高重频激光对多激光制导武器干扰机理研究北大核心CSCD

本文基于仿真计算方法,研究高重频激光对多激光制导武器的干扰机理。发现重复频率与波门宽度是影响总干扰有效概率的主要因素,干扰反应时间与激光制导信号样式对总干扰有效概率的影响较小,重复频率取整数值则会增大干扰有效概率的不确定性。针对性提出了“一对多”干扰、提前干扰、重复频率避免取整数等改进措施,研究结论可为提升高重频激光对多激光制导武器干扰效果提供参考。     

考虑电动汽车集群时空能量可调控特性的交直流混合配电网紧急优化调度

针对交直流混合配电网存在强随机性分布式电源接入、电力电子变流器的过载能力受限的特点,提出了考虑电动汽车(EV)集群时空能量可调控特性的交直流混合配电网紧急优化调度方法。基于负荷在紧急状态下的响应特性差异建立紧急响应负荷模型,基于紧急优化调度的实际需要和EV集群中各单元的荷电状态、并离网状态差异性特点建立EV聚合商紧急调控模型;综合考虑调度单元的经济性与系统可靠性,建立紧急优化调度模型;基于改进的IEEE 33节点交直流混合配电网构建2种故障场景,基于最差净负荷功率曲线进行优化求解,并将EV集群与容量相当的传统储能的紧急优化调度结果进行对比,结果验证了所提方法的灵活性、有效性及经济优越性。     

基于分区电价的跨区电力调度双层优化模型

为充分利用跨区调度资源,提出一种基于分区电价的跨区电力调度双层优化模型。采用等效发电成本曲线对区域内部的煤电机组出力进行建模,采用一种基于整数规划的机会约束方法对风电和光伏出力进行建模。建立与分级调度模式相适应的双层优化模型,作为上级调度机构的上层模型以区域间送受电量为决策变量,以区域间送受电量价值最大化为目标,下层模型实现区域内部的经济调度。根据卡罗需-库恩-塔克(KKT)条件将双层模型转化为单层模型进行求解。算例结果验证了所提模型的有效性。所提模型在送电区域和受电区域之间维持一定的电价差异,通过传输较少的电量缓解受电区域的电力供需矛盾。     

基于负荷聚合商模式的电网协同优化调度

在新能源在电网的渗透率增高以及柔性负荷作为调节手段出现的背景下,选取合适的调度模式,使得海量分布式的负荷资源参与电网调控,能够帮助实现削峰填谷、平滑负荷曲线等目标。基于负荷聚合商模式的协同控制结构,对包括电动汽车、空调负荷与储能设备的负荷资源进行聚合,建立了日前经济调度模型;在负荷聚合商的集群内部控制中,考虑设备的调度潜能,提出一种基于裕度指标的状态队列优先算法,实现部分负荷优先响应。最后,仿真算例得出了负荷聚合商参与电力系统的日前协同调度运行计划,验证了优化方法以及调控策略的可行性。     

基于偏振不敏感超材料的全光可调谐太赫兹慢光效应研究

太赫兹(terahertz,THz) 慢光效应可以有效地提升THz脉冲数据传输的安全性和存储性,而一般THz慢光器件对入射THz波偏振态变化敏感。本文设计了一种超材料结构,其微结构单元由一个十字型谐振器和4个U型谐振器构成。研究表明:基于超材料的THz慢光效应对线偏振光和圆偏振光均不敏感。通过对超材料结构的参数优化,获得到了最大群折射率为1 618的慢光效应。另外,本文在超材料微结构层和SiO₂衬底之间嵌入了一层二硫化钼(MoS₂)薄膜,当MoS₂的载流子浓度从1.7×10¹⁷ cm-3增大到5.1×10¹⁹ cm-3时,群折射率从1 566减小到26。实现了偏振不敏感全光可调谐的THz慢光效应。该研究有望为偏振不敏感和全光可调谐的THz慢光器件设计提供崭新的研究思路。     

