基于机器学习的配电网异常缺失数据动态清洗方法

针对传统配电网数据清洗过程中异常数据判断阈值需要人为设定、缺失数据填补效率不佳的局限性,提出基于机器学习的配电网异常缺失数据一体化动态清洗方法。首先,基于局部异常因子检测算法和高斯混合模型,提出一种异常数据动态检测改进算法,实现配电网异常数据阈值的准确自动选择。其次,基于随机森林算法与最小二乘回归法,提出一种配电网缺失数据动态填补算法。根据缺失数据时间长度自适应优化填补算法,在保证数据填补精度的同时降低计算时间。在此基础上,通过异常数据检测和缺失数据填补共同构建一体化动态清洗架构。采用湖南某地区配电网数据进行实例验证,结果表明所提方法可实现异常辨识阈值准确自动选择,有效检测配电网异常数据,并且实现缺失数据填补精度与速度的平衡,具有较好的工程应用价值。     

V型啁啾调频单脉冲激光测速测距方法与实现EI北大核心CSCD

为实现雷达远距离动目标实时跟踪探测,单脉冲线性调频脉冲压缩算法和V型啁啾调频脉冲压缩算法为快速获得运动目标的距离速度信息提供算法基础。结合脉冲压缩算法优势以及两种波形脉压算法的弊端,利用V型啁啾调频脉冲发射波形,提出采用三角调频滤波处理方法,以解决目标的距离、径向速度值及速度方向信息同时获取的难题,为单脉冲实现速度矢量信息的隐蔽探测提供解决方案。通过搭建脉冲激光相干测量实验平台,在接收镜头后连接17.618 km延迟光纤以延长目标往返距离,对转速从−3.67~3.67 m/s的转盘进行速度距离测量。在40 MHz调制带宽,4.096μs调制脉宽,2.5 GS/s采样率条件下成功实现单脉冲距离速度多维信息获取,并对测速准确性进行评估,距离测量精度达到0.33 m,速度测量精度为0.061 m/s。     

一种低频段小型化带通频率选择表面天线罩设计

具有陡峭截止性能的带通型频率选择表面(Frequency Selective Surface,FSS)在低频段天线设计中有重要应用需求,而传统带通型FSS设计在低频段存在单元尺寸过大和散射栅瓣等问题。为此,提出了一种低频段小型化的带通型FSS天线罩。该结构通过多层非谐振型FSS级联而成,并采用介质加载和FSS单元交叉曲折等小型化设计技术,使其具有S频段二阶带通空间滤波特性,相对带宽达到25%。同时,FSS单元尺寸减小至1/16λ0（λ0为中心工作波长）,天线罩电厚度约为1/20λ0 。基于带通FSS的等效电路模型,给出了详细的FSS单元小型化设计过程,完成了该S频段小型化二阶带通型FSS天线罩实物样件加工和传输特性测试工作,测试结果与全波仿真结果吻合较好。     

基于ABSUM的MIMO雷达频谱兼容波形设计

该文讨论了多输入多输出(MIMO)雷达发射波形和接收滤波器的联合优化问题,以确保与叠加的授权通信网络频谱兼容。考虑信号相关杂波的干扰,在发射能量、相似性和频谱兼容约束下,所提出的信干噪比(SINR)最大化的优化问题是NP-hard问题。为此,首先引入辅助变量对原问题进行修正,然后提出了一种基于乘子块连续上界极小化的原对偶(ABSUM)算法求解该问题。此外,利用内点法求解在ABSUM算法每个更新过程中涉及的二次规划问题。最后,仿真结果表明,ABSUM算法在输出SINR、波束图、频谱特性等方面优于现有方法。      

磁集成开关电容高增益级联Boost变换器

为进一步改善基本级联Boost变换器的电压增益等关键性能,提出了一种磁集成开关电容高增益级联Boost变换器。该变换器利用拆分开关电容的两个倍压单元,使之与级联变换器的前级储能结构重新组合,同时将磁集成技术应用其中,一方面实现高电压增益,同时减小开关管的电压应力与电感电流纹波。分析变换器的各个工作模态,推导出性能参数,给出了磁集成设计方案,最后通过仿真和实验样机实验,验证了理论分析的正确性。     

60°镜面光泽测量值不确定度的评定

本文采用光泽度仪对漆膜的60°镜面光泽进行了测量,对产生测量不确定度的因素进行了分析,并对其A类和B类不确定度进行了分别评定,最终获得其测量结果的扩展不确定度。     

一种适用于动态环境的改进RSSI定位方法

定位问题是无线传感器网络研究的关键性问题之一,在一些多径效应明显的环境中由于无法获取准确的路径衰落指数,导致RSSI定位方法的误差较大.在RSSI定位算法的基础上,提出了一种动态路径衰落指数获取算法,该算法利用信标节点间的距离和RSSI值来获取当前环境下信标节点间通信的路径衰落指数,并用它进行距离估算,从而提高了算法对环境的适应性.实验结果表明,在同样的环境下该算法定位精度优于RSSI定位算法.     

一般访问结构上无可信中心的群签名方案

针对矢量空间秘密共享方案和离散对数问题的难解性问题,提出一个一般访问结构上的无可信中心的群签名方案.该方案无需可信的密钥分发中心KDC的参与,将群签名的应用范围推广到一般访问结构上.不仅可以克服现有门限签名方案在实际应用中的局限性,而且避免KDC对参与者的欺骗.在方案的执行过程中,部分签名和群签名都可以得到有效验证.分...     

网页自动分类不确定性问题的贝叶斯网络解法

针对网页自动分类中存在的类边界模糊、语料不均匀等引起的分类不确定性问题,提出了贝叶斯网络自动分类融合模型和融合算法,该模型和算法基于网页上多种信息进行融合,并采用不同的与处理方法分别对多种信息进行处理,将处理后的信息输入到贝叶斯网络融合中心进行融合推理,得到最终的分类结果。同时,为了降低贝叶斯网络推理时间复杂度,提出了改进的贝叶斯网络图推理算法。实验结果表明,改进后的融合模型和融合算法能有效解决网页自动分类中的不确定性问题,并能提高网页自动分类的准确率和查全率。