并网变流器序导纳模型的解耦控制方法

针对变流器中存在的频率耦合导致序阻抗法判断系统稳定性不准确的问题,提出了一种基于变流器序导纳模型的解耦控制方法。该方法在控制中引入解耦因子,并比较引入解耦因子前后变流器序导纳和耦合电流的变化。结果表明,引入解耦因子能在中低频段使序导纳的耦合项近似为0,变流器呈现出单输入单输出特性,耦合电流明显减小,从而序阻抗法能较准确地分析变流器的稳定性和系统的次同步和超同步振荡,同时解耦因子对系统的动态性能影响很小。Matlab仿真和实物实验验证了该解耦方法的正确性。

基于SISO序阻抗的直驱风场经柔直输电系统中频振荡机理分析及抑制

直驱风场可通过柔性直流实现大容量、远距离输电。目前已有诸多研究表明直驱风场经柔直输电系统面临着次同步或高频振荡问题。然而,也可能存在一种频段介于两者之间的中频振荡现象,值得进一步研究。为此,该文基于直驱风场经柔直输电系统的单输入单输出(singleinputsingle output,SISO)等效序阻抗模型研究该互联系统的中频振荡机理。然后,据此分析直驱风场和柔直换流站参数对该中频振荡特性的影响,分析结果得到了仿真验证。最后,该文还提出基于虚拟阻抗的阻抗重塑控制,并通过仿真验证所提控制策略对抑制直驱风场经柔直输电系统中频振荡的有效性,对于实际工程具有参考意义。

一种灵活抗多普勒的MIMO雷达波形设计

针对多输入多输出(MIMO)雷达正交波形经脉冲压缩后距离旁瓣高的问题,提出一种基于过采样广义Prouhet-Thue-Morse(GPTM)序列和完备互补码(CCC)的MIMO雷达波形.在过采样GPTM序列的控制下,不仅可以使得基于CCC的MIMO雷达波形在模糊函数的零多普勒轴附近有效降低距离旁瓣,还可以在特定的多普勒频率附近消除距离旁瓣.最后,利用仿真,验证所设计波形的性能,并与已有同类波形的性能进行对比.

基于FSM的协议一致性测试序列生成算法研究

在通信协议的一致性测试领域里,如何生成满足要求的测试序列一直是研究热点之一。针对生成的测试序列不够简捷高效的问题,在介绍了通信协议的主要形式化模型FSM后,先研究了基于UIO的测试序列生成算法,然后对原算法进行了改进。改进后的算法所生成的测试序列具有较高的错误覆盖率,并且能够缩短测试序列的长度。

EFSM可执行状态验证序列的生成

在以扩展有限状态机(EFSM)为模型描述的协议一致性测试系统中,为了解决状态验证序列的可执行性问题,提出了一种新的可执行状态验证序列(ESIS)生成算法.新算法基于宽度优先搜索可执行分析树(EAT)的思想,从状态验证需求的角度,在EFSM的状态格局投影子空间中,采用分步计算的方式生成具体验证场景下的最短可执行状态验证序列,从而减少了在完全状态格局空间中单步计算所有状态验证序列的复杂性.实验结果表明了新算法对生成EFSM可执行状态验证序列是有效的.

基于UML状态图的类测试用例自动生成方法

UML作为面向对象软件开发的事实上的标准建模语言，近年来得到了广泛的应用 ，基于UML的测试也成为面向对象软件测试的研究热点。该文把基于扩展的有限状态机EFSM 的唯一输入输出UIO测试用例自动生成方法和UML的类的状态图相结合，提出了一种基于UML 状态图的类的测试用例自动生成方法。

基于支持向量机的DNA序列分类系统的设计与实现

针对传统统计方法进行DNA序列分类时要求DNA序列样本的概率分布函数已知,但多数情况下概率分布函数未知这一问题,采用支持向量机这一新的机器学习方法对DNA序列进行分类;以VB和Matlab为主要工具开发了基于支持向量机的DNA序列分类系统。结果表明:该系统能够动态选择DNA训练样本、待测试样本,以及支持向量机模型中的参数,并根据用户的指定条件动态输出计算结果;对于预测一批已知正确分类答案的DNA序列,系统能够自动统计识别率,以观察参数变化对于算法执行结果的影响。

