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LEO衛(wèi)星TDOA/DOA定位性能分析*[通信與網(wǎng)絡(luò)][航空航天]

隨著以“星鏈”衛(wèi)星為代表的低軌（LEO）互聯(lián)網(wǎng)衛(wèi)星系統(tǒng)的快速發(fā)展，星載相控陣列天線的應(yīng)用數(shù)量飛速增長，未來LEO互聯(lián)網(wǎng)衛(wèi)星便于提供星載電磁波到達(dá)方向（DOA）檢測能力。衛(wèi)星覆蓋區(qū)內(nèi)的非法干擾進(jìn)行定位排查，是未來互聯(lián)網(wǎng)衛(wèi)星系統(tǒng)正常運(yùn)維的重要保障。目前常用的雙星到達(dá)時(shí)差（TDOA）/到達(dá)頻差（FDOA）定位體制存在定位誤差顯著增大的“定位盲區(qū)”造成盲區(qū)內(nèi)的干擾源無法定位的問題，提出了一種基于加權(quán)最小二乘約束優(yōu)化模型的TDOA/DOA雙星干擾源定位技術(shù)體制。分析了幾何稀釋精度因子（GDOP）的定位誤差，仿真實(shí)驗(yàn)表明該定位方法具有不存在“定位盲區(qū)”的優(yōu)點(diǎn)，在經(jīng)緯度張角為4^°×4^°的波束范圍內(nèi)定位誤差小于0.2 km，定位誤差的地理平均為0.112 km，滿足非法干擾定位排查的應(yīng)用需求。通過定位解算的根均方差（RMSE）的蒙特卡洛方法，驗(yàn)證了GDOP誤差精度。該定位方法的定位誤差地理穩(wěn)定性優(yōu)于目前常規(guī)的雙星TDOA/FDOA定位算法。

發(fā)表于：9/25/2023

基于預(yù)訓(xùn)練模型的基層治理敏感實(shí)體識(shí)別方法[其他][數(shù)據(jù)中心]

基層治理產(chǎn)生的大量敏感數(shù)據(jù)可通過數(shù)據(jù)脫敏去除隱私內(nèi)容，但這些數(shù)據(jù)包含較多非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)，難以直接進(jìn)行數(shù)據(jù)脫敏。因此，需要對非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)進(jìn)行命名實(shí)體識(shí)別以提取敏感數(shù)據(jù)。首先把敏感實(shí)體分為16類并對信訪文本進(jìn)行標(biāo)注，輸入層表示采用預(yù)訓(xùn)練模型BERT，編碼層利用雙向長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)汲取上下文信息，解碼層通過條件隨機(jī)場模型優(yōu)化序列，構(gòu)建了較高精度的基層治理敏感實(shí)體識(shí)別模型。針對脫敏工作需要，改變假陰性和假陽性的loss權(quán)重，并采用敏感實(shí)體框選率輔助評(píng)價(jià)模型性能。在基層治理信訪數(shù)據(jù)集和公共數(shù)據(jù)集MSRA上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，F(xiàn)1值分別為88.38%和90.11%，相較于基準(zhǔn)模型提升了4.64%和3.78%。該模型可應(yīng)用于非結(jié)構(gòu)化文本的敏感實(shí)體識(shí)別，識(shí)別成功率高?，F(xiàn)有評(píng)價(jià)指標(biāo)未能較好地反映敏感實(shí)體的間接推理關(guān)系，應(yīng)當(dāng)探索更完善的敏感實(shí)體評(píng)價(jià)體系。

發(fā)表于：9/25/2023

基于遺傳算法的輸變電設(shè)備數(shù)據(jù)補(bǔ)全*[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

在數(shù)字孿生技術(shù)的發(fā)展下，我國電網(wǎng)行業(yè)也在由原來的物理電網(wǎng)逐步向數(shù)字電網(wǎng)發(fā)展。輸變電設(shè)備作為電網(wǎng)中的電能輸送和傳輸?shù)臉屑~設(shè)備，其運(yùn)行的可靠性直接關(guān)系到電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。因此，及時(shí)掌握輸變電設(shè)備當(dāng)前的運(yùn)行狀態(tài)以及未來一段時(shí)間的運(yùn)行趨勢，實(shí)現(xiàn)對設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的準(zhǔn)確評(píng)估，對于保證設(shè)備安全可靠運(yùn)行具有重要意義。然而，在目前的實(shí)際應(yīng)用過程中，受限于傳感裝置穩(wěn)定性差、現(xiàn)場運(yùn)行環(huán)境惡劣、電磁環(huán)境復(fù)雜等原因，輸變電設(shè)備的狀態(tài)量數(shù)據(jù)會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)缺失造成獲得的數(shù)據(jù)質(zhì)量較差，這會(huì)直接影響設(shè)備狀態(tài)評(píng)估模型的準(zhǔn)確性。提出一種基于遺傳算法的輸變電設(shè)備缺失數(shù)據(jù)補(bǔ)全方法，首先對變換域隨機(jī)賦值，然后通過實(shí)現(xiàn)稀疏域中系數(shù)向量最小化達(dá)到缺失點(diǎn)恢復(fù)的效果。實(shí)驗(yàn)證明，該算法能夠準(zhǔn)確地恢復(fù)缺失數(shù)據(jù)。

發(fā)表于：9/22/2023