考虑风电消纳的电-热综合能源系统优化运行

针对北方供暖期的弃风问题,在传统电-热联合系统的基础上,建立了横向电-热互补、纵向"源-网-储"的电-热综合能源系统.系统充分考虑了供热网的热动态特性和储电、储热两种形式的储能装置,在满足电、热需求的情况下,建立以最小运行成本为目标的优化运行模型.模型在Matlab中调用YALMIP工具箱和CPLEX求解器进行求解.通过算例仿真,分析了供热网的热动态特性和储能装置对系统运行成本和弃风量的影响.并讨论了不同储能配置下,储能投资成本对系统的影响,验证了模型的合理性.     

基于相似样本和多模型动态最优组合的光伏功率预测

针对传统单一预测方法存在的局限性,引入了考虑特征加权的模糊聚类方法,进行关于天气类型的划分以得到相似样本;提出多模型动态最优组合预测方法,根据各窗口期预测误差的波动情况,设置合适的临近历史样本窗口宽度,利用窗口期中的数据和构建的最优赋权模型进行组合权重的求解,在避免单一预测方法片面性的同时,提高了对各种天气的适应性。通过算例验证分析表明,所提出的组合预测方法在各种天气类型下的预测效果都优于理论预测、BP预测和LSSVM预测等单一预测方法,能够有效提高预测的有效性和准确性,具有较高的工程实用价值。     

动态场景图像去模糊技术研究进展

模糊是图像退化的主要降质因素之一,图像去模糊技术一直是计算机视觉和图像处理领域的一个重要课题,广泛应用于安防、刑侦、交通、金融、医疗图像等领域.首先,对传统去模糊算法进行阐述并说明其存在的问题.然后,在此基础上对现有基于深度学习的图像去模糊方法进行综述并分析了算法存在的优势与不足,着重讨论了基于动态网络的非均匀模糊处理新趋势.最后,结合最新的研究成果,展望了图像去模糊技术未来的发展方向.     

废旧纺织品在线NIR谱库的建立及检索识别应用

为了验证废旧纺织品在线近红外谱库的实用性,利用383个未参与建库的聚酯、棉、羊毛、锦纶、真丝、粘胶、腈纶、聚酯/毛、聚酯/锦纶、真丝棉、锦纶/氨纶、聚酯/棉12类织物样品对所建谱库进行在线检索识别.结果表明该方法识别正确率达98.7％,利用该谱库可对12种常见废旧纺织品进行在线识别和自动分选,为废旧纺织品回收分选提供一种新的方法和设备.     

证券市场中庄家与散户间的确定性微分博弈

基于确定性微分博弈理论,建立了一种庄家与散户间的连续时间的博弈模型.首先将所有散户作为一个整体与庄家进行博弈,以博弈双方持股率的动态关系作为动态系统方程,并以此构建了一个确定性微分博弈模型; 然后运用开环纳什均衡和反馈纳什均衡分别求解出满足共态函数的常微分方程组和满足价值函数的Issacs - Bellman偏微分方程,以此得到庄家与散户博弈的开环纳什均衡策略和反馈纳什均衡策略.该结果可为金融监管部门监管证券市场和证券市场投资者买卖股票提供参考.     

基于Arduino的目标跟踪系统设计

利用Arduino设计并实现了一种目标跟踪系统。该系统包括图像采集处理、基于Arduino开发的下位机软件和舵机云台3个模块。相机实时接收图像,对捕获到的图像进行预处理,调用OpenCV中的函数对图像进行霍夫圆检测。计算机通过串口与Arduino开发板连接,将图形位置信息数据实时发送。通过Arduino控制舵机的转动角度,精确调整相机的方位、俯仰姿态,完成实时的目标追踪。实验结果表明,在使用Python开发的计算机软件中,通过动态目标视觉检测以及PID控制的角度输出,舵机云台实现了很好的控制效果,使二维转台实现圆形识别跟踪。     

车联网基于信任度的RSU识别及资源分配算法

在车联网中,由于部分路侧单元（RSU）的位置比较偏远,无法得到网络管理员的及时维护,可能遭到攻击,变为不可信任的路侧单元,降低了车辆的通信质量和网络能效.为了有效地识别RSU的可靠性,提出了一种基于信任度的路侧单元识别及资源分配算法,将路侧单元识别、传输模式的选择和功率分配联合建模为网络能效的优化问题,并分成3个子优化问题,分别求解.首先,采用基于信任度的RSU识别算法,识别出可信任和不可信任的路侧单元;其次,优化车辆资源块配置和链路选择;最后,通过次梯度算法优化传输功率,最大化网络能效.理论分析和仿真结果表明,所提算法具备较低的复杂度,可以达到较高的路侧单元识别准确度,并有效地提升网络总能效.     

基于多学习单元卷积神经网络的雷达辐射源信号识别

现有基于人工提取特征的复杂体制雷达辐射源信号识别方法时效性低,识别准确率不佳. 为此,提出了一种基于多学习单元卷积神经网络的识别方法. 首先对辐射源信号的模糊函数进行高斯平滑,以校正噪声带来的毛刺与畸变;然后提取其正交切片作为进一步的特征提取对象;最后构建多学习单元卷积神经网络,学习和提取正交切片深层、泛在的特征,并通过softmax分类器进行分类识别. 仿真实验结果表明,所提方法在信噪比为-2 dB时对6类典型雷达信号的整体平均识别率均保持在99.86%以上,即便是在-6 dB环境中,雷达信号的识别率也可达到88.50%,在极低信噪比条件下具有良好的性能和可行性.     

基于动态模式分解的移动用户信道容量预测算法

在多输入多输出环境下,为了能够连续预测出移动用户的信道容量并以此合理地分配用户资源,提出了一种基于动态模式分解（DMD）的信道容量预测方法及其优化方法：基于经验模态分解的选择性归一化动态模式分解（ESN-DMD）.仿真结果表明,DMD算法只适用于预测低移速低复杂度的用户信号,ESN-DMD算法可以预测不同移速的用户信道容量.     

强隐私保护的移动群智感知方案

为了实现移动群智感知系统中身份隐私、证书撤销和积分激励功能,同时解决恶意用户身份追踪与诚实用户隐私保护之间的矛盾,提出了强隐私保护的移动群智感知方案.基于门限密码思想将身份追踪能力分散到多个实体上,使得多个追踪者合作才能追踪用户身份;将Pointcheval-Sanders签名和基于RSA假设的Camenisch-Lysyanskaya累加器结合起来实现了证书的安全快速撤销;利用Pointcheval-Sanders签名构造了保护隐私的积分激励机制.对该方案进行了安全性分析和实验分析.研究结果表明,该方案不仅满足安全要求,而且在实际应用中具有可行性.