基于训练序列的MIMO信道估计

提出了一种基于隐训练序列的多输入多输出通信系统的信道估计方法,利用训练序列与信息序列的不相关特性,在没有带宽损失的情况下估计出信道参数。给出了信道估计算法,并对估计的均方误差性能进行了分析,讨论了隐训练序列的优化方案。与以往的隐训练序列估计方法比较,本算法不受接收端直流偏移的限制,且有更低的估计均方误差。计算机仿真结果表明了该估计方法的有效性。

基于PN序列的MIMO-OFDM系统信道估计

基于为MIMO-OFDM系统设计了一种训练序列,并给出了相应的信道估计算法.提出使用PN序列代替传统OFDM系统中的循环前缀作为训练序列,并且不同发射天线选择相互正交的PN序列,利用PN序列的自相关性和互相关性,采用时域相关的方法估计多信道.与传统采用频域导频的信道估计器相比,该方法由于无需矩阵求逆,能够大大降低计算复杂度,同时PN序列作为OFDM符号的一部分可以实时估计信道,具有跟踪时变信道的能力.仿真结果表明该估计是无偏的,而且均方估计误差极小.

一种低复杂度的MIMO-OFDM信道估计新方法

该文基于m序列设计了一种适合多天线收发-正交频分复用(MIMO-OFDM)系统的时域信道估计新方法。在时域OFDM符号之间插入附加循环前缀(CP)的m序列作为训练序列,在接收端将去掉循环前缀的接收序列与指定的循环移位m序列作相关运算,然后利用m序列的二值自相关特性获得信道的冲激响应估计,从而得到信道的频率响应估计。理论分析和仿真结果都表明:在频率选择性信道中,新方法在系统开销小、计算复杂度低的情况下可以取得比传统算法更好的性能。

基于有限状态机的一致性测试例自动生成方法

一致性测试通俗地讲是测试被测设备（ＩＵＴ）是否符合有关标准。随着被测设备类型的增多，用手工方法产生测试例将是不可能的，所以，迫切需要寻找一种自动生成测试例的方法。本文提出的方法可以自动生成测试例，用这种方法产生的测试例的数目有一确定的上限。

UIO序列优化搜索算法的研究

UIO序列是对有限状态机进行功能测试的有效手段 ,在VLSI、通信协议等时序系统中有很强的实际应用背景 .本文基于可区分状态组这一概念设计了一个搜索算法 ,进一步利用搜索信息建立了一个基于“小于”关系的启发策略 ,有效的剪枝策略的设计将尽可能消除没有意义的搜索分枝 ,新设计出的多路OPEN/CLOSED表存储机制也加快了相关的判别、处理过程 .根据实验结果 ,分析了优化措施对于改进了搜索过程、减少搜索信息的产生、提高搜索速度有显著的贡献 .该算法与以往的算法相比 。

用混沌序列提高MIMO雷达多目标检测性能

基于混沌相位编码信号在相关性和随机性等方面的良好特性,提出了一种用混沌相位编码信号提高多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)雷达多目标检测性能的方法。取不同初始值代入混沌映射产生不同的混沌序列;通过均匀量化、四相编码得到混沌相位编码波形。通过多脉冲压缩累积有效降低混沌波形的互相关和自相关旁瓣,使得输出结果具有较低的旁瓣峰值,从而提高了MIMO雷达对多目标检测的性能。最后的仿真结果表明了该方法的有效性。

MIMO-OFDM系统中的信道估计简化方法

利用多径衰落信道频域的相关特性,进一步简化了M IMO-OFDM系统中基于训练序列的信道估计方法,减小了其中的FFT变换阶数以及需要的矩阵逆变换的计算次数,减小倍数可以根据信道特性设置。并针对不同的信道模型,对提出的简化算法的性能作了研究,仿真结果表明:对相关特性较好的信道性能损失很少。

