第五代移动通信技术(5th-generation mobile communication technology,5G)网络对高速率、低时延、高可靠性的移动通信处理需求不断增加,对终端基带信道估计算法的高性能和低复杂度设计、矩阵处理动态范围提出挑战。针对上述问题,本文...第五代移动通信技术(5th-generation mobile communication technology,5G)网络对高速率、低时延、高可靠性的移动通信处理需求不断增加,对终端基带信道估计算法的高性能和低复杂度设计、矩阵处理动态范围提出挑战。针对上述问题,本文提出一种基于相关矩阵托普利兹(Toeplitz)特性的信道估计算法。依据信道的相干带宽特性计算信道相关矩阵并保留必要的较低矩阵阶数;基于相关矩阵的Toeplitz特性设计低复杂度的递归求逆算法,并针对加权矩阵乘法的元素重复性将矩阵乘法化简为矩阵点乘,简化加权矩阵运算;同时引入跟踪信噪比变化的缩放补偿因子对计算过程和结果分别进行缩放和补偿。理论分析和仿真结果显示,本文所提算法可在达到优异的信道估计性能条件下,有效降低运算复杂度,并极大降低算法矩阵处理的动态范围。展开更多
针对目前海上风电出力预测方法精度较低的问题,提出一种基于词向量化和长短期记忆网络(word to vector long short-term memory,Word2vec-LSTM)与聚类修正的海上风电出力预测方法。对Word2vec方法进行改进来提取时间序列数据特征,实现...针对目前海上风电出力预测方法精度较低的问题,提出一种基于词向量化和长短期记忆网络(word to vector long short-term memory,Word2vec-LSTM)与聚类修正的海上风电出力预测方法。对Word2vec方法进行改进来提取时间序列数据特征,实现数据信息的高效利用;在长短期记忆神经网络的预测模型基础上,研究了一种基于k-shape聚类结果的预测结果修正算法,对预测结果距离聚类中心超过阈值的数值判定为预测误差偏大的数据并向簇中心进行修正。最后,基于江苏某海上风电场的真实数据进行测试,结果表明,基于Word2vec-LSTM与聚类修正的海上风电出力预测方法的平均绝对误差(mean absolute error,MAE)和均方根误差(root mean square error,RMSE)达到5.04和5.42,相比传统LSTM预测模型的误差平均降低了11.10%和12.25%,为海上风电并网与电网调控提供了技术支持。展开更多
文摘第五代移动通信技术(5th-generation mobile communication technology,5G)网络对高速率、低时延、高可靠性的移动通信处理需求不断增加,对终端基带信道估计算法的高性能和低复杂度设计、矩阵处理动态范围提出挑战。针对上述问题,本文提出一种基于相关矩阵托普利兹(Toeplitz)特性的信道估计算法。依据信道的相干带宽特性计算信道相关矩阵并保留必要的较低矩阵阶数;基于相关矩阵的Toeplitz特性设计低复杂度的递归求逆算法,并针对加权矩阵乘法的元素重复性将矩阵乘法化简为矩阵点乘,简化加权矩阵运算;同时引入跟踪信噪比变化的缩放补偿因子对计算过程和结果分别进行缩放和补偿。理论分析和仿真结果显示,本文所提算法可在达到优异的信道估计性能条件下,有效降低运算复杂度,并极大降低算法矩阵处理的动态范围。
文摘针对目前海上风电出力预测方法精度较低的问题,提出一种基于词向量化和长短期记忆网络(word to vector long short-term memory,Word2vec-LSTM)与聚类修正的海上风电出力预测方法。对Word2vec方法进行改进来提取时间序列数据特征,实现数据信息的高效利用;在长短期记忆神经网络的预测模型基础上,研究了一种基于k-shape聚类结果的预测结果修正算法,对预测结果距离聚类中心超过阈值的数值判定为预测误差偏大的数据并向簇中心进行修正。最后,基于江苏某海上风电场的真实数据进行测试,结果表明,基于Word2vec-LSTM与聚类修正的海上风电出力预测方法的平均绝对误差(mean absolute error,MAE)和均方根误差(root mean square error,RMSE)达到5.04和5.42,相比传统LSTM预测模型的误差平均降低了11.10%和12.25%,为海上风电并网与电网调控提供了技术支持。
