基于互联和阻尼分配跟踪的孤岛微电网非线性电压功率控制

针对孤岛微电网中分布式电源变换器应对大扰动能力差、扰动过程中电压和功率波动大、且无法回到原始运行状态等问题,该文提出了一种适用于孤岛微电网中多分布式电源变换器的非线性跟踪控制方法。该控制方法基于同步参照系（synchronous reference frame, SRF）中的互联和阻尼分配无源控制器（interconnection and damping assignment passivity-based controller, IDA-PBC）进行设计,该控制器负责控制微网内功率转换装置（power conversion units, PCU）的动态特性。PCU包括DC/DC升压变换器通过互连电容与DC/AC逆变器耦合,并通过LC滤波器连接到电网。该控制器使 PCU在系统运行点变化期间平滑地抑制电压/电流和有功/无功功率的变化,同时精确地跟踪由下垂控制器产生的参考指令。最后,在多源孤岛微网上对PCU进行了时域仿真分析,将所提方法与PI控制器以及现有非线性控制策略进行比较,仿真结果表明,所提方法能较好地抑制大扰动下微网的电压、电流以及功率波动,控制效果明显优于PI控制和其他非线性控制。     

Cu-8%Ag合金的超重力凝固:微观组织

在常重力场和N g超重力场下制备了Cu-8%Ag(质量分数)合金试样,研究了超重力对Cu-8%Ag合金凝固组织的影响。结果表明,超重力引起的熔体对流对试样底部的冲刷作用强于试样顶部,造成底部柱状枝晶的生长弱于试样顶部,超重力试样得到了细小均匀的等轴晶区,Ag棒状析出相的直径由常重力的56.1 nm细化到超重力下的39.2 nm,超重力没有产生明显的宏观偏析,但会影响Ag在Cu基体和离异共晶组织中的分布。     

基于DDR CycleGAN的红外图像数据增强

提出了一种基于双鉴别器相对循环一致性生成对抗网络(DDR-CycleGAN)的红外图像数据生成方法。针对双鉴别器监督机制易出现的过度优化造成的性能下降问题,该方法在双鉴别器循环一致性生成对抗网络(DD-CycleGAN)中加入了相对概率的思想,采用鉴别器鉴别图像的相对真实概率替代绝对真实概率,使得生成图片更加接近真实图片。本文方法采用FLIR数据集进行训练和测试,实验结果表明本文方法相比DD-CycleGAN在可见光图像生成红外图像的图像质量上,峰值信噪比提高了3.91%,FID(Frechet Inception Distance score)降低了3.81%。     

基于测量误差不确定性加权的快速相机位姿估计算法

在相机位姿估计任务中,参考点位置的测量容易受测量仪器或者所处环境影响,出现一定程度的测量误差,其中误差较大的点对最终求解精度的影响很大,被称为野值点。文章针对现有算法抗野值点能力较弱的问题,提出一种基于测量误差不确定性加权的快速相机位姿估计算法。该算法以经典的正交迭代算法为基础,引入M估计方法,对目标函数根据参考点的测量误差赋予相应大小的权值,最大程度地将野值点的影响排除,并引入Kronecker积对计算过程进行优化,减少了迭代过程中的冗余计算,提高运算速度。仿真实验结果表明,改进后的算法提升了原算法的抗野值点能力,且计算速度更快。     

粗DEM辅助的广域PS-InSAR数据预处理方法及应用

PS-InSAR技术是一种高精度的地表形变探测方法,小区域PS-InSAR处理的研究较为深入,但处理方法并不适用广域的形变探测和数据处理方法。本文针对卫星实时轨道精度差的问题,首先提出利用辅助DEM进行斜距误差和轨道系统误差校正提升差分干涉相位反演精度的方法;其次,针对广域图像配准误差的空变性,提出了一种由粗到精的层级配准方法,解决了配准误差空变对PS-InSAR永久散射体选取和图像相干性的影响;最后,通过对形变观测结果的地理编码结合加权处理,实现对超广域观测图像的拼接。利用仿真数据验证了粗DEM对系统误差校正的有效性,并进一步通过Sentinel-1A的2000多景雷达影像对云南省全境39.4万平方千米的覆盖区域进行了处理,结果表明了本文方法对系统误差校正和对广域形变探测处理的有效性。     

