地理位置识别

地理位置识别（精选六篇）

地理位置识别 篇1

一个有经验的初中数学教师就应该在平时的教学工作中，注意总结、积累，有意识地提前做好准备，根据学生的具体情况和所学内容，考虑到学生的学习可能会遇到的障碍，对学生进行一些学习上的必要启发，具体地指导和帮助他们掌握一些学习上的基本方法和技巧.下面是笔者总结“同位角”一节的教学心得.

“同位角”这节课的学习目标有二:一是会识别同位角、内错角、同旁内角;二是根据已知两个同位角或内错角或同旁内角，能判别它们是由哪两条直线被哪一条直线所截而形成的.这一节课的学习效果直接影响后面即将学习的“平行线的性质与判定”.

在这节课的学习中，有两类常见易错点.

易错点一当两个角的位置关系不是同位角但与同位角非常相似时，容易判断错误

例如，在图1中，笔者所教的每一级学生都有学生错误地认为∠B，∠D是同位角，还有学生错误地认为图4中的∠1与∠2是同位角.

易错点二在有多余的直线干扰的图形中，难以分辨已知两角 (同位角或内错角或同旁内角) 是由哪两条直线被哪一条直线所截.

例如，在图2中，已知∠A，∠D是同旁内角，判断它们是由哪两条直线被哪一条直线所截时，不少学生不能正确判断.

这两类易错点，如果只是按照定义去给学生反复讲解，效果是很有限的.教师应教给学生一种简单可行的操作方法.

《数学课程标准》指出，“有效的数学学习活动，不能单纯地依赖模仿与记忆，动手实践……是学生学习数学的重要方式”.

针对这类现象，笔者通过多年的教学实践，总结出了一种行之有效的解决技巧，即:

将已知两角的两边用笔重描一下，显现出形成两角的直线，既可看出这两个角是否属于三线八角中的同位角、内错角或同旁内角，也可看出已知的同位角、内错角或同旁内角，是由哪两条直线被哪一条直线所截.

试举例说明.

解决易错点一

图1中，要判断∠B，∠D是否是同位角，只需将∠B，∠D的两条边用铅笔重描一遍，即可看出组成∠B，∠D的直线共有四条:AB, BE, CD, DF，而根据定义，同位角、内错角、同旁内角只能由三条直线组成，这说明∠B，∠D不属于“三线八角”中的位置关系，所以∠B，∠D不是同位角.

用同样的方法，可判断图4中的∠1与∠2也是由四条直线组成，因此它们也不是同位角.

再如，判断图3中∠1，∠2是否是同位角.运用此法，将∠1，∠2的两条边重描以后，去掉了其他直线的干扰，可以看出∠1，∠2的一条边分别是a, b，它们的另一条边都在直线m上，即共出现了三条直线:a, b, m.因为直线m与直线a, b都有交点，所以，m是截线，显然，直线a, b被直线m所截，根据定义，∠1，∠2是同位角.

延续到后面的“平行线的判定”，若图3中，已知∠1=∠2，那么，就可根据以上的识别，得出直线a, b被截，所以a∥b.

解决易错点二

图2中，若要判断∠A与∠D是由哪两条直线被哪一条直线所截，只需将∠A，∠D的两条边用铅笔重描一遍，就可看出组成∠A，∠D的直线是AB, AD, DC，并且直线AD与其他两条直线都相交，所以，AD是截线，说明直线AB, DC被直线AD所截.

延续到后面的“平行线的判定”，若∠A与∠D互补，判别哪两条直线平行时，就可根据以上结论，得出AB∥DC.

这种方法，在整个第十章“平行线”的教学中，都可运用.

不管图形多么复杂，都可运用此法去掉多余直线的干扰，对于初学者来说，使得问题容易解决.

“师者，所以传道授业解惑者也.”教师应具有创新的意识，运用创新的教法，不断更新教育理念，创设人人参与、人人动脑、人人动手、快乐学习的教育教学环境，用灵活多样的教学形式，将生涩难懂的教学内容转化为学生易于接受的学习活动，培养学生的能力，全面提高学生的素质.

摘要：学习“同位角”这节课时, 学生容易出现两个易错点, 作者通过多年的教学经验, 总结出一个解决技巧, 简单易操作, 对初学者来说, 效果较好.

