基于双通道多特征融合的电力负荷智能感知方法

负荷识别是分析用户用电行为的主要工具之一.提高负荷识别的精度对于开展用能监测服务、实现节能降损具有重要意义.提出了一种基于双通道多特征融合的电力负荷智能感知方法.首先,从电器设备的基本属性出发,分析了电流、谐波、功率等数值特征以及电压-电流(V-I)轨迹图像特征对负荷识别的影响;其次,考虑了特征之间的互补性,分别采用主成分分析-神经网络(principal component analysis-back propagation,PCA-BP)算法和卷积神经网络算法将数值特征和图像特征以不同通道在高维空间进行深度融合;最后,采用Softmax分类算法对融合后的高级特征和设备标签进行有监督的学习,从而实现了不同类别电器设备的有效辨识.算例测试结果显示,所提出方法的负荷识别准确率高达94.55％.该结果充分说明了将多种特征进行高维空间融合,可以更全面、立体地反映设备的本质属性,提高算法的识别精度.     

可重构智能面辅助的低精度量化大规模MIMO系统的信道估计

针对可重构智能面辅助的低精度量化的大规模多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)系统中信道估计问题进行了研究。该系统的信道估计难点在于可重构智能面由近无源反射天线构成, 没有基带信号处理能力。系统观测值通过低精度的模数转换器量化使信道估计问题变得更富挑战性。本文基于基站-可重构智能面-用户的级联信道推导出等效信道, 并证明在虚拟角域上，该有效信道是结构稀疏信号。提出了基于期望最大化的近邻学习广义近似消息传递算法，从低精度量化的观测值中恢复等效信道。仿真结果表明所提出算法比传统算法具有更好的性能表现。     

一种基于虚拟传感的双通道主动降噪方法

在主动噪声控制系统中,有效降噪范围受通道数量的影响很大,传统方式主要是通过增加系统通道数量来扩大有效降噪范围(3 dB以上),成本较高,且对计算能力要求极高.为实现在不增加通道数、误差传感器及扬声器数量的情况下,扩大有效降噪范围,使用了一种基于虚拟误差传感的方法,在FxLMS双通道主动噪声控制系统中研究虚拟传感器设置的位置与有效降噪范围的关系.结果表明:在虚拟传感器设置为不同位置时,有效降噪范围由12 cm增加到26 cm.     

完全市场中的Yaari对偶效用最大化问题

效用最大化问题是经济学和金融学中的最重要和最基本的问题之一.经典的von NeumannMorgenstern期望效用模型在实践中都受到诸多挑战.Yaari对偶效用理论是重要的非期望效用模型之一.本文研究完全金融市场中的Yaari对偶效用最大化问题.前人在某种单调性条件下得到了该问题最优解的显式刻画.而在本文中,无需任何单调性条件,我们得到了最优解的显式刻画.     

基于CSI离散指纹的轨迹跟踪方法

针对从Wi-Fi设备中获取的接收信号强度(RSSI)在定位过程中误差较大的问题，设计了一种基于信道状 态信息(CSI) 离散指纹的轨迹跟踪方法．首先经过汉佩尔滤波，巴特沃斯低通滤波去除了CSI异常值和噪声的影响， 然后利用线性回归算法去除相位的频移误差，继而采用协方差矩阵特征值法进行特征提取，最后通过基于CSI子 载波权重的主成分分析法进行了无源定位和轨迹跟踪．实验结果表明: 离散指纹点定位的平均正确率在 90%以上， 所设计的算法能有效实现对室内人员的定位和轨迹跟踪．     

地形复杂性对河道槽蓄量计算精度的影响

通过数学曲面建模和3dsmax曲面建模两种方式建立概化河道曲面,按一定间距对曲面进行离散化,利用得到的采样数据计算了曲面与参考面之间的体积及与理论值的相对误差.采用分形维数对曲面复杂程度进行量化,得到了曲面分维数与体积相对误差之间的相关关系.结果表明:在不考虑地形测量误差的理想条件下,河道槽蓄量的计算精度与床面复杂程度线性相关;但床面复杂程度并不是唯一的影响因素,相同曲面分维数下相对误差并不相同,甚至相差很大.     

基于LabVIEW的电梯钢丝绳状态监测多通道数据采集

针对电梯钢丝绳运行状态存在的在线监测困难、故障检测不准确的问题,搭建模拟电梯钢丝绳运行的实验台,通过设计励磁器、检测器结构,设计基于LabVIEW的电梯钢丝绳状态监测多通道数据采集系统。对钢丝绳断丝、磨损等常见故障信号进行多通道采集并实时显示波形图、存储数据以便进行进一步分析。试验表明,该系统可以多通道采集钢丝绳的漏磁信号,提高了信号的空间分辨率,能准确地检测不同程度的钢丝绳断丝磨损等故障信号,并将采集到的数据以TDMS文件的形式保存下来进行波形回放,进一步定量分析故障部位及程度。     

双属性概率图优化的无人机集群协同目标搜索

为了提高不确定环境下无人机（unmanned aerial vehicle，UAV）对目标捕获能力，进而提高多UAV协同搜索效率，提出了基于双属性概率图结合改进的协同进化遗传算法（improved co-evolutionary genetic algorithm，ICEGA）的多UAV协同目标搜索方法。首先，根据环境的先验信息，在原概率图基础上引入标志位，建立基于双属性矩阵的待搜索环境概率模型，提高环境和目标的信息感知准确度；其次，定义UAV的飞行规则并结合目标先验概率图信息，建立UAV运动模型及确定最大收益的目标函数；最后，建立分布式UAV之间的信息交互模型，运用ICEGA算法优化产生最优协同决策输入航向角集合，在线实时滚动优化产生最优协同路径。实验结果表明，基于双属性概率图结合ICEGA算法更能够保证最优路径的产生，使得UAV能够准确地搜索到目标；同时，对比仿真验证了ICEGA算法能够提高UAV之间的协同性，保证了路径可行性及提高了目标搜索效率。     

减小信道编码安全间隙的两次加扰方案

安全间隙是衡量安全信道编码保密性能的重要参数,目前相关研究主要考虑误比特率(bit error rate, BER)安全间隙,未考虑误字率(word error rate, WER)安全间隙。为同时减小安全信道编码BER和WER安全间隙,提出一种两次加扰方案。在发送端信道编码器前后各设置一个加扰器,相应在接收端信道译码器前后各设置解扰器,同时增大低信噪比区域的接收BER和WER,减小BER和WER安全间隙。对方案的差错概率进行了理论分析,并对信道编码采用BCH码时系统的性能进行了仿真。理论和仿真结果表明,相较于采用相同信道编码和外扰码器的方案,所提方案在减小WER安全间隙的同时也减小了BER安全间隙。     

通道裁剪下的多特征组合目标跟踪算法

针对深层特征存在冗余通道影响跟踪速度和精度以及单一特征难以适应复杂场景的问题,提出了一种通道裁剪下的多特征组合目标跟踪算法。首先,在相关滤波算法的框架上结合传统手工特征和深层特征进行跟踪。其次,通过对比深层特征通道上目标区域和搜索区域的特征均值设计通道裁剪策略,筛选出合适的特征通道。最后,通过隔帧更新的方式更新深度特征,通过平均峰值相关能量更新传统特征滤波模板,最终实现准确跟踪。与10种算法在OTB2013和OTB2015数据集上进行对比实验的结果表明,本文算法在跟踪准确度和成功率方面都取得了更为理想的结果。