全双工信息与能量同传系统的鲁棒性预编码及高能效时隙分配方案
智能反射面辅助的抗干扰安全通信系统鲁棒资源分配算法
智能反射面辅助的抗干扰安全通信系统鲁棒资源分配算法席兵;冯彦博;邓炳光;张治中
【期刊名称】《电子与信息学报》
【年(卷),期】2024(46)3
【摘要】为了解决恶意干扰攻击、窃听和不完美信道状态信息造成的通信质量降低和安全性差等问题,该文提出一种智能反射面(IRS)辅助的抗干扰安全通信系统鲁棒资源分配算法。
首先,基于合法用户的最小安全速率约束、最大发射功率约束和IRS相移约束,在非法节点不完美信道状态信息、干扰器波束成形向量未知的情况下,构建了一个联合优化基站的波束成形向量、人工噪声的协方差矩阵和IRS的相移矩阵的鲁棒资源分配问题。
其次,为了求解该非凸问题,利用交替优化、Cauchy-Schwarz不等式、连续凸逼近和泰勒级数展开等方法,将原问题转化为易于求解的凸优化问题。
仿真结果表明,与传统算法相比所提算法能有效提高系统安全性、降低功率开销、提高抗干扰裕度,且在一定信道误差范围内能够减低约35%的保密中断概率,具有较强的鲁棒性。
【总页数】11页(P875-885)
【作者】席兵;冯彦博;邓炳光;张治中
【作者单位】重庆邮电大学通信与信息工程学院;南京信息工程大学电子与信息工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TN929.5
【相关文献】
1.智能反射面辅助的星地融合网络鲁棒安全波束成形算法
2.能效优先的智能反射面辅助无人机通信抗干扰鲁棒设计
3.智能反射面辅助的MISO安全通信鲁棒功率优化算法
4.智能反射面辅助的太赫兹卫星通信鲁棒安全波束成形算法
5.智能反射面辅助的多天线通信系统鲁棒安全资源分配算法
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基于模糊逻辑的变速双馈风力发电系统级联滑模鲁棒控制
基于模糊逻辑的变速双馈风力发电系统级联滑模鲁棒控制张细政;王耀南【摘要】提出一种结合模糊逻辑与滑模变结构技术的新型风力发电系统鲁棒控制方法,采用级联的风力机滑模控制器和发电机滑模控制器,并利用模糊逻辑实现滑模切换增益的自适应调节。
该方法能在定、转子电阻等系统参数具有不确定性的情况下,分别实现对参考转子磁链和转矩的良好控制及对最佳叶片转速的鲁棒跟踪,从而获得在额定发电功率内的最大风能追踪。
仿真结果表明,相比较常规的反馈线性化技术,该方法在有参数变化时具有更好的控制性能,鲁棒性更强,具有更高的风能利用率。
%A fuzzy-logic-based sliding mode controller is proposed for wind energy conversion system with a variable speed DFIG.The controller is composed of the wind turbine sliding-mode controller and the DFIG sliding-mode controller.The turbine controller is used to achieve a robust tracking of the optimal blade rotor speed to optimize the wind energy capturing,and the DFIG controller is applied to ensure a robust tracking of both the generator torque and the rotor flux.The switching gains of the sliding modes are adapted based on the fuzzy interference system.The global controller is tested and validated on a flexible wind turbine simulator,and the results show that the proposed scheme has better performance and higher wind-energy-utilization ratio than the conventional feeback linearization method in presence of parameter variations.【期刊名称】《电工技术学报》【年(卷),期】2011(026)007【总页数】7页(P44-50)【关键词】风力发电系统;变速双馈感应发电机;滑模变结构控制;模糊逻辑【作者】张细政;王耀南【作者单位】湖南工程学院计算机与通信学院,湘潭411104;湖南大学电气与信息工程学院,长沙410082【正文语种】中文【中图分类】TP273.4。
系统集成需求分析
铁道大学网络工程设计与系统集成信1103-2班组长：常永生组员：段向阳兴有永亮郭颂郭茂亮齐备第二实验楼网络需求分析说明书目录1：需求分析概述错误!未定义书签。
1.1系统所在地的地理布局错误!未定义书签。
1.2网络区域环境分析错误!未定义书签。
1.3网络系统功能概述错误!未定义书签。
2：网络系统整体构造图错误!未定义书签。
3综合布线设计错误!未定义书签。
3.1建筑群子系统错误!未定义书签。
3.2垂直子系统错误!未定义书签。
3.3水平子系统：错误!未定义书签。
3.4设备间子系统错误!未定义书签。
4 网络系统分层构建错误!未定义书签。
4.1 ：各分层构建错误!未定义书签。
4.2：设备选型错误!未定义书签。
1、中心三层交换机错误!未定义书签。
2、每楼层二层交换机错误!未定义书签。
5：综合布线系统保护错误!未定义书签。
1，过压与过流的保护错误!未定义书签。
2，干扰和辐射的保护错误!未定义书签。
3，综合布线系统接地错误!未定义书签。
4 ，防火墙需求错误!未定义书签。
6 系统测试与检测错误!未定义书签。
6.1 双绞线测试容错误!未定义书签。
