随着电动汽车保有量的快速增长，无序充电行为导致的电网负荷波动加剧、峰谷差扩大等问题日益凸显，严重威胁电力系统安全稳定运行。峰谷分时电价作为需求侧管理的有效手段，可引导用户错峰充电，但需结合高效优化算法实现多目标协同优化。本文提出一种基于非支配排序遗传算法（NSGAII）的电动汽车充电负荷优化策略，以用户充电成本最小化、电网负荷波动平抑为核心目标，兼顾充电完成率要求，构建多目标优化模型，并考虑充电桩

优先选择贝叶斯步进 LMS 的场景：高斯信号信噪比波动较大（如通信系统中的信道衰落场景）；对收敛速度与稳态误差均有较高要求（如雷达信号滤波、语音降噪）；可通过先验信息（如历史滤波系数、信号方差）优化初始参数的场景。传统 LMS 更优的场景：计算资源受限的实时系统（如嵌入式设备中的简单滤波）；信号统计特性稳定（如固定噪声环境下的工频干扰抑制）。四、典型应用案例与工程实现1. 关键应用场景落地。

人形机器人以其在复杂环境中的适应性和完成复杂任务的能力而备受关注。然而，控制人形机器人面临诸多挑战，包括高自由度、非线性动力学、以及对实时性的严格要求。传统的运动控制算法往往计算量大，难以在资源有限的嵌入式平台上实现。因此，开发计算轻量级的人形运动控制算法显得尤为重要。本文将深入探讨一种名为PID++的算法，它是一种专为人形机器人设计的、计算效率极高的运动控制方法。我们将分析其设计原理、优势、以及

在无人机技术快速普及的当下，传统通信技术（如 4G、WiFi）已难以满足复杂场景下无人机对低时延、高可靠性、大带宽的需求。5G 技术凭借毫秒级时延、10Gbps 级峰值速率、每平方公里百万级连接数的核心优势，成为破解无人机应用瓶颈的关键支撑。本文从通信链路、飞行控制、任务载荷、场景适配四大维度，提出 5G 辅助优化无人机的创新方案，覆盖技术原理、实施路径与典型场景验证，为无人机向 “高可靠、广覆盖

同步定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping, SLAM）是自主移动机器人实现未知环境自主导航的核心技术。传统视觉、激光SLAM在光照变化剧烈、遮挡严重或无纹理环境中易失效，而磁场SLAM凭借地磁场的全域分布、稳定性强、不受光照遮挡影响等独特优势，成为复杂环境下SLAM技术的重要补充方案。高斯过程回归（Gaussian Process Regres

惯性导航系统（Inertial Navigation System, INS）凭借完全自主、不受外界信号干扰、输出信息全面等优势，被广泛应用于无人机、自动驾驶车辆、水下航行器、室内机器人等诸多领域。其核心通过惯性测量单元（Inertial Measurement Unit, IMU）采集加速度与角速度信息，经积分运算得到载体的位置、速度和姿态。然而，惯性导航系统存在固有缺陷：IMU的零漂、随机噪声

随着数字媒体技术与网络传输的飞速发展，图像、视频等数字内容的版权保护与信息安全问题愈发凸显。数字水印技术作为信息隐藏领域的核心技术之一，通过将标识性信息（水印）嵌入载体数字媒体中，实现版权追踪、内容认证、信息保密传输等功能，已广泛应用于数字版权管理、军事通信、医疗影像归档等领域。传统数字水印技术多采用单幅图像或文本作为水印信息，存在信息承载量有限、抗攻击能力单一等不足。多幅图像水印技术通过将多幅关

在工业控制、自动驾驶、机器人操作等领域，大量动态系统表现为单输入单输出（SISO）非线性特性，且普遍存在模型未知、参数时变及外部扰动等问题，其轨迹跟踪控制一直是控制理论与工程实践的核心难点。传统控制方法如PID控制、模型预测控制等，因依赖精确的系统数学模型，在未知非线性系统中难以实现高精度轨迹跟踪；迭代学习控制（ILC）虽能通过重复任务中的误差修正优化控制输入，但对系统模型的依赖性较强，当面对未知

针对无人机（UAV）通信中高频谱效率与低延迟的需求，本文提出一种无人机赋能的双上行链路协同非正交多址接入（NOMA）系统架构，重点研究适配链路动态特性的自适应解码机制。该机制基于实时信道状态信息（CSI）与链路负载特征，动态切换串行干扰消除（SIC）解码顺序、调整功率域资源分配，并融合 AI 辅助的干扰预测补偿策略，有效克服无人机高速移动带来的信道时变、链路干扰耦合等问题。

随着电动汽车（EV）保有量的激增，大规模电动汽车集群并网已成为新型电力系统的重要特征。电动汽车作为可移动的储能单元，其充电行为具有随机性（用户出行计划不确定）、灵活性（可通过价格信号引导充放电）和聚合性（集群可等效为虚拟电厂参与电网调度）三大特性。传统的集中式调度模型难以应对大规模 EV 集群的不确定性，而分布式鲁棒优化（Distributed Robust Optimization）通过融合分布