基于改进SAE-SOFTMAX的模拟电路故障诊断方法 被引量：16

1

作者 袁莉芬 宁暑光 +2 位作者 何怡刚 张朝龙 吕密 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2018年第7期36-45,共10页

针对传统神经网络存在层次太少以及梯度扩散问题,导致基于传统神经网络的模拟电路故障诊断效果不佳,提出一种基于堆叠自动编码器-柔性最大值分类器(SAE-SOFTMAX)的模拟电路故障诊断方法。通过搭建深层次SAE和SOFTMAX分类器的深度学习框... 针对传统神经网络存在层次太少以及梯度扩散问题,导致基于传统神经网络的模拟电路故障诊断效果不佳,提出一种基于堆叠自动编码器-柔性最大值分类器(SAE-SOFTMAX)的模拟电路故障诊断方法。通过搭建深层次SAE和SOFTMAX分类器的深度学习框架,利用预训练与微调的方法完成整体网络的训练。为提高网络泛化能力,使用Dropout技术对网络加以改进优化,以此提取电子电路的底层稀疏特征并完成故障模式的自动识别分类。实例研究同时给出了几种传统神经网络的诊断效果作为对比实验。实验结果说明,所提方法诊断效果与相关评价参数性能优于传统神经网络。最终得到结论,基于改进SAESOFTMAX网络架构与分层训练机制的电子电路故障诊断方法,其整体性能有所提高诊断效果更好,优于传统的神经网络故障诊断方法。 展开更多

关键词 模拟电路 故障诊断 改进堆叠自动编码器 柔性最大值分类器 深度学习

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基于高阶累积量特征学习的调制识别方法 被引量：12

2

作者 袁莉芬 宁暑光 +2 位作者 何怡刚 吕密 路健 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2019年第9期2122-2131,共10页

自动调制分类是确保通信安全、可靠的关键技术之一。在低信噪比(low signal-to-noise ratio,Low-SNR)环境中,自动调制分类识别率低且识别类型受限。利用零均值高斯白噪声(white Gaussian noise,WGN)的高阶累积量理论值等于0的性质,在信... 自动调制分类是确保通信安全、可靠的关键技术之一。在低信噪比(low signal-to-noise ratio,Low-SNR)环境中,自动调制分类识别率低且识别类型受限。利用零均值高斯白噪声(white Gaussian noise,WGN)的高阶累积量理论值等于0的性质,在信号分析过程中,引入高阶累积量,可使系统免受WGN的影响。同时,引入深度学习网络结构完成微弱特征的表征,可有效解决调制方式受限及Low-SNR情况下的识别率下降问题。实验结果表明,所提方法在高斯信道环境下的分类精度比现有方法要高,在Low-SNR的不同信道环境下有较高的识别率,且使模型在时间、相位和频率偏移量方面具有更好的鲁棒性。 展开更多

关键词 调制分类 高阶累积量 深度学习 低信噪比 调制特征

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基于深度学习的压缩感知FDD大规模MIMO系统稀疏信道估计算法 被引量：12

3

作者 黄源 何怡刚 +3 位作者 吴裕庭 程彤彤 隋永波 宁暑光 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第8期61-69,共9页

针对FDD大规模多输入多输出(MIMO)下行链路系统,提出了一种新型的基于深度学习的压缩感知稀疏信道估计算法,即卷积重构网络(ConCSNet)。在不需要稀疏度的情况下,通过数据驱动的方式,利用ConCSNet求解从测量向量y到信号h的逆变换过程,从... 针对FDD大规模多输入多输出(MIMO)下行链路系统,提出了一种新型的基于深度学习的压缩感知稀疏信道估计算法,即卷积重构网络(ConCSNet)。在不需要稀疏度的情况下,通过数据驱动的方式,利用ConCSNet求解从测量向量y到信号h的逆变换过程,从而解决压缩感知框架下的欠定最优化问题,实现对原始稀疏信道的重构。仿真结果表明,所提算法能更快速、准确地恢复稀疏度未知的大规模MIMO系统的信道状态信息。 展开更多

关键词 无线通信 FDD大规模MIMO系统 稀疏信道估计 深度学习

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基于自适应S变换与截断紧致奇异值分解的局部放电源复杂染噪特征提取方法 被引量：6

