同杆并架双回线故障测距的新算法

基于同杆并架双回线集中参数模型,提出了一种利用电磁耦合关系的双端测距算法.该方法是建立在集中参数模型基础上,依据相间、线间电气量耦合关系计算沿线分布电压,利用从两端计算的故障点电压相等这一原理构造测距方程.该算法避免了利用六序分量法解耦,因此,也能够用于不完全换位输电线路的故障测距;采用集中参数模型构造算法,大大减小了计算量.仿真结果表明,该算法具有较高测距精度,且不受双端数据同步、负荷大小和过渡电阻的影响.     

基于分布参数模型的同杆双回输电线路故障测距

基于线路的分布参数模型,并且利用线路两端工频电气量和相模变换,提出了在模域中进行故障测距的算法.该算法不受系统阻抗和过渡电阻的影响,并且消除了双回线间耦合的影响,可用于单回线故障和跨线故障的测距.该算法原理简单,求解方便,仿真结果表明,算法具有较高的精度,最大测距误差小于0.5%,能够满足工程要求.     

高压输电线路双端数据测距算法的仿真与应用

本文提出了一种基于双端数据的高压输电线路的故障测距算法,能对线路参数、长度、测量等各类误差进行修正,仿真计算验证了该算法的正确性和测试影响其精度的各种因素,结果具有较高的测距精度。     

基于线路双端零序阻抗的故障测距算法

电力系统故障以单相故障居多 ,测量零序阻抗从而测量故障距离就具有很强的工程意义 .本文提出了利用接地故障时线路两端的故障录波数据求出线路两侧系统的零序系统阻抗 ,进而算出保护安装处到故障点的距离的一种新型的故障测距算法 .本算法用MATLAB中SIMULINK的电力系统仿真模块进行了建模 ,并用VC6 .0实现算法 ,证明了该算法具有很高的测距精度 .     

基于测距权重的蒙特卡罗定位改进算法

针对传统蒙特卡罗定位算法采样效率低,对锚节点密度要求高的特点,本文基于蒙特卡罗定位算法MCL提出一种改进的移动传感器网络的节点定位算法IMCB.该算法利用历史锚节点信息和RSSI测距,以及运动模型的改进对待定位节点的位置采样范围进行了进一步限制,对有效采样点的权重进行了区分.仿真结果表明:该算法的定位精度相比MCB算法提高了16.6%.     

基于推荐机制的人机交互任务调度算法

人机交互任务调度是信息处理系统需要应对的困难之一.基于推荐机制,提出了一种新型的人机交互任务调度算法;该算法从操作序列中发现和抽取调度信息,根据操作员的处理能力/兴趣和任务的特征进行调度,采用推荐方法发布/管理任务.验证实验表明该算法具有较高的系统利用率、较高的响应率和较高的用户满意度.     

基于差分双向测距协议的两飞行体相对定位算法

对于运动节点(如飞行体)而言,相对运动导致基于差分双向测距协议(DTWR)的测距结果存在较大误差,进而影响相对定位的精度.为了消除相对运动对DTWR性能的影响,首先对飞行体间基于差分双向测距协议的测距误差进行分析和建模,然后建立测距的有偏误差与两飞行体相对坐标间的约束关系,利用拉格朗日乘子法和泰勒级数法获取飞行体间相对坐标的最小二乘估计.该方法扩展了DTWR的应用范围,实现了飞行体间的精确相对定位.仿真表明,提出的定位算法具有较高的精度和稳定性.     

无线传感器网络中免于测距的声音定位算法

为在无线传感器网络中实现声音定位,从降低计算复杂度和减小噪声干扰的角度提出了一种基于中垂线分割的免于测距的声音定位算法.该算法采用免于测距的中垂线分割法确定声源所在定位区间,时间复杂度为O(N2),低于时间复杂度为O(N3)的基于测距的传统定位算法.通过对测量噪声的深入研究,提出了噪声敏感区概念.该算法在针对噪声敏感区...     

基于实时对称分量法的输电线故障测距新算法

本文就高压输电线路故障,提出了一种基于实时对称分量法的故障测距新算法.该算法是利用故障电流分布系数的幅角来求解故障距离.理论分析和仿真计算结果表明,该算法能消除负荷电流及过渡电阻变化对测距精度的影响,且只用线路测量端的电量就能精确地求出该端到故障点的距离.     

基于幅相扰动的改进Memetic算法的波束成型算法

为了提高天线波束成型算法的收敛性能,基于改进的Memetic算法对幅相扰动最优权值的搜索,提出了一种新的上行MIMO-SDMA智能天线系统的波束成型算法.仿真结果表明,该算法具有很好的收敛性能和较高的效率,基于该算法的智能天线系统不仅能够对干扰方向进行自适应控零而且还能同时使最大增益主瓣与期望信号的方向一致,使系统的信噪比得到提高,很好地实现上行MIMO-SDMA.     

