专题:6G的智能通信计算融合技术

内容导读目前,针对潜在6G关键技术的场景与需求研究成为学术界的热点。面向未来更多类型终端的智能互联与新兴服务的需求,人工智能应用于无线通信物理层的信道估计、编译码及接收机设计,解决基于大数据的网络自主优化,基于泛在无线感知和边缘侧的强大算力构成的多接入边缘计算,已成为6G无线技术发展的重要趋势。在未来智能车联网、物联网、有人/无人交互、全息通信等场景下,面向未来的智能通信计算融合需求,存在许多拟待解决的关键科学问题。     

F-OFDM仿真系统设计与时频同步算法

针对新一代5G波形的F-OFDM技术开展了研究,通过把一个宽带分为若干个子带,对每个子带进行滤波处理以实现更好的通信效能。基于Simulink平台进行了F-OFDM仿真系统的搭建,重点对F-OFDM符号同步方法和频偏估计方法进行了研究与仿真分析。实验结果表明,基于Chu序列相比采用PN序列可以获得更好的同步效果,基于导频的Classen频偏估计算法相比基于CP的CFO估计算法和基于训练序列的Moose估计方法可以获得更好的频偏估计效果。     

干扰条件下的“北斗”信号解扩重构DOA估计

在干扰条件下，卫星导航抗干扰波束形成算法往往需要卫星信号波达方向（Direction-of-Arrival，DOA）的先验信息。但当存在低信噪比信号或主动干扰源时，常规的DOA估计算法性能急剧下降甚至失效。针对此问题，提出了一种被干扰信号压制的低信噪比“北斗”信号的DOA估计算法。该算法首先通过对接收信号进行子空间投影抑制干扰信号，然后对抑制干扰后的信号进行解扩重构处理，最后通过多重信号分类算法完成对“北斗”信号的DOA估计。仿真结果表明，在干扰信号干信比80 dB条件下，“北斗”信号DOA估计误差在5°以内，为下一步进行波束形成计算提供了高精度的入射角信息。     

基于双平行互质阵列的二维非网格DOA估计

近年来,基于稀疏表示的DOA估计方法已经被广泛提出,这些方法都需预设离散的网格点,而实际信号来波方向在空间域内具有随机性,任何来波方向都是等概率出现,很有可能信号的来波方向不在网格上,因而会存在网格误差,使DOA估计结果产生较大偏差。为提高DOA估计精度,本文提出了非网格的DOA估计模型。同时,为提高测向自由度,本文应用由两个均匀线阵组成的互质阵列,并且将两个均匀线阵平行放置在同一平面。通过将两均匀线阵的互协方差矩阵向量化成互协方差矢量,可得到一维虚拟扩展的接收数据矢量,并且在稀疏表示框架下应用相应的稀疏恢复算法恢复出跟DOA参数相关的向量,从该向量中得到唯一的并且自动配对的二维DOA估计参数。仿真实验结果验证了本文算法较传统算法具有更好的DOA估计性能。     

基于GPRS配电网故障报警装置中数据采集模块的设计

文中对配电网故障报警装置终端模块进行了简介,并主要对数据采集接口模块的设计进行了详细介绍。该模块采用ADUC812单片机为控制核心,使其采集数据的精度提高,计算速度变快,同时能够实时把数据传送至报警终端单片机P89C668,为终端通过GPRS传输数据打下了良好的基础。     

电力系统配电网自动化实现技术探索

当前,世界各发达国家电力系统输电网都已经达到较高水平的自动化程度。自动化控制的电力系统配电网可以增强系统的稳定性、可靠性,同时又可以提高经济效益。我国电力工作者也逐渐重视电力系统的动动化控制程度,当前电力系统配电网自动化程度正在逐步提高。配电网自动化技术就是结合信息技术、网络技术、电子技术、计算机技术、通信技术,由系统进行统一管理,控制系统中的电力设备,使其在最优模式下工作,即能充分满足客户的需求,又能取得最大的经济效益。文章研究了当前电力系统配电网自动化实现的关键技术,并分析了未来技术发展趋势。     

高渗透率光伏配电网中电池储能系统综合运行控制策略

为解决配电网中高渗透率光伏及用电高峰负荷过重带来的电压越限问题,并在分时电价政策下通过低储高发获取经济收益以降低储能作为电压控制手段的成本,提出一种电池储能系统综合运行控制策略。该策略包括电压控制和套利运作两部分,其中电压控制部分以防止电压越限为目标,建立包括电池剩余寿命(TOU)、荷电状态(SOC)、电压灵敏度特性、电池动作费用等在内的评价矩阵,选择综合评价指标最大者进行控制,以提高电压控制效率;套利运作部分以保证电压安全为前提,结合用电峰谷电价,尽量减少电池动作对节点电压的影响,选择电压灵敏度因数及动作费用最小、电池状态最优者进行控制。该方法在实现削峰填谷,改善配网电压安全,提高储能安装用户收益的同时,兼顾电池储能系统的状态变化,实现了功率在各储能单元间的合理分配,提高了动作效率,均衡了各储能单元的使用率,延长了整个储能系统的使用寿命。最后通过算例分析验证了该控制方法的有效性。