FBMC系统改进序列算法的定时同步技术

为提高滤波器组多载波（Filter Bank Multicarrier,FBMC）系统在低信噪比下的定时同步准确率和抗频偏性能,基于FBMC系统与正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiple,OFDM）系统的相似性,对OFDM系统定时同步中的Park测度函数进行改进并引入到FBMC系统中。利用共轭对称结构能够提高定时精度和加权处理能够更好地抵抗频偏影响的特点设计同步序列,进行共轭对称和加权处理。仿真结果表明,基于改进序列的Park算法相较共轭对称序列的TR1算法,其信噪比提前3 dB达到了100%定时准确率,实现了低信噪比下的高精度定时同步,且具有更强的抗频偏性能;相较原Park算法,相同信噪比下,改进序列的Park算法的频偏均方差（Mean Square Error,MSE)也小于原Park算法的频偏MSE,抗频偏性能表现更优。     

高频低温漂TC-SAW滤波器的设计

该文设计了一款温度补偿型声表面波（TC-SAW）滤波器,建立了弹性材料及压电材料温度方程,对滤波器的温度场进行仿真分析。通过在压电材料（128°YX-LiNbO₃）上沉积SiO₂作为温度补偿层,降低了滤波器的频率温度系数。为了解决在沉积SiO₂温度补偿层后,谐振器的反谐振频率处出现杂散响应,通过增加电极厚度,降低了谐振器杂散响应对滤波器性能的影响。采用四阶级联提高滤波器的带外抑制。仿真结果表明,设计的TC-SAW滤波器中心频率为2 497 MHz,频率温度系数为-9.89×10^-6/℃,-30~85 ℃工作温度范围内的带内最大插损为1.95 dB,带外抑制大于30 dB,-3 dB损耗带宽大于97 MHz。     

带异形孔的双稳态压电能量采集器研究

针对传统线性压电悬臂梁能量采集器共振频率高、偏离共振频率时输出电压快速下降的问题,该文设计了一种悬臂梁基板上带异形孔的新型双稳态能量采集器。建立该能量采集器的理论模型,并制作了实验样机,研究了该能量采集器在外界不同正弦激振频率下,磁间距对其输出电压和工作频带的影响。结果表明,随着磁极对间距减小,带异形孔结构的双稳态能量采集器的双稳态效应先增强再减弱,由此确定最佳磁极对间距为12 mm,谐振频率为18 Hz,最大输出均方根电压达到12.01 V,采集器有效工作频率为15.5～22.5 Hz,工作带宽达到7 Hz,带异形孔的双稳态能量采集器具有更宽的采集频带,在低频振动环境下具有更高的输出电压响应。     

基于引导调制的彩色点云无参考质量评价方法

彩色点云(color point cloud, CPC)作为三维场景和对象的有效描述形式,在虚拟现实、增强现实等许多领域得到重要应用。CPC在其采集、压缩、传输、重建等过程中会引入相应的失真,需要设计有效的评价方法对失真CPC质量进行评测。本文提出一种基于引导调制的CPC无参考质量评价方法。考虑到几何信息与彩色纹理信息的联合失真,利用引导调制的方法联立两者,以综合考虑几何失真、彩色纹理失真、联合失真。结合人眼的多通道性,利用剪切波变换提取特征。最后,将所有特征构成的特征向量输入到支持向量回归模型(support vector regression, SVR)学习预测点云质量。实验结果表明,所提出的方法与人类主观感知具有很好的一致性。     

考虑可控负荷的多区域电力系统分布式模型预测负荷频率控制

由于同步发电机的惯性较大,导致传统的集中式负荷频率控制模式反应不够迅速,而用户侧具有快速响应能力的可控负荷资源为系统的频率调节提供了新机遇。研究了考虑用户侧可控负荷资源主动参与系统频率调节的多区域互联电力系统分布式模型预测负荷频率控制问题。通过建立的含可控负荷的多区域互联电力系统负荷频率响应模型及自动发电控制模型,基于连续时域交替方向乘子法和分布式模型预测控制方法,提出了一种用户侧可控负荷资源主动参与的多区域互联电力系统分布式模型预测最优负荷频率控制模型。基于修改的IEEE39节点三区域互联电力系统进行仿真验证,结果表明所提考虑可控负荷的分布式模型预测控制策略可显著减少系统恢复至稳态所需的时间。分布式控制策略的控制自由度更高,增强了系统的可控性。     