关键词：识别,易错点,角的两边,直线

参考文献

东海防空识别区地理意义和政治意义 篇2

朝阳外国语学校 初二五班 董培原 100020

摘要：防空识别区指的是一国基于空中防御需要，单方面所划定的空域，作为空中预警范围，以利于军方迅速定位管制。具体是指从一个国家的陆地或者水域表面上延伸的划顶空域，在该空域内，为了国家安全，要求对航空器能够立即识别，定位和管制。每一个国家都有权利设立防空识别区，其他国家也有义务遵守防空识别区的规定——报告飞行计划，目的。国防部11月23日宣布中国东海防空识别区，这表明了中国在世界上的地位。也变相的说明了中国下一步的战略目的，政治意义和地理意义。

关键词：东海防空识别区 日本 地理意义 政治意义

一东海防空识别区划定范围和划定依据

早在20世纪50年代，美国就曾经划定过防空识别区，随后，加拿大，日本，台湾，韩国都先后设立了防空识别区，中国在今年也设立了东海防空识别区，地图中六点连线与我领海线之间防空识别区范围：北纬33度11分、东经121度47分，北纬33度11分、东经125度00分，北纬31度00分、东经128度20分，北纬25度38分、东经125度00分，北纬24度45分、东经123度00分，北纬26度44分、东经120度58分。

中国政府划设东海防空识别区既有充分法律依据，也符合国际通行做法。20世纪50年代以来，包括一些大国和中国周边部分国家在内的20多个国家先后设立了防空识别区。中方的有关做法符合《联合国宪章》等国际法和国际惯例。中国《国防法》、《民用航空法》、《飞行基本规则》等国内法规对维护国家领土领空安全和空中飞行秩序作出了明确规定。

中国设立防空识别区，有理有据，在国际上已得到承认，下面，就政治意义来进行探讨。

二东海防空识别区的政治意义和目的最近中国在东海设立了防空识别区，其中有很大一部分和日本的防空识别区重叠，不仅是为了钓鱼岛，为了挑战美国在东北亚的霸权，笔者认为中国的初始目的其实不是如此。中国在设立防空识别区之前，已经笃定美国以及美国在东北亚地区的盟友如：日本、韩国、澳大利亚等国家一定会极力反对，而中国要应对这几个国家的联合很显然是有些力不从心的，那么中国为什么还要设立防空识别区呢？

其实中国的真正目的就是要让美国以及美国的盟友不承认并且挑战中国的防空识别区，那样的话，中国在以后挑战日本或者美国的防空识别区就有了理由，既然美国及日本不承认中国的防空识别区，那么就中国也不承认前者的防空识别区，说到底中国设立防空识别区是为了给空军创造战略空间，在海军突破第一岛链的基础上，让中国的空军也进入到第二岛链。

三结论

通过设立东海防空识别区，中国在东海上也宣布了自己的实力，这不仅是一个军事实力的展现，也是政治上对美国联盟的挑战，南海也可以设立防空识别区，近日，菲律宾等国也企图霸占南海诸岛，设立防空识别区也是必要的。

早期识别和处理胎头位置异常 篇3

关键词：胎头位置异常,早期识别,处理

产妇能否顺利分娩, 不仅取决于良好的产力和骨盆的形态大小, 而且取决于胎产式、胎方位以及胎儿的大小。如何从头先露中将难产因素早期识别出来并正确处理, 是产科医护人员经常遇到的问题。胎头位置异常是引起难产的首要原因, 因此, 在处理头位分娩时, 必须密切观察产程, 警惕胎头位置异常, 及早发现并及时处理胎头位置异常, 对于降低新生儿窒息、减少产科纠纷的发生有重大意义。

1 胎头位置异常的早期估计

1.1 识别影响胎头位置的因素

临产前详细询问病史及仔细的体格检查是及早识别胎头位置异常的第一步。骨盆形态及骨盆各平面径线长短、胎儿体重是影响胎头能否在产时于骨盆腔内转成正常胎方位较为固定的因素。利用宫高、腹围, 参考羊水量、胎头高低并结合B超检查了解胎头双顶径、股骨长度等指标初步估计胎儿体重, 于产前达到估计头盆关系的目的。

1.2 胎头位置异常时孕期与分娩期的临床表现

临近足月的初产妇, 胎头高浮或孕后期胎位经常变化而不能固定为头位, 初产妇悬垂腹, 孕妇身高<145cm, 尤其跨耻征阳性者, 应首先考虑是否有头盆不称的现象, 产时应注意胎头位置异常的可能。分娩期胎头位置异常, 主要表现为胎膜早破、胎头延迟衔接或不衔接、宫缩乏力、产程及产程曲线异常等。胎头位置异常使胎头不能适应骨盆入口而使胎头入盆受阻, 胎头与骨盆入口之间存在较大空隙, 致使羊水由此进入前羊膜囊, 当宫缩时胎膜不能承受强大的压力而破裂[1]。因此, 胎膜早破往往是胎头位置异常, 进而引起头位难产的先兆征象。据统计有近半数难产产妇出现胎膜早破。

胎头位置异常有胎方位衔接异常如高直位, 内旋转受阻如持续性枕后位及枕横位, 胎头姿势异常如胎头仰伸呈前顶先露、额先露及面先露, 胎头侧屈呈前不均倾等。由于胎头位置异常, 不能以最小径线衔接, 使胎头下降受阻, 宫缩时胎头不能对宫颈造成有效的压迫和扩张, 导致宫颈扩张延缓、停滞, 发生继发性宫缩乏力, 宫颈水肿、肠胀气和尿潴留等。由于胎头下降受阻形成梗阻性难产, 可能造成先兆子宫破裂或子宫破裂、胎儿窘迫、胎儿颅内出血、新生儿窒息以及胎头严重水肿甚至血肿。

