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关键词： 三相负荷平衡   低压配电系统   三相负荷不平衡   三相平衡   换相开关   换相控制   优化配置   优化模型  

摘要： 在泵站低压配电系统中,三相负荷平衡是确保系统稳定运行的关键因素,然而,由于泵站负荷的复杂性,传统的三相负荷平衡方法往往难以达到理想的效果。因此,提出基于改进灰狼算法的泵站低压配电系统三相负荷平衡优化配置。首先,基于改进灰狼算法预测泵站低压配电系统的负荷,确保配电系统的安全、可靠和经济运行。其次,构建三相负荷平衡优化模型,以该模型作为目标,对换相开关配置的参数进行调整。最后,制定换相控制策略,降低换相开关的切换频率,完成三相平衡配置参数的调整。实验结果表明:基于改进灰狼算法的泵站低压配电系统三相负荷平衡优化配置能够有效控制三相负荷不平衡的问题,采用改进灰狼算法进行三相负荷平衡优化配置后,泵站低压配电系统的三相负荷不平衡度显著降低。

关键词： 高光谱图像   聚类   扩散距离   混合像元分解  

摘要： 针对传统的高光谱图像聚类算法存在精度不佳、计算成本较高且常用的距离测度计算准则难以准确度量像素之间相似性关系等问题。本文以提升高光谱图像聚类性能为目标,提出了融合光谱解混与动态加权扩散映射的高光谱图像聚类算法,该方法在混合像元分解的基础上,根据扩散映射理论计算得到的扩散距离进行聚类。它同时利用高光谱中观察到的高维几何和丰度结构来解决聚类问题,在两个真实高光谱数据集上的实验结果表明,本文算法有着更高的分类精度,能够成功应用于高光谱图像聚类。

关键词： 海洋锋面   海洋生态系统   卫星遥感   多尺度海洋   海洋观测  

摘要： 海洋锋面及其生态效应一直以来都是海洋学研究的热点,而对海洋锋面的准确识别是开展锋面生态效应研究的必要前提。近年来,传统海洋锋面识别算法已经得到显著的改进,为推动海洋锋面相关研究提供了契机。本文详细梳理了目前几种主流的海洋锋面识别算法及其计算原理,对海洋锋面识别算法在海洋生态领域的应用研究进展进行了较为系统的总结,并对海洋锋面识别算法的未来发展方向及其生态效应研究进行了展望。

关键词： 越区切换算法   5G-R   多普勒频移   动态函数   自适应切换  

摘要： 在高速行车条件下,越区切换作为未来高速铁路5G-R通信的关键技术,对于保障行车安全至关重要。下一代高速铁路5G-R无线通信系统越区切换算法采用固定切换参数,但当列车高速运行时,极易受到多普勒效应影响,导致切换成功率低,基于此,提出了一种考虑多普勒频移影响的改进5G-R自适应高速铁路越区切换算法。分析多普勒频移对切换成功率的影响,得到多普勒频移与切换成功率的关系函数;提出考虑多普勒频移影响的越区切换动态函数,设计余弦、余切、余割3种函数对切换迟滞门限及触发时延自适应调整;在不同多普勒频移及不同高铁场景下进行切换成功率的量化比较分析。研究结果表明:所提算法可有效调高切换成功率,在高架桥和山区场景下,余弦、余切、余割3种函数的切换成功率均优于对比算法,且满足中国无线通信系统切换成功率服务质量(QoS)大于99.5%的要求。研究结果为下一代高速铁路5G-R无线通信系统演进提供了理论参考依据。

关键词： 人群计数   深度学习   多尺度特征提取   注意力机制   密度图  

摘要： 针对人群计数面临的人头尺寸不统一、人群密度分布不均匀、背景复杂干扰等问题,提出一种解决多尺度变化加强关注人群区域的卷积神经网络模型(multi-scale feature weighted fusion attention convolutional neural network, MSFANet).该网络前端采用改进的VGG-16模型对输入人群图像做第1步的粗粒度特征提取,中间加入多尺度特征提取模块提取图像的多尺度特征信息.随后添加注意力模块对多尺度特征进行特征加权.后端利用锯齿状空洞卷积模块增大感受野,以提取图像的细节特征,生成高质量的人群密度图.对该模型在3个公开数据集上进行实验,结果显示,在Shanghai Tech Part B数据集上MAE (平均绝对误差)达到7.8, MSE (均方误差)达到12.5.在Shanghai Tech Part A数据集上MAE达到64.9, MSE达到108.4.在UCF_CC_50数据集上MAE达到185.1, MSE达到249.8.实验结果证实该模型有较好的准确度和鲁棒性.

