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电动汽车虚拟储能参与下的源荷储日前协同降碳策略

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电力自动化设备 2024年

作者：徐霄张腾仇子文高辉南京邮电大学自动化学院人工智能学院

为挖掘电动汽车（EV）集群参与下的多主体协同降碳潜力，提出一种考虑EV虚拟储能的源荷储日前协同降碳策略。建立EV个体充放电模型，提出一种基于闵可夫斯基和的EV集群虚拟储能可调度运行域评估模型，实现EV资源动态聚合；引入电碳交易... 详细信息

为挖掘电动汽车（EV）集群参与下的多主体协同降碳潜力，提出一种考虑EV虚拟储能的源荷储日前协同降碳策略。建立EV个体充放电模型，提出一种基于闵可夫斯基和的EV集群虚拟储能可调度运行域评估模型，实现EV资源动态聚合；引入电碳交易、需求响应、议价能力指标与等效碳排放配额机制，构建配电网运营商、负荷聚合商与EV聚合商各主体决策模型，进而提出基于纳什谈判的源荷储协同降碳模型及其分布式求解算法；通过选取最恶劣典型场景下调度方案以解决源荷不确定性对日前调度方案可靠性的影响。算例验证结果表明该策略相比非合作运行策略，能够降低对上级电网的依赖，提升多主体联合收益，实现系统整体节能减排。

关键词：电动汽车日前调度纳什谈判碳交易分布式优化

基于纹理特征的分布式视频压缩感知自适应重构方法

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传感技术学报 2024年第1期37卷 58-63页

作者：陈灿周超张登银南京邮电大学物联网学院江苏南京210003

面对大规模视频数据带来的全新挑战,具备硬件友好特性的分布式视频压缩感知应运而生。由于传统基于分析模型的分布式视频压缩感知重构方法计算复杂度高,难以满足实时应用的要求,因此深度学习技术被逐渐引入。然而,现有基于深度学习的重... 详细信息

面对大规模视频数据带来的全新挑战,具备硬件友好特性的分布式视频压缩感知应运而生。由于传统基于分析模型的分布式视频压缩感知重构方法计算复杂度高,难以满足实时应用的要求,因此深度学习技术被逐渐引入。然而,现有基于深度学习的重构方法忽略了帧的纹理特征,限制了重构性能。由于同图像组中的视频帧具有较高的相似性,因此可以选择相邻视频帧作为当前视频帧纹理特征的参考。为了解决这个问题,提出一种基于纹理特征的分布式视频压缩感知自适应重构网络,命名为TF-DCVSNet。具体来说,TF-DCVSNet利用已重构的相邻帧纹理特征,激活当前重构帧的重构网络模块,进行自适应重构。大量实验验证了TF-DCVSNet的有效性。

关键词：分布式视频压缩感知视频重构深度学习纹理特征

风作用下含磁流变阻尼器的拉索攀爬机器人动力学建模与分析

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中国科学：技术科学 2024年第2期54卷 351-364页

作者：马凯威王宁周洋如徐丰羽王兴松南京邮电大学自动化学院人工智能学院南京210023 江苏省物联网智能机器人工程研究中心南京210023 东南大学机械工程学院南京211189

为增强拉索攀爬机器人在不同风载环境下的适应能力,提出了一种机器人-拉索-风耦合系统的动力学建模与分析方法.首先,利用磁流变液体的固液转换特性,设计了具有输出力连续可调功能的阻尼器,并将其应用于拉索攀爬机器人.其次,分析拉索载荷... 详细信息

为增强拉索攀爬机器人在不同风载环境下的适应能力,提出了一种机器人-拉索-风耦合系统的动力学建模与分析方法.首先,利用磁流变液体的固液转换特性,设计了具有输出力连续可调功能的阻尼器,并将其应用于拉索攀爬机器人.其次,分析拉索载荷,建立了机器人-拉索-风耦合动力学模型.然后,通过有限元分析,获得阻尼器中磁流变液产生的阻尼力变化范围为0~153.45 N,与理论模型一致.同时,利用动力学模型的数值仿真得到了阻尼器的建议工作电流分别为0.1 A (3级风)和0.3 A (6级风).最后,为了验证以上理论,分别对阻尼器和拉索攀爬机器人进行了性能测试实验.结果表明,与理论值相比,该阻尼器实际输出力的平均相对误差不超过3.22%.将其安装到机器人上,可将速度波动范围降低83.7%,能显著提高机器人的爬升稳定性.

