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矩陣相乘算法

  • 基于能耗均衡的ZigBee火災(zāi)監(jiān)控系統(tǒng)路由算法

    在ZigBee網(wǎng)絡(luò)中,傳統(tǒng)的路由算法單純的減少網(wǎng)絡(luò)的總體能耗,而忽略了網(wǎng)絡(luò)能耗的不平衡導(dǎo)致局部網(wǎng)絡(luò)能量的枯竭,致使網(wǎng)絡(luò)癱瘓的問(wèn)題。針對(duì)這一問(wèn)題,文中從網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)能耗均衡出發(fā),提出了一種將剩余能量和能量閾值綜合考慮的路由算法。實(shí)驗(yàn)表明,該算法能有效地減緩節(jié)點(diǎn)的死亡時(shí)間,大大延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)壽命。

    標(biāo)簽: ZigBee 能耗均衡 火災(zāi)監(jiān)控系統(tǒng) 路由算法

    上傳時(shí)間: 2013-11-20

    上傳用戶:cc1015285075

  • 基于Sage-husa自適應(yīng)濾波算法的AUV組合導(dǎo)航系統(tǒng)設(shè)計(jì)

    文中針對(duì)水下自主航行器提出了一種新型的基于捷聯(lián)慣導(dǎo)(SINS)和GPS的組合導(dǎo)航系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案。該方案以捷聯(lián)慣導(dǎo)作為主系統(tǒng),同時(shí)利用GPS重調(diào)捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng),建立了該組合導(dǎo)航系統(tǒng)的卡爾曼濾波模型,設(shè)計(jì)了輸出校正間接法的卡爾曼濾波算法和Sage-husa自適應(yīng)卡爾曼濾波算法。仿真結(jié)果表明由于GPS位置和速度信息的引入,一定程度上克服了捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)誤差狀態(tài)發(fā)散現(xiàn)象,提高了導(dǎo)航精度。同時(shí)通過(guò)兩種算法的對(duì)比,Sage-husa自適應(yīng)卡爾曼濾波算法則具有更高的濾波精度和穩(wěn)定性,能夠更好的滿足長(zhǎng)時(shí)間遠(yuǎn)距離導(dǎo)航的要求。

    標(biāo)簽: Sage-husa AUV 自適應(yīng)濾波算法 組合導(dǎo)航

    上傳時(shí)間: 2013-10-11

    上傳用戶:jeffery

  • 無(wú)人機(jī)GPS信號(hào)的快速捕獲與算法改進(jìn)

    無(wú)人機(jī)在空中偵察、監(jiān)視、通信、反潛以及電子干擾等領(lǐng)域發(fā)揮的作用日趨重要,GPS技術(shù)已經(jīng)成為無(wú)人機(jī)快速,安全,有效地執(zhí)行任務(wù)的關(guān)鍵技術(shù)。傳統(tǒng)的GPS信號(hào)捕獲算法,每搜索一個(gè)多普勒頻點(diǎn)需要進(jìn)行兩次FFT和一次IFFT,運(yùn)算量大且實(shí)時(shí)性差。文中利用C/A碼功率譜對(duì)稱性的特點(diǎn),通過(guò)減少參與循環(huán)的FFT點(diǎn)數(shù)的方法對(duì)傳統(tǒng)的FFT算法做了改進(jìn)并利用MATLAB進(jìn)行了仿真,仿真結(jié)果表明,改進(jìn)后的捕獲方法能夠在滿足捕獲精度的條件下,可以更快的完成捕獲任務(wù),有效地提升了導(dǎo)航定位的實(shí)時(shí)性。

    標(biāo)簽: GPS 無(wú)人機(jī) 信號(hào) 快速捕獲

    上傳時(shí)間: 2014-01-09

    上傳用戶:ainimao

  • 突發(fā)OFDM接收機(jī)同步算法研究與實(shí)現(xiàn)

    根據(jù)突發(fā)OFDM系統(tǒng)的特點(diǎn),提出了一種具有實(shí)用價(jià)值的OFDM幀同步方法。在經(jīng)典SC算法的基礎(chǔ)上,提出了改進(jìn)型SC算法和基于時(shí)域PN序列的改進(jìn)型SC算法。對(duì)這兩種算法進(jìn)行了仿真對(duì)比,仿真結(jié)果表明基于時(shí)域PN序列的SC算法能夠?qū)崿F(xiàn)突發(fā)幀的精同步,而改進(jìn)型SC算法只能實(shí)現(xiàn)粗同步。但是改進(jìn)型SC算法更適合FPGA實(shí)現(xiàn),采用Verilog HDL語(yǔ)言,在Quartus II上完成開(kāi)發(fā),同時(shí)給出了其在ModelSim 6.5b下的仿真結(jié)果,結(jié)果表明,方案是完全可行的。

    標(biāo)簽: OFDM 接收機(jī) 同步算法

    上傳時(shí)間: 2013-11-12

    上傳用戶:yulg

  • 基于多核DSP的SDIF雷達(dá)信號(hào)分選算法實(shí)現(xiàn)

    針對(duì)實(shí)際應(yīng)用中電子戰(zhàn)設(shè)備對(duì)雷達(dá)信號(hào)分選的實(shí)時(shí)性要求,在分析了序列差直方圖算法和多核DSP任務(wù)并行模式的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了基于TMS320C6678的八核DSP雷達(dá)信號(hào)分選電路,對(duì)密集的雷達(dá)信號(hào)進(jìn)行分選。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:該電路可對(duì)常規(guī)雷達(dá)信號(hào)實(shí)現(xiàn)快速分選,并且分選效果良好,系統(tǒng)可靠性高。

