基于混沌搜索的AMPSO-BPNN在光伏功率预测中的应用研究

以光伏发电系统的输出功率为研究对象,通过分析光伏发电功率的影响因素,利用相似日原理生成训练样本,将混沌搜索和自适应变异思想引入粒子群算法中,提出混沌搜索的自适应变异粒子群优化BP神经网络的预测模型。该模型较好地克服了BP网络初始化的随机性问题,提高了模型的泛化能力、收敛速度与预测精度。利用光伏电站与气象观测站的数据进行仿真分析与验证,结果表明:优化后模型的预测精度高于优化前,且混沌搜索的AMPSO的优化效果好于单纯PSO的优化效果。

基于C++ AMP加速并行蚁群算法

蚁群算法与同类智能算法相比具有计算速度快、收敛迅速、算法稳定性好等优点,但是随着数据量的增大,计算用时呈现指数型增长。为了更好地解决大数据量蚁群算法计算慢的问题,结合蚁群算法天然的并行性,基于最新的GPU并行化接口C++AMP实现了并行蚁群算法,使计算用时大幅度减少。经试验分析,该算法可以达到3倍的加速效果。

基于AMP解码算法的稀疏叠加码编码矩阵改进

稀疏叠加码是一种新提出的应用于加性高斯白噪声信道的编码方式。使用随机高斯矩阵作为编码矩阵时,存在矩阵数据量较大和传输困难等问题,因此提出了一种用于构建稀疏叠加码的准循环结构编码矩阵。通过准循环结构可有效降低数据量,便于存储和传输。在使用近似消息传递(Approximate Message-Passing,AMP)算法解码时,仿真结果表明准循环矩阵与随机高斯矩阵具有相似的性能。

线性走时插值射线追踪算法的改进

在LTI(Linear Travel-time Interpolation)射线追踪算法基础上提出的扩张-收缩扫描算法能正确追踪直达波、绕射波和回波的射线路径,但其存在计算效率低、收敛速度慢的问题.采用交叉扫描方式对扩张-收缩扫描算法进行改进,并由此提出了基于交叉扫描方式的扩张-收缩扫描改进算法.理论分析及数值模拟结果表明:改进算法在保留了原扩张收缩扫描算法所有优点的同时,具有更高的计算效率;当模型网格尺寸划分较细时,改进算法在计算效率上的优势更为显著.

基于协同进化的航天测控资源优化调度

航天测控资源调度是一个具有很强工程背景的复杂问题,针对其特点,研究了一种基于协同进化的优化调度算法。在描述问题并给出调度模型的基础上,基于协同进化的思想,设计了和问题特征结合的遗传算法编码,对算法的算子和进化策略进行了描述,给出了算法的完整流程。通过算例表明,该算法整体上优于先到先服务(first coming first serving,FCFS)算法、任务综合优先度(task synthesis priority,TSP)算法和简单遗传算法(simple genetic algorithm,SGA)。

一种小波域改进双边滤波的水果图像去噪算法

采用机器人实现水果的自动化精确采摘是现代水果采摘技术发展的基本趋势之一。但由于成像条件以及机器人自身电子电路等因素的影响,使得所获取的图像或多或少存在大量噪声。将小波变换与双边滤波算法有机结合,提出了一种针对水果图像中颗粒噪声的滤波算法。该算法首先对噪声图像实现小波分解,对于各高频子图像,给出了相似像素的基本定义并分别设计出尺寸为5的多方向的相似像素检测窗口;然后根据检测窗口中相似像素的个数与检测窗口全部像素点个数的比值大小,分别采用自适应双边滤波算法和改进加权中值滤波算法加以处理。最后实现小波系数重构。实验仿真结果表明,该滤波算法性能优于双边滤波算法以及小波域双边滤波算法,对于农产品视觉图像、基于流媒体技术设施现场采集的图像处理等领域也具有一定的参考价值。

采用压缩感知的标准测控信号处理

针对测控通信信号接收端存在数据大量冗余的问题,利用标准测控信号在频域上的稀疏性,采用压缩感知的理论进行前期处理。分别考虑了只存在测距音、只存在遥测信号和两类信号都存在等三种条件下的信号处理问题。通过改变稀疏度的大小,可以在不影响解调性能的条件下,大幅度降低接收端所需要的采样率,并且达到消除系统中不需要的谐波的目的。仿真验证了方法的有效性,同时说明利用压缩感知技术,将为测控通信系统的射频直接采样和处理提供一种高效的方式。

基于小波分析的最优故障特征提取研究

针对因模拟电路的故障模型复杂、有容差、非线性等导致的模拟电路故障特征提取难度大、严重依赖于专家的经验的现状,对基于小波分析的模拟电路最优故障特征提取技术进行了研究;以四运放电路为实验基础,采用Morlet和Haar两种小波基分别从不同的维度上做数据预处理,能量化、归一化后组成故障特征,而后通过克隆选择算法的诊断结果分析对比特征提取的效果;实验结果为通过两种小波基提取的故障特征在不同的情况下达到最高故障诊断率均接近89%,表明基于两种小波基的故障特征提取技术都是优秀可用的,以及单点采样数据的有效性;同时实验结果还反映了模拟电路故障特征的详细程度与诊断正确率成正比例关系;这对实际复杂模拟电路的故障特征提取具有指导性的意义。