关键词：磁流变阻尼器拉索攀爬机器人机器人-拉索-风耦合动力学建模与分析爬升稳定性

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基于图神经网络和用户长短期偏好的会话推荐

南京邮电大学学报(自然科学版) 2024年

作者：卢官明柯润宇卢峻禾丁佳伟魏金生南京邮电大学通信与信息工程学院南京邮电大学计算机学院

针对现有的会话推荐方法没有考虑用户长期偏好以及不同项目之间相关性的问题，提出了一种基于图神经网络和用户长短期偏好的会话推荐模型（GNN-LSTUP）。首先，基于所有会话构建全局会话图，通过融入相关性编码的图神经网络和注意力机... 详细信息

针对现有的会话推荐方法没有考虑用户长期偏好以及不同项目之间相关性的问题，提出了一种基于图神经网络和用户长短期偏好的会话推荐模型（GNN-LSTUP）。首先，基于所有会话构建全局会话图，通过融入相关性编码的图神经网络和注意力机制来挖掘用户长期偏好；然后，通过构建局部会话图并利用图神经网络和注意力机制来捕捉用户短期偏好；最后，通过求和池化操作融合用户长、短期偏好，以便更准确地预测用户下一次交互行为。在Diginetica、Tmall和Nowplaying数据集上进行了实验，结果表明，提出的GNN-LSTUP在Diginetica数据集上取得的P@20和MRR@20分别为54.19%和18.94%，在Tmall数据集上取得的P@20和MRR@20分别为34.68%和16.96%，在Nowplaying数据集上取得的P@20和MRR@20分别为23.32%和8.62%，优于其他已有的会话推荐模型。

关键词：会话推荐图神经网络用户偏好相关性

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基于机器学习的太赫兹信道预测建模研究

无线电通信技术 2024年

作者：王世豪李双德刘芫健梁静宜蒋晨晨南京邮电大学电子与光学工程学院柔性电子(未来技术)学院

针对6G移动通信的通信场景复杂化，数据海量化且传统信道建模方法带来的测量成本昂贵、建模复杂度高等挑战，将机器学习中的反向传播神经网络（Back Propagation Neural Network，BPNN）应用到室内太赫兹信道建模中，有效降低了建模复... 详细信息

针对6G移动通信的通信场景复杂化，数据海量化且传统信道建模方法带来的测量成本昂贵、建模复杂度高等挑战，将机器学习中的反向传播神经网络（Back Propagation Neural Network，BPNN）应用到室内太赫兹信道建模中，有效降低了建模复杂度，提高了建模效率。建立了基于遗传算法（Genetic Algorithm， GA）和蚁群算法（Ant Colony Optimization， ACO）混合优化的BPNN信道参数预测模型，对太赫兹无线信道的大小尺度特性进行了学习与预测，并与传统的BPNN模型、GA-BP和ACO-BP的预测结果进行了比较，验证了所建立模型的准确性和有效性。结果表明，GA-ACO-BP模型的预测值和实际值间的误差更小、拟合度更高，该模型的预测性能相较于其他3种模型更优。基于GA-ACO混合优化的BPNN能够在小数据量的情况下对信道参数进行学习和预测，可用于未来基于测量的无线信道建模分析中。

关键词：太赫兹信道建模射线跟踪机器学习

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智能反射面阵元互耦与共存干扰研究

信号处理 2024年第8期40卷 1452-1459页

作者：王文鼐叶思思吴炜陈睿南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 南京邮电大学宽带无线通信与传感网技术教育部重点实验室江苏南京210003

智能反射面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)是由大量无源反射元件呈阵列排列构成的智能超表面,其阵元间距是相位控制的关键技术参数,在小于半波长时存在不可忽略的互耦效应。本文针对多网运营的应用环境,考虑IRS反射阵元之间存在... 详细信息

智能反射面(Intelligent Reflecting Surface,IRS)是由大量无源反射元件呈阵列排列构成的智能超表面,其阵元间距是相位控制的关键技术参数,在小于半波长时存在不可忽略的互耦效应。本文针对多网运营的应用环境,考虑IRS反射阵元之间存在相互耦合的情况,研究系统间共存干扰与阵元间距、工作频段、物理位置的关联关系。针对发射机、接收机和IRS之间自阻抗和互阻抗的建模需求,将互耦效应进行量化转换,以阻抗的形式将其数据化,结合阵元反射增益和相位参数的作用因素,建立了远场条件下基于阻抗电路的共存干扰传播模型。针对IRS接收,由发射天线电流与IRS互阻抗的乘积得到再辐射矩阵;针对IRS反射,由IRS负载电流与接收天线互阻抗的乘积得到接收端负载电压。应用阵元等效阻抗法,通过等效阻抗的可重构性,最大化有用信号的接收功率,推导得到信干比(Signal to Interference Ratio,SIR)的计算表达式。进一步分析了共存系统的工作频段、IRS反射单元间隔、IRS的反射阵元数量、IRS与非目标收发机之间距离等因素对共存干扰产生的影响。数值仿真表明互耦偏差随阵元间距减小而增大,半波长的偏差为28%;不同载频系统的SIR表明,共存干扰的互耦效应显著且不可忽略,高频系统对低频系统产生的共存干扰对信号传输质量影响更为显著。