1.3 产程图在识别胎头位置异常中的应用

胎头位置异常在头位分娩过程中常可导致各种异常产程图, 主要表现为潜伏期延长、活跃期延缓、停滞、胎头下降延缓、停滞及第二产程延长等。

1.3.1 潜伏期延长

指初产妇潜伏期超过16h。潜伏期延长常常是原发性宫缩乏力的后果, 或提示有头盆不称或胎头位置异常。

1.3.2 活跃期延长或停滞

宫口扩张4～5cm时出现停滞, 常常为胎头在骨盆入口平面受阻, 提示头盆不称或严重胎头位置异常;宫口扩张6～8cm时出现停滞, 特别是伴有胎头下降延缓或停滞, 应注意有无骨盆狭窄或合并轻微的胎头位置异常。

1.3.3 第二产程延长或停滞

胎头位置异常、产妇衰竭、继发性宫缩乏力或因产妇不会向下屏气, 都会导致第二产程异常。

1.3.4 胎头下降延缓或停滞

出现在活跃期晚期及第二产程, 往往是由于头盆不称或胎头位置异常引起的, 应立即内诊, 决定分娩方式。

1.4 腹部及阴道检查早期诊断胎头位置异常

腹部检查需注意腹型、胎儿肢体、胎心音的位置。枕后位时, 腹部较易触及小肢体, 当胎背与胎儿肢体分别位于母体腹部两侧时应考虑为枕横位。腹前壁部皆为胎背者为高直前位, 皆为胎儿肢体者为高直后位。阴道检查确定胎头位置异常是十分重要的一步。胎头的位置主要根据触扪先露部的形态、骨性标识, 颅缝及囟门的位置来判定。枕后位时矢状缝在骨盆斜径上, 大囟在骨盆前方, 而小囟在骨盆后方。持续性枕横位时, 矢状缝与大小囟的位置与骨盆的横径基本一致。胎头高直位时胎头矢状逢衔接于骨盆入口平面的前后径上。前不均倾位时矢状逢横向后移近骶岬前方而远离耻骨联合后方。

1.5 利用超声检查确诊胎头位置异常

超声检查可根据胎儿脊柱、胎枕等来确定胎方位, 超声检测胎方位不造成感染, 准确性也较高, 我们通过多指标检测124例产妇, 符合率为96.77%[2]。

2 胎头位置异常的处理

2.1 试产

无明显头盆不称、胎心音及产力异常, 原则上应给予产妇充分试产的机会, 以提高阴道分娩率。

在临产前或潜伏期经腹部触诊和 (或) 超声检查发现胎头位置异常如枕横位或枕后位时, 可以利用卧姿试行矫正。枕后位时, 孕妇取向胎儿枕部对侧侧俯卧位, 面先露或额先露时取向胎儿背部一侧侧俯卧位[3]。

如无明显头盆不称, 潜伏期可用镇静剂, 必要时可用缩宫素, 活跃早期可行人工破膜, 静滴缩宫素, 争取胎头完成内旋转下降, 经阴道助产。若产力无异常, 可在活跃晚期行徒手转胎头至枕前位, 成功率达65%～90%[2]。

2.2 剖宫产

经试产确诊为以下情况者, 应考虑剖宫产分娩。 (1) 枕后位经充分试产, 胎头始终不衔接, 先露阻于-2或-2以上, 徒手旋转胎方位失败者。 (2) 枕横位中的前不均倾位, 因随产程进展胎头倾屈, 胎儿前肩骑跨于耻骨联合上, 形成“忽略性前不均倾”而造成难产。 (3) 额位及颏后位足月活胎不能经阴道自然娩出。 (4) 高直后位很难经阴道分娩, 一经确诊应行剖宫产。 (5) 临产后产程异常, 子宫收缩乏力, 经积极处理后仍无进展, 需行剖宫产术。

参考文献

[1]乐杰.妇产科学[M].7版.北京:人民卫生出版社, 2008:137-138.

[2]凌萝达, 顾美礼.难产[M].2版.重庆:重庆出版社, 2001:287-296.

