摘要。在此手稿中,已经提出了用于无线应用的紧凑型MIMO天线。提出的天线由F形散热器组成,中心的圆形插槽和底物另一侧的矩形接地平面。所提出的天线的总尺寸为48×48 mm2。天线设计为在两个频带上工作 - 1.5至2.3 GHz和3.7至4.2 GHz,分别为1.8 GHz和3.9 GHz。还可以通过使用各种参数(例如信封相关系数(ECC),多样性增益(DG),总主动反射系数(TARC)等来观察天线的多样性性能。ECC的值为0.02,显示了天线的良好多样性性能。为了验证模拟和测量结果,已制造了所提出的天线,并彼此吻合。
设备制造商的一个相关担忧是无法通过 NB-IoT 执行固件无线 (FOTA) 更新,有时也无法通过 LTE-M 执行。在 LPWAN 数据速率下,向设备发送几兆字节大小的 FOTA 映像需要很长时间。Delta FOTA 仅向设备发送增量更改;它可以减少设备开启时间,但它需要设备制造商实施 delta FOTA 框架。同样,随着智能边缘连接应用程序的采用越来越多,物联网设备将发送和接收更多数据,但 LPWAN 数据速率可能不足以支持这种转换。例如,智能电表可以做的不仅仅是收集能源使用数据。它们可以(并且将)监控电网的实际负载、消费模式的变化以及电压等指标的波动。然后,它们将参数提供给公用事业云,以便电网快速做出补救响应。这些创新将需要更高的数据速率。
(2022年3月23日收到; 2022年6月25日修订; 2022年8月6日接受)摘要 - 对于车辆状态估算,传统的卡尔曼过滤器在高斯假设下表现良好,但在实际的非高斯局势(尤其是当噪声是非高斯的重型尾巴)中,它表现出较差的准确性和鲁棒性。在本文中,提出了基于最大相关标准(MCC)的扩展卡尔曼过滤器(EKF)算法(MCCEKF),并建立了横向纵向耦合的车辆模型,同时使用YAW速率,longipudinal peppare的状态观察者,使用了longitialinal peppare,该速度使用了易于使用的速度。在分析了所提出算法的复杂性后,通过双车道变化和正弦扫描转向扭矩输入操作在Simulink/CARSIM仿真实验平台上验证了新算法。实验结果表明,与传统的EKF算法相比,基于MCC的EKF算法在非高斯噪声的情况下具有更强的鲁棒性和更好的估计精度,而MCCEKF在实际情况下更适合于车辆状态估计。关键词:车辆状态估计,最大Correntropy标准,非高斯噪声,车辆动力学1。简介
上下文。在亮度log l / l⊙⊙5.2的亮度log log-type恒星中显示弱的风,质量损失速率低于10-8 m⊙yr-1。这意味着,与他们更庞大,更发光的兄弟姐妹不同,它们的光电层不会受到恒星风的强烈影响。目标。一种混合非本地热力学平衡(非LTE)方法 - 在LTE假设下与非LTE线形成计算相结合的线主静水压模型大气 - 测试了晚期O-Type恒星的分析,其质量为量高达25 m 25 m。研究了20个大多数尖锐的O8型O8至O9.7型恒星的银河恒星,以及先前使用全非LTE模型大气的文献中研究的Luminosity类V和IV样品。方法。使用Kurucz的A TLAS 12代码计算的静液压和平行大气结构以及合成光谱以及非LTE线形成代码D ETAIL和S URFACE,这些代码an和S Urface(涉及了湍流压力对大气的影响)。高分辨率光谱的大气参数。通过考虑恒星进化轨道和Gaia早期数据版本3(EDR3)视差来得出基本恒星参数。星际红色的特征是从紫外线到MID-IR拟合光谱能量分布。结果。对于16个样本恒星的所有派生参数都可以实现高精度和精度(4个对象显示复合体格)。湍流压力效应对于定量分析而言很重要。有效温度确定为1–3%的不确定性水平,表面重力为0.05至0.10 dex,质量高于8%,半径高于10%,并且亮度通常超过20%的不确定性。丰度均具有0.05-0.10 DEX的不确定性,并且在0.03–0.05 DEX(1σ标准偏差)一般而言。总的来说,先前研究使用统一的光球加风(全)非LTE模型大气的结果,并具有更高的精度。对于元素丰度,这些改进最为明显,并且发现较小的微涡轮速度。在我们的光谱距离与盖亚(Gaia)之间达成了总体良好的一致性。GAIA EDR3基于LAC OB1B关联以及开放簇NGC 2244,IC 1805,NGC 457和IC 1396的距离被确定为副产品。派生的N/C与N/O的丰度比率紧密地遵循了恒星进化模型的预示。恒星上的两个显示出非常高的CNO加工材料的混合,并且似乎源于二元进化。
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– 将研发测量和目标与性能和经济影响联系起来 – 提供操作条件和周期以供考虑和测试 – 强调操作要求和可制造性 • 评估成本、性能和耐用性权衡,以确定最佳 LTE 部署,以实现可再生能源整合场景中 2 美元/千克和 1 美元/千克的生产成本 • 涉及多种功能的优化
