新型串联锂离子电池组主动均衡电路设计

为解决串联锂离子电池组电压均衡问题,提出了一种新型主动电池到电池均衡电路。该电路主要包括N+5个双向开关以及一个LC谐振电路,其中,N表示电池组中电池的数量。利用LC串联谐振电路能够直接将能量从最大充电电池传输至最小充电电池,无需使用多绕组变压器。并且在零电流开关条件下,运行电路中的所有开关能够减少平衡所用功耗。通过10节串联锂离子电池的实际测试,结果显示相比常规均衡电路,提出的电路能够实现快速平衡并且传输效率更高。当均衡功率为0.48 W和2.04W时,实测功率传输效率分别为92.7%和79.2%。     

基于作业记账日志的并行作业特征分析工具 JobCAT

并行作业特征分析是负载分析的重要基础。作业记账日志是开展作业特征分析的重要数据源。由于作业记账日志中没有记录应用名称,现有工具无法按应用名称开展作业特征分析。提出基于关键字模糊匹配的作业记账日志标记方法,设计通用的作业数据模型和柔性可扩展软件架构,集成实现并行作业特征分析工具JobCAT。通过某超级计算机系统百万量级作业记账日志数据测试验证,JobCAT的作业记账日志标记率大于95%。JobCAT支持7个插件、29项统计报表,可一键生成应用的作业特征分析报告,对负载分析研究具有实用价值。     

三相逆变器新型积分控制加状态反馈控制

三相逆变器在实际运行中,不平衡负载工况较为常见,原因是传统积分控制加状态反馈控制无法实现三相输出电压的对称性。针对该问题提出了不平衡负载条件下三相逆变器新型积分控制加状态反馈控制策略,并通过仿真和实验验证了该策略能有效降低不平衡负载时三相逆变器输出电压的不平衡度,从而获得对称的三相输出电压波形。     

基于流量均衡和跨层技术的星群路由算法

针对分布式星群网络业务通信QoS不高的问题,提出了一种基于流量均衡和跨层技术的分布式星群网络路由算法(TACA)。该算法首先通过跨层技术将物理层、MAC层的相关信息搜集起来,作为判断链路负载状况的依据;然后对不同类型的业务进行分类,根据链路负载状况和业务QoS级别选择不同的路由层次,从而均衡流量以提高QoS。仿真表明,该路由算法在一定程度上降低了星群的呼叫阻塞率和切换阻塞率,平衡了网络的负载,提高了网络吞吐量。     

一种基于多目标微粒群优化的虚拟网络映射方法

针对多个虚拟网络同时映射时资源统一优化分配的问题,提出了一种基于多目标微粒群优化的虚拟网络映射方法(MSC-VNE),提高底层网络资源利用率及全局负载均衡性能。建立了虚拟网络映射的多目标优化模型,将单个虚拟网络映射作为一个子群,并采用多子群协作优化的方法在子群映射时通过相互信息交换进行协同进化,最终达到全局资源的优化分配。仿真结果表明,与典型成果相比,提出的方法有效地提高了底层网络资源利用率和虚拟网络构建成功率。     

一种新的基于二阶统计量的信道盲辨识与均衡算法

通过对接收信号进行过采样,应用过采样接收信号产生的循环平稳特性,给出单输入单输出系统的等效单输入多输出系统模型,据此模型给出了一种新的基于二阶统计量的盲辨识与均衡算法,给出的算法只需要接收信号的二阶统计量即可以辨识与均衡信道。     

和谐本位社会中公共政策的价值冲突及其均衡

以利益原则为基础的功利主义倾向是当前政府实践决策的主要选择,这种决策模式不能解决建构和谐社会中公共政策的价值冲突问题。如何更好地坚持和谐本位原则,寻求公共政策价值冲突的均衡,构造和谐的公共政策价值结构,是建构和谐社会的一个重要课题。试图通过寻求公共政策价值冲突的均衡,探求建构和谐社会中公共政策价值冲突的解决办法。     

军用认知无线电网络中功率控制博弈算法的探讨

通过对比军用认知无线功率控制博弈模型与一些经典的功率控制博弈算法,提出了一种认知无线电网络中的功率控制的博弈算法。通过仿真结果性能分析,证明算法具有一定的优越性,并且能够为军事无线通信提供一定的理论依据和现实作用。     

混合均衡问题和不动点问题的公共元的迭代算法

在Hilbert空间中,利用超梯度算法,用以逼近混合均衡问题的解集与半压缩映像不动点集的公共元,并且证明了该算法的收敛性。使用新的分析技巧证明了一个强收敛定理。     

一种能量高效和均衡的无线传感器网络分簇数据融合算法

在无线传感器网络中,如果传感器节点之间的能耗不均衡,一些能耗进度较快的节点会过快失效,继而导致网络过早无法正常工作。为了解决分簇无线传感器网络在数据收集过程中所存在的节点之间能耗不均衡问题,提出了一种新的分簇数据融合算法。该算法将网络划分为大小不等的栅格,并根据剩余能量使簇首分别在每个栅格的节点中轮转。簇首消耗的能量越多,其所在的栅格也越大,栅格内有更多节点参与簇首的轮换以分担能量负载。通过该方式,算法能够提高节点的能耗均衡程度。另外,考虑到无线传感器网络的能量受限,算法还采取了一系列措施以节约能量。仿真实验结果表明,算法在能量使用效率、网络生命周期以及能耗均衡程度三个方面都具有较好的性能。