全聚焦算法依靠信号的幅度信息进行延迟叠加(delay and sum,DAS)成像,实际应用中信号并非总能满足相干叠加这一前提,而非相干信号的叠加导致噪声和伪影。文章提出一种循环相干因子(circular coherence factor,CCF)加权的延迟乘和(delay ...全聚焦算法依靠信号的幅度信息进行延迟叠加(delay and sum,DAS)成像,实际应用中信号并非总能满足相干叠加这一前提,而非相干信号的叠加导致噪声和伪影。文章提出一种循环相干因子(circular coherence factor,CCF)加权的延迟乘和(delay multiply and sum,DMAS)CCF-DMAS优化算法,实现薄板中缺陷的兰姆波全聚焦成像。该方法考虑接收阵元间的空间相干性,对接收信号进行相乘耦合,利用数据中的相位信息计算相干因子实现自适应加权,以扩大相干和非相干信号间的差异,从而达到缩窄主瓣,减少旁瓣,提高成像分辨率的效果。建立超声阵列发射、接收实验系统,通过楔块耦合,在含通孔缺陷的锆合金薄板上激发S_(0)模态兰姆波,捕获全矩阵数据;通过CCF-DMAS算法对采集的数据相位加权,生成新的频率分量;利用带通滤波保留二次谐波分量进行全聚焦成像。实验结果表明:与DAS和DMAS全聚焦成像算法相比,CCF-DMAS全聚焦优化算法能够有效抑制噪声和伪影,信噪比提高约39%和22%,阵列性能指数提高约86%和69%,为薄板无损检测的后处理提供了一种有效的改进方案。展开更多
交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multiplier,ADMM)因具有线性规划(Linear Programming,LP)译码条件约束的几何结构,同时利用了消息传递机制,被认为是一种第5代移动通信技术(5th Generation Mobile Communication Techn...交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multiplier,ADMM)因具有线性规划(Linear Programming,LP)译码条件约束的几何结构,同时利用了消息传递机制,被认为是一种第5代移动通信技术(5th Generation Mobile Communication Technology,5G)低密度校验(Low Density Parity Check,LDPC)码新型优化译码算法。通过在LP译码模型的目标函数中引入惩罚项,基于ADMM的变量节点惩罚译码有效地减轻了非积分解,从而提高了误帧率(Frame Error Rate,FER)性能。尽管ADMM在许多实际应用中表现出色,其收敛速度较慢以及对初始条件和参数设置敏感的问题仍然限制了其在高维、实时性要求高的场景中的进一步应用。特别是在LDPC线性规划译码过程中,ADMM的交替更新机制容易导致优化路径振荡,且在处理非精确约束时表现不佳。针对ADMM算法收敛速度慢的问题,我们提出了一种新的优化算法,该算法将Nesterov动量加速方法与ADMM相结合,以解决ADMM对LDPC译码器错误修正能力和收敛效率的影响。算法通过动量项减少迭代次数将一个Nesterov加速格式从无约束复合优化问题推广到ADMM惩罚函数模型,利用ADMM算法将原问题的约束条件有效转化为目标函数的一部分,从而构造出无约束优化子问题;在此基础上,进一步采用Nesterov加速技术对梯度下降迭代过程进行改进,以提高收敛速度和求解精度。仿真实验使用了三种不同码率的5G LDPC短码。结果表明,相对于现有ADMM惩罚译码算法,所提出的基于动量加速的ADMM译码算法不仅有大约0.2 dB的信噪比增益,而且平均迭代次数也降低了20%左右,加快了收敛速度。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
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
文摘全聚焦算法依靠信号的幅度信息进行延迟叠加(delay and sum,DAS)成像,实际应用中信号并非总能满足相干叠加这一前提,而非相干信号的叠加导致噪声和伪影。文章提出一种循环相干因子(circular coherence factor,CCF)加权的延迟乘和(delay multiply and sum,DMAS)CCF-DMAS优化算法,实现薄板中缺陷的兰姆波全聚焦成像。该方法考虑接收阵元间的空间相干性,对接收信号进行相乘耦合,利用数据中的相位信息计算相干因子实现自适应加权,以扩大相干和非相干信号间的差异,从而达到缩窄主瓣,减少旁瓣,提高成像分辨率的效果。建立超声阵列发射、接收实验系统,通过楔块耦合,在含通孔缺陷的锆合金薄板上激发S_(0)模态兰姆波,捕获全矩阵数据;通过CCF-DMAS算法对采集的数据相位加权,生成新的频率分量;利用带通滤波保留二次谐波分量进行全聚焦成像。实验结果表明:与DAS和DMAS全聚焦成像算法相比,CCF-DMAS全聚焦优化算法能够有效抑制噪声和伪影,信噪比提高约39%和22%,阵列性能指数提高约86%和69%,为薄板无损检测的后处理提供了一种有效的改进方案。
文摘交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multiplier,ADMM)因具有线性规划(Linear Programming,LP)译码条件约束的几何结构,同时利用了消息传递机制,被认为是一种第5代移动通信技术(5th Generation Mobile Communication Technology,5G)低密度校验(Low Density Parity Check,LDPC)码新型优化译码算法。通过在LP译码模型的目标函数中引入惩罚项,基于ADMM的变量节点惩罚译码有效地减轻了非积分解,从而提高了误帧率(Frame Error Rate,FER)性能。尽管ADMM在许多实际应用中表现出色,其收敛速度较慢以及对初始条件和参数设置敏感的问题仍然限制了其在高维、实时性要求高的场景中的进一步应用。特别是在LDPC线性规划译码过程中,ADMM的交替更新机制容易导致优化路径振荡,且在处理非精确约束时表现不佳。针对ADMM算法收敛速度慢的问题,我们提出了一种新的优化算法,该算法将Nesterov动量加速方法与ADMM相结合,以解决ADMM对LDPC译码器错误修正能力和收敛效率的影响。算法通过动量项减少迭代次数将一个Nesterov加速格式从无约束复合优化问题推广到ADMM惩罚函数模型,利用ADMM算法将原问题的约束条件有效转化为目标函数的一部分,从而构造出无约束优化子问题;在此基础上,进一步采用Nesterov加速技术对梯度下降迭代过程进行改进,以提高收敛速度和求解精度。仿真实验使用了三种不同码率的5G LDPC短码。结果表明,相对于现有ADMM惩罚译码算法,所提出的基于动量加速的ADMM译码算法不仅有大约0.2 dB的信噪比增益,而且平均迭代次数也降低了20%左右,加快了收敛速度。
文摘针对具有星间链路(inter-satellite links,ISL)的低轨(low earth orbit,LEO)多卫星系统,提出了一种基于多卫星协作传输的和速率(sum rate,SR)最大化预编码算法.传统的预编码算法需要复杂的星上计算来得到数值解,这导致低轨卫星系统面临较大的计算开销和延迟问题.为解决上述关键问题,设计了一种基于交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM)的高吞吐量、低复杂度、具有闭式解的分布式预编码算法.该算法通过构建辅助变量和问题分解,将预编码设计问题转化为多个子问题并行求解,每个子问题仅有一个约束条件,并在每次迭代后仅通过星间链路交换设计的数据矩阵,从而有效实现分布式预编码.仿真结果表明,与典型的两步和速率最大化算法相比,所提出的算法可以实现更高的和速率,同时大幅降低计算复杂度.
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。
