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基于Dinkelbach-Quadratic算法的高速铁路通信能效优化功率分配研究

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铁道学报 2024年第9期46卷 69-75页

作者：高云波李翠然王国荣李茂青兰州交通大学自动化与电气工程学院兰州交通大学电子与信息工程学院中铁电气化勘测设计研究院有限公司自动化信息设计所

为了提高高速铁路通信能量效率，提出一种基于Dinkelbach-Quadratic变换的迭代算法来解决高速铁路通信下行链路的功率分配问题。通过在小区内部署远程天线单元构建高速铁路通信分布式天线系统模型，基于完美信道状态信息(CSI)和列车内... 详细信息

为了提高高速铁路通信能量效率，提出一种基于Dinkelbach-Quadratic变换的迭代算法来解决高速铁路通信下行链路的功率分配问题。通过在小区内部署远程天线单元构建高速铁路通信分布式天线系统模型，基于完美信道状态信息(CSI)和列车内接入点反馈的最小速率要求建立能效优化模型；基于所建立的非凸优化模型，采用Dinkelbach变换将分数形式的非线性规划问题转换为求差形式；利用Quadratic变换特性对目标函数进一步展开；采用交替迭代的方法完成能效最优的功率分配。仿真结果表明：所提算法在满足最小传输速率和最大发射功率的同时，可以兼顾系统能量效率和频谱效率；随着发射天线数量和接收中继数量的增加，系统性能也有明显提升，相比传统算法系统的能效和频谱效率至少提升5%。

关键词：高速铁路分布式天线系统功率分配能量效率分式规划

利用A2C-ac的城轨车车通信资源分配算法

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电子与信息学报 2024年第4期46卷 1306-1313页

作者：王瑞峰张明黄子恒何涛兰州交通大学自动化与电气工程学院兰州730070 兰州交通大学自动控制研究所兰州730070

在城市轨道交通列车控制系统中,车车(T2T)通信作为新一代列车通信模式,利用列车间直接通信来降低通信时延,提高列车运行效率。在T2T通信与车地(T2G)通信并存场景下,针对复用T2G链路产生的干扰问题,在保证用户通信质量的前提下,该文提出... 详细信息

在城市轨道交通列车控制系统中,车车(T2T)通信作为新一代列车通信模式,利用列车间直接通信来降低通信时延,提高列车运行效率。在T2T通信与车地(T2G)通信并存场景下,针对复用T2G链路产生的干扰问题,在保证用户通信质量的前提下,该文提出一种基于多智能体深度强化学习(MADRL)的改进优势演员-评论家(A2C-ac)资源分配算法。首先以系统吞吐量为优化目标,以T2T通信发送端为智能体,策略网络采用分层输出结构指导智能体选择需复用的频谱资源和功率水平,然后智能体做出相应动作并与T2T通信环境交互,得到该时隙下T2G用户和T2T用户吞吐量,价值网络对两者分别评价,利用权重因子β为每个智能体定制化加权时序差分(TD)误差,以此来灵活优化神经网络参数。最后,智能体根据训练好的模型联合选出最佳的频谱资源和功率水平。仿真结果表明,该算法相较于A2C算法和深度Q网络(DQN)算法,在收敛速度、T2T成功接入率、吞吐量等方面均有明显提升。

关键词：城市轨道交通资源分配 T2T通信多智能体深度强化学习 A2C-ac算法

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基于实体关系抽取的军事装备图谱构建

现代电子技术 2024年第15期47卷 163-168页

作者：王依科吴振乾江苏自动化研究所江苏连云港222000

由于信息技术的不断进步,许多军事装备数据库结构松散,难以有效利用,导致效率低下、管理混乱等问题。针对上述问题,提出一种基于CRF和句法分析树的实体关系提取方法。通过海量数据训练,优化军事知识图谱构建方法,将单算法提取方法改进... 详细信息

由于信息技术的不断进步,许多军事装备数据库结构松散,难以有效利用,导致效率低下、管理混乱等问题。针对上述问题,提出一种基于CRF和句法分析树的实体关系提取方法。通过海量数据训练,优化军事知识图谱构建方法,将单算法提取方法改进为三元数据提取方法,完成军事装备图谱构建。实验结果表明,该方法准确率可达72%,且加入置信模型后,准确率提高了12.6%,综合评价准确率可达78.11%。这一结果对军事装备领域知识图谱的构建具有重要的实用价值。

关键词：军事装备关系抽取知识图谱数据库结构置信模型三元数据提取

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基于混合网络的锂离子电池健康状态与剩余使用寿命联合估计方法

