基于CNN和LSTM混合网络的直流充电桩功率模块优化

直流充电桩内部功率变化动态性过强,不易捕捉及计算误差过大,提出基于CNN和LSTM混合网络的功率模块优化方法。根据充电桩电路工作原理,得到电路内部各项参数间存在的直接关联,根据该点采用三相电网平衡原理设计电力稳定控制函数,计算满足电压、电流以及功率最稳的调节比例系数,并作为调节点,建立CNN和LSTM混合网络多层次模型,计算有序、无序充放电过程的电力负荷变化,利用调节比例系数按照充电、放电所需功率需求完成优化。实验结果表明,所提方法的充电桩功率稳定,对充电桩的电压偏移量实现有效改善。

基于交直流混合网络的电能路由器协同控制与调度优化

随着各种新型能源的发展,电网的能源需求也逐渐从化石燃料过渡为环境友好型能源,而这些能源的分布与智能微电网的发展密切相关。且交直流混合配电网调度面临着系统稳定性、供电可靠性、资源管理、智能化调度和协调与通信等多方面的挑战。该文首先提出一种串联式拓扑结构的电能路由器(ER),可以有效地整合分布式电源、储能设备和负荷,提高微网的运行效率和可靠性。在此基础上提出一种基于交直流混合网络的电能路由器协同控制与调度优化算法,该算法以微网的电压的平均偏差、功率损耗、平均线路压降为优化目标,选择最优的传输路径。最后进行实验验证,结果表明,该方法可以降低微网的运行成本,延长储能设备的寿命,提高电能质量,为交直流混合微网提供了一种可行的优化方案。

基于并行混合网络的短文本情感分析模型

针对目前在短文本语义情感分析过程中会存在的传统词嵌入对情感语义表达不充分,特征挖掘不全面,准确率较低等问题,提出一种基于多头注意力机制的MACGRU并行混合网络模型。首先,根据胶囊网络(CapsNet)与双向门限循环单元网络(BiGRU)不同的特点选择BERT词嵌入与Glove词嵌入对短文本做向量化表示,并对Glove词嵌入改进加入位置嵌入和词性嵌入,使短文本在词嵌入阶段获取更丰富的短文本信息;其次,将BERT训练的词向量和Glove训练的词向量分别输入CapsNet和BiGRU中提取短文本局部语义信息和短文本的上下文语义信息;然后,在CapsNet和BiGRU的特征输出后都加入多头注意力机制对提取到的情感特征进行加权处理;最后,将多头注意力机制加权后的局部特征和上下文语义特征进行融合并通过softmax函数进行情感分类输出。上述模型在公开数据集COVID-19上进行实验验证,其模型的准确率,精准率,召回率,F1指标都达到了95%以上,相较于其它基准模型性能更优,也充分证明了该模型的优越性。

混合网络攻击下马尔可夫跳变神经网络的安全容错同步控制

针对一类混合网络攻击下马尔可夫跳变神经网络安全容错同步控制问题,提出1种确保神经网络主从系统安全容错同步控制器的设计方法。利用2个独立的伯努利分布对随机发生的欺骗攻击和拒绝服务(DoS)攻击进行建模,将马尔可夫跳变神经网络和混合网络攻击置于同一框架中,考虑到执行器可能发生的失效故障情况,设计1种容错控制器;引入1种自由矩阵方法,构建李雅普诺夫(Lyapunov)函数,采用线性矩阵不等式分析方法和特殊的积分不等式放缩技术,推导出能够保证同步误H∞差系统随机均方稳定且满足规定的性能指标的充分条件;进一步使用1种有效的解耦方法对矩阵的耦合项进行分离解耦,运用Matlab中的LMI工具箱得到控制器参数,最后通过数值算例说明所提方法的可行性和有效性。结果表明:当执行器故障失效60%~80%时,以及遭受欺骗攻击概率为80%和DoS攻击概率为50%的混合网络攻击时,所提方法仍然能实现神经网络主从系统的安全性和同步性。

混合网络环境下TSN与SDN融合的策略与应用

本文深入探讨了在混合网络环境中时间敏感网络(time sensitive networking,TSN)与软件定义网络(software-defined networking,SDN)的融合策略。本文首先介绍了TSN和SDN技术及其在网络领域的重要性和应用。其次,分析了混合网络的架构设计,包括数据流分类和资源分配,以实现不同类型数据的高效传输。再次,融合机制的设计部分强调了TSN和SDN之间的协同工作,确保网络的稳定性和性能。时间同步与调度策略确保时间敏感数据的准时传输,而流量管理与优化策略最大化了网络资源的利用。最后,容错与恢复机制策略提高了网络的鲁棒性和可靠性,确保网络在面临故障时能够快速恢复正常运行。研究成果为实现高性能、高可靠性的混合网络提供了全面解决方案,混合网络环境下TSN与SDN的融合策略将推动网络技术的发展,满足不断增长的网络需求。

