电动汽车微型化发展路径分析

重点分析了我国目前电动汽车和电池技术发展的现状,以及目前电动汽车发展存在的问题,从汽车动力学和电池能量特点提出了电动汽车微型化、低性能发展的思路,并从技术、能耗、成本优化的角度探讨了微型电动汽车发展的可行性。     

含大规模新能源的电力系统STATCOM选址及容量优化

为了改善含大规模新能源电力系统电压稳定性,针对大电网系统提出了一种基于分区优化的静止同步补偿器（static synchronous compensator, STATCOM）动态无功多目标选址定容方法。提出了一种基于电气距离和暂态电压特性的分区方法,能够有效地考虑电力系统拓扑结构、线路参数以及励磁系统参数和稳定器参数等对电力系统分区的影响;采用电压控制指标辨识STATCOM最优安装节点;构建了包含投资成本、静态电压稳定指标和暂态电压严重性指标的多目标动态无功规划模型;采用基于自适应协方差矩阵和混沌搜索的多目标群搜索优化算法和熵权理想度排序法对多目标无功规划模型进行求解和决策推理。对所提方法在某省级规划电网中进行了测试,仿真结果表明,优化后的STATCOM配置方案能够有效改善电力系统静态和暂态电压稳定性。     

变压器直流偏磁电流监测技术研究

在介绍变压器直流偏磁电流对变压器影响的基础上,对开展直流偏磁电流监测的相关技术进行了研究,并设计了一种光电型变压器直流偏磁电流监测装置,该设计在电气上完全切断了过电压及各种干扰的传播路径,能有效保证监测装置工作的稳定性、可靠性。     

基于相关算法的海缆埋深检测性能分析

基于信号和噪声统计不相关特性,提出了相关算法在海缆埋深检测中的新应用,并结合IIR（无限脉冲冲击响应）滤波算法进行了分析比较。当幅值为1 V的25 Hz探测信号分别受到幅值为100 V的20.15 Hz,24.45 Hz强噪声干扰时,相关算法滤波后得到的归一化幅值分别为1.185和5.870,而IIR滤波算法得到的归一化幅值为1.42和9.32。仿真结果表明,海缆探测中相关算法优于IIR滤波算法。     

基于P89C669的幅度调制器自动偏置控制器设计

铌酸锂(Li NbO3)波导强度调制器应用广泛,但是其偏置电压由于温度及热电效应的影响会产生缓慢漂移,影响到调制器输出功率和小信号响应曲线。针对Li NbO3强度调制器在脉冲调制中的应用,设计了一种基于P89C669单片机的自动偏置控制电路方案,测试结果表明,该电路能够对调制器的偏置电压漂移进行有效跟踪和调节,确保调制器输出功率的稳定。     

列阵透镜对能量测量影响的分析

结合列阵透镜的透过率分析了其后的光场分布。列阵透镜由多个列阵元拼接而成，用以改善主透镜焦点附近能量分布的均匀性。列阵透镜在提高辐照均匀性的同时，给能量测量带来了不利的影响。这是由于经过列阵元的相邻子光束会产生干涉，干涉条纹处的激光能量密度和功率密度相应都大为增加，其数值在干涉区域中心处能上升到原来的4倍。更高的能量密度和功率密度对能量计提出了更苛刻的要求。在没有采取适当措施的时候使用，就会损坏能量计。     

基于改进克隆卡尔曼滤波的视觉惯性里程计实现

视觉-惯性多传感器融合方案可以有效解决GNSS据止环境下的导航问题。为了更有效地处理视觉的相对观测信息,文中研究并实现了一种基于克隆卡尔曼滤波(stochastic cloning Kalman Filter,SCKF)与滑动窗方法相结合的低成本视觉惯性里程计紧耦合算法。开源数据集实验表明,文中算法精度超过了多状态约束卡尔曼滤波(MSCKF)开源代码的效果。     

一种基于DSP和FPGA的图像处理系统

设计了一种以FPGA为数据采集逻辑控制单元,以DSP为高端图像处理单元的数字图像处理系统。介绍了该系统的硬件组成、工作原理。从视频编码单元、图像处理单元和视频输出单元对整个系统的构成和设计进行了描述,分析了系统设计时的各个关键技术环节。     

一种P2P匿名控制身份鉴别机制

为解决一般的身份鉴别机制不适用于具有匿名通信要求的P2P网络系统模型的难题。通过对Diffle-Hellman密钥协商协议进行改进,并结合采用RSA数字签名协议,以及零知识证明GQ协议,提出了一种新的基于服务令牌对P2P匿名通信系统中的通信双方进行身份鉴别的机制。该机制在保证P2P匿名通信系统各种普遍特征的前提下,通过在P2P匿名通信系统中引入可信第三方节点,针对P2P匿名通信系统中各通信节点进行匿名控制和行为管理,同时既可抵御各种常见网络攻击的威胁,又有效实现了P2P匿名通信系统的身份鉴别,从而有效提高了P2P匿名通信系统的安全性,加强了此种系统的管理能力。     

联邦学习在移动通信网络智能化的应用

为解决移动通信网络智能化中因用户隐私保护、数据孤岛等因素导致数据无法集中训练等问题,网络可融入联邦学习技术,构建高效的分布式可信网络智能化架构。概述了联邦学习研究现状以及标准现状,介绍了基于联邦学习的网络智能化架构,并基于该架构验证了客户体验管理应用案例,为移动通信网络与联邦学习的融合提供了参考和借鉴,进一步推动了联邦学习技术在网络智能化的应用。