一种基于L1范数的目标源测向算法

在高维信号处理中,为了有效地估计信号的角度,提出了基于L1范数的二阶锥规划算法(L1-SVD).该算法将稀疏重构用于目标源测向技术,在窄带信号的模型基础上,引进稀疏域模型,将一个高维信号的角度估计问题抽象成欠定方程组求解问题.经Matlab仿真验证,与其他最小范数法以及经典多重信号分类算法相比,该算法在较大的信噪比范围内都能取得较低的重构误差和较高的成功概率,对相关性较大的信号也能进行识别.这证明了该算法能够有效地实现目标源测向.     

基于免疫算法的电力线通信网接入点规划方法

为了保证电力系统安全有效地运行,需要对接入点位置进行部署规划。首先建立接入点位置优化模型,然后综合考虑经济性、可靠性、网络时延和N-1原则,提出了一种基于免疫算法的配用电通信网接入点规划方法。仿真结果表明,该方法能在不同网络条件下进行接入点部署规划,并在保证可靠性和经济性的条件下缩短网络时延。     

基于粒子群的电力通信网线路优化方法

为了满足电力通信网高可靠性的业务承载要求,尤其是35 kV及以下边缘接入网络,提出了一种基于粒子群的电力通信网线路优化方法。在最小建设代价的基础上,综合考虑网络的可靠性和业务分布的因素,设计了电力通信网线路优化的问题模型,最后利用粒子群进行求解。经仿真验证,该方法能在一定程度上提高规划方案的灵活性和全面性,为电力通信网提供有效的线路优化方案。