针对正交时频空(Orthogonal Time Frequency Space, OTFS)调制系统中均衡器性能不佳及线性滤波器复杂度较高等问题,提出了一种LU(Lower-Upper)分解与迭代最小均方误差(Iterative Minimum Mean Square Error, IMMSE)均衡器结合的OTFS系...针对正交时频空(Orthogonal Time Frequency Space, OTFS)调制系统中均衡器性能不佳及线性滤波器复杂度较高等问题,提出了一种LU(Lower-Upper)分解与迭代最小均方误差(Iterative Minimum Mean Square Error, IMMSE)均衡器结合的OTFS系统信号检测算法(LU-IMMSE)。该算法依据时延多普勒域稀疏信道矩阵的特征,采用一种低复杂度的LU分解方法,以避免MMSE均衡器求解矩阵逆的过程,在保证均衡器性能的前提下降低了均衡器复杂度。在OTFS系统中引入一种IMMSE均衡器,通过不断迭代更新发送符号均值和方差这些先验信息来逼近MMSE均衡器最优估计值。LU-IMMSE算法通过调节迭代次数可以有效降低误比特率。在比特信噪比为8 dB时,5次迭代后的LU-IMMSE均衡器误比特率相比传统的MMSE均衡器降低了约11 dB。随着迭代次数的增大,较传统IMMSE算法降低了计算复杂度。在最大时延系数为4、符号数为16的情况下,与直接求逆相比,所提出的低复杂度LU分解方法降低了约91.72%的矩阵求逆计算复杂度。展开更多
为探究高比例可再生能源系统下风光资源的消纳与多元化利用途径,提出一种电氨转换及风光时空相关性的多能耦合系统两阶段鲁棒优化模型。首先分析了电制氨的运行机制,并结合直接氨燃料电池技术,探讨了电制氨与氨燃料电池协同运行的系统...为探究高比例可再生能源系统下风光资源的消纳与多元化利用途径,提出一种电氨转换及风光时空相关性的多能耦合系统两阶段鲁棒优化模型。首先分析了电制氨的运行机制,并结合直接氨燃料电池技术,探讨了电制氨与氨燃料电池协同运行的系统特性。为综合考虑风光出力的相关性与不确定性并选择最相近极限场景,该文采用最小体积封闭椭球算法构建高维椭球集,并通过1-范数和∞-范数建立风光出力场景的概率分布置信集,有效整合风光出力不确定性的分布信息。针对鲁棒优化模型中二元变量导致计算时间较长问题,该文提出了一种改进列与约束生成(column and constraint generation,C&CG)算法,利用三分块-交替方向乘子法和近似凸化方法分别处理主-子问题,并通过非精确C&CG算法对主-子问题进行迭代求解,在确保计算效率的同时,快速逼近最优解。结果表明,所提模型获取的极限场景能够准确捕捉风光出力的时空相关性及不确定性,电-氨转换系统有效促进了可再生能源的合理消纳,在确保系统安全稳定运行的同时,显著提升了调度经济性及求解效率。展开更多
为解决因排查效率低、数据更新不及时等因素导致低压配电网户变关系连接形式与实际不符的问题,提出一种基于角度分段线性近似(anglepiecewiselinearrepresentation,APLR)和改进密度峰值聚类(improved clustering by fast search find of...为解决因排查效率低、数据更新不及时等因素导致低压配电网户变关系连接形式与实际不符的问题,提出一种基于角度分段线性近似(anglepiecewiselinearrepresentation,APLR)和改进密度峰值聚类(improved clustering by fast search find of density peaks,ICFSFDP)相结合的户变关系识别方法。首先,根据电压曲线中相邻线段的角度变化量提取曲线的转折点,利用APLR对曲线进行自适应降维重构;随后,使用ICFSFDP算法对降维数据组展开聚类分析,在决策图中由拟合函数与坐标轴围成面积的最小值得到最优类簇数目,进而得到聚类和非聚类中心用户;最后,使用动态时间弯曲(dynamic time warping,DTW)距离计算聚类和非聚类中心用户之间的距离相似度,进而得到户变关系。将所提方法应用于模拟和真实数据中,均可证实所提方法的有效性。算例分析结果表明:该方法能够对时间间隔不同、不等维的序列进行分析,且不需要人为设定聚类算法的参数,户变关系识别准确率高。展开更多
针对高速移动场景中正交时频空间(Orthogonal Time Frequency Space, OTFS)系统线性最小均方误差(Linear Minimum Mean Square Error, LMMSE)检测复杂度过高而难以快速有效实现的问题,利用零填充(Zero Padding, ZP)OTFS系统时域信道矩...针对高速移动场景中正交时频空间(Orthogonal Time Frequency Space, OTFS)系统线性最小均方误差(Linear Minimum Mean Square Error, LMMSE)检测复杂度过高而难以快速有效实现的问题,利用零填充(Zero Padding, ZP)OTFS系统时域信道矩阵呈块对角稀疏特性提出一种逐块迭代的对称逐次超松弛(Symmetric Successive over Relaxation, SSOR)迭代算法,在降低系统复杂度的同时获得与LMMSE检测近似的性能。仿真结果表明,与逐次超松弛(Successive over Relaxation, SOR)算法相比,所提算法对松弛参数不敏感且具有更快的收敛速度,在迭代次数为10次时误码性能几乎达到LMMSE误码性能,显著降低了检测器的复杂度。展开更多