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信息与控制 2024年第1期53卷 120-128页

作者：朱振宇高德欣青岛科技大学自动化与电子工程学院山东青岛266061

为高效准确实现锂电池健康状态(state of health,SOH)和剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)预测,提出了一种基于混合网络的锂离子电池SOH与RUL联合估计方法。首先,建立锂电池间接健康特征(health factor,HF)提取框架,以HF为输入,... 详细信息

为高效准确实现锂电池健康状态(state of health,SOH)和剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)预测,提出了一种基于混合网络的锂离子电池SOH与RUL联合估计方法。首先,建立锂电池间接健康特征(health factor,HF)提取框架,以HF为输入,容量为输出,使用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和门控循环单元网络(gated recurrent unit,GRU)构成CNN-GRU电池SOH估计模型,对电池SOH进行估计;然后利用SOH估计结果和SOH真实值建立CNN-GRU电池RUL预测模型,对电池RUL进行预测。实验结果表明,SOH估计最大均方根误差在2.31%以内,RUL预测误差在5.29%以内,该方法可以实现锂电池SOH和RUL较为全面的评估。

关键词：锂离子电池健康状态剩余使用寿命混合网络

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求解多维粒数衡算方程的高阶紧致差分方法

化工学报 2024年

作者：李川洪振取单宝明徐啟蕾张方坤青岛科技大学自动化与电子工程学院

多维粒数衡算方程(MPBE)描述颗粒过程中两个或两个以上内在变量的粒度分布情况。由于大多数PBE缺乏解析解，通常需要采用计算昂贵的高阶或高分辨率(HR)方法来获得精确的数值解。如何高效、准确的获取数值解是其面临的挑战。针对以上问... 详细信息

多维粒数衡算方程(MPBE)描述颗粒过程中两个或两个以上内在变量的粒度分布情况。由于大多数PBE缺乏解析解，通常需要采用计算昂贵的高阶或高分辨率(HR)方法来获得精确的数值解。如何高效、准确的获取数值解是其面临的挑战。针对以上问题，提出一种结合维度分裂的改进的高阶紧致差分(HOCD)方法，该方法能够使数值解具有四阶精度。采用维度分裂方法将多维问题分裂为几个一维问题，将分裂后的一维方程在时间和空间上进行离散，得到HOCD的三对角格式，并通过Tomas算法进行求解。在某些情况下，还进行了变量代换。除此之外，利用von Neumann稳定性分析方法证明了其稳定性。与HR方法相比，HOCD具有更高的计算精度和效率，且无严重的数值扩散。多个数值模拟证明了该方法的有效性。

关键词：粒数衡算方程高阶紧致差分粒度分布维度分裂稳定性分析数值模拟

新型电力系统惯量-频率“云-网-端”感知与控制技术展望

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高电压技术 2024年第7期50卷 3090-3104页

作者：朱介北罗贺予俞露杰徐思旸郭力源邓兆顺天津大学电气自动化与信息工程学院天津300072

在国家碳达峰、碳中和的目标下,建设新型电力系统是电力系统低碳转型的必然趋势。然而随着大规模新能源的接入,电力系统正逐步向高比例新能源和高比例电力电子设备的“双高”趋势发展,未来电力系统将面临严峻的频率稳定问题。为应对新... 详细信息

在国家碳达峰、碳中和的目标下,建设新型电力系统是电力系统低碳转型的必然趋势。然而随着大规模新能源的接入,电力系统正逐步向高比例新能源和高比例电力电子设备的“双高”趋势发展,未来电力系统将面临严峻的频率稳定问题。为应对新型电力系统惯量-频率安全运行与控制方面的挑战,围绕调频资源优化“云”、实时惯量感知预警“网”和新能源惯量补偿“端”3个维度,阐述了开展新型电力系统感知与控制研究的必要性和技术体系,论述了开展基于系统近实时频率动态预测的调频资源优化配置方法研究进展,探讨了基于同步相量测量单元的全网惯量态势感知及可视化预警技术方法,归纳了基于超级电容储存能量的新能源构网惯量模拟技术研究现状,最后对未来新型电力系统惯量-频率“云-网-端”技术的发展趋势进行了展望。

