For bistatic multiple-input multiple-output(MIMO)radar,this paper presents a robust and direction finding method in strong impulse noise environment.By means of a new lower order covariance,the method is effective in ...For bistatic multiple-input multiple-output(MIMO)radar,this paper presents a robust and direction finding method in strong impulse noise environment.By means of a new lower order covariance,the method is effective in suppressing impulse noise and achieving superior direction finding performance using the maximum likelihood(ML)estimation method.A quantum equilibrium optimizer algorithm(QEOA)is devised to resolve the corresponding objective function for efficient and accurate direc-tion finding.The results of simulation reveal the capability of the presented method in success rate and root mean square error over existing direction-finding methods in different application situations,e.g.,locating coherent signal sources with very few snapshots in strong impulse noise.Other than that,the Cramér-Rao bound(CRB)under impulse noise environment has been drawn to test the capability of the presented method.展开更多
电-气综合能源系统(integrated energy system,IES)的发展有助于提高能源效率并支撑可持续能源转型。电力网络和天然气网络通常隶属于不同的运营主体,这制约了IES的能源利用效率和多能互济协同。在此背景下,提出一种各能源子系统独立优...电-气综合能源系统(integrated energy system,IES)的发展有助于提高能源效率并支撑可持续能源转型。电力网络和天然气网络通常隶属于不同的运营主体,这制约了IES的能源利用效率和多能互济协同。在此背景下,提出一种各能源子系统独立优化的分布式最优调度方法。建立了电力网络潮流约束、天然气网络管网约束、电-气耦合约束下的IES集中式控制模型,并利用凸松弛技术和大M法对非凸约束进行了转化;基于交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM)对集中式控制模型进行解耦,使其转化为电力网络和天然气网络独立优化的分布式协同控制模型,并给出了电-气IES分布式控制方法的实施流程;用算例系统对所提方法的可行性和有效性做了验证。展开更多
基于过完备字典的振动信号稀疏表示是滚动轴承信号研究的新热点。提出一种改进MOD字典学习的算法,并用于滚动轴承振动信号的稀疏表示。该方法基于MOD(Method of Optimal Direction)训练学习过程,通过构造分段重叠训练矩阵,能够得到更为...基于过完备字典的振动信号稀疏表示是滚动轴承信号研究的新热点。提出一种改进MOD字典学习的算法,并用于滚动轴承振动信号的稀疏表示。该方法基于MOD(Method of Optimal Direction)训练学习过程,通过构造分段重叠训练矩阵,能够得到更为稀疏的变换系数。相对DCT、FFT和未改进的处理方法,该方法得到的变换系数更稀疏。将该方法应用到基于压缩感知的滚动轴承振动信号处理,在相同的重构误差范围内,该方法所需要的观测数更少,计算量更小。展开更多
为了应对海量分布式资源分层分布接入柔性配电网给无功优化引入的不确定性,提出了基于概率场景驱动的柔性配电网分布式无功优化方法。首先,以最小化系统损耗为目标建立了柔性配电网无功优化模型,其次,综合考虑1-范数和∞-范数的置信约束...为了应对海量分布式资源分层分布接入柔性配电网给无功优化引入的不确定性,提出了基于概率场景驱动的柔性配电网分布式无功优化方法。首先,以最小化系统损耗为目标建立了柔性配电网无功优化模型,其次,综合考虑1-范数和∞-范数的置信约束,构建基于概率场景模糊集的柔性配电网分布鲁棒无功优化模型。在此基础上,以分布式优化模型为外部框架,采用一致性加速梯度交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM)进行全局协调与更新迭代求解,以各子区域分布鲁棒优化模型为内部框架,采用列与约束生成(column and constraint generation,CCG)算法求解。基于改进的IEEE-33节点系统的算例仿真结果表明,所提出的柔性配电网分布式无功优化方法具有较好的收敛性,兼顾了经济性和鲁棒性的平衡。展开更多