地理位置识别 篇4

关键词：小波变换,损伤识别,曲率模态

每年召开的国际模态分析会议论文中, 都有大量关于桥梁损伤检测的文章, 在目前所采用的各种方法中, 动态特性分析法 (主要是模态分析法) 的应用最为广泛。通常在模态分析中所采用的如:固有频率、阻尼比和振型等参数。反映的都是结构的整体特征, 难以用来确定故障位置, 所以在桥梁状态监测的研究过程当中, 研究人员提出了各种方法如:曲率模态、能量传递率、应力、应变模态等。模态分析技术以其无损伤和对结构变化的敏感性, 在大型结构的状态监测中发挥的作用越来越重要。曲率模态是一个能够反映局部特征变化的模态参数, 它可以通过各阶振型来得到, 并且对局部结构变化的敏感性大大高于振型。

1 基于曲率模态的损伤识别

1.1 曲率模态理论依据[1,2]

对于一个梁结构, 其中性层的曲率为:

其中:v为曲率;M为弯矩;EI为梁的刚度。

公式可以看出, 梁的弯曲刚度与对应点的曲率成反比, 即曲率能够反映刚度的变化。

我们通过模态分析所得到的振型, 一般是位移模态, 通过对位移模态进行适当变化, 可以得到曲率模态。

设位移模态方程为:

曲率模态可表示为:

近似可得:

曲率模态差法是以梁在损伤前后曲率模态差为损伤定位参数, 如果结构出现破损, 破损处的刚度会降低, 则曲率模态差便会增大。曲率模态法是以梁在损伤后曲率模态为损伤定位参数。当结构有损伤时, 在损伤区域刚度EI减少, 从而引起曲率的增大, 可以用其改变来识别结构中的损伤。因此, 振型曲率差可以确定损伤发生的程度和位置。

2 曲率模态和小波变换的损伤识别

2.1 小波奇异性检测原理

对信号进行多尺度分析, 当所用小波函数为某一光滑函数的导数时, 在信号突变点处, 其小波变换后的系数具有模极大值或过零点, 这样就可以通过对模极大值点或过零点的识别来确定损伤时刻或损伤位置。

我们接触的信号都是离散的, 所以要对信号求导发现奇异性是不太现实的。但是小波变换是先用θ (x) 对信号进行平滑, 再进行求导, 所以只要信号奇异性明显, 那么肯定是可以检测到的。所以我们可以用小波变换对信号进行奇异性检测。

2.1.1 小波基函数选取[3,4]

在信号分析过程中, 构造和选取适当的小波函数是至关重要的。小波分析中可供选择的小波函数很多, 用不同小波函数分析同一问题时所得到的结果也有所差别。所以选择适合检测局部突变信号的小波函数是十分重要的。下面就是几种小波的特性:

(1) 在小波分析中允许应用带通滤波进行快速小波变换只有正交小波和双正交小波。

(2) Biorthogonal小波和Haar小波满足对称性和精确重构分析信号的要求。

(3) 只有Biorthogonal小波满足消失矩和正则性分析要求。

(4) 不同Biorthogonal小波的正交性随阶次N的增加而增加, 因此, 最大Nr和Nd的小波 (bior6.8) 是最理想的小波, 此时结构损伤信号的局部突变将引起小波变换系数比较明显的变化。

2.2 损伤识别指标

令c (x) 表示曲率模态, 并将曲率模态看作信号或函数进行小波变换。

如果曲率模态在损伤处不连续, 就存在奇异点, 曲率模态的小波变换系数cW (a, b) 将在损伤位置出现局部模极大值, 直接提取小波变换系数作为结构损伤指标, 由小波变换系数局部模极大值的出现和分布情况确定结构损伤位置。因为小波变换的边界处也存在局部模极大值, 为了使损伤指标更加明显, 可以用未损结构和受损结构的损伤前后曲率模态小波变换系数差来识别损伤。下面是小波变换系数的残差D:

式中, Di, j为第j阶曲率模态下i节点处的小波变换系数残差, j分别为损伤前后第j阶曲率模态下i节点处的小波变换系数。分析表明在损伤位置处大于其余部位, 可作为结构损伤指标进行损伤识别。

2.3 本章小结

本章重点说明了基于曲率模态和小波变换相结合的损伤识别方法。曲率模态相对于其它的特征指数对损伤具有更好的敏感性, 本章以一悬臂梁为算例进行了模拟分析, 得到了其前五阶曲率模态曲线, 能够看出曲率模态对损伤比较敏感, 在损伤的部位有突变。然而小波变换能够更好的识别信号奇异性, 我们以上面算例为例在小波变换基本原理的基础上, 利用小波变换能够在不同尺度下对信号进行局部放大的优点, 选择bior6.8小波对损伤前后的曲率模态进行一维连续小波变换, 以损伤前后小波变换系数的变化作为损伤指标, 对结构进行损伤检测和定位有十分重要的意义。

但还有许多问题需要我们考虑, 在实际结构测试和损伤识别中, 比如噪声等都会引起误差, 所以如果想准确判定损伤位置和估计损伤程度, 必须进行多次测试和分析识别。

参考文献

[1]蔡正东.基于小波分析的桥梁结构损伤识别方法研究[D].武汉理工大学, 2007, 10.

[2]刘刚.基于小波分析的桥梁健康状态检测与损伤分析[D].长沙理工大学, 2006.

[3]孙增寿, 韩建刚, 任伟新.基于曲率模态和小波变换的结构损伤位置识别[J].地震工程与工程振动, 2005, 25 (4) :44～49.

