一种新颖的无线传感器网络双向路由协议

目前对于传感器网络路由协议的研究越来越引起科学和工程界的广泛重视,但对于双向路由协议的研究还相对比较少,这是由于在传感器网络中,现有带宽对上行和下行链路同时工作支持得并不是很充分。一般来说,基于树型结构的上行路由被用来从感知节点接收数据,而下行路由一般以泛洪的方式广播兴趣信息到感知节点,这导致在下行链路上经常出现过载的情况。本文基于新颖的地址标记方式提出了一个有效的传感器网络双向链路路由协议,而且该方式在每个节点上只占用很小的地址空间。仿真结果表明,相对于传统的泛洪方式的路由协议来说,我们所提出的路由协议所产生的控制包数量远远小于已有路由协议。     

一种双向缩放Image Warping算法

根据映射方向的不同,传统Image Warping算法可分为正向和逆向方法。针对正向方法存在的映射出界和扩展空洞问题,以及逆向方法存在的效率瓶颈,设计了一种双向缩放Image Warping算法。新算法将传统的单向映射分解为一个逆向的视景收缩和正向的模板映射过程,仅通过调整目的图像绘制顺序和映射方向来进行改进,而避免了其他优化算法中相应的预处理步骤以及对场景本身的限制。理论和相关实验证实了双向缩放Image Warping算法的合理性和有效性。     

基于测量波阻抗相位特性的多端混合直流线路保护方案

电网换相换流器和模块化多电平换流器(line commutated converter-modular multi-level converter,LCC-MMC)并联型多端混合直流输电系统结合了基于电网换相换流器型高压直流输电(line commutated converter-high voltage direct current,LCC-HVDC)与基于模块化多电平换流器型高压直流输电(modular multi-level converter-HVDC,MMC-HVDC)的技术优势,但因其不一致的边界特性、特殊的汇流母线结构、不同的换流站控制策略,导致现有的线路保护方案难以直接应用。为此,文中提出一种基于测量波阻抗相位特性的多端混合直流线路保护方案。首先,推导不同故障位置测点处测量波阻抗表达式,发现在高频段内,测点处测量波阻抗相位在区内外故障条件下差异显著,且相位特征与故障距离、类型和过渡电阻等因素无关;接着,利用S变换提取测量波阻抗相位信息,并结合行波高低频能量比判据,实现故障识别;最后,在PSCAD中进行仿真验证。结果表明,所提保护能够区分T区母线与其相邻线路末端故障,在满足快速性的同时具备一定的耐受过渡电阻(500 Ω)和抗噪声干扰(20 dB)能力,满足多端混合直流系统线路主保护要求。     

基于多特征融合的航空发动机剩余寿命预测

针对航空发动机剩余可用寿命(RUL)预测任务中代表性特征提取不充分导致RUL预测精度较低等问题, 提出了一种基于多特征融合的航空发动机RUL预测方法. 利用指数平滑法(ES)降低原始数据中的噪声干扰, 得到相对平稳的特征数据. 使用双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)提取特征数据的时序特征, 利用多头注意力机制(Multi-attention)为时序特征赋予权重; 设计卷积长短期记忆网络(Conv-LSTM)提取特征数据的时空特征; 提取特征数据的手工特征并使用Softmax函数计算权重. 设计一个特征融合框架将上述特征进行融合, 然后通过全连接网络回归实现最终RUL预测. 使用C-MAPSS数据集对模型进行仿真验证, 与Bi-LSTM等模型进行对比, 模型RUL预测精度更高, 适应性更好.     

基于IPSO-BiLSTM-AM模型的超短期风电功率预测方法

针对现有模型预测准确性与稳定性较低的问题,提出一种以BiLSTM为基础的风电功率预测模型。BiLSTM可以很好的处理风电多变量之间的非线性关系,其次采用改进的PSO优化BiLSTM的超参数,并通过AM训练模型的权重。最后采用内蒙古自治区某风电场的历史数据进行提前0~15 min试验。结果表明,提出的IPSO-BiLSTM-AM模型具有较高的预测精度,可以为风电场电力调度与控制提供科学参考。     

Bandwidth-efficient cooperative MIMO relaying schemes

Coded cooperative MIMO relaying schemes in which all successfully decoded signals from multiple sources are simultaneously forwarded by a multi-antenna relay to a common multi-antenna destination to increase bandwidth efficiency are proposed in this paper. These schemes facilitate the various retransmission strategies at relay and single-user and multi-user iterative decoding techniques at destination, suitable for trade-offs between performance, latency, and complexity. When channel state information (CSI) is available, pre-coding and power allocation at the relay can be exploited to enhance the information transmission reliability over the relay-destination channel, thus improving the overall system performance. Simulation result shows their superiority to direct transmission under the same transmit power and bandwidth efficiency.     

基于SI4432的高性能无线收发应用平台设计

针对无线产品设计中的产品可靠性、功耗、有效距离和成本问题,设计了一款基于SI4432和STM32F103的高性能无线收发应用平台。设计中实现了ACK双向通信、精简CSMA/CA发送机制,增强了系统的可靠性,减少了由于数据冲突造成的数据丢失现象,可满足不同的应用需求。实验表明,该平台简化了无线产品的设计,可应用于安防、无线抄表、无线传感器网络等系统。     

路径规划算法的改进及在车载导航中的应用

路径规划算法是车载导航的核心问题。充分利用启发式搜索具有方向性的启发信息,对A＊算法进行改进,采用双向的A＊算法来避免过多的节点搜索和搜索过界,不能得到正确结果的问题。同时,为了适合嵌入式平台的特殊环境,采用数据分层,搜索过程升层的方法,充分利用内存资源,减少外存I/O的工作量。并且结合上述策略,给出了改进的算法伪代码流程并对改进的A＊算法的进行验证。     

区间直觉模糊信息下的双向投影决策模型

研究权重完全未知、评价信息为区间直觉模糊数的多准则决策问题. 考虑犹豫度影响, 给出备选方案与正理想方案、负理想方案形成的向量表达方式, 提出一种针对区间直觉模糊信息的向量投影测度方法; 构建基于方案投影总偏差最小的非线性规划准则权重确定模型; 给出基于方案投影的相对贴近度测算公式, 并以此对方案进行排序. 最后通过算例对比分析表明了所提出方法的有效性和可行性.

     

基于双向LSTM和两阶段方法的触发词识别

生物事件抽取是生物文本挖掘领域的一个重要分支,而触发词识别作为事件抽取的重要子过程,已经吸引了众多的关注。现有的触发词识别方法多为浅层的一阶段方法,训练代价较大,且需要丰富的领域知识抽取大量特征,人工成本较高。因此,该文提出了一种基于两阶段和双向LSTM神经网络的触发词识别方法。首先,将触发词识别分为识别和分类两个阶段,有效地缓解了训练过程中存在的类不平衡问题;其次,在两个阶段中均采用目前性能较好的双向LSTM神经网络来完成二分类任务和多分类任务,避免了浅层机器学习方法抽取人工特征时的代价。此外,利用PubMed数据库下载大规模语料训练带有依存关系的词向量,获得了更加丰富的语义信息,从而有效地提高了触发词的识别性能。该文方法在生物事件抽取通用语料MLEE上已获得目前最好抽取性能,F值为78.46%。