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面向最小尾气排放的干道车队协调控制模型及算法_李嘉智

为了减少车队在干道交叉口的尾气排放,本文根据比功率排放模型,构建了尾气排放量与延误时间、停车次数之间的关系模型；根据干道协调控制下延误时间、停车次数与相位差之间的相关关系,建立了一种以干道车队尾气排放总量最小为目标的干道双向信号协调控制模型,并利用MATLAB编程软件实现了信号周期与相位差的优化；最后应用该模型对相邻信号交叉口进行了算例测试分析,研究结果表明:在未饱和状态下,双向车队尾气排放总量与其总的延误时间和停车次数既具有一定的相关性,也具有一定的差异性,尾气排放总量最小是延误时间最短和停车次数最少的综合表现。

  • 2021-05-06
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OFDM系统中基于基扩展模型的快时变信道估计算法_喻雨微

信道估计是正交频分复用（orthogonal frequency division multiplexing,OFDM）的关键技术。随着移动端速度的提高,信道会发生快速变化产生频率选择性衰落,针对此种情况,通过对传统信道估计算法搭建OFDM系统级仿真链路的基础上对不同的基扩展模型（basis expansion model,BEM）研究,针对复指数基扩展模型（complex exponential-BEM,CE-BEM）的部分基函数频率过高会产生较大误差的缺点,提出一种修正基函数系数的方法有效地去除了频率过高的基函数,通过仿真对信噪比和多普勒频移对模型均方误差性能的影响进行分析,结果表明提出算法能在不增加复杂度的前提下均方误差性能较CE-BEM低4～5 dB,有效地提高了拟合性能。

  • 2021-05-06
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结合CNN和catboost算法的恶意安卓应用检测模型_苏庆

针对恶意安卓应用程序检测中存在的特征维度大、检测效率低的问题，结合卷积神经网络CNN良好的特征提取和降维能力以及catboost算法无需广泛数据训练即可产生较好分类结果的优点，构建一个CNN-catboost混合恶意安卓应用检测模型。首先通过逆向工程获取安卓应用的权限、API包、组件、intent、硬件特性和OpCode特征等静态特征并映射为特征向量，再在特征处理层使用卷积核对特征进行局部感知处理以增强信号；然后使用最大池化对处理后的特征进行下采样，降低维数并保持特征性质不变；接着将处理后的特征作为catboost分类层的输入向量，利用遗传算法的全局寻优能力对catboost模型进行调参，进一步提升分类准确率；最后对训练完成的模型，分别使用已知和未知类型的安卓应用程序数据集作实际应用测试。实验结果表明CNN-catboost模型调参用时较少，在预测精度和检测效率上也展示出较为良好的效果。

  • 2021-04-22
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基于PPP模型的多扩展目标跟踪的JPDA算法研究_杜浩翠

针对多扩展目标跟踪问题,提出了基于泊松点过程（Poisson Point Process, PPP）模型的多扩展目标跟踪的联合概率数据关联（Joint Probabilistic Data Association, JPDA）算法。首先,采用PPP对扩展目标进行测量建模,其次以"多对一"关联模型思想提出一种JPDA算法,从而计算运动目标的当前有效量测的边缘关联概率,然后结合该边缘关联概率以概率数据关联（Probability Data Association, PDA）的方式分别更新每个扩展目标的运动参数和形状参数向量,最后通过仿真实现了当扩展目标相互靠近或出现交叉时的跟踪。实验结果表明,在高杂波环境下,本文所提出的算法在计算时间和跟踪稳定上具有较明显的优势。

  • 2021-05-06
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基于两层体素模型的碰撞检测算法_陈骞

碰撞检测是布尔运算中的关键步骤。针对现有的大尺度三角网格模型的布尔运算时间效率不足的问题,提出一种基于两层体素模型的碰撞检测算法,以求提高两个静置模型在布尔运算场景中碰撞检测的速度。在算法中,首先利用AABB包围盒算法确定模型的相交区域,然后在相交区域内构建起两级体素模型,检测出发生碰撞的体素后,将体素中所对应的三角面两两进行求交测试,最终以两个三角网格模型的交线集合作为碰撞检测算法的结果。经过多组表面复杂的模型测试,比VTK中的算法时间效率平均提高了90%。 关键词：碰撞检测；体素模型；体素化；布尔运算；AABB包围盒；

  • 2021-04-29
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基于谐波补偿的单相PWM整流器虚拟磁链模型预测算法_熊成林

为了降低PWM整流器的硬件成本、提高系统可靠性,取消交流侧电压传感器是发展方向之一。无网压传感器的PWM整流器大多采用虚拟磁链观测网侧电压,其观测的准确性是实现PWM整流器高性能控制的关键。针对基于一阶低通滤波器的传统磁链观测器会产生相位偏移问题,提出了基于二阶低通滤波器的改进磁链观测方法,可以有效地消除磁链观测中的积分初始值和相位偏移问题,提高了磁链观测器的精度。其次,为了解决单相PWM整流器模型预测控制无法抑制网侧电流中的低次谐波问题,提出了一种多重谐波补偿的模型预测控制策略,降低了网侧电流中的低次谐波含量。实验结果表明,所提算法不仅能够有效地解决传统磁链观测器相位偏移的问题,而且能有效地抑制网侧电流的低次谐波,改善PWM整流器的电流质量。

  • 2021-04-21
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基于非线性状态估计算法在大数据云_省略_的风电机组故障预警模型研发与应用_李洋

提出一种基于非线性状态估计算法（NSET）,结合现有大数据云平台系统的Spark内存批处理的大数据处理框架,建立风电机组故障预警算法。以大数据云平台系统中风电机组SCADA数据作为数据源,通过算法模型分析处理传动链大部件设备异常表征,形成故障预警记录。将目标设备监测参数的前一时刻也作为模型训练的特征参数之一,组成非线性状态估计算法的记忆矩阵,并应用归一化方法对算法模型进行处理。故障预警记录提交给风电场运维人员进行设备故障事前检修,通过实际应用验证所提算法能够提前预警潜在故障,可以有效地降低设备停机时长。

  • 2021-04-25
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基于双麦克风模型的MPNLMS声反馈抑制算法_包泽胜

在单个麦克风的声反馈抑制系统中,基于μ准则的比例归一化最小均方（Proportionate normalized least mean square based onμ-law, MPNLMS）算法由于步长控制矩阵更优,总体收敛速度快,被广泛应用于声反馈抑制技术,但MPNLMS算法对滤波器系数的有偏估计会显著地降低其性能。针对上述问题,提出一种基于双麦克风模型的MPNLMS算法,系统中副麦克风估计主麦克风的有效输入信号,将估计信号与主麦克风输出信号相减之后所得的误差信号用于自适应滤波器系数的更新。仿真结果表明,提出的基于双麦克风模型的MPNLMS算法不再受制于扬声器输出信号与有效信号之间的相关性,而且上述算法的收敛速度、误差与最大增益均优于传统单个麦克风声反馈抑制系统中的MPNLMS算法。

  • 2021-05-06
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