XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System仿真结果
通过使用改进的多策略融合人工蜂群算法
摘要：本工作研究了可以解决农村电力问题的技术经济解决方案。为了维持该村庄区域的连续电源，设计了一个与网格连接的微电网系统，该系统由太阳能光伏（SPV）和电池能量存储系统（BESS）组成。最近引入的多策略融合人工蜂群（MFABC）算法与模拟退火方法杂交，并被称为MFABC+算法。这是用于确定包括集成系统的不同组件的最佳尺寸，并最大程度地提高了技术经济目标。进行验证，将MFABC+算法获得的仿真结果与使用Homer软件，粒子群优化算法和原始MFABC算法获得的结果进行了比较。与这些现有优化工具相比，MFABC+算法具有更好的收敛率和提供折衷结果的潜在能力。也通过全面的评估进行了解决，即拟议的系统具有以最低水平的电力成本来满足村庄24×7的电力需求的潜在能力。
有效的网络微电网管理考虑插件电动汽车和存储
本文考虑了考虑到不同类型的可调度单元，例如加油电池和微涡轮机以及不抗抗态度的单元，例如风力涡轮机和太阳能单元，介绍了网络微电网的最佳能源管理和操作。将车辆的恰好耗尽的作用转变为具有获利能力的积极作用，在这里部署了车辆到网格技术（V2G）。由于问题的复杂和非线性结构，设计了一个基于BAT算法的有效优化能源管理框架（带有修改）和无香的转换，以从经济的角度找到设备中最佳的操作点。由于电动车辆注入了高的不确定性，除了可再生能源输出功率变化外，还提出了无忧的变换以使分析更现实。在IEEE网络的微电网测试系统上，仿真结果倡导提出的方法的高功能和适当的性能。结果表明，在第一和第二场景中，总系统操作成本分别为53897.004 $和53711.704 $。此外，与确定性框架相比，考虑到问题的不确定性在第一和第二方面的成本函数值增加了0.586％和0.762％。文章信息
45 nm 和 90 nm 电流镜 OTA 的设计与分析
本文提出了一种用于生物医学应用的 45 nm 和 90 nm 互补金属氧化物半导体 (CMOS) 技术的电流镜运算跨导放大器 (OTA) 的设计和性能分析。两种 OTA 均使用 Synopsys 工具进行设计和仿真，并对仿真结果进行了深入分析。OTA 设计用于生物电位信号检测系统，其中输入信号根据规格进行放大和滤波。从两种 OTA 的比较分析来看，45 nm OTA 可产生 45 dB 的开环增益，共模抑制比 (CMRR) 为 93.2 dB。45 nm OTA 在 1 Hz 时仅产生 1.113 µV√Hz 的输入参考噪声。45 nm OTA 还仅消耗 28.21 nW 的功率，来自 ± 0.5 V 电源。 45 nm OTA 所展现出的低功耗特性使其适合用于生物医学应用，例如生物电势信号检测系统，可用于放大和滤波心电图 (ECG) 信号。
基于压缩感知多通道脑电信号加速稀疏性重建
能够记录和传输生物信号的可穿戴电子设备可以提供便捷且普遍的健康监测。典型的脑电图记录会产生大量数据。传统的压缩方法无法将数据压缩到奈奎斯特速率以下，因此即使压缩后数据量仍然很大。这需要大量存储空间，因此传输时间也较长。压缩感知提出了解决这个问题的方法，并提供了一种将数据压缩到奈奎斯特速率以下的方法。本文提出基于双时间稀疏性的重建算法来恢复压缩采样的脑电图数据。通过使用schattern-p范数修改基于双时间稀疏性的重建算法并在处理前对脑电图数据进行去相关变换，进一步改善了结果。所提出的改进双时间稀疏性的重建算法在SNDR和NMSE方面优于基于块稀疏贝叶斯学习和Rackness的压缩感知算法。仿真结果进一步表明，所提出的算法具有更好的收敛速度和更短的执行时间。
空地一体化网络的生成式人工智能
摘要 — 近年来，生成式人工智能技术成为人工智能领域的一项重大进步，以其语言和图像生成能力而闻名。同时，天空地一体化网络 (SAGIN) 是未来 B5G/6G 实现无处不在的连接的重要组成部分。受此启发，本文探讨了生成式人工智能在 SAGIN 中的集成，重点关注潜在应用和案例研究。我们首先全面回顾了 SAGIN 和生成式人工智能模型，重点介绍了它们的能力和集成机会。得益于生成式人工智能生成有用数据和促进高级决策过程的能力，它可以应用于 SA-GIN 的各种场景。因此，我们对它们的集成进行了简要概述，包括信道建模和信道状态信息 (CSI) 估计、联合空天地资源分配、智能网络部署、语义通信、图像提取和处理、安全和隐私增强。接下来，我们提出了一个利用生成扩散模型 (GDM) 构建通道信息图的框架，以提高 SAGIN 的服务质量。仿真结果证明了所提框架的有效性。最后，我们讨论了生成 AI 支持的 SAGIN 的潜在研究方向。
超级扭曲算法 Djihad Matouk - ijicic