随着高比例、大规模分布式光伏并网以及电动汽车的普及,如何发挥电动汽车灵活性、实现配电网分布式光伏与本地电动汽车负荷灵活性资源的友好协调是当前需要解决的重要问题。为此,提出了考虑电动汽车与分布式光伏协同的配电网集群划分与...随着高比例、大规模分布式光伏并网以及电动汽车的普及,如何发挥电动汽车灵活性、实现配电网分布式光伏与本地电动汽车负荷灵活性资源的友好协调是当前需要解决的重要问题。为此,提出了考虑电动汽车与分布式光伏协同的配电网集群划分与运行策略。首先,建立电动汽车可调充电功率灵活性聚合模型,提出基于Louvain算法的改进模块度指标配电网分布式集群划分方法;其次,基于历史数据信息生成电动汽车多时间尺度充电场景,提出考虑电动汽车充电灵活性的分布式集群协同优化模型;最后,采用同步交替方向乘子法(synchronous alternating direction multiplier method,SADMM)实现各集群优化模型的分布式求解。仿真结果表明,利用电动汽车充电灵活性参与配电网协同运行可有效提高分布式光伏利用率,并且在满足电动汽车用户充电需求的同时保证了配电网电压运行安全。展开更多
交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)求解两分块优化的研究已经逐渐完善,但对于非凸多分块优化的研究较少,提出了一种带松弛步长参数的对称邻近ADMM用于求解非凸一致性问题。在适当的假设条件下,证明了...交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)求解两分块优化的研究已经逐渐完善,但对于非凸多分块优化的研究较少,提出了一种带松弛步长参数的对称邻近ADMM用于求解非凸一致性问题。在适当的假设条件下,证明了算法的全局收敛性。其次,在效益函数满足Kurdyka-Lojasiewicz(KL)性质时,证明了算法的强收敛性。最后,数值实验验证了算法的有效性。展开更多
面向能耗优化的面积(核数)-功率(频率)分配问题是当前众核处理器研究热点之一.通过性能-功耗模型了解其在核数-频率空间的分布规律,然后在核数和频率级别这2个维度上通过实测执行逐步搜索,可以获取"核数-频率"配置的最优解,...面向能耗优化的面积(核数)-功率(频率)分配问题是当前众核处理器研究热点之一.通过性能-功耗模型了解其在核数-频率空间的分布规律,然后在核数和频率级别这2个维度上通过实测执行逐步搜索,可以获取"核数-频率"配置的最优解,从而达到能耗优化的目的;然而本领域现有方法在核数-频率空间内实测搜索最低能耗时收敛速度慢、搜索开销大、可扩展性差.针对此问题,提出了一种基于求解最优化问题的经典数学方法——可行方向法的最低能耗搜索方法(energy-efficient optimization based on feasible direction method,EOFDM),每次执行都能从核数和频率2个维度上同时减小搜索空间,在迭代执行中快速收敛至最低能耗点.该方法与现有研究中最优的启发式爬山法(hill-climbing heuristic,HCH)进行了对比实验,平均执行次数、执行时间和能耗分别降低39.5%,46.8%,48.3%,提高了收敛速度,降低了搜索开销;当核数增加一倍时,平均执行次数、执行时间和能耗分别降低48.8%,51.6%,50.9%;当频率级数增加一倍时,平均执行次数、执行时间和能耗分别降低45.5%,49.8%,54.4%,在收敛速度、搜索开销和可扩展性方面均有提高.展开更多
基金This work was supported by the National Natural Science Foundation of China(62073093)the Postdoctoral Scientific Research Developmental Fund of Heilongjiang Province(LBH-Q19098)+1 种基金the Heilongjiang Provincial Natural Science Foundation of China(LH2020F017)the Key Laboratory of Advanced Marine Communication and Information Technology,Ministry of Industry and Information Technology.
文摘For bistatic multiple-input multiple-output(MIMO)radar,this paper presents a robust and direction finding method in strong impulse noise environment.By means of a new lower order covariance,the method is effective in suppressing impulse noise and achieving superior direction finding performance using the maximum likelihood(ML)estimation method.A quantum equilibrium optimizer algorithm(QEOA)is devised to resolve the corresponding objective function for efficient and accurate direc-tion finding.The results of simulation reveal the capability of the presented method in success rate and root mean square error over existing direction-finding methods in different application situations,e.g.,locating coherent signal sources with very few snapshots in strong impulse noise.Other than that,the Cramér-Rao bound(CRB)under impulse noise environment has been drawn to test the capability of the presented method.