基于遗传算法的网络优化技术在设备维修中的应用

遗传算法用于维修网络优化,是求解网络优化问题的一个新思路,实例证明,遗传算法用于机床维修网络优化,其计算结果比模糊网络规化得出的最优解更精确。     

间接光滑逼近

改进了链接超平面模型，并在找链接算法的基础上给出了一个处处光滑的间接光滑逼近算法，该算法在保持找链接算法简洁这一优势的同时，给出了处处光滑的逼近结果，且这一算法可以用于任意维空间。     

基于Lorenz系统的自适应数字图像加密算法

提出了一种基于Lorenz混沌系统的自适应图像加密算法.首先利用Lorenz混沌系统对原始图像进行自适应置乱加密,然后利用改进的Lorenz系统混沌序列对图像进行替换加密.实验表明该算法安全性较高,具有较强的抵御穷举攻击、统计攻击能力.     

基于遗传算法和粗糙集理论的增量式规则获取方法

规则获取的增量式算法是数据挖掘领域的一个热点问题.基于粗糙集理论,从规则获取和优化两方面研究了基于遗传算法的增量式规则挖掘方法,它具有结构简单、搜索效率高、求解速度快等优点.通过研究决策表和决策规则系数,建立基于粗糙集表示和度量的知识,并且将遗传算法和规则挖掘算法相结合,建立了新的优化方法,提出了一种基于遗传算法的增量式规则挖掘的方法.在原有规则集的基础上进行规则和规则参数的增量式更新,避免了为更新规则而重新运行规则获取算法.试验结果表明,执行增量式GA的能够有效地获取最优规则.     

两维直线度误差的算法

提出一种计算两维直线度误差的快速算法,此算法符合“最小条件”,经过编程运算,速度快、效率高．     

基于Kalman滤波的多用户检测算法

研究了码分多址(code d ivision mu ltip le access,CDMA)存在很强的多址干扰(mu ltip le access interference,MAI)时,基于Kalm an滤波的盲自适应多用户检测算法,并与基于LMS,RLS滤波的自适应多用户检测算法相比较.通过仿真实验,可以看出该算法收敛速度快,抑制多址干扰性能好.计算机仿真实验表明,将Kalm an滤波应用到CDMA多用户检测中,能够有效地抑制多用户干扰,并且收敛速度较快,稳定性好.     

基于小波包变换的自适应波束形成

在小波变换算法的基础上，结合智能天线所处理的信号空域频率较高的特点提出了基于小波包变换的线性约束最小方差波束形成算法。该算法利用了小波包分解对高频分析更细致的特性。仿真结果表明，该算法的极点处增益和零陷都优于小波变换算法。     

一种面向快速图像匹配的扩展LSH算法

基于局部不变特征的图像匹配是三维场景重建的基础.本文使用SIFT特征,在LSH算法基础上,提出一种改进的高维数据搜索算法,较好地解决了图像的快速有效匹配问题.该算法提出一种改进的投影空间,使投影到新空间的高维数据特征的每一维比海明空间具有更高的局部敏感性,相比于经典的LSH、BBF、iDistance等高维搜索算法,本文算法可以获得更高的搜索精度和更快的搜索速度.     

基于拓扑势的局部化重叠社区识别

针对传统社区识别算法中需要根据先验知识设定参数、 社区划分结果具有随机性及复杂度过高的问题, 提出一种基于拓扑势的局部化重叠社区识别算法. 该算法通过引入拓扑势计算节点的影响力, 利用节点间的局部相似性度量指标, 采用标签传播策略进行重叠结构的社区识别. 在真实网络及人工合成网络上与多种经典算法进行对比实验验证了算法的高效性.     

基于自适应参数大小的交通图像去雾霾算法

原始的基于暗通道先验理论的去雾霾算法对于一些户外场景图像去雾霾取得了一定的效果,但不能很好地处理交通图像中的一些白色区域,会导致该区域色彩失真;同时,在处理较高分辨率交通图像时,基于软抠图的透射率优化算法需要消耗大量的计算和存储资源。针对这两个问题,首先对交通图像的白色区域展开研究,分析了基于暗通道理论的去雾霾算法在白色区域产生色彩失真的原因,并基于此提出一种自适应参数大小的透射率求解模型;其次,在透射率优化过程中舍弃效率低下的软抠图算法,提出一种基于块的透射率优化算法。将所提算法用于实例验证,结果表明该算法不但可以保证交通图像的白色区域的色彩不失真,而且提高了去雾霾效率。