基于改进非参数核密度估计和拉丁超立方抽样的电动公共客车负荷模型

为了建立更精确的电动公共客车充电负荷模型,对起始荷电状态和起始充电时间的概率分布和抽样方法进行研究。首先针对概率分布,提出采用边界核的自适应非参数核密度估计算法,该方法无需概率分布的任何假设,能有效解决边界偏差和缺乏局部适应性的问题,从而提高了起始荷电状态和起始充电时间概率分布的准确度和适应性。其次针对抽样环节,提出结合三次样条插值法的改进拉丁超立方抽样算法,该方法不仅可以解决累积分布函数的反函数较难求解的问题,而且具有准确度高、抽样规模小等优点。最后,以这两种算法为基础,建立电动公共客车充电负荷模型,并将其与实测数据和传统参数估计方法所得结果进行对比。仿真结果证明了所提方法的适应性和有效性。     

基于序贯重点采样粒子滤波的分布估计算法

 连续域分布估计算法一般假设数据服从高斯分布,而且大多采用了单峰的概率模型,但是对于一些复杂的优化问题,单峰的高斯分布模型不能有效地描述解在空间的分布.本文提出一种基于序贯重点采样粒子滤波的分布估计算法,采用带权粒子描述优选集样本服从的概率分布并从中采样得到下一代种群,不需要假设样本服从高斯分布,并且算法采用的概率模型是多峰的.仿真实验结果验证了本文方法的正确性和有效性.     

用于太赫兹通信的双向全并行相位估计算法

在太赫兹通信的超宽带应用场景下,太赫兹载波是通过多次倍频实现,因而导致相噪严重恶化。基于太赫兹频率下的多极/零相位噪声模型,在传统的盲相位估计算法的基础上,提出了一种全并行化的相位估计算法。该算法通过在每个并行数据中插入导频,将导频相噪信息作为初始相位对并行数据进行相位扩展及旋转鉴相。借鉴传统盲相位估计算法的最佳相位估计值的判决选择思路,同时利用前一时刻导频和当前时刻导频,对当前并行数据从前后两个方向进行相位估计并对前后两个估计相位基于距离前后导频的位置进行加权求和以获得最佳相位估计信息。经过仿真验证,通过该算法后残余相噪在1 MHz和10 MHz处分别降低10 dBc/Hz和25 dBc/Hz。     

图表法计算柴油十六烷指数与实测十六烷值差异的探讨

在进出口柴油检验中,通常采用ASTM D976《馏分燃料十六烷指数计算法》中的图表法计算柴油十六烷指数。本文以3组柴油（0号、-10号和-20号柴油）为研究对象,比较分析了图表法计算所得的十六烷指数与对应实测的十六烷值之间的差异。试验结果表明,采用图表法计算所得的柴油十六烷指数与采用十六烷值机所测的柴油十六烷值,其相关性随着柴油牌号的降低越来越差。[编者按]     

基于TD-SCDMA系统的快速频率估计算法

提出了一种应用于TD-SCDMA系统中的快速频率估计算法.这种算法利用训练序列估计信道冲击响应,恢复不受信道干扰的发送信号;然后利用最大似然估计算法和二分数值估计算法,估计出较为准确的频率偏移值.仿真表明,该算法比常用的频率估计算法具有更低的复杂度,而且在高斯白噪(AWGN)和多径衰落环境下,均能够对TD-SCDMA系统中的频率偏移获得较为准确的估计结果.     

非协作通信中的盲信噪比估计算法

为解决调制识别前端的信噪比估计问题,首先给出了一种新的基于子空间分解的盲信噪比估计算法,新算法通过利用信号的过采样率信息构造特定维数的自相关矩阵,避免了原算法中对信号和噪声空间维数的估计.同时为了降低算法计算复杂度,以及更好地跟踪信噪比的变化,给出了另一种基于PASTd的子空间跟踪算法来进行信噪比的跟踪估计.仿真结果表明,与经典的子空间分解算法相比,改进算法在性能上有着显著的优势;同时基于PASTd的信噪比估计算法相比基于子空间分解的估计算法更好地跟踪了信噪比的时变.     

基于符号计算法的桥梁墩台水平力计算分析

以符号计算法为基础,通过对桥梁墩台结构进行单元划分,建立各个计算单元的微分方程表达式,以高阶微分方程组的形式来表达整个墩台结构的内力变形关系,确定边界条件和变形协调条件,运用Maple数学计算软件进行求解及绘图。将所得结果与集成刚度法的计算结果进行了比较分析,发现二者位移、弯矩及剪力的变化曲线基本一致。运用符号计算法可简化计算过程,减少计算工作量,方便快捷,准确度高,可为今后桥梁墩台水平力的计算提供一定参考。     

RSSI泰勒级数修正在移动节点定位中的研究

传统无线传感网络定位算法没有考虑节点移动问题,采用多次测量、推算节点运动轨迹方式估算节点位置,定位偏差偏大。针对节点移动会对周围信号产生波动和多普勒频移,提出一种基于移动节点信号衰减渐变模型,利用极大似然估计算法思想将移动节点对周围RSSI指纹参量影响转变为概率事件,并通过泰勒级数修正渐变模型。仿真实验证明,新算法既可以减少对移动节点定位偏差,又可以有效弥补RSSI易受环境干扰的不足。     

Recursive least square vehicle mass estimation based on acceleration partition

Vehicle mass is an important parameter in vehicle dynamics control systems. Although many algorithms have been developed for the estimation of mass, none of them have yet taken into account the different types of resistance that occur under different conditions. This paper proposes a vehicle mass estimator. The estimator incorporates road gradient information in the longitudinal accelerometer signal, and it removes the road grade from the longitudinal dynamics of the vehicle. Then, two different recursive least square method （RLSM） schemes are proposed to estimate the driving resistance and the mass independently based on the acceleration partition under different conditions. A 6 DOF dynamic model of four In-wheel Motor Vehicle is built to assist in the design of the algorithm and in the setting of the parameters. The acceleration limits are determined to not only reduce the estimated error but also ensure enough data for the resistance estimation and mass estimation in some critical situations. The modification of the algorithm is also discussed to improve the result of the mass estimation. Experiment data on asphalt road, plastic runway, and gravel road and on sloping roads are used to validate the estimation algorithm. The adaptability of the algorithm is improved by using data collected under several critical operating conditions. The experimental results show the error of the estimation process to be within 2.6%, which indicates that the algorithm can estimate mass with great accuracy regardless of the road surface and gradient changes and that it may be valuable in engineering applications. This paper proposes a recursive least square vehicle mass estimation method based on acceleration partition.     

矿井瓦斯储量、可抽量计算方法探讨

文章通过松藻矿务局五个矿的瓦斯涌出量和可抽量的计算指出:按照《矿井瓦斯抽放管理规范》规定的方法计算的上述各矿的矿井瓦斯涌出量和矿井可抽量均小于矿井瓦斯储量和矿井瓦斯可抽量数值,这与实际是矛盾的。为此,文章建议可采用相邻矿井数字进行计算。也可根据矿井瓦斯涌出量预测的瓦斯量进行计算。