高压断路器近区故障试验人工链路分析研究

在出现近区故障时,由于线路侧初始瞬态恢复电压上升率较高,对于SF6高压断路器而言,近区故障开断条件更为苛刻。文中从三角波产生的原理和试验方面,对其进行了全面的研究,并通过PSCAD仿真、低压模拟试验和高压试验对比,分析了人工链路杂散参数和低压模拟装置二极管结电容对高压试验结果的影响,最终得出结论:杂散电容导致人工链路实际投入数值比仿真时较小;低压模拟装置二极管结电容会导致人工链路在高压试验时参数偏高,尽量采用小电流和多个二极管串联模式     

智能电网传输线路的无线检测网络设计

当前采用无线传感器网络对输电网进行低成本监控存在一些技术难题,其中低功耗、低数据速率设备是其带宽和延迟的瓶颈。文中的目标是设计出能够实时进行物理测量的无线网络,通过制定一个网络设计优化问题,目的是尽量减少安装与运营成本,同时满足数据流的端到端延迟与带宽限制。通过研究由有线、无线和蜂窝技术组合而成的混合分层网络架构,以保证低成本的实时数据监控。基于所设计的模型,文中对各种场景进行优化评估。由此分析表明,使用WSN的电网无线监视系统是可行的,同时无线链路带宽可能是成本优化的一个限制因素。     

塔东南地区地震资料处理方法研究及应用

塔东南地区是塔里木盆地油气勘探新区、新领域,具有广阔的勘探前景。该区表层结构复杂,资料信噪比低,严重影响了地震资料处理和区域地质研究。结合区域地质条件,对原始地震资料进行深入剖析,认为处理过程中主要难点为静校正问题严重、干扰波发育、构造复杂等三个方面。在大量试验和研究的基础上,提炼出了一套针对性的处理方法,即综合静校正、叠前组合压噪和精细成像等配套技术联合应用,能够使塔东南地区地震资料成像质量逐步提高,取得较满意的效果。     

MIMO无线通信系统总体资源效率测度方法研究

提出一种通信系统总体资源效率测度的一般模型,以此为基础给出多输入多输出（MIMO）无线通信系统总体资源效率测度的具体方法。理论分析及实际测度结果表明,虽然MIMO系统由于充分利用空间资源,其归一化带宽与归一化信噪比需求相对较小,但是,就目前实现的MIMO系统而言,若与基本的加性白高斯噪声（AWGN）信道下实际通信系统相比,其总体资源效率更低,与系统潜在能力的差距更大。     

无线传感器网络中联合路由优化的高能效链路调度

链路调度技术是提高无线传感器网络数据传输可靠性的重要途径.传统的链路调度算法主要关注如何寻找无干扰传输条件下的最小调度帧,而忽视路径选择对链路调度的影响,会导致部分链路的干扰集过大,降低了时隙复用性.针对这一难题,系统分析了链路调度与路径选择及网络能耗的关系,提出联合路径优化的高能效链路调度模型.为加快求解速度,首先通过变量删减及模型转化,提出基于整数规划的最优路由树构建算法;进一步,根据整数规划求解的路由树与链路需求,提出基于最大干扰度优先的启发式链路调度算法.大量仿真实验验证了本文算法的有效性.     

一种基于平均周期图的频域信噪比估计算法

在信噪比估计算法中,频域估计法是一种经典算法。为了降低算法复杂度并在低信噪比条件下准确估计,在频域估计法的基础上,结合平均周期图的思想,通过分段运算、累加合并的方法,给出一种改进的频域信噪比估计法。仿真结果表明,在实际信噪比为[-16 dB,-6 dB]时,估计均方误差不超过0.4 dB;通过与最大似然法仿真对比可知,该算法不受多普勒频移影响,应用范围更广。同时,该算法运算量少,复杂度低,易于在工程中实现。     

基于高精度边缘方向求解的红外弱小目标检测

针对边缘方向误差较大导致各向异性SUSAN算法背景抑制能力降低的问题,提出了一种高精度边缘方向求解算法来确定实际边缘方向;并引入独立强度模型来确定短轴的尺度以实现滤波器长、短轴自适应地确定。实验表明:高精度边缘方向求解算法的引入能显著提升红外背景重建的精确度,从而提高了算法的背景抑制能力,经过该算法滤波后的图像其信噪比、检测率都获得显著提升,虚警率明显降低,能有效提高系统的单帧红外弱小目标的检测能力。     

基于VCM的对地探测卫星数据传输体制分析

针对常规数据传输体制在卫星过境过程中不能充分利用系统链路余量的情况,开展了基于可变编码调制方式的卫星数据传输体制研究。通过分析比较发现,可变编码调制传输体制较常规数据传输体制节约了大量链路余量,使数据传输量提高了35.5%。最后,对可变编码调制传输体制的实现方式给出了建议。     

基于小波变换的边缘保留图像去噪改进算法

针对在图像去噪过程中,如何有效地保留图像边缘等重要特征信息的问题,提出了一种基于小波变换的图像去噪改进算法。对图像进行多尺度小波分解,将各子带小波系数进行自适应阈值化处理,边缘成分的阈值由子带阈值和给定的相关权重计算得到,从而有效保留图像边缘信息。分别对Tracy和Building图像进行处理,实验结果表明,与BayesShrink等4种传统方法相比较,改进算法不仅可以有效去除不同程度的加性高斯白噪声,很好地保留图像边缘等重要特征信息,而且具有较高的峰值信噪比。     

基于Tetrolet变换域核维纳滤波斑点噪声抑制

针对图像中广泛存在的斑点噪声,提出了一种基于Tetrolet变换域抑制方法。该方法首先对噪声图像进行三层Tetrolet分解,获得低频和高频分解系数;然后对于高频Tetrolet分解系数采用基于核方法的自适应维纳滤波器进行滤波处理;对于低频Tetrolet分解系数设计出一种可调节参数的自适应阈值函数进行噪声抑制;最后进行系数重构。实验结果表明,该算法具有较好的滤波效果。