一种基于Bagging和长短期记忆网络的信道盲均衡方法及系统

    公开(公告)号:CN113259284B

    公开(公告)日:2022-05-24

    申请号:CN202110520590.0

    申请日:2021-05-13

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于Bagging和长短期记忆网络的信道盲均衡方法及系统,该方法包括如下步骤,建立基于长短期记忆网络的信道盲均衡模型;采用Bagging算法对长短期记忆网络盲均衡模型进行优化;对得到的模型进行训练,得到最佳的参数设置;利用训练好的盲均衡模型对新数据进行均衡。在保证神经网络对非线性良好的拟合前提下,通过引入长短期记忆网络解决了神经网络盲均衡过程中参数寻优困难和易于陷入局部最优解的问题。此外,基于改进常模算法MCMA消除了信道对于传输信号在幅值和相位两个方面的影响,使得本发明技术方案更具适应性,适用的信道环境更广,能够提升神经网络类均衡器在时变信道的均衡性能。

    一种超级电容器储能系统的滑模引导控制方法及装置

    公开(公告)号:CN112186845B

    公开(公告)日:2022-04-01

    申请号:CN202011010433.7

    申请日:2020-09-23

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种超级电容器储能系统充电的滑模引导控制方法及装置,其方法为:从超级电容器储能系统中选择充电曲线最低的超级电容单体作为引导节点,任选一个最小生成树作为超级电容器储能系统充电的通信拓扑;在超级电容器储能系统充电期间,周期性采集每个超级电容单体的端电压,并将端电压数据按照通信拓扑关系发送给本地以及下级超级电容单元的控制器;每个超级电容单元的控制器在每个周期得到本地以及上级超级电容单体的端电压数据时,计算电压跟踪误差并基于滑模控制生成开关控制信号;将开关控制信号转换为驱动信号,以驱动本地超级电容单元中开关的通断。本发明可减小电压偏差,提高系统的可靠性,而且有效提高能效,有良好的可扩展性。

    一种超级电容拓扑结构及其充放电控制方法和装置

    公开(公告)号:CN111262295B

    公开(公告)日:2021-07-20

    申请号:CN202010126625.8

    申请日:2020-02-28

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种超级电容拓扑结构及其充放电控制方法和装置,其中的超级电容拓扑结构包括包括m个依次串接的串联支路,每个串联支路包括n个相互并接的并联支路和并接于并联支路上的并联开关,每个并联支路由1个超级电容模块和1个串联开关串接构成。在使用该拓扑结构所构成的储能系统为外部装置充放电之前,根据外部装置的额定电压和额定电流计算所需的并联支路数量和串联支路数量,再通过串联开关和并联开关实现拓扑结构重构,为外部装置输入/输出最匹配的功率从而提高能量利用效率。

    一种软件定义车载边缘网络中联合资源分配和计算卸载的方法

    公开(公告)号:CN110035410B

    公开(公告)日:2021-07-13

    申请号:CN201910172989.7

    申请日:2019-03-07

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开一种软件定义车载边缘网络中联合资源分配和计算卸载的方法及系统。本发明根据数据信息建立无线通信理论的数学模型,并根据所述数学模型,将联合资源分配和计算卸载问题建模为一个混合整数非线性规划问题(MINLP);通过Tammer分解法将原问题分解为资源分配子问题和计算卸载子问题,并采用函数单调性定义,拉格朗日对偶和KKT(Karush‑Kuhn‑Tucker)条件获得最优资源分配,以及采用多阶段的低复杂度启发式算法获得最优卸载策略;服务器可根据控制器的方案给车辆分配计算资源,车辆根据控制器的策略选择服务器卸载计算任务。本发明为车辆提供了最优的卸载策略,以及最优的资源分配方案,降低了系统范围内车载任务的总处理时延。

    一种基于健康指标的均衡控制模块寿命预测方法及装置

    公开(公告)号:CN111399474B

    公开(公告)日:2021-05-14

    申请号:CN202010132742.5

    申请日:2020-02-29

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于健康指标的均衡控制模块寿命预测方法及装置,所述方法包括以下步骤:步骤S1:基于均衡控制模块在各次动作中的数据,计算其在各次动作时的特征值;步骤S2:构建健康指标模型,基于均衡控制模块样本的特征值确定模型参数;并基于提取的特征值,采用参数确定后的健康指标模型计算均衡控制模块在其各次动作时的健康指标;步骤S3:构建寿命预测模型,基于均衡控制模块样本的健康指标序列和剩余使用寿命序列训练预测模型参数,得到训练好的寿命预测模型;步骤S4:将待检测的均衡控制模块的历史健康指标序列输入训练好的寿命预测模型,输出其剩余使用寿命。本发明能针对均衡控制模块进行寿命预测,且准确性高。

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