4

作者 宁暑光 何怡刚 +2 位作者 程彤彤 隋永波 黄源 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第15期3951-3962,共12页

针对局部放电(PD)源信号复杂染噪,导致PD源特征提取较为困难的问题,提出一种基于自适应S变换与截断紧致奇异值分解(TCSVD)的PD源复杂染噪特征提取方法。首先,对S变换进行了优化改进,应用于PD源获取时频域矩阵,自适应的滤除窄带干扰信号... 针对局部放电(PD)源信号复杂染噪,导致PD源特征提取较为困难的问题,提出一种基于自适应S变换与截断紧致奇异值分解(TCSVD)的PD源复杂染噪特征提取方法。首先,对S变换进行了优化改进,应用于PD源获取时频域矩阵,自适应的滤除窄带干扰信号,提取局部放电有用时频信号;其次,利用紧致奇异值分解对提取的时频矩阵进行分解;然后,提出拟合求导法寻找到奇异值阈值参数并对奇异值进行截断,从而滤除PD源中的白噪声信号;最后,通过理论仿真与现场测试对该文所提出的PD源特征提取方法进行了验证分析。实验结果表明,该特征提取方法对复杂染噪的PD信号有很好的特征提取能力,能够有效地提取局部放电信号的有用信息。 展开更多

关键词 局部放电 S变换 自适应S变换 截断紧致奇异值分解 网格搜索 特征提取

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大规模MIMO系统下的低复杂度迫零预编码技术 被引量：6

5

作者 何怡刚 程彤彤 +3 位作者 FarhanAli 黄源 隋永波 宁暑光 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2021年第6期140-146,共7页

针对大规模天线技术导致传统迫零(zero-forcing, ZF)预编码复杂度上升的问题,提出了一种低复杂度预编码技术。首先利用对称超松弛迭代(semi-iteration symmetric successive overrelaxation method, SSOR)技术优化信道矩阵求逆复杂度的... 针对大规模天线技术导致传统迫零(zero-forcing, ZF)预编码复杂度上升的问题,提出了一种低复杂度预编码技术。首先利用对称超松弛迭代(semi-iteration symmetric successive overrelaxation method, SSOR)技术优化信道矩阵求逆复杂度的问题;然后利用切比雪夫半迭代法(semi-iteration, SI)加速SSOR迭代(semi-iteration symmetric successive overrelaxation method, SI-SSOR)的收敛速度,使得ZF预编码可以快速的收敛。实验结果表明,SI-SSOR预编码在误码率和传输速率上都有非常好的性能。切比雪夫半迭代法加速的SSOR预编码技术通过2次迭代就可以近似达到传统ZF预编码性能的95%以上,同时利用相对于迫零预编码更少的计算资源,因此,SI-SSOR预编码技术可以作为无线通信抑制干扰的重要手段。 展开更多

关键词 大规模MIMO 迫零预编码 SI-SSOR预编码 低运算复杂度

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自适应OFDM系统的时域信道预测研究 被引量：6

6

作者 何怡刚 隋永波 +3 位作者 Farhan Ali 黄源 程彤彤 宁暑光 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2021年第5期100-110,共11页

针对自适应OFDM系统,提出了一种新型时域信道预测策略。该策略利用递归量化分析方法,量化并估计信道脉冲响应中每个时延抽头的局部可预测性,然后利用每个时延抽头的局部可预测性筛选出信道脉冲响应中重要的时延抽头;最后,利用基于联合... 针对自适应OFDM系统,提出了一种新型时域信道预测策略。该策略利用递归量化分析方法,量化并估计信道脉冲响应中每个时延抽头的局部可预测性,然后利用每个时延抽头的局部可预测性筛选出信道脉冲响应中重要的时延抽头;最后,利用基于联合回声状态网络的信道预测器实现各个重要时延抽头的信道预测。在仿真部分,利用基于IEEE802.11ah协议的OFDM系统来评估系统的性能。仿真结果表明,通过递归量化分析,发射端可以准确地筛选出信道脉冲响应中重要的时延抽头。除此之外,联合回声状态网络可以产生稀疏的输出权值;而且,由于具有oracle属性,提出的联合回声状态网络在基本的回声状态网络的基础上有91.57%的预测性能提升。 展开更多