文摘电-气综合能源系统(integrated energy system,IES)的发展有助于提高能源效率并支撑可持续能源转型。电力网络和天然气网络通常隶属于不同的运营主体,这制约了IES的能源利用效率和多能互济协同。在此背景下,提出一种各能源子系统独立优化的分布式最优调度方法。建立了电力网络潮流约束、天然气网络管网约束、电-气耦合约束下的IES集中式控制模型,并利用凸松弛技术和大M法对非凸约束进行了转化;基于交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM)对集中式控制模型进行解耦,使其转化为电力网络和天然气网络独立优化的分布式协同控制模型,并给出了电-气IES分布式控制方法的实施流程;用算例系统对所提方法的可行性和有效性做了验证。
文摘基于过完备字典的振动信号稀疏表示是滚动轴承信号研究的新热点。提出一种改进MOD字典学习的算法,并用于滚动轴承振动信号的稀疏表示。该方法基于MOD(Method of Optimal Direction)训练学习过程,通过构造分段重叠训练矩阵,能够得到更为稀疏的变换系数。相对DCT、FFT和未改进的处理方法,该方法得到的变换系数更稀疏。将该方法应用到基于压缩感知的滚动轴承振动信号处理,在相同的重构误差范围内,该方法所需要的观测数更少,计算量更小。
文摘为了应对海量分布式资源分层分布接入柔性配电网给无功优化引入的不确定性,提出了基于概率场景驱动的柔性配电网分布式无功优化方法。首先,以最小化系统损耗为目标建立了柔性配电网无功优化模型,其次,综合考虑1-范数和∞-范数的置信约束,构建基于概率场景模糊集的柔性配电网分布鲁棒无功优化模型。在此基础上,以分布式优化模型为外部框架,采用一致性加速梯度交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM)进行全局协调与更新迭代求解,以各子区域分布鲁棒优化模型为内部框架,采用列与约束生成(column and constraint generation,CCG)算法求解。基于改进的IEEE-33节点系统的算例仿真结果表明,所提出的柔性配电网分布式无功优化方法具有较好的收敛性,兼顾了经济性和鲁棒性的平衡。
文摘随着高比例、大规模分布式光伏并网以及电动汽车的普及,如何发挥电动汽车灵活性、实现配电网分布式光伏与本地电动汽车负荷灵活性资源的友好协调是当前需要解决的重要问题。为此,提出了考虑电动汽车与分布式光伏协同的配电网集群划分与运行策略。首先,建立电动汽车可调充电功率灵活性聚合模型,提出基于Louvain算法的改进模块度指标配电网分布式集群划分方法;其次,基于历史数据信息生成电动汽车多时间尺度充电场景,提出考虑电动汽车充电灵活性的分布式集群协同优化模型;最后,采用同步交替方向乘子法(synchronous alternating direction multiplier method,SADMM)实现各集群优化模型的分布式求解。仿真结果表明,利用电动汽车充电灵活性参与配电网协同运行可有效提高分布式光伏利用率,并且在满足电动汽车用户充电需求的同时保证了配电网电压运行安全。
文摘交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)求解两分块优化的研究已经逐渐完善,但对于非凸多分块优化的研究较少,提出了一种带松弛步长参数的对称邻近ADMM用于求解非凸一致性问题。在适当的假设条件下,证明了算法的全局收敛性。其次,在效益函数满足Kurdyka-Lojasiewicz(KL)性质时,证明了算法的强收敛性。最后,数值实验验证了算法的有效性。
文摘面向能耗优化的面积(核数)-功率(频率)分配问题是当前众核处理器研究热点之一.通过性能-功耗模型了解其在核数-频率空间的分布规律,然后在核数和频率级别这2个维度上通过实测执行逐步搜索,可以获取"核数-频率"配置的最优解,从而达到能耗优化的目的;然而本领域现有方法在核数-频率空间内实测搜索最低能耗时收敛速度慢、搜索开销大、可扩展性差.针对此问题,提出了一种基于求解最优化问题的经典数学方法——可行方向法的最低能耗搜索方法(energy-efficient optimization based on feasible direction method,EOFDM),每次执行都能从核数和频率2个维度上同时减小搜索空间,在迭代执行中快速收敛至最低能耗点.该方法与现有研究中最优的启发式爬山法(hill-climbing heuristic,HCH)进行了对比实验,平均执行次数、执行时间和能耗分别降低39.5%,46.8%,48.3%,提高了收敛速度,降低了搜索开销;当核数增加一倍时,平均执行次数、执行时间和能耗分别降低48.8%,51.6%,50.9%;当频率级数增加一倍时,平均执行次数、执行时间和能耗分别降低45.5%,49.8%,54.4%,在收敛速度、搜索开销和可扩展性方面均有提高.
