水稻籽粒连接力分布频谱分析及联合收割机差速脱粒装置研究

脱粒是水稻联合收获过程中一个至关重要的环节,而籽粒与粒柄之间的连接力是衡量脱粒难易程度的重要因素。传统脱粒装置在收获高产水稻时存在脱粒不尽、脱粒能力不足等问题,故有必要通过结构创新提升脱粒装置工作性能。本文对甬优12号、甬优9号、嘉优2号和甬优11号4个超级稻水稻品种,进行了籽粒与粒柄间连接力的测定,并绘制了籽粒连接力分布频谱图,计算了4个水稻品种的脱粒系数,建立并验证了籽粒平均连接力与脱粒滚筒齿顶线速度和转速之间的数学关系模型。针对半喂入联合收获机和全喂入联合收获机2种机型,分别研制了弓齿式差速脱粒滚筒和杆齿式差速脱粒滚筒,并进行了差速脱粒与单速脱粒比对试验,结果表明:差速脱粒装置利用低速段脱粒降低了籽粒和茎秆的破碎,利用高速段脱粒降低了脱不净损失,其籽粒破碎率、脱出物中含杂率以及脱不净和夹带损失率等性能指标得到有效改善。本研究为联合收获机脱粒装置优化提供了理论依据和实践参考。

基于多智能体深度强化学习的车联网频谱共享

针对高动态车联网环境中基站难以收集和管理瞬时信道状态信息的问题,提出了基于多智能体深度强化学习的车联网频谱分配算法.该算法以车辆通信延迟和可靠性约束条件下最大化网络吞吐量为目标,利用学习算法改进频谱和功率分配策略.首先通过改进DQN模型和Exp3策略训练隐式协作智能体.其次,利用迟滞性Q学习和并发体验重放轨迹解决多智能体并发学习引起的非平稳性问题.仿真结果表明,该算法有效载荷平均成功交付率可达95.89%,比随机基线算法提高了16.48%,可快速获取近似最优解,在降低车联网通信系统信令开销方面具有显著优势.

基于频谱拆分的高比例新能源电力系统火电-多类型储能容量优化匹配

“双碳”背景下的新型电力系统可再生能源接入比例持续增大,火电装机保留量将逐步降低,源荷平衡将由抽水蓄能、电化学储能等多类型储能配合火电共同完成。该文提出在已知目标年新能源装机与负荷容量下对火电与多类型储能容量需求的评估方法。首先对净负荷时间序列做离散傅里叶变换(discrete Fourier transform,DFT),将所得频谱进行聚类,并引入连续变量分布系数将单一频率分量能同时分配给火电机组、抽水储能和电池储能,从而进行傅里叶反变换得到时域调度曲线,评估或优化火电和多类型储能容量。该文所提容量匹配优化的目标函数是凸函数,由于采用了连续变量分布系数,约束条件是线性等式和不等式,整个问题可以转化为线性规划求解,克服了基于截止频率法难以充分利用火电灵活性的局限性和计算模型的非凸性。参考西北电网数据构建场景并进行算例分析,验证了所提模型能够充分利用火电调节潜力,协调火-储联合运行。比较不同风光比例下和不同新能源接入规模的匹配结果,表明适当的风光比和接入规模有助于降低总体投资成本。

基于一致优化的分布式宽带合作频谱感知算法

在压缩采样的框架下,提出一种基于一致优化的分布式宽带频谱压缩感知算法。算法思想如下:认知无线电网络中每个认知节点首先根据压缩采样理论获取压缩采样,并恢复本地的频谱信息,然后在一跳范围内交换频谱信息。认知节点将获取的邻居节点频谱信息进行加权平均,此加权平均作为频谱恢复一致优化问题的约束,以此来降低计算开销,加速算法的收敛。优化问题通过最优交替方向乘子法迭代求解来获取整个认知无线电网络的频谱估计。给出了算法的收敛性证明,并进行了仿真实验以验证算法的有效性。

