当期目录

2022年 第35卷 第8期 刊出日期：2022-08-15

  

基于神经网络的接收机宽带非线性行为建模

刘国华,路宏敏,陈冲冲,李万玉,万健鹏

2022, 35(8):  1-6.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2022.08.001

摘要 ( 226 )   HTML ( 66 )   PDF (2848KB) ( 126 )  

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为了预测复杂电磁环境下接收机的非线性效应,文中基于实数时延径向基函数神经网络,构建了具有记忆效应的接收机非线性神经网络模型。分别采用K-均值聚类算法和正交最小二乘法对模型的隐含层中心和权值进行选取和学习,并用接收机的输入输出实测数据对模型进行训练。通过宽带信号的同相和正交两个分量对模型进行验证。模型仿真结果与实测数据相吻合,模型的归一化均方误差可达-41.88 dB。该结果表明,所构建的神经网络模型具有较快的收敛速度、良好的建模精度和泛化能力。

基于深度时序卷积网络的功率放大器行为建模方法

周凡,赵轩,邵杰

2022, 35(8):  7-13.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2022.08.002

摘要 ( 173 )   HTML ( 8 )   PDF (2608KB) ( 43 )  

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功率放大器作为辐射源发射机的核心部件,其工作行为具有高非线性、强记忆性等特点,导致功率放大器的行为建模难度颇高。针对该问题,文中提出了一种基于深度时序卷积网络的功率放大器行为建模方法。该方法采用的神经网络模型由多个多维时序卷积块构成,每个时序卷积块由数个用于增加网络感受野的因果膨胀卷积以及用于提高梯度反馈效率的残差结构组成。模型通过并行卷积操作,克服了传统卷积网络无法处理可变长序列的弊端,在保留功率放大器记忆特性的同时,提高了行为建模的效率。针对实测数据的行为建模结果表明,相比于现有的Volterra级数以及循环神经网络建模方法,文中提出的方法可显著提升行为建模精度,且在行为建模效率方面,相较于循环神经网络建模方法,将实现时间降低了一个数量级。

一种高性能极化码SC译码器设计

王晓蕾,戴吴骏,杜高明,李桢旻,张多利

2022, 35(8):  14-20.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2022.08.003

摘要 ( 184 )   HTML ( 5 )   PDF (1423KB) ( 39 )  

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针对极化码SC译码器存在的高延时、低吞吐率、低资源效率等问题,文中提出了一种高性能SC译码器硬件架构。通过剪枝冻结比特结点的方式化简SC译码二叉树,设计跨周期的PE单元存储模块,并在译码最后一个阶段利用2b-SC算法,保证译码器具有较低的延时和较高的吞吐率。采用资源复用的方法,提高译码器资源效率。测试结果表明,文中所提出的译码器周期为330,吞吐率为388.85 Mbit·s^-1,资源效率为2.204 Mbit·s^-1·kGE^-1。与其他SC译码器的对比试验表明,该高性能SC译码器的延时、吞吐率、资源效率均得到了有效改善。此外,该译码器的功耗较低,应用前景良好。

串联补偿型饱和铁心故障限流器气隙结构的优化设计

王瑞鑫,姚磊

2022, 35(8):  21-26.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2022.08.004

摘要 ( 144 )   HTML ( 3 )   PDF (1173KB) ( 28 )  

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饱和铁心故障限流器应用于串联补偿时会造成较高的谐波污染。为保证电力系统的安全稳定运行,文中依据铁心分段饱和的原理设计了一种改进气隙结构的饱和铁心故障限流器。通过JMAG建立不同气隙结构的饱和铁心故障限流器仿真模型。将限流器的电流磁链关系导入MATLAB/Simulink并建立相应的仿真系统模型,从而进一步对比两种限流器模型的控制特性、谐波含量以及故障限流能力。研究结果表明,在不损失限流能力的情况下,相比于全气隙结构,改进气隙结构的饱和铁心故障限流器具有约1.5倍的电抗调节范围和较低的谐波畸变率。

