变电站图纸物理回路建模方法及实现

目前变电站原始图纸信息保存单一、数字化解析程度不高,人工解析变电站原始图纸工作量庞大。为了解决该问题,提出基于可携带文档格式(portable document format,PDF)图纸智能化提取变电站设备及其连接关系信息、构建物理回路模型的方法,并根据智能变电站物理配置描述(substation physical configuration description,SPCD)文件对该方法进行具体实现。首先,对图纸中提取的图元信息进行处理;然后,通过字符串相似度匹配结合KR的贪心串覆盖(running Karp-Rabin greedy string tiling,RKR-GST)算法实现电气符号的识别,使用梯度提升决策树和逻辑回归(gradient boosting decision tree-logistics regression,GBDT-LR)混合算法进行变电站图像分类;最后,根据SPCD文件完成从原始图纸到物理回路模型的数字化描述。实验结果表明,在图元存在误差的情况下,电气符号匹配正确率达到93%,物理回路识别正确率超过90%。

基于去噪复数FastICA和稀疏重构的相干信号欠定DOA估计

针对现有的存在相干信号的DOA估计方法大多数不能用于欠定的情况,即入射信号数超过传感器数的问题,提出了一种复数快速独立成分分析算法(即复数FastICA算法)和稀疏重构算法结合的DOA估计方法。当均匀圆阵传感器数目为M时,该算法最多可以估计M(M-1)入射信号的到达角。针对低信噪比情况下,复数FastICA分离效果差的问题,提出了2种圆信号与非圆信号情况下通用的去噪复数FastICA算法。仿真结果与实测数据结果表明,该算法可以进行欠定情况相干与非相干信号共存的DOA估计,与目前的几种算法相比,所提的DOA估计方法算法具有良好的性能。

基于MDSCLDNN-HAN的调制识别算法

针对基于深度学习的调制识别模型存在模型参数多、计算量大等问题,使用深度可分离卷积和注意力机制,提出了一种新型多通道特征融合的神经网络模型。在数据集RadioML2016.10a和RadioML2016.10b上进行实验,验证结果表明,信噪比在0 dB以上时,所提算法模型对2个数据集的识别准确率分别为92.9%和93.1%,识别准确率优于现有模型,同时参数量减少65.7%,计算量减少76.6%。

多脉冲群组合的TACAN空/地信号仿真实现

通过仿真实现TACAN空/地信号能够有效降低侦收系统的设计成本。以TACAN空/地信号的侦收为目的,通过研究TACAN空/地信号的信号特征(脉冲宽度、脉冲数量、触发条件)、数学描述及调制方式,基于多脉冲群组合方式设计了TACAN空/地模式下X、Y两类信号的仿真算法。经验证,两类仿真信号均满足TACAN信号的侦收要求。