6.2 光缆系统的测试错误!未定义书签。
6.3系统的平安性测试错误!未定义书签。
7 工程本钱预算错误!未定义书签。
第二局部：错误!未定义书签。
效劳器配置与网络链路通信错误!未定义书签。
A：效劳器配置错误!未定义书签。
B:网络链路的配置错误!未定义书签。
第一局部：工程需求详解1：需求分析概述1.1系统所在地的地理布局第二实验楼为信息学院综合办公场所，有会议室，自习室，教师办公室，研究生培养室，实验室，值班室，设备间等房间，集会议，学习，教学于一体，入驻人员多，网络需求各异。
1.2网络区域环境分析根据办公用途和网络需求的不同，可以将第二实验楼网络区域划分为一下几个区域：教师办公区域，实验室区域，教室区域，会议室区域。
1.3网络系统功能概述第二实验楼各区域网络需求各异，网络集成设计的目的是对计算机系统进展统一设计布线，实现部系统环境的集中管理；营造稳定，高效，平安的学习和办公环境，为师生提供开放灵活的信息通道；创立部交互和外部访问功能，实现各网络域间访问和对internet的访问；终端桌面应具有一定的带宽，能流畅下载各类资源；网络系统应具有防火墙等设置，能在一定程度上抵御外部的恶意攻击；系统在一定时期后，应能根据新的设备需求或用户需求对网络进展升级换代。
信息物理融合的智慧能源系统多级对等协同优化
智慧能源系统：是集能源的物理网络、信息网络和金融网络于一体，综合考虑能源的社会和技术双重属性，拥有自组织、自协调、自治理等功能，具有开放、共享和即插即用等特征，并满足安全、经济和可持续等社会需求的未来能源形式。
智慧能源系统(Intelligent energy systems, IES)通过分布式产消者(联盟)对等交互的方式促进能源流、信息流和业务流的深度融合，实现区域能源的自给自足和可再生能源的经济利用。
智慧能源系统是新一代能源电力系统的发展趋势。
一方面，电力能源在生产、传输、存储、消费和交易等各个环节呈现出信息与物理深度融合的特性；另一方面，电力网络基础设施作为物理系统便于与信息系统无缝集成和互动。
在信息物理融合能源系统(Cyber-physical energy systems, CPES)的推动下，能源电力系统逐渐从数字化、信息化向智能化、金融化的方向发展。
新一代能源电力系统发展趋势目前，大多数能源电力系统以单纯的发电侧或负荷侧作为能源实体，并依托中心机构来实现双边或多边零售电力市场的一般架构。
然而，随着可再生能源技术的发展，特别是考虑到集能源生产、消费、买方和卖方于一身的产消者大规模渗透，这种集中式优化方法已经无法满足新的零售电力市场需求。
例如：1）复杂运行环境下的产消者自主调度和本地能源供需平衡；2）考虑用户效用和社会福利最大化的电力市场交易机制；3）高效、可靠的电力金融系统，以支持灵活的电力交易执行；……如何对智慧能源系统进行建模？本文将智慧能源系统拆分为三层网络结构：物理系统网络层、信息系统网络层和金融系统网络层。
在物理系统网络层, 每一个电力用户被视为一个产消者单元，由智能电表、能量枢纽、可再生能源发电装置(如家用小型风力发电机、光伏面板)，储能设施(如蓄电池)以及智能负荷(如智能家用电器、电动汽车)等组成。
出于广域能源供需平衡的考虑，将若干用户结成产消者联盟，以进一步减小能源供需的整体偏差。
混合储能系统的鲁棒配置与优化运行策略
混合储能系统的鲁棒配置与优化运行策略在当今能源转型的关键时刻，混合储能系统如同一艘航向未来的巨轮，承载着人类对绿色、高效能源的梦想。
然而，这艘巨轮要想乘风破浪，其鲁棒配置与优化运行策略就显得至关重要。
本文将从多个角度探讨如何实现这一目标。
首先，我们要明确混合储能系统的核心任务：在保证能源供应稳定性的同时，实现经济效益的最大化。
这就像是一位杂技演员在高空走钢丝，既要保持平衡，又要追求速度。
为此，我们需要构建一个坚实的“骨架”——即鲁棒的配置方案。
这个方案应具备强大的适应性和灵活性，能够应对各种复杂的能源供需情况。
在配置过程中，我们要像一位精明的商人一样精打细算。
混合储能系统中的各种储能技术都有其独特的优势和局限性，我们需根据实际需求进行合理搭配。
正如一支乐队中的不同乐器需要协同演奏才能奏出和谐美妙的乐章，混合储能系统也需要各种技术的协同配合才能发挥最大效能。
此外，我们还需考虑到系统的扩展性和可维护性，确保在未来能源格局变化时能够迅速调整和应对。
有了坚实的“骨架”后，我们还需要为这艘巨轮装上强大的“引擎”——即优化的运行策略。
这个策略应能够在保证系统稳定运行的基础上，实现能源的高效利用和经济成本的最小化。
我们可以借鉴大自然中的生态平衡原理，通过精确的控制和调度手段，使各种储能技术在系统中发挥各自的作用，同时又不相互干扰。
这就像是一位指挥家在指挥交响乐团时，能够让每种乐器都发挥出最佳的音色和表现力。
在运行策略的制定过程中，我们还需考虑到市场需求的变化和政策环境的影响。
正如一位航海家在航行中需要不断调整航向以应对风浪和暗礁一样，我们也需要根据实际情况灵活调整运行策略，确保系统的长期稳定运行和经济效益的持续增长。
此外，我们还可以利用现代信息技术手段来提升系统的智能化水平。
通过引入大数据分析和人工智能算法等先进技术，我们可以实现对系统运行状态的实时监测和预测，从而提前发现潜在问题并采取相应措施。
这就像是一位医生通过精密的仪器检查病人的身体状况并开出针对性的治疗方案一样，我们也可以通过智能化手段为混合储能系统的运行提供精准的指导和建议。
基于双层多智能体深度强化学习的移动储能低碳时空优化调度
