无线蜂窝系统功率控制算法

A novel distributed power control algorithm based on interference estimation is presented for wireless cellular system. A classical result of stochastic approximation is applied in this scheme. The power control algorithm is converted to seeking for the zero point problem of a certain function. In this distributed power algorithm, each user iteratively updates its power level by estimating the interference. It does not require any knowledge of the channel gains or state information of other users. Hence, the proposed algorithm is robust. It is proved that the algorithm converges to the optimal solution by stochastic approximation approach.     

移动通信系统的功率控制

文中简述移动通信系统的干扰和与之相关的功率控制方法。     

通过功率控制建立密度自适应的分簇无线传感器网络

无线传感器网络的分簇密度是不定的,通过控制簇头发射功率将能使分簇密度控制在合理范围内.无线传感器网络的"簇头--成员"结构与CDMA的"基站--移动台"结构相似,可以采用CDMA的功率控制机制对无线传感器网络的最小ID分簇算法进行优化.改进后的算法和步骤得到了描述,并给出了控制簇头发射功率的流程图.     

一种结合功率控制的无线传感器网络区域定位算法

在无线传感器网络中,获取传感器节点的位置信息对于许多相关的应用十分重要.首先分析了现有的无线传感器网络定位算法,然后提出了一种结合功率控制的区域定位算法(ALPC),该算法将传感器节点的位置估计在一个小区域中,而不是寻找它的精确坐标,由sink节点完成复杂的计算,传感器节点无需进行大量的通信和计算,节省了能量并延长了网络的寿命;根据实测数据讨论了时空域对信号传播模型的影响,以及这种影响如何改变定位粒度;利用区域命名机制减小了网络流量负载提高了网络的可靠性;最后,通过仿真验证了算法的有效性.     

无线传感器网络的链路稳定成簇与功率控制算法

在能量有限条件下通过降低能耗来延长网络生存时间是无线传感器网络面临的重要挑战之一。在层次体系结构中,MAC层和网络层的能耗是影响系统能量有效性的关键,因此可以将这两层结合起来考虑,从网络跨层优化的角度来分析其能耗。针对现有典型成簇算法理论前提条件多、无法适应网络动态变化、不易在实际环境中实现的不足,结合功率控制理论及算法,基于跨层优化的策略提出了一种易于实现、能动态适应网络变化、能量有效的链路稳定成簇算法。该算法能在降低能耗的同时扩大网络的吞吐量。实验仿真结果表明,与现有的几种典型方案相比,新算法在保证网络稳定性的同时使网络具有了更大的有效吞吐量及更长的生存时间。     

基于电动助力转向系统控制算法的研究

为了达到对转向系统控制转向轻便又不失路感的目的,通过对汽车电动助力转向系统进行力学分析,建立数学模型,提出一种模糊控制与PD控制并行的控制算法。在大转矩时采用模糊PD控制,动态响应好,转向轻便,在小转矩是采用PD控制,控制精度高,不失路感。通过MATLAB进行仿真。研究结果表明,通过采用提出的控制策略即提高了系统的控制精度,又减小了系统的超调,缩短了调整时间,能获较理想的转向助力效果和良好的跟随性能。     

测控系统常用的几种电源变换电路

简要论述了测控系统的供电特点及实现方案,并介绍了一些测控系统常用的电源变换电路。     

核反应堆功率控制系统设计与仿真

目前国内核反应堆控制技术存在数字化和智能化程度不高的问题,为提高其安全与操作性能,设计了一种新型数字式反应堆功率控制系统。系统采用TMS320LF2812阵列作为控制器,应用改进PID算法实现三闭环功率调节,提高了功率控制系统的动态特性。给出了该方案系统框图、硬件框图,此设计具有结构紧凑、性能可靠、抗干扰性强等优点。并通过数学建模,构造出系统控制模型,再应用MATLAB仿真。仿真结果表明系统动态特性得到改善,完全能够满足反应堆安全运行需要。     