T2T和T2G混合网络中的功率分配算法

现有功率分配算法大多基于理想信道状态信息(CSI)实现性能优化,在列车对列车(T2T)双移动端通信场景中并不适用.针对城市轨道交通系统T2T和车地(T2G)混合网络场景,引入CSI反馈延时,研究非理想状态时仍可保障通信质量的功率分配算法.考虑单蜂窝用户复用单T2T用户对情况,以T2G用户传输速率总和最大化为优化目标,构建多约束条件下的功率分配模型.首先,根据分步思想将非凸模型简化为最优分配功率计算和最佳复用用户匹配2个子模型;其次,利用线性规划分析可行域内目标函数的最优解及最优值,并通过二分法求解最优分配功率;最后,筛选出可行复用对集合后,利用匈牙利算法进行二分图匹配.仿真结果表明:该算法兼顾城市轨道交通系统中T2T通信中断概率约束和T2G用户传输速率,且可实现1.0 ms内的CSI反馈延时.

有线混合网络数据传输拥塞优化控制方法

为解决传统有线混合网络数据传输丢包率高、链路延迟长、利用率低的问题,提出一种有线混合网络数据传输拥塞优化控制方法。以单向延迟和可用带宽的检测结果为基础,采用马尔可夫模型预测有线混合网络传输的拥塞状态,将资源消耗和链路利用率作为优化控制的目标,在有线混合网络数据传输拥塞优化控制目标选择的路径符合要求下,根据其状态建立目标函数,完成优化控制。实验结果表明,该方法数据传输的丢包率小于4%,链路延时控制在0.05 s内,且其有线混合网络数据传输丢包率低,链路延迟短、利用率高。

一种改进的基于OFDM的PLC-VLC混合网络系统

为了降低室内电力线通信和可见光通信(PLC-VLC)系统的复杂度并提高系统的稳定性,提出一种改进的基于正交频分复用(OFDM)的PLC-VLC混合网络系统,通过改进双PLC调制器和发光二极管(LED)结构,降低传统混合网络系统的复杂度。搭建了PLC-VLC混合系统的仿真平台,对系统中信号的频谱图、眼图和误码率性能进行仿真分析。仿真结果表明,所提改进的基于OFDM的PLC-VLC混合网络系统中电信号与光信号转换基本不失真,信号传输准确率较高,系统性能良好。

基于双通道混合网络模型的调制方式识别方法研究

调制方式识别是电子对抗领域的核心技术之一,针对传统调制识别方法识别精度不高的问题,借助深度学习方法构建一种双通道混合网络(CLRD)模型,通过对信号的时序特征和空间特征的联合提取完成信号的有效识别。以RML2016.10a数据集为仿真对象,识别11种调制信号。仿真结果表明:在低信噪比条件下,本文提出的CLRD模型具有较好的识别准确率,当信噪比在-2 dB以上时,平均识别准确率可达到91.56%;与其他常用模型相比,识别准确率均有一定程度的提高。

混合网络数据库最优访问路径自适应检测方法

提出混合网络数据库最优访问路径自适应检测方法,降低访问路径检测能耗及访问路径长度.以访问路径检测能耗最低为目标函数,构建满足最短访问路径限制条件的混合网络数据库最优访问路径检测模型,以多态蚁群算法为基础,通过自适应竞争策略函数自适应更新侦察蚁、搜索蚁数量,利用人工免疫算法改进多态蚁群算法,搜索蚁依据信息素浓度侦察疑似最优解路径,将其侦察结果视为抗体并与视作抗原的实际最优路径作匹配,通过判断二者间的匹配精度,获取数据库访问路径检测能耗最低、访问路径最短的自适应检测结果.实验结果表明:该方法在40次迭代后即可获取访问路径长度最短、访问路径检测能耗最低的访问路径检测结果,最优访问路径进化曲线稳定性强,且不同数据集上的最优访问路径检测精度较高.

有线电视光纤同轴电缆混合网络优化研究

为切实提升有线电视光纤同轴电缆混合(hybric of fiber and coax,HFC)网络优化质量,满足用户的基本使用需求,促进广东省有线电视行业的健康可持续发展。以某HFC网络优化方案为例,对有线电视HFC网络进行优化分析。首先分析有线电视HFC网络优化背景,其次分析有线电视HFC网络优化措施,最后分析优化效果,以供参考与借鉴。

基于合著与引文混合网络的协同评价方法

分析节点在网络中的位置和关系是网络分析的重要内容，也是为科学评价问题提供了有益的借鉴。从评价的角度，作者和文献之间存在正向的相互影响效应，因此提构建了由作者和文献构成的异质二分网络评价模型，应用PageRank和HITS算法的思想，建立作者和文献的协同评价。基于混合网络模型的协同评价，综合了合作网络和引文网络的结构特征，能够提供更为均衡的度量指标。以情报和图书馆学领域为样本，对模型的参数特征及收敛性进行了分析，通过对比分析说明了算法的有效性。

