收效应和传播距离的早期模型,以及基于纳米网络小粒子散射效应的时域和频域信道模型。强调了THz通信技术面临的挑战,如功率放大器效率和多普勒扩展效应,这些限制了THz的传输距离和性能。鉴于这些挑战,提出了对波形设计的新要求,对增强正交时频空(Orthogonal Time Frequency Space,OTFS)波形进行了设计和研究,以减少高速移动带来的多普勒效应,搭建物理层仿真链路模型测量改进OTFS的性能。通过仿真和性能比较,展示了所提增强OTFS波形相对于传统波形的优越性。

关键词：太赫兹通信正交时频空调制路径损耗

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生物质预处理制备木质素基多元醇用于聚氨酯的研究

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生物质预处理制备木质素基多元醇用于聚氨酯的研究

作者：刘瑞霖北京化工大学

学位级别：硕士

木质素作为世界第二大生物质资源,与半纤维素、纤维素共同组成木质纤维素,储存在大多数植物中。木质素因其多羟基含量的特点引起了广泛关注。木质素是由苯丙烷基聚合而成的芳香族大分子聚合物,以化学键与纤维素、半纤维素相连。但由于... 详细信息

木质素作为世界第二大生物质资源,与半纤维素、纤维素共同组成木质纤维素,储存在大多数植物中。木质素因其多羟基含量的特点引起了广泛关注。木质素是由苯丙烷基聚合而成的芳香族大分子聚合物,以化学键与纤维素、半纤维素相连。但由于天然木质素分子量大且结构复杂不均一,故在应用受阻。通过生物炼制的方法将天然木质素进行预处理得到分子量较小且分布较均一的木质素低聚物,取代聚氨酯硬质泡沫体系中的聚醚多元醇,制备得到木质素基聚氨酯硬质泡沫,从而能够提高泡沫的机械性能。将天然木质素解聚为稳定单体是木质素主动保护策略的重要补充方法,并且木质素解聚为单体后不发生再聚合反应。天然木质素的解聚中,被研究得最多的方法是还原催化分馏法(Reductive catalytic fractionation,RCF)或称之为催化上游生物精炼。在这种方法中,大多采用金属催化剂(如Ru/C、Pd/C、Ni Mo等)。本研究以异丙醇(2-Pr OH)作为供氢体,将异丙醇与水的比例作为变量研究条件,Raney-Ni为催化剂催化氢转移反应,利用天然木质纤维素制备木质素油,即小分子的木质素低聚物。在RCF后所获得的木质素油产率(%)在2-Pr OH/HO为7/3时最高可达20.68%。利用木质素油30 wt%替代聚醚多元醇时制备的聚氨酯泡沫的压缩强度可达0.27±0.01 MPa,表观密度为106.59±1.66 kg·m。深度共熔溶剂(Deep eutectic solvent,DES)预处理生物质也属于生物精炼范畴。通过氢键供体和氢键受体所制备DES溶液中的强氢键相互作用,处理后可将木质素、纤维素进行有效分离。在DES预处理中,研究了不同种类氢键供体和氢键受体所组成的不同的DES溶液对生物质预处理的影响。对预处理后的DES木质素进行氧丙基化改性并用于聚氨酯硬质泡沫的制备。所得到的泡沫具有较高压缩强度(0.51±0.01 MPa)和较低表观密度(92.71±0.62 kg·m)。木质素油和DES木质素的加入都有效提高了聚氨酯硬质泡沫的性能并且使得聚氨酯的制备过程更加绿色环保。

关键词：生物精炼催化解聚木质素基多元醇改性聚氨酯硬质泡沫

PCK研究工具Co Re的内涵、应用和改进——国际文献综述

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化学教育（中英文） 2024年第14期45卷 64-72页

作者：王惠霖刘瑞四川师范大学化学与材料科学学院四川成都610066

“内容表征”(CoRe)是近20年来PCK领域最具影响力的研究工具之一,广泛应用于PCK的表征和发展。本研究通过系统的文献综述,呈现CoRe的开发背景、解析CoRe的内涵,在此基础上梳理了CoRe的应用和改进。结果表明:CoRe基于Shulman对PCK的原始... 详细信息

