基于冗余天线阵列和加权质心算法的光伏系统直流电弧故障定位方法

针对光伏直流电弧故障定位问题,本文通过研究故障电弧的电磁辐射特性,提出一种基于冗余天线阵列和加权质心算法的定位方法。先计算电弧燃烧时天线采集到的电磁信号的方均根值,与辐照度一起输入BP神经网络预测天线与电弧的距离;再构造冗余天线阵列研究不同天线数量和布局方式,选出接收信号最强的天线,将天线坐标和距离输入加权质心算法,获得定位结果;最后结合K均值聚类算法提高定位精度。实验结果表明,所提方法具有良好的定位能力。

基于权重系数调控的阵列天线阵元方向布局优化

研究建立了一种基于权重系数调控的阵列天线阵元方向布局优化方法。该方法以阵列天线最大增益和最大旁瓣之差的加权和为适应度函数,通过合理选取主辐射方向增益与最大旁瓣之差和最大增益的权重系数,实现了阵列天线高增益、低旁瓣的设计需求,讨论了不同权重系数下的优化结果,并总结了权重系数调控阵列天线辐射性能的规律。采用基于矩量法的全波分析方法进行分析,充分考虑了阵列天线各阵元耦合场的影响。基于遗传算法求解了该文提出的优化问题,并实现了线性和平面偶极子阵列天线各阵元方向布局的优化设计。结果表明,当线性和平面阵列天线方向布局优化设计的权重系数分别取0.45和0.9时,所建立的优化方法不仅降低了旁瓣电平和交叉极化增益,并且能够保证主辐射方向增益下降不大,从而验证了该方法的可行性和有效性。

5G波束配置在无线网络优化中的应用研究

无线网络覆盖场景复杂多样性,传统网络优化方法在处理这些复杂场景时存在局限性。为了解决这些问题,引入了5G网络的Massive MIMO技术作为一种有效解决方案。从Massive MIMO原理和关键参数入手,探讨了5G波束配置优化在无线网络优化中的重要性,并进一步分析SSB波束配置优化在改善覆盖效果中所起的关键作用。最后研究5G波束的权值参数配置方案,选择了四种典型的波束权值参数配置方案,在广场场景下进行测试验证。通过分析对比DT测试结果,得出在不同场景下选择最佳波束配置方案的结论,为5G网络优化提供参考。

改进粒子群优化算法在搬运机器人机械臂中的应用

针对搬运机器人机械臂空间规划的时间最优问题,提出一种含有动态学习因子、变惯性权重因子并结合天牛须搜索(Beetle Antennae Search,BAS)算法的改进粒子群优化(Particle Swarm Opitimization,PSO)算法。通过运动学分析得到工作空间,引入3-5-3多项式插值进行轨迹规划,对运动过程的加速度和速度进行约束,得到运动过程的最短时间;对比改进前后的粒子群优化算法收敛速度,分析了各个关节的运动时间变化情况,并进行了仿真和试验验证。该算法将学习因子设为变量,使算法跳出局部最优;采用变惯性权重因子提高了算法搜索效率;结合天牛须搜索算法,加快了算法搜索速度、提高了搜索精度。结果表明,改进粒子群优化算法的收敛速度和精度都有所改善,避免了局部最优情况;整体的运动时间缩短了约15.9%。使用该算法的搬运机器人机械臂的关节角度、速度、加速度曲线平滑稳定,该改进算法有效。

基于BAS-BP神经网络结合熵权法多指标优化金蕾复方提取工艺

目的通过正交试验与天牛须搜索算法(BAS)-BP神经网络对金蕾复方的提取工艺参数进行多指标优化。方法在单因素考察得到最佳醇提浓度的基础上,以料液比、提取时间、提取次数作为正交试验考察因素,运用熵权法计算木犀草素、山柰酚、当药宁及干膏得率的综合得分,再建立BAS-BP神经网络模型,以BAS进行寻优,预测最佳提取工艺。结果BAS-BP神经网络优化得到金蕾复方醇提工艺为料液比1∶10、提取0.5 h、提取3次,综合得分为96.3526;正交设计所得最佳工艺参数为料液比1∶10、提取0.5 h、提取3次,综合得分为90.9880。前者略优于后者但差异较小,结合生产实际确定金蕾复方的最佳提取工艺为料液比1∶10,提取0.5 h,提取3次。结论基于BAS-BP神经网络优选所得工艺参数提取效率高、稳定性良好,可为后续开发及质量控制提供参考。

一种多天线地面站的设备级资源调度算法

针对多天线地面站接收设备共享使用的需求,设计了一种设备级资源调度算法,以充分利用站内设备资源,提高地面站任务能力。首先,分析了多天线地面站资源调度需考虑的各类约束,并建立了各类调度资源和关系模型。然后,将所有卫星接收任务的时间分布抽象为无向图,通过定义边的权重计算任务冲突度。最后,提出了基于优先级和匹配性的概率选择算法,以迭代方式实现调度方案的寻优。仿真结果显示,所提算法的平均调度成功率较优先级算法和遗传算法分别提高了11.9%和6.9%,有效提高了接收设备使用效率。

