摘要：针对电磁目标搜索任务中现有覆盖式路径规划算法存在的无人机初始分布不合理、集群任务起止时间一致性差等问题,依据现实无人机集群集中投放的初始场景,设计了一种等时倾向的区域分割算法。该算法以最小化无人机间最大任务用时差为优化目标,通过改变无人机搜索区域大小影响无人机的任务用时。算法具有二级结构,第一级初始粗分割,解决边界点迭代次数过多的问题;第二级以任务时间偏差值作为调整值,保证了各机的任务用时一致性。仿真实验表明:该算法更适用于无人机集中投放的场景,缩短了无人机个体间的任务等待时间,便于资源的二次调度,有利于多阶次任务的同步执行。

摘要：针对多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)系统中空时分组码(Space-Time Block Code,STBC)的盲识别问题,提出了一种基于BP神经网络的空时码识别算法。首先对先前学者提出的基于空时相关矩阵的F范数在新的空时码集下的区分性进行了验证,并基于该范数设计了用于空时码识别的六维特征,最后使用BP神经网络对提取的六维特征进行分类以获得识别结果。相比于传统算法,本文算法可识别的空时码集更大;相比于深度学习的算法,本文算法在较为恶劣的瑞利信道下具有更高的识别率。仿真结果表明,所提算法在信噪比为10 dB时可达95%以上的识别率,且算法对不同的调制方式及不同程度的定时同步误差均具有较好的鲁棒性,识别过程无需要对信道信息进行预估计,在电子对抗等非协作场景下具有较好的应用价值。

摘要：随着户用型光伏产业的不断发展,级联H桥CHB(cascaded H-bridge)逆变器因其模块化的结构,能实现组件级关断、组件级最大功率点跟踪MPPT(maximum power point tracking)和多电平输出等优势,受到了户用型光伏研究领域的关注。但由于实际光伏组件会老化或被遮挡,各单元输出功率不再相同,部分模块会出现过调制问题,影响了并网电流质量,甚至难以维持系统稳定。针对此问题,提出一种谐波补偿的控制策略,并设计补偿谐波的分配方法。对比现有方法,所提方法能进一步扩大CHB逆变器运行范围,且在不损失系统发电量的条件下仍运行于单位功率因数,还能保证并网电流的THD要求。最后通过仿真和实验验证了所提方法的有效性。