本发明涉及无线Mesh网络中基于时分复用的虚拟信道分配方法，属于无线通信技术领域。本发明通过将MAS时隙再分割成子时隙并进行编号，并将每个MAS中编号相同的子时隙视为一组，称为虚拟信道。通过构建二跳节点干扰模型，引入图着色的方法，即被染上相同颜色的链路可以同时使用同一虚拟信道。通过图着色对网络中的链路进行虚拟信道分配，由于两跳或两跳以外的节点互不干扰，因此可以链路两跳以外的链路可以同时使用相同虚拟信道。与目前Mesh网络中现有资源分配问题相比，本发明充分考虑了时隙的利用率，提出了一种提高网络吞吐量的时分复用虚拟多信道分配方法。

本发明公开了一种利用三维统计信道信息的异构网络下行干扰协调方法，异构网络中宏蜂窝基站覆盖范围内存在若干低功率无线接入节点共享频谱资源，宏蜂窝基站采用均匀平面天线阵，宏蜂窝基站利用已知的统计信道信息按照先依次对各低功率接入节点进行宏蜂窝干扰协调再依次对各低功率接入节点进行低功率接入节点干扰协调的步骤，或按照先依次对各低功率接入节点进行低功率接入节点干扰协调再依次对各低功率接入节点进行宏蜂窝干扰协调的步骤进行干扰协调；干扰协调完毕后，宏蜂窝基站仅对其服务用户集合中剩余的用户进行服务。本发明具有所需信道信

成果描述：本发明涉及分布式极化敏感阵列的参数估计技术，特别涉及信号波达角度和极化参数的联合估计方法。 一个完备的电磁矢量传感器由空间放置的3个电偶极子和3个磁偶极子构成，它们在空间共点放置相互正交，从而形成极化敏感阵列，可以接收入射电磁波全部的电场分量和磁场分量，因而相较于传统的标量阵列，极化敏感阵列可以接收更多的入射信号的信息。又，极化敏感阵列能够感应入射信号的极化信息，从而获得入射电磁信号的极化参数。然而，传统的标量阵列却由于不能感应入射信号的极化信息，而无法获得入射电磁信号的极化参数。并且，极化敏感阵列还可以同时感应入射电磁波的极化信息和空域信息。因此，极化敏感阵列不管是用于极化参数估计还是自适应波束的形成，其都具有比传统标量阵列更优越的系统性能。 在极化敏感阵列的应用中，利用电场、磁场和坡印廷矢量之间的矢量关系，当空间放置有单个完备的电磁矢量传感器，利用该电磁矢量传感器就能够同时获得最多5个不相关信号的波达角度（DOA）和极化参数的估计，因此，在空间物理孔径受限的场合具有重要的意义。 然而，针对极化敏感阵列的信号处理，大多假设各个阵元由2至6个共点放置的相互正交的电偶极子或磁偶极子构成，因此，各极子在空间共点放置不可避免的会有严重的互耦效应，互耦效应会降低天线系统的性能。 阵元间的互耦现象是不可避免的，为了有效减少阵元各共点通道之间互耦的相互影响，现有技术提出了分布式极化敏感阵列，分布式极化敏感阵列是将极化敏感阵列各阵元共点分量在空间分散放置，其能够使阵元间的互耦效应大大降低，同时也可以感应入射电磁波的电场信息和极化信息。现有的针对分布式极化敏感阵列的参数估计方法大多针对完备的电磁矢量传感器，即在空间分散放置3个电偶极子和3个磁偶极子，然后再利用改进的矢量叉乘的方法来完成参数估计。然而，在实际中，由于空间电场和磁场是时变的，时变的电场产生磁场，时变的磁场产生电场，二者之间存在一定的冗余关系，因此考虑仅仅采用电偶极子或磁偶极子构成极化敏感阵列将可以获得更多的入射信号电磁信息。

本发明涉及分布式极化敏感阵列的参数估计技术，特别涉及信号波达角度和极化参数的联合估计方法。 一个完备的电磁矢量传感器由空间放置的3个电偶极子和3个磁偶极子构成，它们在空间共点放置相互正交，从而形成极化敏感阵列，可以接收入射电磁波全部的电场分量和磁场分量，因而相较于传统的标量阵列，极化敏感阵列可以接收更多的入射信号的信息。又，极化敏感阵列能够感应入射信号的极化信息，从而获得入射电磁信号的极化参数。然而，传统的标量阵列却由于不能感应入射信号的极化信息，而无法获得入射电磁信号的极化参数。并且，极化敏感阵列还可以同时感应入射电磁波的极化信息和空域信息。因此，极化敏感阵列不管是用于极化参数估计还是自适应波束的形成，其都具有比传统标量阵列更优越的系统性能。