地理位置识别 篇5

车辆交互系统现在已经发展成为网络的一种类型,在这个网络中车辆和路边设备单元都是交互结点相互之间进行信息的交互(Vehicle to Roadside Communication)以及车辆之间的交互(Inter-Vehicle Communication),比如安全警告以及交通信息[2]。作为一种合作的方法,如果每个结点都去独立地解决这些问题,车辆交互系统就能在避免事故以及交通拥塞中起到很大的作用。

美国交通部提出了至少16种应用于智能交通(Intelligent Transportation System)[1]领域方面的应用,IVC以及VRC中通过允许车辆之间以及车辆与路边设备之间进行相关信息的共享给ITS带来了很大的动力,其中的应用包括:

1)安全应用:冲突警告系统,紧急车辆通知

2)交通管制应用:交通监视,交通控制,路线规划

3)司机辅助,恶意信息检测

其中安全和交通控制应用因为其潜在的影响而在研究中引起了很大的兴

而为了保证这些应用,IVC以及VRC系统则需要满足下面的标准:

1)可靠性:此系统必须足够可靠地满足安全应用

2)高吞吐量:交通控制,司机辅助以及其它的应用会产生大量的数据包,因需

3)要有很高的吞吐量

4)工低延时:安全应用必须能够承受端对端的延迟

5)健壮的体系结构:系统必须有很强的鲁棒性来适应高速变化的车辆网络拓扑结构

6)Blum[4]提出了VANETs和MANETs在移动跟踪方面的不同,发现在VANETs中网络拓扑结构变化的非常迅速,并且会面临频繁的网络分裂。最重要的是提出了数据传输过程中包的生存周期的问题,在文献[5]以及文献[6]中提出了根据拓扑网络的变化速度以及车辆密度和车辆之间的距离来设定不同的生存周期即包的最大跳数,而在大多数的研究中都把车辆之间的交互作一个主要部分,而在城市街道网络中,由于车辆密度大,网络拓扑结构相对变化慢,并且随着路边固定设备的技术相对车载设备更加稳定,所以在城市中将更多的责任交给路边设备更加可行[7],但是当前研究的一些技术大部分都是面对那些装备有GPS系统的车辆,而在IVC和VRC的交互过程中所要面临的一个很重要的问题就是盲结点问题[8],即那有拥有数据传输设备,可以进行信号的传输但不能够独立的确定自己位置的结点,本文则主要研究了在城市街道网络中的盲结点的处理方法。

2 技术分析

2.1 盲车辆结点位置的识别

Abderrahim Benslimane,在文献[10]中提出对于盲点位置的确认完全依赖于在此结点周围的载有GPS系统的车辆来进行盲结点位置的计算,并且在城市中还会受到一些干扰,比如高楼,以及空中一些其它信号所可能造成的噪声都会造成此系统的不稳定,但是如果对整个城市建立基站,现在由于技术的提高,使得基站传输距离加长,不会造成大的开销,本文采用了相对坐标位置,即以城市的西南角作为相对的零点坐标,使得对GPS的依赖在很大程度上降低了,但要求有非常准确的坐标数据,覆盖整个城市的基站建立后,所有车辆的数据格式,ID是进行入到城市中的所有的车辆的唯一的标识,是由车辆进入城市的第一个基站给定的,X,Y为车辆在T时间的绝对位置,是由GPS信号所给定的,如果是未装有GPS系统,则X,Y的值为空,如果装有GPS系统但在一定的时间内由于信号传输障碍等未收到新的GPS信号,

则在一新的时间位置将X,Y的值设为空,并且记录前一时间的位置。当车辆进入时,会发出hello请求,基站此时进行基站网络的刷新,从而分配给车辆唯一的标识,并将此标识告知基站网络中心服器,样就要求基站中心要有很快的处理的能力,成本会增加,但这样会大大改善车辆的管理,包括安全和交通控制,对于盲点的数据中的坐标位置则由基站以及载有GPS系统的车辆的结合来进行盲点坐标位置的计算,当车辆刚进入到城市时,如图1当盲点A进入坐标相对零点的M基站时,向M发送一位置请求,当M收到后进行计算盲点A的位置,由于城市中车辆行驶速度不是很快,所以可以认为A点的坐标近似为B点的坐标,当传输距离足够长时,可认为A点在B点的正上方,已知基站距离车道边缘h米,车道的宽度为w米,基站传输距离为R米,则在t1时间B的纵坐标为(h+w/4),横坐标为,当t2时间时,如果没有特殊情况如转弯,速度急变等情况,车辆本身即可通过时间来计算出自己行驶的距离r来计算自己的相对坐标位置,即纵坐标(h+w/4+r),横坐标不发生改变当结点转弯时发送信息包,基站收到此包并读取其中的信息进行判断,如果是第一次进入此城市,则返回唯一的身份标识,并传送回此结点的相对位置,如果结点相得到自己的绝对位置,则可发出请求,每一个基站建立时都会建立一个映射表,记录自己的相对位置以及对应的绝对位置,如果是新的基站则必须在学习过程(见B)完成后再建立位置的映射,基站可以在计算出请求结点的相对位置后,通过位置的映射计算出请求结点的绝对位置,返回给请求结点。如图1中的基站M的相对位置为(0,0),而绝对位置为(X1,Y1),当计算出来的请求结点的相对位置时,可将相对位置与绝对位置相加即可得到绝对位置,针对车辆在路口的不同的状态需要进行不同的计算:

1)当A转弯时发出信息通知基站,将路口的一些信息传送给M,M可通过此信息来计算出A刚进入基站M时到第一个路口的距离,当前路口的状况,从而当以后的结点刚进入M区域时能够知道到下一路的距离以及下一个路口的信息,从而做出正确的决策。

2)当A进入另一基站区域,会收到基站定时的监测包,其中包含此基站的唯一标识(相对位置),这时A会把自己的时间T初始化,进行在此基站进行位置的计算,由于基站区域肯定会有重叠区域,结点肯定会接收到不同的基站发出的监测包,而结点只会回复包含新区域唯一标识的包,从而可在一定程度上减少了因广播带来的冗余。

2.2 盲路边设施结点位置的识别

对于新的基站M则可以通过载有GPS系统的车辆来获得其绝对地址如图2,R为基站的传输半径,当A进入到区域M时会收到基站M的监测包,A会在t1时间发送包,当基站M检测到包中的X,Y值不为空,则向A发出询问地址的请求,A则会在t2时间再次发包给基站M,A在t1时间的位置是,,在t2时间的位置,则可计算出在t1,t2间的距离AA'如式3并且知道车道的宽度Width基站到车道的距离MO,即可以求出MN的长度,如式2,根据勾股定理可求出AN如式3,根据上面的步骤可求出基站到t2时间的结点的距离MA',假设基站M点的坐标为(a,b),以及基站到t1t2时间的结点的距离,则可以列方程组来求出基站M的坐标,完成基站的坐标学习过程,即可以进行此区域内盲点的位置计算过程。

3 模拟仿真

我们针对这些方法进行了一些研究,通过基于IEEE802.11b/g(WiFi)的微软窗口个人数字助手(Personal Digital Assistant)作为其中的移动结点以及基站单元,并且选择微软窗口作为平台,因为微软已经和一些车辆制造厂合作来发展一种应用于车辆的操作系统[11],为了仿真城市街道网络,我们还设定了特殊车辆,车辆速度被设定在一相对稳定的速度段,车辆运行在可双向运行的车道上,而结果也证明了车辆的位置识别误差也能在可容忍的范围内。

4 结论及未来工作

本文提出的方法主要应用于车辆速度相对平稳以及道路结构比较清晰的城市环境中,主要的任务就是实现位置的识别和跟踪,此方法在实现上比较的容易,但是对固定设备如路边设备单位的处理能力,特别是基站中心的处理能力依赖很大,本文主要实现的是位置的识别,由于车辆之间(IVC)以及车辆与路边设施之间(RVC)的数据量会越来越大,从而就会面临数据的安全性问题,而在现实中,特别是在城市环境中信号的防干扰能呼将会是一个很需要的问题,对于一些比较重要的数据所面临的将会是隐蔽性问题,这就有可能要求车辆或者是路边设备要有更高的处理能力,这在一定程度上会依赖于硬件的发展。

摘要：在城市街道网络中由于地理环境的特殊,使得载有全球定位系统(Global Positioning System)GPS系统的车辆由于障碍物的干扰,使得信号传输的可靠性降低,该文提出了一种主要基于路边设施以及路边设施之间的交互来实现车辆位置的识别的一种方法,使得不能识别自己位置的车辆(盲点)及路边设施在城市中也能很好的实现位置跟踪。

关键词：自组织,车载网络,全球定位系统,位置跟踪

参考文献

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[4]J.Blum,A.Eskandarian,and L.Homan,Challenges of intervehicle ad hoc net-works,IEEE Transaction on Intelligent Trasnportation Systems,vol.5,no.4,pp.347-351,2004

[5]A.Zanella,G.Pierobon,S.Merlin,"On the Limiting Performance of Broadcast Algorithms over Unidimensional Ad-hoc Radio Net-works",Proc.WMPC04,Sept2004

[6]A.Benslimane,“Optimized Dissemination of Alarm Messages in Vehicular Ad-Hoc Networks”,in Proc.Of HSNMC2004,2004,pp.655-666.

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[8]L.Briesemeister and G.Hommel.Role-based multicast in highly mobile but sparsely connected ad hoc networks.In Proceedings of MobiHOC,2000.

[9]S.-Y.Ni,Y.-C.Tseng,Y.-S.Chen,and J.Sheu,The broadcast storm problem in a mobile ad hoc network,in Proc.of the Fifth Annual ACMIEEE International Conference on Mobile Computing and Networking(MobiCom'99),pp.151-162,1999.