电控单元电磁脉冲冗余优化分配策略

季桢杰,魏民祥,查曰珩,周东,曹杰

2022, 35(8):  27-33.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2022.08.005

摘要 ( 104 )   HTML ( 5 )   PDF (935KB) ( 32 )  

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针对控制单元冗余分配问题,文中提出了量子混沌自适应粒子群优化算法和热温备份混合策略。将电控单元简化成串并联系统,根据电磁脉冲下出现共因失效的情况,引入β因子,建立了电控单元在电磁脉冲下以最高可靠度为目标函数和以冗余数目为约束条件的Markov模型。利用量子混沌自适应粒子群优化算法对电控单元在电磁脉冲下最大可靠度进行优化。仿真结果表明,混合策略和优化算法提高了计算效率及冗余分配精确度,为电控单元在电磁脉冲下的冗余加固提供了参考依据。

一种移动传感网络中K-栅栏寿命的优化方法

薛亮,王然

2022, 35(8):  34-40.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2022.08.006

摘要 ( 92 )   HTML ( 4 )   PDF (1317KB) ( 21 )  

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为了提高K-栅栏覆盖网络的寿命,文中将能量收集技术与移动传感网络相结合来构建K-栅栏覆盖,并提出了BCAS算法。通过划分子区域的方式构建K+1条栅栏,将整个时间分为多个时隙。在每个时隙开始前,选择平均剩余能量最大的K条栅栏进行激活。在每个时隙结束后,调度冗余传感器,移动替换掉栅栏中剩余能量小于阈值的传感器,通过多轮调度来延长网络的寿命。仿真实验表明,同MobiBar算法和Single Sensor算法相比,BCAS算法使栅栏网络的生命周期延长了183%;在构建栅栏的平均移动距离方面,BCAS算法分别比MobiBar算法和Single Sensor算法减少了20.6%和12%。

基于UWB/PDR组合的室内行人定位

郭崴,张轩雄

2022, 35(8):  41-46.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2022.08.007

摘要 ( 234 )   HTML ( 5 )   PDF (1091KB) ( 90 )  

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针对室内复杂场景下非视距导致UWB定位系统定位精度下降以及行人航迹推算算法累积误差过大的问题,文中提出了一种基于超宽带与行人航迹推算组合的室内定位算法。首先使用行人航迹推算算法预测行人步长及航向,然后利用UWB测距信息计算行人位置,最后使用卡尔曼滤波将两种定位方法的信息进行融合。实验结果表明,文中提出的组合定位系统可以有效解决UWB非视距影响导致的误差过大问题,提高定位精度和系统的鲁棒性,整体定位误差在12 cm以下。

基于MobileNetV2与LBP特征融合的婴幼儿表情识别算法

邓源,施一萍,江悦莹,朱亚梅,刘瑾

2022, 35(8):  47-52.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2022.08.008

摘要 ( 317 )   HTML ( 10 )   PDF (2265KB) ( 56 )  

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针对婴幼儿表情识别率低、特征复杂提取不充分等问题,文中提出一种基于MobileNetV2与LBP双通道特征融合的婴幼儿表情识别算法。第1条通道使用改进后的MobileNetV2网络,可快速、准确地提取出人脸表情全局特征。第2条通道对原始输入图进行分块,利用图像信息熵构造出权值,提取出分块加权LBP直方图特征,突出了表情信息丰富的区域。通过融合双通道模型的输出向量来提升特征表达能力,并采用支持向量机替代Softmax层进行表情分类。实验表明,使用融合特征比单一特征具有更好的分类效果,并且在自建的婴幼儿表情数据集中的表情识别准确率可达到85.71%。

基于图像处理的轨旁信号机识别方法

冯俊逸,沈拓,张轩雄

2022, 35(8):  53-57.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2022.08.009