    標(biāo)簽: SDIF DSP 多核 雷達(dá)信號(hào)分選

    上傳時(shí)間: 2013-10-16

    上傳用戶:攏共湖塘

  • 基于分類算法的校園網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)系統(tǒng)研究

      通過(guò)對(duì)入侵檢測(cè)技術(shù)的分析,文中提出了一種基于分類算法的關(guān)于誤用檢測(cè)和異常檢測(cè)的入侵檢測(cè)系統(tǒng)模型框架。通過(guò)對(duì)決策樹算法的改進(jìn),該系統(tǒng)的誤報(bào)率和漏報(bào)率得到了有效降低,入侵檢測(cè)系統(tǒng)的檢測(cè)率得到了一定的提高。

    標(biāo)簽: 分類算法 入侵檢測(cè) 校園網(wǎng)絡(luò) 系統(tǒng)研究

    上傳時(shí)間: 2013-11-16

    上傳用戶:daijun20803

  • AFDX以太網(wǎng)冗余管理的算法設(shè)計(jì)

    為了實(shí)現(xiàn)AFDX以太網(wǎng)的冗余發(fā)送功能,文中通過(guò)研究AFDX以太網(wǎng)協(xié)議,分析AFDX冗余調(diào)度管理的概念和冗余發(fā)送過(guò)程中順序號(hào)的定義與作用,根據(jù)順序號(hào)的定義來(lái)分析數(shù)序號(hào)在接收端與發(fā)送端的作用,然后設(shè)計(jì)冗余調(diào)度算法。根據(jù)該算法設(shè)計(jì)的端系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用表明,該算法可靠準(zhǔn)確,達(dá)到了設(shè)計(jì)的要求。

    標(biāo)簽: AFDX 以太網(wǎng) 冗余管理 算法設(shè)計(jì)

    上傳時(shí)間: 2013-10-18

    上傳用戶:weixiao99

  • MIMO中繼系統(tǒng)中預(yù)編碼的級(jí)聯(lián)算法

    在兩跳MIMO中繼通信系統(tǒng)的預(yù)編碼相關(guān)研究中,提出了一種級(jí)聯(lián)預(yù)編碼算法,該算法把兩跳系統(tǒng)的預(yù)編碼分解成兩個(gè)獨(dú)立的部分,從而把預(yù)編碼問(wèn)題轉(zhuǎn)化成為求源節(jié)點(diǎn)到中繼節(jié)點(diǎn)的預(yù)編碼過(guò)程以及中繼節(jié)點(diǎn)到目的節(jié)點(diǎn)的過(guò)程。本文使用MMSE準(zhǔn)則,在簡(jiǎn)化迭代算法復(fù)雜度的同時(shí),與一種只在中繼節(jié)點(diǎn)進(jìn)行聯(lián)合優(yōu)化的算法進(jìn)行比較,由仿真可以看出,本文算法有一定的性能提升。

    標(biāo)簽: MIMO 中繼系統(tǒng) 預(yù)編碼 級(jí)聯(lián)

    上傳時(shí)間: 2013-11-12

    上傳用戶:xiaoyuer

  • 基于一種優(yōu)化的KNN算法在室內(nèi)定位中的應(yīng)用研究

    根據(jù)位置指紋室內(nèi)定位算法的理念,提出了一種旨在減小計(jì)算量的定位方法,并將此方法應(yīng)用于KNN算法中。以KNN算法為例,理論上分析了其計(jì)算量?jī)?yōu)化的情況,并在此優(yōu)化算法的基礎(chǔ)上,通過(guò)仿真比較了K的取值、AP節(jié)點(diǎn)的位置及數(shù)量對(duì)定位精度的影響。結(jié)果表明該算法不但能夠保證位置指紋室內(nèi)定位的精度,而且還能有效的減小定位過(guò)程中的計(jì)算量。該方法同樣可以推廣到其他位置指紋定位算法中,能在理論上解決位置指紋定位算法的計(jì)算量問(wèn)題。

    標(biāo)簽: KNN 算法 室內(nèi)定位 中的應(yīng)用

    上傳時(shí)間: 2013-10-20

    上傳用戶:wuchunwu

  • 低能耗和低時(shí)延的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合算法

    針對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)能量有限,且在進(jìn)行信息傳輸時(shí)存在數(shù)據(jù)沖突、傳輸延時(shí)等問(wèn)題,提出并設(shè)計(jì)了基于最大生存周期的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合算法。該算法將整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)分成多個(gè)簇,并根據(jù)節(jié)點(diǎn)的傳輸范圍,將每個(gè)簇中的節(jié)點(diǎn)均勻分布,每個(gè)節(jié)點(diǎn)根據(jù)自己的本地信息和剩余能量選擇通信方式向簇頭節(jié)點(diǎn)傳輸數(shù)據(jù),從而形成傳輸數(shù)據(jù)的最短路徑;并根據(jù)集中式TDMA(時(shí)分多址)調(diào)度模型,運(yùn)用基于微粒群的Pareto優(yōu)化方法,使得網(wǎng)絡(luò)在完成規(guī)定的信息傳輸時(shí)每個(gè)節(jié)點(diǎn)耗費(fèi)的平均時(shí)隙和平均能耗最優(yōu)。仿真結(jié)果表明,上述算法不但可以最大化網(wǎng)絡(luò)的生存時(shí)間,還可以有效的降低數(shù)據(jù)融合時(shí)間,減少網(wǎng)絡(luò)延時(shí)。

    標(biāo)簽: 低能耗 時(shí)延 無(wú)線傳感器 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)

    上傳時(shí)間: 2014-12-29

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