“内容表征”(CoRe)是近20年来PCK领域最具影响力的研究工具之一,广泛应用于PCK的表征和发展。本研究通过系统的文献综述,呈现CoRe的开发背景、解析CoRe的内涵,在此基础上梳理了CoRe的应用和改进。结果表明:CoRe基于Shulman对PCK的原始定义,将主题内容和教学的混合变得具体化、显性化,从本质上构建了PCK的表征框架;CoRe既能有助于形成PCK资源库、明确PCK的属性、表征PCK的变化,还能促进教师的专业发展;原始的CoRe存在一定的局限,但可以基于PCK模型和研究目的进行改进。全面认识CoRe对我国PCK领域的研究及教师教育具有启示和借鉴意义。

关键词：学科教学知识内容表征教师教育

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车载自组网分布式时隙预约链路接入协议研究

车载自组网分布式时隙预约链路接入协议研究

作者：刘瑞霖清华大学

学位级别：硕士

随着智能交通系统的发展，车载自组网成为无线自组网领域研究的新热点。基于应用要求和车载自组网本身特点，车载自组网中的MAC协议需要方便的支持广播、保证传输的服务质量，并且适应车载自组网中节点密度、速度快速变化的特点，但是... 详细信息

随着智能交通系统的发展，车载自组网成为无线自组网领域研究的新热点。基于应用要求和车载自组网本身特点，车载自组网中的MAC协议需要方便的支持广播、保证传输的服务质量，并且适应车载自组网中节点密度、速度快速变化的特点，但是目前车载自组网中的MAC协议仍然很难满足以上要求。通过调研车载自组网已有MAC协议的优点和不足，并结合车载自组网MAC协议的需求，提出了基于分布式时隙预约机制的MAC协议MARR-ALOHA。MARR-ALOHA将车载自组网中的信道状态感知范围扩展为2跳以内的精确信息和3跳以内的统计信息，并基于扩展后的信道状态选择预约的时隙;将CSMA和退避技术与分布式时隙预约MAC协议结合，提高协议控制包的发送成功率以及预约的冲突感知和避免能力;此外，MARR-ALOHA在分布式时隙预约MAC协议中提出了预约时隙的调节机制，通过中间节点协调提前对可能产生冲突的预约时隙进行调节，进一步降低了冲突的可能性。通过NS-2模拟器中静态场景和动态场景的测试，本文对MARR-ALOHA和RR-ALOHA进行了对比实验。实验结果表明MARR-ALOHA能够适应节点密度、运动速度和预约竞争激烈程度多变的环境。在时隙预约速度和质量以及递交率和吞吐量方面MARR-ALOHA相对RR-ALOHA有明显的提升。而且通过配置MARR-ALOHA的实验参数，能够保证车载自组网应用对广播成功率和传输延时的要求。为在实际系统中验证协议的有效性，本文使用FPGA实现了支持时间同步的无线自组网实验床SWANT，并在SWANT中对MARR-ALOHA协议进行了实现。解决了节点的时间同步、软件MAC层和硬件MAC层的协调工作等问题。

关键词：车载自组网 MAC协议分布式时隙预约跨层设计时间同步

考虑长短期兴趣及其演化的电影个性化动态推荐研究

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数据分析与知识发现 2024年第1期8卷 80-89页

作者：刘瑞陈烨华中师范大学信息管理学院武汉430079 南京大学信息管理学院南京210023

【目的】提出一种考虑长短期兴趣及其演化的电影个性化动态推荐方法,捕捉用户兴趣动态变化以提高推荐准确度。【方法】首先,基于观影心理动机将用户兴趣分为长期兴趣和短期兴趣,利用兴趣评分与关注频率计算长短期兴趣值;其次,利用时间... 详细信息