基于亮度温度模型的多光谱真温反演算法研究

针对传统的非接触式真温反演算法存在反演速度慢和精度低等问题,提出新的基于亮度温度模型的约束真温反演算法(constrained true temperature inversion algorithm,CTTIA)。 在建模过程中,发现发射率和亮度温度存在内在联系:由亮度温度到发射率的普适规律和由发射率到亮度温度的普适规律。通过仿真实验发现当发射率的样本数量巨大时,CTTIA不但可以为实验提供理论指导,还可大大提升发射率样本的选取效率。在1 800 ℃和2 000 ℃两个温度点下建立9个波长通道对被测目标进行测量计算。结果表明,CTTIA与二次测量算法 (second measurement method,SMM) 相比,精度基本相同,反演时间最高节约了82%。说明该方法的研究是非常关键且重要的,是很有研究价值的。     

基于超像素暗通道和自动色阶优化的图像去雾算法

针对暗通道先验(dark channel prior, DCP)复原图像中的光晕现象、明亮区域色彩失真、环境光估计不准确等问题,提出了基于超像素暗通道和自动色阶优化的单幅图像去雾算法。首先,由改进的White Patch Retinex算法增强图像并计算精确环境光。接着,在传统暗通道去雾算法中引入超像素图像分割和引导滤波算法,使透射率估计的稳健性与精确性得以提升。然后,采用自适应容差对明亮区域的透射率进行补偿,有效抑制明亮区域色彩失真问题。最后,以自动色阶优化算法提高图像对比度。将本文去雾算法与其他算法从主观和客观两个维度进行比较,实验结果表明：采用不同算法对不同浓度的自然雾图进行对比实验,信息熵提高0.2 bit,峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)提高0.8 dB,运行效率提高。该算法对不同浓度含雾图像具有良好的适应性,复原图像色彩真实、纹理清晰、细节丰富,去雾效果良好。     

匿名网络综述

匿名网络旨在公开网络环境中保护用户通信隐私.自Chaum提出Mix网以来,相关研究在几十年中不断取得进展.如今,匿名网络已发展成以Mix网、DC网或PIR (private information retrieval)为基础,并结合多种设计要素,使之适用于各种应用场景和威胁模型.从匿名概念出发,介绍匿名网络领域的发展情况,分类阐述代表性研究工作及其设计选择,并系统地从匿名性、延迟和带宽开销等角度进行分析.     

考虑负效应的垃圾回收两级选址-路径模型与算法

针对生活垃圾中转站和焚烧站的选址-路径问题（LRP）,考虑经济目标和垃圾设施的负面影响,设计了与风向和距离有关的负效应分段函数,构建了两级多目标选址-路径（2E-MOLRP）模型,并提出了鲸鱼优化算法（WOA）和模拟退火（SA）算法结合的非支配算法WOA-SA。首先,结合随机方法与Clarke和Wright(CW)节约算法优化初始种群;其次,采用非线性动态惯性权重系数调整收敛速度;然后,设计WOA-SA的并行结构来增强全局搜索能力;最后,使用非支配排序法得到帕累托解集。对Prins和Barreto等35个基准案例以及天津市模拟案例进行分析。结果表明,WOA-SA可以找到20个基准案例的已知最优解（BKS）,且对Prins和Barreto案例的求解结果与BSK差距的平均值分别为0.37%和0.08%,具有很好的收敛性和稳定性。将所提模型和算法应用于实例,给决策者提供了三种不同方案的负效应值及经济成本的方案,以支持不同偏好决策者选择,从而减少垃圾回收物流成本和设施对环境的负面影响。     

基于Conv1d-LSTM模型的能源分配预测

能源分配问题往往与其所在区域环境有关,能源分配的预测可以通过当地环境因素数据来推测之后对该区域的能源分配数值,最大程度上分配好能源. LSTM网络预测短期效果良好,但预测较长时期的数据会导致误差积累,速度慢且准确性差; Informer是近期新提出的能源预测算法模型,速度快但在该任务上预测能力不够.本文提出Conv1d-LSTM模型,预测结果优于上述两个模型,具有更低的平均绝对误差和均方根误差.