智能超表面(Reconfigurable Intelligent Surface,RIS)技术因其能够灵活操控信道环境的电磁特性,一经出现就引起了学术界和工业界的广泛关注。目前对于RIS辅助无线通信系统的理论研究与实际测试以静止场景为主,缺乏移动场景的研究。而由于RIS反射波束较窄,存在着移动场景下RIS反射波束难以对准目标,导致覆盖增强效果较差的问题。针对此问题,本文创新性地结合了波达方向(Direction Of Arrival,DOA)估计理论与RIS覆盖增强技术,实现了针对移动用户的RIS波束追踪与覆盖增强,并在此基础上搭建了Sub 6G频段下RIS辅助的移动场景原型平台。此外,本文在实验室对比了不同速度下,发射端移动而接收端保持静止、接收端移动而发射端保持静止两种场景下,经RIS反射后的接收信号功率与信干噪比(Signal Interference plus Noise Ratio,SINR)值。实测结果表明,在两种实测动态场景下RIS编码前后的接收信号功率与SINR均有提升,证明RIS在移动场景下仍然具有较好的性能提升。本文的研究结果可对后续移动场景下RIS辅助通信提供数据支撑与可参考原型平台。
针对传统异常用电检测在面临高维数据中的维数诅咒,以及不相关特征对异常检测的影响,造成检测精度低等问题,提出了一种基于无监督密度子空间选择的孤立森林检测算法。首先,提出了一种有效的基于密度的紧凑数据表示方法,提高了子空间选择策略的效率。然后,应用最小冗余-最大相关-密度准则(min-redundancy-maximum-relevance-to-density,mRMRD),用于选择基于互信息的相关子空间。最后,在相关子空间中构建隔离树并集成孤立森林,实现对异常用电数据的检测。通过实验分析,与传统检测算法相比,所提方法在准确率、ROC曲线下面积(area under curve,AUC)、F 1指标上均有提升,提高了异常用电检测的效果。同时,灵敏性分析也验证了无监督密度子空间孤立森林检测算法的有效性。
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