面向船舶电力系统监测的混合网络技术

分析了船舶电力系统目前和未来的监测需求,结合工业以太网、Zigbee网络的特性以及特殊船舶电力系统的监测环境,提出了将2种网络混合起来对船舶电力系统进行底层监测的方案。从网络协议结构入手,论证了Zigbee网转以太网网关的直接和间接实现方案,用硬件和软件设计了间接方案下的协议转换器,并对船舶电力系统的推进电机进行了数据监测实验。技术分析与工程实现结果表明:该混合网络运行稳定、可行,能够满足目前和未来船舶电力系统监测对网络性能的要求。

多跳无线与有线混合网络中TCP性能改进研究综述

多跳无线与有线混合网络中,数据流通过的传输媒体各不相同,这些差异会严重影响TCP性能.为了提高有线与无线混合网络中TCP协议的性能,研究者对混合网络TCP协议进行了大量的研究,主要是通过修改标准TCP协议,使之适合于混合网络环境,设计方法主要有分层设计与跨层设计两种.分析了多跳无线与有线混合网络的特点;探讨了多跳无线与有线混合网络中影响TCP性能的主要因素、TCP所要解决的主要问题,以及改进TCP性能面临的难点;对当前改进混合网络中TCP效率、公平性等方面的研究成果进行了分析和总结,并指出了多跳无线与有线混合网络中TCP进一步研究的重点.

面向混合网络的半覆盖组播路由协议

组播已在多个协议层上分别实现,但现有协议仍未兼顾对灵活性与效率的共同需求.总的来说,硬件组播和IP组播较为高效,而覆盖组播则更为灵活.在混合网络中,底层技术的差异使这一问题变得更为突出.为此提出了一种动态自组织的半覆盖组播路由协议HOMR(half overlay multicast routing).该协议把基于组内区域广播的IP组播、基于地址端口转换的覆盖组播以及对各类硬件组播的调用融入单一的模型,在各层组播间按需转换.HOMR具有与全覆盖组播相似的灵活性,模拟实验表明,HOMR在保持较低协议开销的同时,获得了与完全IP组播相近的转发效率.

基于可见光通信的室内光电混合网络组网关键技术

针对可见光通信在室内的应用,分析了采用可见光与无线射频构成光电混合网络的可行性,提出了一种可行的网络架构;指出了该网络架构组网中的关键技术问题,并针对网络中的光源布局、多址接入、小区切换、异构网络融合等给出了技术路线。

基于统一混合网络理论框架的多层次超网络模型研究

统一混合网络理论模型具有比较丰富的拓扑特性,能够应用于许多实际网络的研究分析,因此开展基于统一混合网络理论的多层次超网络模型研究具有理论价值和现实意义。为此,将统一混合网络理论和超网络的特性相结合,构建了4种类型超网络模型,计算分析了混合比与拓扑特性之间的关系,对统一混合网络理论模型与超网络模型的特性进行了比较,发现一些新特点。

混合网络中一种基于拥塞概率预测的TCP协议

现有的TCP协议采用丢包事件、拥塞反馈信息或往返时延等信息启动拥塞控制,而这些基于单个数据包信息的方法进行丢包区分的能力较弱,使得有线/无线混合网络中的非拥塞丢包影响了TCP的拥塞控制行为.本文提出了一种新的TCP协议,PceReno(Probability of Congestion or Error),它通过对最近一段数据的拥塞概率预测来决定如何响应当前丢包事件,从而避免盲目的启动拥塞控制.这种先应式拥塞感知和后应式拥塞响应相结合的拥塞控制方法不需要增加额外的开销,完全依赖于原有的拥塞控制.实验结果表明PceReno能够较好地对抗随机错误,有效提高TCP在混合网络中的吞吐量.

一种融合MAC层拥塞通告的混合网络TCP协议

在研究无线网络媒体接入控制(MAC)层拥塞测度的基础上,提出了一种跨层的显式拥塞通告(ECN)机制,即:当数据包中记录的请求发送(RTS)次数超过给定阈值时,通过ECN向传输控制协议(TCP)源端发送拥塞通告,从而启动TCP拥塞控制。这种跨层设计是对有线网络中基于主动队列管理(AQM)的拥塞控制的有效补充,由此可以得到一种与已有的协议无缝连接的混合网络TCP模型。通过在网络模拟器NS2中构造多流无线局域网和多跳无线/有线混合网络,对所提出的方法进行了仿真,实验结果说明该方法能够提高混合网络的性能,并且具备良好的扩展性。

混合网络研究

自组织网和蜂窝网是移动通信系统的重要组成部分,融合两者的混合网络将可能成为未来移动通信系统的重要组成形式之一。文章介绍了混合网络的研究现状,分析了各网络模型的特性,并对混合网络中的关键技术问题,如框架结构、通信模式选择、信道分配、路由、计费、负载均衡,进行了探讨。文章认为混合网络通过其灵活的网络组建能力,不仅提高了对传统业务的支持,同时也为引入新服务创造了条件。自组织网络和蜂窝网络的融合将为构造下一代移动通信系统奠定基础。