摘要 ( 263 )   HTML ( 22 )   PDF (2388KB) ( 58 )  

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信号机是用于指挥列车运行的重要信号设备。为了进一步保障行车安全,文中提出了一种基于图像处理的准确定位轨旁信号机并识别其颜色信号的方法。该方法根据先验值提取ROI,对ROI图像在RGB色彩空间进行颜色分割以剔除无关背景干扰,同时利用形态学处理降噪。对处理后的图像进行霍夫圆变换来提取信号机的候选圆,并根据信号机位于轨道右侧的位置特点定位出指挥当前轨道列车运行的信号机,然后通过分析定位出的信号机区域内的像素值信息来识别其颜色信号。实验结果表明,该方法能精确定位和识别轨旁信号机,对单一红、黄、绿3种颜色的信号识别率分别为91.42%、85.00%和94.29%。

基于SARIMA-GS-SVR组合模型的短期电力需求预测

刘晗,王万雄

2022, 35(8):  58-65.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2022.08.010

摘要 ( 240 )   HTML ( 6 )   PDF (1169KB) ( 34 )  

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短期电力需求预测在合理分配电力利用、减少能源浪费和增强电力系统的并网运行方面具有重要作用。应用单一的季节自回归移动平均模型对电力需求预测将限制预测精度。为了提高SARIMA的预测精度,文中提出了SARIMA-GS-SVR组合预测模型。采用网格搜索算法将SARIMA预测的残差带入支持向量回归模型进行参数训练,并将寻优的最佳参数带入SVR对残差进行预测。将得到的残差预测结果和SARIMA预测结果加和进行综合分析。建立SARIMA、SVR、GS-SVR和SARIMA-GS-SVR 预测模型,以加利福尼亚州电力需求历史数据为例,对该地某日24 h的电力需求进行预测。为了体现模型整体的优越性,选用指数平滑法作为无关基准模型进行实验对比。实验结果表明,相比SARIMA,SARIMA-GS-SVR的预测精度提高了29.181 2%,且其MAE、MAPE和RMSE3种误差指标评价值低于其它4种模型。

复杂环境下弓网接触位置动态监测方法研究

张乔木,钟倩文,孙明,罗文成,柴晓冬

2022, 35(8):  66-72.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2022.08.011

摘要 ( 187 )   HTML ( 3 )   PDF (2012KB) ( 54 )  

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针对高速列车受电弓在经过支架桥洞的复杂环境下检测效率低的问题,文中提出一种复杂环境下弓网接触位置动态监测方法。为了得到原始训练数据集,对受电弓视频采用帧间差抓取。利用深度学习网络PSPNet对图片语义分割出接触线和受电弓,并以此构成具有更明显的弓网接触点的特征数据集。为了得到相对坐标,运用改进的YOLOv4进行训练和检测。结果表明,该方法能有效地在每一帧图像中精确标记出受电弓与接触网的接触点位置,并能够在列车通过支柱架以及桥梁的情况下对受电弓的运动状态进行捕捉并输出相对坐标位置,从而达到对受电弓的监测目的,其精度可达96.8%。

一种关节臂式坐标测量机的多点标定方法

曾志江,高贯斌,马文金

2022, 35(8):  73-78.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2022.08.012

摘要 ( 205 )   HTML ( 8 )   PDF (2374KB) ( 34 )  

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关节臂式坐标测量机是一种新型多自由度非正交式坐标系测量机,需要定期对其标定才能保证其精度及稳定性。为对关节臂式坐标测量机进行快速标定,根据其结构建立了基于D-H法的运动学模型,并由构成其模型的运动学参数建立了运动学误差模型。通过设计制作的标准量杆装置,采用多点法对关节臂式坐标测量机进行单点重复标定及距离标定。标定后的单点重复精度从0.09 mm提高到0.05 mm,距离精度从0.529 mm提高到0.046 9 mm,表明文中所提方法简化了标定步骤,提高了标定效率。