低压微网离网模式下基于下垂控制的无功功率分配策略

在低压微网中,针对并联运行的三相电压下逆变器,分析了无功功率和线路阻抗的关系,在添加虚拟阻抗使得逆变器等效输出阻抗为感性的基础上,根据电压／无功下垂特性与负荷侧电压的关系,提出将负载侧电压作为参考量引入下垂控制的电压控制环的控制方法,该方法能够在线路阻抗有较大范围变化情况下,仍然能够保证较好的无功分配结果。理论分析和仿真的结果验证了该方法的有效性。     

L波段微波功率合成技术研究

无人机机载功率放大器的性能一直是限制无人机技术发展的主要因素,为此提出了将功率合成技术应用于无人机数据系统的方法解决上述问题。利用微带线技术结合系统性的电路调试方法,辅以Advanced Design System仿真软件优化设计,同时采用实频技术法进行宽带功放设计,成功研制了频段在1.3 GHz~1.7 GHz的功率放大器,单路功率放大器采用级联的技术输出功率为8 W,两路合成后,实测总输出功率为15.67 W,合成效率达97%,性能稳定,达到实用水平。     

高分辨雷达一维距离像的融合特征识别

雷达目标识别中,提取目标的有效特征将直接影响识别效果。针对雷达目标高分辨距离像(HRRP)具有平移敏感性,提出了一种基于多特征的融合特征来作为目标特征进行识别。利用PCA将三种平移不变特征融合,采用支持向量机算法来实现识别。仿真实验结果表明,该方法不仅降低了目标特征的存储量,同时也克服了高分辨距离像的平移敏感性,具有较高的识别率和很好的推广性。     

独立光伏系统中超级电容充电控制策略研究

针对应用在独立光伏系统中的超级电容模组,提出采用Buck变换器对其进行充电,在充电过程中,进行过压保护,未达到额定电压时采用扰动观察法对光伏阵列进行最大功率点跟踪（MPPT）控制,仿真结果表明了充电过程中能跟踪光伏阵列的最大功率点,且具有过压保护功能。     

认知无线电网络中基于排队论的集中式频谱分配策略

传统的基于图着色模型和基于博弈论模型的动态频谱分配算法因存在计算复杂度高、收敛速度慢等缺陷,在实际网络环境中会造成很大的时延和能耗开销。针对主次用户共存,主用户交替转移忙闲状态的网络环境下,基于排队论模型提出了一种高效、低能耗的集中式频谱分配方案,并给出了该方案下次要用户的平均阻塞率和强制中断率的解析表达式。理论分析和仿真结果表明,所提的方案能够大幅度降低节点能耗。     

基于多竞标评价的自组网功率控制方法研究

由于无线自组网络无中心、自组织,网络中各节点发送信息都无须管理设施,且可以自由选择各自的发送功率,这使得功率控制成为无线自组网无线资源管理问题中的重要研究课题。提出了一种基于多竞标评价方法的无线自组网功率控制算法。该方法提出一种带有干扰计价的新型利用率函数,然后在假设利用率函数仅依赖于信干噪比,且计价函数与干扰成比例的前提下,将功率控制问题建模为一种非合作的功率控制博弈模型,最后证明了这种带干扰计价的非合作模型的纳什均衡的存在性和唯一性。仿真结果表明,相对现有算法,所提算法具有更高的收敛速率。     

改进粒子群算法在光伏阵列多峰值MPPT中的应用

在局部遮荫下,光伏阵列的P-U特性曲线存在多个极值点,常规最大功率跟踪(MPPT)算法在光伏阵列多峰值MPPT应用中将失效。粒子群算法(PSO)有良好的全局搜索能力,被应用于光伏阵列多峰值MPPT,但是PSO存在收敛精度低和收敛不稳定性的缺点。为了提高PSO算法的收敛稳定性和收敛精度,引入非线性策略对PSO算法进行改进,Matlab仿真结果表明,改进的粒子群算法在多峰值MPPT应用中可以稳定、准确的跟踪光伏阵列的最大输出功率。     

QoS保障的LTE-A飞蜂窝资源块分配与MCS选择研究

针对LTE-A飞蜂窝网络下行链路的资源块(Resource Block,RB)分配与调制编码策略(Modulation-and-Co-ding Scheme,MCS)选择问题,构建了整数线性规划模型,以在保障每个飞蜂窝用户最小吞吐量的需求下,最大化飞蜂窝系统吞吐量。其中,吞吐量是衡量网络性能最重要的服务质量(Quality of Service,QoS)指标之一。鉴于此问题是一个NP难问题,提出了一种ACOGA智能优化算法。该算法结合遗传算法(Genetic Algorithm,GA)与蚁群优化(Ant Colony Optimization,ACO)算法,可实现RB的动态分配与MCS的动态选择,并收敛到一种近优的分配策略。其中,GA算法动态地优化ACO算法中的参数配置,ACO算法利用优化后的参数配置执行RB分配与MCS选择。仿真表明,与采用静态参数配置的ACO算法相比较,ACOGA算法可使飞蜂窝系统的吞吐量提高12%以上,并显著提高了收敛速率。     

基于子载波选择配对及功率优化分配的多跳中继系统研究

为了提升OFDM协作通信系统的网络覆盖率及网络容量,提出了一种基于子载波选择配对及功率优化分配的多跳中继OFDM系统优化算法。首先,通过在OFDM的系统模型上进行中继配对和非中继配对的性能分析,将子载波选择配对转换为一个整数规划问题,并采用基于匈牙利算法的规划方法进行配对矩阵的计算。接着,根据OFDM系统的功率分配问题,通过KKT条件对中继功率及电源功率进行优化,从而实现中继系统的功率优化分配 。最终的仿真结果表明,与统计质量QoS保证的资源分配方案以及OFDM中继系统异构服务的资源分配算法相比,所提出的方法在提高网络覆盖率和容量上均表现出更好的效果。     

认知无线电网络中基于和声搜索的频谱分配与功率控制

针对认知无线电网络中功率控制和频谱分配过程存在互相影响的问题,提出一种基于和声搜索的频谱分配和功率控制算法。通过综合分析频谱分配和功率控制过程中的各种约束条件,建立了联合功率控制和频谱分配的系统模型。算法根据系统模型特点设计和声搜索算法下相应编码方案,采用多目标优化方法处理复杂的约束条件,并赋予可行解适当的优先权重。仿真实验表明,算法可以很好地解决认知无线电网络中的频谱分配和功率控制问题。