面向 5G 的新型多載波傳輸技術比較 摘 要: 介紹了幾種面向 5G 的新型多載波傳輸技術: 濾波器組多載波( FBMC，Filter Bank Multicarri- er) 、通用濾波多載波( UFMC，Universal Filtered Multicarrier) 和廣義頻分復用( GFDM，Generalized Fre- quency Division Multiplexing) 的基本原理，并從第五代移動通信系統( 5G) 支持的應用場景和技術需求的 角度對三種多載波傳輸技術的優缺點進行比較。研究表明三種多載波傳輸技術的帶外泄露較低，FBMC 系統 不使用 CP( CP，Cyclic Prefix) ，因此具有很高的時頻效率，但 FBMC 系統幀的長度比較長，不適合短 包類業務; UFMC 對一組連續的子載波濾波，可以支持較短的幀結構，但 UFMC 不使用 CP，復雜度較高; GFDM 基于獨立的塊調制，具有靈活的幀結構，魯棒性好，復雜度比前兩者 低，便于實際應用。 關鍵詞: 多載波; 第五代移動通信系統; 濾波器組多載波; 通用濾波多載波; 廣義頻分復用
標簽： 5G
上傳時間： 2022-02-25
上傳用戶：kingwide
蟻群算法基本模型STEP1（外循環）若滿足算法停止規則，停止計算，輸出計算得到的最好解給定外循環的最大數目，表明有足夠的螞蟻工作當前最優解連續K次相同而停止，K是給定的整數，表示算法已收斂◆給定優化問題的下界和誤差值，當算法得到的目標值同下界之差小于給定的誤差值時，算法終止否則使螞蟻s（1≤s≤m）從起點出發，用L（S）表示螞蟻S行走的城市集合，初始L（s）為空集。設m只螞蟻在圖的相鄰節點間移動，協作異步地得到解。螞蟻計算出下一步所有可達節點的一步轉移概率，并按此概率實現一步移動，依此往復。一步轉移概率由圖中每條邊上的兩類參數決定：信息素值、可見度（即先驗值）。信息素的更新有2種方式：揮發——所有路徑上信息素以一定比率減少增強——給評價值“好”（有螞蟻走過）的邊增加信息素蟻群算法基木模型令我們以求解平面上n個城市的TSP問題（1，2，…，n）表示城市號為例說明ACA的模型。n個城市的TSP問題就是尋找通過n個城市各次且最后回到出發點的最短路徑蟻群算法研究現狀令ACA是模擬自然界中真實蟻群的覓食行為而形成的一種模擬進化算法。10年多來的研究結果已經表明：ACA用于組合優化具有很強的發現較好解的能力，具有分布式計算易于與其他方法相結合、魯棒性強等優點，在動態環境下也表現出高度的靈活性和健壯性。在求解TSP、QAP問題方面，與遺傳算法、模擬退火算法等算法比較，ACA仍是最好的解決方法之一。
標簽： 螞蟻算法
上傳時間： 2022-03-10
上傳用戶：
人口老齡化是世界各國正在面對的一個普遍問題。隨著我國老齡化程度的持續加劇，對于老年人群體的醫療資源投入會不斷提高。而與此同時，跌倒已經成為老年人日常生活中最為常見的危險行為活動。所以，跌倒檢測系統的研究和應用對降低老年人受到的身心傷害和醫療成本具有顯著的意義。目前解決老年人跌倒檢測的方案仍存在許多不足。其中，基于計算機視覺的跌倒檢測技術在無干擾的場景下檢測較為有效，但其易受環境變化（如背景光線影響、人遮擋問題等）影響。此外，基于可穿戴計算的跌倒檢測技術受限于算法穩定性和識別準確率，系統的靈敏度和特異性難以同時得到保證。針對上述問題本文提出一種融合計算機視覺和可穿戴計算數據的跌倒檢測新的方法。首先，設計并開發了集成三軸加速度計、三軸陀螺儀和藍牙的活動感知模塊，實現實時采集、傳輸人體活動數據：其次，使用深度學習算法從攝像頭采集的圖像數據提取人體姿態特征數據：最后，對采集的人體活動數據和姿態數據進行規范化和時序化處理，設計了兩個深度學習網絡分別對數據進行特征提取，并將兩特征進行特征層數據融合，在此基礎上構建神經網絡對融合數據進行活動本文搭建了實驗平臺并進行了算法測試，其中，本文跌倒檢測算法針對離線測試數據的準確率為992%，平均敏感度為995%、平均特異性為99.8%：針對在線數據系統測試準確率為98.9%、平均敏感度為99.2%、平均特異性為99.5%實驗結果證明了利用計算機視覺和可穿戴計算數據融合的跌倒檢測具有較高的準確率和魯棒性。
