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四旋翼算法

  • CST天線右旋圓極化半空間效率計算

    CST天線右旋圓極化半空間效率計算

    標簽: CST 天線 圓極化 效率

    上傳時間: 2014-12-30

    上傳用戶:zhang97080564

  • 北斗慣導組合導航算法性能分析

    北斗慣導組合導航算法性能分析

    標簽: 北斗 組合導航 算法 性能分析

    上傳時間: 2013-10-09

    上傳用戶:hullow

  • 自適應波束形成算法的研究

    自適應波束形成是智能天線的關鍵技術,其核心是通過一些自適應波束形成算法獲得天線陣列的最佳權重,并最終最后調整主瓣專注于所需信號的到達方向,以及抑制干擾信號,通過這些方式,天線可以有效接收所需信號。在實際應用中,收斂性,復雜性和魯棒性的速度是在選擇自適應波束形成算法時要考慮的主要因素。本文聚焦于最小均方(LMS)算法和樣本矩陣求逆(SMI)的算法,分析了它們的性能,并在Matlab的幫助下將這兩個算法應用于自適應波束形成。

    標簽: 自適應波束 法的研究

    上傳時間: 2013-11-23

    上傳用戶:ArmKing88

  • 基于SATAⅡ協議的CRC32并行算法的研究

    在介紹CRC校驗原理和傳統CRC32串行比特算法的基礎上,由串行比特型算法推導出一種CRC32并行算法。并結合SATAⅡ協議的要求,完成了SATAⅡ主控制器設計中CRC生成與校驗模塊的設計。最后通過在ISE平臺上編寫Verilog硬件描述語言,對SATA協議中幀結構數據進行仿真,驗證該CRC32并行算法能夠滿足SATA接口實時處理的要求。

    標簽: SATA CRC 32 協議

    上傳時間: 2013-11-16

    上傳用戶:非洲之星

  • 基于LMS算法的智能天線波束方向圖仿真

     最小均方(LMS)算法是一種基于梯度的算法。本算法具有實現簡單而且對信號統計特性變化具有魯棒性。該算法通過多次迭代來求出權值的近似值。

    標簽: LMS 算法 智能天線 方向圖

    上傳時間: 2013-11-09

    上傳用戶:liuchee

  • 對LDPC碼的LLR BP算法研究

    在LDPC譯碼時,使用LLR BP算法其校驗節點的計算復雜度十分高,而且當LDPC碼中有許多的短環時,譯碼性能也會降低。基于以上的這些問題提出了一個新的混合校驗變量過程,通過調整校驗節點的處理振幅和變量節點的信息相關性來降低計算復雜度,其仿真過程表明在譯碼性能和運算復雜度上與LLR BP 算法都有較大的提高。

    標簽: LDPC LLR BP算法

    上傳時間: 2014-01-25

    上傳用戶:tecman

  • GPS軟件接收機捕獲算法

    采用常規串行捕獲算法和頻域并行碼空間捕獲算法相結合的混合搜捕算法來實現對空中可見衛星的捕獲;針對信號較弱情況下的衛星捕獲,采用了非相關積分捕獲算法;設計了中頻信號仿真器,并使用其產生的仿真信號對捕獲算法進行了驗證。

    標簽: GPS 軟件接收機 捕獲算法

    上傳時間: 2013-11-12

    上傳用戶:zhanditian

  • 基于STFT的衛星導航接收機抗干擾算法研究

    衛星導航接收機的抗干擾問題日益突出,對于有效的抗干擾方法的研究顯得尤為重要。本文對STFT(短時傅立葉變換)算法進行了修正,提出一種時間窗的改進方法。該算法的實質就是時間窗通過位移和壓縮變換得到新的窗函數族,克服了原窗函數缺陷。改進的STFT算法能夠有效地提高衛星導航接收機的抗干擾能力,與傳統的抗干擾方法相比,該方法更具有工程實際意義。

    標簽: STFT 衛星導航 接收機 抗干擾

    上傳時間: 2013-11-16

    上傳用戶:zhaoq123

  • 一種波達方向頻率聯合估計快速算法

    首先提出了基于PM(propagator method)方法的波達方向(DOA)、頻率聯合估計快速算法,給出了PM 算子的一個估計,由PM 算子構造出一特殊的低維矩陣,其特征值給出頻率的估計,進而由估計的頻率和相應的特征矢量得到DOA 的估計。

    標簽: 波達 方向 快速算法 頻率

    上傳時間: 2014-09-12

    上傳用戶:xauthu

  • 基于TinyOS的CC2430 RSSI定位的設計

    為解決現Z-Stack定位程序代碼量大,結構復雜等問題,提出一種基于TinyOS的CC2430定位方案。在分析TinyOS組件架構基礎上,設計實現盲節點、錨節點與匯聚節點間的無線通信以及匯聚節點與PC機的串口通信。在此基礎上實現PC對各錨節點RSSI(Received Signal Strength Indicator)寄存器值的正確讀取,確定實驗室環境下對數-常態無線傳播模型的具體參數,并采用質心算法來提高定位精度。實驗顯示,在由四個錨節點組成的4.8×3.6 m2矩形定位區域中,通過RSSI質心定位算法求得的盲節點坐標為(2.483 1,1.018 5),實際坐標為(2.40,1.20),誤差為0.199 6 m,表明較好地實現對盲節點的定位。

    標簽: TinyOS 2430 RSSI CC

    上傳時間: 2013-10-21

    上傳用戶:whymatalab2

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