基于纳什均衡的D2D通信功率控制博弈算法

为了减轻D2D通信在资源复用模式下的互干扰问题,提升蜂窝网络均衡性能收益,提出一种基于纳什均衡的功率控制博弈算法。算法中将互干扰用户间的功率控制过程描述为静态博弈模型,用户之间根据最小化代价函数的博弈决策,通过多步迭代调节发射功率,使系统收敛至纳什均衡的优化状态。在用户代价函数设计中,综合考虑了能耗及传输速率影响,同时给出了博弈算法纳什均衡存在性以及收敛性的证明。仿真实验表明,在最优响应策略及能耗因子的有效约束下,互干扰用户更理智的选择发射功率,系统拥有较好均衡性收益的同时能耗进一步降低。     

一种低能耗层次型无线传感器网络拓扑控制算法

提出一种低能耗层次型拓扑控制算法(A low-power hierarchical wireless sensor network topology control algorithm, 简称LPH算法). 该算法是一种支持多跳网络、降低能耗的多级组网控制算法. 它将拓扑控制分为组网和拓扑维护两个阶段, 其中组网阶段包括选择簇头、标识簇头及簇内节点、优化拓扑三个任务, 算法在各个阶段、各个任务中都考虑了节能. 同时, 在簇头选择时考虑了簇头节点分布均衡问题, 通过优化拓扑降低簇内通信能耗. 其次, 通过静态地址与动态地址结合的方式提高网络层次及可维护性. 本文详细介绍了LPH算法及其思想, 给出算法的空间复杂度、时间复杂度及能耗分析, 并基于NS2仿真工具, 对LEACH、PEGASIS和LPH三种算法分别进行了模拟仿真, 说明LPH算法的性能与优势.     

An Adaptive Wireless Power Sharing Control for Multiterminal HVDC

Power sharing among multiterminal high voltage direct current terminals (MT-HVDC) is mainly developed based on a priority or sequential manners, which uses to prevent the problem of overloading due to a predefined controller coefficient. Furthermore, fixed power sharing control also suffers from an inability to identify power availability at a rectification station. There is a need for a controller that ensures an efficient power sharing among the MT-HVDC terminals, prevents the possibility of overloading, and utilizes the available power sharing. A new adaptive wireless control for active power sharing among multiterminal (MT-HVDC) systems, including power availability and power management policy, is proposed in this paper. The proposed control strategy solves these issues and, this proposed controller strategy is a generic method that can be applied for unlimited number of converter stations. The rational of this proposed controller is to increase the system reliability by avoiding the necessity of fast communication links. The test system in this paper consists of four converter stations based on three phase-two AC voltage levels. The proposed control strategy for a multiterminal HVDC system is conducted in the power systems computer aided design/electromagnetic transient design and control (PSCAD/EMTDC) simulation environment. The simulation results significantly show the flexibility and usefulness of the proposed power sharing control provided by the new adaptive wireless method.     

发电厂集散控制系统的抗干扰技术研究

发电厂存在的各种干扰对发电厂中的电子设备,特别是对集散控制系统的安全运行造成了一定的危害。本文综合分析了发电厂常见的干扰,并针对性地提出了一些增强系统抗干扰性能的技术措施。     

基于分布式专家系统的超高压输电线路巡检机器人控制系统的研究

探讨了基于分布式专家系统的超高压输电线路巡检机器人控制系统,给出了一种利用CLIPS和C、VC++混合编程构成分布式专家系统作为机器人控制器的方法,并且提出了一种基于规则和证据的可信度(CF)的分布式专家系统的协调算法.经过试验论证,该控制方法能很好地实现超高压输电线路巡检机器人的作业功能.􀁱     

