本发明公开了一种低剖面方向图可重构的基片集成波导H型喇叭天线，主要包括三个部分：电可调馈电网络、辐射单元和直流偏置电路。本发明的方向图可重构的基片集成波导喇叭天线可以实现主波束方向在水平面0°、90°、180°和270°扫描，具有低剖面、宽带、结构简单，操作方便等特点。

本实用新型涉及一种海底仪器用的水下数据传输平台，属于海洋监测技术领域，其包括安装架及安装在安装架上的控制单元、供电电池组、浮体、用于容纳海底仪器的仪器舱与用于容纳供电电池组的电池舱；还包括安装在安装架上的分离单元、配重单元及两个以上的浮筒单元。其可搭载海底仪器对海底水文数据进行收集，并通过浮筒单元及时地将收集的数据携带至水面，并与卫星进行数据传输，并且在使用后可对大部分结构进行回收再利用，可广泛地应用于海底水文数据的收集。

1 成果简介实现了一个以地面传输数字电视的广播发送为传输手段的面向出行者提供多媒体实时交通信息服务，导航终端提取并利用实时交通信息进行动态导航的应用系统。研究解决了接入设备架构及以终端软硬件系统架构等关键技术问题。实现了交通信息的接入、信息管理、信息编码、信息调度、信息发送，以及终端接收、信息分离与解码、信息提示与动态导航等必要环节，实现了应用演示系统。2 技术指标成果实现的功能如下：实时交通路况的传输与接收、显示；基于实时交通路况的动态导航；多媒体交通信息的传输与接收、显示；本系统优势是传输容量大，可以传输图片等多媒体信息，用户可以查看主要路口的视频图像，更直观地了解交通路况。3 应用说明该技术方案不单独占用无线频谱，不用建设新的无线覆盖网络，可在大地域范围实现面向出行者、车辆驾驶员的实时交通信息发布，有助于对出行车辆实施动态的交通诱导，缓解大城市日益严重的交通拥挤、阻塞状况，从而提高出行效率，降低能源消耗，减少城市污染。4 效益分析在此信息服务平台的基础上，可以提供面向出行者的商业服务信息、导航终端的地图数据更新等增值服务。

一种图像预测压缩编码的传输误码纠错方法，属于图像处理与数据传输领域，解决由于信道误码造成信宿段解码后错误扩散的问题，以减轻信源端数据处理负担和信道传输压力。本发明包括图像分块、校验编码、信道解码、试错法解码、选择最优纠错图像块、图像块特征判断以及图像恢复步骤；本发明有效地解决了由于信道误码造成信宿端解码后错误扩散的问题，能较好的减轻信源端数据处理负担和信道传输压力，适用于大数据率静态图像实时预测压缩编码和星地传输。

项目背景：2021 年国务院政府工作报告中指出，扎实做 好碳达峰、碳中和各项工作，加大新能源技术研发。据研究 公司 Frost＆Sullivan 发布的一项新报告指出，预计到 2030 年，全球电池储能市场的复合年增长率将达到 23％。由此可 见，未来十年储能电池数量将大幅增加。另一方面，储能电 池安全性引起广泛关注，2019 年 4 月 19 日，美国亚利桑那 州 McMicken 电池储能项目发生火灾爆炸事故；2021 年 4 月 16 日，北京集美家居大红门的储能电站起火。因此储能电池 安全性显得尤为重要。通过人工智能和机器学习等手段预测 电储能电池的安全性已经成为研究热点，英国剑桥大学和美 国斯坦福大学等顶尖高校和科研院所都有相关的实验室。在 国内，中科院、比亚迪、宁德时代、国家电网等企业院所已 经开展了各种类型储能电池和技术的研发。然而，目前国内 外还没有成熟的电储能电池远程管控系统，储能电池数据传 输协议没有公认的标准。由于不同类型的电储能数据指标差 异较大，需要采集的数据缺乏规范标准。另外，何种指标的 变化会引起潜在的储能电池安全问题尚未明确，目前基本是 通过人工经验判断，效率不高，并且准确率较低。如果能够 通过机器学习，深度学习等人工智能手段，结合储能电池实 际工作过程中的电流、电压的变化数据，学习并分析其运行 规律，挖掘出数据变化导致的潜在安全风险，电储能电池的 安全性能将大幅提高。 所需技术需求简要描述：1.研发储能电池故障预测模 型，利用人工智能等手段，通过机器学习的方法对采集的电 池运行状态及参数数据进行分析，实时监控电池运行状态， 对可能出现的潜在储能电池安全问题进行评估，实现对即将 出现的电池故障和安全问题的预判。2.建立储能电池的远程 安全传输协议，对电池运行状态及参数数据进行周期性采 集，并实现多终端异构网络环境下的储能电池数据实时传 输。建立安全传输机制，有效防止数据伪造和恶意攻击。3. 开发电储能电池数据远程管理系统，对不同种类的储能电池 安全问题采取相应的措施，通过网络实现对储能电池的远程 管理，从而延缓或避免由于电池故障产生的安全问题。数据 通信应建立在安全可靠的传输机制上。  对技术提供方的要求:1、建立电储能电池的远程数据采 集和安全传输协议。2、开发研究电储能电池数据远程智能 分析和管理系统。3、在相关领域经验丰富的技术团队的院 校或科研单位。 