基于双层多智能体深度强化学习的移动储能低碳时空优化调度目录一、内容概要 (2)1.1 背景介绍 (3)1.2 研究意义与目的 (4)二、移动储能系统概述 (5)2.1 移动储能系统定义 (6)2.2 移动储能系统的主要技术 (7)2.3 移动储能系统的应用现状与发展趋势 (8)三、双层多智能体系统架构 (9)3.1 双层多智能体系统概述 (10)3.2 智能体的定义与特性 (12)3.3 双层多智能体系统的架构设计与功能划分 (13)四、深度强化学习理论及应用 (14)4.1 深度强化学习概述 (15)4.2 深度强化学习的主要算法 (16)4.3 深度强化学习在移动储能系统中的应用 (18)五、基于双层多智能体深度强化学习的移动储能优化调度 (19)5.1 问题描述与建模 (20)5.2 双层多智能体系统在移动储能优化调度中的应用设计 (21)5.3 基于深度强化学习的调度策略优化 (22)六、低碳时空优化调度策略 (23)6.1 时空优化调度概述 (24)6.2 低碳时空优化调度的目标与指标 (25)6.3 基于双层多智能体深度强化学习的低碳时空优化调度策略设计26七、实验与仿真分析 (27)7.1 实验设计 (28)7.2 实验结果与分析 (29)八、结论与展望 (30)8.1 研究结论与贡献 (31)8.2 研究不足与展望 (32)一、内容概要本文档主要研究了基于双层多智能体深度强化学习的移动储能低碳时空优化调度问题。
在当前全球能源转型和环境保护的大背景下，储能技术作为一种清洁、可持续的能源解决方案，具有重要的发展潜力。
储能系统的运行和调度面临着诸多挑战，如供需平衡、能量管理、碳排放控制等。
为了解决这些问题，本研究提出了一种双层多智能体深度强化学习框架，以实现移动储能系统的高效、低碳调度。
本文档详细介绍了双层多智能体深度强化学习的基本原理和框架结构。
通过将多个智能体(如储能设备)与一个中央决策者相连接，形成一个多层级的协同网络。
保密MIMO无线携能系统的鲁棒能效优化
保密MIMO无线携能系统的鲁棒能效优化杨广宇;仇洪冰【摘要】针对多输入多输出无线携能系统 ,研究了在多个窃听者存在且其信道状态信息不准确情况下的保密能量效率优化问题 .在最大发射功率和最小收获能量的约束条件下 ,通过联合设计波束成形矩阵、辅助噪声方差矩阵和功率分配比 ,最大化系统最差情况的保密能量效率 .基于分式理论,将原来的非凸分式问题转换成易处理的减式形式 .通过S-procedure和一阶泰勒级数展开 ,将难于处理的非凸问题转化为凸问题 .在此基础上提出了基于Dinkelbach方法的两级优化迭代算法 ,仿真结果验证了该算法的有效性和收敛性 .【期刊名称】《西安电子科技大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2018(045)006【总页数】7页(P31-37)【关键词】物理层安全;保密能量效率;无线携能传输【作者】杨广宇;仇洪冰【作者单位】西安电子科技大学通信工程学院 ,陕西西安710071 ;西安电子科技大学通信工程学院 ,陕西西安710071;桂林电子科技大学信息与通信学院 ,广西桂林541004【正文语种】中文【中图分类】TN929.5近年来，为确保无线携能传输(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer，SWIPT)系统中的通信安全，SWIPT与物理层保密传输相结合的研究日益引起学界和工业界的关注和研究．多输入多输出(Multiple Input Multiple Out，MIMO)或多输入单输出(Multiple Input Single Out，MISO)SWIPT系统中的研究主要集中于发射功率最小化和保密速率最大化问题[1-5]．文献[5]研究了MISO SWIPT系统的保密速率最大化问题，提出了两种优化方案，一种方案是用Charnes-Cooper变换将原非凸问题转化为等效的半正定规划，采用二分法和内点法联合优化; 另一种是采用连续凸近似算法将原问题转化为凸问题后，直接采用内点法最优化．能量效率是未来绿色通信网络的一项重要指标和基本要求．保密能量效率(Secrecy Energy Efficiency，SEE)定义为保密传输速率与总消耗功率之比，文献[6]研究了三节点MIMO窃听信道的保密能量效率最大化问题，采用Dinkelbach方法结合泰勒级数展开法求解问题的近似最优解．在假定发送端掌握完全精准的信道状态信息(Channel State Information，CSI)的情况下，文献[7]研究了存在多个窃听者的MIMO SWIPT系统的能效优化问题，由于目标函数包含凹函数之差以及多个变量之间的耦合，即便对目标函数参数化减式形式等效后，其仍是难以处理的非凸问题，经过等效变换，采用Dinkelbach方法和交替算法得到优化解．在实际中，由于信道估计误差和反馈延迟，获得精准的CSI 是非常困难的．在CSI 不精准的MIMO SWIPT系统中，文中提出一种鲁棒的人工噪声辅助优化方案．通过联合设计波束成形矩阵、人工噪声方差矩阵和功率分配(Power Splitting, PS)比，最大化系统最差情况的保密能量效率．目标函数是非线性分式规划问题，且由于信道的不确定性，约束项中包含半无限约束项，这些因素导致原问题是非凸的，难以处理．通过S-Procedure和一阶泰勒级数展开，把原问题近似等效为带有线性矩阵不等式(Linear Matrix Inequality， LMI)约束的凸问题，针对等效后近似目标函数中相关优化变量的凸性特点，提出了一种基于Dinkelbach方法的两级优化迭代算法．1 系统模型和问题描述考虑下行MIMO携能系统．该系统包含一个配备NT个发射天线的发射端，一个配备NR个天线的信息和能量接收用户，M个窃听者，每个窃听者配备NE个天线．发射端的基带信号 b= W s+v，其中W是波束成形矩阵，s是携带保密信息的信号矢量，v～ CN(0，V)，是发射端产生的人工噪声(Artificial Noise， AN)矢量．则用户接收信号可表示为(1)第m个窃听者接收到的信号可表示为(2)其中，HS和GEm分别表示发射端到用户和第m个窃听者的信道矩阵，nR ～CN(0，INR)和nEm～CN(0，INE)表示复数加性高斯白噪声．由于包括信道估计、量化误差、窃听者是其他系统的用户以及窃听者是处于静默状态的被动接收者等各种原因，发射端很难获得窃听者精准的CSI，因此，可用最坏情况模型对信道不确定性进行建模[8-9]，可表示为其中，表示信道GEm的估计矩阵，ΔGEm表示信道估计误差，δm表示不确定区域的半径．