基于多尺度模型融合和VMD-TCN-RF混合网络的短期电力负荷预测方法

为了充分挖掘不同尺度影响因子对短期电力负荷的影响,以及解决预测精度受数据非平稳特性影响的问题,提出了一种基于多尺度模型融合和VMD-TCN-RF混合网络的短期电力负荷预测方法。该方法先采用变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)将历史负荷分解为若干平稳性好的本征模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF)分量,再把VMD分解得到的各个历史负荷的IMF分量和气象数据分别送入时间卷积网络(Temporal Convolutional Network, TCN)进行特征提取;将所有TCN网络提取的特征融合为一个新的特征向量;最后将融合得到的特征向量与经过One-Hot编码的日期因素特征向量拼接,把拼接得到的向量送入随机森林网络进行预测。通过公开的电力负荷数据集对本方法进行验证,结果表明所提方法与现有模型相比具有更高的预测精度。     

基于VMD的宽带混沌雷达多生命信号探测方法

提出并实验验证了一种基于变分模态分解（VMD）的宽带混沌雷达多生命信号探测方法。首先基于混沌相关测距获得原始回波矩阵,然后利用VMD方法抑制噪声和杂波并重构多生命信号,包括基于0 dB峰值噪声比（PNR）判决减小VMD运算量,通过中心频率分析优选 K值以及利用3 dB峰值旁瓣水平（PSL）判决自动提取呼吸信号,最后结合快速傅里叶变换（FFT）和恒虚警率（CFAR）等,同时估计墙后多个人体目标的呼吸频率和距离。实验结果表明所提方法可以实现20 cm墙后二至五个人体目标的准确、快速探测,并且具有15 cm的高距离分辨率。      

5G时代,有线接入网基础资源布局思路探讨

双千兆时代,网络规模空前巨大,有线接入网更是因覆盖范围广,建设规模大,投入人力多,投资占比高等因素,成为研究重点。文章根据有线接入网架构演进,从“点(各类业务及分纤点)、线(各级管线)、面(业务汇聚区)”三个层面对基站、家客、集客等业务接入、分纤点规划及业务汇聚机房等基础资源规划进行研究。     

光子晶体双波长电光调制和模分复用集成器件

为了实现光电子器件小型化和多功能化,进一步提高信息传输容量和速度,提出了一种基于光子晶体双波长电光调制和模分复用的片上集成器件。该集成器件的电光调制模块由硅基光子晶体波导和两个L3型复合腔组成,模分复用模块由硅基非对称平行纳米线波导组成,两个模块的连接处采用硅基光子晶体波导。采用L3型复合腔和PN掺杂结构实现两个波长TE₀模的调制,采用非对称定向耦合结构将两个波长的TE₀模转换为TE₁模。应用基于三维时域有限差分法（3D-Finite Difference Time Domain,3D-FDTD）的Lumerical软件进行仿真分析,结果表明,在调制电压为1.05 V时,该集成器件可以实现中心波长为1 552.1 nm和1 556.1 nm的 TE₀模、TE₁模通断调制及两模式模分复用功能。该器件的消光比高达24.67 dB,调制深度均为0.99,插入损耗小于0.57 dB,信道串扰小于?34.68 dB,调制速率最低为17.54 GHz。该集成器件结构紧凑,可望应用于高速大容量光通信系统。     

一种改进的水声正交频分复用稀疏信道时延估计算法

水声正交频分复用(OFDM)系统中,采用传统正交匹配追踪(OMP)方法估计离网格(off-grid)时延时,需要很高的过采样因子和高昂的计算开销.针对传统OMP方法估计离网格时延计算复杂度高的问题,该文借鉴多元线性拟合思想引入路径补偿的概念,提出了一种基于路径补偿的改进OMP时延估计算法,用以补偿从离网格路径向其周围网格位置泄漏的能量,并用补偿距离这一参数来解释路径补偿效果.该算法无需增加过采样因子,仅利用恰当的补偿距离即可实现较好的估计效果,且能在提高估计性能的同时降低计算复杂度.仿真分析与海试结果验证了该方法的优越性.     

一种网络RTK参考站模糊度快速解算方法

针对由于存在大气因素的干扰,网络载波相位差分技术(RTK)参考站模糊度解算会受到影响,同时当新卫星升至预先设置的截止高度角以上时,需要较长的初始化收敛时间,该文提出一种网络RTK参考站模糊度快速解算方法.该方法先利用电离层加权策略,辅助基线模糊度的快速解算,再采用扩展卡尔曼滤波(EKF)技术估计浮点模糊度,利用部分模糊度解算方法,最后通过最小二乘模糊度降相关(LAMBDA)算法和比率(RATIO)检测对模糊度进行固定解算.实验结果表明,该方法可以显著提高网络RTK参考站模糊度的固定率和缩短初始化收敛时间.     

基于深度神经网络的正交频分复用波形外辐射源雷达参考信号重构

针对正交频分复用(OFDM)波形外辐射源雷达的参考信号获取问题,基于"解调-再调制"的重构方法结合了波形优势,能获得更为纯净的参考信号.该文在此基础上提出一种联合OFDM解调、信道估计、信道均衡和星座点逆映射的深度神经网络(DNN)重构方法,建立了基于DNN的参考信号重构方案,通过网络学习自适应深度挖掘从时域接收符号到传输码元之间的映射关系、隐式地估计信道响应,从而提高解调精度和重构性能.该文首先研究了仿真数据集的获取问题、DNN的搭建和训练问题,接着对基于DNN方法在导频数目减少、循环前缀的移除、存在符号定时偏差、存在载波频偏、对高峰值平均功率比信号进行时域加窗滤波等情况下的参考信号重构性能进行了仿真分析,仿真结果表明该方法对参考信号重构的有效性.     

β-D-核糖(RI)与一价、二价金属离子相互作用的理论研究

在HF和MP2水平用全电子(AE)和相对论有效芯势(RECP)方法研究了Ⅰa、Ⅰb、Ⅱa和Ⅱb族金属离子与β-D-核糖(RI)的相互作用.结果表明,RECP能可靠地用于重金属离子;二价金属离子(M2+)比一价金属离子(M+)更易使β-D-核糖(RI)变形;二价金属离子络合物(RI-M2+)比一价金属离子络合物(RI-M+)稳定.电荷布居分析的结果支持上述结论.     

含时变分S 矩阵解得一般形式

推导出含时S散射矩阵变分表达式经基函数展开并优化后的解的一般形式。