基于FPGA的PLL频率合成器

应用FPGA,采用PLL频率合成技术,结合教学实验平台的需要,设计出了一个整数/半整数频率合成器,输出范围为1 kHz～999.5 kHz,步进频率可达到0.5 kHz.与以前的教学实验装置相比,系统在性能指标、直观性等方面都有所提高,不仅可以用于教学实验,还可以用作频率源、频率计.     

基于路径开销的机器人足球角色分配设计

小型足球机器人的决策系统是一个多智能体协调控制系统,主要由视觉信息处理、协调策略、角色分配、动作实现等组成.本文对角色分配机制进行研究,提出了一种路径开销组合最优的角色分配算法,实现了Play策略下动态角色分配的整体设计.仿真平台测试表明了机器人的整体配合能力有较大提高.     

基于混合DSm模型的移动机器人动态环境地图构建

针对移动机器人探测动态未知环境的问题,引入了一种由贝叶斯理论和Dempster-Shafer证据理论（DST）扩展而来的新的信息融合方法——Dezert-Smarandache理论（DSmT）．采用栅格地图,并根据声纳的物理特性,在DSmT框架下建立了声纳的数学模型．运用DSmT中的高级模型,即混合DSm模型,构造了一组基本信度赋值函数（gbbaf）,用以处理动态环境下声纳获取的不确定和不精确信息,甚至于高冲突信息．借助Pioneer2-Dxe移动机器人分别进行了混合DSm模型和DST两种算法的地图构建实验,并绘制了相应的二维基本信度赋值地图．将由混合DSm模型与DST构建出的环境地图进行了比较,充分验证了混合DSm模型在未知动态环境下的有效性,为处理动态高冲突信息提供了有力的理论依据．     

网络资源的多层监测方法与实现

设计了针对网络资源不同层次进行监测的实现方法,这些层次包括：网络传输层对象（网络服务器性能、TCP、UDP实现过程）、应用层对象（主要是业务数据库）、表示层对象（页面及相关的脚本行为）、用户（浏览器）以及Web服务（HTTP协议实现过程）。对于不同层次的数据,采用了不同的采集方法,并实现了对不同监测资源的重新组合分析。在分层获取、分析、存储数据基础上进行了统一身份认证、统一展示标准和指标集成展示,从而实现了分布式监测系统的集成。     

PowerPC计算机系统级速度影响因素的研究

PowerPC处理器是目前使用最广泛的RISC处理器,设计基于PowerPC处理器高性能计算机的要求十分迫切。计算机系统结构中影响系统级速度的最主要因素为Cache状态、硬件等待数、编译系统以及操作系统。通过在基于PowerPC处理器的被测系统上使用典型算例,针对以上四个因素进行测试和研究,得到了硬件等待数、Cache状态、编译系统以及操作系统对系统级速度影响的数据,并给出测试结论和系统架构的设计建议。     

侦察机器人目标跟踪系统的运动控制器开发

为实现侦察机器人对运动目标的跟踪,我们开发了一种可以调节速度的位置伺服运动控制器,并安装于二自由度云台上。本文详细介绍该运动控制器的系统结构、硬件电路及软件算法,提出一种新型的A／D转换程序架构,方便进行不同通道的转换,并随时读取结果：伺服控制部分,根据不同时间段的运动要求,分段进行位置伺服和速度伺服。实验表明,该运动控制器控制效果好,并且具有一定的通用性。     

基于Web的建筑业信息搜索引擎的设计与实现

随着Web信息的急剧增长使搜索引擎专用化成为发展趋势.根据当前的需求提出了实现建筑业信息搜索引擎设计方法.重点论述主题搜索引擎的信息采集策略,并给出了一种比较理想的建筑业信息搜索引擎设计方案.     

中国工程物理研究院红外太赫兹自由电子激光装置总体设计

中国工程物理研究院红外太赫兹自由电子激光装置是一台用于材料、光谱、生物、医学等领域前沿研究的多功能用户装置,在实验室现有的太赫兹自由电子激光装置（CTFEL）基础上,拟新增两套2×9-cell超导加速单元和两台波荡器,将电子能量提升至最大50 MeV,输出频率覆盖范围拓展至0.1～125 THz,最大宏脉冲功率大于100 W。同时,采用跑道型束线设计,拟建设一台小型能量回收型直线加速器实验研究平台。本文主要介绍了中国工程物理研究院红外太赫兹自由电子激光装置的总体设计、工作模式以及用户实验站布局。     

电力市场环境下信息物理社会融合的电力系统优化调度EI北大核心CSCD

为实现更精准高效的电力系统优化调度,基于电力系统运行成本最小的目标,该文建立电力市场环境下信息物理社会融合的电力系统优化调度模型,从对象层、融合层和决策层分别描述电力系统运行过程中能量流、信息流和资金流的分阶段流向及其驱动力,对电力系统中各单元的主要运行状态及其转换过程实现全面观测和精准跟踪。通过调节电力系统内各电能生产单元与电能消费单元的动态出力,可实现电力系统运行状态轨迹的控制,从而优化电力系统运行状态的变化过程轨迹,实现全系统的优化调度。算例分析表明,该模型全方位提高了电力系统运行轨迹的可观性和可控性,通过即时采集感知—计算分析—决策控制实现了电力系统全运行域的灵活精准调控和经济优化调度。     

基于多尺度模型融合和VMD-TCN-RF混合网络的短期电力负荷预测方法

为了充分挖掘不同尺度影响因子对短期电力负荷的影响,以及解决预测精度受数据非平稳特性影响的问题,提出了一种基于多尺度模型融合和VMD-TCN-RF混合网络的短期电力负荷预测方法。该方法先采用变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)将历史负荷分解为若干平稳性好的本征模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF)分量,再把VMD分解得到的各个历史负荷的IMF分量和气象数据分别送入时间卷积网络(Temporal Convolutional Network, TCN)进行特征提取;将所有TCN网络提取的特征融合为一个新的特征向量;最后将融合得到的特征向量与经过One-Hot编码的日期因素特征向量拼接,把拼接得到的向量送入随机森林网络进行预测。通过公开的电力负荷数据集对本方法进行验证,结果表明所提方法与现有模型相比具有更高的预测精度。