1 成果简介状态估计是电力系统能量管理系统的核心，可检测辨识 SCADA 中的坏数据，为能量管理系统的高级应用功能提供完整、可靠的电网数据。传统的 WLS 估计方法在量测误差服从正态分布时为最小方差无偏估计，但实际量测分布与正态分布相去甚远，且坏数据的出现几乎不可避免，此时 WLS 估计效果不够理想。基于测量不确定度的电力系统状态估计方法借助测量不确定度概念进行状态估计，不追求估计值对量测值的精确拟合，而是求解使最多量测估计值位于测量不确定度确定的区间内的状态作为估计结果，可自动检测辨识坏数据，具有强抗差性。利用现代内点法求解非线性估计问题，收敛性好，计算速度快；无需进行不良数据校验、权重因子设置，调试和维护简单。2 应用说明基于测量不确定度的电力系统状态估计可实现状态估计系统连续 7×24 小时在线稳定运行；正常情况下状态估计算法合格率较传统 WLS 估计方法提高 5%，收敛率达到 99%以上，可用率达到 100%；各种数据接口功能完善，状态估计系统数据模型接口满足 IEC 61970标准，实时数据接口兼容 E 格式等通用标准数据格式，数据交换稳定可靠；计算速度高，满足在线应用要求；免维护。 此外，状态估计还具有以下功能： l 系统运行状态监视功能，如检测支路过载、电压或注入量越限等； l 量测系统监视功能，即根据状态估计结果跟踪记录遥测异常出现的时间和被检测出 的次数，跟踪记录遥测状态不更新出现的时间，根据给定的门槛值按误差大小筛选列出电网中最差的遥测量及其相关的状态； l 友好的用户图形界面，对估计结果及各种监视功能进行有效可视化，方便调度员监视系统状态并发现系统存在的问题。 l 基于测量不确定度的状态估计可用于各级电网公司控制中心的能量管理系统，功能完善的各种数据接口使得此状态估计系统可与电网已有能量管理系统进行有效而可靠的数据交换。3 效益分析与同类电力系统状态估计软件相比，基于测量不确定度的状态估计软件具有更强的抗差性，合格率、收敛率、可用率高，可更有效检测辨识 SCADA 中的坏数据，为能量管理系统的高级应用功能其他应用功能提供完整、可靠的电网熟数据，从而保证对电力系统运行状态的有效实时监视，保障电力系统的安全可靠运行。 功能完善的各种数据接口方便与现有能量管理系统的兼容；计算速度可实现在线应用； 估计系统免维护，可节省维护费用，且使实际工程应用更加方便。

本发明公开了一种光纤通信系统中的色散估计方法，包括下述 步骤：S1：获得色散值所对应的分数傅里叶变换阶次和间隔；S2：根 据变换阶次和间隔对光通信信号进行分数傅里叶变换后获得 Xα+π /2(u)；S3：对 Xα+π/2(u)进行分数域上的自相关运算，获得对应的自 相关函数序列；并对自相关函数序列的模方进行积分，获得判决值； S4：利用比较大小的方法寻找所述判决值的最小值，并根据判决值的 最小值确定使变换后信号能量汇

本发明提供一种点斑状目标姿态估计方法及系统，属于目标姿态估计技术领域。方法包括离线训练部分和在线评估部分；离线训练部分包建立目标的三维几何模型、温度分布模型及大气传输模型；结合上述模型，仿真计算六种姿态下点斑状目标的红外辐射光谱，建立姿态-光谱映射数据库；在线评估部分测量红外光谱形态，比对姿态-光谱映射数据库估计该目标的当前姿态。本发明通过分析目标的光谱曲线并匹配光谱数据库反推目标当前所处的姿态，此方法简单有效，

本发明公开了一种保证多业务服务质量的最佳信道预留方法， 包括以下步骤：①对认知无线电网络进行初始化；②建立一个多维的 连续马尔科夫链模型，求出其稳态概率；③根据稳态概率，求出认知 无线电网络的性能指标；④找出既能使多用户服务质量得到满足，又 能使认知无线电网络性能达到最优化的预留信道组合。该方法不仅可 以严格地保证多用户的服务质量，而且可以使认知无线电网络的性能 达到最优化。

本发明公开了一种考虑节点业务流量的水下声信道网络媒体接入控制方法，本发明通过载波侦听及 按时隙发送来防止数据包碰撞；在每轮数据发送过程中，通过 RTS/CTS 包的交互选出发送队列最长的 节点；最后，发送队列最长的发送节点获得发送数据的机会，其所有邻居发送节点将延迟发送数据直至 该发送节点数据发送完毕。从长期过程来看，业务流量需求更大的节点将能够获得更大的传输带宽。因 此，本发明能实现更加优化的网络带宽分配，从而有效提高水下网络的实际吞吐量，减

上海交通大学公共卫生学院蔡泳团队和上海交通大学医学院附属瑞金医院张欣欣团队合作完成了一项最新研究结果，分阶段估计了武汉市的新型冠状病毒感染的流行趋势，并提出在各项防控措施的有序开展下，二月下旬疫情有望得到有效控制。该研究成果2月17日已被Cell Discovery接收。 该研究采用了在学界较为认可的传染病动力学SEIR模型（Susceptible，Exposed，Infectious and Removed model；SEIR model），这是一种常用于对病毒流行趋势进行分析的模型，其参数包括感染者（S）-暴露者（E）-感染者（I）-康复者（R）、传播率、感染率、治愈率、基本再生数（R0）和有效再生数（Rt）等。 研究表明面对疫情的发生，中国采取的措施，特别是1月23日做出的武汉“封城”等断然决定，是非常有效的，这一决定和后续的一系列措施从根本上改变了疫情演变的格局。通过四个阶段的多阶段模型拟合，研究最终计算得到武汉地区感染人数可能在2月下旬出现流行高峰和拐点（两种不同暴露者E与感染者I的比例估计），高峰感染人数估计为55869-84520人。估计感染人数指的是模型中在某一时刻现存的感染人数，这些估值中包括了有明显症状的患者和潜在的无症状或症状很轻的感染者。