关键词： 全局滑模控制   无刷直流电机   饱和函数   抖振  

摘要： 全局滑模控制对系统参数变化和外部干扰的不敏感特性以及在响应的全过程都具有鲁棒性的特点,可消除直流无刷电机的非线性因素带来的不利影响,但是滑模控制在本质上的不连续开关特性会引起系统的抖振。为解决上述问题,首先,设计了一种改进型的全局滑模控制方法,通过优化滑模控制器的趋近律,提升了系统的趋近速率。然后,对边界层厚度动态变化的饱和函数进行了改进,有效减小了输出抖振,增强了系统的稳定性。最后,证明了该方法在李雅普诺夫函数意义下能够实现收敛稳定。通过仿真实验对比了所提改进型算法与全局滑模控制算法和传统滑模控制算法对无刷直流电机的控制效果,最终证明改进型全局滑模控制算法具有更小的抖振以及更好的快速性和鲁棒性。

关键词： 张量补全   L_(*)-L_(F)模型   加速临近梯度法  

摘要： 在L_(*)-L_(F)模型的基础上,提出一种具有随机思想的求解此模型的加速临近梯度法,其主要思想是在每次迭代中,随机选取张量的一种模展开,这大大减少了补全的CPU时间.随机张量补全和图像修复的数值实验表明,新算法提高了计算效率.

关键词： 动态环境   目标检测   几何约束   稠密建图  

摘要： 针对同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)算法在动态场景中存在定位精度低且无法生成稠密地图的问题,提出一种基于动态区域剔除与稠密建图的视觉SLAM算法。在原ORB-SLAM3算法的基础上新建动态特征点检测线程,使用YOLOX网络获取动态场景语义信息及物体检测框,同时结合语义和几何约束检测特征点运动状态,提出动态特征点剔除算法,旨在精准实现动态特征点的剔除。随后设计稠密建图线程,基于关键帧及相应位姿构建稠密点云地图,利用地图中剩余的静态特征点,去除动态物体造成的重影,实现稠密地图的构建。在公开TUM数据集和真实动态环境进行验证,在TUM数据集的动态环境下,新算法有效消除了动态物体对位姿估计的影响,提升了SLAM算法在动态场景中的定位与建图的鲁棒性。

关键词： 构网型变流器   优化   自适应协同控制  

摘要： 针对常规构网型变流器自适应控制忽略了初值以及下垂系数对系统频率响应的影响,提出了考虑初值寻优的构网型变流器三参数自适应协同控制策略。首先,对频率变化过程进行逐段分析,根据变化规律提出功率/频率下垂系数、虚拟惯量和阻尼系数三参数的协同优化调节。其次,将鲸鱼优化算法应用于变流器系统,根据频率变化率、频率偏差等指标确定目标函数,实现对构网型变流器三参数初始值的优化整定,以获取最优解。最后,利用仿真及实验结果对比验证了所提控制策略的有效性和优越性。

关键词： 卫星拒止   景象匹配导航   图像配准   无人机   图像区域特征  

摘要： 高精度定位与导航技术是实现无人机自主飞行的核心要素之一,当在卫星拒止条件下,卫星导航无法进行准确定位时,景象匹配视觉导航技术因其设备结构的简洁性和被动式定位的高精度而备受关注,当它与惯性系统结合时,能够构建出一个高度自主且精确的导航系统.在景象匹配系统中,最为关键的步骤是将实时拍摄到的图像与预先装载的基准图进行精确配准.然而,这一过程面临着无人机高速飞行和基准图多源性的双重挑战,这要求图像配准在确保精度的同时,还必须具备快速响应和强鲁棒性.为了克服这些难题,本文提出了一种名为Dimensionality reduction second-order oriented gradient histogram(DSOG)的描述子,该描述子通过描述图像定向梯度信息的像素特征,有效地实现了图像特征的提取.DSOG描述子采用区域特征的特征提取策略,实现对不同传感器采集到的图像数据进行精准匹配,满足飞行器在全天候的条件下实现高精度导航的需求.在此基础上,还设计了一种优化后的相似度度量匹配模板,该模板在频域上对传统的基于快速傅里叶变换的特征表示快速相似度度量算法进行了优化,减少了匹配过程中的冗余计算.本文提出的匹配框架经过对不同类型多模态图像的广泛评估,实验数据包括可见光-可见光、可见光-合成孔径雷达、可见光-高光谱等异源图像对,同时,将提出的算法于目前主流的图像配准算法进行了对比,结果显示,与当前主流方法相比,在保持匹配精度的前提下,显著提升了计算效率,同时相比于深度学习算法,本文提出的算法无需经过大量的数据训练即可得到实际使用所需的泛化性.具体来说,本文提出的算法在多模态图像的平均匹配时间仅为1.015 s,不仅满足了无人机景象匹配导航对实时性和鲁棒性的要求,而且为无人机的广泛应用提供了强有力的技术支持.