针对无线授时条件下的时间同步精度受多种外界因素影响的问题,提出了一种基于NTP(Network Time Protocol)的时间偏差改进算法,并应用于无线授时测试试验中,提高了无线授时测试试验的时间基准精度。针对实际网络传输中往返传输延时往往...针对无线授时条件下的时间同步精度受多种外界因素影响的问题,提出了一种基于NTP(Network Time Protocol)的时间偏差改进算法,并应用于无线授时测试试验中,提高了无线授时测试试验的时间基准精度。针对实际网络传输中往返传输延时往往不同的特点,将经典时间偏差算法的最小延迟假设进行了改进,提出了基于最小方差序列的改进算法;在无线授时测试试验中,利用时间偏差改进算法提高了测试试验中的时间基准精度。仿真实验结果显示,改进算法的时间偏差估计精度较经典算法提升36%,在无线授时测试试验中的实测数据结果显示,改进算法的时间偏差估计精度提升23%,提高了无线授时测试精度,具有一定工程应用价值。展开更多
文摘针对正交时频空(Orthogonal Time Frequency Space, OTFS)调制系统中均衡器性能不佳及线性滤波器复杂度较高等问题,提出了一种LU(Lower-Upper)分解与迭代最小均方误差(Iterative Minimum Mean Square Error, IMMSE)均衡器结合的OTFS系统信号检测算法(LU-IMMSE)。该算法依据时延多普勒域稀疏信道矩阵的特征,采用一种低复杂度的LU分解方法,以避免MMSE均衡器求解矩阵逆的过程,在保证均衡器性能的前提下降低了均衡器复杂度。在OTFS系统中引入一种IMMSE均衡器,通过不断迭代更新发送符号均值和方差这些先验信息来逼近MMSE均衡器最优估计值。LU-IMMSE算法通过调节迭代次数可以有效降低误比特率。在比特信噪比为8 dB时,5次迭代后的LU-IMMSE均衡器误比特率相比传统的MMSE均衡器降低了约11 dB。随着迭代次数的增大,较传统IMMSE算法降低了计算复杂度。在最大时延系数为4、符号数为16的情况下,与直接求逆相比,所提出的低复杂度LU分解方法降低了约91.72%的矩阵求逆计算复杂度。
文摘为探究高比例可再生能源系统下风光资源的消纳与多元化利用途径,提出一种电氨转换及风光时空相关性的多能耦合系统两阶段鲁棒优化模型。首先分析了电制氨的运行机制,并结合直接氨燃料电池技术,探讨了电制氨与氨燃料电池协同运行的系统特性。为综合考虑风光出力的相关性与不确定性并选择最相近极限场景,该文采用最小体积封闭椭球算法构建高维椭球集,并通过1-范数和∞-范数建立风光出力场景的概率分布置信集,有效整合风光出力不确定性的分布信息。针对鲁棒优化模型中二元变量导致计算时间较长问题,该文提出了一种改进列与约束生成(column and constraint generation,C&CG)算法,利用三分块-交替方向乘子法和近似凸化方法分别处理主-子问题,并通过非精确C&CG算法对主-子问题进行迭代求解,在确保计算效率的同时,快速逼近最优解。结果表明,所提模型获取的极限场景能够准确捕捉风光出力的时空相关性及不确定性,电-氨转换系统有效促进了可再生能源的合理消纳,在确保系统安全稳定运行的同时,显著提升了调度经济性及求解效率。
文摘为解决因排查效率低、数据更新不及时等因素导致低压配电网户变关系连接形式与实际不符的问题,提出一种基于角度分段线性近似(anglepiecewiselinearrepresentation,APLR)和改进密度峰值聚类(improved clustering by fast search find of density peaks,ICFSFDP)相结合的户变关系识别方法。首先,根据电压曲线中相邻线段的角度变化量提取曲线的转折点,利用APLR对曲线进行自适应降维重构;随后,使用ICFSFDP算法对降维数据组展开聚类分析,在决策图中由拟合函数与坐标轴围成面积的最小值得到最优类簇数目,进而得到聚类和非聚类中心用户;最后,使用动态时间弯曲(dynamic time warping,DTW)距离计算聚类和非聚类中心用户之间的距离相似度,进而得到户变关系。将所提方法应用于模拟和真实数据中,均可证实所提方法的有效性。算例分析结果表明:该方法能够对时间间隔不同、不等维的序列进行分析,且不需要人为设定聚类算法的参数,户变关系识别准确率高。
文摘针对高速移动场景中正交时频空间(Orthogonal Time Frequency Space, OTFS)系统线性最小均方误差(Linear Minimum Mean Square Error, LMMSE)检测复杂度过高而难以快速有效实现的问题,利用零填充(Zero Padding, ZP)OTFS系统时域信道矩阵呈块对角稀疏特性提出一种逐块迭代的对称逐次超松弛(Symmetric Successive over Relaxation, SSOR)迭代算法,在降低系统复杂度的同时获得与LMMSE检测近似的性能。仿真结果表明,与逐次超松弛(Successive over Relaxation, SOR)算法相比,所提算法对松弛参数不敏感且具有更快的收敛速度,在迭代次数为10次时误码性能几乎达到LMMSE误码性能,显著降低了检测器的复杂度。
文摘针对无线授时条件下的时间同步精度受多种外界因素影响的问题,提出了一种基于NTP(Network Time Protocol)的时间偏差改进算法,并应用于无线授时测试试验中,提高了无线授时测试试验的时间基准精度。针对实际网络传输中往返传输延时往往不同的特点,将经典时间偏差算法的最小延迟假设进行了改进,提出了基于最小方差序列的改进算法;在无线授时测试试验中,利用时间偏差改进算法提高了测试试验中的时间基准精度。仿真实验结果显示,改进算法的时间偏差估计精度较经典算法提升36%,在无线授时测试试验中的实测数据结果显示,改进算法的时间偏差估计精度提升23%,提高了无线授时测试精度,具有一定工程应用价值。