关键词：电力系统稳定电力系统控制电力系统运行频率动态优化惯量感知预警新能源惯量模拟构网控制

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基于DQN的机场加油车动态调度方法研究

西北工业大学学报 2024年第4期42卷 764-773页

作者：陈维兴李业波中国民航大学电子信息与自动化学院天津300300

针对实际航班时刻不确定导致机场加油车利用率低、调度实时性差的问题,提出一种结合了多目标深度强化学习框架的深度Q网络加油车动态调度方法。建立了以最大化加油任务准时率以及平均空闲车辆占比为目标的优化模型;设计了5个衡量车辆当... 详细信息

针对实际航班时刻不确定导致机场加油车利用率低、调度实时性差的问题,提出一种结合了多目标深度强化学习框架的深度Q网络加油车动态调度方法。建立了以最大化加油任务准时率以及平均空闲车辆占比为目标的优化模型;设计了5个衡量车辆当前状态的状态特征作为网络的输入,再根据2种目标提出了2种调度策略作为动作空间,使得算法能够根据航班动态数据实时生成动态调度方案;完成了对机场加油车动态调度模型的求解,并利用不同规模的算例验证了算法的有效性以及实时性。将所提方法应用于实际调度中,结果表明,与人工调度相比,平均每天加油任务准时完成数增加9.43个,车辆平均工作时间减少57.6 min,DQN的结果更具优势,提升了加油车运行效率。

关键词：机场加油车动态调度深度强化学习深度Q网络多目标优化

基于数据关联感知的无监督深度融合指针网络模型

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控制与决策 2024年第2期39卷 499-508页

作者：张长勇周虎中国民航大学电子信息与自动化学院天津300300

为了提高组合优化问题可行解集合的收敛性和泛化性,根据不同无监督学习策略的特点,提出一种基于数据关联感知的深度融合指针网络模型(DMAG-PN),模型通过指针网络框架将Mogrifier LSTM、多头注意力机制与图卷积神经网络三者融合.首先,编... 详细信息

为了提高组合优化问题可行解集合的收敛性和泛化性,根据不同无监督学习策略的特点,提出一种基于数据关联感知的深度融合指针网络模型(DMAG-PN),模型通过指针网络框架将Mogrifier LSTM、多头注意力机制与图卷积神经网络三者融合.首先,编码器模块中的嵌入层对输入序列进行编码,引入多头注意力机制获取编码矩阵中的特征信息;然后构建数据关联模型探索序列节点间的关联性,采用图卷积神经网络获取其多维度关联特征信息并融合互补,旨在生成多个嵌入有效捕捉序列深层的节点特征和边缘特征;最后,基于多头注意力机制的解码器模块以节点嵌入数据和融合图嵌入数据作为输入,生成选择下一个未访问节点的全局概率分布.采用对称旅行商问题作为测试问题,与当前先进算法进行对比,实验结果表明,所提出DMAG-PN模型在泛化性和求解精确性方面获得较大的改进与提高,预训练好的DMAG-PN模型能够直接对大规模实例进行端到端的求解,避免传统算法迭代搜索的过程,具有较高的求解效率.

关键词：指针网络 Mogrifier LSTM 多头注意力机制图卷积神经网络旅行商问题数据关联

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基于改进图卷积神经网络的航空行李特征感知

浙江大学学报（工学版） 2024年第5期58卷 941-950页

作者：邢志伟朱书杰李彪中国民航大学电子信息与自动化学院天津300300

针对航空行李自动化码放处理需求下构型特征感知能力不足的问题,设计以PointNet++为基准,融入图卷积神经网络和自注意力机制的航空行李特征感知网络模型.在骨干网络的特征抽象层中引入局部空间注意力模块,提取航空行李点云中相邻点的关... 详细信息

针对航空行李自动化码放处理需求下构型特征感知能力不足的问题,设计以PointNet++为基准,融入图卷积神经网络和自注意力机制的航空行李特征感知网络模型.在骨干网络的特征抽象层中引入局部空间注意力模块,提取航空行李点云中相邻点的关联空间结构特征,感知区域特征空间的内在联系.通过全局特征聚合模块学习行李点云局部特征间的相关性,自适应聚合航空行李局部特征,形成点云全局上下文信息.利用循环最大池化层回收特征降维中丢弃点的特征,在多个层次上收集航空行李的特征信息,在减少信息冗余的同时,保留强度鲜明的局部、全局特征激活.实验结果表明,航空行李分类的平均精度和整体精度分别为94.68%和96.32%,比PointNet++分别提高了6.53%和5.07%.该网络模型的航空行李特征感知性能优于现有的其他智能算法,能够为航空行李码放空间优化及控制提供准确、可靠、有效的输入.

关键词：航空运输行李特征感知三维点云图卷积神经网络自注意力机制