宽带认知无线电网络分布式协作压缩频谱感知算法

针对宽带认知无线电网络中压缩频谱感知算法在低信噪比环境下频谱检测性能下降的问题,提出了一种基于高斯过程的分布式压缩频谱感知(PBCS)算法.首先应用层次化的正态分布概率模型来表示压缩频谱的重构,然后各个认知无线电用户交换模型参数并结合本地的压缩采样数据进行压缩频谱感知.有别于其他直接融合频谱感知结果或检测数据的协作式算法,PBCS算法通过模型参数融合来进行协作,能有效减小信噪比低的协作用户的影响,从而提高算法的抗噪性.仿真结果表明,PBCS算法可以在-5dB的信噪比条件下达到检测概率大于0.9、误检概率为0.1的频谱检测性能.

分布式认知网络中多用户频谱接入算法研究

认知频谱接入技术通过感知侦测并伺机接入空闲频带,大大缓解了频谱资源稀缺和利用率低下的矛盾.在未知信道占用信息情况下,认知用户如何快速找到最优空闲信道,并避免相互之间的冲突,是认知接入算法的难点和关键技术.本文中提出一种低复杂度的分布式认知接入算法,通过学习物理层的感知结果和链路层的发送确认信息,同时获取主用户的信道占用概率和从用户之间的冲突概率,能快速选择感知信道,并有效避免了从用户之间的竞争.仿真结果表明,该算法在未知信道占用概率信息的情况下,网络平均吞吐量明显优于贪婪等算法,很好地解决了认知网络中多个从用户频谱共享问题,同时收敛速度较快.

基于时序马尔可夫链的分布式频谱检测

针对无线传感网络中的合作谱检测问题,提出一种基于时序马尔可夫链的分布式频谱检测算法。假定单节点对频谱的感知是一个马尔可夫过程,本地序列检测采用序列概率比测试进行频谱探测,得到本地序列检测值。各个感知节点将检测结果发送到数据融合中心,根据设定门限确定最终检测结果。通过Matlab仿真验证了该算法的时序检测性能。

基于混沌信号频谱分布的蔡氏电路参数选择方法

通过对蔡氏电路混沌信号的频谱分布特征的计算机模拟研究,得到了一个估计其频谱分布的简单公式,在此基础上提供了一种设计具有特定频谱特性的蔡氏电路的参数选择方法并举例加以验证.

分布式频谱监测系统研究

随着各种用频设备广泛应用于各个领域,电磁环境日趋复杂。针对以上问题,在此首先对现有的频谱监测系统相关技术进行了深入研究,分析了其各自特点,并在此基础上论述了课题采用分布式频谱监测系统的原因;其次,针对实际的需求提出了基于中间件的分布式频谱监测系统的设计思想,将中间件技术应用到分布式频谱监测系统,在多测试任务时,利用中间件实现测试任务的分发及结果数据的回传;最后,对其中的中间件模块进行了设计。

弧光故障信号的频谱分布及R/S分析

利用R/S方法研究了输电线路弧光接地故障采样信号的频谱分布规律及分形维数的特点。其频谱分布在某种程度上定性反映了采样信号所对应的弧光接地故障位置的变化 ,故障信号波形的分形维数是采样信号所对应的弧光接地故障位置的定量表达 ,且与其频谱分布相关性很强。滤除基波后的故障信号波形的分形维数与线路的故障位置近似呈二次曲线关系。弧光故障信号频谱分布及R/S分析在输电线路弧光接地保护和位置估计方面应用潜力很大。

蔡氏混沌电路频谱分布与元件参数的选择

以蔡氏电路为研究对象,依据电路方程从理论上给出了在保持混沌特性不变时的三种改变电路元件参数的途径,并进行了Multisim仿真实验.比较不同情况下混沌系统各电路变量的频谱分布曲线,发现在一定参数空间内仿真实验的结果和理论分析一致.这将为设计不同频率需求的混沌电路提供很好的设计思路,也可以在一定范围内选择不同电路元件参数,来改善所需混沌系统的频率特性,设计出更符合需求的混沌电路.

