基于拟牛顿迭代的分数阶Fourier变换最佳阶次的搜索方法研究

针对如何快速确定分数阶Fourier变换最佳阶次的问题,在分析拟牛顿迭代法基本原理的基础上,研究了其在这一实际应用中的具体实现步骤.通过仿真实验展现了拟牛顿迭代法搜索分数阶Fourier变换最佳变换阶次的收敛过程,分析讨论了其在实际应用中存在的利弊.

高比例分布式电源接入电网短路电流的拟牛顿迭代计算方法

分布式电源的接入导致电网的短路电流计算网络方程非线性,不可避免会运用数值迭代方法进行计算,目前绝大多数文章采用的算法都是不动点迭代方法,该文研究发现随着分布式电源渗透率的增大,这种不动点迭代方法收敛特性将变差,高比例分布式电源接入电网短路电流计算面临挑战。针对现有短路电流计算方法在处理高比例分布式电源电网时的不足,文中提出了一种计及电网电压约束条件的分布式电源接入电网的新型迭代计算方法。首先分析了目前的不动点迭代计算方法在高比例分布式电源接入电网中收敛特性的理论依据。其次,提出了收敛特性更好的拟牛顿迭代计算方法,分析了其基本原理并给出在电网短路计算中的具体应用方法,接着提出了适应于高比例分布式电源接入电网的计及电压约束条件下的拟牛顿迭代算法,能够保证分布式电源接入节点电压不越限,同时具有良好的收敛特性。最后以IEEE33节点与IEEE118节点电网为例,通过与目前常规的不动点迭代计算方法进行对比分析,验证了该文所提的拟牛顿迭代计算方法具有更好的迭代收敛特性。

一种基于拟牛顿迭代的安全定位算法

由于无线传感网络通常需要部署在无人看管的环境中,网络中节点的位置信息很容易受到各种恶意攻击,导致大部分节点不能准确地确定自身位置,进而破坏整个网络后续工作的进行。针对无线传感网络安全定位问题,提出了一种基于拟牛顿迭代的安全定位算法。基于定位过程中遭受的恶意攻击特点,建立了对应的距离测量攻击模型,利用拟牛顿迭代算法对所有定位数据进行迭代运算,根据梯度的数学特性找出并过滤恶意锚节点,实现节点的安全定位。仿真结果表明,提出的安全定位算法能够很好地抵御恶意攻击对节点定位的影响,具有较好的定位性能,并且有很强的鲁棒性。

正则化预处理迭代算法在频率域声波模拟中的应用

高精度及高效频率域声波数值模拟的关键在于高效求解声波方程经离散化后得到的大型稀疏线性方程组.该方程组系数矩阵具有很强的稀疏性,非对称性和非正定性等特征,常用的迭代算法难以准确、高效地求解.为了改善数值模拟迭代算法的收敛性与稳定性,在算法基础上添加预条件算子是求解该类方程的常用方案.本文基于以上思路,引入正则化技术来构造合适的预条件算子,提出正则化预条件迭代算法,以加速求解方程组.通过包含有均匀介质和高非均匀度介质(Marmousi)模型的数值模拟实验结果表明:与单独使用迭代算法相比,本文提出的正则化预条件迭代算法在计算量方面仅多了一次矩阵-矢量相乘,内存消耗未增加;同时,基于该算法的数值模拟结果能够满足精度要求,较单独使用迭代法能够有效改善收敛性质,加快收敛速度;而且,在二维模型算例下,与LU分解算法相比,基于该算法的内存消耗大幅下降.

基于典型相关性分析的自适应拟牛顿盲源分离算法

通过分析经典的典型相关性分析标准,提出一种新的源信号抽取标准,并利用在线拟牛顿算法求解新标准,进而得到一种新的基于典型相关性分析的盲源信号抽取算法,实现了盲源分离.理论分析表明,新源信号抽取标准的唯一全局最小值点是经典典型相关性分析标准的最大值点.仿真结果表明,新算法收敛速度更快.

一种基于多普勒效应的拟牛顿室内定位算法

针对现有室内定位方法,根据目标节点在运动过程中与参考信标节点间产生的多普勒效应,得到一种距离差测量方法,避免了对目标节点与信标节点间时钟同步的要求.为实现此距离差定位,提出了一种基于拟牛顿法的室内定位算法.随机选取初始猜测值,得到一个测量点的距离差信息,由此迭代得到单个测量点坐标,再将所有测得的相对位置坐标进行整体迭代并调整初始位置,直到得到稳定的初始位置,实现定位.Matlab仿真结果表明,在信噪比SNR=10时,定位误差不超过0.5m.同时,为提高定位速度和成功率,尝试用粒子群算法求初始猜测值,进一步提高算法的性能.

基于模拟退火的近浅海系泊系统仿真

根据近浅海观测网的运输节点系泊系统的海洋环境特征,采用拟牛顿迭代算法求解不同风速和水深的钢桶、钢管倾角、重物球质量、浮标吃水深度及游动区域。考虑到求解的收敛性,采用模拟退火确定一个优质解作为初值,提出增加一个随模拟退火温度线性减小的控制更新幅度的参数,在大范围搜索时以一定概率接收搜寻到的解;随后在已找到的优质解附近小范围搜索。不同条件下的仿真锚链形状显示,其变化趋势符合风速和受力等条件的影响趋势,改进的模拟退火方法具有实用性。

混合遗传算法在电力参数测量中的应用

现有电力参数测量方法往往只针对一个误差因素,当系统采样数据同时受多个误差影响时,难以得到准确结果。针对这一问题,建立了电力参数极值优化模型,同时对衰减直流分量、非同步采样及谐波等多个误差参数加以精确表示,利用混合遗传算法(HGA)对该模型进行求解,可得到准确的系统幅值、相位、频率及谐波等电力参数。针对普通遗传算法(GA)收敛慢和经典迭代法初始点敏感问题,HGA将GA算子与混合拟牛顿算子结合起来,由GA算子进行解空间全局搜索,混合算子进行强局部搜索,可实现无需指定初值的电力参数快速求解。仿真实验表明,该方法能有效提高参数测量的运行效率和计算精度。