基于链路角度最优化的无线Mesh骨干网络拓扑控制

【目的】为了改善基于Delaunay结构的无线Mesh骨干网络拓扑复杂度、通信链路角度以及全向通讯时信号干扰严重等不足,提出一种基于定向通信机制的节点链路角度最优化拓扑控制算法。【方法】该算法通过优化节点通信链路角度,使其相对最大,降低网络拓扑复杂度,并采用定向通讯机制降低通讯链路之间信号干扰。【结果】在满足约束条件下,该拓扑优化控制算法不但使节点链路之间角度控制在相对最大范围,减小了定向通讯时信道的干扰,同时也改善了无线Mesh网络(WMN)的丢包率、延迟、吞吐量等性能。【结论】仿真实验结果表明,该拓扑控制算法是有效的。     

风力发电故障穿越技术综述

随着环境问题和能源危机的爆发,人类对新能源的探索日益深入。风力发电由于其特有的优势而受到关注。随着风力发电装机容量的日益增加,电网对其故障穿越能力提出了更高的要求。针对这一问题,介绍了并网点电压骤降与骤升的形成原因,给出了国内外对低压穿越(LVRT)、高压穿越(HVRT)提出的标准。针对双馈机组采用改进控制策略和改进硬件电路两个技术层面,分析了低、高压穿越不同解决方案,最后对故障穿越的研究方向进行了展望,为后续研究提供了参考。     

基于博弈论的D2D通信资源共享算法

针对目前端对端(D2D)通信资源共享算法无法解决资源利用率和信道干扰之间矛盾的问题,为了改善D2D通信性能,设计一种基于博弈论的D2D通信资源共享算法.该算法将通信系统吞吐量作为目标,通过引入博弈论实现各用户间的通信资源共享,使通信链路之间合理地分配资源,减少信道之间的干扰,提高蜂窝链路的通信质量.与经典D2D通信资源共享算法进行对比实验结果表明,该算法明显提高了D2D通信质量,提升了信道利用率,系统总吞吐量得到大幅度提高.     

恶劣环境下的电力线通信噪声建模研究

在电力线通信过程中,电力线噪声是影响电力线通信性能的主要因素。该文依据电力线噪声特性,将其分为:背景噪声和脉冲噪声。对工业现场采集的电力噪声数据进行了分析,在频域建立了背景噪声功率谱密度模型,在时域根据噪声的时间特性建立了伯努利脉冲噪声模型,通过对伯努利脉冲噪声模型的改进,得到了单个脉冲噪声持续时间较长的特殊脉冲噪声模型。结果表明,仿真模型能很好地逼近实际电力线噪声情况。     

轻量级主机数据采集与实时异常事件检测方法研究

针对特征值匹配方法不能检测未知异常的缺点以及常驻采集代理占用大量系统资源的问题,提出一种主机数据采集和异常检测方法。采用智能化的移动代理实现主机数据采集,大幅度降低系统中数据采集代理的数量;结合实时异常检测的需求,采用主成分分析方法对所收集的主机信息进行维度约减,并采用聚类方法对降维后的数据进行聚类分析,挖掘其中的异常点;为消除随机异常点对检测结果的影响,采用基于连续时间窗口的主机异常检测方法实现主机异常的准确检测。实验结果表明:与传统方法相比,数据规模相当的情况下,所提方法的时间复杂度减少了50%以上,检测准确率达到了95%以上,适用于主机异常的实时检测。     

基于时频单源点检测的雷达信号的盲分选

针对欠定条件下的雷达信号分选问题,提出一种基于时频单源点检测的雷达信号盲分选算法,该分选算法的创新点在于将雷达信号由时域转移到时频域进行分析.在时频域内,雷达信号具有一定的稀疏性,有助于实现信号盲分选,给出了基于时频单源点检测的雷达信号盲分选算法的具体步骤.该方法能够有效解决欠定条件下雷达信号盲分选问题,将其应用于雷达信号分选领域,具有一定的军事应用价值.仿真测试结果表明了该方法的可行性与优越性.     

一种宽间隔混沌跳频序列快速生成方法

针对比特抽取法在产生混沌跳频序列时实时性不佳的问题,提出一种基于分段迭代的混沌跳频序列生成算法.将分段迭代产生的混沌映射轨道实值点表示成二进制小数,采用周期多比特重叠抽取和非线性矩阵变换相结合的方法以及改进的随机平移替代法生成宽间隔序列.仿真结果表明,在平衡性、汉明相关性、跳频间隔及抗预测能力等跳频序列性能不低于现有算法的前提下,其平均迭代次数可减少约45％,且在实时性、存储空间占用量和扩展序列周期方面具备优势.经验证,该算法适用于要求灵活更换跳频图谱的无线跳频通信系统.     

面向像素的并行快速后向投影算法

针对后向投影算法运算量大和实时性差的问题,该文在图形处理器的并行处理架构下,结合时域快速后向投影算法,提出了面向像素的并行快速后向投影算法。该方法距离向根据分辨率要求进行划分并分配并行线程,方位向聚焦则通过多级子孔径合并与图像分裂技术来降低运算量。通过比较该文算法、全局后向投影算法和距离多普勒算法的理论计算量、成像时间和加速比可以看出,该文算法的运算速度比后向投影算法大大提高。三种算法针对实测数据成像时间与成像效果的对比验证了该文算法的有效性和工程实用价值。     

海杂波的非广延分布模型

传统上常使用统计模型为海杂波建模,发现虽然统计模型可以很好地拟合实际海杂波的幅度分布,但是由于它不能很好反映出海杂波的物理特性,因此获得的分布参数不能用来检测弱小目标.针对上述缺点,采用Tsallis分布模型对海杂波数据进行建模,发现Tsallis分布不仅能够很好地拟合实际海杂波数据,而且获得的分布参教可以有效检测海杂波背景下的弱小目标.最后通过对Tsallis分布中的非广延参数q进行分析,发现海杂波具有介于随机模型与混沌模型之间的幂率敏感性.     

爬壁机器人路径规划研究

研究爬壁机器人在三维工作环境中的全局路径规划.给出了一种基于人工神经网络结构能量函数的路径规划算法.可根据机器人吸附物体的形状设定各边界面对应的不等的模拟退火初始温度;并且可根据路径点位于物体内部与否的不同位置采用不同的运动方程.仿真结果表明,该算法可规划出最短的可行路径,为提高爬壁机器人的实用性,提供了一种有效的路径规划算法.