基于硅基光子学的2维相控阵真时延网络

为了实现大规模2维相控阵天线的光学真时延系统, 采用基于硅基光子学的二进制硅基集成二进制光延迟线技术, 提出一种2维相控阵(N×N)真时延网络, 利用2维相控阵结构的对称性以及行延迟和列延迟的独立控制, 真时延网络的复杂度可以降低至(N-1)/2(N为奇数)或N/2(N为偶数)。理论分析了该时延控制方案和集成时延芯片的设计, 以8×8的2维相控阵为例, 设计实现了包含4种硅基二进制时延线的真时延芯片, 测量了该芯片的时延量, 并针对测量的时延量仿真分析了2维相控阵天线的波束扫描特性。结果表明, 该真时延网络能够满足相控阵天线波束指向要求(角度误差小于0.5°); 集成光学技术的采用减小系统的体积和成本。该研究为大规模2维相控阵天线的真时延网络实现提供了一种可行的方法。     

单稳态触发器的结构及其开关级设计原理

根据单稳态触发器定时单元特性,提出了单稳态触发器的一般结构.在此基础上,运用传输电压开关理论进行了CMOS单稳态触发器的开关级设计研究,并具体设计了两个单稳态触发器.设计实例表明文中提出的方法不仅简单、有效,而且具有通用性.     

从搜索效率看二层网络与三层网络的本质区别

二层网络以交换机为交换设备,以MAC地址表为搜索依据,其搜索次数很大.三层网络以路由器和交换机联合作为交换设备,其中路由器以路由表为搜索依据,将广播域进行了分割,综合搜索次数大大降低,从而使大型网络的地址搜索时间减少到可接受的范围.本文通过详细的分析,比较了以交换机为主的二层网络和以路由器为主的三层网络之搜索差别,从而揭示二层网络和三层网络的本质差别.     

计及需求响应的含间歇式可再生能源电力系统的多目标优化调度

建立计及需求响应的含风光发电电力系统的多目标优化调度模型.将实时电价和可中断负荷两种需求响应项目融入模型中,引入备用容量成本系数和碳排放价格,并根据实时电价对弃风量进行经济惩罚,以经济和环保成本之和最小建立目标函数.对可再生能源的收购政策、备用容量提供方案以及两种需求响应项目的效果进行比较,并分析模型参数的敏感性.算例分析表明:全额收购光电、允许适当弃风的方案使调度更加灵活;需求响应降低了风电波动对系统的影响,优化了机组组合方案,提高了系统的经济和环境效益.     

CORBA技术在现场设备通信中的应用*

首先简要介绍CORBA体系结构,阐述了利用CORBA的代理机制,通过代理屏蔽不同通信协议差异,以实现设备之间通信的集成策略.该机制能够方便地实现不同协议设备之间的通信集成,而且便于系统扩展,并兼容多种操作系统平台.最后结合具体实例给出现场设备的集成方案.     

含新能源接入的多应急电源组网系统功率自适应控制策略

随着配电网大量分布式新能源的接入,功率倒送的现象时有发生,为了在检修供电、应急及保电等特殊场景下实现安全稳定的持续供电,对柴油发电机组和新能源逆变器等多类型应急电源的组网控制及功率分配进行了研究.应急组网系统中柴油发电机组采用下垂控制实现无通讯并联,若新能源逆变器始终保持最大功率输出则难以避免功率倒灌,根据锁相环检测的网侧频率决定逆变器工作在最大功率或有限功率,提出了基于有功频率下垂控制的多应急电源无通讯功率自适应控制策略.搭建了柴油发电机组和并网逆变器的仿真模型,仿真结果表明在系统负荷全范围变化情况下,系统能够在充分利用新能源发电的基础上安全稳定运行,为柴油发电机组和新能源逆变器的改造升级提供解决方案.     

基于需求更新的救灾品配送公平与效率协调模型

鉴于需求准确度与救灾品配送效率之间的悖反关系,研究了基于需求更新的救灾品配送效率与公平问题.通过对某市民政局进行调研,了解到台风灾害发生时的需求变化规律,设计一种通过已知需求灾区对未知需求灾区的需求进行贝叶斯更新的需求更新方式,由此建立救灾品配送模型.将该模型应用于某台风救灾实例,通过实例分析表明了该模型的求解速率与精度,并找到了最优"决策点",实现了救灾品配送公平与效率的平衡.     

度量空间中的Top-k反向Skyline查询算法

不同于传统的度量空间Skyline查询,提出了一种新颖的度量空间中的Skyline查询MkRS(metric top-kreverse skyline).MkRS从反向角度执行度量空间中的Skyline.给定查询对象q和单调参考函数f,MkRS返回k个包含m个数据对象的子集,以至于每个子集G的度量Skyline包含q.评估这种查询,需要执行从输入数据集P中n个数据对象里选择m个对象的穷举搜索以及每个排列子集的度量Skyline.这些计算由于巨大的搜索空间而需要极高成本.提出了基于排序机理的算法STS(sort and threshold skyline),它可以提前终止计算,仅需要检查很少部分的子集.然后,利用信息重用技术给出了基于重用的STS算法rSTS(reuse STS),进一步减少了STS中80%以上的I?O访问.大量的实验表明提出的算法有效、快速.     

三维声纳频域波束形成算法的优化及实现

为了对三维声纳频域波束形成算法进行优化,提出了一种算法的优化方法。利用声纳回波信号的位移矢量分解与合成原理,推导出波束强度与相应方向角的数学关系式,进而使算法得到优化,并对优化的波束形成算法进行了仿真。同时,给出了实现此算法的两种数据通路,并对其内存需求量和计算量进行了分析。最终在XilinxISE环境下,在现场实现可编程门阵列(FPGA)上对该两种数据通路进行了仿真,并列出了相应的资源利用情况。优化后的算法不仅可以得到与传统算法相同的波束强度矩阵结果,而且减少了存储相移参数所需的内存空间。     

基于PCA-SVDD的故障检测和自学习辨识

为了利用多变量统计过程控制在故障检测上的优势以及克服其在故障辨识诊断上的缺陷,提出一套新的用于化工过程的故障检测和自学习辨识算法.应用主元分析(PCA)实施故障检测并对故障数据运用PCA特征提取,提出3种基于主元分析-支持向量数据描述(PCA-SVDD)的模式判别方法来实现故障的自学习辨识:考虑故障辨识时可能出现的类分布重合问题,分析和比较了基于欧氏距离和归一化半径判别这2种方法,提出针对新型未知故障辨识的加权归一化半径判别法.通过对Tennessee Eastman(TE)过程的仿真研究,说明了提出的故障检测和自学习辨识算法的可行性和有效性.