用户配备有功率分配器用于对接收到的信号功率分流，一部分功率用于对解码端接收到的信号解码，一部分功率用于能量接收端对接收信号的能量收获．分流到用户解码端的信号为(3)其中，ρ∈(0，1)，是功率分配因子，表示用户解码端和能量收获端的功率分配比；nD～CN(0，ID)是用户解码端产生的噪声．用户能量收获端接收到的信号为(4)基于以上设定，系统最差情况下的保密传输速率[8]为用户能量收获端收获的功率为(8)其中，ζ表示能量转换效率, ζ∈(0，1]．系统消耗的总功率定义为Ptot(W，V，ρ)=ξ tr(W WH+V)+PC-EEH ，其中，ξ是功率放大器效率的倒数，ξ≥1；PC表示电路的恒定功率消耗．不失一般性，文中假定ζ=1，ξ=1．在CSI非精准情况下，系统的最差情况保密能量效率定义为最差情况保密速率与所消耗总功率之比，即ηEE(W，V，ρ)=RS(W，V，ρ)/Ptot(W，V，ρ) ．(9)则最差情况保密能量效率最大化问题可以描述为其中，约束项式(10b)表示用户能量接收端最小能量收获约束，式(10c)表示最大发射功率约束．求解优化问题式(10)的难点在于目标函数分式形式的非凸性，以及目标函数及约束项中优化变量间的耦合．2 问题变换和算法2.1 目标函数转换由于问题式(10)是典型的分式规划问题，是难以处理的非凸问题．为此，引入参数化的减式函数[10-11]为(11)其中，λ≥0，Π是问题式(10)的可行域．引理1 令λ*表示问题式(10)的最大SEE，优化问题式(10)和式(11)是等价的，当且仅当F(λ*)=0．上述引理1给出了求解问题式(10)的方法，即采用两级优化迭代算法求解最优(W，V，ρ)及对应的最大SEE．具体来讲，在内层给定λ≥0，求解优化问题式(11); 外层利用Dinkelbach方法求方程F(λ)=0 的根，得到最优值λ*．因此，首先研究λ给定情况下问题式(11)的优化．由于目标函数、最小能量收获约束以及信道误差，问题式(11)仍然是非凸问题．2.2 内层问题的泰勒级数展开和LMI近似在这节中，利用一阶泰勒级数展开近似和LMI方法处理非凸问题式(11)．固定λ的值不变，令Q=W WH，q=1/ρ，把式(6)和Ptot代入式(11)，整理后得到其中，式(12b)和式(12c)都是凸约束，但问题式(12)中目标函数的前两项是关于(Q，V，q)的两个凹函数之差，所以式(12)是非凸问题．对目标函数第2项进行线性化近似，在给定点(V(k)，q(k))对其进行一阶泰勒级数展开，其中右上标k表示一阶泰勒级数近似的第k次迭代．引入辅助变量t≥0，问题式(12)近似等效为由式(13)Ptot(Q，V，q)的表达式可以看出，(Q，V)与q之间是相互耦合的，因此，式(14a)的目标函数不是关于(Q，V，q，t)的联合凹函数，但若固定q，该目标函数是关于(Q，V，t)的凹函数，反之亦然．因此，可用分级算法最优化问题式(14)，可得(15)容易证明，问题式(16)优化求解后，其结果F(λ，q)是关于q的单变量凹函数，可用一维搜索算法黄金分割法求取F(λ)．因此，接下来将集中研究问题式(16)的优化．问题式(16)的目标函数是关于(Q，V，t)的凹函数．但其约束项式(14c)不等式左边是两个凹函数之差[12]，是非凸不等式，所以问题式(16)仍然不是凸优化问题．引入辅助变量β1m≥0，β2m≥0，对式(14c)进行等效变换，即式(18)和式(19)都是半无限约束，因此都是非凸不等式．式(19)的非凸性还有另外一个原因，即凹函数位于不等式较小的一边．对于式(18)，由文献[3]的引理2，可得如下关系：令由可得(21)利用S-Procedure[13]和关系式tr(A B C D)=vec(AH)H(DT⊗B) vec(C)，式(20)和式(21)变换为等效的线性矩阵不等式，即(22)其中，F1m=I⊗是辅助变量．如前所述，两个原因导致式(19)的非凸性，因此首先把不等式左边项近似线性变换，将其在给定点(Q(k)，V(k))一阶泰勒级数展开:(23)其中，将式(23)代入式(19)整理后，得(24)其中，与式(20)的处理方法相同，式(24)等效变换为如下线性矩阵不等式：(25)其中，⊗(Q+V)，cm是辅助变量，cm≥0．经过上述变换后，在给定点(Q(k)， V(k)，q(k))，问题式(16)可近似等效为问题式(26)是关于(Q，V，t，β1m，β2m，bm，cm)的联合凸优化问题，可用内点法[14]求解．2.3 基于Dinkelbach Method的迭代算法基于以上分析，系统具体优化迭代算法如下:初始化: i=1，λ1≥0，ε1，ε2，ε3，Q(0)，V(0)，q(0)．初始化j=0，D(i，j)=0．以(Qi，j， Vi，j，qi-1)=(Q(i-1)，V(i-1)，q(i-1))为初始值，内点法求解凸问题式(26)，最优解为．j=j+1．D(i，j)=f(λi，qi，)，如果|D(i，j)-D(i，j-1)|≤ε2成立，则(Q(i)，V(i))=(，)，转至步骤; 否则，(Q(i-1)，V(i-1))=(，)，转至步骤．qmin≤q≤qmax，其中，初始化qmax．初始化:f(qL)=f(λi， qL，)，f(qR)=f(λi， qR，)．k=k+1，Δk=τ Δk-1．如果则否则，如果Δk≤ε3成立，则转至步骤; 否则, 转至步骤．λi+1=λi+f(λi，，)/Ptot(，)．i=i+1．如果成立，则输出最优值λi-1以及(Q(i-1)，V(i-1)，q(i-1))=(，，); 否则，转至步骤．其中，=(,,,,,,)表示式(26)的最优解，i和j分别表示外层和内层的迭代次数．qmax是远大于1的常数．ε1，ε2和ε3是预先给定的阈值．图1 文中算法更新收敛速率算法的收敛性: 由上述算法容易看出，内层第j+1次迭代的初始值(Qi，j，Vi，j)是前一次迭代内点法求解式(26)的最优值，初始值qi是黄金分割法前一次迭代的最优值，这样就保证了F(λ，q)的单调非减性，由于最大发射功率的限制，F(λ，q)收敛于某一固定值，而黄金分割法保证了一维搜素最优值的收敛性，因此，F(λ)收敛于固定值．由于最外层的Dinkelbach方法也是收敛的，因此，该算法最终达到收敛．