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针对能源电力系统的优化管理与控制问题,提出了一种信息物理融合的智慧能源系统（Intelligent energy systems,IES）多级对等协同优化方法.在信息物理融合能源系统（Cyber-physical energy systems,CPES）的基础上,构建了智慧能源系统的局域和广域两级协同优化架构.综合考虑产消者能源实体对等交互过程中的社会福利、供求平衡和需求意愿等因素,基于Stone-Geary函数和双向拍卖机制构建了智慧能源系统能量优化模型,给出了通过收敛判定域引导的全局随机寻优与区域定向寻优策略,有效地提高了算法的局部搜索能力.此外,通过双向拍卖机制的理性定价以及智能合约的辅助服务,有效地实现了用户友好的对等交易模式.仿真实例表明,在社会福利最大化的前提下可获得产消者电力资源最优分配结果,进一步验证了本文方法的有效性和可行性. 相似文献
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基于期望最大化(EM)的最大后验信道估计算法(MAP)在高信噪比(SNR)下将很难获得较低的估计误差,并且,对于导频辅助的MIMO-OFDM系统,OFDM符号的数据传输效率随着发送天线的增加而明显下降.为改善这两种缺陷,引入一种等效的信号模型来改善高SNR下的估计性能;在相邻多个OFDM符号内使用相移正交导频序列和联合估计来提高系统的数据传输效率和估计性能;根据角域内信道间的独立性来减小噪声对估计的影响.通过仿真实验可知,所提算法具有更小的估计误差和更高的数据传输效率. 相似文献
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针对期望信号方向向量存在偏差会导致自适应波束形成算法的性能急剧下降这一问题,该文提出了一种基于二次型约束的鲁棒自适应波束形成算法。通过对期望信号波达方向附近范围内的方向向量的误差模值进行约束,来提高算法的鲁棒性,并在此约束条件下对权重向量进行优化求解,且优化解中的参数能够准确求出。该算法可有效地控制波束主瓣区域内信号的畸变,并能够抑制方向向量偏差所带来的影响,提高了系统的鲁棒性,同时使干扰和噪声的功率输出最小,保证了对干扰信号的抑制能力,改善了阵列输出的信干噪比,使其更接近最优值。仿真结果验证了所提算法的有效性与优越性。 相似文献
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在实际通信环境中,信号方向向量偏差会导致线性约束最小二乘恒模算法(LSCMA)的性能急剧下降,针对这一问题,提出了基于Bayesian方法的鲁棒约束LSCMA算法并对其性能进行了分析。该算法根据接收到的采样信号和信号的先验信息对实际信号方向向量进行估计,进而推导出权重向量的迭代公式,降低了信号波达方向的不确定性,对信号方向向量偏差具有较强的鲁棒性,从而可以保证阵列输出的信干噪比接近最优值。本文采用递推方法来计算逆矩阵,大大地降低了计算复杂度,能够满足实时处理的要求。仿真实验结果与理论分析表明,与线性约束LSCMA算法相比,所提鲁棒自适应波束形成算法具有更好的性能,且能适应实际复杂的通信环境。 相似文献
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一种改进的排序QR分解MIMO检测算法 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了改进的排序QR分解MIMO检测算法,并对其性能进行了分析．该算法针对系统采用排序QR分解检测算法时误码率较高的不足,对信道矩阵按列进行正交变换,避免了求信道矩阵的上三角矩阵,并且仅对信道矩阵按列2—范数模值由小到大进行1次排序．在检测过程中,采用了并行处理的思想,将部分判决信号进行反馈,同时消除接收信号中的干扰,使系统检测性能得到了明显改善．在多散射物的无线通信环境下进行了仿真实验,结果表明,与传统的SQRD算法相比,所提算法在计算复杂度略微下降的情况下,检测性能得到提升． 相似文献
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