基于Massive MIMO及频谱叠加的5G SA网络上行优化方法

大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)可以有效提升5G SA网络的上行链路数据传输速率以及可靠性。针对5G SA网络上行链路速率和覆盖不均衡的情况,提出了基于大规模MIMO的分组算法,将发送信号矢量进行分组,组内采用最大似然检测,组外采用基于正交三角分解(QR分解)的干扰消除检测,并且结合5G频谱的叠加策略,在降低算法复杂度的同时,有效提升网络覆盖和速率。通过5G SA现网实测,通过MIMO降低分组数量能够提升分组检测性能,结合上行低频段频谱叠加策略能够有效提升5G SA网络上行覆盖30%,提升5G SA网络上行平均速率40%~80%,特别是弱覆盖边缘的网络速率,最高可达600%。     

非径向管板焊接接头的超声检测

对AP1000压水堆核电站安全壳贯穿件的非径向管板焊接接头结构特点进行了介绍,并分析其超声检测工艺的重点和难点。通过建立统一的缺陷定位坐标系并结合被检构件的几何特点进行综合分析,推导得出了h值(缺陷回波最高点距套管外壁的距离)的计算方法。为超声检测对这类焊接接头缺陷的准确识别和定位提供了行之有效的方法,为解决这类焊接接头的超声检测技术受限区提供了行之有效的措施。     

电动汽车动态无线电能恒功率充电

电动汽车充电时,且电池电量低于80％时,为了保证充电效率一般采用恒功率充电.在动态无线电能传输系统中,电动汽车的不断移动会导致发射线圈和接受线圈的互感系数变化,致使电动汽车充电不稳定.为实现恒功率充电,提出了一种基于模型预测控制(MPC)的动态无线电能传输系统(DWPT)恒功率输出的控制方法.通过对系统建立数学模型,对输出功率进行模型预测,建立最小化目标函数来获得期望输出功率所对应的最优占空比,使输出功率恒定.进行了模型预测控制的动态无线电能传输系统Simulink仿真,通过对比不同线圈互感系数下的输出功率,验证了该方法的可行性,并且通过搭建实物测得的数据也证实了该方法的可行性.     

基于SAOR的Massive MIMO系统信号检测算法

大规模多输入多输出(Massive multiple input multiple output, Massive MIMO)系统采用最小均方误差(Minimum mean square error, MMSE)接收检测方法时存在矩阵求逆复杂度高的问题，已有较多降低复杂度的研究。在降低检测算法复杂度的同时，如何提高算法收敛速度和检测性能一直是人们关注的焦点。本文将对称加速超松弛(Symmetric accelerated over-relaxation， SAOR)迭代算法应用于Massive MIMO系统信号检测中，避免了复杂的矩阵求逆计算，实现了复杂度较最小均方误差算法降低了一个数量级。仿真结果表明，基于SAOR的检测方法通过较少的迭代次数就能逼近最小均方误差（Minimum mean square error, MMSE）算法的检测性能，为Massive MIMO系统中接收信号的快速检测提供了较好的实现方法。     

基于变压器最优漏磁信息的绕组变形分类方法

为了判别电力变压器绕组变形状况,提出一种基于最优漏磁信息及多层聚类编码和最优权重译码的ECOC分类器对变压器绕组变形分类的方法,首先利用多层聚类算法构建最优ECOC编码矩阵,然后通过最优权重译码算法对分类器输出进行译码得出变压器绕组具体变形类别,建立变压器绕组二维漏磁场有限元模型,计算得出绕组可能出现的变形形式和绕组区域变形前后的磁感应强度值数据,从而得出磁感应强度测量点;最后利用所建立模型得出的绕组变形数据进行仿真判别。结果表明,所建立的分类器在绕组变形判别时具有较高的准确性,可用于变压器绕组变形类型的检测。