关键词：智能反射面共存干扰互耦信干比

面向无人机通信网络的信道全域特性空间聚类和识别

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电波科学学报 2024年第3期39卷 432-441页

作者：朱古月李双德刘芫健朱秋明张静怡毛开周哲豪南京邮电大学电子与光学工程学院南京210003 南京航空航天大学电子与信息工程学院南京211100

为提高无人机通信网络的稳定性和可靠性,提出了一种基于信道全域特性的信道子空间聚类与识别方法。首先,利用距离域、时延域、空间域和多普勒域特性对信道进行完备表征,并提出了一种信道子空间聚类方法,将全域特性相似的信道组成信道子... 详细信息

为提高无人机通信网络的稳定性和可靠性,提出了一种基于信道全域特性的信道子空间聚类与识别方法。首先,利用距离域、时延域、空间域和多普勒域特性对信道进行完备表征,并提出了一种信道子空间聚类方法,将全域特性相似的信道组成信道子空间,作为无人机通信场景分类的依据。然后,提出了一种基于反向传播神经网络的信道子空间识别方法,判断新的信道数据是否属于原有信道子空间的结构,并利用信道全域特性作为特征张量以提高识别精度。同时,通过计算信道与信道子空间中心的距离,消除训练数据异常值的影响,从而提高识别的鲁棒性。最后,通过入射及反弹射线法/镜像法对176个典型数字城市场景进行仿真,获得176000个信道的全域特性和对应信道状态信息,用于验证本文提出的聚类和识别方法的准确性。仿真结果表明,本文提出的场景识别方法可以将传统场景分类方法的176个识别目标减少至20个,且信道子空间中信道状态特性的吻合度达到99%,识别方法的准确度也达到98.7%。因此,本文提出的方法可以精确识别无人机通信工作中所处的信道子空间,为无人机通信性能优化提供依据。

关键词：无人机信道子空间信道全域特性聚类和识别特征张量

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结合光吸收和大气散射模型的可解释图像去雾网络

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传感技术学报 2024年第5期37卷 857-861页

作者：顾振飞陈灿林国峰王奔药玮南京信息职业技术学院科技处江苏南京210023 南京邮电大学物联网学院江苏南京210003 南京莱斯信息技术股份有限公司江苏南京210001 南瑞集团有限公司江苏南京210003 国家电网太原供电公司山西太原030000

在雾霾天气下拍摄的图像存在对比度低和颜色偏移的问题,这会进一步影响后续高级计算机视觉应用的准确性。大气散射模型(Atmospheric Scattering Model,ASM)作为图像去雾中的热门技术之一,越来越受到研究者的关注。然而,现有的基于ASM的... 详细信息

在雾霾天气下拍摄的图像存在对比度低和颜色偏移的问题,这会进一步影响后续高级计算机视觉应用的准确性。大气散射模型(Atmospheric Scattering Model,ASM)作为图像去雾中的热门技术之一,越来越受到研究者的关注。然而,现有的基于ASM的方法由于忽略了光陷现象而会引起暗淡效应。为了解决这个问题,构建了一种基于光吸收的可解释图像去雾网络。具体地,首先构建了一种基于光吸收的大气散射模型(Light Absorption-based ASM,LA-ASM),在ASM中引入了由纹理密度和场景深度定义的光吸收系数。此外,构建了一种可解释网络LA-ASMNet,该网络通过学习LA-ASM的雾气成分来辅助图像去雾。基于RESIDE数据集的仿真结果证明了LA-ASMNet在缓解图像去雾暗淡效应方面的有效性。

关键词：图像去雾图像增强大气散射模型暗淡效应

基于L_(1)范数混合主动轮廓的河流SAR图像分割

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测绘学报 2024年第8期53卷 1598-1609页

作者：邢一波韩斌鲍秉坤南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 南京邮电大学计算机学院江苏南京210023

为解决现有主动轮廓模型难以准确分割河流SAR图像的问题,提出一种基于L_(1)范数的混合主动轮廓模型。首先,计算轮廓曲线内外区域像素灰度的中值作为区域拟合中心,以抑制SAR图像中干扰区域对其准确性的影响;然后,利用L_(1)范数构建新的... 详细信息

为解决现有主动轮廓模型难以准确分割河流SAR图像的问题,提出一种基于L_(1)范数的混合主动轮廓模型。首先,计算轮廓曲线内外区域像素灰度的中值作为区域拟合中心,以抑制SAR图像中干扰区域对其准确性的影响;然后,利用L_(1)范数构建新的能量约束项并在模型能量泛函中引入边缘指示函数,进一步提升模型的分割性能;最后,将基于L_(1)范数的中值和均值能量约束项结合起来并添加额外的区域拟合中心约束项,以提高模型的整体稳定性。针对实际河流SAR图像进行分割试验,结果表明,与现有分割方法相比,本文模型能更准确、稳定地分割河流SAR图像。

关键词：河流分割 SAR图像主动轮廓模型混合能量项 L_(1)范数

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