基于UIO测试序列的错误诊断算法

唯一输入输出(UniqueInputOutput)测试序列是协议测试中常用的一种测试序列,在一个已有的错误诊断算法基础上,结合UIO测试序列的一些特点,该文提出了一种应用于UIO测试序列的错误诊断算法。该算法充分利用了UIO测试序列给出的判定消息,及测试结果中可能的错误转换后的输入/输出消息,从而能高效完全地诊断单个错误。最后用实验数据给出了该文算法和原始算法之间的比较结果。

中国安全经济贡献率的计量分析

安全经济贡献率的准确计算对于指导国家安全投入力度和宏观安全决策起着重要作用。为了准确计算中国安全生产对经济的贡献率,以弥补以往经验取值方法的局限,笔者通过建立计量经济学模型,获得了精确的安全产出与安全投入的函数关系,并得出我国安全生产规模报酬递增的结论。在此基础上又建立时间序列模型,预测出我国2005年的安全经济贡献率为3.01%,安全投入产出比为1.00∶1.81。从预测结果来看,计量模型收到了满意的结果,对国家宏观安全决策具有一定的指导意义。

BUIO生成及测试序列生成算法研究

在通信协议的一致性测试中,生成较短的测试序列是一个重要问题。提出一种利用UIO生成BUIO(BackwardUIO)的方法,部分UIO直接转换成BUIO,可以降低BUIO的生成费用。对基于UIO和BUIO的启发式测试序列生成方法进行了分析,完善了该方法的生成算法,保证测试序列的自动生成。以ECMA-203协议为例,应用这种算法得到了测试用例,与基于UIO序列和中国邮路算法生成的测试序列进行了比较。

基于混沌序列的MIMO雷达互补相位编码波形设计

多发多收(multiple-input multiple-output,MIMO)雷达使用相互正交的波形作为发射波形。用混沌序列可以在短时间内产生任意数量、任意长度的正交混沌相位编码波形。由于互相关和自相关旁瓣的影响,混沌相位编码波形作为发射信号时的脉冲压缩输出具有较高的距离旁瓣。提出一种通过遗传算法联合迭代算法,搜索设计混沌相位编码发射波形的最优互补波形的方法,使得这种互补发射结构能够有效地抑制高脉冲压缩输出距离旁瓣,从而提高MIMO雷达的目标检测性能,特别是对相邻弱小目标的检测性能。仿真部分基于4种常用混沌序列,与相关文献中波形进行比较,证明了该方法的有效性。

基于差分隐私的数据世系发布方法

数据世系描述数据产生、演化的机理和流程,对数据质量评估、数据恢复、数据分析有重要意义.伴随着数据共享的日益深化,对数据世系的主要表现结构世系工作流进行共享的需求也日益迫切.世系工作流中包含的节点模块,以及节点间的时序关系可能涉及数据所有者的隐私,对其进行共享不可避免地会带来隐私保护问题.已有研究侧重世系工作流局部映射关系的维持,对世系工作流可用性的重要表现--工作流时序约束关系维持效果较弱;也缺少对工作流相邻节点有向度分布隐私的保护.针对上述问题,引入输入/输出度序列(Input and Output Degree Sequence with Scale i,IO-iD)模型,在描述世系工作流节点度分布的同时,兼顾对工作流方向特性的提取;提出Previous-Next时序序列结构,描述工作流中节点与其邻接节点的子结构特征;在此基础上,提出基于差分隐私的隐私保护世系工作流发布算法DpriPP,实现弱背景知识依赖的隐私保护世系工作流发布与工作流时序依赖关系可用性的有效维持.理论分析和实验结果表明,所提算法在保护世系工作流局部相邻节点有向度分布隐私的同时,能有效维持世系工作流节点局部与整体时序依赖关系的可用性.

利用逆向判定性缩短EFSM的测试序列的长度

在一个以扩展的有限状态机 (EFSM)为模型描述的协议测试系统中 ,测试序列的可执行性是一个重要的问题。同时 ,还要考虑到测试序列的优化问题。文中以EFSM为协议的描述模型 ,引入了逆向判定性的概念 ,并利用这一概念对转换可执行性分析 (TEA)方法进行了改进 ,缩短了生成的测试序列的长度 ,并且减小了所需的TEA树扩展空间。