摘要。目前，无人机型四轴飞行器的跟踪控制是研究人员的热点。为了解决这个控制问题，根据期望的目标选择合适的控制器是一个基本问题。尽管存在有害的抖动现象，滑模控制 (SMC) 仍表现出可接受的性能。本文通过二阶滑模控制 (2-SMC) 实现四轴飞行器的轨迹跟踪控制。它是保留传统 SMC 优势同时避免不良抖动效应的替代解决方案之一。具体而言，采用超扭转算法，该算法是对 2-SMC 的改进，无需任何滑动变量导数。为了确保稳定性并增强四轴飞行器的跟踪轨迹，设计了一种基于超扭转算法的全局块控制。所提出的技术具有很高的稳定性，因为它允许为每个位置和姿态状态推导适当的控制律。仿真结果证明了该方法在稳定性和跟踪控制方面的有效性。与经典SMC和2型模糊逻辑控制器进行了比较研究，以阐明所提出的2-SMC的有效性。关键词：四轴飞行器无人机，全轨迹跟踪，非线性控制，二阶滑模控制，超扭转算法
机载雷达的时空自适应处理 - DTIC
未来的机载雷达将需要在由杂波和干扰组成的干扰背景下检测目标。空时自适应处理 (STAP) 是指多维自适应滤波算法，它同时将来自阵列天线元件的信号和相干雷达波形的多个脉冲组合在一起，以抑制干扰并提供目标检测。STAP 可以改善对被主瓣杂波遮蔽的低速目标的检测、对被旁瓣杂波掩盖的目标的检测以及在杂波和干扰组合环境中的检测。本报告分析了解决 STAP 问题的各种方法。回顾了最佳或完全自适应处理。计算复杂性以及从有限可用数据中估计干扰的需求使完全自适应 STAP 不切实际。因此，需要部分自适应空时处理器。介绍了降维 STAP 算法的分类，其中算法根据所采用的预处理器类型进行分类。例如，波束空间算法使用空间预处理，而后多普勒方法在自适应处理之前执行时间（多普勒）滤波。在某些情况下，可以利用杂波的特殊结构来设计产生最小杂波等级的预处理器。对于每个类，可以采用样本矩阵求逆 (SMI) 或基于子空间的权重计算。仿真结果显示
适用于电池应用的双向 DC-DC 转换器拓扑的设计和仿真
摘要。最近，储能已成为可再生能源电力系统应用的重要课题。电池是可再生能源、电动汽车和电网连接系统采用的最受欢迎的储能设备之一。在这种情况下，双向 DC-DC 转换器 (BDC) 通过控制电池应用中电池的充电和放电阶段实现双向功率流。因此，考虑到电池的充电状态和电流方向，通过 BDC 的占空比来调节电池电流。在本研究中，设计、分析和模拟了一种具有降压和升压工作原理的非隔离 BDC，并在各种案例研究下进行模拟。在设计的系统中，BDC 控制电池和直流链路之间的双向功率流。具体而言，在降压模式下运行的电池充电阶段，直流链路为电池供电，BDC 使用比例积分 (PI) 控制器调节电池电流。另一方面，在升压模式下电池的放电阶段，当直流电源断开时，电池为直流负载供电，直流母线电压由 BDC 通过 PI 控制器控制。仿真结果显示了不同情况下 BDC 的运行和控制。
基于蚂蚁优化 PID 控制器的效率...
摘要 —本文采用带单位反馈的闭环系统中的 PID 控制器来控制机器人机械手。控制器的使用难点在于参数调整，因为调整参数仍然使用试错法来找到 PID 参数常数，即比例增益 (K p )、积分增益 (K i ) 和微分增益 (K d )。在这种情况下，蚁群优化算法 (ACO) 用于寻找 PID 的最佳增益参数。蚂蚁算法是一种组合优化方法，它利用蚂蚁从巢穴到食物所在位置寻找最短路径的模式，该概念应用于通过最小化目标函数来调整 PID 参数，从而使机器人机械手具有改进的性能特征。本研究采用 Matlab Simulink 环境，首先建立系统模型，然后利用蚁群算法确定适当的系数 𝐾 p 、 𝐾 i 和 K d ，以使机器人机械手两个关节的轨迹误差最小化。然后，将这些参数应用于机器人系统。根据计算机仿真结果，与经典 PID 相比，所提出的方法 (ACO-PID) 给出了一个具有良好性能的系统。
相对航向估计及其在 GPS 拒绝环境中的目标切换中的应用
摘要 — 在本文中，我们解决了两架无法使用全球定位系统的固定翼飞机之间的目标切换问题。该问题需要估计飞行器之间的相对姿势。我们假设机载惯性测量单元可以提供飞机姿态的横滚和俯仰估计。我们研究了完成切换问题所需的其他相对状态的可观测性。具体来说，我们考虑了两种不同的情况。在第一种情况下，我们假设测量了飞机之间的相对位置，就像雷达或激光雷达传感器的情况一样。我们假设两架飞机不交换空速和转弯速率信息。在温和的假设下，我们表明两架飞机之间的相对航向是可观测的。在第二种情况下，我们假设只测量两架飞机之间的方位角，就像视觉传感器的情况一样。我们证明了与目标跟踪和切换相关的机动的状态可观测性。我们还提出了一种估计算法，该算法使用一组扩展卡尔曼滤波器来估计相对状态。全车动态仿真结果证明了所提方法的可行性。索引术语 — 多机器人系统、非线性滤波器、非线性可观测性、姿势估计、无人机。