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991.
992.
针对现有多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)太赫兹通信网络双信道MAC协议存在波束重叠干扰和冗余控制开销等问题,提出了一种太赫兹网络中基于中继协作转发的双信道MAC协议(High Efficiency Dual channel MAC Protocol Based on Relay Cooperative Forwarding in Terahertz Networks, HE-RCFMAC)。HE-RCFMAC协议包含动态帧聚合、基于位置信息自适应协作转发和精简RTS(Request To Send)/CTS(Clear To Send)帧三种机制。经三种机制处理后,可有效提升信道利用率,同时减小控制开销,提高数据传输成功率和整体网络吞吐量。仿真结果表明,所提协议与现有的MIMO太赫兹双信道MAC协议相比,MAC层吞吐量、数据传输成功率和信道利用率分别提升了12.82%、12.28%和8.73%,证明了所提协议的有效性。 相似文献
993.
无速率编码作为一种纠删码,在减少反馈重传的同时也具有码率灵活、编译码简单的特性,在许多领域都有广阔的应用前景。度分布作为无速率编码设计的基础,对无速率编码的性能有至关重要的影响。随着无速率编码的广泛应用,度分布的设计也需要随着场景和需求的变化进行优化。首先论述了无速率编码的发展与应用,从几种经典的无速率编码和度分布开始,详细地从应用场景、优化目标以及现有优化方法 3 个角度,对目前无速率编码中度分布的研究和发展进行了总结与分析。最后,对无速率编码和度分布的发展应用趋势进行了分析与展望。 相似文献
995.
在探测能力、波形设计及天线指向等因素制约下,分布式雷达视场并非完全重合,由此造成的观测信息差异给后续信息融合带来了巨大挑战。该文基于高斯混合实现的集势概率假设密度(CPHD)滤波器,提出了一种视场部分重叠下的分布式雷达多目标跟踪方法。首先,利用多目标密度乘积切分出概率假设密度(PHD)中表征共同观测信息的部分;之后,标准的分布式融合(算术平均或几何平均融合)方法作用于切分出的共同观测目标信息以提升跟踪性能,补偿融合则作用于雷达单独观测目标信息以扩展视场范围。该文方法无须视场先验信息,能够适应雷达视场未知时的分布式融合多目标跟踪场景。仿真实验验证了所提出方法在未知、时变雷达视场下跟踪多目标的性能,表明了该文方法比基于高斯混合的聚类方法性能更好。 相似文献
996.
光伏电站主变压器产生的合闸涌流,经过电流互感器(current transformer,CT)传变后,其二次谐波比会有所提高,若同时发生区内故障,光伏逆变器的短路电流会带来额外高含量的二次谐波,这将导致主变压器差动保护在涌流闭锁期间无法及时切除故障。根据主变压器差动电流基波与二次谐波的相位差变化特征,提出一种防止保护拒动的工作模式,甄别出涌流闭锁过程中的故障发生时刻,并依据涌流与区内故障时的二次谐波比差异,及时提高故障时刻定值,以避免保护闭锁。借助PSCAD/EMTDC软件,验证故障定值选取后差动电流的二次谐波比变化和保护动作情况,结果表明,所提光伏电站主变压器差动保护工作模式区分性能优异,能够可靠切除涌流过程中发生的区内故障。 相似文献
997.
状态估计作为保障电网监测数据质量的关键一环,为能量管理系统提供可靠的数据基础。考虑到有源配电网量测误差大、易遭受网络攻击等问题,本文研究计及虚假数据注入攻击的有源配电网分布式状态估计方法。首先,各子区域根据自身量测进行状态估计,并利用平均一致性算法获取全局信息对内部状态量进行修正,实现完全分布式状态估计;其次,在子区域状态估计中引入权函数动态修正目标极值函数的权重矩阵,增强状态估计的抗差性能;然后,在边界节点和易受到虚假数据注入攻击的节点配置同步相量测量单元,提高辨识虚假数据攻击的能力;最后,利用IEEE 118节点配电网系统进行算例仿真验证。试验结果表明,本文所提出的状态估计方法不仅可以有效减小估计误差,还能准确辨识虚假数据注入攻击,提高了状态估计的精度和虚假数据注入攻击的辨识能力。 相似文献
998.
999.
吸波体是一种带有损耗特性的周期结构,能够吸收电磁波,将电磁能转化为热能,降低反射的电磁波能量。随着应用场景的特殊化,吸波体朝着特殊领域、特定功能、更具针对性的方向发展。由于各类含有光学窗口的应用环境对抗电磁干扰需求的不断提高,吸波体光学透明化成为研究的重点方向。为了对透明吸波体的发展状况有系统的认识,文章以制造材料为脉络梳理了近年来可见光透明吸波体的研究现状,包括氧化铟锡(ITO)、金属网栅、石墨烯等,综述了以它们为材料制备的透明吸波体优缺点以及发展趋势,最后对透明吸波体的未来发展进行了展望。 相似文献
1000.
准确的内部温度估计对动力电池的安全使用至关重要,为了在线获取准确的电池内部温度,本文提出一种基于温度估计模型的ESO-UKF电池内部温度估计方法。其中温度估计模型由Bernardi生热模型与热路传热模型组成,生热模型中端电压由神经网络获取,传热模型参数由递推最小二乘法辨识得到;该算法利用温度估计模型的离散状态空间描述,提出ESO-UKF进行电池内部温度的在线估计,将影响估计精度的传感器偏差视为扩展状态与原状态一起估计,实现了对不确定状态的估计;测试验证表明该算法的估计误差小于1℃,能够实现多工况下内部温度的在线估计,估计精度高、适应性强。 相似文献