图1的仿真结果验证了算法的收敛性．3 结果分析本节通过仿真实验对文中提出的算法进行验证，仿真中发射端、用户和窃听者的天线数分别是 NT=5， NR=2， NE=3，总共 M=3 个窃听者．发送端恒定电路功率 Pc= 30 dBm，接收最小功率约束 Emin= 22 dBm．发射端到用户信道、发射端到窃听者的估计信道的信道系数都是随机产生的独立同分布均值为0、方差为0.1的复数高斯随机变量．信道不确定比率对于每种方案的不同参数设置，均进行500次独立的实验，取求得的系统平均最差情况能量效率来衡量不同参数和方法的性能．仿真中如无特别说明则信道不确定比率设定为=5%．首先验证算法的收敛性能．针对几次随机产生的信道，图1是最大发送功率为 1.2 W 时文中算法的收敛性，在不同的初始值时，该算法仅需2到3次迭代便可收敛．图2 不同信道不确定性情况下最大发射功率对SEE的影响图2给出在CSI精准和信道不确定比率分别为 = 5% 和 = 10% 的信道情况下，最差情况SEE与功率的关系．从图2看出，当最大发送功率相同时，信道不确定比率越小，SEE性能损失越小，随着信道不确定比率的增大，最差情况SEE是显著减小的．这是因为信道不确定性越高，在满足能量收获要求的同时，发送端需要更多的功率来避免窃听者的偷听．因此，相同最大发送功率时，和精准信道相比，不确定性越高的信道其保密速率越低，从而它的SEE也会越低．从图3中可看出，与无辅助人工噪声(Artifical Noise，AN)优化方案相比，采用辅助噪声方法可极大提高系统最差情况SEE．这是由于引入AN可以有效地“恶化”偷听者对信息的接收．图3还表明，无论在低功率区还是在高功率区，固定功率分配因子ρ不变仅优化其他变量所获得的SEE，总是低于或差于系统所有变量联合优化得到的SEE．图3还显示了所提方案和保密速率最大化(Secrecy Rate Maximization，SRM)方案相对于最大发射功率的性能．在低功率区，两种方案的SEE都以相同的增长率增长，这说明在这一区域，最大功率传输是能量效率最大的．随着发射功率进一步增加到较高功率区，文中方案的SEE保持稳定不变，而SRM方案的SEE是减小的．这是因为在SRM方案中，保密速率的增长率低于最大发射功率的增大率，从而导致能量效率降低．图4给出了所提算法与文献[14]路径跟踪算法相对于最大发送功率的最差情况保密能量效率曲线．从图4中可以看出，文中算法性能要优于路径跟踪算法的性能，其原因在于，文中算法对引入的辅助人工噪声相关变量的优化，能够以最小的功率消耗尽可能大的提高保密传输速率; 另外，路径跟踪算法的局部最优性也是其性能相对较差的原因．4 结束语针对MIMOME SWIPT系统，研究了在信道状态信息不准确情况下系统的能量效率问题．通过减式等效、一阶泰勒级数展开和S-Procedure变换，原问题变为易处理的对各变量的凸优化问题；针对最后形成的目标函数的特点，提出了一种两级优化迭代算法．仿真结果和对比实验，验证了文中提出的人工噪声辅助、波束成形、功率分配因子联合优化方法，在信道存在误差的场景下对系统提高最差情况SEE 性能的有效性．参考文献：【相关文献】[1] CHU Z , ZHU Z Y, HUSSEIN J. Robust Optimization for AN-aided Transmission and Power Splitting for Secure MISO SWIPT System[J]. IEEE Communications Letters, 2016,20(8): 1571-1574.[2] SHI Q J, XU W Q, WU J, et al. Secure Beamforming for MIMO Broadcasting with WIRELESS Information and Power Transfer[J]. IEEE Transactions on Wireless Communications, 2015, 14(5): 2841-2853.[3] WANG S H, WANG B Y. Robust Secure Transmit Design in MIMO Channels with Simultaneous Wireless Information and Power Transfer[J]. IEEE Signal Processing Letters, 2015, 22(11): 2147-2150.[4] LIU L, ZHANG R, CHUA K C. Secrecy Wireless Information and Power Transfer with MISO Beamforming[J]. IEEE Transactions on Signal Processing, 2014, 62(7): 1850-1863. [5] CHU Z, ZHU Z Y, JOHNSTON M, et al. Simultaneous Wireless Information Power Transfer for MISO Secrecy Channel[J]. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2016, 65(9): 6913-6925.[6] ZHANG H Y, HUANG Y M, LI S D, et al. Energy-efficient Precoder Design for MIMO Wiretap Channels[J]. IEEE Communications Letters, 2014, 18(9): 1559-1562.