基于MAS的配电网三相状态估计

为了探索建立配电快速仿真与模拟(DFSM)并行分布式计算环境的有效方法,将Agent和多Agent系统(MAS)的理论和方法应用于DFSM的研究;并以基于支路电流的配电网三相状态估计(DSE)为具体的研究对象,提出了Agent的八元素实现结构描述框架;详细阐述了配电网的分割方法和有偏序关系的配电子网状态估计迭代计算算法;设计并实现了基于MAS的DSE并行分布式计算环境(masDSE).算例分析表明:在实验系统中,masDSE可以使计算效率至少提高50%.     

考虑应变非强化区的Ohno本构模型验证分析

对含有塑性应变非强化区的Ohno循环塑性本构方程关于应力、内变量计算和一致切线刚度矩阵计算的过程进行了分析,在此基础上编写了ABAQUS材料用户子程序UMAT。然后用该程序对316L不锈钢材料的应变对称拉压变幅循环、应变非对称拉压变幅循环、应变对称剪切(扭转)变幅循环和轴向拉压棘轮循环等塑性变形过程进行了数值模拟,所得结果合理地反映了材料相应试验过程中的现象。     

数据关联的分布式算法

为了提高分布式数据关联中的通信效率,该文对其信息传播方法提出改进。首先,将对领域各节点分别传送消息改为广播一个领域各节点共享的信度,改进了信息形式和传播方法,大大减少了通讯量。其次,引入对数运算,解决了数值计算中的稳定性问题。模拟仿真结果表明,该算法节省了能量资源,增加了网络使用寿命,可方便地实现网络规模的可标度化,与理论分析一致。     

基于改进进化策略的线性参数估计方法

针对线性回归模型,在最小二乘意义下,提出一种基于改进进化策略的线性参数估计方法并用仿真实例检验其有效性.该方法是将进化策略与最小二乘法相结合并且对算法中的变异算子作了相应改进.算法参数估计精度较高,收敛速度快,自适应性强,能有效处理线性回归参数估计问题.     

LTE上行链路高速铁路应用场景中的频偏估计方法

提出了一种长期演进(LTE)上行链路频偏最大似然(ML)估计算法,并通过定量分析该算法与基于2个训练序列相差的频偏估计算法(相差法)的估计性能,提出了一种联合频偏估计算法.仿真结果表明:与相差法相比,所出提的ML估计算法与联合估计算法的频偏估计范围均能够覆盖高速铁路应用场景中的最大频偏,且ML估计算法不受LTE上行链路跳频传输的影响;在信噪比10 dB且少于4个用户的情况下,2种算法均能够提供10-4或更小的归一化频偏估计均方误差;在单用户情况下,联合估计算法比ML估计算法的均方误差在信噪比上提高了近5 dB.     

高速无人艇的运动建模及其视景仿真

为探讨基于喷水推进方式的无人艇运动建模及其视景仿真方法,根据船舶操纵性和快艇动力学的基本理论,建立无人艇的动力学模型,并根据喷水推进器的倒车原理,提出分流系数法来分析喷嘴和倒车斗的受力,推导出相应的表达式,建立无人艇的六自由度操纵性数学模型.设计基于该模型的无人艇视景仿真的体系结构,并进行各种操纵性运动的仿真试验.结果表明,该运动模型能够较好地反映无人艇在海洋环境中的操纵性.     

仿真模型的智能化验证方法

为实现仿真模型可信度验证过程的自动化,并解决验证技术在应用中过度依赖领域专家经验等问题,提出基于知识的模型验证方法.首先,对模型验证的客观和主观方法中的数据和信息转化过程,以及用于模型验证中真实系统测试数据和领域专家的经验等参考信息进行抽象和归纳.其次,在知识抽象的基础上,分别建立领域知识模型、验证技术模型和验证任务模型.最后,在知识模型的基础上设计和实现智能化验证系统.对电磁轨道炮仿真模型的验证表明,该方法可有效对仿真模型进行验证,且主观和客观的验证方法均可以集成到该系统中,提高了模型验证效率.     

基于SAR卫星资料的船速估算

为利用SAR卫星图像中的船舶尾迹来估算船舶速度,介绍了船舶尾迹在SAR卫星中的成像机理,分析了估算船速的可行性,对目前船舶速度估算算法进行了比较,并采用船舶尾迹多普勒位移方法实现对船舶速度的估算.利用相匹配的AIS数据对实例数据进行验证,结果表明,可以利用SAR资料对船速进行粗略估算.     

浮动车数据缺失道路的速度推估模型与实现

介绍了浮动车数据(FCD)的基本概念,给出了浮动车数据预处理及与地图匹配的基本流程.在对浮动车数据在路网中覆盖率分析的基础上,当路网中浮动车数据出现缺失时,利用海量的路况历史数据库,提出基于路段空间关系的道路速度多元线性回归推估模型,并推出了按周天分类的模型系数.根据实测检验结果,得到了该方法速度误差的分布概率和状态误差的分布概率,并以此分析了结合空间关系的多元线性回归模型的适用性和可靠性.最后以上海城区为例,给出了基于该方法完整的道路速度的推估与路况发布实例.     

平面阵列下的二维角度和频率联合估计

在均匀面阵列结构基础上提出一种二维角度和频率联合估计新方法. 对阵列天线输出的信号进行建模分析,表明阵列接收信号具有平行因子四线性模型特征. 利用该模型低秩分解的唯一性条件,从分解得到的矩阵中联合估计出信源的参数. 该算法首先利用四线性交替最小二乘算法估计出方向矩阵和频率矩阵,然后利用频率矩阵的Vandermonde特征和方向矩阵的结构特点及最小二乘法计算频率和二维角度. 该方法无需谱峰搜索即可实现参数同时估计与配对,与现有的基于三线性分解的算法和ESPRIT算法相比具有更高的估计精度,而且在小样本数情况下也能较好地工作. 仿真结果验证了该方法的有效性.