一种信道占用度及频谱分布的有效测量方法

现代社会已经进入信息时代,而电磁波是一种信息容量巨大的载体,且光速传输,充满宇宙,无时不在,无处不在。因此,无论是民事应用领域还是军事应用领域,对信息的传输与获取、控制与利用都极大地依赖电磁频谱。因而,掌握所在地区的信道占用度及频谱分布就是得十分重要。

一种多窗口宽度的主导间谐波频谱分布的算法

随着各种电力电子装置的大量使用和冲击性负荷日益增加,电力系统中间谐波污染日趋严重。本文介绍了GB/T 17626.7标准所规定的间谐波测量方法,并分析该方法在工程应用中存在的不足,在此基础上提出了一种多窗口宽度的主导间谐波频谱分布的算法,该算法能够简单、快捷和准确地计算主导间谐波频谱分布。通过工程实例验证了该算法的有效性,对间谐波的工程治理具有指导意义。

高斯型频谱分布光源下双光束干涉可见度

当满足相干条件时,光波会表现出相干性,在两列光波相遇的区域光强形成稳定的分布。光波的振动方向、光源的单色性都会影响相干条纹清晰程度。本文计算了高斯型频谱分布光源下双光束干涉的光强分布,并得出了气体激光器或单谱线蒸气灯发出的光的非单色性对杨氏双缝干涉的影响可以忽略的结论。

一种噪声未知的新型空间频谱分布协作感知算法

为了获得占用频段、主用户发射功率、位置和本地噪声等全局信息,给出了一种主用户全局功率谱模型,提出了一种噪声未知的新型空间频谱分布协作感知算法.利用变分贝叶斯推断理论,估计出模型系数向量和本地噪声向量,以求得全局信息.仿真结果表明,所提算法在较高信噪比下具有较高的估计精度和收敛稳定性.该算法性能虽弱于噪声已知算法的性能,但相比基于非负最小二乘准则的算法具有更好的均方误差性能.

非对称认知网络中分布式多用户频谱共享算法

为解决多用户冲突导致非对称认知网络吞吐量降低的问题,根据网络中用户信道收益矩阵的特点,提出了一种分布式多用户联合频谱共享方法.首先,基于Gale-Shapley理论实现认知用户和信道之间的"一对一"频谱分配,以避免认知用户之间的竞争冲突;其次,在未知信道先验知识或者认知用户仅有部分信道感知能力时,通过顺序最优学习算法获取信道收益信息;同时设置接入定时器,实现分布式机会频谱共享.仿真结果表明:所提方法的平均网络吞吐量明显优于随机等分布式算法,且复杂度比最优算法大大降低,收敛速度较快,适于感知带宽受限和用户地理位置分散的非对称认知网络.

基于可靠度和信息共享的分布式频谱检测算法

目前基于可靠度的频谱检测方案主要针对集中式频谱检测。基于已有文献的优点,以信噪比作为可靠度,给出了一种新的基于信息共享的分布式频谱检测算法。在该算法中,认知用户共享本地检测的判决结果和可靠度,可靠度低的用户用比他可靠度高的用户的判决结果来更新自己的判决,需要进行数据传输的两个认知用户的判决结果只要都不存在主用户就可以进行通信,这样便于快速建立连接。通过ROC曲线的仿真结果,检测性能有较好的改进。

一种分布式协作频谱感知技术

构造认知用户的网络模型为马尔科夫随机场,应用BP算法和加权BP算法来协助分布式网络中的决策融合,利用加权的BP算法更有效地解决阴影衰落和恶意节点所导致的问题。这种方法的性能优于现有的分布式网络中的大数判决等其他多数算法的性能。采用MATLAB进行仿真,验证了分析结果。