上傳時間： 2022-03-14
上傳用戶：bluedrops
能源短缺和環境惡化是人類共同面臨的挑戰。開發新型清潔能源是解決能源短缺和環境惡化的捷徑，但是太陽能能源不連續和不穩定的缺點影響其單獨使用的效果。為了解決這個問題，可以選擇使用多種性質互補的能源聯合供電，相互彌補彼此的不足，以達到連續穩定的電能輸出。基于雙輸入直流變換器（Multipk-Input Converter，MC）的光電互補系統相對于風光互補系統而言，在太陽能功率充足時，可以選擇將多余的能量進行并網，省去了蕃電池等儲能設備，也可大大節約成本，簡化控制：而且電網是全天候的，比純新能源聯合系統更加可靠。因此本文將對光電互補系統，研究其拓撲、能量管理和系統參數設計等等在隔離應用的中小功率場合，推挽變換器控制方便，結構簡單，應用廣泛傳統的多輸入推挽變換器結構復雜，成本高。通過分析MIC的生成方法，利用脈沖電壓源 Pulsating Voltage Source Ce，PⅤSC或者脈沖電流源（Pulsating Curren Source Cell，PCSC）中聯或者并聯構成簡單實用的一族多輸入推挽變換器，詳細分析了BUCK型PVSC串聯構成的雙輸入推挽變換器的小信號模型和控制方式，為了能夠提供交流輸出，本文還詳細分析了半橋逆變電路的控制方式，并推導出其數學控制模型通過分析系統的工作模式、能量管理策略和不同控制方式對系統的影響，闡叨基于雙輸入推挽變換器的光電互補系統的工作原理。并對系統軟件涉及到的太陽能最大功率跟蹤、光電互補控制和逆變控制等算法進行重點研究功率電路參數設計合理與否，直接影響著系統的性能和指標，其中推挽變壓器和濾波器的參數設計尤為重要，為此專門給出了硬件參數設計步驟；然后，根據軟件算法，設計了控制軟件流程圖來更清晰的表達軟件控制的思想軟件參數是影響系統魯棒性和快速性的另一個關鍵因素，在硬件設計的基礎上，對軟件參數進行優化設計，并利用 Simulink軟件對設計參數進行仿真分析和修正。然后采用TMS320F2809作為控制芯片，搭建了實驗原理樣機，并進行了相關驗證實驗
標簽： 推挽變換器
上傳時間： 2022-03-16
上傳用戶：
倒立擺系統是研究控制理論的一種典型實驗裝置，具有成本低廉，結構簡單物理參數和結構易于調整的優點，是一個具有高階次、不穩定、多變量、非線性和強耦合特性的不穩定系統。在控制過程中，它能有效地反映諸如穩定性、魯棒性、隨動性以及跟蹤等許多控制中的關鍵問題，是檢驗各種控制理論的理想模型。迄今人們己經利用經典控制理論、現代控制理論以及各種智能控制理論實現了多種倒立擺系統的控制穩定倒立擺系統的最初研究開始于二十世紀五十年代，麻省理工大學電機工程系設計出單級倒立擺系統這個實驗設備。后來在此基礎上，人們又進行拓展，產生了各式各樣的倒立擺：有懸掛式倒立擺、平行倒立擺、環形倒立擺、平面倒立擺倒立擺的級數有一級、二級、三級、四級乃至多級：倒立擺的運動軌道可以是水平的，也可以是傾斜的：倒立擺系統已成為控制領域中不可或缺的研究設備和驗證各種控制策略有效性的實驗平臺。同時倒立擺研究也具有重要的工程背景：如機器人的站立與行走類似雙倒立擺系統：火箭等飛行器的飛行過程中，其姿態的調整類似于倒立擺的平衡。由于倒立擺系統與雙足機器人、火箭飛行控制有很大相似性，因此對倒立擺控制機理的研究具有重要的理論和實踐意義。而就這兩方面而言，從目前的研究情況來看，大部分研究成果又都集中在第面即倒立擺系統的穩定控制的研究早在上個世紀五十年代，國外就開始了倒立擺的研究，我國學者也從80年代初開始倒立擺系統的研究。1966年 Schaefer和 Cannon應用bang-bang控制理論，將一個曲軸穩定于倒置位置，實現了單級倒立擺的穩定控制，在60年代后期，作為一個典型的不穩定嚴重非線性證例，倒立擺的概念被提出，并將其用于檢驗控制方法對不穩定、非線性和快速性系統的控制能力，受到世界各國許多科學家的重視，尋找不同的控制方法實現對倒立擺的控制。目前，倒立擺的控制方法可分如下幾類