[10]Ye,Tao,H.-Arno Jacobsen,and Randy Katz."Mobile Awareness in a Wide Area Wireless Network of Info-Stations,"Proceedings of the4th Annual ACM/IEEE International Conference on Mobile Computing and Networking,Dallas,Texas,1998,pp.109120.

地理位置识别 篇6

关键词：Hilbert-Huang变换,STATCOM,谐波分析,故障位置识别,多分辨分析方法

0 引言

装设静止同步补偿器(STATCOM)对维持节点电压、阻尼系统振荡以及提高系统暂态稳定性有重要作用[1,2,3],但由于装置大量使用大功率电力电子器件,产生大量特征和非特征谐波,不可避免地对线路保护的序分量元件、突变量元件和阻抗继电器产生不利影响[4,5,6],从而降低了继电保护的可靠性。

Hilbert-Huang变换(HHT)方法[7,8]能够比较准确地检测出突变、非平稳扰动信号的时间、频率和幅值信息,已经逐渐应用于电力系统中的信号识别、故障信号分析和诊断、谐波检测、继电保护和电能质量等领域[9,10,11,12,13,14]。

本文利用PSCAD建立含有12脉波电压源逆变器的STATCOM双机电力系统仿真模型,利用改进的多分辨HHT方法对系统故障暂态时不同故障位置的谐波信号进行分析,并根据谐波特征提出了STATCOM并补线路的故障位置识别方法,可自适应地判断故障点的位置,与距离保护配合可有效解决距离保护用于并补线路时的超越和欠范围拒动问题。

1 多分辨HHT方法

HHT方法由经验模态分解(EMD)及Hilbert变换2部分组成,其中通过EMD对非线性数据进行线性化处理,得到固有模态函数(IMF)分量,再对IMF分量进行Hilbert变换,求取各分量的瞬时频率和幅值。然而EMD方法存在着2个难点:其一,在一个IMF中可能存在模态混叠现象;其二,由于需要对整个数据长度进行样条拟合,计算量大,实时性差。本文结合多分辨分析对HHT的EMD方法进行改进。

设采样频率为fs,则采样时间间隔为Δt=1/fs。采用时间尺度参数来刻画其多分辨率特征,以21的分辨率确定尺度参数,且特征尺度参数以21递增。下面给出改进后的步骤。

a.根据信号的特征尺度筛分信号,筛分原则为

筛分过程:从信号的第1点出发,求得第1个极值点。判断其时间跨度是否满足tspan≤20Δt,若满足,记录它相应的坐标值;若不满足,则放弃该极值点,继续寻找第2个极值点,比较第2个极值点和第1个极值点的时间跨度tspan是否满足,依次进行,就可以获得多段满足tspan≤20Δt的部分信号。

b.EMD处理。对筛分后的每段信号x(t)用三次样条曲线拟合其上、下包络线,并求解相应的平均值M1(t)。多次迭代后可得第1阶分段IMF分量为

将h1(t)记为C1(t),则C1(t)中包含原始信号中频率最高的部分。把原始信号减去第1阶分段IMF分量得相应余量r1(t),调整分辨率,以特征尺度参数2Δt对余量进行筛分,从而获得第2阶分段IMF分量。依次类推可得第i阶分段IMF分量和相应余量ri。

其中,ri(t)和ri-1(t)分别为第i次和第i-1次的残差;Ci(t)为第i阶分段IMF分量。

因此,原始信号x(t)可表示为

原信号分解成C1(t)、C2(t)、C3(t)、…、Cn(t)这n个IMF分量和1个余量rn(t)。

c.对IMF分量进行Hilbert变换,求取各分量的瞬时频率和幅值。

通过引入多分辨分析方法,对信号按不同的时间尺度进行滤波,有效消除模态混叠现象;同时对信号进行分段样条拟合,减少计算量。分别利用常规HHT和多分辨HHT方法对相同信号进行分析,结果如图1所示(Um为电压幅值,后同)。

由图1可知,多分辨HHT有效地消除了模态混叠现象,具有良好的局部适应性和分析结果的直观性,是一种有效的信号分析新方法。

2 基于多分辨HHT的并补线路谐波分析

2.1 含STATCOM的仿真系统模型

采用PSCAD仿真软件,利用其中的protection和statcom_12pls仿真数据库,搭建如图2所示的含STATCOM的220 k V双电源仿真系统。可以通过设置STATCOM的运行方式以及故障类型、故障距离或其他参数,实现对各种暂、稳态情况下保护安装处电压波形的仿真。仿真系统中的线路距离保护阻抗继电器采用方向圆特性。系统两端的功角相差20°;STATCOM装设在线路中间,其容量为100 MV·A;连接变压器的漏抗为0.1 p.u.;采用三相12脉波电压源逆变器。

2.2 STATCOM稳态运行时的谐波分析

STATCOM稳态运行时保护安装处的电压波形如图3所示,分别利用傅里叶变换和HHT算法对其进行谐波分析,结果如图4、5所示(n为谐波次数)。

图4为傅里叶变换得出的频谱图,从图中可知除基波外系统还含有11、13和23次谐波,但是由图4只能看出频谱的变化,而在每个具体时刻的瞬时频率值无法知道,即从频域上无法确定信号频率随时间的分布情况。

