基于最差情况性能优化的稳健盲波束形成算法

针对在实际通信应用中存在导向向量偏差的情况下,阵列输出的信干噪比SINR性能急剧下降的问题,提出了稳健受限LSCMA算法,并对其输出性能进行了理论分析.该算法利用后验概率密度函数估计信号导向向量,并增加权向量的二次型约束,降低了信号波达方向的不确定性,提高了对信号导向向量偏差的稳健性,使阵列输出的信干噪比SINR接近最优值.仿真实验表明,所提稳健受限LSCMA算法比传统线性受限LSCMA算法的输出性能要好,更适合实际的通信环境.     

CIMPLICITY在甲醇ITCC＆SIS装置的应用

GEFanuc公司的cimplicity是一种可集成,基于人机接口界面组件,用于监控自动化机械及过程的上位机组态软件。它包括人机界面开发软件和运行软件,提供创建和运行高效监视和管理控制应用程序所需要的工具。本文介绍了cimplicity软件功能及其在甲醇装置压缩机组控制和安全装置联锁系统中的应用。     

基于可变对角载入的鲁棒自适应波束形成算法

针对传统算法对方向向量偏差敏感的缺点,提出了一种基于可变对角载入的鲁棒自适应波束形成算法.为了提高算法的鲁棒性,采用非线性约束条件下的最优化阵列输出功率对信号方向向量进行优化求解,且优化解中的参量能够准确求出.为了减少计算量,采用递推算法求逆矩阵并利用泰勒级数展开,推导出基于可变对角载入的权重向量公式.该算法可有效地抑制方向向量偏差所带来的影响,降低了计算量易于实时实现,提高了系统的鲁棒性,改善了阵列输出的信干噪比,使其更接近最优值.仿真结果表明,该算法相对传统算法可以获得更好的性能.     

一种新网络体系结构下的流量分配路由机制

针对CABO(Concurrent Architectures are Better Than One)网络体系结构下虚拟网内部路由协议可定制的特点设计了流量分配路由算法,对于运营带宽敏感业务的虚拟网络采用路由算法解决流量分配问题,提出一种新的指定路由机制,利用改进的多商品流问题作为流量分配路由算法,以流量均衡、收益最大为分配目标;仿真实验结果表明,采用基于指定路由的流量分配路由机制较传统负载均衡路由算法获得的链路利用率更高、网络性能(丢包率、延迟)更好,并可接受更多的业务请求接入.     

多路径网络中流量均衡的优化算法

在向下一代互联网络演进的过程中,多路径网络已经成为提高网络性能及可靠性的有效手段.在网络中,可选用的多条路径提供了流量流向的通路,然而如何有效地均衡各条路径的流量,提高网络的性能,是多路径网络必须解决的一个重要问题.针对丢包率比较敏感的应用需求,如VOIP,将预测思想与最优化理论相结合,研究了在多路径网络环境下的流量均衡问题.流量均衡算法首先预测每条路径的丢包率,并以减少所有路径丢包率之和及达到最优的资源利用率为目标,将流量均衡问题转化为最优问题.理论分析及仿真实验表明,该算法能有效地降低网络丢包率,提高网络性能.     

一种适用于OFD M系统的块状导频自适应方案

针对传统OFT)M系统导频插入密度固定所导致的信道利用率较低的弊端,研究了块状导频的插入方法、自适应策略与传输信令.导频间信道状态一致时,OFDM信道估计精度主要取决于导频密度,因此,通过控制导频密度,提出了一种改进的块状导频自适应方案,在满足系统误码率要求的前提下可有效提高OFDM系统的信道利用率.仿真结果表明该方案可以实现通信需求与导频的自动匹配,在保证系统性能的同时有效降低导频密度.     

基于子空间的线性约束最小二乘恒模算法

线性约束最小二乘恒模算法能够有效克服恒模算法中存在的干扰捕获问题,然而,在实际的系统中,由于受到来自噪声子空间分量的影响,从而导致性能下降。针对这一问题,该文提出了一种基于子空间方法的线性约束最小二乘恒模(SLSCM)多用户检测算法并对其性能进行了理论分析。该算法收敛速度快,信道跟踪能力强,有较好的输出信干噪比和误码率性能。理论分析和仿真实验验证了该文算法的有效性和优越性。     

基于Householder变换的改进并行MIMO检测算法

针对按序QR分解(SQRD)检测算法在多径瑞利慢衰落信道中检测误码率较高的不足,提出了基于Householder变换的改进并行MIM0检测算法(HIP).该算法对信道矩阵按列进行Householder正交变换,避免了求上三角矩阵的运算并且仅对信道矩阵进行1次排序.在判决信号过程中,采用部分判决信号反馈和接收信号干扰消除并行处理的检测算法,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下降的情况下误码率显著下降.     

计及混合潮流约束的热-电互联综合能源系统多目标优化调度

为满足多样化能源需求并提高能源网络的可靠性,研究多能源系统优化管理和混合潮流问题.针对多能源的网络约束及其耦合特性,构建整合分布式发电、热电联产、电力网络和区域供热网络的热-电互联综合能源系统模型.基于梯形模糊隶属函数构建模糊化软约束,量化电力网络节点电压和区域供热网络节点供给温度的技术不满意度.考虑系统的经济运行和网络节点的能源供给质量,提出一种计及混合潮流约束的热-电互联综合能源系统多目标优化调度策略,以最小化运行成本和网络节点状态变量的技术不满意度.采用epsilon约束算法精确求解该多目标优化问题的Pareto前沿.算例分析结果表明,所构建的模型和提出的算法可以有效提高系统能源供给质量和优化决策的准确性.研究成果进一步体现了所提出的多目标优化方案在兼顾经济性、能源供给质量以及复杂的运行约束,保证系统经济稳定运行等方面的效益.     

基于粒子群优化的大规模传感器网络节点调度策略

针对资源受限条件下大规模无线传感器网络中协作目标跟踪问题,提出一个基于粒子群优化的节点调度方案.该方案利用高斯粒子滤波算法和方差交叉融合算法获得目标状态预测信息,进而选择下一时刻簇成员节点,并构造了通信能耗的代价函数,利用粒子群优化方法选择最佳的簇头节点,减少了节点调度的计算复杂度,同时保持了较好的跟踪精度.仿真结果验证了所提出方案的有效性.