上傳時間： 2022-04-05
上傳用戶：
本手冊介紹了 32 位基于 ARM 微控制器 STM32F101xx 與 STM32F103xx 的固件函數庫。該函數庫是一個固件函數包，它由程序、數據結構和宏組成，包括了微控制器所有外設的性能特征。該函數庫還包括每一個外設的驅動描述和應用實例。通過使用本固件函數庫，無需深入掌握細節，用戶也可以輕松應用每一個外設。因此，使用本固態函數庫可以大大減少用戶的程序編寫時間，進而降低開發成本。每個外設驅動都由一組函數組成，這組函數覆蓋了該外設所有功能。每個器件的開發都由一個通用 API(application programming interface 應用編程界面)驅動， API 對該驅動程序的結構，函數和參數名稱都進行了標準化。 所有的驅動源代碼都符合“Strict ANSI-C”標準（項目于范例文件符合擴充 ANSI-C 標準）。我們已經把驅動源代碼文檔化，他們同時兼容 MISRA-C 2004 標準（根據需要，我們可以提供兼容矩陣）。由于整個固態函數庫按照“Strict ANSI-C”標準編寫，它不受不同開發環境的影響。僅對話啟動文件取決于開發環境。該固態函數庫通過校驗所有庫函數的輸入值來實現實時錯誤檢測。該動態校驗提高了軟件的魯棒性。實時檢測適合于用戶應用程序的開發和調試。但這會增加了成本，可以在最終應用程序代碼中移去，以優化代碼大小和執行速度。想要了解更多細節，請參閱 Section 2.5。 因為該固件庫是通用的，并且包括了所有外設的功能，所以應用程序代碼的大小和執行速度可能不是最優的。對大多數應用程序來說，用戶可以直接使用之，對于那些在代碼大小和執行速度方面有嚴格要求的應用程序，該固件庫驅動程序可以作為如何設置外設的一份參考資料，根據實際需求對其進行調整。
上傳時間： 2022-04-17
上傳用戶：
本手冊介紹了32位基于ARM微控制器STM32F101xx與STM32F103xx的固件函數庫。該函數庫是一個固件函數包，它由程序、數據結構和宏組成，包括了微控制器所有外設的性能特征。該函數庫還包括每一個外設的驅動描述和應用實例。通過使用本固件函數庫，無需深入掌握細節，用戶也可以輕松應用每一個外設。因此，使用本固態函數庫可以大大減少用戶的程序編寫時間，進而降低開發成本。每個外設驅動都由一組函數組成，這組函數覆蓋了該外設所有功能。每個器件的開發都由一個通用API (application programming interface 應用編程界面)驅動，API對該驅動程序的結構，函數和參數名稱都進行了標準化。所有的驅動源代碼都符合“Strict ANSI-C”標準（項目于范例文件符合擴充ANSI-C標準）。我們已經把驅動源代碼文檔化，他們同時兼容MISRA-C 2004標準（根據需要，我們可以提供兼容矩陣）。由于整個固態函數庫按照“Strict ANSI-C”標準編寫，它不受不同開發環境的影響。僅對話啟動文件取決于開發環境。該固態函數庫通過校驗所有庫函數的輸入值來實現實時錯誤檢測。該動態校驗提高了軟件的魯棒性。實時檢測適合于用戶應用程序的開發和調試。但這會增加了成本，可以在最終應用程序代碼中移去，以優化代碼大小和執行速度。
上傳時間： 2022-04-26
上傳用戶：
