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1.
以智能反射面(intelligent reflecting surface,IRS)辅助的无线携能通信(simultaneous wireless information and power transfer,SWIPT)系统为背景,研究了该系统中基于能效优先的多天线发送端有源波束成形与IRS无源波束成形联合设计与优化方法。以最大化接收端的最小能效为优化目标,构造在发送端功率、接收端能量阈值、IRS相移等多约束下的非线性优化问题,用交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM)求解。采用Dinkelbach算法转化目标函数,通过奇异值分解(singular value decomposition,SVD)和半定松弛(semi-definite relaxation,SDR)得到发送端有源波束成形向量。采用SDR得到IRS相移矩阵与反射波束成形向量。结果表明,该系统显著降低了系统能量收集(energy harvesting,EH)接收端的能量阈值。当系统总电路功耗为?15 dBm时,所提方案的用户能效为300 KB/J。当IRS反射阵源数与发送天线数均为最大值时,系统可达最大能效。 相似文献
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基于质量守恒、能量守恒定律,建立了内热型超声雾化溶液再生系统(IH-UARS)的再生性能预测模型并进行了充分的实验验证,通过研究不同内热量下IH-UARS的再生性能及其变化规律,寻求系统所需的最佳内热量并明确其可能的影响因素。结果表明:IH-UARS系统存在最优的内热量范围,使其再生系统性能最佳;所需最优内热量随着再生溶液流量增大呈显著的对数增长,但受空气流量的影响较弱;在该研究中的标准工况下,IH-UARS所需最优内热量约为275~350 W。此外研究发现:内热量的增长有益于促进初始浓度较高的溶液进一步浓缩再生,如当IH-UARS中内热量增至800 W时,其初始浓度为36%的溶液比24%的溶液浓度增量指标改善幅度高37%。研究所得结果可对提高溶液再生性能及经济性提供积极参考。 相似文献
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在分析单一MU(Most Uncertainty)采样缺陷的基础上,提出一种"全局最优搜寻"方法 GOS(Global Optimal Search),并结合MU共同完成查询选择。GOS+MU方法中,GOS着眼全局寻找目标,在应用环境能提供的训练样本数量有限、分类器受训不充分时,该方法选择的对象学习价值高,能快速推进分类器学习进程;MU则能够在GOS采样失效情形下,利用分类器当前训练成果,选择查询不确定性最强的样本补充训练集。通过对网络商品的用户评论进行分类仿真,并比较其他采样学习方法的效果,证明了GOS+MU方法在压缩学习成本、提高训练效率方面的有效性。 相似文献
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电动汽车充电时,且电池电量低于80%时,为了保证充电效率一般采用恒功率充电.在动态无线电能传输系统中,电动汽车的不断移动会导致发射线圈和接受线圈的互感系数变化,致使电动汽车充电不稳定.为实现恒功率充电,提出了一种基于模型预测控制(MPC)的动态无线电能传输系统(DWPT)恒功率输出的控制方法.通过对系统建立数学模型,对输出功率进行模型预测,建立最小化目标函数来获得期望输出功率所对应的最优占空比,使输出功率恒定.进行了模型预测控制的动态无线电能传输系统Simulink仿真,通过对比不同线圈互感系数下的输出功率,验证了该方法的可行性,并且通过搭建实物测得的数据也证实了该方法的可行性. 相似文献