低温环境下电子式电流互感器异常原因分析

电子式电流互感器作为直流系统重要的测量设备,是保证直流系统安全稳定运行的基础。针对某±800 kV特高压换流站两起电子式电流互感器异常,通过比对激光器驱动电流、数据电平、环境温度等状态量,详细分析设备异常根本原因,并开展激光器供能光路损耗静态试验和远端模块高低温循环试验,从侧面验证分析结果的正确性。同时,在现场检查过程中还发现了电子式电流互感器在低温环境下光缆埋管深度不足、穿管排水不畅、远端模块性能劣化等问题,进而提出增加埋管深度、优化埋管敷设方式、增加备用远端模块及定期开展光纤衰耗测试等针对性建议,为换流站基建验收及运行维护提供参考和借鉴。     

远端电网故障下双馈式变速抽水蓄能机组平衡点存在性研究

双馈式变速抽水蓄能机组(DF-VSPSU)作为电力系统柔性可控电源,在系统功率平衡、无功支撑方面发挥重要作用。然而,在远端电网故障时采用典型低电压穿越控制的DF-VSPSU可能会因平衡点不存在,而出现运行失稳现象。因此,以单DF-VSPSU无穷大系统为对象,建立了准稳态下DF-VSPSU机侧特性和网侧特性方程,刻画了不同电网条件下DF-VSPSU稳定运行边界及其可行域,并分别从远端电压跌落深度、电网短路比、电网阻抗角、机组无功支撑系数4个因素分析对其运行平衡点存在性的影响。基于MATLAB/Simulink仿真验证了理论分析的合理性。     

数据驱动下具备高抗干扰能力的输电线路故障检测技术

为提高安全性和可靠性,提出一种具备高抗干扰能力的故障检测技术。建立典型柔性直流输电系统模型并分析了行波的区内外传播特性;推导行波电流公式并解析其区内外差异,为故障检测技术奠定了理论基础;提出基于行波电流弹性系数的方案并据此建立了故障检测技术。设置不同故障状态对该故障检测技术的可靠性和正确性进行验证,结果表明,所提方案具备较好性能,解决了传统方案高阻故障不灵敏的问题。     

Phase unwrapping based on deep learning in light field fringe projection 3D measurement

Phase unwrapping is one of the key roles in fringe projection three-dimensional (3D) measurement technology. We propose a new method to achieve phase unwrapping in camera array light filed fringe projection 3D measurement based on deep learning. A multi-stream convolutional neural network (CNN) is proposed to learn the mapping relationship between camera array light filed wrapped phases and fringe orders of the expected central view, and is used to predict the fringe order to achieve the phase unwrapping. Experiments are performed on the light field fringe projection data generated by the simulated camera array fringe projection measurement system in Blender and by the experimental 3×3 camera array light field fringe projection system. The performance of the proposed network with light field wrapped phases using multiple directions as network input data is studied, and the advantages of phase unwrapping based on deep learning in light filed fringe projection are demonstrated.     

基于贝叶斯优化的无标签网络剪枝算法

针对深度神经网络（DNN）的参数和计算量过大问题,提出一种基于贝叶斯优化的无标签网络剪枝算法。首先,利用全局剪枝策略来有效避免以逐层方式修剪而导致的模型次优压缩率;其次,在网络剪枝过程中不依赖数据样本标签,并通过最小化剪枝网络与基线网络输出特征的距离对网络每层的压缩率进行优化;最后,利用贝叶斯优化算法寻找网络每一层的最优剪枝率,以提高子网搜索的效率和精度。实验结果表明,使用所提算法在CIFAR-10数据集上对VGG-16网络进行压缩,参数压缩率为85.32%,每秒浮点运算次数（FLOPS）压缩率为69.20%,而精度损失仅为0.43%。可见,所提算法可以有效地压缩DNN模型,且压缩后的模型仍能保持良好的精度。