【目的】提出一种考虑长短期兴趣及其演化的电影个性化动态推荐方法,捕捉用户兴趣动态变化以提高推荐准确度。【方法】首先,基于观影心理动机将用户兴趣分为长期兴趣和短期兴趣,利用兴趣评分与关注频率计算长短期兴趣值;其次,利用时间窗口与遗忘曲线函数获取时间权重,结合短期兴趣值与时间权重拟合短期兴趣的演化规律;最后,将电影评分与长短期兴趣值相融合,构建用户-项目评分矩阵,预测目标用户评分。【结果】以豆瓣网数据集为例,所提方法的评分预测误差与其他推荐方法相比整体偏小,在评估指标MAE(1.0031)和RMSE(1.2160)上表现最优,达到MAE和RMSE最优值时所需邻居数(20)最少。【局限】由于要结合显式反馈信息与隐式反馈信息共同计算长短期兴趣值,因此所提方法的计算复杂度较高。【结论】所提方法能够准确捕捉用户兴趣的动态变化,有效降低评分预测误差,提高推荐准确度。

关键词：电影推荐兴趣漂移长短期兴趣动态推荐

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车载自组网链路接入协议对比分析

计算机应用 2011年第A2期31卷 5-8,35页

作者：刘瑞霖向勇清华大学计算机科学与技术系北京100084

智能交通领域各种应用的发展对车载自组网链路接入协议提出了新的挑战,对目前车载自组网中的链路接入协议进行了分类,分析比较了现有协议所采用的基本信息和链路接入技术,指出了这些协议的不足。最后指出充分挖掘利用链路状态信息和位... 详细信息

智能交通领域各种应用的发展对车载自组网链路接入协议提出了新的挑战,对目前车载自组网中的链路接入协议进行了分类,分析比较了现有协议所采用的基本信息和链路接入技术,指出了这些协议的不足。最后指出充分挖掘利用链路状态信息和位置信息以及改进分布式时间协调算法是未来车载自组网MAC协议研究的关键。

关键词：车载自组网无线网络介质访问控制服务质量协议分类

新烟碱类杀虫剂哌虫啶在3种典型土壤中的生物有效性

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农业环境科学学报 2024年第2期43卷 254-261页

作者：谢慧李金玲刘瑞源王世霖黄炜李旭龙于世亮山东农业大学资源与环境学院山东泰安271018

为探究新烟碱类杀虫剂哌虫啶在3种典型土壤中的降解及其生物有效性,本研究在室内模拟土壤生境,以赤子爱胜蚯蚓和哌虫啶分别作为受试模式生物和目标污染物,采用蚯蚓生物富集量和间接生物测量法,研究哌虫啶在不同类型土壤中的生物有效性... 详细信息

为探究新烟碱类杀虫剂哌虫啶在3种典型土壤中的降解及其生物有效性,本研究在室内模拟土壤生境,以赤子爱胜蚯蚓和哌虫啶分别作为受试模式生物和目标污染物,采用蚯蚓生物富集量和间接生物测量法,研究哌虫啶在不同类型土壤中的生物有效性。研究结果表明:哌虫啶在棕壤、红壤和黑土中的降解半衰期分别为11.45~12.62、12.42~14.38 d和5.19~10.21 d,在3种典型土壤中的降解速度为黑土>棕壤>红壤。哌虫啶在蚯蚓体内的生物累积量随其在土壤中含量的增加而增大,在10 mg·kg^(-1)哌虫啶处理下,棕壤、红壤和黑土中蚯蚓体内哌虫啶的含量分别为190、210 ng·g^(-1)和160 ng·g^(-1),生物富集法研究表明,哌虫啶在黑土中的生物有效性较低,在红壤和棕壤中的生物有效性相对较高。不同处理的蚯蚓受到哌虫啶的氧化胁迫,其蛋白质含量、抗氧化酶活性、谷胱甘肽巯基转移酶活性和丙二醛含量具有显著的差异性(P<0.05),各指标在黑土中受到的影响较小,在棕壤和红壤中受到的影响较大,哌虫啶在有机质含量丰富的黑土中生物有效性较弱,而在棕壤和红壤中生物有效性较强。

关键词：哌虫啶蚯蚓生物有效性降解

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运用机器学习方法提取Sentinel-2影像烃微渗漏异常——以Marsel探区为例

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地球物理学报 2024年第4期67卷 1330-1341页