本发明公开了一种基于 RCM 编码矩阵权重不等分配的无线视频传输方法。包括：构造具有 UEP 性能的 RCM 矩阵；提取信源端用 H.264进行编码的视频中的 I 帧、P 帧和 B 帧；对 I 帧、P 帧和 B 帧进行比特划分；根据比特划分结果，分别取 I 帧、P 帧和 B 帧中的比特组成数据包，对比特流进行重组；采用具有 UEP 性能的 RCM 矩阵对重组的比特流进行编码，使 I 帧、P 帧和 B 帧的比特流获得合理的 UEP 保护效果，提高接收端的用户视觉体验。本发明通过设计具有 UEP 性能的无速率编码 RCM 为视频中对视频质量影响依次减弱的 I 帧、P 帧和 B帧的视频流分配依次减小的权重值，实现了 H.264 视频在不同的信道条件下的平滑质量传输。

针对多频带 OFDM-UWB 无线通信系统中的关键技术问题，研究 一种全新的高性能量化噪声整形技术，设计完成无过采样结构的新型 Σ-△调制器，并将其用于多频带 OFDM-UWB 系统的 A/D 和 D/A 转 换；这种调制器可以满足超宽带系统通信速率不断提高的要求，同时 还可以解决 OFDM 信号峰均比较高的问题，并可以使系统的差错性 能得到明显改善，而且具有低功耗、低成本、易实现及便于集成为芯 片等特点。此外，研究适合多频带 OFDM-UWB 系统的快速同步捕获 与跟踪技术，设计帧同步、符号定时同步、载波同步、采样频率同步 及信道估计和均衡等技术方案，以减小运算量，简化软硬件实现，并 提高系统的频带利用率。该项目给出了一套完整的 UWB-OFDM 基带 系统技术方案，并进行了仿真与硬件验证。该项研究不仅可为多频带 OFDM-UWB 无线通信技术提供新的解决方案，也能为其它超宽带无线通信技术提供一种有效方法，产业化后必将产生较大的经济效益和 社会效益

在巡检条件下，实现多物理量融合的钢轨病害动态检测技术。采用复合电磁技术检测材料表面和内部的宏观伤损；采用巴克豪森技术测量缺陷产生前的残余应力、材料状态改变、表面早期伤损；应用相控阵超声技术检测钢轨内部缺陷，并实现焊缝的精确定位及智能化全尺寸高效检测。实现覆盖诸如钢轨（含焊缝）等重大设施及新型材料全尺寸、全寿命周期的健康状态综合检测。 高速铁路损伤检测：实现80-350km/h的高巡检速度下对轨道不同阶段损伤的检测，提高轨道安全性； 智能制造质量检测：实现新型加工、增材制造中加工质量无损检测，提高智能制造的加工水平； 结构智能健康监控：实现钢轨、桥隧、航空航天设施关键部位故障状态监控，提高重大设施寿命。 技术优势 巡检试验转台的速度提升至350km/h，填补了国内350km/h速度等级巡检试验转台的空白。首次在国内研究了350km/h高速及不饱和状态下铁磁性材料动态磁化过程机理。采用电磁、涡流、图像等无损检测核心关键技术，研究各种材料的伤损缺陷对检测信号的影响，克服使用环境、高速运动对检测系统的影响，在高速及重载铁路应用条件下，对服役钢轨表面、亚表面以及一定深度的裂纹缺陷损伤进行快速巡检，构建高速钢轨裂纹巡检设备，实现对铁路钢轨裂纹缺陷形貌参数等相关数据信息的快速获取、损伤程度判别，并进行故障预警和寿命评估。研究基于复合电磁效应、超声波、激光、图像融合的钢轨巡检及实时分析技术，实现病害特征识别与缺陷重构。通过分析铁磁性材料磁化过程，抑制巡检中检测探头的振动、提离效应、材料属性以及使用环境对钢轨表面检测结果的影响；基于多物理量数据的融合分析，精确识别钢轨缺陷产生前的残余应力、早期伤损等多种病害。通过使用超声技术实现焊缝精确定位及全断面相控阵高效检测。