短波通信频率的选择技术研究与实现

短波通信技术具有传输距离远、灵活性强、机动性高、应用成本低等优势,在诸多领域都有着广泛的应用。短波通信主要时利用电离层与地面之间的反射实现通信功能,受到太阳辐射等多方面因素的影响,电离层具有不稳定性和变化的不规则性,短波通信的稳定性、可靠性和持久性也会受到较大的影,保证短波通信的质量,要结合通信需求和电离层变化的规律,选择合适的通信信道和通信频率。     

一种高动态低信噪比环境下基于多样本点串行快速傅里叶变换的信号捕获方法

高超音速技术是未来空间飞行器的发展趋势,同时对通信平台在超高动态、低信噪比环境下的快速捕获能力也提出了新的挑战.针对经典捕获算法受频偏影响的局限性,该文提出一种基于信号多样本点串行快速傅里叶变换的信号捕获算法(MS-FFT),所提算法通过串行执行多个样本点的FFT,采用非相干合并后的峰值搜索得到捕获结果,在不增加复杂度的条件下,避免了频偏对捕获性能的影响.通过对峰值信噪比(PSNR)理论公式的推导,证明了MS-FFT的频偏适应范围取决于采样率,随着数模转换器件采样能力的不断提升,具有比经典算法更大的频偏适应范围.最后,通过仿真验证了上述理论推导的正确性,证明了所提算法更加适合超高动态环境的应用场景.     

基于曲率和的主动声呐干涉条纹特征表征方法

干涉条纹特征是主动声呐目标识别所依据的重要特征之一。在浅水域环境中,声波能量传播特性较为复杂,信号会经过发射源到目标以及目标到接收器这2条不同的路径,目标的散射特性在声波的入射模式和散射模式之间相互作用,使得主动声呐干涉条纹呈现弯曲的结构。为对干涉条纹特征进行表征,提出一种基于曲率和的声呐特征提取方法。根据浅海声场主动声呐频率-距离干涉条纹图得到一段区间内的干涉条纹曲线散点曲率值,利用曲率求和的方法刻画条纹的弯曲程度,进而表征这一区间内的条纹特征。在理想波导环境下计算刚性球体目标在不同频率段下的曲率特征,通过统计平均值的方式得到平均曲率和为0.6左右,从特征表征结果可以看出,曲率和可通过统计离散点曲率强度描述干涉条纹特征,且在同一环境条件下,发射频率越大时曲率和强度越小。根据实测数据进行计算得到曲率和为0.512,实验与理论结果较为吻合,表明通过该方法可以获取主动声呐干涉条纹特征,进而实现目标识别和探测。     

Fast medical concept normalization for biomedical literature based on stack and index optimized self-attention

Neural Computing and Applications - Medical concept normalization aims to construct a semantic mapping between mentions and concepts and to uniformly represent mentions that belong to the same...     

基于CvM算法的Nakagami衰落信道统计特性检验

Nakagami信道通过不同的衰落因子m可以仿真不同的信道衰落环境,仿真数据与实际测量值吻合度较高,在信道仿真领域得到广泛应用。然而,目前针对Nakagami信道模型的可信性研究较少,缺少科学的比对验证方法。根据典型Nakagami信道的一阶包络序列服从Nakagami分布这一信道统计特性,提出一种基于Cramer-von Mises （CvM）算法的拟合优度检验方法。使用“高斯+瑞利+直流”组合法建立Nakagami衰落信道模型,得到信道输出序列并从中提取包络序列。在此基础上,利用双样本CvM检验算法对包络序列的理论分布和实际分布进行拟合优度检验,实现对Nakagami信道模型的可信性评估。半实物仿真结果表明,与K-S检验、卡方检验和Z检验+卡方检验融合检验算法相比,CvM针对不同m下的Nakagami衰落信道均具有较好的识别性能,同时在可靠性和复杂度方面也具有优势,其对虚警概率为0.01以下的Nakagami衰落信道识别准确率达到92.6%,对样本长度为300 000以上的Nakagami衰落信道平均识别准确率达到96.4%,而当待检验信道为其他信道时,不存在误识别的情况。