基于新型相似日选取和VMD-NGO-BiGRU的短期光伏功率预测

光伏功率预测在现代电力系统调度和运行中起着重要作用.针对光伏发电功率的多变性和复杂性,提出了一种基于新型相似日选取和北方苍鹰算法（Northern Goshawk Optimization, NGO）优化双向门控循环单元（Bidirectional Gated Recurrent Unit, BiGRU）的短期光伏功率预测方法.首先,利用斯皮尔曼相关系数选取主要气象因子,通过变分模态分解（Variational Mode Decomposition, VMD）将原始光伏功率和最大气象因子分解重构为一系列子信号.其次,通过构建新的评价指标筛选出相似日数据集,利用一组BiGRU建立以相似日子信号为网络输入的深度学习模型,并利用NGO对每个BiGRU网络的超参数进行有效优化.最后,对各子信号的预测结果进行综合,得到最终的光伏功率预测值.仿真结果表明,所提混合深度学习方法在预测精度和计算效率方面均优于其他方法.     

基于正弦信号调制的灵巧干扰技术

线性调频雷达在接收信号时采用脉冲压缩处理,使传统的压制式干扰在进入雷达接收机时无法获得脉冲压缩增益,从而造成干扰效果大幅下降。针对这一问题,建立了时域卷积调制的灵巧干扰信号的数学模型,根据这一模型设计了基于非完全正弦函数卷积调制的灵巧干扰信号,来实现对线性调频信号的干扰,对这一干扰信号的干扰效果进行了仿真分析。仿真结果表明:这一干扰信号可以产生假目标群来实现对一定距离单元的遮盖性干扰,并能利用脉冲压缩时旁瓣的非线性叠加覆盖真实目标回波,解决了卷积干扰信号滞后于真实目标回波的缺陷。     

地空数据传输系统中单载波频域预均衡技术

在频率选择性瑞利慢衰落信道条件下,提出了一种适用于地空传输系统上行链路的单载波频域预均衡方法。在此基础上设计了预均衡系统模型,地面端将下行链路中的导频信号与本地导频信号对比进行信道状态估计,利用获得的信道状态信息对上行链路信号进行预均衡处理,然后在机载接收端对上行链路信号进行再均衡。基于迫零准则和最小均方误差准则,分析了该方法的信号处理流程,计算得到预均衡系数。通过仿真实验,对比分析了不同均衡方案的误码性能,结果表明:单独在地面发送端进行预均衡,会出现误码率平台效应;而预均衡之后在机载接收端进行再均衡的方法,在误码率为10-5的情况下,与采用线性均衡结构的传统单载波频域均衡方法相比有2~3dB的性能增益。     

基于压缩感知的在线多示例学习目标追踪

近年来提出的多示例学习算法在一定程度上能够克服模板漂移问题。然而,在线学习需要获取足够多的有用数据才能达到稳定的追踪效果,但是这却增加了算法的复杂度。为了解决这一问题,在压缩感知理论的基础上,运用随机观测的方法对多尺度图像特征进行降维,提取的这些低维特征中包含大量的有用信息。因此,我们提出的算法是先利用压缩感知理论提取目标特征之后,再使用在线多示例学习算法分类器对这些特征进行分类从而实现目标的稳定跟踪。通过对不同的图像序列进行实验,结果表明基于压缩感知的在线多示例学习算法对实时的目标追踪有很好的适应性。     

雷达辐射源信号双谱二次特征提取方法

现有的双谱特征提取方法可以满足信号分类识别，但是出现了交叉项、平凡双谱以及特征维数过高等一些问题。针对以上问题，提出一种双谱二次特征提取方法，将双谱转化为灰度图像，以灰度值表示双谱幅度；再利用图像处理技术提取双谱二次特征，提取出能够表征辐射源信号双谱图像纹理信息的灰度共生矩阵特征集；将该特征集与Hu-不变矩特征集进行对比实验。仿真结果表明：该方法具有更好的分类识别性能，对于CW、LFM和NLFM信号的平均识别率均达90%以上。     

一种新的TDCS基函数生成方法及性能分析

针对变换域通信系统基函数生成过程中硬判决门限难以精确设置且判决复杂度高的问题,提出了一种功率谱翻转的基函数生成方法。该方法在对电磁环境采样估计的基础上,利用环境谱翻转来构造基函数幅度谱,省去了传统门限值设置和判决的步骤,从而大大降低了通信系统的运算复杂度;另外,由于没有完全舍弃被干扰的频段,与传统的"0"、"1"硬判决相比,该方法生成的基函数频率组成更加丰富而具有更好的相关特性。仿真结果表明:功率反转的基函数生成方法可以降低系统的运算复杂度,同时提高基函数的相关性能,为TDCS的深入研究提供了新的思路。     

基于逻辑相似性的运动检索算法

针对基于内容的人体运动检索问题,提出了一种基于逻辑相似性的运动数据检索方法。首先,针对特定人体运动序列数据,使用自组织网络映射算法对运动数据进行预处理,找出运动数据帧的最佳匹配单元。然后,应用数据编码规则对匹配单元进行量化及编码处理,获得基于符号化表示的运动描述符。基于符号化表示的描述符建立运动序列索引机制,应用多分辨率框架进行运动模式匹配。最后,按照模式匹配结果进行运动相似性排序,输出检索结果。在CMU运动数据库中的试验结果表明了算法有效性。     

垂直弹射系统弹射初始阶段内流场数值分析

针对燃气活塞弹射装置在垂直发射系统中的应用,采用计算流体软件Fluent的源项法,用UDF(用户自定义函数)编译来实现火药燃气的质量、动量、能量向高压室的注入,对弹射初始阶段高压室和低压室内燃气流场进行了数值分析,得出以下结论:高压室压力在破膜前快速上升,破膜后缓慢上升的趋势,在高压上下两端压力应力集中,低压室呈中间和两端压力应力集中现象,同时高压室形成的低速燃气经导管产生激波形成超声速燃气流撞击低压室,并分析了压力和速度对弹射装置的影响。计算结果表明,该方法能够较好地仿真弹射装置燃气流场的特性,为弹射装置优化设计和装药设计提供理论依据。     

神经网络校正的EKF在高超声速目标跟踪中的应用

针对临近空间高超声速目标高度非线性、强耦合、高机动、时变参数、和独特气动特性等特点,综合运用军事运筹学理论与方法、系统建模技术、神经网络技术以及计算机仿真等,提出基于神经网络校正的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,并在高超声速目标跟踪中进行了应用研究。采取神经网络的学习能力来克服卡尔曼滤波发散问题,通过卡尔曼滤波后加一级误差处理环节使滤波收敛。仿真结果表明:该算法在目标发生较大机动时仍能保持较高的跟踪精度。     

无源传感器引导AESA雷达目标搜索

无源传感器引导有源电扫阵列(AESA)雷达完成目标搜索是机载多传感器协同探测的重要应用形式。综合了引导传感器的测角误差以及目标运动产生的偏差2种因素,建立目标指示成功概率模型。提出了一种满足时效性、指示成功率和误交接概率要求的最优搜索策略。采用分步优化的方法在多种场景下对搜索策略和性能指标进行了计算。仿真结果表明:提出的搜索策略与传统搜索策略相比在满足指示成功率要求的前提下,通过增加较少的搜索波位,较大幅度地降低了误交接概率,保证了引导条件下目标搜索的准确性。