作者：伍仪霖周子勇中国石油大学(北京)地球科学学院油气资源与探测国家重点实验室北京102249 中国石油集团东方地球物理勘探有限责任公司国际勘探事业部河北涿州072700

油气藏的烃微渗漏是一种普遍存在的现象,遥感技术为油气藏的烃微渗漏地表检测提供了高效快捷的方法.传统的基于烃微渗漏机理的方法通过检测烃微渗漏引起的地表异常(植被、蚀变矿物等)响应以提取烃微渗漏位置,方法简单,但多解性强.本文... 详细信息

油气藏的烃微渗漏是一种普遍存在的现象,遥感技术为油气藏的烃微渗漏地表检测提供了高效快捷的方法.传统的基于烃微渗漏机理的方法通过检测烃微渗漏引起的地表异常(植被、蚀变矿物等)响应以提取烃微渗漏位置,方法简单,但多解性强.本文以哈萨克斯坦Marsel探区为研究对象,提出了一种基于机器学习的遥感影像烃微渗漏异常提取方法.首先以研究区地表微生物检测结果为基础制作训练样本,为了对比不同样本学习结果,分别制作了斑块样本(patch sample)数据集和像元样本(pixel sample)数据集,在此基础上采用逻辑回归、支持向量机、随机森林、LeNet、AlexNet、GoogLeNet、ResNet算法构建两类数据集的学习模型.结果表明,对于经典机器学习算法,斑块样本最高准确率达0.833,像元样本最高达0.771;对于深度学习算法,斑块样本最高达0.782,像元样本最高达0.914.最后把这准确率最高的四种算法模型应用于哈萨克斯坦Marsel探区,并与地质地震资料进行对比,发现ResNet-18-1D对像元样本的预测结果与地震地质分析资料的对应性最佳,且准确率达0.914,Kappa系数达0.892.

关键词：烃微渗漏图像分类机器学习卷积神经网络

基于用户性格和语义-结构特征的文本评论情感分类方法

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电子学报 2024年第5期52卷 1657-1669页

作者：王友卫刘瑞凤丽洲中央财经大学信息学院北京100081 天津财经大学统计学院天津300222

由于传统文本评论情感分类方法通常忽略用户性格对于情感分类结果的影响,提出一种基于用户性格和语义-结构特征的文本评论情感分类方法(User Personality and Semantic-structural Features based Sentiment Classification Method for ... 详细信息

由于传统文本评论情感分类方法通常忽略用户性格对于情感分类结果的影响,提出一种基于用户性格和语义-结构特征的文本评论情感分类方法(User Personality and Semantic-structural Features based Sentiment Classification Method for Text Comments,BF_Bi GAC).依据大五人格模型能够有效表达用户性格的优势,通过计算不同维度性格得分,从评论文本中获取用户性格特征.利用双向门控循环单元(Bidirectional Gated Recurrent Unit,Bi GRU)和卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)可以有效提取文本上下文语义特征和局部结构特征的优势,提出一种基于Bi GRU、CNN和双层注意力机制的文本语义-结构特征获取方法.为区分不同类型特征的影响,引入混合注意力层实现对用户性格特征和文本语义-结构特征的有效融合,以此获得最终的文本向量表达.在IMDB、Yelp-2、Yelp-5及Ekman四个评论数据集上的对比实验结果表明,BF_Bi GAC在分类准确率(Accuracy)和加权macro F_(1)值(F_(w))上均获得较好表现,相对于拼接Bi GRU、CNN的情感分类方法(Sentiment Classification Method Concatenating Bi GRU and CNN,Bi G-RU_CNN)在Accuracy值上分别提升0.020、0.012、0.017及0.011,相对于拼接CNN、Bi GRU的情感分类方法(Sentiment Classification Method Concatenating CNN and Bi GRU,Conv Bi LSTM)F_(w)值上分别提升0.022、0.013、0.028及0.023;相对于预训练模型BERT和Ro BERTa,BF_Bi GAC在保证分类精度的情况下获得了较高的运行效率.

关键词：情感分类大五人格模型双向门控循环单元卷积神经网络注意力机制

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