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用于多機(jī)協(xié)同平臺的高隔離度收發(fā)一體射頻裝置[微波|射頻][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對多機(jī)協(xié)同平臺的通信需求，提供了一種高隔離度、寬動態(tài)、快速響應(yīng)的收發(fā)一體射頻裝置設(shè)計方法。介紹了收發(fā)一體機(jī)的射頻電路架構(gòu)設(shè)計，從工程應(yīng)用角度詳細(xì)分析了AGC電路、隔離度、線性度等關(guān)鍵技術(shù)指標(biāo)。研制了一種高隔離度的收發(fā)一體4×2射頻開關(guān)矩陣，通過裝機(jī)測試試驗(yàn)，收發(fā)隔離度指標(biāo)大于99 dB，接收動態(tài)范圍大于65 dB，收發(fā)一體射頻裝置的各項(xiàng)射頻指標(biāo)可靠穩(wěn)定，滿足多機(jī)通信使用需求，為后續(xù)多機(jī)數(shù)據(jù)交換設(shè)備的研制提供了參考。

發(fā)表于：6/19/2025 4:04:51 PM

基于物聯(lián)網(wǎng)邊云協(xié)同的電網(wǎng)靈活性資源聚合商博弈優(yōu)化調(diào)度方法[模擬設(shè)計][物聯(lián)網(wǎng)]

提出了一種基于云邊協(xié)同的能量管理雙層優(yōu)化算法，旨在優(yōu)化電網(wǎng)運(yùn)營商與用戶聚合商的調(diào)度。該算法通過邊緣計算提升用戶聚合商的計算能力，降低能源系統(tǒng)運(yùn)行成本和計算復(fù)雜度。采用修正最優(yōu)值函數(shù)的啟發(fā)式算法求解雙線性優(yōu)化問題，實(shí)驗(yàn)表明，該框架提高了協(xié)同效率，為能源管理系統(tǒng)提供了技術(shù)支持。

發(fā)表于：6/19/2025 3:53:51 PM

基于改進(jìn)CenterNet的發(fā)票檢測算法[模擬設(shè)計][其他]

為了提高發(fā)票檢測準(zhǔn)確性和效率，提出了一種基于CenterNet的發(fā)票檢測算法。首先，算法模型采用類似CSPDarkNet作為主干網(wǎng)絡(luò)，將Triplet Attention引入CSP結(jié)構(gòu)中形成TA-CSP結(jié)構(gòu)，主干網(wǎng)絡(luò)末端引入ASPP以提高網(wǎng)絡(luò)的感受野范圍，使模型能夠更好地理解圖像的上下文信息；其次，在網(wǎng)絡(luò)的Neck部分，采用CBAM來引導(dǎo)高低層特征融合，利用高層特征圖中語義信息對低層特征圖進(jìn)行監(jiān)督，以抑制低層特征圖中的背景噪聲；再次，在網(wǎng)絡(luò)的Head部分，算法在CenterNet網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上增加4個通道的特征圖輸出，在發(fā)票檢測的同時實(shí)現(xiàn)發(fā)票朝向的預(yù)測；最后，在損失函數(shù)中增加朝向損失項(xiàng)，以解決發(fā)票朝向的優(yōu)化。在測試數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文算法mAP優(yōu)于CenterNet和YOLOv5s算法達(dá)到84.3%，有效提高了發(fā)票檢測準(zhǔn)確率和魯棒性。

發(fā)表于：6/19/2025 3:44:50 PM

基于Unity3D的虛擬鄉(xiāng)村漫游系統(tǒng)設(shè)計與實(shí)現(xiàn)[模擬設(shè)計][其他]

針對當(dāng)前鄉(xiāng)村旅游基礎(chǔ)設(shè)施薄弱、宣傳手段有限及現(xiàn)有鄉(xiāng)村漫游系統(tǒng)功能單一的現(xiàn)狀，以臨安區(qū)青山殿村為示范，運(yùn)用Blender三維建模技術(shù)，結(jié)合Unity3D平臺打造沉浸式場景交互設(shè)計，通過LOD優(yōu)化、分區(qū)加載及視錐剔除策略，開發(fā)出高度沉浸、強(qiáng)互動的虛擬鄉(xiāng)村漫游系統(tǒng)。該系統(tǒng)不僅兼容Web平臺，還支持VR單車漫游，讓用戶體驗(yàn)更真實(shí)、便捷，旨在推動鄉(xiāng)村文化傳播，促進(jìn)旅游資源的可持續(xù)開發(fā)與利用。

發(fā)表于：6/19/2025 3:31:22 PM

突發(fā)通信快速定時恢復(fù)設(shè)計與實(shí)現(xiàn)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

采用反饋結(jié)構(gòu)定時恢復(fù)的數(shù)字接收機(jī)環(huán)路鎖定時間存在不確定性，無法滿足突發(fā)通信快速同步的需求。為快速獲取定時誤差，同時兼顧實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜度和資源，提出了一種2倍采樣下前饋結(jié)構(gòu)的定時恢復(fù)方法。首先，根據(jù)同步段檢測的相關(guān)峰值，利用拋物線估計得到定時誤差；然后，通過四點(diǎn)分段拋物線插值將采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行重構(gòu)，恢復(fù)出定時同步的數(shù)據(jù)；最后，采用現(xiàn)場可編程門陣列硬件平臺對該方法進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)及驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法計算量小、實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度低，誤碼率在10-5時較理想采樣仿真性能只損失0.05 dB，實(shí)現(xiàn)性能損失在0.2 dB以內(nèi)。