图5为多分辨HHT得出的频谱图,从图5(a)中基于EMD的IMF分量可以看出,其结果是将信号中真实存在的不同尺度波动或趋势自适应地逐级由高到低分解开来,从频率的角度是从高频到低频,依次为23、13、11次谐波和基波、余量,与傅里叶变换结果一致,表明HHT方法能够准确且自适应地将各谐波分量进行分离。且图5(b)的时频三维谱图表明,HHT方法还能够清晰地表示信号能量随时间、频率的分布。证明了HHT方法在分析稳态信号时同样具有有效性和优越性。

2.3 基于HHT的并补线路故障暂态谐波分析

下面对并补线路发生故障时产生的谐波分量进行分析。将长线用集中参数的等效回路来代替以求解短路的暂态过程,采用3个T形等效电路,故障后的暂态过程为故障前状态和故障附加状态的叠加,当在STATCOM后发生故障时,故障前状态和故障附加状态的等效回路见图6。利用拉普拉斯变换计算保护安装处故障电流的谐波分量[15],可得保护安装处的电压和电流会产生23、13、11和7次谐波。

利用改进HHT方法对系统发生故障时保护安装处的测量电压进行谐波分析,故障时间为0.03 s,故障性质为永久性故障,保护元件15 ms后动作切除故障。其中单相接地故障时保护安装处的电压波形如图7所示,基于HHT的故障暂态谐波分析结果如图8所示。

图8(a)基于EMD的IMF分量分别为23、13、11、7次谐波和基波、余量,可以看出,故障前由STATCOM产生的13次和11次谐波在故障时刻明显减小,而由故障产生的23次和7次谐波在故障时刻增大。图8(b)的时频谱图表明,HHT方法能够将系统故障时信号的23次和7次谐波有效地分离出来,与理论分析结果一致,证明HHT方法同样可以有效地用于故障时保护信号谐波特征的提取和分析。

2.4 STATCOM并补线路不同故障位置时的谐波分析

将STATCOM保持安装位置在线路中点,补偿度为30%,改变故障点的位置(故障时间为0.03 s,故障类型为单相接地永久性故障),利用HHT方法分析保护安装处的电压谐波情况如图9所示。

由图9可以看出,当故障发生在STATCOM和保护安装处之间,即故障回路中不包含STATCOM时,在故障时刻出现的23次谐波幅值较小;若故障发生在STATCOM到线路末端之间,即故障回路中包含STATCOM时,在故障时刻出现的23次特征谐波在故障时刻幅值很大。由此可知,当线路发生故障时,保护安装处测量电压中包含的谐波特征与故障回路中是否包含STATCOM有关,故障回路中若包含STATCOM,特征谐波的幅值很大,否则幅值很小。

3 HHT在并补线路故障位置识别中的应用

3.1 故障位置识别判据

根据故障特征谐波在STATCOM并补线路不同故障位置时幅值的不同,可构成故障位置识别判据为

其中,Um,23th为故障时所测23次谐波的幅值,Um,set为阈值,一般以中点故障时的谐波幅值为参考,本文取55 kV。若判据成立,则判断故障位置在STATCOM之后;反之,则判断故障位置在STATCOM之前。

3.2 算法验证

对各种故障类型情况进行了大量仿真,现将23次谐波幅值的仿真结果列于表1。

通过比较可知,在各种故障类型情况下,当故障位置在STATCOM之后时,23次谐波的幅值均比故障位置在STATCOM之前时明显增大,表明基于谐波特征的故障位置识别判据可以有效地自适应地判断故障点的位置,且在各种故障类型时具有很好的通用性。若与距离保护相结合,当判断故障位置在STATCOM之后,即故障回路包含STATCOM,则在距离保护算法中,在原测量阻抗的基础上减去由STATCOM产生的附加阻抗,再与定值进行比较,可有效解决距离保护用于并补线路时由于STATCOM而产生的超越误动和欠范围拒动问题。

4 结论

通过PSCAD建模,利用多分辨HHT方法对含STATCOM的并补线路稳态运行及故障暂态运行时的谐波特性进行分析并得到4点结论。

a.多分辨HHT方法能将并补线路中的各次谐波特征自适应地分离出来,Hilbert谱能清晰地表示信号能量随时间、频率的分布,有效地克服了傅里叶变换、小波变换分析非线性、非平稳信号的局限性。

b.谐波分析表明,含STATCOM的并补线路在稳态运行和故障暂态条件下,保护测量信号中所含的谐波分量不同。稳态运行时,谐波含量小;故障暂态下,STATCOM处于运行状态时的故障信号谐波含量明显增大。

c.当故障回路中不包含STATCOM时,特征谐波的幅值较小;当故障回路中包含STATCOM时,特征谐波的幅值很大。