[7] MEI W D, CHEN Z, FANG J. Artificial Noise Aided Energy Efficiency Optimization in MIMOME System with SWIPT[J]. IEEE Communications Letters , 2017, 21(8): 1795-1798. [8] LI Q, MA W K. Spatially Selective Artificial-noise Aided Transmit Optimization for MISO Multi-eves Secrecy Rate Maximization[J]. IEEE Transactions on Signal Processing, 2013, 61(10): 2704-2717.[9] HUANG J, SWINDLEHURST A L. Robust Secure Transmission in MISO Channels Based on Worst-case Optimization[J]. IEEE Transactions on Signal Processing, 2012, 60(4): 1696-1707.[10] DINKELBACH W. On Nonlinear Fractional Programming[J]. Management Science, 1967, 13(7): 492-498.[11] NG D W K, LO E S, SCHOBER R. Energy-efficient Resource Allocation in OFDMASystems with Large Numbers of Base Station Antennas[J]. IEEE Transactions on Wireless Communications, 2012, 11(9): 3292-3304.[12] BOYD S, VANDENBERGHE L. Convex Optimization[M]. Cambridge: Cambridge University Press, 2009.[13] LUO Z Q, STURM J F, ZHANG S. Multivariate Nonnegative Quadratic Mappings[J]. SIAM Journal on Optimization, 2004, 14(4): 1140-1162.[14] NASIR A A , TUAN H D, DUONG T Q, et al. Secure and Energy-efficient Beamforming for Simultaneous Information and Energy Transfer[J]. IEEE Transactions on Wireless Communications, 2017, 16(11): 7523-7537.。
复杂工业多级系统的鲁棒协同优化与可重构控制
复杂工业多级系统的鲁棒协同优化与可重构控制在这个高速发展的工业时代，复杂的多级系统就像一锅煮得沸沸扬扬的汤，里面各种原材料五花八门，要想让这锅汤不仅好喝，还得保证每个食材的味道和谐，那可真是件不容易的事。
鲁棒协同优化，听上去挺高大上的，实际上就像是一个大厨在掌控整个厨房，要让每个厨师的动作都协调一致，绝不能让某个环节出岔子。
想象一下，如果一个厨师把盐放多了，其他人可就得跟着受罪，最后做出来的菜肯定不好吃，工业系统也是这个道理。
每一个环节都要紧密配合，才能达到最好的效果，真是要把人愁得不轻啊。
说到可重构控制，这就像是我们日常生活中的“随叫随到”，你知道吧？有时候我们出去玩，突然天气变了，得临时改变计划，重新安排一下路线。
在工业系统里，机器设备也需要这种灵活性。
想象一下，一个生产线的设备突然坏了，这时候，如果能迅速切换到备用设备，那真是及时雨。
可重构控制就是要让整个系统在面对突发状况时，依然能够保持高效运转。
生活中谁没遇到过突发情况，关键是看你怎么应对，这可是一门艺术啊。
再说说鲁棒性，像是在打麻将，手上的牌再差，心态也得稳。
工业系统的鲁棒性就意味着无论外界环境如何变化，系统都能稳稳当当地运转。
这就好比说，你在一个风和日丽的日子里去钓鱼，鱼很多，可天气一变，你也得想办法，可能换个地方，或者换个饵料。
系统也是这样的，外部的干扰不能让它晕头转向，得像打麻将那样，随时应变，抓住机会。
鲁棒性在这个时候显得尤为重要，能保证整个系统像一艘航船，风雨无阻，稳稳驶向目标。
当然了，提到工业系统的优化，大家可能就会想到数据分析。
哎，数据就像是生活中的调味品，放得好，菜肴出众，放不好，简直就是一场灾难。
优化的过程就好比调味，得适量、得恰到好处。
有时候我们也会像个大厨一样，先尝尝味道，觉得盐放多了，就得加点糖来中和，工业系统也是这样，需要不断地调整参数，找到最优解。
这个过程就像在品酒，得慢慢品，慢慢找，才能找到那一口最完美的滋味。
基于鲁棒优化的多能互补综合能源系统容量配置方法及系统[发明专利]
专利名称：基于鲁棒优化的多能互补综合能源系统容量配置方法及系统
专利类型：发明专利
发明人：张承慧,张立志,孙波,李帆
申请号：CN202011531994.1
申请日：20201222
公开号：CN112633575A
公开日：
20210409
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本公开提出了基于鲁棒优化的多能互补综合能源系统容量配置方法及系统，包括：基于多能互补综合能源系统能量流关系建立系统全功况模型；基于上述系统全功况模型建立双层优化配置模型，第一层用于完成设备容量多目标优化配置，第二层用于完成关键运行参数鲁棒优化，并实现两层之间的双向互动反馈，循环迭代，最终得到系统容量配置方案。
充分考虑可再生能源接入的影响，分析设备容量与运行参数间的耦合关系。
申请人：山东大学
地址：250061 山东省济南市历下区经十路17923号
国籍：CN
代理机构：济南圣达知识产权代理有限公司
代理人：李圣梅
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考虑不确定性的分布式家庭并网光伏系统鲁棒优化能量调度
分布式家庭并网光伏系统作为光伏发电的一种重要 形式，逐渐得到推广和应用[3-4]。