在巡检条件下，实现多物理量融合的钢轨病害动态检测技术。采用复合电磁技术检测材料表面和内部的宏观伤损；采用巴克豪森技术测量缺陷产生前的残余应力、材料状态改变、表面早期伤损；应用相控阵超声技术检测钢轨内部缺陷，并实现焊缝的精确定位及智能化全尺寸高效检测。实现覆盖诸如钢轨（含焊缝）等重大设施及新型材料全尺寸、全寿命周期的健康状态综合检测。高速铁路损伤检测：实现80-350km/h的高巡检速度下对轨道不同阶段损伤的检测，提高轨道安全性；智能制造质量检测：实现新型加工、增材制造中加工质量无损检测，提高智能制造的加工水平；结构智能健康监控：实现钢轨、桥隧、航空航天设施关键部位故障状态监控，提高重大设施寿命。技术优势巡检试验转台的速度提升至350km/h，填补了国内350km/h速度等级巡检试验转台的空白。首次在国内研究了350km/h高速及不饱和状态下铁磁性材料动态磁化过程机理。采用电磁、涡流、图像等无损检测核心关键技术，研究各种材料的伤损缺陷对检测信号的影响，克服使用环境、高速运动对检测系统的影响，在高速及重载铁路应用条件下，对服役钢轨表面、亚表面以及一定深度的裂纹缺陷损伤进行快速巡检，构建高速钢轨裂纹巡检设备，实现对铁路钢轨裂纹缺陷形貌参数等相关数据信息的快速获取、损伤程度判别，并进行故障预警和寿命评估。研究基于复合电磁效应、超声波、激光、图像融合的钢轨巡检及实时分析技术，实现病害特征识别与缺陷重构。通过分析铁磁性材料磁化过程，抑制巡检中检测探头的振动、提离效应、材料属性以及使用环境对钢轨表面检测结果的影响；基于多物理量数据的融合分析，精确识别钢轨缺陷产生前的残余应力、早期伤损等多种病害。通过使用超声技术实现焊缝精确定位及全断面相控阵高效检测。应用范围:（1）获得国家科技部重大科学仪器开发专项重大科学仪器开发专项“在役钢轨缺陷综合检测监测设备开发与应用”、国家自然科学基金委员重大科学仪器开发专项“钢轨接触疲劳及裂纹多物理高速巡检监测技术攻关”铁路总公司重大课题“高铁钢轨浅表层缺陷快速检测关键技术研究及装备研制”等项目支持。（2）作为关键核心设备应用于中国铁路总公司新一代国产大型高速钢轨探伤车GTC-80，累计巡检里程已达1万公里以上。发现各类型缺陷，如裂纹，剥离，磨损等400多例，通过了铁路总公司的关键技术鉴定，实现进口重大装备替代。（3）30km/h的双轨电动探伤机器人，集成环境感知、智能巡检、大数据处理与无线传输等功能，实现无人监控下的长距离自主运行，用于城市轨道巡检，已应用于南京地铁、西安地铁等。（4）智能制造质量检测技术应用于宝武集团宝日冷轧钢板厂（世界最大冷轧钢板生产线）钢板加工性能在线自动检测。（5）结构智能健康监控技术应用于京沪高铁CRTS-Ⅱ型轨道板健康监控（上海铁路局科技进步一等奖）、金温高铁沿线光纤监测（全国首例）、贵广客专K75+431双线特大桥沉降监测、芜湖地铁1、2号线安全监控系统；（6）挑战杯全国大学生课外学术科技作品竞赛特等奖，创青春全国大学生创业大赛金奖，第一届中俄工业创新大赛二等奖。