性能非对称多核处理器下异构感知调度技术

为了满足应用程序的多样化需求,异构多核处理器出现并逐渐进入市场,其中的处理核心(core)具有不同的微架构或者指令集架构(ISA),为应用提供多样化特性支持,比如指令级并行(ILP)、内存级并行(MLP),这些核心协同工作满足整个计算系统的优化目标,比如高性能、低功耗或者良好的能效.然而,目前主流的调度技术主要是针对传统同构处理器架构设计,没有考虑异构硬件能力的差异性.在异构多核处理器环境下,调度技术如何感知硬件的异构特性,为不同类型的应用程序提供更加合适和匹配的硬件资源,这是值得探索的问题.对近年来在该研究领域的成果进行了综述研究,特别是在性能非对称多核处理器架构下,异构调度技术面临的优化目标、分析模型、调度决策和算法评估等主要问题进行了分析和描述,并依次对相关技术进行了系统的总结,最后从软硬件融合的角度对今后的研究工作进行了展望.

高速高精度多线激光雷达信息处理设计及应用

为满足多线、高空间分辨率激光雷达大数据量、高实时性、高可靠性要求,研究设计了一种基于Zynq-7000器件的激光雷达信息处理系统。硬件设计充分利用Zynq内部资源配置了多个、多种接口,外接简易电路即实现多个外设控制和状态监控。不同于常用的SMP (Symmetrical Multiprocessing)方式,Zynq内双ARM核处理器的软件设计采用更灵活的AMP (Asymmetric Multiprocessing)方式,两核一主一从独立运行裸机程序,其中主核完成数据处理的时序调度,并与从核以乒乓方式交替计算,双核协同优化改进,在完成了AD全波形匹配法与TDC相结合的高精度测距基础上,进一步设计并实现了实时的距离和强度校正算法,算法不仅研究了校正量与距离和强度的关系,还引入了温度和探测单元差异影响因素。经测试,64线激光雷达可探测处理三次回波,在120 m范围内的测距精度优于1.5 cm,强度数据更客观反映探测目标的特性,雷达单回波数据点率达到2 560 K点/s。

矩形窗正交时频空检测算法

针对正交时频空(Orthogonal Time Frequency Space,OTFS)调制系统采用矩形窗函数时,信道矩阵结构复杂导致的鲁棒性差的问题,提出了一种基于时域处理和酉近似消息传递的检测算法。该算法首先添加循环前缀,将时域信道转换为分块对角矩阵;然后应用酉变换和近似消息传递建立迭代检测算法。仿真结果表明,所提检测算法能够在不增加复杂度的条件下有效提升检测精度和鲁棒性,特别是存在信道编码的条件下表现出2 dB的性能增益,使得该算法更适用于杂散多径、高速移动等环境,具有较高的应用价值。

深空天线组阵相关合成算法的Simulink仿真与分析

为对深空网天线组阵中几种相关合成算法进行分析比较,构建了一种新的Simulink仿真模型。将其应用于某测控站天线组阵试验数据,验证了模型的可行性。在此仿真模型下,对Simple、Sumple和Matrix-free算法进行了频标同源/频标不同源、弱信号/强信号、2/3/6个天线等组阵情况下的仿真分析。三种算法在频标同源情况下的合成效率均优于不同源的情况;强信号组阵情况下,三种算法的信噪比合成性能基本相当;Simple算法在6天线情况下,信噪比合成性能下降;Sumple算法在组阵的天线数目很少时,合成信噪比较低且不稳定,在天线数目较多时性能良好;Matrix-free算法性能稳健,合成效率始终大于95%。该Simulink仿真模型对于进行天线组阵信号相关算法的分析具有一定的价值。

基于决策树的模具制造企业订单履约数据挖掘

针对模具制造企业的订单履约预测问题,采用C4.5决策树算法在Weka平台上进行了案例建模,分析了履约数据中履约状态与订单属性之间隐藏的内在联系,最终得到了履约数据决策树,并从中获取了规则知识。结果表明,该算法能正确地将履约数据进行分类,并得到若干有价值的结论,以供决策分析。

基于边界扫描技术的设计复杂性优化研究

对于边界扫描技术的电路系统,可利用现代优化算法对其进行复杂性和测试性改善度的综合优化。主要以较小的复杂性设计来实现测试性的最大化改善,以提高系统测试性优化和缩短系统的测试时间。应用模拟退火算法和模拟退火遗传算法实现系统的设计复杂性优化,相比于贪婪算法,模拟退火算法和模拟退火遗传算法能得到更好的优化率。

大电流三相宽量程电子式电能表的设计与实现

三相低压电能计量用户必须根据用电大小安装合适规格的三相电表,容量更大的用户还必须安装电流互感器,这些用电计量环境存在管理难度大、计量设备复杂的问题,偷电漏计量情况时有发生,电流规格为2(200)A的大电流三相电表的使用能够统一电表规格,简化检表、配送、安装维护的工作量,同时增加恶意偷窃电的难度,提高了计量设备和系统的可靠性。

基于AMP的L_(1/2)正则化方法

本文研究基于AMP的L_(1/2)正则化方法,采用Belief Propagation算法的思想构造了基于AMP改进的Half阈值迭代算法,并证明所提算法至多需要有限步就能精确估计稀疏向量.通过稀疏信号重建实验,我们验证了几种基于AMP的阈值迭代求解算法的非凸正则化方法具有强的信号重建和相变能力.