目前，针对分布式家庭并网光伏系统的优化调 度问题，不少文献提出了模型。比如文献[5]设计了 一种含储能接入的小型分布式光伏系统，并且为系 统的优化调度模型建立提供了基础。文献[6]重点研 究了分时和阶梯两种电价政策下的家庭并网光伏系 统的优化运行模型，并对两种情况下的系统运行指 标作了比较。文献[7]从储能装置的角度建模，目的 是有效降低供电需求变化产生的压力。文献[8]从发 电侧角度进行研究，提高了光伏发电系统在并网模 式时的调峰能力。文献[9]提出了一种针对大容量储
Abstract: The family grid-connected photovoltaic system is an important part of the solar energy industry planning and its energy optimization scheduling model is an important research topic. In the light of the uncertainty of photovoltaic output in the system, it is expressed in the form of interval. Taking the minimum cost of system operation as the objective function, while taking into account the necessary constraints of system such as power balance constraints and others, a basic energy optimization model of family grid-connected photovoltaic systems is established. A robust optimization framework is applied to transform the constraint condition containing uncertain variables in the basic energy optimization scheduling model into deterministic constraints, so as to establish a robust optimal energy scheduling model for family grid-connected photovoltaic systems. The improved firefly algorithm is used to solve the model. The simulation example shows that the system operation scheme obtained by proposed model has good robustness in the actual operation and is able to reduce the economic risk of the system.
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１ 引言
全双工（ｆｕｌｌｄｕｐｌｅｘ，ＦＤ）技术能在同一频带上同时 发送和 接 收 信 号，相 较 于 传 统 的 半 双 工 （ｈａｌｆｄｕｐｌｅｘ，
ＨＤ），极大地提高了频谱资源的利用率［１］．但 ＦＤ技术 带来的一个 问 题 就 是 严 重 的 自 干 扰，自 干 扰 的 强 弱 直 接影响到系统的性能，另外 ＦＤ技术的实际应用设备难 以达到理想效 果．从 最 新 文 献 ［２］可 知，考 虑 自 干 扰 的
ＦＤＳＷＩＰＴ系统的和速率的同时，考虑了其鲁棒性和能量效率，并提出了一种 ＦＤＳＷＩＰＴ系统的鲁棒性预编码及高能
效时隙分配方案．由于优化涉及的因素很多，这是一个多个变量的非凸优化问题，在数学上很难求解．首先，为减少全
双工系统中自干扰对和速率造成的影响，基于奇异值分解及最小均方误差算法对系统自干扰进行消除；然后，固定时
中图分类号： ＴＮ９２９ 文献标识码： Ａ 文章编号： ０３７２２１１２（２０１８）ｗｗｗ．ｅｊｏｕｒｎａｌ．ｏｒｇ．ｃｎ
ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．０３７２２１１２．２０１８．０５．０２９
ＲｏｂｕｓｔＰｒｅｃｏｄｉｎｇａｎｄＥｎｅｒｇｙＥｆｆｉｃｉｅｎｔＴｉｍｅｓｌｏｔＡｌｌｏｃａｔｉｏｎ ｆｏｒＦｕｌｌＤｕｐｌｅｘＳＷＩＰＴＳｙｓｔｅｍ
ＸＩＥＸｉａｎｚｈｏｎｇ，ＣＨＥＮＪｉｕｊｉｕ，ＦＵＹｕｘｉ
（ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＰｅｒｓｏｎａｌＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，ＣｈｏｎｇｑｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＰｏｓｔｓａｎｄＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ４０００６５，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ： Ｒｅｃｅｎｔｌｙ，ｔｈｅｒｅｈａｓｂｅｅｎａｎｕｐｓｕｒｇｅｏｆｉｎｔｅｒｅｓｔｉｎｆｕｌｌｄｕｐｌｅｘ（ＦＤ）ｓｙｓｔｅｍ ｗｉｔｈｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓｗｉｒｅｌｅｓｓｉｎ ｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄｐｏｗｅｒｔｒａｎｓｆｅｒ（ＳＷＩＰＴ）．