本文為一個名叫 Besiding的雙足機器人建立了完整的力學模型和控制模型，使機器人能在平面上實現穩定的動態行走。并且對模型的可靠性和實用性進行了仿真計算，結果證實了文中模型的合理性和可行性。這個名為 Besiding的機器人有10個自由度，從機械學的角度看，其結構能實現基本的步行動作為了使建立的模型利于計算機控制和編程計算，文章采用了一種遞推的 Newton Euler方法來建立機器人的力學模型，這種方法的特點是利用遞推計算的辦法來形成力學方程中動力矩陣和關聯矩陣的元素，這就使得非常復雜的動力學方程在編程計算的時候顯得非常簡潔、有效，在這個基礎上，文章對步行策略進行了設計，并得到了實現穩定的動態行走所必須滿足的力學條件在 Besiding機器人的控制問題上，文章采用的是跟蹤式的PD控制法，具體措施是首先把機器人的行走過程按一個很小的時間區間分成許多時間域，其次把機器人的力學方程在每個時間領域里線性化，然后在這個時間域內對機器人進行PD控制。其實這種控制方法允許對機器人控制系統的特性參數進行設計，這就更容易使控制系統達到我們的要求：另外，Besiding還添加一個控制環節，使其具有一定的魯棒性，來抵消由于實際機器人的某些力學參數很難精確測量所帶來的對穩定性的負面影響文章的最后對力學模型和控制用Maab進行了仿真計算，列出一些重要的計算結果，對穩定性、跟蹤誤差、響應性能等重要的控制指標進行了分析。其結果顯示，文章所采用的建模方法、行走策略和控制措施是合理的、有效的實用的。關鍵詞：雙足機器人、力學模型、動態步行、行走策略、控制模型、仿真計算
上傳時間： 2022-06-19
上傳用戶：slq1234567890
針對現有方法的不足，本文從太陽能光伏陣列的輸出特性出發，針對光伏陣列本身具有非線性、時變性和無法建立精確的數學模型的特征，以及傳統模糊控制與PID控制難以滿足精度高、魯棒性好的要求，提出了一種基于模糊PID控制的最大功率點跟蹤控制策略，并采用升壓斬波電路（Boost電路）實現MPPT功能本文首先介紹了太陽能光伏發電系統的組成和分類，分析了光伏陣列的工作特性，接著分析了Boost電路在光伏發電系統中的實現，最后概述了太陽能最大功率點跟蹤的模糊控制策略中幾種控制器的基本原理，利用Matlab/simulink進行仿真，分別搭建了PID控制器、模糊控制器以及模糊PID控制器的模型，將這幾種控制器應用于光伏發電系統。仿真結果表明，模糊PID控制方法不僅能快速響應外界環境的變化、有效消除傳統模糊控制下最大功率點處的振蕩現象，而且彌補了在PID控制下系統調節過渡時間較長的缺點，使光伏系統始終工作在最大功率點，提高了光伏系統的效率。
上傳時間： 2022-06-21
上傳用戶：
電力電子技術的發展使電機驅動系統擺脫了常規兩電平逆變器拓撲的限制，電機驅動系統與多電平逆變器的結合成了新的思路。多電平逆變器的輸出電平數多，因此其輸出波形更好，在大容量交流調速系統中優勢明顯。作為多電平逆變器的研究基礎，三電平逆變器應用最為廣泛，而其中首選的是二極管鉗位型三電平逆變器。因此采用二極管鉗位型三電平逆變器驅動PMSM的模型預測控制系統作為研究對象。在PMSM驅動系統中，位置與轉速的檢測是非常重要的，一般采用的方法是通過機械傳感器來進行測量，但這種測量方法在實際應用中有很多缺陷，會降低電機系統的穩定性和可靠性，同時會增加成本。而無速度傳感器技術是通過檢測電機中的電流或電壓，來對電機的實際轉速和位置信息進行估計，這種技術省略了常規使用的機械傳感器，能夠實現電機系統的高精度、高動態性能的控制。因此PMSM的無速度傳感器控制技術成為了近些年的研究熱點。主要研究內容分為以下幾個方面：（1）基于同一Pl轉速調節器，設計三電平逆變器驅動PMSM模型預測轉矩控制系統，與兩電平逆變器驅動PMSMMPTC系統對比，并對兩個系統的運行性能進行對比分析。（2）為進一步提高系統響應性能，克服未知負載轉矩擾動、增強系統魯棒性，設計擴張狀態負載轉矩觀測器，進而得到將負載轉矩觀測器和基于冪函數滑模轉速調節器相結合的復合控制器。（3）設計基于分數階滑模觀測器的PMSMMPCC系統，實現對電機轉速的快速準確估計。
上傳時間： 2022-06-24
上傳用戶：xsr1983