关键词 信道预测 OFDM系统 递归量化分析 回声状态网络

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智慧气象服务云平台设计与实现 被引量：1

7

作者 邢宏伟 刘晗 +2 位作者 卢愿 宁暑光 赵奎雨 《数字通信世界》 2023年第3期45-47,共3页

恶劣天气会直接影响电网设备的正常运行,随着我国电网规模的不断扩大,部分偏远地区的电网设备受到极端天气等因素影响,对电网的安全性造成较大威胁。因此,文章基于信息化气象监测技术和气象预警系统,实现多种气象要素的实时监测,并且提... 恶劣天气会直接影响电网设备的正常运行,随着我国电网规模的不断扩大,部分偏远地区的电网设备受到极端天气等因素影响,对电网的安全性造成较大威胁。因此,文章基于信息化气象监测技术和气象预警系统,实现多种气象要素的实时监测,并且提供气象预警和预报服务,为电网系统的安全运行提供科学依据,文中对智慧气象服务云平台设计与实现进行了深入研究。 展开更多

关键词 智慧气象 电网设备 架构 设计

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高频RFID密集标签系统频率偏移预估研究 被引量：4

8

作者 何怡刚 佘培亮 +2 位作者 佐磊 张超群 宁暑光 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2018年第11期139-146,共8页

针对标签密集放置导致系统工作频率偏移问题,传统的频率偏移预估方法,如叠加法认为标签间的耦合作用可累加,但误差较大,提出了一种基于电感耦合矩阵特征值的系统频率预估方法。首先通过对密集标签系统建立耦合模型,提取密集标签间的互感... 针对标签密集放置导致系统工作频率偏移问题,传统的频率偏移预估方法,如叠加法认为标签间的耦合作用可累加,但误差较大,提出了一种基于电感耦合矩阵特征值的系统频率预估方法。首先通过对密集标签系统建立耦合模型,提取密集标签间的互感;然后,基于二端口网络,推导出密集标签系统的电感耦合矩阵,提取电感耦合矩阵的特征值代入汤姆逊公式计算;最后,在室内环境中测试了各种标签密集场景。实验结果表明,对于高频射频识别(HF RFID)密集标签系统,所提出特征值法在标签数量大于7时,误差小于9.8%,与叠加法相比,预估精确性更高。 展开更多

关键词 高频射频 密集放置 电感耦合 频率偏移预估

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街道环境V2V通信信道建模与容量分析 被引量：3

9

作者 何怡刚 许越 +2 位作者 李兵 宁暑光 张超群 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第10期3072-3075,共4页

针对街道3D散射环境下的车载通信信道,考虑到道路两边高楼、树木等散射体,且收发两端处于移动状态,采用多天线技术,建立椭圆柱散射模型。运用几何分析法,推导了时间自相关函数(ACF)、空间互相关函数(CCF),比较视距(LOS)和非视距(NLOS)... 针对街道3D散射环境下的车载通信信道,考虑到道路两边高楼、树木等散射体,且收发两端处于移动状态,采用多天线技术,建立椭圆柱散射模型。运用几何分析法,推导了时间自相关函数(ACF)、空间互相关函数(CCF),比较视距(LOS)和非视距(NLOS)情况下ACF和CCF的差异,验证仿真方法的可行性;研究了信道容量在不同天线阵列和散射环境下的区别,突出了3D模型更加精确。测量结果与理论分析的一致性表明该3D模型的可用性,拓宽了车载通信系统的研究。 展开更多

关键词 V2V通信 信道模型 相关函数 信道容量

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基于自适应CYCBD和1.5维谱的滚动轴承故障特征提取方法 被引量：1

