一种高资源效率的Fast-RCSC极化码译码器

针对现有极化码软输出译码器存在的高资源消耗与低资源效率,设计了一种快速低复杂度软取消(Fast Reduced Complexity Soft-Cancelation,Fast-RCSC)译码算法及其译码器硬件架构。Fast-RCSC算法对内部特殊结点进行完整计算,在减少译码周期的同时仍有较好译码性能。基于不同特殊结点公式之间存在相似性,进而通过对引入的特殊结点模块进行计算结果复用以及计算模块分时复用,减少特殊结点模块资源消耗。通过共用存储单元以及对不足存储单元数据宽度的数据进行合并,降低存储资源消耗。在华润上华(Central Semiconductor Manufacturing Corporation,CSMC)180nm工艺下综合结果表明,设计的译码器在码长为1024的情况下,面积为2.92mm²,资源效率为245.2Mbps/mm²,相比现有软输出译码器有不同程度的提升。     

自适应卷积神经网络在面部表情识别中的应用

针对无法对面部表情进行精确识别的问题,提出了基于ResNet50网络融合双线性混合注意力机制的网络模型。针对传统池化算法造成图像特征提取残缺、模糊等问题,提出了一种基于Average-Pooling算法的自适应池化权重算法,同时基于粒子群算法对卷积神经网络模型超参数进行自适应调节,从而进一步提升模型识别精度。基于改进的网络模型,设计了一款实时面部表情识别系统。经验证,在Fer2013数据集和CK+数据集上,改进的模型在测试集中的识别精度分别为73.51%和99.86%。     

YIG带阻滤波器的研究进展

随着通信与雷达系统在高频、宽带和小型化方面的高速发展,钇铁石榴石（YIG）带阻滤波器是其发展道路中不可缺少的磁调谐器件。该文针对YIG带阻滤波器阐述了YIG带阻滤波器设计原理,介绍了近年来几种典型谐振器结构的发展状况,并分析了这几种结构的优缺点。     

基于有限元法和色散COM模型的声表面波滤波器联合仿真

针对任意复杂膜系结构和电路拓扑结构的声表面波(SAW)滤波器的精确快速设计问题,该文基于声/电/磁多物理场耦合全波仿真平台,结合基因遗传优化算法和通用图形处理器(GPGPU)加速技术,利用有限元分层级联精确模型(HCT)优化设计梯形谐振器,色散COM模型优化设计纵向耦合谐振器,实现了任意复杂膜系结构和电路拓扑结构的SAW滤波器的正向设计与优化。通过42°Y-XLiTaO₃常规SAW滤波器的优化设计与研制,设计优化结果与实验结果吻合较好,验证了该方法的有效性和可行性。     

基于时域频域分析结合的调谐激光吸收光谱检测参数优化

随着调谐激光吸收光谱(tunable laser absorption spectroscopy, TLAS)技术在气体检测中的应用越来越广泛,二次谐波信号的质量与检测参数紧密相关,因而分析检测参数的优化方法很有意义。本文根据谱线预处理中的滤波参数、系统采样时间、锁相放大器的时间常数对信号的影响以及参数间的联系,总结检测参数的选取规律。根据滤波原理和不同浓度下信号的均方根误差(root mean squared error,RMSE)值选择合适的滤波阶数和窗宽。选择信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)、RMSE、信号与噪声频域幅度之比(ratio of amplitude in frequency domain of signal to noise,f_SNR)3种评价指标的曲线变化趋势进行时频分析,得到最佳采样周期数为30,结合实验系统具体参数可计算最佳采样时间。通过信号主频带与截止频率的关系和滤波效果选择合适的时间常数。综合分析3个检测参数并总结选取方法,可提高二次谐波信号的质量。本文提出的参数选取方法对提高二次谐波在实际应用中的准确度有...     