Electromagnetic performance analysis of reflectorantennas with non-uniform errors along radius

Based on the works of Greve and Rahmat-Samii, theelectromagnetic （EM） performance of the reflector antenna withnon-uniform surface errors along radius is further addressed. Amathematical model is developed to describe the weighting functionfor the non-uniform surface errors along radius. Then, somediscussions on the peak gain loss （PGL） and the first sidelobelevel increase （SLLI） caused by the non-uniform surface errors arepresented and several significant radiation characteristics of thereflector with non-uniform errors are pointed out. Last, based onthe proposed model, the weighted root mean square （RMS） valueof the surface errors is produced to evaluate the EM performanceand several representative cases with different non-uniform errorsare presented with good results. Results show that the weightedRMS value should be taken into account for a better quality evaluationof the reflector surface.

改进蝴蝶算法的神经网络天线建模

为提高天线建模效率,改变传统建模方法速度慢、效率低的问题,提出了一种用改进的蝴蝶算法(BOA)优化多层前馈神经网络(back propagation neural network,BPNN)的天线建模方法。首先,以多层前馈神经网络为基础网络,建立蝴蝶算法优化的BP神经网络,解决BP神经网络预测精度低的问题。其次,在蝴蝶算法中融入天牛须算法(BAS),用天牛须算法替代蝴蝶算法的局部寻优过程,减小蝴蝶算法的空间复杂度、解决蝴蝶算法易陷入局部最小值的问题,创建改进的BOA-BP神经网络对天线进行精准建模。设计实例表明,该网络的预测精度达到了99.60%,相比于传统的BPNN和未改进蝴蝶算法优化的BPNN,预测S11的误差分别减少了47%和40.9%。此外,改进的BOA算法的运行时间相对于粒子群算法和遗传算法也分别减小了80.86%和82.79%,大大降低了网络运行的时间成本。综上,改进的BOA优化后的BPNN的建模精度和速度均得到了提高,验证了改进的蝴蝶算法作为一种新型神经网络优化策略的可行性和有效性。

基于AI的Massive mimo天线权值均衡系统研究

结合最优波束选择算法探索,主要研究Massive mimo天线权值。通过不同场景的验证测试,输出一套满足5G规模建设和多网协调发展的参数算法,提升5G网络深度覆盖,使5G基站覆盖更加合理,实现基站负荷均衡。

宽带广角覆盖的折叠式反射阵天线设计

提出并设计了一种宽带广角覆盖的波束扫描折叠式反射阵列(folded reflect array,FRA)天线.为了在宽带范围内以及较宽的波束覆盖范围(beam coverage range,BCR)内获得较低的扫描损耗,提出一种考虑照射权重因子、截获功率权重因子以及频率权重因子的多波束优化方法;为了降低FRA天线的剖面,采用小尺寸贴片天线作为馈源,将其与单层反射板集成在一起.设计了一个尺寸为264mm×264mm、工作在Ku波段的11波束扫描的FRA天线,仿真验证本文所提设计方法的有效性,结果表明:该设计在13.5~16.5 GHz的宽带范围内,实现了3 dB波束可覆盖-28°~28°范围,中心频率处最大增益为26.6 dBi,口径效率范围为14%~20.9%,所设计的共口径FRA天线可以获得相当平坦的增益,扫描损耗都在3 dB以内.该天线具有覆盖范围广、覆盖带宽宽、集成度高、增益高、口径效率高等优点,在无线通信、雷达成像和目标识别等领域具有广阔的应用前景.

射频前端多通道干扰抑制幅相加权环路

为抑制天线阵列接收到的强电磁干扰,提出了一种新颖的射频前端多通道幅相加权环形电路.该电路可以为天线阵列每个信号通道的响应构建一个空间传输零点,当零点角度对准干扰源方向时,强干扰即可被抑制.加权环路由与N元天线阵列连接的N个电路单元组成,每个电路单元内部包含一个正交耦合器和一个幅相加权网络.首先分析了电路单元的散射参数矩阵,并计算了在停止角处构建零点时幅相加权网络的幅相权值;然后,分析了阵元数目、耦合器的耦合度、阵元间距以及阵列形式对加权环路响应的影响,并由此总结了指导加权环路设计的一般方法;最后,作为原理验证示例,在工作频率1.3 GHz下用注入式测试方法对组装的四单元加权环路进行测试,实测结果与仿真结果比较吻合.在预设的停止角下,所有4个信道的响应都已形成了显著的传输零点,使环路可实现至少20 dB的干扰抑制.同时,信号通过角处小信号的插入损耗几乎为零,不会影响期望信号的正常接收.