10

作者 朱战伟 何怡刚 +1 位作者 宁暑光 王涛 《机电工程》 CAS 北大核心 2022年第9期1185-1193,共9页

在强背景噪声环境下,滚动轴承的故障特征信号难以得到分离,针对这一问题,提出了一种基于自适应最大二阶循环平稳盲卷积(CYCBD)和1.5维谱的滚动轴承故障特征提取方法。首先,对滚动轴承故障振动信号进行了傅里叶变换,得到了其信号的频谱结... 在强背景噪声环境下,滚动轴承的故障特征信号难以得到分离,针对这一问题,提出了一种基于自适应最大二阶循环平稳盲卷积(CYCBD)和1.5维谱的滚动轴承故障特征提取方法。首先,对滚动轴承故障振动信号进行了傅里叶变换,得到了其信号的频谱结构,再以加权谐波和为优化指标,将信号频谱范围内的所有频率作为候选频率进行了搜索,确定加权谐波和最大处的频率为最优循环频率;然后,使用经过参数优化后的CYCBD对信号进行了滤波,并结合1.5维谱方法对滤波信号进行了处理;最后,为了进一步验证该方法在提取轴承故障特征方面的有效性,采用包络分析方法对实测信号进行了分析,获得了滤波信号的频谱特征。研究结果表明:经基于自适应CYCBD和1.5维谱方法滤波后,信号的香农熵为0.094,显著低于CYCBD和经验模态分解(EMD)方法;而且在信号的包络谱中,出现了清晰的故障特征频率及其倍频谱线,说明该方法具有较好的噪声抑制能力,并且能够有效地提取轴承振动信号中的故障脉冲成分。 展开更多

关键词 最大二阶循环平稳盲卷积 谐波加权和 循环频率 包络分析方法 频谱特征 经验模态分解 信号滤波

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基于截断奇异值分解与K-Medians的局部放电源定位方法

11

作者 宁暑光 何怡刚 +1 位作者 刘倩倩 隋永波 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第13期3441-3452,共12页

针对复杂环境中特高频信号达时差误差较大,引起非线性方程求解不准确的问题,提出一种基于截断奇异值分解(TSVD)与K-Medians的局部放电(PD)源定位方法。首先,通过超高频天线获取PD信号,利用能量积累提取时差信息。其次,针对线性方程求解... 针对复杂环境中特高频信号达时差误差较大,引起非线性方程求解不准确的问题,提出一种基于截断奇异值分解(TSVD)与K-Medians的局部放电(PD)源定位方法。首先,通过超高频天线获取PD信号,利用能量积累提取时差信息。其次,针对线性方程求解困难且不准确的难题,提出随机组合线性变换方法。将非线性定位方程组进行线性转化,同时利用预处理技术消除坐标系选取对定位方程的影响。然后,采用TSVD正则化算法求解线性方程,引入K-Medians聚类算法对TSVD正则化算法进行优化改进,进而实现了变电站场景下PD源的坐标定位。最后,通过理论验证与现场实验两种途径对所提出的方法进行分析。实验结果验证了所提定位方法的可行性与准确性。 展开更多

关键词 局部放电源 定位 线性变换 预处理 截断奇异值分解(TSVD) K-Medians

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基于CvM算法的Nakagami衰落信道统计特性检验

12

作者 王涛 何怡刚 +2 位作者 宁暑光 孙豪 朱战伟 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第5期178-184,共7页

Nakagami信道通过不同的衰落因子m可以仿真不同的信道衰落环境,仿真数据与实际测量值吻合度较高,在信道仿真领域得到广泛应用。然而,目前针对Nakagami信道模型的可信性研究较少,缺少科学的比对验证方法。根据典型Nakagami信道的一阶包... Nakagami信道通过不同的衰落因子m可以仿真不同的信道衰落环境,仿真数据与实际测量值吻合度较高,在信道仿真领域得到广泛应用。然而,目前针对Nakagami信道模型的可信性研究较少,缺少科学的比对验证方法。根据典型Nakagami信道的一阶包络序列服从Nakagami分布这一信道统计特性,提出一种基于Cramer-von Mises(CvM)算法的拟合优度检验方法。使用“高斯+瑞利+直流”组合法建立Nakagami衰落信道模型,得到信道输出序列并从中提取包络序列。在此基础上,利用双样本CvM检验算法对包络序列的理论分布和实际分布进行拟合优度检验,实现对Nakagami信道模型的可信性评估。半实物仿真结果表明,与K-S检验、卡方检验和Z检验+卡方检验融合检验算法相比,CvM针对不同m下的Nakagami衰落信道均具有较好的识别性能,同时在可靠性和复杂度方面也具有优势,其对虚警概率为0.01以下的Nakagami衰落信道识别准确率达到92.6%,对样本长度为300000以上的Nakagami衰落信道平均识别准确率达到96.4%,而当待检验信道为其他信道时,不存在误识别的情况。 展开更多

关键词 Nakagami分布 衰落信道 Cramer-von Mises算法 拟合优度 累积分布函数 统计特性

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