面向WSN的自适应模糊功率控制算法研究

在无线传感器网络环境中存在干扰以及网络的动态变化等原因,传输可靠性问题成为保障网络服务性能的重要挑战之一。现有的研究方法基本没有考虑网络的动态性,节点能耗较高。为此,我们提出了一种面向WSN的自适应模糊功率控制算法DAFPC。该算法采用自适应模糊理论,并基于“输入-输出-反馈”机制,根据接收到的链路质量参数信息自适应地调整控制器,快速地调节发射功率。研究仿真结果表明,DAFPC算法能很好地适应网络的动态变化,有效地提高WSN的抗干扰性和传输可靠性,延长了网络的生存时间。     

无线传感器网络功率控制技术

分析了无线传感器网络功率控制机制,归纳总结了设计原则和分类方法,详细介绍了当前典型功率控制算法的核心机制,并比较分析了这些算法的类别、特点和性能差异.最后结合领域内的研究现状,指出了限制无线传感器网络实用化的问题所在,提出了基于实验研究和统计分析方法建立自适应功率控制模型与实现策略的重要性.     

遗传算法模糊PID测控系统在环控试验台中的应用

飞机环控试验台须模拟流量0～14000kg/h、压力0～2.5MPa和常温～500℃的空气环境;项目要求测控范围广、精度±1%且不超调;空气状态具有非线性、时变等特点,且控制参数之间存在复杂耦合;针对以上难点,设计了分布式测控系统,提出了改进的智能PID控制方案;通过遗传算法分段整定PID参数,离线建立PID数据库,使系统能够根据控制目标值选择最优PID初值;在此基础上,结合模糊推理在线调整PID参数,使系统具有了自适应性,能在具体工况和干扰下达到很好的控制效果;实际应用中完全满足了指标要求,解决了传统PID的控制难点,对类似的复杂系统有一定借鉴意义。     

干扰受限系统的认知用户功率控制算法

根据认知无线电系统中认知用户的不同通信需求,结合干扰温度模型和非合作博弈理论,以单小区CDMA为系统平台,提出基于SINR的对数效用函数的干扰受限认知无线电系统功率控制算法。仿真实验结果表明,与经典SINR平衡算法及Koskie-Gajic算法相比,该算法在满足认知用户目标SINR和主用户干扰温度限制的前提下,通过适当增大认知用户发射功率,能够满足认知用户高速数据通信的需要。     

CR系统中基于NPGP的功率控制算法

为解决认知无线电（cR）系统中认知用户对主用户的干扰及系统功率控制问题,在介绍认知无线电原理及其基本在线认知任务循环框图的基础上,将DavidGoodman等人提出的基于非合作带竞价博弈的功率控制算法应用到认知无线电系统中。与传统的功率控制算法相比,该算法不仅降低了认知无线电系统中认知用户的发射功率,而且降低了认知用户之间的干扰,提高了系统的整体性能。最后通过MATLAB仿真分析比较了带价格因子和不带价格因子两种情况下的性能。     

基于TrueTime的无线网络功率控制系统

介绍一种基于Matlab/Simulink的联合仿真工具——TrueTime工具箱,利用该工具箱,并以直流电机为对象,建立一个无线网络控制系统的仿真模型。通过对路径损耗函数的研究,得出信号传输的最远距离。仿真实验结果表明,在信号传输的最远距离内,降低节点的发射功率,可实现对无线网络控制系统节点的功率控制。     

具有能量补给的无线传感器网络分簇路由算法

提出一种具有能量补给的无线传感器网络分簇路由算法PHC。在PHC中,传感器节点通过周围环境获取能量补给。PHC综合考虑节点自身的能量起伏变化以及能量补给水平,修正了现有的簇头选择机制和非簇头节点的归属机制,使能量消耗平均分配到整个网络中。通过仿真表明,PHC在考虑了能量补给的同时,改善了无线传感器网络中能量消耗的均衡性,延长了网络的生命周期,网络中最终存活节点和整体残留能量提高了20%。