OFDM是無人機高速遙測信道中的主要傳輸技術之一,但是OFDM系統的主要缺陷之一是具有較高的峰均比。文中研究了一種信道糾錯編碼與迭代限幅濾波算法(Repeated Clipping and Filtering,RCF)相結合的峰均比抑制方案。仿真結果表明,RCF算法能夠實現峰均比的有效抑制,卷積編碼和Turbo編碼能夠有效抑制RCF算法產生的限幅噪聲,降低系統誤碼率。
標簽: OFDM 無人機 信道 峰均比
上傳時間: 2013-10-09
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提出了一種基于前向對向傳播神經網絡的信息檢索算法。分析了信息檢索技術的基本概念、原理、以及檢索方式,研究了科技信息檢索的流程,研究了前向對向傳播神經網絡的基本模型和算法,提出了基于前向對向傳播神經網絡的信息檢索的原理和算法,并將這種算法與傳統方法通過仿真實驗進行對比,在保持100%的查準率的情況下,將查全率由79.63%提高至85.59%,獲得了較好的效果。
標簽: 對向傳播 信息檢索 神經網絡 技術研究
上傳時間: 2013-11-21
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長期演進技術(LTE)是新一代無線移動通信系統核心技術,如何不斷地完善和增強LTE系統的功能成為當前的研究熱點之一。相對于LTE系統的開發,測試更是必不可少的階段。在完成LTE系統網絡層層三的協議開發后,利用有限的設備資源及仿真工具,搭建一個小規模系統集成測試平臺以檢驗代碼中的漏洞和缺陷,從而對于提高LTE的系統性能和完善LTE系統的功能具有重要的意義。
標簽: LTE 測試平臺 網絡層
上傳時間: 2013-11-02
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文中旨在研究一種新式抽油煙機的智能變頻技術,通過對烹飪環境的綜合分析,確定所需排風量,進而以一個最適宜的轉速進行排煙,達到節能降耗的目的。采用神經網絡控制器,在無被控對象數學模型情況下,實現轉速與油煙、蒸汽兩輸入變量的非線性映射。仿真和實物測試結果顯示:采用神經網絡控制能較好實現廚房環境的實時調控,能夠快速響應,具有良好的動態和穩態性能。
標簽: 神經網絡 抽油煙機
上傳時間: 2013-10-27
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文中將BP神經網絡的原理應用于參數辨識過程,結合傳統的 PID控制算法,形成一種改進型BP神經網絡PID控制算法。該算法利用BP神經網絡建立系統參數模型,能夠跟蹤被控對象的變化,取得較高的辨識精度。針對BP神經網絡對權系初始值敏感的缺點,優化BP神經網絡的初始權系數。通過BP算法修正BP網絡自身權系數,實現PID參數的在線調整。仿真結果顯示了該算法收斂速度快、精度高、魯棒性強、穩定性好,表明了該算法的可行性與有效性。
標簽: PID BP神經網絡 算法 控制器
上傳時間: 2013-10-08
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針對微型四旋翼飛行器非線性動力學模型下姿態穩定和速度跟蹤控制問題,基于全局快速終端滑模控制(TSMC-terminal sliding mode control)方法研究了控制器設計。通過引入等價控制輸入,將姿態控制通道解耦并分別設計了姿態穩定TSMC控制器。對速度跟蹤和高度跟蹤控制,在保證高度跟蹤控制穩定的基礎上設計了保證速度跟蹤的耦合控制器。姿態穩定和速度跟蹤仿真驗證了設計控制器的性能。
標簽: TSMC 四旋翼飛行器 控制 方法研究
上傳時間: 2013-10-23
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針對電液比例位置控制系統由于非線性和死區特性在實際控制中難以得到滿意的控制效果的現狀,本研究采用T-S模糊控制理論的原理設計了T-S模糊控制器對電液比例位置控制系統進行控制。并以Matlab為平臺進行了仿真實驗。仿真結果表明采用T-S模糊控制的電液比例位置控制系統具有較好的控制效果
標簽: T-S 模糊模型 位置控制 電液比例
上傳時間: 2013-11-13
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主要研究了室內自主移動機器人基于激光傳感器在未知環境下的地圖創建的問題。分析了目前地圖創建的方法,采用一種分層聚類的方法從原始激光測量數據中提取直線特征,并計算直線特征參數的方差矩陣,最后通過Matlab仿真以及在帶有激光型號為lms200的MT-r機器人進行物理實驗驗證了其可行性。結果所得為機器人實時定位和SLAM提供了理論依據。
標簽: 激光傳感器 地圖 移動機器人
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著直接轉矩控制等高性能控制技術研究的深入與成熟,交流電氣調速系統正在逐步擴大其應用領域。交流調速系統往往要求對轉速實施閉環控制,這是通過轉速PI調節器實現的;但是,轉速調節器中的比例常數與積分常數基本上仍通過試湊法確定的,這無疑浪費了大量的時間和精力。文章基于理論推導和工程化設計方法研究了兩種參數設計方法,給出了MATLAB中的仿真結果,仿真結果表明工程化設計方法更為有效。關毽詞:直接轉矩控制速度調節器仿真工程化設計
標簽: 直接轉矩控制 交流調速系統 轉速 調節器
上傳時間: 2013-12-14
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以嵌入式實時系統為背景,深入研究了TLSF動態內存分配算法原理及實現過程,并將TLSF移植到μCOS-II中,進行了基于x86平臺的仿真測試,取得了很好的效果,為以后學習和應用TLSF算法提供了一種新的方式。
標簽: COS-II TLSF 動態內存 分配算法
上傳時間: 2013-11-19
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