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基于大气散射探测分析的光纤通信时延校正方法
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作者 黄建军 彭雪梅 戴仕明 《激光杂志》 北大核心 2025年第9期196-201,共6页
偏振模色散由两个正交偏振态在光纤中不同的传播速度而引起,具有随机变化性,促使光纤通信信号难以被精确预测和补偿,影响光纤通信质量。因此,提出基于大气散射探测分析的光纤通信时延校正方法。结合所构建的光纤通信模型构建通信模型空... 偏振模色散由两个正交偏振态在光纤中不同的传播速度而引起,具有随机变化性,促使光纤通信信号难以被精确预测和补偿,影响光纤通信质量。因此,提出基于大气散射探测分析的光纤通信时延校正方法。结合所构建的光纤通信模型构建通信模型空间矩阵。以此为根据,通过光频谱位移确定光纤通信时延,基于通信时延,计算偏振模色散的方向与大小,通过补偿偏振模色散实现光纤通信时延校正。实验结果表明,所提方法的偏振模色散大小与实际值基本相符,拟合度高达0.98,证明了所提方法可准确地完成时延检测,具有良好的时延校正效果。 展开更多
关键词 光纤通信模型 大气散射探测分析 偏振模色散 色散补偿 时延校正
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基于两级变参数滤波时延校正的声源定向 被引量:5
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作者 闫小媛 吴长奇 李家赫 《信号处理》 CSCD 北大核心 2012年第2期270-275,共6页
在人机交互、视频会议、军事国防等众多领域中,基于麦克风阵列的声源定位系统已经受到了人们的广泛关注。在空间噪声和混响的环境中,时延估计往往会出现很大的偏差,而声源角度的计算又依赖于时延估计的准确性。因此,本文在双阵元模型下... 在人机交互、视频会议、军事国防等众多领域中,基于麦克风阵列的声源定位系统已经受到了人们的广泛关注。在空间噪声和混响的环境中,时延估计往往会出现很大的偏差,而声源角度的计算又依赖于时延估计的准确性。因此,本文在双阵元模型下提出了一种用于声源定向的时延校正算法,该算法采用一个权值系数可变的两级滤波器对GCC-PHAT-ργ估计出的时延点进行校正,有效地让偏差较大的时延点回归到正确的时延群当中,从而避免了错误时延值对进一步角度定向的影响。实验结果表明,本文提出的算法在不删除时延异常点的前提下,在误差均值和均方根误差等方面都表现出了很好的性能,而且对每组数据进行角度定向的时间都很短。理论分析与实验结果表明该方法不仅有效的提高了角度估计的估计精度,而且当说话人以正常走路的速度移动时,该算法可对说话人的方向进行及时的跟踪。 展开更多
关键词 声源定位 双麦克风 时延估计 时延校正
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用于电力系统状态估计的WAMS/SCADA混合量测数据融合方法 被引量:31
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作者 李从善 刘天琪 +1 位作者 李兴源 吴星 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第11期2686-2691,共6页
为了充分利用相量测量单元(PMU),并与数据监控及采集系统(SCADA)相结合以提高状态估计精度,详细分析了广域测量系统(WAMS)和SCADA这2套系统数据存在的4种差异(数据成分、传输延时、刷新频率、数据精度)。给出了2套数据在线性、非线性以... 为了充分利用相量测量单元(PMU),并与数据监控及采集系统(SCADA)相结合以提高状态估计精度,详细分析了广域测量系统(WAMS)和SCADA这2套系统数据存在的4种差异(数据成分、传输延时、刷新频率、数据精度)。给出了2套数据在线性、非线性以及混合非线性3种估计模型下的数据成分处理方法;提出了全球定位系统(GPS)对时与时延校正相结合的方法以提高数据断面一致性;采用分段曲线拟合方法来填补PMU上传时刻SCADA数据的空缺,建立了多时间标尺混合量测预处理数据集,它可以用于多种时间尺度下的状态估计。在4节点测试系统潮流基础上叠加随机误差,形成量测数据,采用加权最小二乘估计算法,验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 状态估计 PMU WAMS SCADA GPS对时 时延校正 分段曲线拟合 多时间标尺
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倾斜阵列下奇异值分解穿墙雷达杂波抑制 被引量:1
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作者 李家强 徐小敏 +1 位作者 卢宝宝 陈金立 《雷达科学与技术》 北大核心 2019年第5期531-537,共7页
天线阵列与墙体之间的未知倾斜角会影响超宽带穿墙雷达目标位置探测与成像。针对天线阵列不平行于墙体时引起的目标偏移与墙体杂波难于抑制的问题,提出时延校正的基于Jacobi奇异值分解的杂波抑制算法。即首先通过时延校正使得天线阵列... 天线阵列与墙体之间的未知倾斜角会影响超宽带穿墙雷达目标位置探测与成像。针对天线阵列不平行于墙体时引起的目标偏移与墙体杂波难于抑制的问题,提出时延校正的基于Jacobi奇异值分解的杂波抑制算法。即首先通过时延校正使得天线阵列等效于平行于墙体放置,再通过单边Jacobi实现奇异值分解,获取正交性好的奇异向量,利用子空间投影抑制墙体杂波,最后对目标进行探测与成像。仿真结果表明经过该方法处理后可准确定位目标,并且能够获得较好的墙体杂波抑制效果,成像的目标杂波比有了明显提高。 展开更多
关键词 穿墙雷达 时延校正 单边Jacobi奇异值分解 杂波抑制
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基于数据重构的电厂锅炉NO_(x)质量浓度预测模型
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作者 谢刚 蔡之伟 +2 位作者 王宇飞 张晓红 周勇 《安全与环境学报》 2025年第11期4446-4455,共10页
火力发电厂燃煤锅炉系统的运行数据具有维度高、时延显著及海量等特性,使得炉膛出口NO_(x)质量浓度难以精确预测。针对这一问题,研究提出了一种基于数据重构的NO_(x)质量浓度预测模型构建方法。首先,通过数据清洗、稳态辨别与时延校正,... 火力发电厂燃煤锅炉系统的运行数据具有维度高、时延显著及海量等特性,使得炉膛出口NO_(x)质量浓度难以精确预测。针对这一问题,研究提出了一种基于数据重构的NO_(x)质量浓度预测模型构建方法。首先,通过数据清洗、稳态辨别与时延校正,构建时延重构数据集。其次,应用相关性、冗余性与互补性权衡算法筛选出更为全面的最优特征变量集。再次,利用基于差分进化算法的核模糊C均值聚类算法对不同工况进行划分,并根据工况特征自动划分数据集,进而得到多组更加简洁且具有较强泛化能力的最优特征变量子集。最后,对比数据重构前后数据集所构建预测模型的准确性。研究对某600 MW燃煤机组数据仿真发现,通过数据重构得到的最优特征变量子集在模型构建中的表现更佳,其均方根误差平均降低了67%,平均绝对误差平均降低了66.2%,平均绝对百分比误差平均降低了0.61百分点,且模型训练时间缩短了90.9%,有效提升了NO_(x)质量浓度预测模型的准确性与效率。 展开更多
关键词 环境工程学 时延校正 最优特征变量 工况划分 最小二乘法模型 NO_(x)质量浓度预测
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