Ｄｉｆｆｅｒｉｎｇｆｒｏｍ ｔｈｅｅｘｉｓｔｉｎｇｗｏｒｋ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｏｐｔｉｍｉｚｅｓｔｈｅｓｕｍ ｒａｔｅｓ（ＳＲ）ｏｆｍｕｌｔｉ ａｎｔｅｎｎａＦＤＳＷＩＰＴｓｙｓｔｅｍ ａｎｄｃｏｎｓｉｄｅｒｓｉｔｓｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓａｎｄｅｎｅｒｇｙｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ，ａｌｓｏ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｓｒｏｂｕｓｔｐｒｅｃｏｄｉｎｇｄｅ ｓｉｇｎａｎｄｅｎｅｒｇｙｅｆｆｉｃｉｅｎｔｔｉｍｅｓｌｏｔａｌｌｏｃａｔｉｏｎｓｃｈｅｍｅｆｏｒＦＤＳＷＩＰＴｓｙｓｔｅｍ．Ｏｎａｃｃｏｕｎｔｏｆｎｕｍｅｒｏｕｓｖａｒｉａｂｌｅｓ，ｔｈｉｓｏｐｔｉｍｉｚａ ｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍ ｉｓｏｆｎｏｎｃｏｎｖｅｘａｎｄｈｅｎｃｅｄｉｆｆｉｃｕｌｔｔｏｓｏｌｖｅ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｒｅｄｕｃｅｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｓｅｌｆｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ，ｔｈｅ ｓｅｌｆｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅｉｓｃａｎｃｅｌｌｅｄｂａｓｅｄｏｎｓｉｎｇｕｌａｒｖａｌｕｅｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ（ＳＶＤ）ａｎｄｍｅａｎｓｑｕａｒｅｅｒｒｏｒ（ＭＳＥ）ａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｔｈｅｎ， ｗｉｔｈｔｈｅｆｉｘｅｄｔｉｍｅｓｌｏｔａｌｌｏｃａｔｉｏｎｆａｃｔｏｒ，ｏｎｃｏｎｄｉｔｉｏｎｔｈａｔｔｈｅｒｅｉｓｅｖａｌｕａｔｅｄｅｒｒｏｒｆｏｒｓｅｌｆｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅｃｈａｎｎｅｌ，ｗｅｐｒｏｐｏｓｅ ｔｈｅｒｏｂｕｓｔｐｒｅｃｏｄｉｎｇｄｅｓｉｇｎｆｏｒｔｈｅｏｒｉｇｉｎａｌｐｒｏｂｌｅｍ ｂａｓｅｄｏｎｆｉｒｓｔｏｒｄｅｒＴａｙｌｏｒ’ｓｓｅｒｉｅｓａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ，ａｎｄｔｈｅｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄ ｉｎｇｉｔｅｒａｔｉｖｅａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｉｓｇｉｖｅｎ．Ｆｕｒｔｈｅｒｍｏｒｅ，ｔｈｅｔｉｍｅｓｌｏｔａｌｌｏｃａｔｉｏｎｓｃｈｅｍｅｓｕｎｄｅｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓａｒｅｐｒｏｐｏｓｅｄ，ａｎｄｔｈｅ ｏｐｔｉｍａｌｓｏｌｕｔｉｏｎｏｆｔｉｍｅｓｌｏｔａｌｌｏｃａｔｉｏｎＦａｃｔｏｒｓｉｓｄｅｄｕｃｅｄ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｓｃｈｅｍｅａｒｅ ｖｅｒｉｆｉｅｄｂｙｃｏｍｐａｒｉｎｇｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｗｉｔｈｔｈｅｅｘｉｓｔｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓ．
隙分配因子，在自干扰信道存在估计误差的情况下，基于一阶泰勒凸逼近对原优化问题进行鲁棒预编码设计，并给出
相应的迭代算法；进一步，提出了不同约束条件下的时隙分配方案，并推导了不同方案下的时隙分配因子的最优解．最
后，通过仿真实验与现有结果比较，验证了本文方案的性能优势．
关键词： 全双工；信息与能量同传；鲁棒性预编码；时隙分配；自干扰消除；能量效率
收稿日期：２０１７０５１１；修回日期：２０１７１０２０；责任编辑：蓝红杰 基金项目：国家自然科学基金（Ｎｏ．６１２７１２５９，Ｎｏ．６１４７１０７６，Ｎｏ．６１６０１０７０）；重庆市教委科学技术研究项目（Ｎｏ．ＫＪ１６００４１１）；重庆市基础与前沿 研究计划项目（Ｎｏ．ＣＳＴＣ２０１６ｊｃｙｊＡ０４５５）；长江学者和创新团队发展计划（Ｎｏ．ＩＲＴ１２９９）；重庆市科委重点实验室专项经费（Ｎｏ．ＣＳＴＣ）
第 ５期 ２０１８年 ５月
电 子 学 报 ＡＣＴＡＥＬＥＣＴＲＯＮＩＣＡＳＩＮＩＣＡ
Ｖｏｌ．４６ Ｎｏ．５ Ｍａｙ ２０１８
全双工信息与能量同传系统的 鲁棒性预编码及高能效时隙分配方案
谢显中，陈九九，扶渝茜
（重庆邮电大学个人通信研究所，重庆 ４０００６５）
摘 要： 最近全双工信息与能量同传系统（ＦＤＳＷＩＰＴ）受到高度重视，区别于现有研究，本文在最大化多天线
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ： ｆｕｌｌｄｕｐｌｅｘ；ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓｗｉｒｅｌｅｓｓｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄｐｏｗｅｒｔｒａｎｓｆｅｒ；ｒｏｂｕｓｔｐｒｅｃｏｄｉｎｇ；ｔｉｍｅｓｌｏｔａｌｌｏｃａｔｉｏｎ； ｓｅｌｆｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅｃａｎｃｅｌｌａｔｉｏｎ；ｅｎｅｒｇｙｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