通信信号调制识别技术可用于信号确认、干扰识别、电子战对抗以及星间链路通信等方面。针对低噪声下信号调制方式识别率低与识别种类少的问题,提出一种基于神经网络的数字模拟混合信号调制方式识别算法。简化并改进识别特征参数,降低参...通信信号调制识别技术可用于信号确认、干扰识别、电子战对抗以及星间链路通信等方面。针对低噪声下信号调制方式识别率低与识别种类少的问题,提出一种基于神经网络的数字模拟混合信号调制方式识别算法。简化并改进识别特征参数,降低参数对噪声干扰的敏感度,设计基于判决树的自动识别流程。通过自适应学习速率选取最优隐含层节点数,改进BP神经网络算法。结合判决树和改进的神经网络算法,给出基于神经网络的算法调制方式识别方案。仿真结果表明,在信噪比不低于0 d B时,该算法的平均识别成功率达到98%以上。展开更多
分布式发电(Distributed Generation,简称DG)技术是解决未来能源和环境问题的一个重要方向。这里提出一种分布式发电数模混合仿真系统的设计方案,用于分布式电源(Distributed Energy Resources,简称DERs)并网相关技术的研究。该方案采用...分布式发电(Distributed Generation,简称DG)技术是解决未来能源和环境问题的一个重要方向。这里提出一种分布式发电数模混合仿真系统的设计方案,用于分布式电源(Distributed Energy Resources,简称DERs)并网相关技术的研究。该方案采用NI-PXI为实时数字仿真平台完成分布式电源数字模型部分的实时计算,通过基于双PWM换流器的可控功率源模拟分布式电源的功率输出,作为混合仿真接口实现数字部分和物理部分之间信息交互,从而实现数/模混合实时仿真的目的。此处以双馈风力发电系统为例,验证了该方案的可行性,为研究分布式发电并网运行控制提供了良好、通用且便捷的实验平台。展开更多
文摘通信信号调制识别技术可用于信号确认、干扰识别、电子战对抗以及星间链路通信等方面。针对低噪声下信号调制方式识别率低与识别种类少的问题,提出一种基于神经网络的数字模拟混合信号调制方式识别算法。简化并改进识别特征参数,降低参数对噪声干扰的敏感度,设计基于判决树的自动识别流程。通过自适应学习速率选取最优隐含层节点数,改进BP神经网络算法。结合判决树和改进的神经网络算法,给出基于神经网络的算法调制方式识别方案。仿真结果表明,在信噪比不低于0 d B时,该算法的平均识别成功率达到98%以上。
文摘分布式发电(Distributed Generation,简称DG)技术是解决未来能源和环境问题的一个重要方向。这里提出一种分布式发电数模混合仿真系统的设计方案,用于分布式电源(Distributed Energy Resources,简称DERs)并网相关技术的研究。该方案采用NI-PXI为实时数字仿真平台完成分布式电源数字模型部分的实时计算,通过基于双PWM换流器的可控功率源模拟分布式电源的功率输出,作为混合仿真接口实现数字部分和物理部分之间信息交互,从而实现数/模混合实时仿真的目的。此处以双馈风力发电系统为例,验证了该方案的可行性,为研究分布式发电并网运行控制提供了良好、通用且便捷的实验平台。