基于扩展天线的智能手机GNSS RTK定位性能研究

本文对外接低成本螺旋天线的Mi8智能手机观测数据质量进行了研究,从载噪比(CNR)、伪距残差、相位残差等方面进行了分析和评估.结果显示:外接天线的Mi8手机原始全球卫星导航系统(GNSS)观测值的CNR比内置天线手机高约10 dB-Hz,和测量型接收机CNR水平几乎相当;伪距残差在5 m以内;与内置天线手机不同,外接天线手机伪距残差与高度角、CNR的相关性都较强.在此基础上给出了基于高度角和CNR的两种定权模型,并基于扩展天线的Mi8手机开展了静态和动态环境下的实时动态(RTK)精密定位性能测试实验.实验结果表明:在静态环境和动态环境下外接天线的Mi8手机RTK定位精度均可达到厘米级;使用基于CNR定权的随机模型相较于高度角定权的随机模型,在动态场景下具有更高的定位精度,具体表现为在水平和高程方向上分别有约16%和50%的精度提升.

MassiveMIMO技术在5G网络优化中的应用

为充分发挥和利用MassiveMIMO天线覆盖性高、频谱效率高、小区间干扰低等优势,解决MassiveMIMO天线应用场景复杂、人工经验不足等问题,文中结合MassiveMIMO技术原理,分析了MassiveMIMO天线应用存在的问题,制定了基于通道级MassiveMIMO的权值方案,并将该方案试点于城区网络、高层楼宇等各个场景中,取得了良好的应用效果,希望能为相关人员提供借鉴和参考。

无线通信基站雨衰检测及补偿方法研究

雨衰是无线通信基站常见的问题,在大气降水过程中导致基站通信信号出现衰减,对信号的稳定性造成影响。通过检测和补偿方法的应用,可有效降低雨衰问题的产生概率。以无线通信基站的雨衰问题作为研究对象,分析在特定场景下无线信号补偿措施,建立雨衰检测及补偿模块,对大气降水条件下无线通信基站的雨量环境进行检测,具有科学性优势。

基于非对称泰勒综合的平面阵列低副瓣设计

根据平面相控阵高灵活性低副瓣的需求,提出了一种基于非对称泰勒综合的平面阵列加权方法。相比于现存的主流方法,该方法适用于任意阵元排布的平面阵列,可对辐射方向图进行非对称的副瓣控制,还具有天线增益损失较小、幅度和相位同时加权、算法为非迭代算法等优点。给出了对称和非对称的泰勒加权公式,以及在不同阵面排布下的降副瓣效果。仿真结果表明该方法速度快,灵活度高,性能稳定。

4G/5G共模协同权值优化方法的研究

随着5G多频段组网的开始,天面资源日益紧张,5G建设主要在4G站址上共模改造新建5G,同时替换4G的D频段设备并反向开通LTE的Massive MIMO。该组网场景下4G和5G共模共天馈,可以实现4G/5G共AAU场景下的天馈协同优化。重点研究了4G/5G共AAU场景下的天馈协同优化方案,以路测和测量报告等数据为输入源,对弱覆盖、高干扰和重叠覆盖区域进行识别,并联动寻优天线覆盖场景的最佳权值、方位角和下倾角等参数,达到4G/5G综合覆盖性能最优。

低速旋转GNSS卫星导航双天线加权kalman定位测速方法

GNSS常用于载体的定位测速。设想在旋转载体两侧对向各安装一个GNSS接收机天线,使得在任一历元下均能稳定接收GNSS信号。但当载体滚转时,GNSS观测量测量误差将使得传统kalman滤波器定位测速结果出现跳变。本文以低速旋转的用户模型为例,提出一种加权Kalman滤波算法。应用该方法的过程中,利用观测量残余与测量均方差的比值,调整超限观测量的方差,减小其滤波增益,达到弱化超限观测值的权重的目的,实现所有可见卫星均参与滤波,使得定位结果不会发生跳变。通过半实物仿真对本文所提出算法进行性能验证。从仿真实验结果可知,与传统的Kalman算法相比,本文算法的定位结果可用率(三维定位误差小于30 m)从89%提升至99%,三维测速误差(1σ)从0.19 m/s提升至0.11 m/s。

自适应天线中阵元间互耦的校正

本文基于对自适应天线协方差矩阵特征结构的分析,推导出了考虑阵元间互耦时的自适应天线最佳权矢量的解析表达式。阐明了互耦导致自适应天线系统性能下降的机制,最后提出了一种有效的互耦校正方法。

用WSF算法实现机扫雷达多维超分辨估计

针对传统扫描体制雷达(机扫雷达)无法分辨半功率波束宽度内存在多目标的问题,基于阵列信号处理的思想,应用加权子空间拟合(WSF)方法实现了机扫雷达超分辨估计。首先分析了机扫雷达幅度调制的导向矢量模型,然后推导了基于此导向矢量的WSF DOA估计方法。仿真结果表明,该方法具有较高的估计精度。

一种用于天线组阵的合成权值盲估计算法

对于无法达到定时同步门限的微弱信号,天线组阵技术是有效的解决方法,能够提高信号的接收质量。针对信噪比低、频域上信号之间保护间隔窄的该类信号最佳合成权值估计问题,提出了一种合成权值盲估计算法。该算法充分考虑信号间的关系,利用信号的二阶矩和噪声的相关特性,实现合成权值盲估计,解决了信号合成中权值估计的通用性问题。理论分析和仿真结果表明,该算法能适用于在未知信号信噪比、调制方式、带宽以及中心频率偏差下的信号合成,而且计算量简单,易于实现。