计及馈线自动化故障处理全过程的配电终端优化布置方法

为了进一步提高配电网供电可靠性,提出了一种计及馈线自动化(feeder automation,?FA)故障处理过程的配电终端优化布置方法。首先以自适应综合型FA模式为例,分析FA的故障定位、隔离与恢复供电的故障处理全过程,并基于电力系统仿真软件DIgSILENT建立了配电终端的动作信号逻辑模型。其次,在考虑了FA故障处理过程的条件下,计算包括故障区域与非故障区域的总负荷停电损失成本,与总投资成本共同构成模型目标函数。考虑系统平均供电可用率指标约束等因素,建立配电终端优化布置模型。然后,基于整数编码的人工蜂群算法确定配电终端最优安装总数,制定配电终端最优配置方案,计算出配电终端最优选址方案。最后,以冀北某地区10 kV配电网作为仿真算例,基于DIgSILENT模拟FA故障处理全过程,验证所提方法的有效性和适用性。     

基于深度学习的高压隔离开关分合状态检测算法研究

高压隔离开关的正常工作是电力系统稳定运行的前提。为正确识别隔离开关的分合状态,提出一种轻量化改进型YOLOv5s目标检测算法。首先,针对隔离开关数据集,采用二次优化K-means++聚类算法重新获取锚框参数。然后,将模型中的损失函数由CIOU替换为具有更强收敛性能的EIOU,加快模型训练的收敛速度。最后,在模型主干特征提取网络的最后一层添加CBAM注意力模块,加强模型特征提取能力。在此基础上,采用通道稀疏化剪枝的方法对改进后的模型进行轻量化处理,减小模型体积和算力消耗。实验结果表明,改进后的模型识别平均精度均值到达97.4%,轻量化处理后的模型大小为3.92 MB,使得模型更加容易部署到移动端设备完成实时检测。     

基于随机森林的配电网故障分布特征预测方法

影响配电网故障的因素繁多,且故障特征冗余性强,传统的预测模型难以实现有效的配电网故障预测。提出一种基于随机森林的配电网故障分布特征预测方法。基于随机森林算法,建立配电网故障分布特征预测模型;分析故障影响因素,构建输入故障特征变量集;量化故障分布等级,构建输出故障特征分布集。采用探索性数据分析技术,筛选故障特征变量,构建最优特征变量集;优化预测模型参数,获得在当前数据背景下的最优预测效果。以南方某市配电网中的120条馈线为例,测试所提故障预测方法,验证故障预测的准确性和合理性。     

基于贝叶斯优化的无标签网络剪枝算法

针对深度神经网络（DNN）的参数和计算量过大问题,提出一种基于贝叶斯优化的无标签网络剪枝算法。首先,利用全局剪枝策略来有效避免以逐层方式修剪而导致的模型次优压缩率;其次,在网络剪枝过程中不依赖数据样本标签,并通过最小化剪枝网络与基线网络输出特征的距离对网络每层的压缩率进行优化;最后,利用贝叶斯优化算法寻找网络每一层的最优剪枝率,以提高子网搜索的效率和精度。实验结果表明,使用所提算法在CIFAR-10数据集上对VGG-16网络进行压缩,参数压缩率为85.32%,每秒浮点运算次数（FLOPS）压缩率为69.20%,而精度损失仅为0.43%。可见,所提算法可以有效地压缩DNN模型,且压缩后的模型仍能保持良好的精度。     

基于永磁形状的BLDC永磁电机转矩分析与优化

无刷直流永磁电机因节能高效、便于使用等优势而受到广泛关注。然而,该类电机通常因空载感应电动势波形不理想而具有转矩脉动较大等问题。以24槽4极无刷直流永磁电机为例,基于气隙磁场调制理论分析了转子永磁型无刷直流电机的空载感应电动势等电磁特性,以磁场调制原理中的永磁初始磁动势源为切入点,探讨影响电机空载感应电动势波形系数的因素并揭示感应电动势形成的内在机理。首先,针对24槽4极传统转子永磁无刷直流电机的运行原理和空载气隙磁场进行分析,并根据得出的结论采取永磁体谐波削极的方式优化电机空载感应电动势波形系数,最后通过仿真验证了理论分析和优化方案的合理性。