發(fā)表于：6/18/2025 5:11:05 PM

基于廣義Matern硬核點(diǎn)過程的兩層異構(gòu)蜂窩網(wǎng)絡(luò)的性能分析[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

廣義Matern硬核點(diǎn)過程（Generalized Matern Hard-Core Point Process， GMHCPP）是在硬核點(diǎn)過程的基礎(chǔ)上通過引入競爭函數(shù)和刪減函數(shù)來限制保留概率的一種排斥點(diǎn)過程。針對兩層異構(gòu)蜂窩網(wǎng)絡(luò)模型中宏基站與微基站的性能進(jìn)行了深入研究，獲得了該模型的覆蓋概率和平均可達(dá)速率的近似表達(dá)式。首先，基于宏基站的性能差異及其排斥性生成保留概率函數(shù)，進(jìn)而，將宏基站的部署以GMHCPP建模。然后，采用蒙特卡羅模擬方法對基站分布進(jìn)行仿真，并繪制出了平均干擾信號比與路徑損耗因子的關(guān)系圖，根據(jù)該函數(shù)圖，擬合得到了用泊松點(diǎn)過程近似時GMHCPP的增益因子表達(dá)式。最后，將增益因子代入覆蓋概率和平均可達(dá)速率公式，對兩層異構(gòu)蜂窩網(wǎng)絡(luò)模型的性能指標(biāo)進(jìn)行了仿真與分析。

發(fā)表于：6/18/2025 5:01:05 PM

面向多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的知識圖譜可視化融合方法[人工智能][其他]

發(fā)表于：6/18/2025 4:50:05 PM

復(fù)雜景觀圖像的語義多狀態(tài)圖像風(fēng)格遷移[人工智能][其他]

復(fù)雜景觀圖像包含具有不同特征的各種對象，傳統(tǒng)的風(fēng)格遷移方法無法在同一圖像中對不同對象進(jìn)行局部風(fēng)格遷移。CycleGAN可以通過偽監(jiān)督策略在沒有配對樣本的情況下實(shí)現(xiàn)風(fēng)格遷移。但是CycleGAN無法實(shí)現(xiàn)對復(fù)雜風(fēng)景圖像中不同類別對象的風(fēng)格遷移；同時CycleGAN在復(fù)雜場景中的泛化能力不足且復(fù)雜度高。因此，提出了一種基于語義類別的復(fù)雜風(fēng)景多狀態(tài)圖像生成方法，即語義類別風(fēng)格遷移（Semantic Category Style Transfer，SCST），能夠有效地結(jié)合局部特征實(shí)現(xiàn)復(fù)雜風(fēng)景的圖像生成。同時提出了上下文感知的風(fēng)格遷移模型GCycleGAN。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文提出的GCycleGAN的性能優(yōu)于CycleGAN、DualGAN和Munit等基于深度學(xué)習(xí)的圖像生成模型。

發(fā)表于：6/18/2025 3:21:05 PM

基于特征選擇和優(yōu)化CNN-BiLSTM-Attention對SF6斷路器漏氣故障診斷[人工智能][智能電網(wǎng)]

SF6（六氟化硫）斷路器是保障電網(wǎng)穩(wěn)定運(yùn)行的重要設(shè)備，但其在長期使用中容易發(fā)生漏氣問題，既影響設(shè)備性能，又威脅電網(wǎng)的安全性。為精準(zhǔn)診斷SF6斷路器的漏氣故障，提出了一種基于Gini指數(shù)特征選擇和貝葉斯優(yōu)化（Bayesian Optimization， BO）的CNN-BiLSTM-Attention組合模型。首先，針對影響SF6斷路器漏氣的內(nèi)外部因素，進(jìn)行特征映射與重要性分析，并采用KMeans-SMOTE技術(shù)解決數(shù)據(jù)分布不均的問題。其次，利用基于Gini指數(shù)的方法篩選關(guān)鍵特征，并通過貝葉斯優(yōu)化精調(diào)CNN-BiLSTM-Attention模型的超參數(shù)以提升分類性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，設(shè)備缺陷、運(yùn)行年限、運(yùn)維水平、天氣和溫度是導(dǎo)致漏氣的主要因素。與其他模型相比，所提方法在漏氣故障的0/1分類任務(wù)中展現(xiàn)出更高的分類精度和魯棒性。研究不僅驗(yàn)證了方法的有效性，還揭示了引發(fā)SF6斷路器漏氣的關(guān)鍵因素，為設(shè)備巡檢和運(yùn)維管理提供了科學(xué)支持，進(jìn)一步提升了電網(wǎng)運(yùn)行的安全性與可靠性。

發(fā)表于：6/18/2025 3:11:05 PM

電力系統(tǒng)較大波動數(shù)據(jù)條目自適應(yīng)檢索方法研究[模擬設(shè)計][智能電網(wǎng)]

發(fā)表于：6/18/2025 3:01:05 PM